Prévision par Smoothing Techniques Ce site fait partie des objets d'apprentissage JavaScript E-Labs pour la prise de décision. Les autres JavaScript de cette série sont classés dans différents domaines d'application dans la section MENU de cette page. Une série chronologique est une séquence d'observations qui sont ordonnées dans le temps. Inherente à la collecte de données prises dans le temps est une forme de variation aléatoire. Il existe des procédés pour réduire l'annulation de l'effet dû à une variation aléatoire. Les techniques largement utilisées sont le lissage. Ces techniques, lorsqu'elles sont correctement appliquées, révèlent plus clairement les tendances sous-jacentes. Saisissez la série chronologique en ordre, en commençant par le coin supérieur gauche et le ou les paramètres, puis cliquez sur le bouton Calculer pour obtenir une prévision à une période. Les cases en blanc ne sont pas incluses dans les calculs mais les zéros sont. Lorsque vous entrez vos données pour passer d'une cellule à une cellule dans la matrice de données, utilisez la touche Tabulation et non la flèche ou entrez les touches. Caractéristiques des séries temporelles, qui pourraient être révélées en examinant son graphique. Avec les valeurs prévues, et le comportement des résidus, la prévision des conditions de modélisation. Moyennes mobiles: Les moyennes mobiles se classent parmi les techniques les plus populaires pour le prétraitement des séries chronologiques. Ils sont utilisés pour filtrer le bruit blanc aléatoire à partir des données, pour rendre la série temporelle plus lisse ou même pour mettre l'accent sur certains composants informatifs contenus dans la série chronologique. Lissage exponentiel: Il s'agit d'un schéma très populaire pour produire une série chronologique lissée. Alors que dans les moyennes mobiles les observations passées sont pondérées également, le lissage exponentiel attribue des poids exponentiellement décroissants à mesure que l'observation vieillit. En d'autres termes, les observations récentes donnent relativement plus de poids dans les prévisions que les observations plus anciennes. Double lissage exponentiel est mieux à la manipulation des tendances. Triple Exponential Smoothing est mieux à la manipulation des tendances parabole. Une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage a. Correspond approximativement à une moyenne mobile simple de longueur (c'est-à-dire période) n, où a et n sont liés par: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Ainsi, par exemple, une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,1 correspondrait approximativement à une moyenne mobile de 19 jours. Et une moyenne mobile simple de 40 jours correspondrait approximativement à une moyenne mobile exponentiellement pondérée avec une constante de lissage égale à 0,04878. Holts Linear Exponential Smoothing: Supposons que la série temporelle soit non saisonnière mais affiche la tendance. Holts méthode estime à la fois le niveau actuel et la tendance actuelle. Notons que la moyenne mobile simple est un cas particulier du lissage exponentiel en définissant la période de la moyenne mobile sur la partie entière de (2-Alpha) Alpha. Pour la plupart des données commerciales, un paramètre Alpha inférieur à 0,40 est souvent efficace. Cependant, on peut effectuer une recherche de grille de l'espace des paramètres, avec 0,1 à 0,9, avec des incréments de 0,1. Ensuite, le meilleur alpha a la plus petite erreur absolue moyenne (erreur MA). Comment comparer plusieurs méthodes de lissage: Bien qu'il existe des indicateurs numériques pour évaluer la précision de la technique de prévision, l'approche la plus répandue consiste à utiliser la comparaison visuelle de plusieurs prévisions pour évaluer leur exactitude et choisir parmi les différentes méthodes de prévision. Dans cette approche, on doit tracer (en utilisant par exemple Excel) sur le même graphe les valeurs d'origine d'une variable de série chronologique et les valeurs prédites à partir de plusieurs méthodes de prévision différentes, facilitant ainsi une comparaison visuelle. Vous pouvez utiliser les prévisions passées par Smoothing Techniques JavaScript pour obtenir les valeurs de prévisions antérieures basées sur des techniques de lissage qui n'utilisent qu'un seul paramètre. Holt et Winters utilisent deux et trois paramètres, respectivement, donc il n'est pas facile de sélectionner les valeurs optimales, voire presque optimales par essai et les erreurs pour les paramètres. Le lissage exponentiel simple met l'accent sur la perspective à courte portée qu'il définit le niveau à la dernière observation et est basé sur la condition qu'il n'y a pas de tendance. La régression linéaire, qui correspond à une ligne de moindres carrés aux données historiques (ou aux données historiques transformées), représente la longue portée, conditionnée par la tendance de base. Le lissage linéaire linéaire de Holts capture des informations sur la tendance récente. Les paramètres dans le modèle de Holts sont les niveaux-paramètres qui devraient être diminués quand la quantité de variation de données est grande, et les tendances-paramètre devraient être augmentés si la direction de tendance récente est soutenue par le causal certains facteurs. Prévision à court terme: Notez que chaque JavaScript sur cette page fournit une prévision à un pas. Obtenir une prévision en deux étapes. Ajoutez simplement la valeur prévue à la fin de vos données chronologiques et cliquez sur le même bouton Calculer. Vous pouvez répéter ce processus pour quelques fois afin d'obtenir les prévisions à court terme nécessaires. Simple Moyenne mobile - SMA Qu'est-ce qu'une moyenne mobile simple - SMA Une moyenne mobile simple (SMA) est une moyenne arithmétique mobile calculée en ajoutant la fermeture Le prix du titre pour un certain nombre de périodes de temps, puis en divisant ce total par le nombre de périodes. Comme le montre le graphique ci-dessus, de nombreux commerçants surveillent les moyennes à court terme pour dépasser les moyennes à plus long terme pour signaler le début d'une tendance haussière. Les moyennes à court terme peuvent agir comme des niveaux de soutien lorsque le prix connaît un recul. Chargement du lecteur. Une moyenne mobile simple est personnalisable en ce sens qu'elle peut être calculée pour un nombre de périodes différent, simplement en ajoutant le cours de clôture de la garantie pour un certain nombre de périodes, puis en divisant ce total par le nombre Des périodes de temps, ce qui donne le prix moyen du titre sur la période. Une moyenne mobile simple lisse la volatilité et facilite la visualisation de l'évolution des prix d'un titre. Si la moyenne mobile simple pointe, cela signifie que le prix des titres est en augmentation. Si elle pointe vers le bas, cela signifie que le prix des titres est en baisse. Plus la marge de temps de la moyenne mobile est longue, plus la moyenne mobile est plus lisse. Une moyenne mobile à plus court terme est plus volatile, mais sa lecture est plus proche de la source de données. Importance analytique Les moyennes mobiles sont un outil analytique important utilisé pour identifier les tendances actuelles des prix et le potentiel de changement d'une tendance établie. La forme la plus simple d'utiliser une moyenne mobile simple dans l'analyse est de l'utiliser pour identifier rapidement si une sécurité est dans une tendance haussière ou de baisse. Un autre outil d'analyse populaire, quoique légèrement plus complexe, consiste à comparer une paire de moyennes mobiles simples, chacune couvrant des délais différents. Si une moyenne mobile simple à court terme est supérieure à une moyenne à plus long terme, une tendance à la hausse est attendue. D'autre part, une moyenne à long terme supérieure à une moyenne à court terme signale une tendance à la baisse de la tendance. Modèles commerciaux populaires Deux modèles commerciaux populaires qui utilisent des moyennes mobiles simples comprennent la croix de la mort et une croix d'or. Une croix de mort survient lorsque la moyenne mobile simple de 50 jours passe au-dessous de la moyenne mobile de 200 jours. Ceci est considéré comme un signal baissier, que d'autres pertes sont en réserve. La croix d'or se produit quand une moyenne mobile à court terme se casse au-dessus d'une moyenne mobile à long terme. Renforcé par les volumes de négociation élevés, cela peut signaler de nouveaux gains sont en magasin.
No comments:
Post a Comment