Matriz De Média Móvel Exponencial Tripla

O que acontece se os dados mostrem tendência e sazonalidade Para lidar com a sazonalidade, temos que adicionar um terceiro parâmetro. Neste caso, o alívio duplo não funcionará. Agora apresentamos uma terceira equação para cuidar da sazonalidade (às vezes chamada de periodicidade). O conjunto resultante de equações é chamado de método Holt-Winters (HW) após os nomes dos inventores. As equações básicas para o seu método são dadas por: begin St alpha frac (1-alpha) (S b) ,,,,, mbox bt gamma (St-S) (1 - gama) b mbox Ele beta frac (1 - beta ) I mbox F (St m bt) I mbox. Fim de onde (y) é a observação (S) é a observação suavizada (b) é o fator de tendência (I) é o índice sazonal (F) é a previsão em m períodos adiante (t) é um índice que indica um período de tempo e (Alfa), (beta) e (gama) são constantes que devem ser estimadas de tal maneira que o MSE do erro seja minimizado. Isto é melhor para uma boa temporada de pacote de software necessário Para inicializar o método HW, precisamos de pelo menos um tempo completo para determinar as estimativas iniciais dos índices sazonais (I). (L) períodos em uma temporada Os dados de uma estação completa consistem em (L) períodos. E precisamos estimar o fator de tendência de um período para o outro. Para realizar isso, é aconselhável usar duas estações completas que são, (2 L) períodos. Valores iniciais para o fator de tendência Como obter estimativas iniciais para parâmetros de tendência e sazonalidade A fórmula geral para estimar a tendência inicial é dada por b fração esquerda (frac - y1 frac - y2 cdots frac - yL direita). Valores iniciais para os índices sazonais Como veremos no exemplo, trabalhamos com dados que consistem em 6 anos com 4 períodos (ou seja, 4 trimestres) por ano. Passo 1: calcular médias anuais Passo 1: calcular as médias de cada um dos 6 anos. Ap frac 4 yi. ,,,,, p 1,, 2,, ldots,, 6. Passo 2: divida por médias anuais Passo 2: Divida as observações pelo meio anual apropriado. Passo 3: forma índices sazonais Passo 3: agora os índices sazonais são formados calculando a média de cada linha. Assim, os índices sazonais iniciais (simbolicamente) são: começar I1 à esquerda (y1A1 y5A2 y9A3 y A4 y A5 y A6 à direita) 6 I2 à esquerda (y2A1 y6A2 y A3 y A4 y A5 y A6 à direita) 6 I3 à esquerda (y3A1 y6A2 y A3 y A4 y A5 y A6 à direita) 6 I4 à esquerda (y4A1 y6A2 y A3 y A4 y A5 y A6 à direita) 6. Fim Conhecemos a álgebra atrás do cálculo das estimativas iniciais. A próxima página contém um exemplo de suavização exponencial tripla. O caso dos Coeficientes Zero Coeficientes zero para parâmetros de tendência e sazonalidade Às vezes acontece que um programa de computador para suavização exponencial tripla produz um coeficiente final para tendência ((gama)) ou para sazonalidade ((beta)) de zero. Ou pior, ambos são emitidos como zero Isso indica que não há tendência e nem sazonalidade Claro, isso não significa que os valores iniciais para a tendência e / ou sazonalidade foram diretos sobre o dinheiro. Nenhuma atualização era necessária para chegar ao MSE mais baixo possível. Devemos inspecionar as fórmulas de atualização para verificar isso. Média móvel expressiva - EMA BREAKING DOWN Média móvel exponencial - EMA As EMA de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a média móvel Convergência divergência (MACD) e o preço percentual oscilador (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências a longo prazo. Os comerciantes que empregam análises técnicas consideram que as médias móveis são muito úteis e perspicaz quando aplicadas corretamente, mas criam estragos quando usadas incorretamente ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis comumente usadas na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Conseqüentemente, as conclusões extraídas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, no momento em que uma linha de indicador de média móvel fez uma mudança para refletir um movimento significativo no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar esse dilema até certo ponto. Como o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação do preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada comercial. Interpretando o EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha indicadora EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência descendente. Um comerciante vigilante não só prestará atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, como a ação de preço de uma forte tendência de alta começa a achatar e reverter, a taxa de troca de EMAs de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha do indicador aplique e a taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito de atraso, até este ponto, ou mesmo algumas barras anteriores, a ação de preço já deveria ter sido revertida. Portanto, segue que a observação de uma diminuição consistente na taxa de mudança da EMA poderia ser usada como um indicador que poderia contrariar ainda mais o dilema causado pelo efeito de atraso das médias móveis. Os usos comuns das EMA EMAs são comumente usados ​​em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos no mercado e avaliar sua validade. Para os comerciantes que comercializam mercados intradía e de rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes, os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intradía pode ser trocar apenas pelo lado longo em um gráfico intradía. Dados de mobilização removem variações aleatórias e mostram tendências e componentes cíclicos. Inerente na coleção de Os dados obtidos ao longo do tempo são algumas formas de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é o alisamento. Esta técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de suavização Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Em primeiro lugar, investigaremos alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico entrega em unidades de 1000 dólares. Heshe toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média calculada ou a média dos dados 10. O gerente decide usar isso como a estimativa de despesas de um fornecedor típico. Isto é uma estimativa boa ou ruim O erro quadrático médio é uma maneira de julgar o quão bom é um modelo. Calculamos o erro quadrático médio. O erro montante verdadeiro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados MSE, por exemplo, os resultados são: Erros de Erro e Esquadrão A estimativa 10 A questão surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência. Um olhar no gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Em resumo, afirmamos que a média ou média simples de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para a previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use diferentes estimativas que levem em consideração a tendência. A média pesa igualmente todas as observações passadas. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 13 é chamado de peso. Em geral: barra frac suma esquerda (fração direita) x1 esquerda (fração direita) x2,. , Esquerda (fração direita) xn. O (a esquerda (fratura direita)) são os pesos e, claro, somam para 1.