Algoritma double eksponensial moving average

Perataan eksponensial ganda menggunakan dua konstanta dan lebih baik dalam menangani tren Seperti yang telah diamati sebelumnya. Single Smoothing tidak unggul dalam mengikuti data bila ada tren. Situasi ini dapat ditingkatkan dengan diperkenalkannya persamaan kedua dengan konstanta kedua, (gamma), yang harus dipilih bersamaan dengan (alfa). Berikut adalah dua persamaan yang terkait dengan Double Exponential Smoothing. Mulailah St alpha yt (1 - alpha) (S b) 0 le alpha le 1 bt gamma (St-S) (1 - gamma) b 0 le gamma le 1 end Perhatikan bahwa nilai saat ini dari seri digunakan untuk menghitung Merapikan penggantian nilai dalam double exponential smoothing. Beberapa metode untuk memilih nilai awal Seperti pada kasus untuk smoothing tunggal, ada beragam skema untuk menetapkan nilai awal untuk (St) dan (bt) dalam perataan ganda. (S1) pada umumnya diatur ke (y1). Berikut adalah tiga saran untuk (b1). Mulailah b1 y2 - y1 b1 frac kiri (y2 - y1) (y3 - y2) (y4 - y3) kanan b1 frac akhir Arti persamaan smoothing Persamaan smoothing pertama menyesuaikan (St) secara langsung untuk tren periode sebelumnya, B), dengan menambahkannya ke nilai merapikan terakhir, (S). Ini membantu menghilangkan lag dan membawa (St) ke basis nilai yang sesuai. Persamaan smoothing kedua kemudian memperbarui tren, yang dinyatakan sebagai perbedaan antara dua nilai terakhir. Persamaannya mirip dengan bentuk dasar smoothing tunggal, namun disini diterapkan pada pembaharuan tren. Teknik pengoptimalan non linier dapat digunakan Nilai untuk (alfa) dan (gamma) dapat diperoleh melalui teknik pengoptimalan non-linear, seperti Algoritma Marquardt. Pindah Bergerak Rata-rata - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA 12- dan EMA 26 hari adalah rata-rata jangka pendek yang paling populer, dan keduanya digunakan untuk menciptakan indikator seperti konvergensivergensi rata-rata bergerak (MACD) dan persentase harga osilator (PPO). Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Pedagang yang menggunakan analisis teknis menemukan rata-rata bergerak sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menimbulkan malapetaka jika digunakan dengan tidak semestinya atau disalahartikan. Semua rata-rata bergerak yang umum digunakan dalam analisis teknis adalah, pada dasarnya, indikator lagging. Akibatnya, kesimpulan yang diambil dari penerapan rata-rata bergerak ke bagan pasar tertentu adalah untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya. Sangat sering, pada saat garis indikator rata-rata bergerak membuat perubahan untuk mencerminkan pergerakan yang signifikan di pasar, titik optimal masuk pasar telah berlalu. EMA memang berfungsi untuk mengurangi dilema ini sampai batas tertentu. Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk tindakan harga sedikit lebih ketat dan karena itu bereaksi lebih cepat. Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Menafsirkan EMA Seperti semua indikator rata-rata bergerak, tren ini jauh lebih sesuai untuk pasar tren. Bila pasar berada dalam uptrend yang kuat dan berkelanjutan. Garis indikator EMA juga akan menunjukkan tren naik dan sebaliknya untuk tren turun. Pedagang yang waspada tidak hanya memperhatikan arah garis EMA tapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu bar ke bar berikutnya. Misalnya, karena aksi harga dari uptrend yang kuat mulai merata dan membalikkan, tingkat perubahan EMA dari satu batang ke bar berikutnya akan mulai berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya nol. Karena efek lagging, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik arah. Oleh karena itu, mengikuti bahwa penurunan yang konsisten secara konsisten dalam perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat mengatasi dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averages. Kegunaan Umum EMA EMA biasanya digunakan bersamaan dengan indikator lain untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar yang signifikan dan untuk mengukur validitasnya. Bagi pedagang yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih bisa diterapkan. Cukup sering trader menggunakan EMA untuk menentukan bias trading. Misalnya, jika EMA pada grafik harian menunjukkan tren kenaikan yang kuat, strategi pedagang intraday mungkin hanya diperdagangkan dari sisi panjang pada grafik intraday. - Peramalan Pendekatan ke Peramalan edit ARIMA (AutoRegresive Integrated Moving Average) ETS ( Model ruang pemodelan eksponensial eksponensial) Kita akan membahas bagaimana metode tersebut bekerja dan bagaimana menggunakannya. Ikhtisar paket perkiraan edit Exponential Smoothing edit Names AKA: rata-rata bergerak rata-rata tertimbang eksponensial (EWMA) Setara dengan model ARIMA (0,1,1) tanpa jangka waktu konstan Digunakan untuk data smoothed untuk presentasi membuat perkiraan rata-rata bergerak sederhana: pengamatan sebelumnya berbobot sama eksponensial Smoothing: menugaskan bobot menurun secara eksponensial dari waktu ke waktu Rumus xt - urutan data mentah st - output dari algoritma pemulusan eksponensial (perkiraan faktor x - smoothing factor berikutnya). 0160lt160160lt1601.Choosing right tidak ada cara formal untuk memilih teknik statistik yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan nilai (misalnya OLS) semakin besar close sampai ke naif forecasting (port yang sama seperti seri orisinil dengan satu periode lag) Double Exponential Smoothing edit Simple Perataan eksponensial tidak berjalan baik bila ada kecenderungan (akan selalu ada bias) Perombakan eksponensial ganda adalah sekelompok metode yang berhubungan dengan masalah Holt-Winters double exponential smoothing edit Dan untuk t gt 1 dengan mana faktor pemulusan data. 0160lt160160lt1601, dan merupakan trend smoothing factor. 0160lt160160lt1601. Output F tm - perkiraan nilai x pada waktu tm, mgt0 berdasarkan data mentah sampai waktu t Pengeditan eksponensial eksponensial menggunakan analisis perubahan musiman serta tren yang pertama kali disarankan oleh siswa Holts, Peter Winters, pada tahun 1960 Input Xt - urutan data mentah pengamatan t 1601600 L panjang siklus perubahan musiman Metode menghitung: garis tren untuk indeks musiman data yang memberi bobot nilai pada garis tren berdasarkan titik waktu jatuh pada siklus panjang L. S t mewakili nilai smoothed dari bagian konstan untuk waktu t. Bt mewakili urutan perkiraan terbaik dari tren linier yang dilapiskan pada perubahan musiman ct adalah urutan faktor koreksi musiman ct adalah proporsi yang diharapkan dari tren yang diprediksi setiap saat t mod L dalam siklus yang diamati pengamatannya. Menginisialisasi indeks musiman c tL setidaknya ada satu siklus lengkap dalam data Output dari algoritma ini lagi ditulis sebagai F tm. Perkiraan nilai x pada waktu tm, mgt0 berdasarkan data mentah sampai dengan waktu t. Pemulusan eksponensial tiga diberikan oleh rumus dimana faktor pemulusan data. 0160lt160160lt1601, adalah trend smoothing factor. 0160lt160160lt1601, dan merupakan faktor pemindahan perubahan musiman. 0160lt160160lt1601. Rumus umum untuk estimasi tren awal b 0 adalah: Menetapkan perkiraan awal untuk indeks musiman c i untuk i 1,2. L sedikit lebih terlibat. Jika N adalah jumlah siklus lengkap yang ada dalam data Anda, maka: Perhatikan bahwa A j adalah nilai rata-rata x pada siklus ke-j dari data Anda. ETS edit Parameter utama edit