Rerata Regresi Vs Pergerakan Rata Rata

Rata-rata Bergerak Rata-rata Tertimbang DEFINISI Rata-rata Bergerak Tertimbang Linear Rata-rata moving average yang memberikan bobot lebih tinggi terhadap data harga terkini daripada rata-rata pergerakan sederhana yang umum. Rata-rata ini dihitung dengan mengambil masing-masing harga penutupan selama periode waktu tertentu dan mengalikannya dengan posisi tertentu dalam rangkaian data. Begitu posisi periode waktu diperhitungkan, mereka akan dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah periode waktu. BREAKING DOWN Rata-rata Tertimbang Rata-Rata Tertempel Misalnya, dengan rata-rata pergerakan tertimbang 15 hari, harga penutupan hari ini dikalikan dengan 15, kemarin hingga 14, dan seterusnya sampai hari ke 1 pada rentang periode tercapai. Hasil ini kemudian ditambahkan bersama dan dibagi dengan jumlah pengganda (15 14 13.3 2 1 120). Rata-rata pergerakan tertimbang linear adalah salah satu tanggapan pertama untuk menempatkan kepentingan yang lebih besar pada data terakhir. Popularitas rata-rata bergerak ini telah berkurang oleh rata-rata pergerakan eksponensial. Tapi tidak ada yang kurang terbukti masih sangat berguna. Cobalah saya untuk pertanyaan itu, saya membaca Peramalan: prinsip dan praktik oleh Rob J Hyndman. Saya terjebak dalam bab ini: otexts. orgfpp84 yang menjelaskan secara singkat bagaimana rata-rata bergerak bekerja. Alasannya adalah saya tidak mengerti bagaimana e dengan k di 1. q (lihat rumus pada link di atas) dihitung. Saya ingin menerapkan regresi linier sederhana menggunakan kuadrat min terkecil pada kesalahan antara perkiraan dan nilai sebenarnya, namun saya tidak dapat memahami mana yang harus diberikan pada kesalahan ini. Bagaimana saya bisa bertindak untuk mendapatkannya Thanks in advance Istilah kesalahan untuk bagian MA dari model ARIMA biasanya diproduksi sebagai bagian dari estimasi rutin - dan sama dengan perbedaan antara nilai yang teramati dan nilai yang sesuai. Itu berarti a) Anda tidak dapat menggunakan regresi linier sederhana untuk memperkirakan model Anda - nilai dari istilah kesalahan bergantung pada koefisien model Anda - sehingga Anda tidak dapat memasukkan istilah kesalahan dalam regresi untuk menghasilkan koefisien tersebut. B) jika Anda menggunakan model yang dihasilkan pada satu kumpulan data untuk mendapatkan perkiraan untuk kumpulan data lainnya - dengan menggunakan metode yang sebanding dengan perkiraan satu langkah yang dijelaskan oleh Profesor Hyndman di blognya, mungkin ini cara termudah untuk mendapatkannya. C) jika Anda ingin menghasilkan nilai untuk memahami matematika tentang apa yang sedang terjadi - biasanya cukup mudah untuk menyiapkan sesuatu dalam spreadsheet. Hitung perkiraan Anda untuk periode satu. Kurangi perkiraan dari nilai sebenarnya untuk periode tersebut sehingga menghasilkan kesalahan untuk periode satu. Gunakan kesalahan itu untuk periode satu (bersama dengan data lain yang relevan) untuk menghitung perkiraan untuk periode dua - dan seterusnya. Jika Anda menyiapkan spreadsheet Anda dengan benar - ini hanya bisa melibatkan pembuatan formula yang sesuai sekali, lalu menyalinnya ke kolom untuk mendapatkan nilai Anda. Bagaimanapun, mungkin lebih baik memikirkan untuk membandingkan perkiraan Anda dengan prediksi Anda melalui sesuatu seperti Mean Absolute Scaled Error, atau beberapa teknik lain yang menunjukkan seberapa dekat proyeksi model Anda terhadap nilai aktual yang terlihat dalam data. Melakukan regresi linier sederhana dari nilai sebenarnya pada proyeksi bukanlah cara yang bagus untuk melakukan hal ini - ini memberi Anda nilai perbandingan, namun tidak antara proyeksi dan nilainya, namun transformasi linear dari fungsi dan nilainya. Tentu, jika Anda melakukan regresi linier, dan Anda mendapatkan koefisien intercept yang tidak sama (atau setidaknya mendekati) ke nol - atau koefisien kemiringan yang tidak sama (atau paling tidak dekat) dengan satu, itu adalah tanda Masalah substansial dengan model Anda, tidak masalah seberapa baik kebaikan statistik fit dari regresi menjawab 6 November 14 di 23: 14Indikator Regresi Linier Indikator Regresi Linier digunakan untuk identifikasi tren dan tren berikut dengan cara yang sama dengan moving averages. Indikatornya jangan sampai bingung dengan Linear Regression Lines yang garis lurus dipasang pada serangkaian titik data. Indikator Regresi Linier memetakan titik akhir dari keseluruhan rangkaian garis regresi linier yang digambar pada hari berturut-turut. Keuntungan dari Regresi Regresi Linier terhadap rata-rata pergerakan normal adalah bahwa ia memiliki lag kurang dari rata-rata bergerak, merespons perubahan arah dengan lebih cepat. Kelemahannya adalah bahwa hal itu lebih rentan terhadap whipsaws. Indikator Regresi Linier hanya cocok untuk perdagangan tren yang kuat. Sinyal diambil dengan cara yang sama dengan moving averages. Gunakan arah Regresi Regresi Linier untuk masuk dan keluar perdagangan dengan indikator jangka panjang sebagai filter. Pergilah panjang jika Regresi Regresi Linier muncul atau keluar dari perdagangan singkat. Pergilah pendek (atau keluar dari perdagangan yang panjang) jika Indikator Regresi Linier turun. Variasi di atas adalah memasukkan perdagangan saat harga melewati Indikator Regresi Linier, namun tetap keluar saat Indikator Regresi Linier turun. Arahkan kursor ke grafik untuk menampilkan sinyal perdagangan. L lama L ketika harga melewati Indikator Regresi Linier 100 hari sementara hari 300 hari meningkat Keluar X ketika Regresi Regresi Linier 100 hari bergeser Go long kembali di L saat harga melintasi di atas Indikator Regresi Linier 100 hari Keluar X ketika Regresi Regresi Linier 100 hari bergeser Go long L ketika harga melewati Regresi Linear Linier 100 hari Keluar X ketika indikator 100 hari turun Go long L ketika Indikator Regresi Linier 300 hari muncul setelah harga melewati di atas Indikator 100 hari Keluar X ketika Indikator Regresi Linier 300 hari turun. Bearish divergence pada indikator memperingatkan adanya pembalikan tren utama.