Moving Media Bias

Moving averages. If questa informazione è tracciata su un grafico, sembra this. This dimostra che vi è una grande variazione nel numero di visitatori a seconda della stagione ci sono molto meno in autunno e in inverno che la primavera e summer. However, se volevamo vedere una tendenza del numero di visitatori, si potrebbe calcolare un punto 4 in movimento average. We fare questo, trovando il numero medio di visitatori nei quattro trimestri del 2005.Then troviamo il numero medio di visitatori nel ultimi tre trimestri del 2005 e il primo trimestre del 2006.Then ultimi due trimestri del 2005 e dei primi due trimestri del 2006.Note che l'ultimo media possiamo trovare è per gli ultimi due trimestri del 2006 e dei primi due trimestri del 2007. tracciamo le medie mobili su un grafico, facendo in modo che ogni media è tracciata al centro dei quattro quartieri che covers. We può ora vedere che c'è una leggera tendenza al ribasso in visitors. How per l'utilizzo di medie mobili Averages. Moving aiutano di definire prima la tendenza e la seconda, di riconoscere i cambiamenti nella tendenza s che si Non c'è niente altro che sono un bene per qualsiasi altra cosa è solo uno spreco di time. I vinto t essere entrare nei dettagli scabrosi su come sono costruito ci sono circa un triliardo di siti web che spiegano la matematica make-up di essi I ll lasciartelo fare da soli un giorno in cui si sono estremamente annoiati dalla vostra mind. But tutto quello che realmente dovete sapere è che una media mobile la linea è solo il prezzo medio di un magazzino nel tempo che s it. The due spostamenti Utilizza averages. I due medie mobili del periodo di 10 media mobile semplice SMA e il periodo di 30 mobile esponenziale EMA media mi piace usare una più lenta ed una veloce uno perché, perché, quando i più veloci uno 10 attraversa il più lento 30, è spesso il segnale di un cambiamento di tendenza Sia s un'occhiata a un example. You può vedere nella tabella qui sopra come queste linee possono aiutare a definire le tendenze Sul lato sinistro della tracciare la 10 SMA è al di sopra del 30 EMA e la tendenza è in cima alla 10 SMA incrocia al di sotto del 30 EMA a metà agosto e la tendenza è verso il basso Quindi, il 10 SMA attraversa indietro attraverso il 30 EMA a settembre e la tendenza è in alto ancora una volta - e rimane per diversi mesi thereafter. Here sono i rules. Focus su posizioni lunghe solo quando il 10 SMA è sopra il 30 EMA focus su posizioni corte solo quando il 10 SMA è al di sotto del 30 EMA e 'doesn t ottenere qualsiasi più semplice di quello e sempre lo manterrà sul lato destro della trend. Note che le medie mobili solo funzionano bene quando un titolo è in trend - ma non quando sono in un trading range quando un magazzino o il mercato stesso diventa sciatto, allora si può ignorare medie mobili - hanno vinto t work. Here sono le cose importanti da ricordare per le posizioni lunghe - invertire in breve positions. The 10 SMA deve essere al di sopra del 30 EMA. There deve essere un sacco di spazio tra le medie mobili si muovono averages. Both deve essere inclinato upward. The 200 periodo in movimento average. The 200 SMA viene utilizzata per il territorio toro separato dagli studi territorio dell'orso hanno dimostrato che, concentrandosi su posizioni lunghe di sopra di questa linea e le posizioni corte al di sotto di questa linea può dare un leggero edge. You dovrebbe aggiungere questo medie mobili a tutti i grafici in tutti i tempi cornici Sì classifiche settimanali, grafici giornalieri, e intra-day 15 min, 60 min charts. The 200 SMA è il più importante media mobile ad avere su un grafico stock sarete sorpresi quante volte un magazzino invertirà in questo area. Use questo al vostro advantage. Also, quando si scrive scansioni per le scorte, è possibile utilizzare questo come un ulteriore filtro per trovare potenziali setup lunghi che sono sopra di questa linea e potenziali configurazioni brevi, che sono al di sotto questo line. Support e resistance. Contrary alla credenza popolare, le scorte non trovano sostegno o di incorrere in resistenza medie mobili Molte volte si sentire i commercianti dicono, Hey, guarda questo stock è rimbalzato del 50 giorni average. Why movimento sarebbe uno stock improvvisamente rimbalzano di una linea che qualche commerciante ha messo su un grafico azionario si wouldn t a magazzino rimbalza solo se si vuole chiamarlo così fuori del livello dei prezzi significativi che si sono verificati in passato - non è una linea su un chart. Stocks invertirà l'alto o verso il basso a livelli di prezzo che si trovano in prossimità di medie mobili popolari, ma non invertire sulla linea itself. So, supponiamo che si sta guardando un grafico e si vede lo stock tirando indietro a, diciamo s dire, la 200 periodo in movimento Guardate media ai livelli di prezzo sul grafico che si è rivelata significative aree di supporto o di resistenza nel past. Those sono le aree in cui il titolo sarà probabilmente reverse. In praticare la media mobile fornirà una buona stima della media dei le serie storiche se la media è costante o lentamente cambiando nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima della significare un periodo di osservazione più lungo sottostante sarà mediare gli effetti di variability. The scopo di fornire un più piccolo m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora cambiamenti nel medio sottostante della serie temporale la figura riporta le serie utilizzato per l'illustrazione insieme alla domanda media dal cui la serie è stata generata la media inizia come una costante a 10 a partire da tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al momento 30 Allora diventa costante nuovamente i dati è simulato aggiungendo alla media , un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla e deviazione standard 3 i risultati della simulazione sono arrotondati al tavolo integer. The più vicino illustra le osservazioni simulate utilizzati per l'esempio Quando usiamo il tavolo, dobbiamo ricordare che in un dato tempo, solo i dati del passato sono known. The stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storica in figura la figura mostra la stima media mobile della media in ogni momento e non le previsioni le previsioni avrebbero spostare le curve di media mobile a destra di periods. One conclusione è immediatamente evidente dalla figura per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto l'andamento lineare, con il ritardo aumenta con m il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale causa del ritardo, la media mobile sottostima le osservazioni come media aumenta la polarizzazione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio predetto dalla media mobile la polarizzazione quando la media è in aumento è negativo per una media diminuire, la polarizzazione è positivo il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m maggiore è il valore di m maggiore è la grandezza di lag e bias. For una serie in continuo aumento con tendenza a valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è riportata nelle equazioni below. The esempio curve non corrispondono queste equazioni perché il modello ad esempio, non è in continuo aumento, anzi inizia come una costante, si trasforma in una tendenza e poi diventa costante di nuovo anche le curve di esempio sono influenzati dal rumore cittadino. L'Hotel spostando previsione media di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra l'aumento lag e pregiudizi proporzionalmente la equazioni di seguito indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello Ancora una volta, queste formule sono per una serie storica con un trend. We lineare costante non dovrebbe essere sorpreso da questo risultato lo stimatore media mobile si basa sul presupposto di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio da serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tale results. We può anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per piccole m la stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile 20 Abbiamo il conflitto desidera aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e per diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni mean. The errore è la differenza tra i dati reali e il valore previsto Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza della errore comprende un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore cittadino. L'Hotel primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una costante significare questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile un'ampia m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vogliamo m più piccolo possibile 1, ma questo aumenta la varianza dell'errore previsione pratica richiede un value. Forecasting intermedio con Excel. The previsione aggiuntivo implementa il movimento formule media l'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B le prime 10 osservazioni sono indicizzati -9 a 0 rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10.The primi dieci osservazioni fornire i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0 la colonna MA 10 C mostra le medie mobili calcolate la media mobile parametro m è nella cella C3 ribalta 1 colonna D mostra una previsione per un periodo nel futuro l'intervallo di previsione è in cella D3 Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati down. The Err 1 colonna e mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione per esempio, l'osservazione in tempo 1 è 6 il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 a 11 1 l'errore è quindi -5 1 la deviazione standard e media MAD media deviazione sono calcolati in cellule E6 ed E7, rispettivamente.