¿Cuáles son las principales desventajas del uso de la media móvil exponencial (EMA) Operadores y analistas utilizan período de tiempo las medias móviles para ayudar a suavizar el ruido de los movimientos de precios de los valores o índices. La mayoría de las medias móviles actúan como indicadores tanto como línea de tendencia y los componentes básicos de las herramientas técnicas más ambiciosas. Hay dos tipos ampliamente usados en movimiento de los indicadores medios: medias móviles simples (SMAS) y medias móviles exponenciales (EMA). SMA y EMA utilizan los mismos datos en sus fórmulas, pero EMA se ponderan para favorecer la acción del precio más reciente. EMA tabuladas son capaces de reducir algunos de los lag inherentes al traslado de los indicadores medios, haciéndolos más sensibles y procesable. Hay algunas desventajas del uso de EMA, sin embargo, y con el movimiento de los indicadores medios en general. Las medias móviles se mira hacia atrás por la naturaleza. Mientras EMA pueden reducir el efecto de retraso sobre las tendencias en desarrollo, que todavía se basan en los datos del pasado que nunca puede ser aplicada al futuro con confianza. Valores a veces se mueven en ciclos de precios y repetir el comportamiento, pero las tendencias del pasado que se trazan con una media móvil pueden no tener ninguna relación con los movimientos futuros. Además, el aumento de la dependencia de los recientes movimientos de precios con un EMA tienden a hacerlo más sensible a las señales de comercio, o falsas señales falsas. de una SMA. Por esta razón, un EMA puede requerir una confirmación adicional antes de que un comercio puede ser identificado. También hay espacio para el error de usuario con cualquier EMA. Los operadores deben decidir cuánto tiempo de un intervalo de tiempo para aplicar a su fórmula, y también deben decidir cómo en gran medida con el peso hacia los precios recientes (y que los precios se consideran reciente). falsas señales se pueden generar a través de parámetros inadecuados. Utilizar indicadores técnicos adicionales para complementar y mejorar una estrategia comercial básica que se basa en móvil exponencial. Leer respuesta Utilice la media móvil exponencial (EMA) para crear una estrategia de operaciones de cambio dinámico. Aprende cómo EMA se pueden utilizar muy. Leer respuesta Aprende las ventajas potenciales importantes de usar un promedio móvil exponencial cuando el comercio, en lugar de un simple movimiento. Leer respuesta Entender la media móvil exponencial, o EMA, y el movimiento de convergencia divergencia media, o MACD y su respectivo. Leer respuesta Conoce los promedios móviles simples y medias móviles exponenciales, lo que medida estos indicadores técnicos y la diferencia. Leer respuesta Saber la fórmula para el cálculo de las dos medias móviles simples y medias móviles exponenciales, indicadores que son con frecuencia. Leer respuesta Moving modelos de promedio y suavizado exponencial Como primer paso para avanzar más allá de los modelos de medias, modelos de paseo aleatorio, y los modelos lineales de tendencia, patrones y tendencias no estacionales se pueden extrapolar el uso de un modelo de media móvil o alisado. El supuesto básico detrás de promediado y modelos de suavizado es que la serie de tiempo es estacionaria localmente con una media de variación lenta. Por lo tanto, tomamos una media móvil (local) para estimar el valor actual de la media y luego usar eso como el pronóstico para el futuro próximo. Esto puede ser considerado como un compromiso entre el modelo de la media y la deriva en el modelo del paseo aleatorio, sin. La misma estrategia se puede utilizar para estimar y extrapolar una tendencia local. Un promedio móvil a menudo se llama una versión quotsmoothedquot de la serie original porque los promedios de corto plazo tiene el efecto de suavizar los baches en la serie original. Al ajustar el grado de suavizado (el ancho de la media móvil), que podemos esperar para golpear algún tipo de equilibrio óptimo entre el rendimiento de los modelos de medias y caminar al azar. El tipo más simple de promedio de modelos es el. Sencilla (igualmente ponderados) Media Móvil: El pronóstico para el valor de Y en el tiempo t1 que se hace en el tiempo t es igual a la media aritmética de las observaciones más recientes M: (Aquí y en otros lugares que va a utilizar el símbolo 8220Y-hat8221 reposar para obtener la previsión de las series temporales Y hecha en la fecha previa temprano posible de un modelo dado.) Este promedio se centra en el periodo t (m1) / 2, lo que implica que la estimación de la media local tenderá a la zaga del verdadero valor de la media local por cerca de (m1) / 2 períodos. Por lo tanto, decimos que la edad promedio de los datos de la media móvil simple (m1) / 2 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico: esta es la cantidad de tiempo en que las previsiones tienden a la zaga de los puntos de inflexión en el datos. Por ejemplo, si son un promedio de los últimos 5 valores, las previsiones será de unos 3 periodos tarde en la respuesta a los puntos de inflexión. Tenga en cuenta que si m1, el modelo de media móvil simple (SMA) es equivalente al modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si m es muy grande (comparable a la longitud del período de estimación), el modelo de SMA es equivalente al modelo de la media. Como con cualquier parámetro de un modelo de predicción, es costumbre para ajustar el valor de k con el fin de obtener el mejor quotfitquot a los datos, es decir, los errores de pronóstico más pequeños en promedio. Aquí está un ejemplo de una serie que parece mostrar fluctuaciones aleatorias alrededor de una media que varía lentamente. En primer lugar, permite tratar de encajar con un modelo de paseo aleatorio, lo que equivale a una media móvil simple de 1 plazo: El modelo de paseo aleatorio responde muy rápidamente a los cambios en la serie, pero al hacerlo se recoge gran parte de la quotnoisequot en el datos (las fluctuaciones aleatorias), así como la quotsignalquot (la media local). Si en lugar de probar una media móvil simple de 5 términos, obtenemos una puesta a punto más suave en busca de los pronósticos: El 5 plazo promedio móvil simple rendimientos significativamente más pequeños que los errores del modelo de paseo aleatorio en este caso. La edad promedio de los datos de esta previsión es de 3 ((51) / 2), de modo que tiende a la zaga de los puntos de inflexión en aproximadamente tres períodos. (Por ejemplo, una recesión parece haber ocurrido en el período de 21 años, pero las previsiones no dar la vuelta hasta varios períodos más tarde.) Tenga en cuenta que las previsiones a largo plazo del modelo de SMA son una línea recta horizontal, al igual que en el paseo aleatorio modelo. Por lo tanto, el modelo de SMA asume que no hay una tendencia en los datos. Sin embargo, mientras que las previsiones del modelo de paseo aleatorio son simplemente igual al último valor observado, las predicciones del modelo de SMA son iguales a una media ponderada de los valores recientes. Los límites de confianza calculados por Statgraphics para las previsiones a largo plazo de la media móvil simple no se ensanchan a medida que aumenta la previsión horizonte. Esto obviamente no es correcta Desafortunadamente, no existe una teoría estadística subyacente que nos dice cómo los intervalos de confianza debe ampliar para este modelo. Sin embargo, no es demasiado difícil de calcular estimaciones empíricas de los límites de confianza para los pronósticos a más largo horizonte. Por ejemplo, podría configurar una hoja de cálculo en la que el modelo de SMA sería utilizado para pronosticar 2 pasos por delante, 3 pasos por delante, etc., dentro de la muestra de datos históricos. A continuación, podría calcular las desviaciones estándar de la muestra de los errores en cada horizonte de pronóstico, y luego construir intervalos de confianza para los pronósticos a más largo plazo sumando y restando múltiplos de la desviación estándar correspondiente. Si tratamos una media móvil simple de 9 plazo, obtenemos previsiones aún más suaves y más de un efecto rezagado: La edad media es ahora de 5 puntos ((91) / 2). Si tomamos una media móvil de 19 plazo, el promedio de edad aumenta a 10: Tenga en cuenta que, de hecho, las previsiones están quedando atrás los puntos de inflexión en alrededor de 10 periodos. ¿Qué cantidad de suavizado que es mejor para esta serie Aquí se presenta una tabla que compara sus estadísticas de errores, incluyendo también una 3-plazo promedio: Modelo C, la media móvil de 5 plazo, se obtiene el valor más bajo de RMSE por un pequeño margen sobre el 3 - term y 9 plazo promedios, y sus otras estadísticas son casi idénticos. Así, entre los modelos con las estadísticas de errores muy similares, podemos elegir si preferimos un poco más la capacidad de respuesta o un poco más de suavidad en los pronósticos. (Volver al comienzo de la página.) Browns suavizado exponencial simple (promedio móvil ponderado exponencialmente) El modelo de media móvil simple descrito anteriormente tiene la propiedad indeseable que trata los últimos k observaciones por igual y completamente ignora todas las observaciones precedentes. Intuitivamente, los datos del pasado deben ser descontados de forma más gradual - por ejemplo, la observación más reciente debería ser un poco más de peso que 2 más reciente, y el segundo más reciente debería ser un poco más peso que la 3 más reciente, y pronto. El modelo de suavizamiento exponencial simple (SES) logra esto. Vamos a 945 denotan un constantquot quotsmoothing (un número entre 0 y 1). Una forma de escribir el modelo es definir una serie L que representa el nivel actual (es decir, valor medio local) de la serie como se estima a partir de datos hasta el presente. El valor de L en el tiempo t se calcula de forma recursiva a partir de su propio valor anterior así: Por lo tanto, el valor suavizado actual es una interpolación entre el valor suavizado anterior y la observación actual, donde los 945 controles de la proximidad entre el valor interpolado a la más reciente observación. La previsión para el próximo período es simplemente el valor suavizado actual: De manera equivalente, podemos expresar el pronóstico siguiente directamente en función de las previsiones anteriores y observaciones anteriores, en cualquiera de las siguientes versiones equivalentes. En la primera versión, la previsión es una interpolación entre pronóstico anterior y observación anterior: En la segunda versión, el siguiente pronóstico se obtiene mediante el ajuste de la previsión anterior en la dirección del error anterior por una cantidad fraccionaria 945. está el error cometido en el tiempo t. En la tercera versión, el pronóstico es un ponderado exponencialmente (es decir, descontado) de media móvil con el factor de descuento 1- 945: La versión de interpolación de la fórmula de predicción es el más simple de usar si está implementando el modelo en una hoja de cálculo: se ajusta en una sola célula y contiene referencias a celdas que apuntan a la previsión anterior, la observación anterior, y la célula donde se almacena el valor de 945. Tenga en cuenta que si 945 1, el modelo SES es equivalente a un modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si 945 0, el modelo SES es equivalente al modelo de la media, suponiendo que el primer valor de suavizado se establece igual a la media. (Volver al comienzo de la página.) La edad promedio de los datos en el pronóstico a simple alisado exponencial es 1/945 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico. (Esto no se supone que es obvio, pero se puede demostrar fácilmente mediante la evaluación de una serie infinita.) Por lo tanto, el simple previsión de media móvil tiende a la zaga de los puntos de inflexión en alrededor de 1/945 períodos. Por ejemplo, cuando 945 0.5 el retraso es de 2 945 periodos en los que el retraso es 0,2 5 0,1 945 periodos en los que el retraso es de 10 períodos, y así sucesivamente. Para una edad media determinada (es decir, cantidad de lag), el suavizamiento exponencial simple (SES) Pronóstico es algo superior a la previsión media móvil simple (SMA) porque pone relativamente más peso en la más reciente --i. e observación. es ligeramente más quotresponsivequot a los cambios que ocurren en el pasado reciente. Por ejemplo, un modelo de SMA con 9 términos y un modelo de SES con 945 0.2 ambos tienen una edad promedio de 5 para los datos en sus previsiones, pero el modelo SES pone más peso en los últimos 3 valores que lo hace el modelo de SMA y en el mismo tiempo doesn8217t totalmente 8220forget8221 sobre los valores de más de 9 períodos de edad, como se muestra en esta tabla: Otra ventaja importante del modelo SES sobre el modelo SMA es que el modelo SES utiliza un parámetro de suavizado que es continuamente variable, por lo que puede fácilmente optimizada mediante el uso de un algoritmo de quotsolverquot para minimizar el error cuadrático medio. El valor óptimo de 945 en el modelo SES para esta serie resulta ser 0.2961, como se muestra aquí: La edad promedio de los datos de esta previsión es de 1 / 0,2961 3,4 periodos, que es similar a la de un móvil simple 6 plazo promedio. Las previsiones a largo plazo del modelo de SES son una línea recta horizontal. como en el modelo de SMA y el modelo de paseo aleatorio sin crecimiento. Sin embargo, tenga en cuenta que los intervalos de confianza calculados por Statgraphics ahora divergen de un modo de aspecto razonable, y que son sustancialmente más estrecha que los intervalos de confianza para el modelo de paseo aleatorio. El modelo SES asume que la serie es un poco predictablequot quotmore que lo hace el modelo de paseo aleatorio. Un modelo SES es en realidad un caso especial de un modelo ARIMA. por lo que la teoría estadística de los modelos ARIMA proporciona una buena base para el cálculo de los intervalos de confianza para el modelo SES. En particular, un modelo SES es un modelo ARIMA con una diferencia no estacional, un MA (1) plazo, y sin término constante. también conocido como un modelo quotARIMA (0,1,1) sin constantquot. El MA (1) coeficiente en el modelo ARIMA corresponde a la cantidad 1- 945 en el modelo de SES. Por ejemplo, si encaja en un modelo ARIMA (0,1,1) sin el temor constante a la serie analizada aquí, el MA estimado (1) coeficiente resulta ser 0.7029, que es casi exactamente uno menos 0,2961. Es posible añadir el supuesto de un no-cero tendencia constante lineal a un modelo de SES. Para ello, sólo tiene que especificar un modelo ARIMA con una diferencia no estacional y un (1) término MA con una constante, es decir, un modelo ARIMA (0,1,1) con constante. Las previsiones a largo plazo tendrán entonces una tendencia que es igual a la tendencia promedio observado durante todo el período de estimación. No se puede hacer esto en conjunto con ajuste estacional, ya que las opciones de ajuste estacional se desactivan cuando el tipo de modelo se establece en ARIMA. Sin embargo, se puede añadir una tendencia exponencial constante a largo plazo a un simple modelo de suavizado exponencial (con o sin ajuste estacional) mediante el uso de la opción de ajuste de la inflación en el procedimiento de pronóstico. La tasa de quotinflationquot apropiado (porcentaje de crecimiento) por período se puede calcular como el coeficiente de la pendiente en un modelo de tendencia lineal ajustada a los datos en conjunción con una transformación logaritmo natural, o puede basarse en otra información, independiente sobre las perspectivas de crecimiento a largo plazo . (Volver a la parte superior de la página.) Browns lineales (es decir, dobles) modelos de suavizado exponencial de la media móvil y modelos SES asumen que no hay una tendencia de cualquier tipo en los datos (que es por lo general OK o al menos no muy malo para 1- previsiones paso por delante cuando los datos son relativamente ruidoso), y que pueden ser modificados para incorporar una tendencia lineal constante como se muestra arriba. ¿Qué hay de tendencias a corto plazo Si una serie muestra una tasa variable de crecimiento o un patrón cíclico que se destaca claramente contra el ruido, y si hay una necesidad de pronosticar más de 1 periodo por delante, a continuación, la estimación de una tendencia local también puede ser un problema. El modelo simple de suavizado exponencial se puede generalizar para obtener un modelo lineal de suavizado exponencial (LES) que calcula las estimaciones locales de tanto nivel y la tendencia. El modelo de tendencia variable en el tiempo más simple es Browns lineales exponencial modelo de suavizado, que utiliza dos series diferentes alisado que se centran en diferentes puntos en el tiempo. La fórmula de predicción se basa en una extrapolación de una línea a través de los dos centros. (Una versión más sofisticada de este modelo, Holt8217s, se discute a continuación.) La forma algebraica de Brown8217s lineal modelo de suavizado exponencial, al igual que la del modelo simple de suavizado exponencial, se puede expresar en un número de formas diferentes pero equivalentes. La forma quotstandardquot de este modelo se suele expresar como sigue: Sea S la serie suavizada por enlaces sencillos, obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple de la serie Y. Es decir, el valor de S en el período t viene dada por: (Hay que recordar que, en virtud de simples suavizado exponencial, esto sería el pronóstico para Y en el periodo t1), entonces Squot denotan la serie suavizada doblemente obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple (utilizando la misma 945) de la serie S:. por último, el pronóstico para tk Y. para cualquier kgt1, viene dada por: Esto produce e 1 0 (es decir, engañar un poco, y dejar que el primer pronóstico es igual a la primera observación real), y e 2 Y2 Y1 8211. después de lo cual las previsiones se generan utilizando la ecuación anterior. Esto produce los mismos valores ajustados según la fórmula basada en S y S si éstas se puso en marcha el uso de S 1 S 1 Y 1. Esta versión del modelo se utiliza en la siguiente página que ilustra una combinación de suavizado exponencial con ajuste estacional. modelo Holt8217s lineal de suavizado exponencial Brown8217s LES calcula estimaciones locales de nivel y la tendencia al suavizar los datos recientes, pero el hecho de que lo hace con un único parámetro de suavizado un factor limitante para los patrones de datos que es capaz de encajar: el nivel y la tendencia no se les permite variar a frecuencias independientes. modelo Holt8217s LES resuelve este problema mediante la inclusión de dos constantes de suavizado, una para el nivel y uno para la tendencia. En cualquier momento t, como en el modelo Brown8217s, el no es una estimación L t del nivel local y una estimación T t de la tendencia local. Aquí se computan de forma recursiva a partir del valor de Y observó en el tiempo t, y las estimaciones anteriores del nivel y la tendencia por dos ecuaciones que se aplican suavizado exponencial a ellos por separado. Si el nivel estimado y la tendencia en el tiempo t-1 son L y T t82091 t-1. respectivamente, entonces el pronóstico para Y tshy que se habrían hecho en el momento t-1 es igual a L-1 t t t-1. Cuando se observa el valor real, la estimación actualizada del nivel se calcula de forma recursiva mediante la interpolación entre Y tshy y su pronóstico, L-1 t t t-1, usando pesos de 945 y 945. 1- El cambio en el nivel estimado, es decir, L t L 8209 t82091. puede interpretarse como una medición de ruido de la tendencia en el tiempo t. La estimación actualizada de la tendencia se calcula entonces de forma recursiva mediante la interpolación entre L T 8209 L t82091 y la estimación anterior de la tendencia, T t-1. usando pesos de 946 y 1-946: La interpretación de la tendencia constante de alisamiento 946 es análoga a la de los de nivel constante de alisamiento 945. Los modelos con valores pequeños de 946 asume que la tendencia cambia sólo muy lentamente con el tiempo, mientras que los modelos con 946 más grande asumen que está cambiando más rápidamente. Un modelo con un gran 946 cree que el futuro lejano es muy incierto, ya que los errores en la estimación de la tendencia-llegar a ser bastante importante cuando la previsión de más de un período que se avecina. (Volver al principio de la página.) El suavizado constantes de 945 y 946 se puede estimar de la forma habitual mediante la minimización del error cuadrático medio de las previsiones 1-paso-a continuación. Cuando esto se haga en Statgraphics, las estimaciones resultan ser 945 0,3048 y 946 0.008. El valor muy pequeño de 946 significa que el modelo supone muy poco cambio en la tendencia de un período a otro, por lo que, básicamente, este modelo está tratando de estimar una tendencia a largo plazo. Por analogía con la noción de que la edad promedio de los datos que se utiliza para estimar el nivel local de la serie, la edad media de los datos que se utiliza para estimar la tendencia local es proporcional a 1/946, aunque no exactamente igual a eso. En este caso que resulta ser 1 / 0.006 125. Esta isn8217t un número muy preciso ya que la precisión de la estimación de 946 isn8217t realmente 3 cifras decimales, pero es del mismo orden general de magnitud que el tamaño de muestra de 100 , por lo que este modelo tiene un promedio de más de un buen montón de historia para estimar la tendencia. La trama de previsión a continuación muestra que el modelo de LES estima una tendencia local de un poco más grande en el extremo de la serie de la tendencia constante estimado en el modelo SEStrend. Además, el valor estimado de 945 es casi idéntica a la obtenida ajustando el modelo SES con o sin tendencia, por lo que este es casi el mismo modelo. Ahora, hacen éstos se parecen a las previsiones razonables para un modelo que se supone que es la estimación de la tendencia local Si 8220eyeball8221 esta trama, parece que la tendencia local se ha convertido a la baja al final de la serie Lo que ha sucedido Los parámetros de este modelo se han estimado mediante la minimización del error al cuadrado de las previsiones de 1-paso adelante, no pronósticos a más largo plazo, en cuyo caso la tendencia doesn8217t hacen una gran diferencia. Si todo lo que está viendo son los errores 1-paso-a continuación, usted no está viendo el panorama general de las tendencias en (digamos) 10 o 20 períodos. Con el fin de conseguir este modelo más acorde con nuestra extrapolación de los datos de globo ocular, podemos ajustar manualmente la tendencia constante de alisamiento para que utilice una línea de base más corta para la estimación de tendencia. Por ejemplo, si elegimos para establecer 946 0.1, a continuación, la edad media de los datos utilizados en la estimación de la tendencia local es de 10 períodos, lo que significa que estamos promediando la tendencia de que los últimos 20 períodos más o menos. Here8217s lo que la trama de previsión parece si ponemos 946 0,1 945 0,3 mientras se mantiene. Esto parece intuitivamente razonable para esta serie, aunque es probable que sea peligroso extrapolar esta tendencia alguna más de 10 periodos en el futuro. ¿Qué pasa con las estadísticas de error Aquí está una comparación de modelos para los dos modelos que se muestran arriba, así como tres modelos SES. El valor óptimo de 945.para el modelo SES es de aproximadamente 0,3, pero resultados similares (con poco más o menos capacidad de respuesta, respectivamente) se obtienen con 0,5 y 0,2. exp lineal (A) Holt. suavizado con alfa y beta 0,3048 0,008 (B) Holts exp lineal. suavizado con alfa 0,3 y beta 0.1 (C) de suavizado exponencial simple con alfa 0,5 (D) de suavizado exponencial simple con alfa 0,3 (E) de suavizado exponencial simple con alfa 0,2 Sus estadísticas son casi idénticos, por lo que realmente can8217t tomar la decisión sobre la base de los errores de pronóstico 1 paso por delante dentro de la muestra de datos. Tenemos que recurrir a otras consideraciones. Si estamos convencidos de que tiene sentido basar la estimación actual tendencia en lo que ha ocurrido en los últimos 20 períodos más o menos, podemos hacer un caso para el modelo con LES y 945 0,3 946 0,1. Si queremos ser agnóstico sobre si existe una tendencia local, entonces uno de los modelos SLS podría ser más fácil de explicar y también daría más pronósticos media-of-the-road para los próximos 5 o 10 períodos. (Volver al principio de la página.) ¿Qué tipo de tendencia-extrapolación es mejor: La evidencia empírica horizontal o lineal sugiere que, si ya se han ajustado los datos (si es necesario) para la inflación, entonces puede ser imprudente extrapolar lineal a corto plazo tendencias muy lejos en el futuro. Tendencias hoy evidentes podrían crecer más en el futuro debido a causas variadas como la obsolescencia de los productos, el aumento de la competencia, y las depresiones cíclicas o repuntes en una industria. Por esta razón, suavizamiento exponencial simple menudo funciona mejor fuera de la muestra de lo que se podría esperar de otro modo, a pesar de su quotnaivequot horizontal extrapolación de tendencias. Amortiguadas modificaciones tendencia del modelo de suavizado exponencial lineal también se utilizan a menudo en la práctica de introducir una nota de cautela en sus proyecciones de tendencias. El modelo LES-tendencia amortiguada puede ser implementado como un caso especial de un modelo ARIMA, en particular, una (1,1,2) modelo ARIMA. Es posible calcular intervalos de confianza alrededor de las predicciones a largo plazo producidos por los modelos de suavizado exponencial, al considerarlos como casos especiales de los modelos ARIMA. (Cuidado: no todo el software calcula correctamente los intervalos de confianza para estos modelos.) La anchura de los intervalos de confianza depende de (i) el error RMS del modelo, (ii) el tipo de suavizado (simple o lineal) (iii) el valor (s) de la constante (s) de suavizado y (iv) el número de períodos por delante que se pronostica. En general, los intervalos se extienden más rápido a medida 945 se hace más grande en el modelo SES y se extienden mucho más rápido cuando se utiliza en lugar de lineal de suavizado simple. En este tema se tratará más adelante en la sección de modelos ARIMA de las notas. (Volver al comienzo de la página.) Predicción por las técnicas de suavizado Este sitio es una parte de los laboratorios de JavaScript E-objetos para la toma de decisiones de aprendizaje. Otros JavaScript en esta serie se han clasificado en diferentes áreas de aplicaciones en la sección de menú de esta página. Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones que están ordenados en el tiempo. Inherente a la recogida de los datos tomados con el tiempo es una cierta forma de la variación aleatoria. Existen métodos para reducir de cancelar el efecto debido a la variación aleatoria. Ampliamente técnicas utilizadas son suavizado. Estas técnicas, cuando se aplica correctamente, revela con mayor claridad las tendencias subyacentes. Introduzca la serie de tiempo de modo de fila en secuencia, comenzando desde la esquina superior izquierda, y el parámetro (s), a continuación, haga clic en el botón Calcular para obtener la previsión de un período hacia delante. Los espacios en blanco no se incluyen en los cálculos, pero son ceros. En la introducción de sus datos al pasar de una celda a otra en la matriz de datos utilizar la tecla Tab no de flecha o la tecla de entrada. Características de las series de tiempo, lo que podría ser revelada mediante el examen de su gráfica. con los valores pronosticados, y el comportamiento de los residuos, modelado condición de pronóstico. Medias Móviles: Las medias móviles se encuentran entre las técnicas más populares para el pre-procesamiento de series de tiempo. Se utilizan para filtrar el ruido blanco al azar de los datos, para hacer más suave la serie de tiempo o incluso para enfatizar ciertos componentes informativos contenidos en las series de tiempo. Suavizado exponencial: Este es un esquema muy popular para producir una serie de tiempo suavizado. Mientras que en los últimos Medias Móviles observaciones tienen el mismo peso, suavizado exponencial asigna exponencialmente decreciente pesos como la observación envejecen. En otras palabras, las recientes observaciones se dan relativamente más peso en la predicción de las observaciones de más edad. Doble suavizado exponencial es mejor en tendencias de manipulación. Triple suavizado exponencial es mejor en el manejo tendencias parábola. Un promedio móvil ponderado exponenentially con una constante de alisamiento. corresponde aproximadamente a una media móvil simple de longitud (es decir, período) n, donde a y n están relacionados por: a / (n1) 2 o N (2 - a) / a. Así, por ejemplo, una media móvil ponderada exponenentially con una constante de alisamiento igual a 0,1 correspondería aproximadamente a una media móvil de 19 días. Y un 40 días de media móvil simple correspondería aproximadamente a un promedio móvil ponderado exponencialmente con una constante de alisamiento igual a 0,04878. Holts lineal de suavizado exponencial: Supongamos que la serie temporal no es estacional, pero hace tendencia pantalla. Holts método estima tanto el nivel actual y la tendencia actual. Observe que la media móvil simple es el caso especial de suavizado exponencial estableciendo el período de la media móvil a la parte entera de (2-alfa) / Alpha. Para la mayoría de los datos de negocio un parámetro alfa menor que 0,40 es a menudo eficaz. Sin embargo, se puede realizar una búsqueda de rejilla del espacio de parámetros, con 0,1 a 0,9, con incrementos de 0,1. Entonces la mejor alfa tiene el más mínimo error absoluto medio (Ma ERROR). Cómo comparar varios métodos de suavizado: Aunque hay indicadores numéricos para evaluar la precisión de la técnica de pronóstico, el enfoque más ampliamente es en el uso de la comparación visual de varias previsiones para evaluar su precisión y elegir entre los distintos métodos de pronóstico. En este enfoque, se debe trazar (utilizando, por ejemplo, Excel) en el mismo gráfico los valores originales de una variable de series de tiempo y los valores predichos a partir de varios métodos de pronóstico diferentes, facilitando así una comparación visual. Es posible que como el uso de los pronósticos pasados por las técnicas de suavizado JavaScript para obtener los valores de pronóstico últimos basados en técnicas que utilizan un solo parámetro sólo suavizado. Holt, y Winters métodos utilizan dos y tres parámetros, respectivamente, por lo que no es una tarea fácil para seleccionar el óptimo, o incluso cerca de los valores óptimos por ensayo y error para los parámetros. El suavizado exponencial simple enfatiza la perspectiva de corto alcance que establece el nivel de la última observación y se basa en la condición de que no existe una tendencia. La regresión lineal, que se ajusta a una recta de mínimos cuadrados de los datos históricos (o datos históricos transformados), representa el rango de longitud, que está condicionada a que la tendencia básica. Holts suavizado exponencial lineal captura información acerca de la reciente tendencia. Los parámetros en el modelo de Holt es los niveles de parámetros que se deben disminuir cuando la cantidad de variación de datos es grande, y las tendencias-parámetro debe aumentarse si la reciente dirección de la tendencia es apoyada por la causal algunos factores. La predicción a corto plazo: Observe que cada JavaScript en esta página ofrece un pronóstico de un paso por delante. Para obtener una previsión de dos paso por delante. sólo tiene que añadir el valor pronosticado hasta el final de ustedes series temporales de datos y, a continuación, haga clic en el mismo botón Calcular. Puede repetir este proceso un par de veces con el fin de obtener el corto plazo, necesaria forecasts. What es una media móvil Importante: Esta página es parte del contenido archivado y puede ser obsoleta. Toda la variedad de indicadores financieros podría dividirse en tres clases: de seguimiento de tendencias, osciladores y otros. Siguiendo la tendencia indicadores son efectivos cuando el mercado se está moviendo en la tendencia, pero se vuelven peligrosas en el mercado estable. Osciladores muestran puntos de inflexión de mercado firmes y pueden enviar señales prematuras o falsos en el mercado móvil. Otros indicadores de seguimiento del estado de los inversores de psicología de masas. Los más importantes indicadores de seguimiento de tendencias se están moviendo promedio, el MACD (Moving Average Convergence / Divergence), el MACD en histograma, índice direccional medio (ADX) y el índice de Acumulación / Distribución. Todos ellos se están quedando indicadores que cambian cuando la tendencia ya había cambiado. Una media móvil (MA), también llamada media móvil, es un indicador medio de movimiento de precios, que muestra el valor medio de los datos dentro del marco de tiempo específico. Su usa para suavizar las fluctuaciones a corto plazo y poner de relieve las tendencias a más largo plazo. Del mismo modo todos los demás instrumentos de una media móvil tiene sus propias ventajas y desventajas. El punto más débil es que no advierte de la inminente cambio de la tendencia. La mayor ventaja que nos ayuda a determinar el movimiento actual de la tendencia y para confirmar el cambio, cuando en realidad sucede. Traslado de los niveles promedio se interpretan como resistencia en un mercado al alza, o el apoyo en un mercado a la baja. Aquí un nivel de soporte significa un rango de precios donde el precio tiende a encontrar apoyo, ya que va hacia abajo. El precio es más probable que 8220bounce8221 fuera de este nivel en lugar de ruptura a través de él. Un nivel de resistencia es lo contrario de un nivel de soporte y es un valor extremo superior, donde el precio tiende a encontrar resistencia, ya que va en aumento. programas analíticos gráficas modernas calculan amplia gama de diferentes tipos Moving Average and ofrecen variedad de sus estilos de visualización. Un marco de tiempo para el cálculo podría fijarse tan corto, medio o largo plazo. Para tendencia a largo plazo de la media de 200 días es más popular por medio plazo de 50 días promedio y de corto plazo 8211 10 días promedio. Tras tipos de promedios móviles se utilizan con más frecuencia que otras: una media móvil simple (SMA) una media móvil ponderada (WMA) y un promedio en movimiento de manera exponencial (EMA). A pesar de una media móvil simple (media aritmética no ponderada de los precios para los períodos anteriores) se utiliza con mayor frecuencia que puede ser desproporcionadamente influida por los datos antiguos, incrustar en su cálculo. Con el fin de evitar que se le da un peso adicional a los puntos de datos más recientes que vienen a una media móvil ponderada. WMA también es más sensible que la SMA y está más cerca de tendencia de los precios. En un promedio móvil exponencial de un coeficiente está configurado para representar el grado de disminución de peso, un factor de suavización constante entre 0 y 1. A continuación, ambos datos recientes y EMA para el período anterior son ponderados según el coeficiente elegido. Por este medio, los datos de todos los períodos de tiempo anteriores se incluye automáticamente en el cálculo, pero los precios recientes todavía tienen más peso. Análisis general de las medias móviles se basa en artículos próximos clave que determinan los puntos de cruce de precio y gráficos MA Determinación de mínimo y máximo de MA Detección de dispersión máxima entre el precio y la media móvil después de un movimiento de una media móvil Normalmente dos medias móviles, construir sobre distintos intervalos de tiempo , se utilizan para el análisis de la tendencia del mercado. Correlación entre sus líneas podría dar información esencial acerca de las tendencias de la fuerza. En una fuerte tendencia al alza, por ejemplo, a corto plazo se mueve más rápido que la media subida a largo plazo y extenderse entre las líneas se ensancha. Si la extensión comienza a encogerse esto nos da cuenta de que a principios tendencia alcista está perdiendo su impulso. Debido a que las medias móviles son indicadores de seguimiento de tendencias, que son más útiles en el mercado de moda. Cuando el mercado es estable, los retardos de la naturaleza de las medias móviles de suavizado generar falsas signals. GARCH y EWMA 21 de mayo de 2010 por David Harper, CFA, FRM, CIPM AIM: Comparar, contrastar y calcular los enfoques paramétricos y no paramétricos para estimar condicional volatilidad 8230 que incluye: GARCH que incluyera: suavizado exponencial (EWMA) de suavizado exponencial (paramétrica condicional) Los métodos modernos más peso a la información más reciente. Tanto EWMA y GARCH más peso a la información más reciente. Además, como EWMA es un caso especial de GARCH, tanto EWMA y GARCH emplean suavizado exponencial. GARCH (p, q) y, en particular GARCH (1, 1) GARCH (p, q) es un modelo heterocedástica condicional autorregresiva general. Los aspectos clave incluyen: autorregresivo (AR). tomorrow8217s varianza (o volatilidad) es una función de regresión variance8212it today8217s retrocede sobre sí misma condicional (C). varianza tomorrow8217s depends8212is on8212the condicional varianza más reciente. Una varianza incondicional no dependería today8217s varianza Heterocedástico (H). varianzas no son constantes, que con el tiempo flux GARCH retrocede en términos 8220lagged8221 o históricos. Los términos retardados son o varianza o los rendimientos al cuadrado. El (p, q) modelo GARCH genérica sufre una regresión en (p) al cuadrado devoluciones y (q) varianzas. Por lo tanto, GARCH (1, 1) 8220lags8221 o se ejecuta una regresión en los últimos period8217s retorno al cuadrado (es decir, sólo 1 vuelta) y la última variación period8217s (es decir, sólo 1 varianza). GARCH (1, 1) dado por la siguiente ecuación. Lo mismo GARCH (1, 1), la fórmula puede administrarse con parámetros griego: casco, escribe la misma ecuación GARCH como: El primer término (GVL) es importante porque VL es la varianza media a largo plazo. Por lo tanto, (GVL) es un producto: es la varianza de medio a largo plazo ponderado. El GARCH (1, 1) para el modelo resuelve la varianza condicional en función de tres variables (varianza anterior, return2 anterior, y la varianza a largo plazo): La persistencia es una característica integrada en el modelo GARCH. Consejo: En las fórmulas anteriores, la persistencia es (b c) o (alfa-1 beta). Persistencia refiere a la rapidez (o lentitud) o revierte 8220decays8221 hacia su media a largo plazo de la varianza. Alta persistencia equivale a frenar la decadencia y la lenta 8220regression hacia los mean8221 baja persistencia, equivale a la descomposición rápida y 8220reversion rápido a la mean.8221 Una persistencia de 1.0 implica que no hay reversión a la media. A persistencia de menos de 1,0 implica 8220reversion a la media, 8221, donde una persistencia más bajo implica una mayor reversión a la media. Consejo: Como el anterior, la suma de los pesos asignados a la varianza lag y se retrasó el retorno al cuadrado es la persistencia (persistencia aC). Una alta persistencia (mayor que cero pero menor que uno) implica la reversión lenta a la media. Pero si los pesos asignados a la varianza lag y de retorno al cuadrado quedado son mayores que uno, el modelo es no estacionario. Si (BC) es mayor que 1 (si bc gt 1) el modelo es no estacionario y, según Hull, inestable. En cuyo caso, se prefiere EWMA. Linda Allen dice acerca GARCH (1, 1): GARCH es a la vez 8220compact8221 (es decir, relativamente simple) y muy preciso. modelos GARCH predominan en la investigación académica. Muchas variaciones del modelo GARCH se han intentado, pero pocos han mejorado en el original. El inconveniente del modelo GARCH es su linealidad sic Por ejemplo: Resuelve para la varianza de largo plazo en GARCH (1,1) Considere el GARCH (1, 1) ecuación siguiente: Supongamos que: el parámetro alpha 0.2, el parámetro beta 0.7, y omega Tenga en cuenta que es de 0,2, pero omega don8217t error (0.2) para la varianza de largo plazo Omega es el producto de la gamma y la varianza de largo plazo. Así pues, si alfa beta 0.9, a continuación, gamma debe ser 0.1. Dado que los omega es de 0,2, sabemos que la varianza a largo plazo debe ser 2,0 (0,2 184 0,1 2,0). GARCH (1,1): La mera diferencia entre la notación de casco y Allen EWMA EWMA es un caso especial del modelo GARCH (1,1) y GARCH (1,1) es un caso generalizado de EWMA. La diferencia más destacada es que GARCH incluye el término adicional para la reversión a la media y EWMA carece de una reversión a la media. Aquí es cómo obtenemos de GARCH (1,1) para EWMA: A continuación les dejamos un 0 y (ac) 1, de tal manera que la ecuación anterior se simplifica a: Esto es ahora equivalente a la fórmula para exponencialmente ponderada media móvil (EWMA): en EWMA, el parámetro lambda calcula ahora la 8220decay: 8221 un lambda que está cerca de una (alta lambda) exhibe una lenta decadencia. Los RiskMetrics Enfoque RiskMetricsTM es una forma de marca de la aproximación exponencial media móvil ponderada (EWMA): La óptima lambda (teórico) varía según la clase de activos, pero el parámetro óptimo global utilizado por RiskMetrics ha sido 0,94. En la práctica, RiskMetrics sólo utiliza un factor de decaimiento para todas las series: 183 0,94 para los datos diarios 183 0,97 para los datos mensuales (mes definidas como 25 días de negociación) Técnicamente, los modelos diarios y mensuales son incompatibles. Sin embargo, son a la vez fácil de usar, que se aproximan al comportamiento de los datos reales bastante bien, y son robusto a errores. Nota: GARCH (1, 1), EWMA y RiskMetrics son cada uno paramétrico y recursiva. Ventajas y desventajas de EWMA recursivas de MA (es decir DESVEST) vs. Resumen GARCH gráfica de los métodos paramétricos que asignan un mayor peso a los retornos recientes (GARCH amp EWMA) Consejos Resumen: GARCH (1, 1) es generalizado RiskMetrics y, a la inversa, es RiskMetrics caso restringido de GARCH (1,1) donde un 0 y (bc) 1. GARCH (1, 1) viene dada por: los tres parámetros son pesos y por lo tanto deben sumar uno: Consejo: Tenga cuidado con el primer término de la GARCH (1, 1) ecuación: omega () gamma () (variación media a largo plazo). Si se le pregunta por la varianza, es posible que tenga que dividir el peso con el fin de calcular la varianza de la media. Determinar cuándo y si un modelo GARCH o EWMA se debe utilizar en la estimación de la volatilidad En la práctica, las tasas de variación tienden a ser malo revertir, por lo tanto, el GARCH (1, 1) modelo es teóricamente superiores (8220more than8221 atractivo) para el modelo EWMA. Recuerde, that8217s la gran diferencia: GARCH añade el parámetro que pondera el promedio a largo plazo y por lo tanto se incorpora reversión a la media. Consejo: GARCH (1, 1) se prefiere a menos que el primer parámetro es negativa (que está implícita si alfa beta gt 1). En este caso, GARCH (1,1) es inestable y se prefiere EWMA. Explicar cómo las estimaciones GARCH pueden proporcionar previsiones que son más precisos. El promedio móvil calcula la varianza de una ventana de salida de observaciones, por ejemplo, los últimos diez días, los últimos 100 días. Hay dos problemas con la media móvil (MA): función Imagen secundaria: choques de volatilidad (aumentos repentinos) se incorporan en forma abrupta en el MA métrica y luego, cuando pasa a la ventana de salida, se dejan caer abruptamente desde el cálculo. Debido a esto la métrica MA se desplazará en relación con la información de longitud de la ventana de tendencia elegido estimaciones GARCH no se incorpora mejorar estas debilidades en dos formas: Observaciones más recientes se asignan pesos mayores. Esto supera el efecto fantasma porque un choque volatilidad tendrá un impacto inmediato la estimación pero su influencia se desvanecerá gradualmente a medida que pasa el tiempo se añade un término de incorporar reversión a la media Explica cómo persistencia está relacionado con la reversión a la media. Dado el GARCH (1, 1) ecuación: Persistencia viene dada por: GARCH (1, 1) es inestable si la persistencia gt 1. Una persistencia de 1.0 indica que no hay reversión a la media. Una persistencia baja (por ejemplo 0,6) indica descomposición rápida y de alta reversión a la media. Consejo: GARCH (1, 1) tiene tres pesos asignados a tres factores. La persistencia es la suma de los pesos asignados tanto a la varianza lag y retardados retorno cuadrado. El otro peso se asigna a la varianza de largo plazo. Si P persistencia y el peso G asignados a largo plazo varianza, entonces PG 1. Por lo tanto, si es alta P (permanencia), entonces G (reversión a la media) es baja: la serie persistente no se quiere decir con fuerza revertir exhibe 8220slow decay8221 hacia el media. Si P es baja, entonces G tiene que ser alto: la serie impersistent Qué significa revertir fuertemente exhibe 8220rapid decay8221 hacia la media. La media, la varianza incondicional en el GARCH (1, 1) modelo está dado por: Explicar cómo EWMA descuenta de forma sistemática los datos más antiguos, e identificar el RiskMetrics174 diaria y los factores de desintegración mensuales. El exponencial media móvil ponderada (EWMA) viene dada por: La fórmula anterior es una simplificación recursiva de la serie 8220true8221 EWMA que viene dada por: En la serie EWMA, cada peso asignado a los rendimientos al cuadrado es una proporción constante del peso anterior. Específicamente, lambda (l) es la relación entre los pesos de vecinos. De esta manera, los datos más antiguos se descuenta sistemáticamente. El descuento sistemática puede ser gradual (lento) o abrupto, dependiendo de lambda. Si lambda es alta (por ejemplo 0,99), a continuación, el descuento es muy gradual. Si lambda es baja (por ejemplo 0,7), el descuento es más abrupto. Los factores de desintegración RiskMetrics TM: 0,94 para los datos diarios de 0,97 para los datos mensuales (mes definidas como 25 días de negociación) Explicar por qué correlaciones de pronóstico puede ser más importante que la previsión de las volatilidades. Cuando se mide el riesgo de cartera, las correlaciones pueden ser más importantes que la volatilidad del instrumento individual / varianza. Por lo tanto, en lo que se refiere al riesgo de la cartera, un pronóstico de correlación puede ser más importante que la predicción de la volatilidad individuales. Utilice GARCH (1, 1) para pronosticar la volatilidad de la tasa futura de varianza esperada, en (t) períodos hacia adelante, está dado por: Por ejemplo, supongamos que una estimación de volatilidad actual (periodo n) viene dada por la siguiente GARCH (1, 1 ) ecuación: En este ejemplo, alfa es el peso (0.1) asignada al retorno cuadrado anterior (la vuelta anterior fue 4), beta es el peso (0,7) asignado a la varianza anterior (0,0016). ¿Qué es la volatilidad futura esperada, en diez días (n 10) En primer lugar, resolver la varianza a largo plazo. No es 0,00008 este término es el producto de la varianza y de su peso. Puesto que el peso debe ser de 0,2 Resultados (1 - 0,1 -0,7), la varianza a largo plazo 0,0004. En segundo lugar, necesitamos la varianza actual (periodo n). Eso es casi dado a nosotros por encima de: Ahora podemos aplicar la fórmula para resolver la tasa de variación futura esperada: Esta es la tasa de variación esperada, por lo que la volatilidad esperada es de aproximadamente 2,24. Observe cómo funciona esto: la volatilidad actual es de aproximadamente 3,69 y la volatilidad a largo plazo es 2. La proyección hacia adelante de 10 días 8220fades8221 la tasa actual más próximo a la tasa de largo plazo. Predicción volatilidad no paramétrico
No comments:
Post a Comment