Tekniske analyser Flytende gjennomsnitt. Største diagrammønstre viser mye variasjon i prisbevegelsen Dette kan gjøre det vanskelig for handelsmenn å få en ide om en sikkerhets s trend. En enkel metode som handlerne bruker for å bekjempe dette, er å bruke bevegelige gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittsprisen på en sikkerhet over et bestemt tidsrom Ved å tegne en sikkerhetss gjennomsnittlig pris, blir prisbevegelsen utjevnet. Når de daglige fluktuasjonene er fjernet, kan handelsmenn bedre identifisere den sanne trenden og øke sannsynligheten at det vil fungere i deres favør For å lære mer, les Moving Averages-opplæringen. Typer av bevegelige gjennomsnitt Det finnes en rekke ulike typer bevegelige gjennomsnitt som varierer i måten de beregnes på, men hvordan hvert gjennomsnitt tolkes forblir det samme. beregningene varierer bare med hensyn til vekten som de plasserer på prisdataene, skifter fra likevekt for hvert prispunkt til mer vekt blir plassert på de siste dataene De tre vanligste t ypes av bevegelige gjennomsnitt er enkel lineær og eksponentiell. Simpel Flytende Gjennomsnittlig SMA Dette er den vanligste metoden som brukes til å beregne det glidende gjennomsnittet av priser. Det tar bare summen av alle tidligere sluttkurser over tidsperioden og deler resultatet av Antall priser brukt i beregningen For eksempel, i et 10-dagers glidende gjennomsnitt, legges de siste 10 sluttkursene sammen og deles deretter med 10 Som du kan se i figur 1, kan en næringsdrivende gjøre gjennomsnittet mindre responsivt til endre priser ved å øke antall perioder som brukes i beregningen Øke antall tidsperioder i beregningen er en av de beste måtene å måle styrken til den langsiktige trenden og sannsynligheten for at den vil reversere. Mange individer hevder at nytte av denne typen gjennomsnitt er begrenset fordi hvert punkt i dataserien har samme innvirkning på resultatet uansett hvor det forekommer i sekvensen. Kritikerne hevder at de nyeste dataene er mer impo rtant og derfor bør den også ha høyere vekting Denne typen kritikk har vært en av hovedfaktorene som fører til oppfinnelsen av andre former for bevegelige gjennomsnitt. Linjert vektet gjennomsnitt Denne glidende gjennomsnittlige indikatoren er minst vanlig ut av de tre og brukes til å løse problemet med likevekt. Det lineære vektede glidende gjennomsnittet beregnes ved å ta summen av alle sluttkursene over en bestemt tidsperiode og multiplisere dem med datapunktets posisjon og deretter dividere med summen av tallet av perioder For eksempel, i et fem-dagers lineært vektet gjennomsnitt, blir dagens sluttkurs multiplisert med fem, i går s med fire og så videre til den første dagen i perioden er nået. Disse tallene legges deretter sammen og deles av summen av multiplikatorene. Eksponentiell flytende gjennomsnittlig EMA Denne flytende gjennomsnittlige beregningen bruker en utjevningsfaktor for å plassere en høyere vekt på de siste datapunktene, og betraktes som mye mer effektiv enn den lineære vektet gjennomsnitt Å ha en forståelse av beregningen er vanligvis ikke nødvendig for de fleste handelsfolk fordi de fleste kartleggingspakker gjør beregningen for deg Det viktigste å huske om eksponentielt glidende gjennomsnitt er at det er mer responsivt på ny informasjon i forhold til det enkle glidende gjennomsnittet Denne responsiviteten er en av de viktigste faktorene til hvorfor dette er det bevegelige gjennomsnittet mellom mange tekniske handelsfolk. Som du ser i figur 2, øker en 15-årig EMA og faller raskere enn en 15-årig SMA. Denne lille forskjellen virker ikke like mye, men det er en viktig faktor å være oppmerksom på siden det kan påvirke avkastning. Major Bruk av Flytte Gjennomsnitt Flytte gjennomsnitt brukes til å identifisere gjeldende trender og trend reverseringer, samt å sette opp støtte og motstand levels. Moving gjennomsnitt kan være brukes til å raskt identifisere om en sikkerhet beveger seg i en opptrinn eller en nedtrengning avhengig av retningen av det bevegelige gjennomsnittet. Som du kan se i figur 3, når du beveger deg gjennomsnittet går oppover og prisen er over det, sikkerheten er i en opptrend Omvendt kan et nedovergående glidende gjennomsnittspris med underprisen brukes til å signalere en downtrend. En annen metode for å bestemme momentum er å se på rekkefølgen av et par av bevegelige gjennomsnitt Når et kortsiktig gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, er trenden økt. På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trenden. dannet på to hovedveier når prisen beveger seg gjennom et bevegelige gjennomsnitt og når det beveger seg gjennom bevegelige gjennomsnittsoverganger. Det første vanlige signalet er når prisen beveger seg gjennom et viktig bevegelige gjennomsnitt. For eksempel, når prisen på en sikkerhet som var i en opptrinn, faller under et 50-års glidende gjennomsnitt, som i figur 4, er det et tegn på at opptrenden kan reversere. Det andre signalet til en trend reversering er når et bevegelige gjennomsnittspunkt krysser gjennom et annet. For eksempel, som du kan se i Figur 5, Jeg f 15-dagers glidende gjennomsnittskryss over 50-dagers glidende gjennomsnitt, er det et positivt tegn på at prisen vil begynne å øke. Hvis periodene som brukes i beregningen er relativt korte, for eksempel 15 og 35, kan dette signalere en kortsiktig trend reversering På den annen side, når to gjennomsnitt med relativt lange tidsrammer krysser over 50 og 200, for eksempel, brukes dette til å foreslå et langsiktig skift i trend. En annen viktig måte å flytte gjennomsnitt som brukes er å identifisere støtte - og motstandsnivåer Det er ikke uvanlig å se en lager som har fallet, stopper nedgangen og reverseretningen når den treffer støtten til et stort bevegelige gjennomsnittsnivå. En bevegelighet gjennom et stort bevegelige gjennomsnitt blir ofte brukt som et signal av tekniske handelsfolk at Trenden reverserer For eksempel, hvis prisen går gjennom 200-dagers glidende gjennomsnitt i en nedadgående retning, er det et signal om at opptrenden er reverserende. Gjennomsnittlige gjennomsnitt er et kraftig verktøy for å analysere trenden i sikkerhet. De gir nyttig supp Ort og motstandspunkter og er veldig enkle å bruke. De vanligste tidsrammer som brukes når du lager glidende gjennomsnitt er 200-dagers, 100-dagers, 50-dagers, 20-dagers og 10-dagers gjennomsnitt. å være et godt mål for et handelsår, et 100-dagers gjennomsnitt på et halvt år, et 50-dagers gjennomsnitt på kvart i året, et 20-dagers gjennomsnitt på en måned og 10-dagers gjennomsnitt på to uker. Flytte gjennomsnitt gjør det mulig for tekniske handelsfolk å jevne ut noe av støyen som finnes i daglige prisbevegelser, noe som gir handelsfolk et tydeligere bilde av prisutviklingen. Hittil har vi vært fokusert på prisbevegelse, gjennom diagrammer og gjennomsnitt. I neste avsnitt , vil vi se på noen andre teknikker som brukes til å bekrefte prisbevegelser og mønstre. Veidende bevegelsesverdier Grunnleggende. I løpet av årene har teknikere funnet to problemer med det enkle glidende gjennomsnittet. Det første problemet ligger i tidsrammen for det bevegelige gjennomsnittet MA Most tekniske analytikere tror at pris handling åpning eller avsluttende aksjekurs, er ikke e Nøyaktig hvor å avhenge av riktig forutsi kjøp eller salg av signaler fra MAs crossover-handlingen For å løse dette problemet, tilordner analytikere nå mer vekt til de nyeste prisdataene ved å bruke det eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA Lær mer i å utforske eksponentielt veid flytting Gjennomsnitt. Et eksempel Hvis du for eksempel bruker en 10-dagers MA, vil en analytiker ta sluttprisen på den tiende dagen og multiplisere dette nummeret med 10, den niende dagen med ni, den åttende dagen med åtte og så videre til den første av MA Så snart summen er bestemt, vil analytikeren da dividere tallet ved å legge til multiplikatorene. Hvis du legger til multiplikatorene i 10-dagers MA-eksemplet, er tallet 55 Denne indikatoren kalles det lineært vektede glidende gjennomsnittet For relaterte lesing, sjekk ut enkle bevegelige gjennomsnittsverdier gjør trendene stående. mange teknikere er fast troende på den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA Denne indikatoren har blitt forklart på så mange forskjellige måter at det forvirrer st utents og investorer Kanskje den beste forklaringen kommer fra John J Murphy s Tekniske Analyse av Financial Markets, publisert av New York Institute of Finance, 1999. Det eksponentielt glattede glidende gjennomsnittet adresserer begge problemene knyttet til det enkle glidende gjennomsnittet. Først, det eksponensielt glatte gjennomsnittet tilordner større vekt til nyere data. Derfor er det et vektet glidende gjennomsnitt. Selv om det tilordner mindre betydning for tidligere prisdata, inkluderer det i beregningen alle dataene i instrumentets levetid. I tillegg, brukeren er i stand til å justere vektingen for å gi større eller mindre vekt til den siste dagens pris, som legges til en prosentandel av forrige dag s-verdi Summen av begge prosentverdiene legger opp til 100. For eksempel er det siste dag s pris kunne tildeles en vekt på 10 10, som er lagt til forrige dager vekt på 90 90 Dette gir den siste dagen 10 av totalvekten Dette ville være ekvivalent med et 20-dagers gjennomsnitt ved å gi den siste dagens pris en mindre verdi på 5 05. Figur 1 Eksponentielt glatt flyttende gjennomsnitt. Ovenstående diagram viser Nasdaq Composite Index fra den første uken i august 2000 til 1. juni 2001 Som du tydelig kan se, EMA, som i dette tilfellet bruker sluttkursdataene over en ni-dagers periode, har bestemte selgesignaler den 8. september markert med en svart nedpilen. Dette var dagen da indeksen brøt under 4000-nivået. Den andre svart pil viser et annet nedre ben som teknikerne faktisk forventer. Nasdaq kunne ikke generere nok volum og interesse fra detaljhandlerne til å bryte 3000 mark. Deretter dukker du ned igjen til bunnen ut på 1619 58 på 4. april. Oppgangen til 12 april er merket med en pil Her stengte indeksen på 1961 46, og teknikere begynte å se institusjonelle fondforvaltere som begynte å hente ut noen gode kjøp som Cisco, Microsoft og noen av energirelaterte problemstillinger. Les våre relaterte artikler. Flytte gjennomsnittlige konvolutter som raffinerer en Po pular Trading Tool og Moving Average Bounce. Renten der en depotinstitusjon gir midler opprettholdt i Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredning av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks Volatilitet kan enten måles. En handling som den amerikanske kongressen vedtok i 1933 som bankloven, som forbyde kommersielle banker å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til hvilken som helst jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit sektor. Det amerikanske presidium for arbeid. Den valuta forkortelse eller valuta symbol for den indiske rupien INR, indiens valuta Rupee består av 1.An første bud på et konkurs selskaps eiendeler fra en interessert kjøper valgt av konkursfirmaet Fra et basseng av bidders. Time Series Analysis Seasonal Adjustment Methods. Hvordan virker X11 stil metoder. Hva er noen pakker som brukes til å utføre sesongjustering. Hva er teknikkene som brukes av ABS for å håndtere sesongmessige justering. Hvordan jobber SEASABS. Hva virker andre statistiske byråer med sesongjustering. Hvordan jobber X11 STYLE METHODS. FILTER-baserte metoder for sesongjustering er ofte kjent som X11-stilmetoder. Disse er basert på forholdet til den bevegelige gjennomsnittlige prosedyren beskrevet i 1931 av Fredrick R Macaulay fra National Bureau of Economic Research i USA Prosedyren består av følgende trinn.1 Anslår trenden med et glidende gjennomsnitt 2 Fjern trenden som forlater sesongmessige og uregelmessige komponenter 3 Estimere sesongkomponenten ved å bruke glidende gjennomsnitt til glatt ut irregulars. Seasonality generelt kan ikke identifiseres før trenden er kjent, men et godt estimat av trenden kan ikke gjøres før serien har blitt sesongjustert. Derfor bruker X11 en iterativ tilnærming til å estimere komponentene i en tidsserie Som standard , antar det en multiplikativ modell. For å illustrere de grunnleggende trinnene involvert i X11, vurder nedbrytingen av en månedlig tidsserie og er en multiplikativ modell. Step 1 Initial estimat av trenden. En symmetrisk 13-termisk 2x12 glidende gjennomsnitt blir brukt på en original månedlig tidsserie, O t for å produsere et innledende estimat av trenden T t Trenden blir deretter fjernet fra den opprinnelige serien , for å gi et estimat av sesongmessige og uregelmessige komponenter. Slike verdier i hver ende av serien går tapt som følge av sluttpunktsproblemet. Bare symmetriske filtre blir brukt. Steg 2 Foreløpig estimat av sesongkomponenten. Et foreløpig anslag på sesongkomponenten kan da bli funnet ved å bruke et vektet 5 termisk glidende gjennomsnitt S 3x3 til S t I t-serien for hver måned separat Selv om dette filteret er standard innen X11, bruker ABS 7 sikt i gjennomsnitt S 3x5 i stedet Sesongkomponenter justeres for å legge til 12 omtrent i løpet av en 12 måneders periode slik at de gjennomsnittlig til 1 for å sikre at sesongkomponenten ikke endrer nivået på serien, påvirker ikke trenden. De manglende verdiene ved t endene av sesongkomponenten erstattes med å gjenta verdien fra forrige år. Steg 3 Foreløpig estimat av de justerte dataene. En tilnærming av sesongjusterte serier er funnet ved å dele estimatene for sesongene fra det forrige trinnet til den opprinnelige serien. Step 4 Et bedre estimat på trenden. En 9, 13 eller 23 sikt Henderson glidende gjennomsnitt blir brukt på sesongjusterte verdier, avhengig av volatiliteten i serien, krever en mer flyktig serie et lengre glidende gjennomsnitt for å gi et bedre estimat av trenden Den resulterende trendserien er delt inn i den opprinnelige serien for å gi et andre estimat av sesongmessige og uregelmessige komponenter. Symmetriske filtre brukes i enden av serien, og derfor er det ingen savnede verdier som i trinn 1. Steg 5 Final Estimering av sesongkomponent. Steg 2 blir gjentatt for å få et endelig estimat av sesongkomponent. Steg 6 Endelig estimat av justerte data. En endelig sesongjustert serie er funnet ved å dividere det andre estimatet av sesongene fra det forrige trinnet til den opprinnelige serien. Step 7 Endelig estimat av trenden. En 9, 13 eller 23 sikt Henderson glidende gjennomsnitt blir brukt på sluttestimatet av den sesongjusterte serien som har korrigert for ekstreme verdier Dette gir et forbedret og endelig estimat av trenden I mer avanserte versjoner av X11 som X12ARIMA og SEASABS kan en hvilken som helst merkelig lengde Henderson glidende gjennomsnitt brukes. Step 8 Endelig estimat av den uregelmessige komponenten. Irregulærene kan da estimeres ved å dividere trendestimatene i sesongjusterte data. Selvfølgelig vil disse trinnene avhenge av hvilken modell multiplikativ, additiv og pseudoadditiv er valgt innenfor X11. Det er også små forskjeller i trinnene i X11 mellom forskjellige versjoner. Et ekstra trinn i estimering av sesongfaktorene er å forbedre robustheten i gjennomsnittsprosessen, ved å endre SI-verdiene for ekstremer. For mer informasjon om større trinnene som er involvert, se avsnitt 7 2 i informasjonspapiret En innledende kurs på tidsserieanalyse - elektronisk levering. WHO ER DET SOM PAKKER ANVENDES FOR Å GJØRE SEASONAL JUSTERING. De mest brukte sesongjusteringspakker er de i X11-familien X11 ble utviklet av Det amerikanske folketingsregisteret og begynte å operere i USA i 1965. Det ble raskt vedtatt av mange statistiske etater rundt om i verden, inkludert ABS. Det har blitt integrert i en rekke kommersielt tilgjengelige programvarepakker som SAS og STATISTICA. Det bruker filtre å korrigere sesongjusterte data og estimere komponentene i en tidsserie. X11-metoden innebærer å anvende symmetriske bevegelige gjennomsnitt til en tidsserier for å estimere trend, sesongmessige og uregelmessige komponenter. Men i slutten av serien er det utilstrekkelig data tilgjengelig for bruk symmetriske vekter sluttpunktproblemet Følgelig benyttes enten asymmetriske vekter, eller serien må ekstrapoleres. X11ARIMA-metoden, utviklet av Statistics Canada i 1980 og oppdatert i 1988 til X11ARIMA88, bruker Box Jenkins AutoRegressive Integrated Moving Gjennomsnittlige ARIMA-modeller for å forlenge en tidsserie. I hovedsak bidrar bruken av ARIMA-modellering på den opprinnelige serien til å redusere revisjonene i sesongjusterte serier så at effekten av sluttpunktsproblemet er redusert. X11ARIMA88 adskiller seg også fra den opprinnelige X11-metoden ved behandling av ekstreme verdier. Det kan fås ved å kontakte Statistikk Canada. I slutten av 1990-tallet lanserte US Census Bureau X12ARIMA det RegARIMA modeller regresjonsmodeller med ARIMA-feil for å tillate brukeren å utvide serien med prognoser og forhåndsjustere serien for utleder - og kalendereffekter før sesongjustering finner sted X12ARIMA kan fås fra presidiet, det er tilgjengelig gratis og kan lastes ned fra. Utviklet av Victor Gomez og Augustn Maravall, SEATS Signal Extraction i ARIMA Time Series er et program som estimerer og prognoser for trend, sesongmessige og uregelmessige komponenter i en tidsserie ved hjelp av signalutvinningsteknikker som brukes på ARIMA-modeller TRAMO Time Series Regression med ARIMA Noise, Missing Observations og Outliers er et følgesvennsprogram for estimering og prognose av regresjonsmodeller med ARIMA-feil og manglende verdier. Det brukes å forhåndsjustere en serie, som deretter blir sesongjustert av SEATS. For å fritt laste ned de to programmene fra internett, ta kontakt med Bank of Spain. Eurostat har fokus på to sesongjusteringsmetoder. Tramo Seats and X12Arima Versjoner av disse programmene er implementert i en enkeltgrensesnitt, kalt DEMETRA Dette muliggjør bruk av disse teknikkene i storskala sett av tidsserier. DEMETRA inneholder to hovedmoduler sesongjustering og trendestimering med en automatisert prosedyre, for eksempel for uerfarne brukere eller for store sett av tidsserier, og med en brukervennlig prosedyre for detaljert analyse av single-time-serier Det kan lastes ned from. WHAT ER TEKNIKKENE SOM ANVENDES AV ABSET FOR Å HANDLE MED SJUNKELIG JUSTERING. Hovedverktøyet som brukes i Australian Bureau of Statistics er SEASABS SEASonal Analysis, ABS-standarder SEASABS er en sesongjusteringsprogramvarepakke med et kjernevaringssystem basert på X11 og X12ARIMA SEASABS er et kunnskapsbasert system som kan hjelpe tidsseriens analytikere til å lage hensiktsmessige og korrekte vurderinger i analysen av en tidsserie SEASABS er en del av ABS sesongjusteringssystemet Andre komponenter inkluderer ABSDB ABS-informasjon lager og FAME Forecasting, Analysis and Modeling Miljø, brukes til å lagre og manipulere tidsserie data. SEASABS utfører fire hovedfunksjoner. Data gjennomgang. Sesonglig reanalyse av tidsserier. Invurdering av tidsserier. Vedlikehold av tidsserie kunnskap. SEASABS tillater både ekspert og klient bruk av X11-metoden som har Forbedret vesentlig av ABS Dette betyr at en bruker ikke trenger detaljert kunnskap om X11-pakken til tilpasse sesongmessig en tidsserie Et intelligent grensesnitt styrer brukerne gjennom sesonganalyseprosessen, og gjør passende valg av parametere og justeringsmetoder med liten eller ingen veiledning som er nødvendig på brukerens del. Den grunnleggende iterasjonsprosessen som er involvert i SEASABS er.1 Test for og korrigere sesongbrudd 2 Test for og fjern store pigger i dataene 3 Test for og korrigere trendbrudd 4 Test for og korrigere ekstreme verdier for sesongjusteringsformål 5 Anslå hvilken som helst handelsdagseffekt 6 Legg inn eller endre flytende feriekorrigeringer 7 Sjekk flytteverdier trendflytting gjennomsnitt og deretter sesongmessige bevegelige gjennomsnitt 8 Run X11 9 Fullfør justeringen. SEASABS lagrer oversikt over den forrige analysen av en serie slik at den kan sammenligne X11-diagnostikk over tid og vet hvilke parametre som førte til akseptabel justering ved siste analyse. Det identifiserer og korrigerer trend og sesongbrudd, samt ekstreme verdier, legger til handelsdagsfaktorer om nødvendig, og al LOWER for å flytte ferie korreksjoner. SEASABS er tilgjengelig gratis til andre offentlige organisasjoner Kontakt for flere detaljer. HVORDAN GJELDER ANDRE STATISTISKE AGENTURER SJUNKER MED SEASONAL JUSTERING. Statistikk New Zealand. uses X12-ARIMA, men bruker ikke ARIMA-funksjonene til pakken. Office of National Statistics, UK. uses X11ARIMA88.Statistics Canada. uses X11-ARIMA88.US Bureau of the Census. uses X12-ARIMA. uses SEATS TRAMO. This side publisert 14. november 2005, sist oppdatert 10. september 2008.
No comments:
Post a Comment