Rata rata regresi dan pergerakan rata rata

Moving Averages Moving Average dihitung dengan rata-rata nilai harga selama interval Durasi yang ditentukan. Perhatikan bahwa tidak ada Interval yang diberikan, semua nilai terkait dengan kerangka waktu yang ada pada grafik saat ini. Garis 160A yang menghubungkan rata-rata menciptakan efek penghalusan yang dapat membantu dalam memprediksi tren atau mengungkapkan pola penting lainnya. 160The Moving Average mungkin Offset mundur atau maju pada waktunya dengan menggunakan pengaturan Offset. Adaptive Moving Average menjadi lebih sensitif ketika harga bergerak ke arah tertentu dan menjadi kurang sensitif terhadap pergerakan harga saat harga bergerak volatile. Double Exponential (DEMA) DEMA terdiri dari rata-rata pergerakan eksponensial tunggal dan rata-rata pergerakan eksponensial ganda. Eksponensial Rata-rata bergerak eksponensial memberi bobot lebih besar ke bar yang paling baru dan kemudian menurun secara eksponensial dengan masing-masing batang. Ini bereaksi cepat terhadap perubahan harga baru-baru ini. 160 moving average eksponensial. Rata-rata pergerakan Hull menggunakan akar kuadrat dari jumlah bar untuk menghitung smoothing. Ini memiliki tingkat smoothing yang tinggi, namun juga merespons dengan cepat perubahan harga. 160 Hull bergerak rata-rata. Regresi Linier Regresi Linier Lini linier jalur garis akhir garis regresi linier kembali melalui grafik. Modified Moving Average menggunakan faktor miring untuk menyesuaikannya dengan kenaikan atau penurunan harga perdagangan. Rata-rata pergerakan sederhana dihitung dengan menambahkan harga penutupan dari bar sebelumnya (jumlah batang yang dipilih oleh Anda) dan membaginya dengan jumlah jeruji. Berat badan rata-rata diberikan ke setiap batang. 160 Rata-rata bergerak sederhana. Berat Tertimbang Sine-Weighted Moving Average mengambil bobotnya dari paruh pertama siklus gelombang sinus sehingga bobot terbesar diberikan pada data di tengahnya. Moving Average yang rata-rata memberi harga baru-baru ini bobot yang sama dengan harga historis. Perhitungannya menggunakan semua data yang ada. Ini mengurangi rata-rata Moving Average tahun lalu dari harga sekarang dan menambahkan hasil ini ke Moving Average yang rata-rata hari ini. Time Series Rata-rata moving average time series dibuat dengan menggunakan teknik regresi linier. Ini memplot titik terakhir dari garis regresi linier berdasarkan jumlah batang yang digunakan dalam penelitian ini. Poin ini kemudian dihubungkan untuk membentuk rata-rata bergerak. 160160160 Time Series moving average. Segitiga Rata-rata bergerak segitiga memberi bobot paling banyak pada batang di tengah rangkaian. Ini juga rata-rata dua kali sehingga memiliki perataan lebih besar daripada rata-rata bergerak lainnya. 160 Rata-rata bergerak segitiga. Variabel moving average menyesuaikan bobot yang ditetapkan ke setiap bar berdasarkan volatilitas selama bar yang sesuai. Variabel moving average. Rata-rata bergerak rata-rata VIDYA (Volatility Index Dynamic Average) menggunakan indeks volatilitas untuk pembobotan setiap batang. Rata-rata bergerak 160 VIDYA. Rata-rata bergerak tertimbang memberikan bobot lebih besar ke bar yang paling baru dan kemudian menurun secara aritmatika dengan masing-masing batang, berdasarkan jumlah bar yang dipilih untuk penelitian ini, sampai mencapai berat nol. 160 Rata-rata bergerak tertimbang. Welles Wilder Smoothing The Welles Wilder menghaluskan moving average merespon perlahan terhadap perubahan harga. 160 Welles Wilder meratakan rata-rata bergerak. Preferensi Jika Anda klik kanan pada moving average dan pilih Preferences, Anda akan mendapatkan salah satu dialog yang ditunjukkan di bawah ini. Semua jenis rata-rata bergerak memiliki preferensi yang sama kecuali untuk Moving Average Adaptif dan VIDYA Moving Average. Di sinilah Anda memasukkan panjang (jumlah batang yang akan digunakan), offset (digunakan untuk menggeser seluruh moving average ke depan atau ke belakang pada waktunya), 160dan sumber (terbuka, tinggi, rendah, dekat). Kotak dialog ini juga memungkinkan Anda memilih warna dan ketebalan garis rata-rata bergerak. 160 Pindah Rata-rata Preferensi. Preferensi untuk Adaptive Moving Average memungkinkan Anda menetapkan nilai untuk Smoothing of Fast and Slow. Preferensi untuk Moving Average VIDYA sama seperti di atas, kecuali bidang R2Scale. Ini mengacu pada skala R-Squared yang digunakan dalam perhitungan regresi linier. Frekuensi Waktu Rata-rata Bergerak Saat menggunakan moving averages, ada tiga kerangka waktu yang biasanya dikenali: jangka pendek (misal 10), jangka menengah (yaitu 50), dan jangka panjang (yaitu 200). MA periode 10 adalah yang bergerak paling dekat dengan pergerakan harga aktual. The 50-peroid adalah yang kedua terdekat dengan pergerakan harga aktual dan periode 200 adalah yang terjauh dari pergerakan harga. 160 Rata-rata Bergerak Sederhana 10 hari, 50 hari dan 200 hari pada bagan yang sama. Pertimbangkan saya untuk pertanyaan ini, saya membaca Peramalan: prinsip dan praktik oleh Rob J Hyndman. Saya terjebak dalam bab ini: otexts. orgfpp84 yang menjelaskan secara singkat bagaimana rata-rata bergerak bekerja. Alasannya adalah saya tidak mengerti bagaimana e dengan k di 1. q (lihat rumus pada link di atas) dihitung. Saya ingin menerapkan regresi linier sederhana menggunakan kuadrat min terkecil pada kesalahan antara perkiraan dan nilai sebenarnya, namun saya tidak dapat memahami mana yang harus diberikan pada kesalahan ini. Bagaimana saya bisa bertindak untuk mendapatkannya Thanks in advance Istilah kesalahan untuk bagian MA dari model ARIMA biasanya diproduksi sebagai bagian dari estimasi rutin - dan sama dengan perbedaan antara nilai yang teramati dan nilai yang sesuai. Itu berarti a) Anda tidak dapat menggunakan regresi linier sederhana untuk memperkirakan model Anda - nilai dari istilah kesalahan bergantung pada koefisien model Anda - sehingga Anda tidak dapat memasukkan istilah kesalahan dalam regresi untuk menghasilkan koefisien tersebut. B) jika Anda menggunakan model yang dihasilkan pada satu kumpulan data untuk mendapatkan perkiraan untuk kumpulan data lainnya - dengan menggunakan metode yang sebanding dengan perkiraan satu langkah yang dijelaskan oleh Profesor Hyndman di blognya, inilah cara termudah untuk mendapatkannya. C) jika Anda ingin menghasilkan nilai untuk memahami matematika tentang apa yang sedang terjadi - biasanya cukup mudah untuk menyiapkan sesuatu dalam spreadsheet. Hitung perkiraan Anda untuk periode satu. Kurangi perkiraan dari nilai sebenarnya untuk periode tersebut untuk menghasilkan kesalahan untuk periode satu. Gunakan kesalahan itu untuk periode satu (bersama dengan data lain yang relevan) untuk menghitung perkiraan untuk periode dua - dan seterusnya. Jika Anda menyiapkan spreadsheet Anda dengan benar - ini hanya bisa melibatkan pembuatan formula yang sesuai sekali, lalu menyalinnya ke kolom untuk mendapatkan nilai Anda. Bagaimanapun - mungkin lebih baik memikirkan membandingkan perkiraan Anda dengan prediksi Anda melalui sesuatu seperti Mean Absolute Scaled Error, atau beberapa teknik lain yang menunjukkan seberapa dekat proyeksi model Anda terhadap nilai aktual yang terlihat dalam data. Melakukan regresi linier sederhana dari nilai sebenarnya pada proyeksi bukanlah cara yang bagus untuk melakukan hal ini - ini memberi Anda nilai perbandingan, namun tidak antara proyeksi dan nilainya, namun transformasi linear dari fungsi dan nilainya. Tentu, jika Anda melakukan regresi linier, dan Anda mendapatkan koefisien intercept yang tidak sama (atau setidaknya mendekati) ke nol - atau koefisien kemiringan yang tidak sama (atau paling tidak dekat) dengan satu, itu adalah pertanda Masalah substansial dengan model Anda, tidak masalah seberapa baik kebaikan statistik fit dari regresi menjawab 6 November 14 di 23: 14Indikator Regresi Linier Regresi Regresi Linier digunakan untuk identifikasi tren dan tren berikut dengan cara yang sama dengan rata-rata bergerak. Indikatornya jangan sampai bingung dengan Linear Regression Lines yang garis lurus dipasang pada rangkaian titik data. Indikator Regresi Linier memetakan titik akhir dari keseluruhan rangkaian garis regresi linier yang digambar pada hari berturut-turut. Keuntungan dari Regresi Regresi Linier terhadap rata-rata pergerakan normal adalah bahwa ia memiliki lag kurang dari rata-rata bergerak, merespons perubahan arah dengan lebih cepat. Kelemahannya adalah bahwa hal itu lebih rentan terhadap whipsaws. Indikator Regresi Linier hanya cocok untuk perdagangan tren yang kuat. Sinyal diambil dengan cara yang sama dengan moving averages. Gunakan arah Regresi Regresi Linier untuk masuk dan keluar perdagangan dengan indikator jangka panjang sebagai filter. Pergilah panjang jika Regresi Regresi Linier muncul atau keluar dari perdagangan singkat. Pergilah pendek (atau keluar dari perdagangan yang panjang) jika Indikator Regresi Linier turun. Variasi di atas adalah memasukkan perdagangan saat harga melewati Indikator Regresi Linier, namun tetap keluar saat Indikator Regresi Linier turun. Arahkan kursor ke grafik untuk menampilkan sinyal perdagangan. Pergilah L lama ketika harga melintasi Indikator Regresi Linier 100 hari sementara hari 300 hari naik Keluar X ketika Regresi Regresi Linier 100 hari bergeser Go long again di L ketika harga melintasi di atas Indikator Regresi Linier 100 hari Keluar X ketika Regresi Regresi Linier 100 hari berubah turun L lama ketika harga melewati Regresi Linear Linier 100 hari Keluar X saat indikator 100 hari turun Go long L ketika Indikator Regresi Linier 300 hari muncul setelah harga melewati di atas Indikator 100 hari Keluar X ketika Indikator Regresi Linier 300 hari turun. Bearish divergence pada indikator memperingatkan adanya pembalikan tren utama.