Exponentiell Gleitender Durchschnitt Wolfram

Prognose mit exponentiellen Verschiebungsdurchschnitten Für stationäre oder nahezu stationäre Daten ist der exponentielle gleitende Durchschnitt eine einfache Methode für die Zeitreihenvorhersage. Wählen Sie zwischen Prognose und Glättung, um den Unterschied zwischen ihnen zu sehen, ist der Glättungsparameter im exponentiellen gleitenden Durchschnitt und ist der mittlere quadratische Fehler zwischen der Prognose (rote Kurve) und den tatsächlichen Werten der Daten (blaue Kurve). Größere Werte der Ursache weniger Glättung. SEHENSWÜRDIGKEITEN Die Prognose zum Zeitpunkt ist gegeben, wo ist der Istwert der Zeitreihen zur Zeit. Diese Rekursion beginnt. Wann . Die prognose ist für alle zeit und wann. Die Prognose ist die letzte Beobachtung. Für weitere Informationen über die Prognose mit exponentiellen Glättungsmethoden, siehe 1. Die Schüler sollten sich fragen: Gibt es eine Beziehung zwischen dem Aussehen der Daten und dem optimalen Wert für die Prognose Warum ist nicht der exponentielle gleitende Durchschnitt eine sehr gute Prognosemethode für Daten mit einem Trend 1 SG Makridakis, SC Wheelwright und RJ Hyndman, Prognose, Methoden und Anwendungen. 3. Aufl. Hoboken, NJ: John Wiley amp Sons, Inc. 1998.Important juristische Informationen über die E-Mail, die Sie senden werden. Wenn Sie diesen Service nutzen, erklären Sie sich damit einverstanden, Ihre echte E-Mail-Adresse einzugeben und sie nur an Personen zu senden, die Sie kennen. Es ist eine Verletzung des Gesetzes in einigen Ländern, um sich fälschlicherweise in einer E-Mail zu identifizieren. Alle Informationen, die Sie zur Verfügung stellen, werden von Fidelity ausschließlich zum Zweck der Versendung der E-Mail in Ihrem Namen verwendet. Die Betreffzeile der E-Mail, die Sie senden, wird Fidelity: Ihre E-Mail wurde gesendet. Gegenseitige Fonds und Investmentfonds - Fidelity Investments Durch einen Klick auf einen Link wird ein neues Fenster geöffnet. Exponential Moving Average (EMA) Beschreibung Exponential Moving Average (EMA) ähnelt Simple Moving Average (SMA) und misst die Trendrichtung über einen Zeitraum. Doch während SMA einfach einen Durchschnitt der Preisdaten berechnet, wendet EMA mehr Gewicht auf Daten an, die aktueller sind. Wegen seiner einzigartigen Berechnung wird EMA die Preise näher befolgen als ein entsprechender SMA. Wie diese Indikator funktioniert Verwenden Sie die gleichen Regeln, die für SMA bei der Interpretation von EMA gelten. Denken Sie daran, dass EMA ist in der Regel empfindlicher auf Preisbewegung. Das kann ein zweischneidiges Schwert sein. Auf der einen Seite kann es Ihnen helfen, Trends früher als eine SMA zu identifizieren. Auf der anderen Seite wird die EMA wahrscheinlich mehr kurzfristige Veränderungen erfahren als eine entsprechende SMA. Benutze die EMA, um die Trendrichtung zu bestimmen und in diese Richtung zu handeln. Wenn die EMA aufsteigt, können Sie erwägen, zu kaufen, wenn die Preise in der Nähe oder knapp unterhalb der EMA liegen. Wenn die EMA fällt, können Sie erwägen, zu verkaufen, wenn die Preise auf oder gerade über die EMA sammeln. Durchgehende Durchschnitte können auch Stütz - und Widerstandsbereiche anzeigen. Eine steigende EMA neigt dazu, die Preisaktion zu unterstützen, während eine fallende EMA dazu neigt, Widerstand gegen Preismaßnahmen zu leisten. Dies verstärkt die Strategie des Kaufens, wenn der Preis in der Nähe der steigenden EMA ist und verkauft, wenn der Preis in der Nähe der fallenden EMA ist. Alle gleitenden Durchschnitte, einschließlich der EMA, sind nicht dazu bestimmt, einen Handel an der exakten Unterseite und Oberseite zu identifizieren. Durchgehende Durchschnitte können Ihnen helfen, in der allgemeinen Richtung eines Trends zu handeln, aber mit einer Verzögerung an den Ein - und Ausstiegspunkten. Die EMA hat eine kürzere Verzögerung als die SMA mit dem gleichen Zeitraum. Berechnung Sie sollten beachten, wie die EMA den vorherigen Wert der EMA in ihrer Berechnung verwendet. Das bedeutet, dass die EMA alle Preisdaten in ihrem aktuellen Wert enthält. Die neuesten Preisdaten haben die meisten Auswirkungen auf die Moving Average und die ältesten Preise Daten hat nur eine minimale Auswirkungen. EMA (K x (C - P)) P Wobei: C Aktueller Preis P Vorperioden EMA (Ein SMA wird für die Berechnungen der ersten Perioden verwendet) K Exponentielle Glättungskonstante Die Glättungskonstante K gilt für den letzten Preis. Es nutzt die Anzahl der im gleitenden Durchschnitt angegebenen Perioden. Verwandte Indikatoren SMA ist der einfachste gleitende Durchschnitt zu konstruieren. Es ist einfach der durchschnittliche Preis über den angegebenen Zeitraum. Die technische Analyse konzentriert sich auf Marktaktivitäten, Volumen und Preis. Technische Analyse ist nur ein Ansatz zur Analyse von Beständen. Bei der Betrachtung, welche Aktien zu kaufen oder zu verkaufen, sollten Sie die Herangehensweise, die Sie am bequemsten mit. Wie bei all Ihren Investitionen müssen Sie sich selbst entscheiden, ob eine Anlage in einem bestimmten Wertpapier oder Wertpapiere für Sie auf der Grundlage Ihrer Anlageziele, Risikotoleranz und finanziellen Situation richtig ist. Die bisherige Wertentwicklung ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Historie und Hintergrund, die zum ersten Mal mit gleitenden Durchschnitten auftauchten. Technische Analysten nutzen seit Jahrzehnten gleitende Durchschnitte. Sie sind so allgegenwärtig in unserer Arbeit, dass die meisten von uns nicht wissen, woher sie kamen. Statistiker kategorisieren Moving Averages als Teil einer Familie von Werkzeugen für ldquoTime Series Analysisrdquo. Andere in dieser Familie sind: ANOVA, Arithmetische Mittel, Korrelationskoeffizient, Kovarianz, Differenztabelle, Least Squares Fitting, Maximum Likelihood, Moving Average, Periodogramm, Vorhersage Theorie, Zufällige Variable, Random Walk, Residual, Varianz. Sie können mehr über jede dieser und ihre Definitionen bei Wolfram lesen. Die Entwicklung des ldquomoving averagerdquo stammt aus dem Jahr 1901, obwohl der Name später darauf angewendet wurde. Von Mathematik-Historiker Jeff Miller: BEWEGLICHER DURCHSCHNITT. Diese Technik zum Glätten von Datenpunkten wurde seit Jahrzehnten verwendet, bevor dieser oder ein allgemeiner Begriff in Gebrauch kam. Im Jahre 1909 beschrieb GU Yule (Journal of the Royal Statistical Society, 72, 721-730) die ldquoinstantaneous averagesrdquo RH Hooker, berechnet im Jahre 1901 als ldquomoving-averages. rdquo Yule nahm nicht den Begriff in seinem Lehrbuch an, aber es ging in die Zirkulation durch WI Kingrsquos Elemente der statistischen Methode (1912). LdquoMoving averagerdquo bezieht sich auf eine Art von stochastischen Prozess ist eine Abkürzung von H. Woldrsquos ldquoprocess der bewegten averagerdquo (eine Studie in der Analyse der stationären Zeitreihe (1938)). Wold beschrieb, wie spezielle Fälle des Prozesses in den 1920er Jahren von Yule (im Zusammenhang mit den Eigenschaften der Variate Differenzen Korrelation Methode) und Slutsky John Aldrich untersucht worden waren. Von StatSoft Inc. kommt diese Beschreibung von Exponential Glättung. Das ist eine von mehreren Techniken für die Gewichtung Vergangenheit Daten anders: ldquoExponential Glättung hat sich sehr beliebt als eine Prognose-Methode für eine Vielzahl von Zeitreihen-Daten. Historisch gesehen wurde die Methode unabhängig von Robert Goodell Brown und Charles Holt entwickelt. Brown arbeitete für die US-Marine während des Zweiten Weltkriegs, wo seine Aufgabe war, ein Tracking-System für Brandschutzinformationen zu entwerfen, um den Standort von U-Booten zu berechnen. Später hat er diese Technik auf die Prognose der Nachfrage nach Ersatzteilen (ein Inventarsteuerungsproblem) angewendet. Er beschrieb diese Ideen in seinem Buch 1959 über die Bestandskontrolle. Holtrsquos-Forschung wurde vom Amt der Marineforschung unabhängig gefördert, entwickelte er exponentielle Glättungsmodelle für konstante Prozesse, Prozesse mit linearen Trends und für saisonale Daten. rdquo Holtrsquos Papier, ldquoForecasting Saisonale und Trends durch exponentiell gewichtete Moving Averagesrdquo wurde 1957 in O. N.R. Research Memorandum 52, Carnegie Institut für Technologie. Es existiert nicht kostenlos online, sondern kann von denen mit Zugang zu akademischen Papierressourcen zugänglich sein. Nach unserem Wissen, P. N. (Pete) Haurlan war die erste, die exponentielle Glättung für die Verfolgung der Aktienkurse verwenden. Haurlan war ein echter Raketenwissenschaftler, der in den frühen 1960er Jahren für JPL arbeitete und somit Zugang zu einem Computer hatte. Er nannte sie nicht ldquoexponential bewegte Durchschnitte (EMAs) rdquo oder das mathematisch modische ldquoexponentially gewichtete bewegte Durchschnitte (EWMAs) rdquo. Stattdessen nannte er sie ldquoTrend Valuesrdquo und verwies auf sie durch ihre Glättungskonstanten. Also, was heute ist gemeinhin als 19-Tage-EMA genannt, rief er ein ldquo10 Trendrdquo. Da seine Terminologie das Original für eine solche Verwendung in Aktienkursverfolgung war, deshalb setzen wir diese Terminologie auch weiterhin in unsere Arbeit ein. Haurlan hatte EMAs bei der Gestaltung der Tracking-Systeme für Raketen eingesetzt, die zum Beispiel ein bewegbares Objekt wie einen Satelliten, einen Planeten usw. abfangen müssten. Wenn der Weg zum Ziel ausgeschaltet wäre, müsste eine Art von Eingabe angewendet werden Zum Lenkmechanismus, aber sie wollten nicht übertreiben oder unterschätzen, dass Eingang und entweder instabil oder nicht zu drehen. So war die richtige Art der Glättung von Dateneingaben hilfreich. Haurlan nannte dieses ldquoProportional Controlrdquo, was bedeutet, dass der Lenkmechanismus nicht versuchen würde, den Tracking-Fehler auf einmal einzustellen. EMAs waren einfacher in frühe analoge Schaltungen als andere Arten von Filtern, weil sie nur zwei Stücke von variablen Daten benötigen: den aktuellen Eingangswert (z. B. Preis, Position, Winkel usw.) und den vorherigen EMA-Wert. Die Glättungskonstante wäre in die Schaltkreise fest verdrahtet, so dass die ldquomemoryrdquo nur diese beiden Variablen behalten müsste. Ein einfacher gleitender Durchschnitt dagegen erfordert die Verfolgung aller Werte innerhalb des Lookback-Zeitraums. Also ein 50-SMA würde bedeuten, die Verfolgung von 50 Datenpunkten, dann Mittelwert sie. Es bindet viel mehr Rechenleistung. Sehen Sie mehr über EMAs gegen Simple Moving Averages (SMAs) bei Exponential Versus Simple. Haurlan gründete den Trade Levels Newsletter in den 1960er Jahren und ließ JPL für diese lukrativere Arbeit. Sein Newsletter war ein Sponsor der Charting The Market TV-Show auf KWHY-TV in Los Angeles, die erste TA-TV-Show, die von Gene Morgan gehostet wurde. Die Arbeit von Haurlan und Morgan war ein großer Teil der Inspiration hinter Sherman und Marian McClellanrsquos Entwicklung des McClellan Oszillator und Summation Index, die exponentielle Glättung von Advance-Decline Daten beinhalten. Sie können eine 1968 Broschüre mit dem Titel "Measuring Trend Values" von Haurlan ab Seite 8 des MTA Award Handouts lesen. Die wir für die Teilnehmer auf der MTA-Konferenz 2004 vorbereitet haben, wo Sherman und Marian den MTArsquos Lifetime Achievement Award verliehen haben. Haurlan listet nicht den Ursprung dieser mathematischen Technik auf, stellt aber fest, dass es seit vielen Jahren in der Luft - und Raumfahrttechnik eingesetzt wurde. Ich versuche, ein 3D-Histogramm mit gleitendem Durchschnitt in Mathematica zu glätten. Ich weiß, es gibt eine Funktion namens smoothhistogram3D, die nah an dem ist, was ich will, aber es scheint nur die Möglichkeit zu haben, Verteilungsfunktionen zu verwenden, um die Kurve zu glätten. Ich konnte eine Funktion zum Glätten eines 2D-Histogramms erstellen, indem ich diese Stackoverflow-Antwort um eine InterpolationOrder und die gleitende Mittelfunktion einschalte. Ich habe versucht, es auf die 3. Dimension mit dem Code unten zu erweitern, aber hatte keinen Erfolg. Allerdings gibt die 3D-Funktion dieses Bild mit meinem Datensatz aus: imgurMJeBbwW Ich habe versucht, eine Methode ähnlich wie diese zuerst, außer mit einer Option, um es mit dem gleitenden Durchschnitt zu glätten: Allerdings gab es ein Bild wie folgt: Ich möchte einen Datensatz Das ähnelt der Ausgabe von smoothhistogram3D, aber mit der Möglichkeit, mit dem gleitenden Durchschnitt zu glätten. Irgendwelche Vorschläge Gibt es einen einfacheren Weg Im nicht realisieren Entschuldigen Sie, dass der Code, vor allem das zweite Stück, ist kaum lesbar. Ich bin neu in Mathematica und habe gerade versucht, es zur Arbeit zu bringen. Dies ist auch mein erstes Mal Posting auf Stack Überlauf so bitte entschuldigen Sie alle Formatierung oder Leitfaden Fehler.