Tekniska analyser Flyttande medelvärden. De flesta diagrammönster visar mycket variation i prisrörelsen. Detta kan göra det svårt för handlare att få en uppfattning om en säkerhets s övergripande trend. En enkel metod som handlare använder för att bekämpa detta är att tillämpa rörliga medeltal. Ett rörligt medelvärde är Det genomsnittliga priset på en säkerhet över en viss tid Genom att räkna ut ett genomsnittligt pris för säkerhet sänks prisrörelsen När de dagliga fluktuationerna är borttagna, kan handlare bättre identifiera den sanna trenden och öka sannolikheten Att det kommer att fungera till deras fördel För att lära dig mer, läs Moving Averages-handledningen. Typ av rörliga medelvärden Det finns ett antal olika typer av rörliga medelvärden som varierar i hur de beräknas, men hur varje genomsnitt tolkas är detsamma Beräkningarna varierar endast med avseende på den viktning de lägger på prisdata, och ändras från lika viktning av varje prispunkt till mer vikt läggs på senaste data. De tre vanligaste t rörelserna för rörliga medelvärden är enkla linjära och exponentiella. Rörlig medelvärde SMA Detta är den vanligaste metoden som används för att beräkna det glidande genomsnittet av priser. Det tar helt enkelt summan av alla tidigare slutkurser över tiden och delar upp resultatet av antal priser som används vid beräkningen Till exempel i ett 10-dagars glidande medel läggs de sista 10 slutkurserna samman och delas sedan med 10 Som du kan se i Figur 1 kan en näringsidkare göra genomsnittet mindre mottagligt för Ändra priser genom att öka antalet perioder som används i beräkningen Att öka antalet tidsperioder i beräkningen är ett av de bästa sätten att mäta styrkan i den långsiktiga trenden och sannolikheten för att den kommer att vända. Många individer hävdar att användbarheten av denna typ av medel är begränsad eftersom varje punkt i dataserien har samma inverkan på resultatet oavsett var det inträffar i sekvensen. Kritikerna hävdar att de senaste uppgifterna är mer impo Rtant och därför borde den också ha högre viktning Denna typ av kritik har varit en av de viktigaste faktorerna som leder till uppfinningen av andra former av rörliga medelvärden. Långviktat medelvärde Denna rörliga genomsnittliga indikator är minst vanlig av de tre och Används för att lösa problemet med lika viktning. Det linjärt vägda glidande medlet beräknas genom att summan av alla slutkurser över en viss tidsperiod multipliceras med datapunktens position och dividerar sedan med summan av numret Av perioder I till exempel fem dagars linjärt vägt genomsnitt multipliceras dagens s slutkurs med fem, igår s med fyra och så vidare tills den första dagen i periodintervallet uppnås. Dessa nummer läggs sedan ihop och divideras med summan av multiplikatorerna. Exponential Moving Average EMA Denna rörliga genomsnittliga beräkning använder en utjämningsfaktor för att placera en högre vikt på de senaste datapunkterna och anses vara mycket effektivare än den linjära Vägt genomsnitt Med en förståelse av beräkningen är det vanligtvis inte nödvändigt för de flesta handlare eftersom de flesta kartläggningspaket gör beräkningen för dig Det viktigaste att komma ihåg om exponentiell glidande medelvärde är att det är mer mottagligt för ny information i förhållande till det enkla glidande medeltalet Denna känslighet är en av de viktigaste faktorerna för varför detta är det rörliga genomsnittet av valet bland många tekniska handlare. Som du kan se i Figur 2 stiger en 15-årig EMA och faller snabbare än en 15-årig SMA. Den här lilla skillnaden verkar inte lika mycket, men det är en viktig faktor att vara medveten om eftersom den kan påverka avkastningen. Major användningar av rörliga medelvärden Flytta medelvärden används för att identifiera aktuella trender och trendomvandlingar samt att ställa upp stöd och motståndsnivåer. Brukade snabbt identifiera huruvida en säkerhet rör sig i en uppåtgående eller en nedåtgående trend beroende på riktningen för rörligt medelvärde. Som du kan se i Figur 3, när en rörelse genomsnittet är på väg uppåt och priset är över det, säkerheten ligger i en uptrend Omvänt kan ett nedåtgående sluttande rörligt medelvärde med priset nedan användas för att signalera en downtrend. En annan metod för bestämning av momentum är att titta på ordningen av ett par Av glidande medelvärden När ett kortsiktigt medelvärde överstiger ett långsiktigt genomsnitt är trenden uppåt. Å andra sidan visar ett långsiktigt medelvärde över ett kortfristigt genomsnitt en nedåtgående rörelse i trenden. Bildas på två huvudvägar när priset rör sig genom ett glidande medelvärde och när det rör sig genom glidande medelvärdeövergångar Den första gemensamma signalen är när priset rör sig genom ett viktigt glidande medelvärde Till exempel när priset på en säkerhet som var i en uppåtgående fall Under ett 50-års glidande medelvärde, som i figur 4, är det ett tecken på att upptrenden kan vara omvänd. Den andra signalen för en trendomvandling är när ett glidande medel passerar genom ett annat. Till exempel, som du kan se i Figur 5, jag f 15-dagars glidande medelvärdet över 50-dagars glidande medelvärde, är det ett positivt tecken på att priset börjar öka. Om de perioder som används i beräkningen är relativt korta, till exempel 15 och 35, kan detta signalera en Kortsiktig trendomvandling Å andra sidan, när två medelvärden med relativt långa tidsramar överstiger 50 och 200, används detta för att föreslå en långsiktig förändring i trend. En annan viktig väg som rör medeltal används är att identifiera Stöd och motståndsnivåer Det är inte ovanligt att se ett lager som har fallit, stoppa sin nedgång och omvänd riktning när det drabbas av ett stort rörligt medelvärde. En rörelse genom ett stort rörligt medelvärde används ofta som en signal av tekniska handlare att Trenden är omvänd Om till exempel, om priset går igenom 200-dagars glidande medelvärde i en nedåtriktad riktning, är det en signal att upptrenden är omvänd. Möjliga medelvärden är ett kraftfullt verktyg för att analysera trenden i en säkerhet De ger användbar supp ort och motståndspunkter och är mycket lätta att använda De vanligaste tidsramarna som används när man skapar glidande medelvärden är 200-dagars, 100-dagars, 50-dagars, 20-dagars och 10-dagars genomsnitt på 200 dagars tanke Vara ett bra mått på ett handelsår, ett 100-dagars genomsnitt på ett halvt år, ett 50-dagars genomsnitt på kvart i året, ett 20-dagars genomsnitt av en månad och ett 10-dagars genomsnitt på två veckor. Rörliga medelvärden hjälper de tekniska aktörerna att släpa ut något av det brus som finns i dagliga prisförändringar, vilket ger handlarna en tydligare bild av prisutvecklingen. Hittills har vi fokuserat på prisrörelse genom diagram och medelvärden. I nästa avsnitt , Vi ska titta på några andra tekniker som används för att bekräfta prisrörelser och mönster. Vågade rörliga medelvärden Grunderna. Under åren har tekniker hittat två problem med det enkla glidande medlet. Det första problemet ligger i tidsramen för glidande medelvärdet MA Most tekniska analytiker tror att prisåtgärder öppnandet eller stängandet av aktiekursen, är inte e tillräckligt för att bero på att korrekt förutsäga köp eller sälja signaler från MAs crossover-åtgärden För att lösa detta problem, tilldelar analytiker nu mer vikt till de senaste prisuppgifterna med hjälp av det exponentiellt jämnaste glidande medeltalet EMA Läs mer när du utforskar exponentiellt vägda rörelser Medelvärde. En exempel Till exempel med en 10-dagars MA skulle en analytiker ta slutkursen för den 10: e dagen och multiplicera detta nummer med 10, den nionde dagen med nio, den åttonde dagen med åtta och så vidare till den första av MA Så snart summan har bestämts, dividerar analytikern sedan antalet multiplicatorer. Om du lägger till multiplikatorerna i 10-dagars MA-exemplet är numret 55 Denna indikator kallas det linjärt vägda glidande medlet För Relaterad läsning, kolla in enkla rörliga genomsnittsvärden, gör trenderna ut. Många tekniker är fasta troende på det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet EMA Denna indikator har förklarats på så många olika sätt som det förvirrar st utents och investerare Kanske den bästa förklaringen kommer från John J Murphy s tekniska analys av finansmarknaderna, publicerad av New York Institute of Finance, 1999. Det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet adresserar båda problemen i samband med det enkla glidande medlet Först, Det exponentiellt släta genomsnittet tilldelar en större vikt till de senaste dataen. Därför är det ett viktat glidande medelvärde. Även om det tilldelas mindre betydelse för tidigare prisdata innefattar den i beräkningen all data i instrumentets livslängd. Dessutom, användaren kan justera viktningen för att ge större eller mindre vikt till det senaste dagens pris, vilket läggs till i procent av värdet för föregående dag s Summan av båda procentvärdena lägger till 100. Till exempel är det sista Dag s pris kan tilldelas en vikt av 10 10, vilket läggs till föregående dagar vikt 90 90 Detta ger den sista dagen 10 av den totala vikten Detta skulle motsvara Ett 20-dagars medelvärde genom att ge priset för sista dag ett mindre värde av 5 05. Figur 1 Exponentiellt Smoothed Moving Average. Ovanstående diagram visar Nasdaq Composite Index från den första veckan i aug 2000 till 1 juni 2001 Som du kan tydligt se, EMA, som i det här fallet använder slutkursdata över en nio dagarsperiod, har bestämda säljsignaler den 8 september markerad med en svart nedåtpil. Det var den dag då indexet bröt under 4 000-nivån. Den andra Svart pil visar ett annat ben som teknikerna faktiskt förväntade sig. Nasdaq kunde inte generera tillräckligt mycket volym och intresse från detaljhandelsinvesterare för att bryta 3 000-marken. Därefter dyker du ner igen till botten ut på 1619 58 den 4 april. Uppgången av 12 april är markerad Med en pil Här stängdes indexet 1961 46, och tekniker började se att institutionella fondförvaltare började hämta några fynd som Cisco, Microsoft och några av de energirelaterade frågorna Läs våra relaterade artiklar Flytta genomsnittliga kuvert Raffinera en Po Pular Trading Tool och Moving Average Bounce. Den ränta vid vilken ett förvaringsinstitut lånar medel som förvaras i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk mått på spridning av avkastning för ett visst värdepapper eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. En handling som den amerikanska kongressen passerade 1933 som Banking Act, som förbjöd kommersiella banker att delta i investeringen. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och nonprofit sektorn US Bureau of Labor. The valuta förkortning eller valuta symbol för den indiska rupien INR, indiens valuta Rupén består av 1. Ett första bud på ett konkursföretag s tillgångar från en intresserad köpare vald av konkursbolaget Från en pool av budgivare. Tidsserieanalys Säsongsjusteringsmetoder. Hur fungerar X11-stilmetoder. Vilka är några paket som används för att utföra säsongsjustering. Vilka är de tekniker som ABS använder för att hantera säsongsbetonade justering. Hur arbetar SEASABS. Hur arbetar andra statistikbyråer med säsongsjustering. Hur arbetar X11 STYLE METHODS. FILTER-baserade metoder för säsongsjustering kallas ofta X11-stilmetoder. Dessa är baserade på förhållandet till glidande medelprocedur som beskrivs 1931 Av Fredrick R Macaulay från National Bureau of Economic Research i USA Proceduren består av följande steg.1 Uppskatta utvecklingen med ett glidande medelvärde 2 Ta bort trenden som lämnar säsongs - och oregelbundna komponenter 3 Uppskatta säsongskomponenten med hjälp av glidande medelvärden till Glatt ut irregulars. Seasonality generellt kan inte identifieras förrän trenden är känd, men en bra uppskattning av trenden kan inte göras förrän serien har varit säsongsrensad. Därför använder X11 ett iterativt tillvägagångssätt för att uppskatta komponenterna i en tidsserie Som standard , antar den en multiplikativ modell. För att illustrera de grundläggande stegen som är involverade i X11, överväga sönderdelning av en månads tidsserie und Är en multiplikativ modell. Steg 1 Initial uppskattning av trenden. Ett symmetriskt 13-sikt 2x12 rörligt medelvärde appliceras på en original månadsversion, O t för att ge en initial uppskattning av trenden T t Trenden tas bort från den ursprungliga serien , För att ge en uppskattning av de säsongsbetonade och oregelbundna komponenterna. Sixvärdena i varje ände av serien går förlorade till följd av slutpunktsproblemet. Endast symmetriska filter används. Steg 2 Preliminär uppskattning av säsongskomponenten. En preliminär uppskattning av Säsongskomponenten kan sedan hittas genom att tillämpa en vägd 5-sikt glidande medelvärde S 3x3 till S t I t-serien för varje månad separat Även om detta filter är standard inom X11 använder ABS 7 termiska glidmedel S 3x5 istället Säsongens komponenter Justeras för att lägga till 12 ungefär över en 12 månadersperiod så att de genomsnittliga till 1 för att säkerställa att säsongskomponenten inte ändrar seriens nivå påverkar inte trenden. De saknade värdena vid t Slutet av säsongskomponenten ersätts med att upprepa värdet från föregående år. Steg 3 Preliminär uppskattning av de justerade uppgifterna. En approximation av säsongrensade serier finns genom att dela upp säsongen från föregående steg till den ursprungliga serien . Steg 4 En bättre uppskattning av trenden. En 9, 13 eller 23 term. Henderson glidande medel tillämpas på de säsongrensade värdena, beroende på serievolatiliteten, en mer flyktig serie kräver ett längre glidande medelvärde för att ge en bättre uppskattning Av trenden Den resulterande trenden serien är uppdelad i den ursprungliga serien för att ge en andra uppskattning av säsongs - och oregelbundna komponenter. Symmetriska filter används i slutet av serien, sålunda finns inga saknade värden som i steg 1. Steg 5 Final Uppskattning av säsongskomponenten. Steg två upprepas för att få en slutlig uppskattning av säsongskomponenten. Steg 6 Slutlig uppskattning av justerade data. En slutlig säsongrensad serie är hittades genom att dela upp den andra uppskattningen av säsongen från föregående steg till den ursprungliga serien. Steg 7 Slutlig uppskattning av trenden. En 9, 13 eller 23 term. Henderson glidande medel tillämpas på den slutliga uppskattningen av den säsongrensade serien som har Korrigeras för extrema värden Detta ger en förbättrad och slutlig uppskattning av trenden I mer avancerade versioner av X11 som X12ARIMA och SEASABS kan någon ojämn längd Henderson glidande medel användas. Steg 8 Slutlig uppskattning av den oregelbundna komponenten. Irregulärerna kan då uppskattas genom att dela trendberäkningarna i säsongrensade data. Självklart kommer dessa steg att bero på vilken modell multiplikativ, tillsats och pseudotillsats väljs inom X11. Det finns också små skillnader i stegen i X11 mellan olika versioner. Ett ytterligare steg i Uppskattning av säsongsfaktorer är att förbättra stabiliteten i medelprocessen genom att modifiera SI-värdena för extremiteter. För mer information om huvudämnet Steg som berörs, se avsnitt 7 2 i informationspappret En introduktionskurs om tidsserieanalys - elektronisk leverans. VAR DET SOM ÄR NÅGRA PAKET SOM ANVÄNDAS FÖR ATT PERFEKTA SJUNKELIGA JUSTERING. De mest använda säsongsjusteringspaketen är de i X11-familjen X11 utvecklades av USA: s folkräkning och började fungera i USA 1965. Det antogs snart av många statistikbyråer runt om i världen, inklusive ABS. Det har integrerats i ett antal kommersiellt tillgängliga mjukvarupaket som SAS och STATISTICA. Det använder filter Att säsongsmässigt justera data och uppskatta komponenterna i en tidsserie. X11-metoden innebär att symmetriska glidande medelvärden används i en tidsföljd för att beräkna trenden, säsongsmässiga och oregelbundna komponenter. Men i slutet av serien finns det otillräckliga data tillgängliga för Använd symmetriska vikter slutpunktsproblemet Följaktligen används antingen asymmetriska vikter, eller serien måste extrapoleras. X11ARIMA-metoden, utvecklad av Statistics Canada 1980 och uppdaterad 1988 till X11ARIMA88, använder Box Jenkins AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA-modeller för att förlänga en tidsserie. Användningen av ARIMA-modellering i originalserien bidrar till att minska revisionerna i säsongrensade serierna så Att effekten av slutpunktsproblemet är reducerad. X11ARIMA88 skiljer sig också från den ursprungliga X11-metoden vid behandling av extrema värden. Det kan erhållas genom att kontakta Statistiken Kanada. I slutet av 1990-talet släppte USA: s folkräkningskontor X12ARIMA Det använder regARIMA modeller regression modeller med ARIMA fel för att tillåta användaren att förlänga serien med prognoser och förutjustera serien för outlier och kalender effekter innan säsongsjustering äger rum X12ARIMA kan erhållas från presidiet det är gratis och kan laddas ner från. Utvecklad av Victor Gomez och Augustn Maravall, SEATS Signal Extraction i ARIMA Time Series är ett program som uppskattar och prognoser de Trend, säsongsmässiga och oregelbundna komponenter i en tidsserie med hjälp av signalutvinningstekniker som tillämpas på ARIMA-modellerna TRAMO Time Series Regression med ARIMA Noise, Missing Observations och Outliers är ett följeslagsprogram för uppskattning och prognos av regressionsmodeller med ARIMA-fel och saknade värden. Det används för att föranpassa en serie som sedan säsongrensas av SEATS. För att fritt ladda ner de två programmen från internet, kontakta Bank of Spain. Eurostat har fokus på två säsongsjusteringsmetoder. Tramo Seats and X12Arima Versioner av dessa program har implementerats i en Singelgränssnitt, kallat DEMETRA Detta underlättar tillämpningen av dessa tekniker i storskaliga uppsättningar tidsserier. DEMETRA innehåller två huvudmoduler säsongsjustering och trendberäkning med ett automatiserat förfarande, t. ex. för oerfarna användare eller för stora uppsättningar tidsserier, och med en användarvänligt förfarande för detaljerad analys av engångsserier Det kan laddas ner From. WHAT ÄR DE TEKNIKER SOM ANVÄNDAS AV ABSET FÖR ATT ANVÄNDAS MED SEASONAL JUSTERING. Det viktigaste verktyget som används i Australian Bureau of Statistics är SEASABS SEASonal Analysis, ABS-standarder SEASABS är ett program för säsongsjustering med ett kärnbearbetningssystem baserat på X11 och X12ARIMA SEASABS är ett kunskapsbaserat system som kan hjälpa tidsseriens analytiker att göra lämpliga och korrekta bedömningar i analysen av en tidsserie SEASABS är en del av ABS-säsongsjusteringssystemet. Andra komponenter inkluderar ABSDB ABS-informationslager och FAME Prognos, analys och modellering Miljö, används för att lagra och manipulera tidsseriedata. SEASABS utför fyra huvudfunktioner. Data review. Seasonal reanalysis of time series. Undersökning av tidsserier. Underhåll av tidsserie knowledge. SEASABS tillåter både expert och klient användning av X11-metoden som har ABS har förbättrats avsevärt. Det betyder att en användare inte behöver detaljerad kunskap om X11-paketet till lämpligt säsongsmässigt justera en tidsserie Ett intelligent gränssnitt guidar användarna genom säsongsanalysprocessen, vilket gör lämpliga val av parametrar och justeringsmetoder med liten eller ingen vägledning som är nödvändig för användarens del. Den grundläggande iterationsprocessen involverad i SEASABS is.1 Test för och korrigera säsongsbrott 2 Testa och ta bort stora spikar i data 3 Testa och korrigera trendbrott 4 Testa och korrigera extrema värden för säsongsjusteringsändamål 5 Uppskatta eventuella handelsdagseffekter 6 Infoga eller ändra flyttliga semesterskorrigeringar 7 Kontrollera glidande medelvärden Trendflyttning Medelvärden och sedan säsongsmässiga glidmedelvärden 8 Kör X11 9 Slutför justeringen. SEASABS håller register över den tidigare analysen av en serie så att den kan jämföra X11-diagnostiken över tiden och vet vilka parametrar som ledde till acceptabel justering vid den sista analysen. Det identifierar och korrigerar trend - och säsongsbrott samt extrema värden, insättar handelsdagsfaktorer vid behov och al LOWER för att flytta semesterkorrigeringar. SEASABS är tillgänglig gratis till andra offentliga organisationer. Kontakta för mer information. HUR GÖR ANDRA STATISTIKA FÖRETAG MED SEASONAL JUSTERING. Statistik Nya Zeeland. X12-ARIMA, men använder inte ARIMA-kapaciteten i paketet. Office of National Statistics, UK. uses X11ARIMA88.Statistics Canada. uses X11-ARIMA88.US Bureau of the Census. uses X12-ARIMA. uses SEATS TRAMO. This page publicerades 14 november 2005, senast uppdaterad 10 september 2008.
No comments:
Post a Comment