Médias De Regressão Linear E Movimentação

Médias móveis A média móvel é calculada pela média dos valores de preço ao longo do intervalo especificado Comprimento. Note que não há intervalo dado, todos os valores são com relação ao quadro de tempo exibido atual do gráfico. Uma linha que liga as médias cria um efeito de suavização que pode ajudar a prever as tendências ou a revelar outros padrões importantes. 160 A Média Móvel pode ser Deslocada para trás ou para a frente usando a configuração Deslocamento. A média móvel adaptável torna-se mais sensível quando o preço está movendo em uma determinada direção e torna-se menos sensível à movimentação do preço quando o preço é volátil. Exponencial Duplo (DEMA) O DEMA consiste em uma única média móvel exponencial e uma média móvel exponencial dupla. Exponencial A média móvel exponencial atribui maior peso à barra mais recente e, em seguida, diminui exponencialmente com cada barra. Reage rapidamente às recentes mudanças de preços. 160 Média móvel exponencial. A média móvel Hull usa a raiz quadrada do número de barras para calcular a suavização. Ele tem um alto nível de suavização, mas também responde rapidamente às mudanças de preços. 160 Média móvel do casco. Regressão linear A regressão linear traça o caminho do ponto final de uma linha de regressão linear através do gráfico. A Modified Moving Average usa um fator de inclinação para ajudá-lo a ajustar-se com o preço de negociação crescente ou decrescente. A média móvel simples é calculada adicionando os preços de fechamento das barras anteriores (o número de barras é selecionado por você) e dividindo-o pelo número de barras. O peso nominal é dado a cada barra. 160 Média móvel simples. Seno-Ponderada A Média Móvel Seno-Ponderada leva sua ponderação da primeira metade de um ciclo de onda de Seno assim que a maior ponderação é dada aos dados no meio. A Smoothed Moving Average dá aos preços recentes a mesma ponderação dos preços históricos. O cálculo utiliza todos os dados disponíveis. Ele subtrai yesterdays Smoothed Moving Average do preço de hoje, em seguida, adiciona este resultado para yesterdays Smoothed Moving Average. Série de Tempo A média móvel da série de tempo é criada usando uma técnica de regressão linear. 160Id traça o último ponto de uma linha de regressão linear com base no número de barras utilizadas no estudo. Esses pontos são então conectados para formar uma média móvel. 160160160 Série de tempos de média móvel. Triangular A média móvel triangular dá o maior peso para as barras no meio da série. Também é média duas vezes para que ele tenha maior suavização do que outras médias móveis. 160 Média móvel triangular. A variável média móvel ajusta o peso atribuído a cada barra com base na volatilidade durante a barra correspondente. Média móvel variável. A média móvel VIDYA (Índice de Volatilidade Dinâmica Média) utiliza um índice de volatilidade para ponderar cada barra. 160 VIDYA média móvel. A média móvel ponderada atribui maior peso à barra mais recente e, em seguida, diminui aritmeticamente com cada barra, com base no número de barras escolhidas para o estudo, até atingir um peso de zero. 160 Média móvel ponderada. Welles Wilder Smoothing A média móvel de suavização Welles Wilder responde lentamente às mudanças de preços. 160 Welles Wilder média móvel de suavização. Preferências Se clicar com o botão direito do mouse na média móvel e selecionar Preferências, você receberá uma das caixas de diálogo mostradas abaixo. 160Todos os diferentes tipos de médias móveis têm as mesmas preferências, exceto a média móvel adaptativa ea média móvel VIDYA. 160Este é o lugar onde você entra o comprimento (número de barras a usar), deslocamento (usado para deslocar toda a média móvel para frente ou para trás no tempo), 160e fonte (aberto, alto, baixo, fechar). Esta caixa de diálogo também permite selecionar a cor ea espessura da linha de média móvel. 160 Preferências de Moving Average. As preferências para a Média de Movimento Adaptativa permitem que você defina os valores para o Suavização de Rápido e Lento. As preferências para a média móvel VIDYA são as mesmas acima, exceto para o campo R2Scale. Isso se refere à escala R-quadrada que é usada no cálculo de regressão linear. 160 Moving Average Time Frames Ao usar médias móveis, há três intervalos de tempo que são normalmente reconhecidos: curto prazo (ie 10), termo intermediário (isto é, 50) e longo prazo (isto é, 200). O MA de 10 períodos é aquele que se move mais próximo do movimento de preço real. O 50-peroid é o segundo mais próximo do movimento de preços reais eo período de 200 é o mais distante do movimento de preços. 160 Médias Móveis Simples de 10 dias, 50 dias e 200 dias no mesmo gráfico. Desculpe-me pela pergunta, estou lendo Previsão: princípios e prática por Rob J Hyndman. Im preso neste capítulo: otexts. orgfpp84 que explica brevemente como funciona uma média móvel. A razão é que eu havent compreendido como o e com k em 1. q (olhar para a fórmula no link acima) são computados. Eu gostaria de aplicar uma regressão linear simples usando mínimos quadrados mínimos sobre os erros entre as previsões e os valores reais, mas eu não era capaz de entender qual é o valor a atribuir a esses erros. Como posso agir para obtê-los Obrigado antecipadamente Os termos de erro para a parte MA de um modelo ARIMA são geralmente produzidos como parte da rotina de estimação - e são iguais à diferença entre o valor observado eo valor ajustado. Isso significa que a) você não pode usar regressão linear simples para estimar seu modelo - os valores dos termos de erro dependem dos coeficientes do seu modelo - assim você não pode incluir os termos de erro em uma regressão para gerar esses coeficientes. B) se você estiver usando um modelo gerado em um conjunto de dados para obter previsões para outro conjunto de dados - usando um método comparável às previsões de uma etapa que o professor Hyndman descreve em seu blog aqui é provavelmente a maneira mais fácil de obtê-los. C) se você quiser gerar os valores para entender a matemática do que está acontecendo - é geralmente muito fácil de configurar as coisas em uma planilha. Calcule sua previsão para o período um. Subtrair a previsão do valor real para esse período para gerar o erro para o período um. Use esse erro para o período um (juntamente com outros dados relevantes) para calcular a previsão para o período dois - e assim por diante. Se você configurar sua planilha direita - isso pode simplesmente envolver a criação de fórmulas apropriadas uma vez, em seguida, copiá-los para baixo uma coluna para obter seus valores. Em qualquer caso - provavelmente é melhor pensar em comparar suas previsões com suas previsões através de algo como o Mean Absolute Scaled Error, ou alguma outra técnica que evaulates quão perto as suas projeções do modelo são para os valores reais vistos nos dados. Fazer uma regressão linear simples dos valores reais nas projeções não é uma ótima maneira de fazer isso - dá-lhe um valor de comparação, mas não entre a sua projeção eo valor, mas uma transformação linear de sua função eo valor. Certamente, se você fizer a regressão linear, e você obtiver um coeficiente de interceptação que não é igual (ou pelo menos próximo) a zero - ou um coeficiente de inclinação que não é igual (ou pelo menos próximo) a um, é um sinal de Um problema substancial com o seu modelo, não importa o quão bom as estatísticas de bondade de ajuste são a partir da regressão respondida Nov 6 14 em 23: 14Linear Regressão Indicador O Indicador de Regressão Linear é usado para a tendência de identificação e tendência seguinte de forma semelhante às médias móveis. O indicador não deve ser confundido com linhas de regressão linear que são linhas retas montadas em uma série de pontos de dados. O Indicador de Regressão Linear traça os pontos finais de toda uma série de linhas de regressão linear desenhadas em dias consecutivos. A vantagem do Indicador de Regressão Linear sobre uma média móvel normal é que ela tem menos atraso do que a média móvel, respondendo mais rapidamente às mudanças de direção. A desvantagem é que é mais propenso a whipsaws. O Indicador de Regressão Linear é adequado apenas para negociação de fortes tendências. Os sinais são tomados de forma semelhante às médias móveis. Use a direção do Indicador de Regressão Linear para entrar e sair com um indicador de longo prazo como um filtro. Vá longo se o indicador de regressão linear virar para cima ou sair de um comércio curto. Ir curto (ou sair de um comércio longo) se o Indicador de Regressão Linear virar para baixo. Uma variação acima é entrar em negociações quando o preço cruza o Indicador de Regressão Linear, mas ainda sai quando o Indicador de Regressão Linear se torna negativo. Passe o mouse sobre as legendas dos gráficos para exibir os sinais de negociação. Vá longo L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias enquanto os 300 dias estão subindo Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias virar para baixo Vá longamente de novo em L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias virar para baixo Vá L longo quando o preço cruza acima de 100 dias de Regressão Linear Sair X quando o indicador de 100 dias virar para baixo Vá L longo quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias aparecer após o preço cruzado acima O Indicador de 100 dias Saia de X quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias se desligar. A divergência bearish no indicador adverte de uma inversão principal da tendência.