заработок на копирование сделок

Скользящее среднее временного ряда

Модель скользящего среднего — вещь совершенно не сложная, однако, как и все остальные модели прогнозирования или их составляющие, имеет целый ряд нюансов. Например, Википедия содержит в себе весьма громоздкое описание указанной моделиоднако я не стану тут так подробно говорить об ней, но постараюсь кратко изложить основную ее идею. Часто случается, что в исследуемом процессе имеются выбросы. Скользящее среднее Метод скользящего среднего основан на представлении ряда в виде суммы достаточно гладкого тренда и случайной компоненты. В основе метода лежит идея локального приближения тренда полиномом не очень высокой степени. В частности, по этой причине метод называют методом скользящих средних.

Эконометрика в Gretl, временные ряды. Часть 1

Урок 2. Часть 1. Eviews. Анализ временных рядов.

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

008. Прогнозирование временных рядов - К.В. Воронцов

Лекция 294. Скользящее среднее

Индикатор Скользящее Среднее (Moving Average)

Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда

Скользящая средняя (Moving Average)

Простое скользящее среднее

Как правильно пользоваться Скользящей Средней

Торговля по скользящим средним. 2430 пунктов в месяц!

Бинарные опционы стратегии - Коррекция к скользящим средним

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Алгоритмы Loginom: Скользящее окно обработчик Метод сглаживания временных рядов с целью исключения влияния случайной составляющей. Широко применяется для предобработки данных в прогнозировании и других видах анализа. Метод заключается в замене фактических значений членов ряда средним арифметическим значений нескольких ближайших к нему членов.

Набор усредняемых значений образует так называемое окно скольжения.

Список 2. Метод скользящих средних Метод скользящих средних базируется на предположении, считающимся тривиальным:

Член, значение которого заменяется на среднее по окну, занимает в окне срединное положение. Различают две разновидности метода скользящего среднего — простое сглаживание и взвешенное сглаживание.

Простое заключается в обычной замене значений членов ряда на среднее арифметическое по соответствующему окну: Размер окна зависит от характера временного ряда, целей исследования и определяется пользователем.

Не вдаваясь в детали, отметим, что существует "двойственность" между процессами скользящего среднего и авторегрессии см. Это означает, что приведенное выше уравнение скользящего среднего можно переписать обратить в виде уравнения авторегрессии неограниченного порядкаи наоборот. Это так называемое свойство обратимости.

Вообще, чем больше окно, тем сильнее сглаживание. Поэтому, если выбрать окно слишком большим, вместе со случайной составляющей возможно будут подавлены изменения, несущие полезную информацию. В пределе, если размер окна взять равным длине ряда, значения всех его скользящее среднее временного ряда станут одинаковыми и равными среднему значению ряда.

Вся информация о динамике исследуемого процесса таким образом будет потеряна. При взвешенном сглаживании значения ряда средние значения, вычисленные по окну, берутся с некоторыми весами, отражающими вклад члена ряда в отражаемые рядом закономерности исследуемого процесса. В этом случае, аппроксимация оценки значения ряда производится с помощью полинома порядка p в интервале:

Вам может быть интересно


gde-uchitsa.ru