단순 이동 평균 예측 기법

단순 이동 평균 - SMA. 이동 평균 단순 이동 - SMA. A 단순 이동 평균은 여러 기간에 대해 보안의 마감 가격을 추가하여 다른 기간 수에 대해 계산할 수 있다는 점에서 사용자 정의 할 수 있습니다. 이 총계를 기간별 보안 비용의 평균값으로 나눈 시간의 합계로 나누십시오. 단순 이동 평균은 변동성을 완화시키고 보안의 가격 추세를보다 쉽게 ​​볼 수 있습니다. 단순 이동 평균이 , 이는 보안의 가격이 상승하고 있음을 의미합니다. 아래로 향하면 보안의 가격이 하락하고 있음을 의미합니다. 이동 평균의 시간이 길수록 단순한 이동 평균이 더 짧음 단기 이동 평균은 변동성이 크지 만 그것의 독서는 근원 자료에 더 가깝습니다. 분석적 중요성. 이동 평균은 현재의 가격 추세와 확립 된 tre의 변화 가능성을 확인하는 데 사용되는 중요한 분석 도구입니다 분석에서 단순 이동 평균을 사용하는 가장 간단한 방법은 보안이 상승 추세에 있는지 또는 하락 추세에 있는지를 신속하게 식별하는 것입니다. 약간 더 복잡한 분석 도구에도 불구하고 또 다른 인기있는 방법은 한 쌍의 간단한 이동 평균을 각각 다른 시간 프레임 단기 단기 이동 평균이 장기 평균보다 높으면 상승 경향이 있습니다. 반면 단기 평균보다 장기 평균은 추세의 하향 움직임을 나타냅니다. 인기 거래 패턴. 간단한 이동 평균을 사용하는 두 가지 인기있는 거래 패턴에는 죽음의 십자가와 십자가가 포함됩니다. 50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균을 밑돌면 죽음의 십자가가 생깁니다 이것은 곰 같은 신호로 간주되어 추가 손실이 저장됩니다 황금의 십자가는 단기 이동 평균이 장기 이동 평균보다 높을 때 발생합니다. 높은 거래량으로 보강되면 더 많은 이익을 창출 할 수 있습니다. Smoothing Tec 이 사이트는 의사 결정을위한 JavaScript E-labs 학습 객체의 일부입니다. 이 시리즈의 다른 JavaScript는이 페이지의 MENU 섹션에서 다양한 응용 분야로 분류됩니다. 시계열은 다음과 같은 순서로 나열된 관찰 시퀀스입니다. 시간의 경과에 따른 데이터 수집에 내재하는 고유 한 특징은 무작위적인 변형입니다 무작위적인 변화로 인한 영향을 줄이기위한 방법이 있습니다 널리 사용되는 기술은 부드럽게됩니다 이러한 기술은 적절하게 적용될 때 기본 추세를 더욱 분명하게 나타냅니다. 시계열 왼쪽 위 모퉁이에서 시작하여 매개 변수 s를 차례로 선택하고 1 회 전방 예측을 얻으려면 계산 버튼을 클릭합니다. 빈 상자는 계산에 포함되지 않지만 0은 입력됩니다. 데이터는 데이터 행렬에서 셀에서 셀로 이동하려면 Tab 키가 아닌 화살표를 사용하거나 키를 입력합니다. 시계의 특징은 foreca로 그래프를 검사하여 나타낼 수 있습니다 Stead 값 및 잔차 동작, 조건 예측 모델링. 이동 평균 이동 평균은 시간 계열 전처리에서 가장 많이 사용되는 기술 중 하나입니다. 이들은 데이터에서 임의의 백색 잡음을 필터링하여 시계열을 더 부드럽게 강조하거나 강조하는 데 사용됩니다 지수 평활화 평활화 된 시계열을 생성하는 매우 보편적 인 방법입니다. 이동 평균에서 과거의 관측치가 동일하게 가중치가 적용되는 경우 지수 스무딩은 관측치가 오래됨에 따라 기하 급수적으로 감소하는 가중치를 지정합니다. 즉, 최근 관측치는 이전 관측치보다 예측에서 상대적으로 더 많은 가중치를 부여받습니다. 이중 지수 평활화는 추세를 다루는 것이 더 낫습니다. 삼중 지수 평활화는 포물선 추세를 처리하는 것이 좋습니다. 평활 상수를 갖는 지수 가중 이동 평균은 대략 길이의 간단한 이동 평균 기간 n, 여기서 a와 n은 관련 by. a 2 n 1 OR n 2 - a a. 따라서 예를 들어 평활화 상수가 0 1 인 지수 가중 이동 평균은 대략 19 일 이동 평균에 해당합니다. 그리고 40 일 간단한 이동 평균은 대략적으로 0 04878과 같은 평활 상수를 갖는 지수 적으로 가중 된 이동 평균에 해당합니다. 선형 선형 지수 스무딩 시계열은 계절적이지는 않지만 추세를 표시합니다. 홀트의 방법은 현재 수준과 현재 추세를 추정합니다. 단순 이동 평균은 이동 평균의 기간을 2-Alpha Alpha의 정수 부분으로 설정하여 지수 평활화의 특수한 경우입니다. 대부분의 비즈니스 데이터에서 0보다 작은 40 매개 변수가 종종 효과적입니다. 그러나 하나는 그리드를 수행 할 수 있습니다 0 1에서 0 9까지의 파라미터 공간을 0에서 1로 검색합니다. 그런 다음 최상의 알파는 최소 평균 절대 오차 MA 오차를 갖습니다. 여러 가지 평활화 방법을 비교하는 방법 숫자 지표가 있지만 예측 기법의 정확성을 평가할 때 가장 널리 사용되는 방법은 여러 예측의 시각적 비교를 사용하여 정확성을 평가하고 다양한 예측 방법 중에서 선택하는 것입니다. 이 접근법에서는 Excel과 같은 그래프를 사용하여 원래의 값 시각적 비교를 용이하게합니다. 과거의 예측 기법 기법 JavaScript를 사용하여 단일 매개 변수 Holt만을 사용하는 스무딩 기술을 기반으로 과거 예측 값을 얻는 것이 좋을 수 있습니다. Winters 방법은 각각 2 개 및 3 개의 매개 변수를 사용하기 때문에 매개 변수에 대한 시행 착오를 통해 최적의 값 또는 거의 최적의 값을 선택하는 것은 쉬운 작업이 아닙니다. 단일 지수 평활화는 단거리 원근감을 강조하여 레벨을 설정합니다 마지막 관측치로 넘어 가고 추세가 없다는 조건에 기초한다. 최소 회귀에 맞는 선형 회귀 분석 res 선은 히스토리 데이터 또는 변환 된 히스토리 데이터에, 기본 트렌드를 조건으로하는 긴 범위를 나타냅니다. 홀트의 선형 지수 스무딩은 최근 트렌드에 대한 정보를 캡처합니다. 홀트 모델의 매개 변수는 레벨 매개 변수로, 데이터 추이가 크고 트렌드 - 최근 트렌드 방향이 요인에 의해 뒷받침되는 경우 매개 변수를 늘려야합니다. 단기 예측이 페이지의 모든 JavaScript는 한 단계 앞당겨 예측을 제공합니다. 단계별 예측은 예측 된 값을 시계열 데이터 끝에 추가 한 다음 동일한 계산 단추를 클릭하기 만하면됩니다. 필요한 단기 예측을 얻으려면이 프로세스를 몇 번 반복하면됩니다. 이동 평균 사용법 그것들. 움직이는 평균의 주요 기능 중 일부는 추세를 확인하고 자산 반전의 강도를 측정하고 자산이 발견 할 수있는 잠재 영역을 결정하는 것입니다 지원 또는 저항이 섹션에서는 서로 다른 기간이 모멘텀을 모니터링 할 수있는 방법과 이동 평균이 스톱 손실을 설정하는 데 어떻게 유익 할 수 있는지를 지적 할 것입니다. 또한 이동 평균을 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 기능 및 제한 사항 트렌드 파악 트렌드 파악 트렌드를 파악하고자하는 대부분의 거래자가 사용하는 이동 평균의 주요 기능 중 하나는 이동 평균입니다. 이는 이동 추세가 지연되는 지표로, 새로운 경향을 예측하지는 않지만 확인합니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이, 주가는 이동 평균보다 높고 평균이 상승 할 때 상승 추세로 간주됩니다. 반대로 상인은 하향 경 사진 평균보다 낮은 가격을 사용합니다 하락 추세를 확인하는 방법 많은 상인은 가격이 이동 평균 이상으로 거래 될 때 자산의 장기 포지셔닝만을 고려할 것입니다. 이 간단한 규칙은 동향은 상인 호의에서 작동합니다. 모멘텀 많은 초보자 상인들은 모멘텀을 측정 할 수있는 방법과 움직이는 평균을 사용하여 그러한 업적을 해결하는 방법을 묻습니다 간단한 대답은 평균을 생성하는 데 사용 된 기간에 세심한주의를 기울이는 것입니다. 각 기간은 다양한 유형의 운동량에 대한 중요한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 일반적으로 단기 운동량은 20 일 또는 그 이하의 기간에 초점을 맞춘 이동 평균을보고 계측 할 수 있습니다. 20 기간으로 생성 된 이동 평균을 살펴보면 ~ 100 일은 일반적으로 중기 모멘텀의 좋은 척도로 간주됩니다. 마지막으로, 계산에서 100 일 이상을 사용하는 모든 이동 평균은 장기 모멘텀의 척도로 사용될 수 있습니다. 상식은 15 일 이동 평균은 200 일 이동 평균보다 단기 모멘텀의 더 적절한 측정입니다. 자산의 모멘텀의 강도와 방향을 결정하는 가장 좋은 방법 중 하나는 3 개의 이동 평균을 한 채널에 배치하는 것입니다 예술과 그 후에 서로에 관하여 겹쳐 쌓이는 방법에 세심한주의를 기울이십시오 일반적으로 사용되는 세 가지 이동 평균은 단기, 중기 및 장기 가격 변동을 나타 내기 위해 다양한 시간 프레임을가집니다. 그림 2에서, 단기 평균이 장기 평균보다 높고 두 평균이 분산되는 경우 강한 상승 모멘텀이 나타납니다. 단기 평균이 장기 평균보다 낮 으면 모멘텀은 하향 방향입니다. Support another 이동 평균의 일반적인 사용은 잠재적 가격 지원을 결정하는 데 사용됩니다. 이동 평균을 다루는 데있어 경험이 많지 않아 자산의 하락 가격이 종종 중요한 평균과 같은 수준으로 방향을 바꾸고 되돌릴 수 있습니다. 예를 들어 그림 3에서 볼 수 있듯이 200 일 이동 평균선은 32 근처의 높은 가격에서 떨어지면 주식 가격을 상승시킬 수있었습니다. 많은 상인들이 주요 이동 평균의 이탈을 예상 할 것입니다 과거의 움직임에 대한 확인으로 다른 기술 지표를 사용할 것입니다. 저항 자산의 가격이 200 일 이동 평균과 같은 영향력있는 지원 수준보다 낮아지면 평범한 행동을 강한 것으로 간주하는 것이 드뭅니다 투자자가 그 평균보다 높은 가격으로 다시 돌아 오지 못하게하는 장벽 아래 차트에서 알 수 있듯이, 이 저항은 종종 이익을 취하거나 기존의 긴 직책을 마무리하기위한 기호로 거래자에 의해 사용됩니다. 많은 짧은 판매자는이 평균을 사용합니다 엔트리 포인트로서 가격이 종종 저항에서 벗어나서 이동을 더 낮추기 때문입니다. 주요 이동 평균 이하로 거래하는 자산에서 장기 포지셔닝을하는 투자자 인 경우이 레벨을 면밀히 관찰하는 것이 가장 바람직 할 수 있습니다 투자 가치에 큰 영향을 줄 수 있기 때문입니다. 중단 손실 이동 평균의 지원 및 저항 특성으로 인해 위험을 관리하는 데 훌륭한 도구가됩니다. 스톱 로스 주문을 설정하기위한 전략적 장소를 찾아 내기위한 분노로 인해 상인들은 더 큰 규모로 성장하기 전에 잃는 포지션을 차단할 수 있습니다. 그림 5에서 볼 수 있듯이 주식에서 장기 포지션을 유지하고 영향력있는 스톱 로스 주문을 설정 한 거래자 평균은 많은 돈을 절약 할 수 있습니다. 이동 평균을 사용하여 스톱 로스 주문을 설정하면 성공적인 거래 전략의 핵심이됩니다.