Técnicas de suavização de média móvel

Previsão por Smoothing Techniques. This site é uma parte do JavaScript E-labs objetos de aprendizagem para a tomada de decisão Outros JavaScript nesta série são classificados em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. A série de tempo é uma seqüência de observações que São ordenados no tempo Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória Existem métodos para reduzir de cancelar o efeito devido à variação aleatória Técnicas amplamente utilizadas são suavização Estas técnicas, quando devidamente aplicada, revela mais claramente as tendências subjacentes. Introduza a série de tempo em ordem de linha em sequência, começando pelo canto superior esquerdo e o parâmetro s, e depois clique no botão Calcular para obter uma previsão de um período antecipado. As caixas de papel não são incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados use a tecla Tab não seta ou digite keys. Features de séries temporais, que podem ser revelados por examini O seu gráfico com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias de Movimentação As médias móveis classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries de tempo. São utilizadas para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, Mais suave ou até mesmo enfatizar certos componentes informacionais contidos na série temporal. Suavização exponencial Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada Considerando que nas médias móveis as observações passadas são ponderadas igualmente, suavização exponencial atribui ponderes exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece Em outras palavras, as observações recentes são dadas relativamente mais peso na previsão do que as observações mais velhas Double Exponential Smoothing é melhor em lidar com tendências Triple suavização exponencial é melhor no tratamento de tendências parabola. Uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante alisamento a corresponde aproximadamente a um simples Média móvel de comprimento, Período n, onde a e n estão relacionados por. A 2 n 1 OR n 2 - a a. Assim, por exemplo, uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0 1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias E Uma média móvel simples de 40 dias corresponderia grosso modo a uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0 04878. Suavização de suavização exponencial linear Suponha que a série temporal não é sazonal mas mostra a tendência O método de Holt estima tanto a corrente Nível e a tendência atual. Notice que a média móvel simples é caso especial da suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de Alpha-Alpha 2.Para a maioria dos dados comerciais um parâmetro Alpha menor que 0 40 é muitas vezes No entanto, pode-se realizar uma busca de grade do espaço de parâmetro, com 0 1 a 0 9, com incrementos de 0 1 Então o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio MA Error. How comparar vários métodos de alisamento Embora lá São indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla consiste em utilizar a comparação visual de várias previsões para avaliar a sua exactidão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, deve traçar usando, por exemplo, Excel no mesmo gráfico Os valores originais de uma variável de série de tempo e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as Previsões Passadas por Técnicas de Suavização JavaScript para obter os valores de previsão anteriores com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os ótimos, ou mesmo perto de valores ótimos por tentativa e erros para os parâmetros. A única suavização exponencial enfatiza a perspectiva de curto alcance que Define o nível para a última observação e é baseado na condição de que não há tendência A regressão linear , Que se ajusta a uma linha de mínimos quadrados para os dados históricos ou dados históricos transformados, representa a faixa de longo prazo, que é condicionada à tendência básica Holt s linear exponencial suavização capta informações sobre tendência recente Os parâmetros no modelo de Holt s é níveis-parâmetro que Deve ser diminuída quando a quantidade de variação de dados é grande e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção da tendência recente é apoiada pelo causal alguns fatores. Previsão de curto prazo Observe que cada JavaScript nesta página fornece um passo à frente Previsão Para obter uma previsão em duas etapas, basta adicionar o valor previsto ao final dos dados da série de tempo e, em seguida, clicar no mesmo botão Calcular. Você pode repetir esse processo algumas vezes para obter as previsões de curto prazo necessárias . Suavização de dados remove variação aleatória e mostra tendências e componentes cíclicos. Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória Existem métodos para o vermelho Esta técnica, quando devidamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de alisamento. Métodos de Métodos. Exponencial Métodos de suavização. Taking médias é a maneira mais simples para suavizar os dados. Iremos primeiro investigar 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 oferece em unidades de 1000 dólares Ele Ela toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados. A média computada ou média dos dados 10 O gerente decide usar isto como a estimativa para despesa de um fornecedor típico. É isto uma estimativa boa ou má. Quadrado é uma maneira de julgar o quão bom é um modelo. Vamos calcular o erro quadrático médio. O valor verdadeiro do erro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. E SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados MSE por exemplo. Os resultados são Erro e Erros Quadrados. A estimativa 10.A questão surge se podemos usar a média para prever o rendimento se nós Suspeito de uma tendência Um olhar para o gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pesa todas as observações anteriores igualmente. Em resumo, afirmamos que. A média simples ou média de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para previsão quando há Não existem tendências Se houver tendências, use estimativas diferentes que levam em conta a tendência. A média pesa todas as observações passadas igualmente Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4 Sabemos, é claro, que uma média é Calculado adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores Outro modo de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou.3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4.O multiplicador 1 3 é chamado o peso Em geral. Direita, direita, direita, direita, direita, direita, direita, direita, direita, direita, direita, direita, esquerda, esquerda, SMA exemplo, considere uma segurança com os seguintes preços de fechamento durante 15 days. Week 1 5 dias 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dias 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dias 28, 30 , 27, 29, 28.A MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados O próximo ponto de dados iria cair o preço mais cedo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e Como mostrado abaixo. Como observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior o período de tempo para o MA, maior o atraso Assim, um MA 200-dia terá um grau muito maior de atraso do que Um MA de 20 dias, porque ele contém preços para os últimos 200 dias O comprimento do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MA mais curtos utilizados para negociação a curto prazo e MA a mais longo prazo mais su Para os investidores de longo prazo O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel consideradas importantes sinais de negociação. AMs também transmitir importantes sinais comerciais por conta própria, ou quando duas médias se cruzam Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta, enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa Da mesma forma, upum impulso é confirmado com um crossover de alta que ocorre quando um curto prazo MA cruza acima de um MA a longo prazo momentum é Confirmada com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo.