3rd Moving Average

Indicador de media móvil de 3ª generación Promedio móvil de 3ª generación Promedios móviles basados ​​en el teorema de la señal de Nyquist-Shannon. Se sugiere matemáticamente que tenga el menor desfase posible. Menos rezago que los promedios generales y de segunda generación, como los promedios de cero-retardo de Ehlers. Descargar Fig. 1. Comparación de promedios móviles. El promedio de tercera generación es mejor con menos retraso en comparación con todos los demás promedios. Todos los promedios se realizaron con el mismo tamaño de ventana 21. Los datos representan 3x60 puntos de datos con una distribución gaussiana alrededor de 100 y 200 y una desviación estándar de 5 puntos. Fórmulas como en Drschner 2011. Implementación EMA basada en el algoritmo MetaTrader4, segunda generación utiliza la corrección Ehler (2001), la tercera generación se basa en el teorema de Nyquist-Shannon como se describe en Drschner (2011) con lambda de 4. Promedios móviles de la 3ª generación Se supone que las medias móviles suavizan los datos y eliminan el ruido y la información inútil. Múltiples variantes promedio se utilizan ampliamente, por ejemplo Simple Moving Average (SMA) o Exponentially Moving Average (EMA) (Wikipedia, Moving Averages, 2011). Un desafío es que las medias móviles introducen un retraso, es decir, la curva suavizada sigue la tendencia usualmente más tarde (véase la figura 1). Los promedios móviles adaptativos como VIYDA (Chande, 1992 Brown) y Kaufmans Adaptive Moving Average (KAMA) (Kaufmann, 1995) trataron de abordar esta cuestión incorporando variables dinámicas. En 2001, J. Ehler introdujo un concepto general basado en la teoría de la señal que nos referimos como promedios de segunda generación (Ehler, 2001). En este caso, la suposición básica es que la serie temporal se compone de un número limitado de fases de se~nales superpuestas que harıan aplicable la teorıa de se~nal (Ehler, 2001 Huang, et al., 1998). En 2011, M. G. Drschner declaró que bajo el modelo de teoría de la señal-el teorema de Nyquist-Shannon (Wikipedia, Nyquist, 2008) debe ser aplicado (Drschner, 2011). En su trabajo, Drschner esbozó que los promedios de acuerdo a estos criterios tendrían el menor retraso teóricamente posible y los denominaron 3er generación de promedios móviles. Parámetros del indicador Cómo usar los promedios móviles Los promedios móviles nos ayudan a definir primero la tendencia y, en segundo lugar, a reconocer los cambios en la tendencia. Eso es. No hay nada más que ellos son buenos para. Cualquier otra cosa es sólo una pérdida de tiempo. No voy a entrar en los detalles sangrientos sobre cómo se construyen. Hay alrededor de un millón de sitios web que explicará la composición matemática de ellos. Le dejaré hacer eso en su propio un día cuando usted es extremadamente aburrido fuera de su mente Pero todo lo que usted realmente tiene que saber es que una línea móvil de la media es apenas el precio medio de una acción sobre tiempo. Eso es. Los dos promedios móviles usan dos promedios móviles: el promedio móvil simple de 10 periodos (SMA) y el promedio móvil exponencial de 30 periodos (EMA). Me gusta usar uno más lento y uno más rápido. Por qué Porque cuando el más rápido (10) cruza sobre el más lento (30), a menudo señala un cambio de tendencia. Echemos un vistazo a un ejemplo: Puede ver en el gráfico anterior cómo estas líneas pueden ayudarle a definir las tendencias. En el lado izquierdo de la tabla de los 10 SMA está por encima de los 30 EMA y la tendencia es hacia arriba. El 10 SMA cruza abajo de los 30 EMA a mediados de agosto y la tendencia es hacia abajo. Luego, los 10 SMA cruzan de nuevo a través de los 30 EMA en septiembre y la tendencia es de nuevo - y se mantiene durante varios meses a partir de entonces. Aquí están las reglas: Enfoque en las posiciones largas sólo cuando el 10 SMA está por encima de los 30 EMA. Concéntrese en posiciones cortas sólo cuando la SMA 10 está por debajo de los 30 EMA. No obtiene más simple que eso y siempre lo mantendrá en el lado derecho de la tendencia Tenga en cuenta que los promedios móviles sólo funcionan bien cuando una acción está tendiendo - no cuando están en un rango de negociación. Cuando una acción (o el mercado mismo) se vuelve descuidado entonces usted puede pasar por alto los promedios móviles - ellos no trabajarán Aquí están las cosas importantes a recordar (para las posiciones largas - revés para las posiciones cortas.): El 10 SMA debe estar sobre los 30 EMA. Debe haber un montón de espacio entre los promedios móviles. Ambos promedios móviles deben estar inclinados hacia arriba. El promedio móvil de 200 periodos El 200 SMA se usa para separar el territorio de toros del territorio de oso. Los estudios han demostrado que al centrarse en las posiciones largas por encima de esta línea y las posiciones cortas por debajo de esta línea puede darle un ligero borde. Debe agregar estas medias móviles a todos sus gráficos en todos los marcos de tiempo. Sí. Gráficos semanales, gráficos diarios y gráficos intra-día (15 min, 60 min). El 200 SMA es la media móvil más importante que se tiene en un gráfico de acciones. Usted se sorprenderá de cuántas veces una acción invertirá en esta área. Utilice esto para su ventaja Además, al escribir escanea para las existencias, puede utilizar esto como un filtro adicional para encontrar configuraciones largas potenciales que están por encima de esta línea y posibles configuraciones cortas que están por debajo de esta línea. Apoyo y resistencia Contrariamente a la creencia popular, las poblaciones no encuentran apoyo ni se encuentran con resistencia en promedios móviles. Muchas veces usted oirá a comerciantes decir, Hey, mire esta acción Se rebotó apagado de la media móvil de 50 días ¿Por qué una acción repentinamente rebotan apagado de una línea que un comerciante puso en una carta común que wouldnt. Una acción sólo rebotará (si se quiere llamar así) fuera de niveles de precios significativos que ocurrieron en el pasado - no una línea en un gráfico. Las acciones se invertirán (hacia arriba o hacia abajo) a niveles de precios que están muy cerca de los promedios móviles populares, pero no se invierten en la línea misma. Por lo tanto, suponga que usted está mirando un gráfico y ver la acción retrocediendo a, digamos, el promedio móvil de 200 períodos. Mire los niveles de precios en el gráfico que demostraron ser áreas de soporte o resistencia significativas en el pasado. Éstas son las áreas donde la acción invertirá probablemente.3rd. Generación Media móvil 3ª Generación Media móvil MetaTrader indicador mdash es una versión avanzada de la media móvil estándar (MA), que implementa un procedimiento de reducción de latidos bastante simple basado en el período MA más largo . El método fue descrito por primera vez por M. Duerschner en su artículo Gleitende Durchschnitte 3.0 (en alemán). La versión presentada utiliza lambda 2. que proporciona la mejor reducción de retraso posible. El lambda más alto aumenta la similitud con el promedio móvil clásico. El indicador está disponible para MT4 y MT5. No requiere el uso de cualquier DLL. Parámetros de entrada: MAPeriod (defecto 50) mdash un período de la tercera generación de media móvil. MAMethod (por defecto 1) método mdash de la media móvil. 0 mdash SMA, 1 mdash EMA, 2 mdash SMMA, 3 mdash LWMA. MAAppliedPrice (por defecto 5) mdash precio aplicado para la media móvil. 0 mdash PRICECLOSE, 1 mdash PRICEOPEN, 2 mdash PRICEHIGH, 3 mdash PRICELOW, 4 mdash PRICEMEDIAN, 5 mdash PRICETYPICAL, 6 mdash PRICEWEIGHTED. Como puede ver, la MA de 3ª generación (línea roja) ofrece un retraso ligeramente menor que la EMA convencional (línea azul) y reacciona más rápidamente a los cambios de precio. Por desgracia, sigue siendo propenso a lag y puede producir señales falsas. Puede utilizar el indicador de Forex de media móvil de 3ª generación de la misma manera que el promedio móvil estándar para detectar la dirección de tendencia actual. Este indicador se utiliza para el comercio en el asesor ajustable MA 3G experto para MetaTrader. Modelos de media móvil y suavización exponencial Como primer paso para superar los modelos de media, modelos de caminata aleatoria y modelos de tendencia lineal, los patrones no tendenciales y las tendencias pueden ser extrapolados usando un modelo de media móvil o suavizado. La suposición básica detrás de los modelos de promedio y suavizado es que la serie temporal es localmente estacionaria con una media que varía lentamente. Por lo tanto, tomamos un promedio móvil (local) para estimar el valor actual de la media y luego usarlo como pronóstico para el futuro cercano. Esto puede considerarse como un compromiso entre el modelo medio y el modelo aleatorio-paseo-sin-deriva. La misma estrategia se puede utilizar para estimar y extrapolar una tendencia local. Una media móvil se denomina a menudo una versión quotomoldeada de la serie original porque el promedio de corto plazo tiene el efecto de suavizar los golpes en la serie original. Al ajustar el grado de suavizado (el ancho de la media móvil), podemos esperar encontrar algún tipo de equilibrio óptimo entre el rendimiento de la media y los modelos de caminata aleatoria. El tipo más simple de modelo de promediación es el. Promedio móvil simple (igualmente ponderado): El pronóstico para el valor de Y en el tiempo t1 que se hace en el tiempo t es igual al promedio simple de las observaciones m más recientes: (Aquí y en otros lugares usaré el símbolo 8220Y-hat8221 para permanecer en pie Para un pronóstico de la serie de tiempo Y hecho a la fecha más temprana posible posible por un modelo dado). Este promedio se centra en el período t (m1) / 2, lo que implica que la estimación de la media local tiende a quedar rezagada detrás del Valor real de la media local de aproximadamente (m1) / 2 periodos. Por lo tanto, decimos que la edad media de los datos en el promedio móvil simple es (m1) / 2 en relación con el período para el cual se calcula el pronóstico: ésta es la cantidad de tiempo por el cual los pronósticos tienden a quedar rezagados datos. Por ejemplo, si está promediando los últimos 5 valores, las previsiones serán de aproximadamente 3 períodos 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 caminata aleatoria (sin crecimiento). Si m es muy grande (comparable a la longitud del período de estimación), el modelo SMA es equivalente al modelo medio. Como con cualquier parámetro de un modelo de pronóstico, es habitual ajustar el valor de k para obtener el mejor valor de los datos, es decir, los errores de predicción más pequeños en promedio. He aquí un ejemplo de una serie que parece presentar fluctuaciones aleatorias alrededor de una media de variación lenta. En primer lugar, vamos a tratar de encajar con un modelo de caminata al azar, que es equivalente a una media móvil simple de un término: El modelo de caminata aleatoria responde muy rápidamente a los cambios en la serie, pero al hacerlo, recoge gran parte del quotnoisequot en el Los datos (las fluctuaciones aleatorias), así como el quotsignalquot (la media local). Si en lugar de eso intentamos una media móvil simple de 5 términos, obtendremos un conjunto de previsiones más suaves: El promedio móvil simple a 5 terminos produce errores significativamente menores que el modelo de caminata aleatoria en este caso. La edad promedio de los datos de esta previsión es de 3 ((51) / 2), de modo que tiende a quedar a la zaga de los puntos de inflexión en aproximadamente tres períodos. (Por ejemplo, parece haber ocurrido una recesión en el período 21, pero las previsiones no giran hasta varios periodos más tarde). Obsérvese que los pronósticos a largo plazo del modelo SMA son una línea recta horizontal, al igual que en la caminata aleatoria modelo. Por lo tanto, el modelo SMA asume que no hay tendencia en los datos. Sin embargo, mientras que las previsiones del modelo de caminata aleatoria son simplemente iguales al último valor observado, las previsiones del modelo SMA son iguales a un promedio ponderado de valores recientes. Los límites de confianza calculados por Statgraphics para los pronósticos a largo plazo de la media móvil simple no se amplían a medida que aumenta el horizonte de pronóstico. Esto obviamente no es correcto Desafortunadamente, no hay una teoría estadística subyacente que nos diga cómo los intervalos de confianza deberían ampliarse para este modelo. Sin embargo, no es demasiado difícil calcular estimaciones empíricas de los límites de confianza para las previsiones a más largo plazo. Por ejemplo, podría configurar una hoja de cálculo en la que el modelo SMA se utilizaría para pronosticar dos pasos adelante, tres pasos adelante, etc. dentro de la muestra de datos históricos. A continuación, podría calcular las desviaciones estándar de los errores en cada horizonte de pronóstico y, a continuación, construir intervalos de confianza para pronósticos a más largo plazo sumando y restando múltiplos de la desviación estándar apropiada. Si intentamos una media móvil sencilla de 9 términos, obtendremos pronósticos aún más suaves y más de un efecto rezagado: La edad promedio es ahora de 5 períodos ((91) / 2). Si tomamos una media móvil de 19 términos, la edad promedio aumenta a 10: Obsérvese que, de hecho, las previsiones están ahora rezagadas detrás de puntos de inflexión en aproximadamente 10 períodos. Qué cantidad de suavizado es la mejor para esta serie Aquí hay una tabla que compara sus estadísticas de error, incluyendo también un promedio de 3 términos: El modelo C, la media móvil de 5 términos, produce el valor más bajo de RMSE por un pequeño margen sobre los 3 A término y 9 promedios, y sus otras estadísticas son casi idénticas. Por lo tanto, entre los modelos con estadísticas de error muy similares, podemos elegir si preferiríamos un poco más de capacidad de respuesta o un poco más de suavidad en las previsiones. El modelo de media móvil simple descrito anteriormente tiene la propiedad indeseable de que trata las últimas k observaciones por igual e ignora por completo todas las observaciones precedentes. Intuitivamente, los datos pasados ​​deben ser descontados de una manera más gradual - por ejemplo, la observación más reciente debería tener un poco más de peso que la segunda más reciente, y la segunda más reciente debería tener un poco más de peso que la tercera más reciente, y pronto. El modelo de suavizado exponencial simple (SES) lo logra. Sea 945 una constante quotsmoothingquot (un número entre 0 y 1). Una forma de escribir el modelo es definir una serie L que represente el nivel actual (es decir, el valor medio local) de la serie, tal como se estimó a partir de los datos hasta el presente. El valor de L en el tiempo t se calcula recursivamente a partir de su propio valor anterior como este: Así, el valor suavizado actual es una interpolación entre el valor suavizado anterior y la observación actual, donde 945 controla la proximidad del valor interpolado al valor más reciente observación. El pronóstico para el siguiente período es simplemente el valor suavizado actual: Equivalentemente, podemos expresar el próximo pronóstico directamente en términos de previsiones anteriores y observaciones previas, en cualquiera de las siguientes versiones equivalentes. En la primera versión, la previsión es una interpolación entre la previsión anterior y la observación anterior: En la segunda versión, la siguiente previsión se obtiene ajustando la previsión anterior en la dirección del error anterior por una cantidad fraccionada de 945. es el error hecho en Tiempo t En la tercera versión, el pronóstico es una media móvil exponencialmente ponderada (es decir, descontada) con el factor de descuento 1-945: La versión de interpolación de la fórmula de pronóstico es la más simple de usar si está implementando el modelo en una hoja de cálculo: se ajusta en un Célula única y contiene referencias de celdas que apuntan a la previsión anterior, la observación anterior y la celda donde se almacena el valor de 945. Tenga en cuenta que si 945 1, el modelo SES es equivalente a un modelo de caminata aleatoria (sin crecimiento). Si 945 0, el modelo SES es equivalente al modelo medio, asumiendo que el primer valor suavizado se establece igual a la media. La edad promedio de los datos en el pronóstico de suavización exponencial simple es de 1/945 en relación con el período para el cual se calcula la predicción. (Esto no se supone que sea obvio, pero se puede demostrar fácilmente mediante la evaluación de una serie infinita.) Por lo tanto, el pronóstico promedio móvil simple tiende a quedar rezagado detrás de puntos de inflexión en aproximadamente 1/945 períodos. Por ejemplo, cuando 945 0.5 el retraso es 2 períodos cuando 945 0.2 el retraso es 5 períodos cuando 945 0.1 el retraso es 10 períodos, y así sucesivamente. Para una edad promedio dada (es decir, la cantidad de retraso), el simple suavizado exponencial (SES) pronosticado es algo superior a la predicción del promedio móvil simple (SMA) porque coloca relativamente más peso en la observación más reciente - i. e. Es un poco más sensible a los cambios ocurridos en el pasado reciente. Por ejemplo, un modelo SMA con 9 términos y un modelo SES con 945 0.2 tienen una edad promedio de 5 para los datos de sus pronósticos, pero el modelo SES pone más peso en los 3 últimos valores que el modelo SMA y en el modelo SMA. 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 se puede optimizar fácilmente Utilizando un algoritmo quotsolverquot para minimizar el error cuadrático medio. El valor óptimo de 945 en el modelo SES de 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 períodos, que es similar a la de un movimiento simple de 6 términos promedio. Los pronósticos a largo plazo del modelo SES son una línea recta horizontal. Como en el modelo SMA y el modelo de caminata aleatoria sin crecimiento. Sin embargo, tenga en cuenta que los intervalos de confianza calculados por Statgraphics ahora divergen de manera razonable y que son sustancialmente más estrechos que los intervalos de confianza para el modelo de caminata aleatoria. El modelo SES asume que la serie es algo más predecible que el modelo de caminata aleatoria. 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 base sólida 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 término MA (1) y ningún término constante. Conocido también como modelo quotARIMA (0,1,1) sin constantequot. El coeficiente MA (1) en el modelo ARIMA corresponde a la cantidad 1-945 en el modelo SES. Por ejemplo, si se ajusta un modelo ARIMA (0,1,1) sin constante a la serie analizada aquí, el coeficiente MA estimado (1) resulta ser 0.7029, que es casi exactamente un menos 0.2961. Es posible añadir la suposición de una tendencia lineal constante no nula a un modelo SES. Para ello, basta con especificar un modelo ARIMA con una diferencia no estacional y un término MA (1) 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 media observada durante todo el período de estimación. No puede hacerlo junto con el ajuste estacional, ya que las opciones de ajuste estacional están deshabilitadas cuando el tipo de modelo está ajustado a ARIMA. Sin embargo, puede agregar una tendencia exponencial a largo plazo constante a un modelo de suavización exponencial simple (con o sin ajuste estacional) utilizando la opción de ajuste de inflación en el procedimiento de previsión. La tasa apropiada de inflación (crecimiento porcentual) por período puede estimarse como el coeficiente de pendiente en un modelo de tendencia lineal ajustado a los datos en conjunción con una transformación de logaritmo natural o puede basarse en otra información independiente sobre las perspectivas de crecimiento a largo plazo . (Regreso al inicio de la página.) Browns Linear (es decir, doble) Suavizado exponencial Los modelos SMA y SES suponen que no hay ninguna tendencia de ningún tipo en los datos (que normalmente está bien o al menos no es demasiado malo para 1- Avance anticipado cuando los datos son relativamente ruidosos), y se pueden modificar para incorporar una tendencia lineal constante como se muestra arriba. ¿Qué pasa con las tendencias a corto plazo? Si una serie muestra una tasa de crecimiento variable o un patrón cíclico que se destaca claramente contra el ruido, y si hay una necesidad de pronosticar más de un período, la estimación de una tendencia local también podría ser un problema. El modelo de suavizado exponencial simple puede generalizarse para obtener un modelo lineal de suavizado exponencial (LES) que calcula las estimaciones locales de nivel y tendencia. El modelo de tendencia más simple que varía en función del tiempo es el modelo lineal de suavizado exponencial de Browns, que utiliza dos series suavizadas diferentes centradas en diferentes momentos del 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 del modelo de suavizado exponencial lineal de Brown8217s, como la del modelo de suavizado exponencial simple, puede expresarse en varias formas diferentes pero equivalentes. La forma estándar de este modelo se expresa usualmente de la siguiente manera: Sea S la serie de suavizado simple obtenida aplicando el suavizado exponencial simple a la serie Y. Es decir, el valor de S en el periodo t está dado por: (Recuérdese que, Exponencial, esto sería la previsión para Y en el período t1). Entonces, vamos a Squot denotar la serie doblemente suavizada obtenida aplicando el suavizado exponencial simple (usando el mismo 945) a la serie S: Finalmente, la previsión para Y tk. Para cualquier kgt1, viene dado por: Esto produce e 1 0 (es decir, trucar un poco y dejar que el primer pronóstico sea igual a la primera observación real), y e 2 Y 2 8211 Y 1. Después de lo cual las previsiones se generan usando la ecuación anterior. Esto produce los mismos valores ajustados que la fórmula basada en S y S si estos últimos se iniciaron usando S 1 S 1 Y 1. Esta versión del modelo se utiliza en la página siguiente que ilustra una combinación de suavizado exponencial con ajuste estacional. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s El modelo LES calcula las estimaciones locales de nivel y tendencia al suavizar los datos recientes, pero el hecho de que lo haga con un solo parámetro de suavizado impone una restricción en los patrones de datos que puede encajar: el nivel y la tendencia No se les permite variar a tasas independientes. El modelo LES de Holt8217s aborda este problema incluyendo dos constantes de suavizado, una para el nivel y otra para la tendencia. En cualquier momento t, como en el modelo Brown8217s, existe una estimación L t del nivel local y una estimación T t de la tendencia local. Aquí se calculan recursivamente a partir del valor de Y observado en el instante t y de las estimaciones previas del nivel y de la tendencia por dos ecuaciones que les aplican el suavizado exponencial separadamente. Si el nivel estimado y la tendencia en el tiempo t-1 son L t82091 y T t-1. Respectivamente, entonces la previsión de Y tshy que habría sido hecha en el tiempo t-1 es igual a L t-1 T t-1. Cuando se observa el valor real, la estimación actualizada del nivel se calcula recursivamente interpolando entre Y tshy y su pronóstico, L t-1 T t-1, utilizando pesos de 945 y 1-945. El cambio en el nivel estimado, Es decir L t 8209 L t82091. Puede interpretarse como una medición ruidosa de la tendencia en el tiempo t. La estimación actualizada de la tendencia se calcula recursivamente mediante la interpolación entre L t 8209 L t82091 y la estimación anterior de la tendencia, T t-1. Utilizando los pesos de 946 y 1-946: La interpretación de la constante de suavizado de tendencia 946 es análoga a la de la constante de suavizado de nivel 945. Los modelos con valores pequeños de 946 asumen que la tendencia cambia muy lentamente con el tiempo, mientras que los modelos con 946 más grandes suponen que está cambiando más rápidamente. Un modelo con una gran 946 cree que el futuro lejano es muy incierto, porque los errores en la estimación de la tendencia son muy importantes cuando se pronostica más de un período por delante. Las constantes de suavizado 945 y 946 se pueden estimar de la manera habitual minimizando el error cuadrático medio de los pronósticos de 1 paso adelante. Cuando esto se hace 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 al siguiente, por lo que básicamente este modelo está tratando de estimar una tendencia a largo plazo. Por analogía con la noción de la edad media de los datos que se utilizan para estimar el nivel local de la serie, la edad media de los datos que se utilizan para estimar la tendencia local es proporcional a 1/946, aunque no exactamente igual a eso. En este caso, resulta ser 1 / 0.006 125. Esto no es un número muy preciso en la medida en que la precisión de la estimación de 946 es realmente de 3 decimales, pero es del mismo orden general de magnitud que el tamaño de la muestra de 100 , Por lo que este modelo está promediando bastante historia en la estimación de la tendencia. La gráfica de pronóstico siguiente muestra que el modelo LES calcula una tendencia local ligeramente mayor al final de la serie que la tendencia constante estimada en el modelo SEStrend. Además, el valor estimado de 945 es casi idéntico al obtenido ajustando el modelo SES con o sin tendencia, por lo que este es casi el mismo modelo. Ahora, ¿se ven como pronósticos razonables para un modelo que se supone que está estimando una tendencia local? Si observas esta gráfica, parece que la tendencia local se ha vuelto hacia abajo al final de la serie. Lo que ha sucedido Los parámetros de este modelo Se han estimado minimizando el error al cuadrado de las previsiones de un paso adelante, y no las previsiones a largo plazo, en cuyo caso la tendencia no hace mucha diferencia. Si todo lo que usted está mirando son errores de un paso adelante, no está viendo la imagen más grande de las tendencias sobre (digamos) 10 o 20 períodos. Con el fin de obtener este modelo más en sintonía con la extrapolación de nuestro ojo de los datos, podemos ajustar manualmente la tendencia de suavizado constante de modo que utiliza una base más corta para la estimación de tendencia. Por ejemplo, si elegimos establecer 946 0.1, la edad promedio de los datos utilizados para estimar la tendencia local es de 10 períodos, lo que significa que estamos promediando la tendencia en los últimos 20 períodos aproximadamente. Here8217s lo que el pronóstico gráfico parece si fijamos 946 0.1 mientras que mantener 945 0.3. Esto parece intuitivamente razonable para esta serie, aunque probablemente sea peligroso extrapolar esta tendencia en más de 10 periodos en el futuro. ¿Qué pasa con las estadísticas de errores? Aquí hay una comparación de modelos para los dos modelos mostrados arriba, así como tres modelos SES. El valor óptimo de 945 para el modelo SES es de aproximadamente 0,3, pero se obtienen resultados similares (con un poco más o menos de capacidad de respuesta, respectivamente) con 0,5 y 0,2. (A) Holts lineal exp. Alisamiento con alfa 0.3048 y beta 0.008 (B) Holts linear exp. Alisamiento con alfa 0.3 y beta 0.1 (C) Alisamiento exponencial simple con alfa 0.5 (D) Alisamiento exponencial simple con alfa 0.3 (E) Suavizado exponencial simple con alfa 0.2 Sus estadísticas son casi idénticas, por lo que realmente no podemos hacer la elección sobre la base De errores de pronóstico de un paso adelante en la muestra de datos. Tenemos que recurrir a otras consideraciones. Si creemos firmemente que tiene sentido basar la estimación de tendencia actual en lo que ha ocurrido durante los últimos 20 períodos, podemos hacer un caso para el modelo LES con 945 0.3 y 946 0.1. Si queremos ser agnósticos acerca de si hay una tendencia local, entonces uno de los modelos SES podría ser más fácil de explicar y también daría más pronósticos intermedios para los próximos 5 o 10 períodos. (Volver al principio de la página.) Qué tipo de tendencia-extrapolación es la mejor: horizontal o lineal La evidencia empírica sugiere que, si los datos ya han sido ajustados (si es necesario) para la inflación, puede ser imprudente extrapolar lineal a corto plazo Tendencias en el futuro. Las tendencias evidentes hoy en día pueden desacelerarse en el futuro debido a causas variadas como la obsolescencia del producto, el aumento de la competencia y las caídas o repuntes cíclicos en una industria. Por esta razón, el suavizado exponencial simple a menudo realiza mejor fuera de la muestra de lo que de otra manera podría esperarse, a pesar de su extrapolación horizontal de tendencia horizontal. Las modificaciones de tendencia amortiguadas del modelo de suavizado exponencial lineal también se usan a menudo en la práctica para introducir una nota de conservadurismo en sus proyecciones de tendencia. El modelo LES con tendencia amortiguada se puede implementar como un caso especial de un modelo ARIMA, en particular, un modelo ARIMA (1,1,2). Es posible calcular intervalos de confianza alrededor de los pronósticos a largo plazo producidos por modelos de suavizado exponencial, considerando como casos especiales de modelos ARIMA. El ancho 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 (s) constante (s) de suavizado y (iv) el número de periodos por delante que está pronosticando. En general, los intervalos se extienden más rápidamente a medida que el 945 se hace más grande en el modelo SES y se extienden mucho más rápido cuando se usa lineal en lugar de simple suavizado. Este tema se discute más adelante en la sección de modelos de ARIMA de las notas. (Regresar al inicio de la página.) 3er generación de media móvil MetaTrader Indicador de revisión 3 ª generación de media móvil MetaTrader indicador es definitivamente una edición sofisticada de la típica cambio típico (MA), que las herramientas de un proceso muy fácil lag-reducción en línea con el más largo MA periodo de tiempo. La técnica fue referida inicialmente a través de Michael. Duerschner dentro de su puesto Gleitende Durchschnitte 3. 0 (en GerMAn). La edición ofrecida real utiliza dos, que suministra el retraso-reducción perfecto. Mayor levanta semejanza usando el cambio tradicional típico. El signo real se puede obtener con respecto a cada MT4, así como MT5. No necesita utilizar cualquier tipo de DLL. Haga clic aquí para descargar una nueva herramienta de comercio y estrategia GRATIS Entre las directrices: MAPeriod (50 por defecto) un período de tiempo de la 3 ª generación de cambio típico. MAMethod (por defecto 1) se aproxima al desplazamiento real típico. 0 SMA, 1 EMA, dos SMMA, 3 LWMA. MAAppliedPrice (default 5) usó el costo para ese cambio típico. 0 PRICECLOSE, 1 PRICEOPEN, dos PRICEHIGH, 3 PRICELOW, cuatro PRICEMEDIAN, 5 PRICETYPICAL, 6 PRICEWEIGHTED. Mientras observa, la MA de tercera generación real (línea roja) proporciona un poco menos retraso en comparación con la EMA tradicional (línea azul), así como responde a las modificaciones de costos más rápido. Lamentablemente, sin embargo, son vulnerables a la demora, así como crear indicadores falsos. Usted debe utilizar el real 3 ª Generación Shifting típico de divisas signo al igual que el cambio convencional típico con el fin de identificar el actual patrón camino. Este signo en particular se puede utilizar con respecto a la compra y venta dentro de la flexible MA 3G consultor profesional con respecto a MetaTrader. ForexPipFinder - Scam o Real Soporte / Técnicas de Resistencia de Comerciantes Profesionales Revisión del Programa No hay comentarios Todavía Deja un comentario Cancelar respuesta Otros Buscamos Mensajes Recientes Archivos Categorías Términos de búsqueda populares evolucionar Tema por Theme4Press toro Powered by WordPress