Różnica między liniową regresją a średnią ruchomą

Liniowa ważona średnia ruchoma DEFINICJA Liniowo ważona średnia ruchoma Typ średniej ruchomej, która przypisuje wyższą wagę do ostatnich danych dotyczących ceny niż zwykła prosta średnia krocząca. Średnia ta jest obliczana poprzez uwzględnienie każdej ceny zamknięcia w danym okresie czasu i pomnożenie ich przez określoną pozycję w serii danych. Po uwzględnieniu pozycji okresów są one sumowane i dzielone przez sumę liczby okresów. ZWALCZANIE Liniowo ważonej średniej ruchomej Na przykład, w 15-dniowej średniej ważonej liniowo średniej ruchomej, dzisiejsza cena zamknięcia jest mnożona przez 15, wczoraj przez 14, i tak dalej aż do dnia 1 w zakresie okresów jest osiągnięta. Wyniki te są następnie sumowane i dzielone przez sumę mnożników (15 14 13. 3 2 1 120). Liniowo ważona średnia ruchoma była jedną z pierwszych odpowiedzi na pytanie o większe znaczenie dla ostatnich danych. Popularność tej średniej ruchomej została zmniejszona przez wykładniczą średnią kroczącą. ale mimo to wciąż okazuje się bardzo przydatny.), najpierw zainstaluj R (jeśli jeszcze nie masz), uruchom R i zainstaluj pakiet TeachingDemos (dokładnie jak zależy od twojego systemu), załaduj pakiet z biblioteką (TeachingDemos), a następnie wpisz loess. demo, aby wyświetlić stronę pomocy, aby zobaczyć, jak go uruchomić, możesz przewinąć do dołu, gdzie znajduje się przykład, i skopiuj i wklej ten kod do wiersza poleceń R39s, aby zobaczyć przykłady, a następnie uruchom z własnymi danymi, aby dalej badać. ndash Greg Snow Mar 23 12 o 17:15 Oto prosta, ale szczegółowa odpowiedź. Model liniowy pasuje do relacji poprzez wszystkie punkty danych. Ten model może być pierwszym rzędem (innym znaczeniem liniowym) lub wielomianem, aby uwzględnić krzywiznę, lub z wypustami, aby uwzględnić różne regiony mające inny model rządzenia. Dopasowanie LOESS to lokalnie przenoszona regresja ważona oparta na oryginalnych punktach danych. Co oznacza dopasowanie A LOESS, wpisuje oryginalne wartości X i Y, a także zestaw wyjściowych wartości X, dla których należy obliczyć nowe wartości Y (zazwyczaj te same wartości X są używane dla obu, ale często mniej wartości X są używane dla dopasowanych par XY ze względu na wymagane wyższe obliczenia). Dla każdej wyjściowej wartości X część danych wejściowych jest wykorzystywana do obliczenia dopasowania. Część danych, zwykle od 25 do 100, ale zazwyczaj 33 lub 50, jest lokalna, co oznacza, że ​​jest to część oryginalnych danych najbliżej każdej konkretnej wartości wyjściowej X. Jest to ruchome dopasowanie, ponieważ każda wyjściowa wartość X wymaga innego podzestawu oryginalnych danych, o różnych masach (patrz następny akapit). Ten podzbiór wejściowych punktów danych służy do wykonywania ważonej regresji, z punktami najbliższymi wartości wyjściowej X o większej wadze. Ta regresja jest zwykle możliwa w przypadku pierwszego rzędu lub wyższej, ale wymaga większej mocy obliczeniowej. Wartość Y tej ważonej regresji obliczonej na wyjściu X jest używana jako wartość Y modelu dla tej wartości X. Regresja jest przeliczana przy każdej wartości wyjściowej X, aby wytworzyć pełny zestaw wyjściowych wartości Y. Odpowiedzi 21 lutego 15 o 21: 08 Jaka jest różnica między prostą średnią ruchomą a wykładniczą średnią kroczącą Jedyna różnica między tymi dwoma typami średniej kroczącej to wrażliwość, którą każdy pokazuje na zmiany danych użytych w swoich obliczeniach. Mówiąc dokładniej, wykładnicza średnia ruchoma (EMA) daje wyższą wagę do ostatnich cen niż średnia ruchoma (SMA), podczas gdy SMA przypisuje równą wagę do wszystkich wartości. Dwie średnie są podobne, ponieważ są interpretowane w ten sam sposób i są powszechnie stosowane przez handlowców technicznych w celu łagodzenia wahań cen. SMA jest najbardziej rozpowszechnionym typem średniej stosowanym przez analityków technicznych i oblicza się ją przez podzielenie sumy zestawu cen przez całkowitą liczbę cen znalezionych w serii. Na przykład siedmioczłonową średnią ruchomą można obliczyć, dodając razem siedem kolejnych cen, a następnie dzieląc wynik przez siedem (wynik jest również znany jako średnia arytmetyczna). Przykład Biorąc pod uwagę następujące serie cen: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Obliczenia SMA wyglądałyby następująco: 10111216171920 105 7-okresowy SMA 1057 15 Ponieważ EMA kładą większy wagę na ostatnich danych niż na starszych danych , są bardziej reaktywne wobec ostatnich zmian cen niż SMA, co sprawia, że ​​wyniki EMA są bardziej aktualne i wyjaśnia, dlaczego EMA jest preferowaną średnią wśród wielu handlowców. Jak widać na poniższym wykresie, handlowcy z perspektywą krótkoterminową mogą nie dbać o to, która średnia jest używana, ponieważ różnica między dwiema średnimi jest zwykle kwestią zaledwie centów. Z drugiej strony, inwestorzy z perspektywą długoterminową powinni zwracać większą uwagę na średnią, której używają, ponieważ wartości mogą się różnić o kilka dolarów, co jest wystarczającą różnicą cen, aby ostatecznie wywierać wpływ na zrealizowane zyski - szczególnie, gdy jesteś handel dużą ilością zapasów. Podobnie jak w przypadku wszystkich wskaźników technicznych. nie ma jednego rodzaju średniej, którą przedsiębiorca może użyć, aby zagwarantować sukces, ale stosując próbę i błąd, można bez wątpienia podnieść poziom komfortu za pomocą wszystkich rodzajów wskaźników, a co za tym idzie zwiększyć szanse podejmowania mądrych decyzji handlowych. Aby dowiedzieć się więcej na temat średnich kroczących, zobacz Podstawy średnich ruchomych i Podstawy ważonych średnich kroczących. Miara związku między zmianą ilości żądanej danego towaru a zmianą jego ceny. Cena. Łączna wartość rynkowa w dolarach wszystkich dostępnych akcji spółki. Kapitalizacja rynkowa jest obliczana poprzez pomnożenie. Frexit krótko dla quotFrench exitquot to francuski spinoff terminu Brexit, który pojawił się, gdy Wielka Brytania głosowała. Zlecenie złożone z brokerem, który łączy w sobie funkcje zlecenia stopu z zleceniami limitów. Zlecenie stop-limit będzie. Runda finansowania, w ramach której inwestorzy nabywają akcje od spółki o niższej wycenie niż wycena na rzecz spółki. Ekonomiczna teoria łącznych wydatków w gospodarce i jej wpływ na produkcję i inflację. Rozwinęła się ekonomia keynesowska.