Entschuldigen Sie mich für die Frage. Ich lese Vorhersage Prinzipien und Praxis von Rob J Hyndman. I m stecken auf diesem Kapitel, die kurz erklärt, wie ein gleitender Durchschnitt funktioniert. Der Grund ist, dass ich nicht verstanden, wie die e mit k in 1 q aussehen An der Formel an der Link oben berechnet werden. Ich möchte eine einfache lineare Regression mit kleinsten min Quadrate auf die Fehler zwischen den Prognosen und die realen Werte gelten, aber ich war nicht in der Lage zu verstehen, welcher Wert ist, um diese Fehler zuzuordnen Wie kann ich handeln, um sie zu erhalten. Danke im Voraus. Die Fehlertermine für den MA-Teil eines ARIMA-Modells werden in der Regel als Teil der Schätzroutine erzeugt - und sind gleich der Differenz zwischen dem beobachteten Wert und dem angepassten Wert Das bedeutet. A können Sie einfach einfache lineare Regression verwenden, um Ihr Modell zu schätzen - die Werte der Fehlerbegriffe hängen von den Koeffizienten Ihres Modells ab - also können Sie die Fehlerbegriffe in einer Regression einfügen, um diese Koeffizienten zu erzeugen. Wenn Sie ein Modell verwenden Generiert auf einem Satz von Daten, um Prognosen für einen anderen Satz von Daten zu erhalten - mit einer Methode vergleichbar mit den einstufigen Prognosen, die Professor Hyndman auf seinem Blog hier beschreibt, ist wahrscheinlich der einfachste Weg, um diese zu bekommen. Wenn Sie die Werte generieren möchten Zu verstehen, die Mathematik von dem, was los ist - es ist in der Regel ziemlich einfach, Dinge in einer Kalkulationstabelle zu berechnen Berechnen Sie Ihre Prognose für Zeitraum 1 Subtrahieren Sie die Prognose aus dem realen Wert für diesen Zeitraum, um den Fehler für Zeitraum 1 zu generieren Verwenden Sie diesen Fehler für Periode Eine zusammen mit anderen relevanten Daten, um die Prognose für die Periode zwei zu berechnen - und so weiter Wenn Sie Ihre Kalkulationstabelle richtig einrichten - das kann einfach die Erstellung der entsprechenden Formeln einmal, dann kopieren sie eine Spalte, um Ihre Werte zu erhalten. In jedem Fall - Es ist wahrscheinlich besser zu denken, Ihre Prognosen mit Ihren Vorhersagen über etwas wie die Mean Absolute Scaled Error, oder eine andere Technik, die evaulates, wie nah Ihre Modellprojektionen sind, um die tatsächlichen Werte in den Daten gesehen Eine einfache lineare Regression der realen Werte auf den Projektionen ist nicht eine großartige Möglichkeit, dies zu tun - es gibt dir einen Vergleichswert, aber nicht zwischen deiner Projektion und dem Wert, sondern eine lineare Transformation deiner Funktion und den Wert. Sicherlich, wenn du die lineare Regression machst und du Erhalten einen Intercept-Koeffizienten, der nicht gleich oder zumindest nahe Null ist - oder ein Steigungskoeffizient, der nicht gleich oder zumindest nahe bei einem ist, ist ein Zeichen für ein wesentliches Problem mit Ihrem Modell, egal wie gut die Güte der Passform ist Statistiken sind von der Regression. answered 6. November 14 bei 23 14.Moving Linear Regression. Die bewegte lineare Regression Indictor ist ein großes kleines Werkzeug, das Ihnen helfen kann, in und aus dem Markt schneller Es gibt zwei Hauptarten der linearen Regression der linearen Regression Trend Linie und die bewegte lineare Regression. Both verwenden Sie die kleinste Quadrate-Methode, um bestimmte Punkte zu plotten Das bedeutet einfach, minimieren die Distanz zwischen zwei Punkten, um Ihnen den kleinsten Wert Obwohl es sieht aus wie ein gleitender Durchschnitt auf ein Diagramm, reagiert es viel Schneller Ein Blick auf das Diagramm unten. Großer Jährlicher prozentiger Fall im Dow Jones. Der größte jährliche Rückgang im Dow Jones Industrial Average fand statt, als der Durchschnitt bei 77 90 Punkten am 31. Dezember 1931 geschlossen wurde. Dies war 52 6 niedriger als bei der Anfang des Jahres Quelle Guinness World Records. Es gibt viele Möglichkeiten für die Verwendung einer bewegten linearen Regression, aber die häufigste ist, wenn es kreuzt einige andere Durchschnitt. Als Beispiel, richten Sie Ihre Charts mit einem 12 Periode einfachen gleitenden Durchschnitt der Höhen Und eine 12 Periode einfach gleitenden Durchschnitt der Tiefs Dann setzen Sie die bewegte lineare Regression auf 21.Wenn die 21 Periode bewegt lineare Regression über die 12 Periode gleitenden Durchschnitt der Höhen kreuzt, die ein Kaufsignal erzeugt Wenn die 21 Periode lineare Regression kreuzt unten Die 12 Periode einfach gleitenden Durchschnitt der Höhen, das ist die Ausfahrt Das Gegenteil gilt für kurze Trades Schauen Sie sich die nächste Chart an. Der Nachteil der Verwendung der bewegten linearen Regression ist, dass, wenn Sie irgendeine Art von Filter verwenden, ist es anfällig Zu einer Menge von whipsaw Die kleine 12-Periode-Kanal hilft, etwas davon weg zu nehmen, aber Sie könnten auch mit der Verwendung von RSI, MACD oder stochastischen als Filter. Economic Kalender Begriff s. PPI Relevanz Dies ist wichtig 4 Skala von 1-5 Source US Abteilung für Arbeit, Bureau of Labor Statistiken Geplante Freigabe Zeit Informationen auf den Vormonat veröffentlicht um 8 30 ET um den 11. eines jeden Monats. Produkt Preisindex misst die Preise der Waren auf der Großhandelsebene Die drei Hauptkategorien, aus denen sich die PPI sind grob , Zwischen-und fertig, die wichtigste davon ist der fertige Waren-Index Dies ist der Preis von Waren, die bereit sind, zum Verkauf an den Benutzer. Buy On Close Um am Ende einer Trading Session kaufen. Kabinett Handel Ermöglicht Optionen Trader zu Enge tiefe Out-of-the-money Optionen durch den Handel der Option zu einem Preis gleich ein halbes Tick Auch bekannt als CAB. CFTC Die Commodities Futures Trading Commission Reguliert die Rohstoffe Futures-Industrie in der U. Stop Orde r Eine Bestellung platziert Über oder unter dem aktuellen Marktpreis zu schützen weiter verliert. Die Schließung Der letzte Schlusskurs oder Bereich am Ende eines Trading Session in einem bestimmten Markt Für Märkte, die 24 Stunden sind, bedeutet es in der Regel das Ende der 24 Stunden Zeitraum. Best Grüße Mark McRae. Information, Diagramme oder Beispiele, die in dieser Lektion enthalten sind, dienen nur der Veranschaulichung und Bildungszwecken. Es sollte nicht als Rat oder eine Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren oder Finanzinstrumenten angesehen werden. Wir können und können keine Anlageberatung anbieten Für weitere Informationen Bitte lesen Sie unseren Haftungsausschluss. Um DRUCKEN oder speichern Sie eine Kopie dieser Lektion im PDF-Format klicken Sie einfach auf den PRINT-Link Dies öffnet die Lektion in einem PDF-Format, die Sie dann DRUCKEN können Wenn Sie mit PDF nicht vertraut sind oder nicht eine kostenlose Kopie haben Von Arobat Reader siehe Anleitung. Linear Regression Indicator. The Linear Regression Indicator wird für Trend Identifikation und Trend folgen in ähnlicher Weise zu gleitenden Durchschnitten verwendet werden Die Indikator sollte nicht mit Linear Regression Lines, die gerade Linien an einer Reihe von Datenpunkten sind verwechselt werden Der lineare Regressionsindikator zeichnet die Endpunkte einer ganzen Reihe von linearen Regressionslinien auf, die an aufeinanderfolgenden Tagen gezeichnet werden. Der Vorteil des linearen Regressionsindikators gegenüber einem normalen gleitenden Durchschnitt liegt darin, dass er weniger Verzögerung hat als der gleitende Durchschnitt und reagiert schneller auf Richtungsänderungen Nachteil ist, dass es anfälliger für whipsaws. Colin Twiggs wöchentliche Überprüfung der globalen Wirtschaft wird Ihnen helfen, Marktrisiken zu identifizieren und verbessern Sie Ihre timing. The Linear Regression Indicator ist nur geeignet für den Handel starke Trends Signale werden in ähnlicher Weise zu gleitenden Durchschnitten genommen Verwenden Sie die Richtung der Linear Regression Indicator, um Trades mit einem längerfristigen Indikator als Filter einzugeben und zu verlassen. Go lange, wenn die Linear Regression Indicator auftaucht oder beenden Sie einen kurzen Handel. Go kurz oder verlassen Sie einen langen Handel, wenn die Linear Regression Indicator dreht Down. Eine Variation auf dem oben genannten ist, um Trades einzugeben, wenn der Preis den Linear Regression Indicator kreuzt, aber immer noch beendet, wenn die Linear Regression Indicator ausschaltet. Goldman Sachs wird mit 100-Tage Linear Regression Indicator und 300-Tage Linear Regression Indicator als verwendet Ein Trend-Filter. Mouse über Diagramm-Beschriftungen, um Trading-Signale anzuzeigen. Go lange L, wenn der Preis über die 100-Tage-Linear Regression Indicator, während die 300-Tage steigt. Exit X, wenn die 100-Tage Linear Regression Indicator dreht sich. Go lange Wieder bei L, wenn der Preis über den 100-tägigen Linear Regressionsindikator übergeht. Exit X, wenn die 100-Tage-Linear Regressionsanzeige nach unten geht. Go lange L, wenn der Preis über 100-Tage-Linear Regression. Exit X kreuzt, wenn die 100-Tage-Anzeige dreht Down. Go lange L, wenn die 300-Tage-Linear Regression Indicator auftaucht, nachdem Preis über den 100-Tage-Indikator gekreuzt. Exit X, wenn die 300-Tage-Linear Regression Indikator abschaltet Bearish Divergenz auf dem Indikator warnt vor einer großen Trendumkehr.
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