Moving genomsnittet skattning

Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la rger intervallet desto mer topparna och dalarna utjämnas. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Flyttande medelvärde - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Som ett SMA-exempel, överväga en säkerhet med följande stängningspriser över 15 dagar. Veck 1 5 dagar 20, 22, 24, 25, 23.Veek 2 5 dagar 26, 28, 26, 29, 27.Veek 3 5 dagar 28, 30, 27, 29, 28 . En 10-dagars MA skulle genomsnittliga slutkurserna för de första 10 dagarna som första datapunkt. Nästa datapunkt skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och ta medeltalet, och så vidare, som visas nedan. Som tidigare noterat lagrar MAs nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priser, ju längre tidsperioden för MA, desto större fördröjning. Således kommer en 200-dagars MA att ha en mycket större grad av fördröjning än en 20-dagars MA eftersom den innehåller priser för de senaste 200 dagarna. Den längd som MA ska använda beror på handelsmålen, med kortare MAs som används för korttidshandel och långsiktig MAs mer lämpade för långsiktiga investerare 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare, med raster över och under detta glidande medelvärde anses vara viktiga handelssignaler. MAs ger också viktiga handelssignaler på egen hand eller när två genomsnitt Korsa över En stigande MA indikerar att säkerheten är i en uptrend medan en minskande MA indikerar att den är i en downtrend På liknande sätt är uppåtgående momentum bekräftat med en haussead crossover som uppstår när en kortsiktig MA passerar över en längre sikt MA Downward Momentum bekräftas med en bearish crossover, som uppstår när en kortsiktig MA passerar under en längre sikt MA. Stata Data Analysis och Statistical Software. Nicholas J Cox, Durham University, Storbritannien Christopher Baum, Boston College. egen, Ma och dess Limitations. Stata s mest uppenbara kommandot för att beräkna glidande medelvärden är ma-funktionen av egen. Med ett uttryck skapar det en - period glidande medelvärdet av det uttrycket. Som standard tas det 3 måste vara udda. , Som den manuella inmatningen indikerar, kan egen ma inte kombineras med varlist och av den anledningen är den inte tillämplig på paneldata. Den står i alla fall utanför uppsättningen kommandon som är specifikt skrivna för tidsserier, se tidsserier För detaljer. Alternativa tillvägagångssätt. För att beräkna glidande medelvärden för paneldata finns det åtminstone två val. Båda beror på att datasetet har ställts in på förhand. Detta är mycket värt att göra, inte bara kan du spara dig upprepade gånger och specificera panelvariabel och tidsvariabel men Stata beter sig smart med några luckor i data.1 Skriv din egen definition med hjälp av generera. Använda tidsserieoperatörer som L och F ger definitionen av glidande medelvärde som argumentet för ett genererat uttalande Om du gör det här är du, Naturligtvis inte begränsat till lika viktiga, obetalda, centrerade glidmedelvärden beräknade av egen ma. Exempelvis skulle lika viktiga tre-glidande medelvärden ges av och vissa vikter kan lätt specificeras D. You kan givetvis ange ett uttryck som logg myvar istället för ett variabelt namn som myvar. En stor fördel med detta tillvägagångssätt är att Stata automatiskt gör det rätta för paneldataledande och försvagade värden i paneler Precis som logiken dikterar att de borde vara Den mest anmärkningsvärda nackdelen är att kommandoraden kan bli ganska lång om det rörliga genomsnittet innefattar flera termer. Ett annat exempel är ett ensidigt rörligt medelvärde baserat endast på tidigare värden. Det kan vara användbart för att generera en Adaptiv förväntning på vilken variabel kommer att baseras uteslutande på information hittills vad kan någon förutspå för den aktuella perioden baserat på de fyra senaste värdena, med hjälp av ett fast viktningsschema. En 4-perioders fördröjning kan användas speciellt vanligen med kvartalsvisa tidsserier. Egen, filtrera från SSC. Use det användarskrivna egenfunktionsfiltret från egenmore-paketet på SSC I Stata 7 uppdaterat efter den 14 november 2001 kan du installera detta paket by. after vilken hjälp Egenmore pekar på detaljer om filter De två exemplen ovan skulle göras. I denna jämförelse är genereringsmetoden kanske mer genomskinlig, men vi kommer att se ett exempel på motsatsen i ett ögonblick. Lagsna är en numlist leder är negativa lags i detta fall -1 1 expanderar till -1 0 1 eller led 1, lag 0 , lag 1 Samma ficienter, en annan numlist, multiplicera motsvarande släp eller ledande objekt i det här fallet är dessa poster myvar och Effekten av normaliseringsalternativet är att skala varje koefficient med summan av koefficienterna så att coef 1 1 1 normaliserar är ekvivalent med koefficienterna 1 3 1 3 1 3 och coef 1 2 1 normalisera motsvarar koefficienterna 1 4 1 2 1 4.Du måste ange inte bara lags men även koefficienterna Eftersom egen ma ger lika viktat fall, huvudargument för egen, filter är att stödja det ojämnt viktiga fallet, för vilket du måste ange koefficienter Det kan också sägas att förplikta användarna att specificera koefficienter är ett litet extra tryck på dem för att tänka på vilka koefficienter de vill ha. för lika vikter är vi gissning, enkelhet, men lika vikter har äckliga frekvensdomänegenskaper, för att bara nämna ett övervägande. Det tredje exemplet ovan kan vara vilket som helst är så komplicerat som genereringsmetoden. Det finns fall där egen , filtrerar ger en enklare formulering än att generera Om du vill ha ett nio-termins binomialfilter, vilka klimatologer tycker är användbara, så är det kanske mindre hemskt än, och lättare att få rätt än. Bara som med genereringsmetoden fungerar egen filter korrekt med paneldata Faktum är att det som sagt ovan beror på datasetet som har ställts in tidigare. En grafisk spets. Efter att ha beräknat dina glidande medelvärden kommer du förmodligen att vilja se på ett diagram. Det användarskrivna kommandot tsgraph är smart om dataset för dataset Installera det i en aktuell Stata 7 av ssc inst tsgraph. Vad sägs om att subsätta med if. None av ovanstående exempel använder sig av om begränsningar. Egentligen, ma tillåter inte att anges. Ibland kan människor wa nt att använda om vid beräkning av glidande medelvärden men användningen är lite mer komplicerad än vad som vanligtvis är. Vad skulle du förvänta dig av ett glidande medelvärde beräknat med om Låt oss identifiera två möjligheter. Vilken tolkning jag vill inte se några resultat för de uteslutna observationerna. Stort tolkning Jag vill inte ens att du ska använda värdena för de uteslutna observationerna. Här är ett konkret exempel Antag till följd av vissa om villkoret är observationer 1-42 men inte observationer 43 på Men det glidande genomsnittet för 42 beror bland annat på värdet för observation 43 om medelvärdet sträcker sig bakåt och framåt och är av längd åtminstone 3 och det kommer också att bero på några av observationerna 44 och vidare under vissa omständigheter. Vi antar att de flesta skulle gå för den svaga tolkningen, men om det är korrekt, själv, stödjer inte filtret om du antingen alltid kan ignorera vad du inte vill eller ens ställa in oönskade värden att sakna efteråt b y använder ersättning. Anmärkning om saknade resultat i seriens ändar. Eftersom rörliga medelvärden är funktioner av lags och leads, producerar ma saknas där lags och leads inte existerar, i början och slutet av serien. Ett alternativ nomiss tvingar beräkningen av kortare, ocenterade glidmedel för svansarna. Däremot genererar eller skapar inte heller filter, eller tillåter, något speciellt för att undvika att missa resultat. Om något av de värden som behövs för beräkning saknas, saknar det resultatet är upp till användarna att bestämma om och vilken korrigering som krävs för sådana observationer, förmodligen efter att ha tittat på datasetet och med tanke på vilken underliggande vetenskap som kan bäras.