Simple Mobile Moyenne Biais

En pratique, la moyenne mobile fournira une bonne estimation de la moyenne des séries chronologiques si la moyenne est constante ou change lentement. Dans le cas d'une moyenne constante, la plus grande valeur de m donnera les meilleures estimations de la moyenne sous-jacente. Une période d'observation plus longue évalue en moyenne les effets de la variabilité. Le but de fournir un plus petit m est de permettre à la prévision de répondre à un changement dans le processus sous-jacent. Pour illustrer, nous proposons un ensemble de données qui intègre des changements dans la moyenne sous-jacente de la série chronologique. La figure montre la série chronologique utilisée pour l'illustration ainsi que la demande moyenne à partir de laquelle la série a été générée. La moyenne commence comme une constante à 10. En commençant au temps 21, elle augmente d'une unité dans chaque période jusqu'à ce qu'elle atteigne la valeur de 20 au temps 30. Puis elle redevient constante. Les données sont simulées en ajoutant à la moyenne un bruit aléatoire issu d'une distribution normale avec moyenne nulle et écart-type 3. Les résultats de la simulation sont arrondis à l'entier le plus proche. Le tableau montre les observations simulées utilisées pour l'exemple. Lorsque nous utilisons la table, nous devons nous rappeler qu'à un moment donné, seules les données passées sont connues. Les estimations du paramètre du modèle, pour trois valeurs différentes de m, sont indiquées avec la moyenne des séries temporelles dans la figure ci-dessous. La figure montre l'estimation moyenne mobile de la moyenne à chaque instant et non pas la prévision. Les prévisions changeraient les courbes de la moyenne mobile vers la droite par périodes. Une conclusion ressort immédiatement de la figure. Pour les trois estimations, la moyenne mobile est en retard par rapport à la tendance linéaire, le décalage augmentant avec m. Le retard est la distance entre le modèle et l'estimation dans la dimension temporelle. En raison du décalage, la moyenne mobile sous-estime les observations à mesure que la moyenne augmente. Le biais de l'estimateur est la différence à un moment précis dans la valeur moyenne du modèle et la valeur moyenne prédite par la moyenne mobile. Le biais lorsque la moyenne augmente est négatif. Pour une moyenne décroissante, le biais est positif. Le retard dans le temps et le biais introduit dans l'estimation sont des fonctions de m. Plus la valeur de m. Plus l'ampleur du décalage et du biais est grande. Pour une série en constante augmentation avec tendance a. Les valeurs de retard et de biais de l'estimateur de la moyenne sont données dans les équations ci-dessous. Les courbes d'exemple ne correspondent pas à ces équations parce que le modèle d'exemple n'est pas en augmentation continue, plutôt qu'il commence comme une constante, des changements à une tendance et devient alors à nouveau constante. Les courbes d'exemple sont également affectées par le bruit. La prévision moyenne mobile des périodes dans le futur est représentée par le déplacement des courbes vers la droite. Le décalage et le biais augmentent proportionnellement. Les équations ci-dessous indiquent le décalage et le biais d'une période de prévision dans le futur par rapport aux paramètres du modèle. Encore une fois, ces formules sont pour une série chronologique avec une tendance linéaire constante. Nous ne devrions pas être surpris de ce résultat. L'estimateur de la moyenne mobile est basé sur l'hypothèse d'une moyenne constante, et l'exemple a une tendance linéaire dans la moyenne pendant une partie de la période d'étude. Étant donné que les séries de temps réel obéiront rarement exactement aux hypothèses de n'importe quel modèle, nous devrions être préparés à de tels résultats. On peut aussi conclure de la figure que la variabilité du bruit a le plus grand effet pour m plus petit. L'estimation est beaucoup plus volatile pour la moyenne mobile de 5 que la moyenne mobile de 20. Nous avons les désirs contradictoires d'augmenter m pour réduire l'effet de la variabilité due au bruit et diminuer m pour rendre la prévision plus sensible aux changements En moyenne. L'erreur est la différence entre les données réelles et la valeur prévue. Si la série chronologique est vraiment une valeur constante, la valeur attendue de l'erreur est nulle et la variance de l'erreur est composée d'un terme qui est une fonction de et d'un second terme qui est la variance du bruit,. Le premier terme est la variance de la moyenne estimée avec un échantillon de m observations, en supposant que les données proviennent d'une population avec une moyenne constante. Ce terme est minimisé en faisant m le plus grand possible. Un grand m rend la prévision insensible à une modification de la série chronologique sous-jacente. Pour rendre la prévision sensible aux changements, nous voulons m aussi petit que possible (1), mais cela augmente la variance d'erreur. La prévision pratique nécessite une valeur intermédiaire. Prévision avec Excel Le complément de prévision met en œuvre les formules de moyenne mobile. L'exemple ci-dessous montre l'analyse fournie par l'add-in pour les données d'échantillon de la colonne B. Les 10 premières observations sont indexées -9 à 0. Par rapport au tableau ci-dessus, les indices de période sont décalés de -10. Les dix premières observations fournissent les valeurs de démarrage pour l'estimation et sont utilisées pour calculer la moyenne mobile pour la période 0. La colonne MA (10) (C) montre les moyennes mobiles calculées. Le paramètre de la moyenne mobile m est dans la cellule C3. La colonne Fore (1) (D) montre une prévision pour une période dans le futur. L'intervalle de prévision est dans la cellule D3. Lorsque l'intervalle de prévision est changé en un nombre plus grand, les nombres de la colonne Fore sont décalés vers le bas. La colonne Err (1) (E) montre la différence entre l'observation et la prévision. Par exemple, l'observation au temps 1 est 6. La valeur prévue à partir de la moyenne mobile au temps 0 est 11.1. L'erreur est alors de -5,1. L'écart type et l'écart moyen moyen (MAD) sont calculés respectivement dans les cellules E6 et E7. Moyenne mobile simple (SMA) expliquée Une moyenne mobile simple (SMA) est le type le plus simple de moyenne mobile dans l'analyse des forex (DUH). Fondamentalement, une simple moyenne mobile est calculée en additionnant les derniers prix de clôture de la période 8220X8221, puis en divisant ce nombre par X. Don8217t inquiétez, we8217ll le faire clair comme du cristal. Calcul de la moyenne mobile simple (SMA) Si vous tracé une moyenne mobile simple sur 5 périodes sur un graphique de 1 heure, vous additionner les prix de clôture pour les 5 dernières heures, puis divisez ce nombre par 5. Voila Vous avez la moyenne Cours de clôture au cours des cinq dernières heures Chaînes de ces prix moyens ensemble et vous obtenez une moyenne mobile Si vous deviez tracer une moyenne mobile simple de 5 périodes sur un graphique de la devise de 10 minutes, vous additionner les prix de clôture des 50 dernières minutes Puis divisez ce nombre par 5. Si vous deviez tracer une moyenne mobile simple de 5 périodes sur un diagramme de 30 minutes, vous additionneriez le prix de clôture des 150 dernières minutes et divisez ensuite ce nombre par 5. Si vous deviez tracer La moyenne mobile simple de 5 périodes sur les 4 h. Chart8230 Bon, d'accord, nous savons, nous savons. Vous obtenez l'image La plupart des paquets graphiques fera tous les calculs pour vous. La raison pour laquelle nous avons juste vous ennuyer (bâillement) avec un 8220how to8221 sur le calcul des moyennes mobiles simples est parce it8217s important de comprendre afin que vous sachiez comment modifier et ajuster l'indicateur. Comprendre comment un indicateur fonctionne signifie que vous pouvez ajuster et créer des stratégies différentes que l'environnement du marché change. Maintenant, comme avec presque n'importe quel autre indicateur de forex là-bas, les moyennes mobiles fonctionnent avec un retard. Parce que vous prenez les moyennes de l'histoire des prix passé, vous êtes vraiment seulement voir le chemin général du passé récent et la direction générale de 8220future8221 action à court terme du prix. Disclaimer: Les moyennes mobiles ne vous transportera pas en Mme Cleo le psychique Voici un exemple de comment les moyennes mobiles lissent l'action de prix. Sur le graphique ci-dessus, we8217ve tracé trois SMA différents sur le graphique de 1 heure de l'USDCHF. Comme vous pouvez le voir, plus la période SMA est longue, plus elle est en retard par rapport au prix. Remarquez comment le 62 SMA est plus éloigné du prix actuel que les 30 et 5 SMA. C'est parce que le 62 SMA ajoute les prix de clôture des 62 dernières périodes et divise par 62. Plus vous utilisez pour la SMA plus lente, il est de réagir au mouvement des prix. Les SMA dans ce graphique vous montrent le sentiment global du marché à ce point dans le temps. Ici, nous pouvons voir que la paire est tendance. Au lieu de simplement regarder le prix actuel du marché, les moyennes mobiles nous donnent une vue plus large, et nous pouvons maintenant mesurer la direction générale de son prix futur. Avec l'utilisation de SMA, nous pouvons dire si une paire tend vers le haut, la tendance vers le bas, ou juste en allant. Il ya un problème avec la moyenne mobile simple: ils sont sensibles aux pointes. Lorsque cela se produit, cela peut nous donner de faux signaux. Nous pourrions penser qu'une nouvelle tendance de la monnaie peut se développer, mais en réalité, rien n'a changé. Dans la leçon suivante, nous allons vous montrer ce que nous voulons dire, et aussi vous présenter un autre type de moyenne mobile pour éviter ce problème. Enregistrez vos progrès en vous connectant et en marquant la leçon complète