Spostamento Average. This esempio si insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità picchi e valli di riconoscere facilmente trends.1 In primo luogo, lasciare che s un'occhiata al nostro tempo serie.2 nella scheda dati, fare clic su dati Analysis. Note può t trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare gli strumenti di analisi aggiuntivo in.3 selezionare media mobile e fare clic su OK.4 Fate clic nella casella intervallo di input e selezionare l'M2 gamma B2. 5 Fare clic nella casella intervallo e digitare 6.6 Fare clic nella casella intervallo di output e selezionare B3.8 cellulare Tracciare la curva di questi values. Explanation perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto dati corrente Come risultato, i picchi e le valli si distendono il grafico mostra una tendenza in aumento di Excel non è in grado di calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza precedente Ripetere i dati points.9 passi da 2 a 8 per intervallo di 2 e l'intervallo 4.Conclusione più grande è l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono il più piccolo l'intervallo, più le medie mobili sono per i dati effettivi points. When calcolo di una media in esecuzione in movimento, ponendo la media del tempo di mezzo periodo rende sense. In precedente esempio abbiamo calcolato la media dei primi 3 periodi di tempo e collocato accanto al periodo di 3 potremmo posto la media al centro dell'intervallo di tempo di tre periodi, cioè, accanto al periodo di 2 Questa funziona bene con periodi di tempo dispari, ma non così buono anche per periodi di tempo così dove ci sarebbe posto la prima media mobile quando M 4.Technically, la media mobile sarebbe caduta in t 2 5, 3 5.To evitare questo problema si liscia la MA s utilizzando M 2 Così si liscia la values. If lisciato abbiamo una media un numero di termini, dobbiamo spianare la valori. le tabella seguente mostra i risultati lisciato usando M 4.I avere una serie storica dei prezzi delle azioni e che desiderano calcolare la media mobile su una finestra dieci minuti vedi diagramma qui di seguito come le zecche dei prezzi si verificano sporadicamente cioè non sono periodiche sembra più bello di calcolare una ponderata nel tempo in movimento average. In lo schema ci sono quattro prezzo cambia a, B, C e D, con gli ultimi tre verificano all'interno della finestra noti che poiché B si verifica solo qualche tempo nella finestra dire 3 minuti, il valore di a ancora contribuisce al fatto computation. In, per quanto posso dire il calcolo dovrebbe essere basato unicamente sulla valori di a, B e C non D e le durate tra loro e il punto successivo o nel caso di a durata tra l'inizio della finestra temporale e B Inizialmente D non avrà alcun effetto la ponderazione tempo sarà zero viene questo correct. Assuming questo è corretto, la mia preoccupazione è che la media mobile ritarderà più di calcolo non ponderato che spiegherebbe il valore di D immediatamente, tuttavia, il calcolo non ponderata ha i suoi svantaggi. A dovrebbe avere più effetto sul risultato come gli altri prezzi, pur essendo al di fuori del tempo window. A improvvisa raffica di zecche prezzo veloce sarebbe pesantemente influenzare la media mobile anche se forse questo è desirable. Can chiunque offrire qualche consiglio su quale approccio sembra migliore, o se ci s una pena alternativa o ibrida approccio considering. asked 14 apr 12 in 21 35.Your ragionamento è corretto Cosa si desidera utilizzare la media per se senza sapere che è difficile dare alcuna advice. Perhaps un'alternativa sarebbe di prendere in considerazione la tua media in esecuzione a, e quando un nuovo valore V entra, calcolare il nuovo una media di essere 1-c a c V, dove c è compreso tra 0 e 1 in questo modo le zecche più recenti hanno un'influenza più forte, e la effetto di vecchie zecche si disperde nel tempo Si potrebbe anche avere c dipende dal tempo trascorso zecche precedenti c diventando più piccolo, come le zecche ottenere closer. In il primo modello di ponderazione della media sarebbe diverso ogni secondo come vecchie letture ottenere minor peso e nuove letture superiore quindi è sempre in evoluzione che non può essere desiderabile Con il secondo approccio, i prezzi fanno salti improvvisi come nuovi prezzi vengono introdotti e quelli vecchi scompaiono dal window. answered 14 12 apr alle 21 50.The due suggerimenti venuti dal mondo discreta, ma si potrebbe trovare una fonte d'ispirazione per il vostro particolare case. Have un'occhiata al livellamento esponenziale In questo approccio si introduce il fattore di livellamento 01 che consente di modificare l'influenza degli elementi recenti sul valore del tempo gli elementi più anziani vengono assegnati in modo esponenziale diminuzione weights. I hanno creato una semplice animazione di come il livellamento esponenziale sarebbe tenere traccia del tempo di una serie uniforme x 1 1 1 1 3 3 2 2 2 1 con tre diversi Abbia anche uno sguardo ad alcune delle armature tecniche di apprendimento guardano i diversi metodi di sconto per esempio TD-learning e Q-Learning. Yes, il movimento volontà media naturalmente ritardo questo è perché il suo valore è informazione storica riassume campioni di prezzo negli ultimi 10 minuti Questo tipo di media è di per sé lag e 'costruito in cinque compensato perché in media box senza offset sarebbe basato sul minute - 5 minuti, centrato sul campione Se il prezzo è stato in a per lungo tempo e quindi passa una volta a B, ci vogliono 5 minuti per la media di raggiungere AB 2 Se lo volete fare la media lisciare una funzione senza alcun cambiamento nel dominio, il peso deve essere distribuito in modo uniforme in tutto il punto di campionamento Ma questo è impossibile da fare per i prezzi che si verificano in tempo reale, dal momento che i dati futuro è unavailable. If si desidera un recente cambiamento, come D, per avere un impatto maggiore, utilizzare una media che dà un peso maggiore ai dati recenti, o un periodo di tempo più breve, o modo both. One per lisciare i dati è semplicemente quello di utilizzare un solo accumulatore stimatore lisciato e e prelevare campioni periodici dei dati SE viene aggiornato come frazione follows. I bis K tra 0 e 1 della differenza tra la corrente di esempio prezzo S e lo stimatore e viene aggiunto e Supponiamo che il prezzo è stato in a per lungo tempo, così che e è in a, e poi cambia improvvisamente a B Lo stimatore inizierà a muoversi verso la B in maniera esponenziale come il raffreddamento riscaldamento, scarico di carica di un condensatore, ecc in un primo momento farà un grande salto, e poi sempre più piccole incrementi come veloce si muove dipende K Se K è 0, lo stimatore doesn t sposta a tutti, e se K è 1 si muove istantaneamente con K è possibile regolare quanto peso si dà allo stimatore contro il nuovo campione di più di peso è dato a più campioni recenti implicitamente, e la finestra del campione si estende praticamente all'infinito e si basa su ogni campione valore che mai verificato se naturalmente quelli molto vecchi hanno accanto a nessun influenza sul valore corrente Una molto semplice, bella method. answered 14 aprile 12 alle ore 21 50.This è la stessa di Tom s rispondere sua formula per il nuovo valore dello stimatore è 1 - KE KS che è algebricamente uguale EKS - e si tratta di una funzione di blending lineare tra la corrente stimatore e ed il nuovo campione S dove il valore di K 0, 1 controlla la miscela scrittura in questo modo è piacevole e utile Se K è 0 7, prendiamo 70 di S, e 30 e, che è la stessa come l'aggiunta di 70 della differenza tra e ed S indietro a E Kaz 14-apr-12 a 22 15.In espansione Tom s risposta, la formula per prendere in considerazione la distanza tra zecche può essere formalizzata vicino zecche hanno proporzionalmente inferiore weighting. atn - t n-1 T che è, una è un rapporto del delta del tempo di arrivo sopra della media interval. v 1 uso punto precedente, o v 1 - ua interpolazione lineare, o vu prossimo informazioni point. Further si trova a pagina 59 del libro Introduzione alla High Finance frequenza.
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