Moving Average Wikipedia The Free Enzyklopädie

Gleitender Durchschnitt Gleitender Durchschnitt Wird in Diagrammen und technischer Analyse verwendet. Der Durchschnitt der Sicherheits - oder Rohstoffpreise, die in einer Zeitspanne von wenigen Tagen oder bis zu mehreren Jahren aufgebaut werden und Trends für das letzte Intervall zeigen. Da jede neue Variable in die Berechnung des Durchschnitts einbezogen wird, wird die letzte Variable der Serie gelöscht. Moving Average Der durchschnittliche Kurs eines Wertpapiers über einen bestimmten Zeitraum, der kontinuierlich berechnet wird. Zum Beispiel kann man einen gleitenden Durchschnitt berechnen, indem man die Preise der letzten Handelstage addiert (zB die letzten 10 Tage) und dividiert durch die Anzahl der betrachteten Handelstage (in diesem Fall 10). Ein gleitender Durchschnitt kann oder darf nicht gewichtet werden. Gleitende Durchschnitte helfen, Geräusche, die in einem Sicherheitspreis an einem gegebenen Handelstag vorhanden sein können, zu glätten. Siehe auch: Simple Moving Average. Exponentieller gleitender Durchschnitt. Gleitender Durchschnitt Eine Folge aufeinander folgender Mittelwerte einer definierten Anzahl von Variablen. Da jede neue Variable in die Berechnung des Durchschnitts einbezogen wird, wird die letzte Variable der Serie gelöscht. Angenommen, ein Aktienkurs am Ende eines jeden der letzten 6 Monate beträgt 40, 44, 50, 48, 50 und 52. Der viermonatige Gleitende Durchschnitt im fünften Monat ist: (44 50 48 50) / 4 oder 48. Am Ende des sechsten Monats ist der gleitende 4-Monatsdurchschnitt (50 48 50 52) / 4 oder 50. Technische Analysten verwenden häufig gleitende Durchschnittswerte, um die Entwicklung der Aktienkurse zu ermitteln. Siehe auch 200-Tage gleitenden Durchschnitt. Gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt der Wertpapierkurse ist ein Durchschnitt, der regelmäßig neu berechnet wird, indem man den jüngsten Preis addiert und den ältesten fällt. Zum Beispiel, wenn Sie einen 365 Tage gleitenden Durchschnitt am Morgen des 30. Juni sah, wäre der jüngste Preis für den 29. Juni, und die älteste wäre für den 30. Juni des Vorjahres. Am nächsten Tag wäre der jüngste Kurs für den 30. Juni und der älteste für den vorigen Juli 1. Der Anleger kann den gleitenden Durchschnitt einer individuellen Sicherheit über einen kürzeren Zeitraum, wie 5, 10 oder 30 Tage, anwenden Bestimmen eine gute Zeit zu kaufen oder zu verkaufen, dass die Sicherheit. Zum Beispiel könnten Sie entscheiden, dass eine Aktie, die über seinem 10-Tage-gleitenden Durchschnitt handelt, ein guter Kauf ist oder dass seine Zeit zu verkaufen, wenn eine Aktie unter seinem 10-Tage gleitenden Durchschnitt handelt. Je länger die Zeitspanne, desto weniger volatil ist der Durchschnitt. Aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie In der Statistik und Signalverarbeitung. Autoregressive gleitende Durchschnitt (ARMA) Modelle. Manchmal als Box-Jenkins-Modelle nach der iterativen Box-Jenkins-Methode, die gewöhnlich verwendet wird, um sie zu schätzen, werden typischerweise auf Zeitreihendaten angewendet. Bei einer Zeitreihe von Daten Xt. Ist das ARMA-Modell ein Werkzeug, um die zukünftigen Werte in dieser Serie zu verstehen und zu prognostizieren. Das Modell besteht aus zwei Teilen, einem autoregressiven (AR) Teil und einem gleitenden Durchschnitt (MA) Teil. Das Modell wird gewöhnlich als das ARMA (p, q) - Modell bezeichnet, wobei p die Ordnung des autoregressiven Teils und q die Ordnung des gleitenden Mittelteils (wie nachstehend definiert) ist. Bearbeiten Autoregressives Modell Die Notation AR (p) bezieht sich auf das autoregressive Modell der Ordnung p. Das AR (p) - Modell wird geschrieben Ein autoregressives Modell ist im Wesentlichen ein allpoliger unendlicher Impulsantwortfilter mit einer zusätzlichen Interpretation, die auf ihn gelegt wird. Einige Einschränkungen sind auf den Werten der Parameter dieses Modells notwendig, damit das Modell stationär bleibt. Beispielsweise sind Prozesse im AR (1) - Modell mit 1 1 nicht stationär. Bearbeiten Bewegliches Durchschnittsmodell Die Notation MA (q) bezieht sich auf das gleitende Durchschnittsmodell der Ordnung q: Autoregressives gleitendes Durchschnittsmodell bearbeiten Die Notation ARMA bezieht sich auf das Modell mit p autoregressiven Terme und q gleitenden Durchschnittstermen. Dieses Modell enthält die Modelle AR (p) und MA (q), Anmerkung zu den Fehlertermen N (0, 2), wobei 2 die Varianz ist. Diese Annahmen können geschwächt werden, aber dies wird die Eigenschaften des Modells ändern. Insbesondere eine Änderung der i. i.d. Annahme würde einen ziemlich grundlegenden Unterschied machen. Bearbeiten Spezifikation in Bezug auf den Lag-Operator In einigen Texten werden die Modelle in Bezug auf den Lag-Operator L spezifiziert. In diesem Fall ist das AR (p) - Modell gegeben durch wobei das Polynom repräsentiert wird Das MA (q) - Modell ist gegeben durch wobei das Polynom repräsentiert Schließlich wird das kombinierte ARMA-Modell (p. Q) Notation Einige Autoren, darunter Box, Jenkins amp Reinsel (1994) verwenden eine andere Konvention für die Autoregressionskoeffizienten. Dies ermöglicht es, dass alle Polynome, die den Lag-Operator involvieren, in einer ähnlichen Form überall auftreten. Somit würde das ARMA-Modell als edit geschrieben werden. Anpassungsmodelle ARMA-Modelle können im allgemeinen nach Auswahl von p und q durch kleinste Quadrate Regression angepaßt werden, um die Werte der Parameter zu finden, die den Fehlertermin minimieren. Es wird allgemein als gute Praxis angesehen, die kleinsten Werte von p und q zu finden, die eine annehmbare Anpassung an die Daten liefern. Für ein reines AR-Modell können die Yule-Walker-Gleichungen verwendet werden, um einen Fit bereitzustellen. Bearbeiten Implementierungen in Statistikpaketen bearbeiten Anwendungen ARMA ist geeignet, wenn ein System eine Funktion einer Reihe von nicht beobachteten Schocks (die MA-Teil) Klärung benötigt sowie sein eigenes Verhalten ist. Beispielsweise können Aktienkurse durch fundamentale Informationen erschüttert werden und technische Trend - und Mittelwert-Reversionseffekte durch Marktteilnehmer aufweisen. Edit Generalisierungen Die Abhängigkeit von X t von vergangenen Werten und den Fehlertermen t wird linear angenommen, sofern nicht anders angegeben. Wenn die Abhängigkeit nichtlinear ist, wird das Modell spezifisch als nichtlineares gleitendes Mittel (NMA), nichtlineares autoregressives (NAR) oder nichtlineares autoregressives gleitendes Durchschnittsmodell (NARMA) bezeichnet. Autoregressive gleitende Durchschnittsmodelle können auf andere Weise verallgemeinert werden. Siehe auch autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) Modelle und autoregressive integrierte Moving Average (ARIMA) Modelle. Wenn mehrere Zeitreihen montiert werden sollen, kann ein ARIMA-Modell (oder VARIMA-Modell) eingebaut werden. Wenn die in Frage stehenden Zeitreihen langes Gedächtnis aufweisen, kann die gebrochene ARIMA (FARIMA, manchmal auch als ARFIMA bezeichnet) Modellierung geeignet sein: siehe Autoregressive fractionally integrierten gleitenden Durchschnitt. Wenn die Daten saisonale Effekte enthalten, kann sie durch eine SARIMA (saisonale ARIMA) oder ein periodisches ARMA-Modell modelliert werden. Eine weitere Verallgemeinerung ist das multiskalige autoregressive (MAR) Modell. Ein MAR-Modell wird durch die Knoten eines Baums indexiert, während ein autoregressives Standardmodell (diskrete Zeit) durch Ganzzahlen indiziert wird. Siehe multiscale autoregressive Modell für eine Liste von Referenzen. Beachten Sie, dass das ARMA-Modell ein univariates Modell ist. Erweiterungen für den multivariaten Fall sind die Vector Autoregression (VAR) und Vector Autoregression Moving-Average (VARMA). (ARMAX-Modell) Die Notation ARMAX (p. Q. B) bezieht sich auf das Modell mit p autoregressiven Terme, q gleitenden Mittelwerten und b eXogenen Eingaben. Dieses Modell enthält die Modelle AR (p) und MA (q) sowie eine lineare Kombination der letzten b Ausdrücke einer bekannten und externen Zeitreihe d t. Es ist gegeben durch: Einige nichtlineare Varianten von Modellen mit exogenen Variablen wurden definiert: siehe zum Beispiel nichtlineares autoregressives exogenes Modell. Bearbeiten Siehe auch Bearbeiten Gwilym M. Jenkins. Und Gregory C. Reinsel. Zeitreihenanalyse: Prognose und Kontrolle. dritte Edition. Prentice-Hall, 1994. Mühlen, Terence C. Zeitreihen-Techniken für Ökonomen. Cambridge University Press, 1990. Percival, Donald B. und Andrew T. Walden. Spektralanalyse für physikalische Anwendungen. Cambridge University Press, 1993. Pandit, Sudhakar M. und Wu, Shien-Ming. Zeitreihen und Systemanalyse mit Anwendungen. John Wiley amp Sons, Inc. 1983.