Gleitender Durchschnitt Als Abhängige Variable

Ich habe eine Zeitreihe, die ich als Antwort in einem Regressionsmodell verwenden möchte. Das Problem ist, dass ich vermute, dass die Änderungen in dieser Variable auf einen Stichprobenfehler zurückzuführen sein könnten. Infolgedessen verursachte ich einen gleitenden Durchschnitt dieser Zeitreihe, um die Erschütterungen zu glätten. Ich erwäge jetzt, dieses als die Antwort in meinem Regressionsmodell und nicht die ursprüngliche Reihe zu verwenden. Hinweis: Ich bin nicht der Aufbau eines ARMA-Modells. Meine Prädiktoren sind auch Zeitreihen wie Medienausgaben und Verbrauchervertrauenswerte. Sie sollten die Form der Polynome (Zähler und Nenner) für den Fehler zu identifizieren, wie es eine AR-Struktur oder eine MA-Struktur oder eine Kombination dieser beiden sein kann. Eine Möglichkeit (nicht notwendigerweise optimal) ist es, eine Übertragungsfunktion mit einem weißen Rauschfehler (d. h. kein ARIMA) zu leiten und dann eine mögliche ARIMA-Struktur aus den Resten zu identifizieren. Ndash IrishStat Dez 8 14 am 15: 09Variable Index Dynamischer mittlerer variabler Index Dynamischer mittlerer technischer Indikator (VIDYA) wurde von Tushar Chande entwickelt. Es ist ein originelles Verfahren zur Berechnung des Exponential Moving Average (EMA) mit der sich dynamisch verändernden Mittelungsperiode. Die Zeitdauer der Mittelung hängt von der Marktvolatilität ab, da das Maß der Volatilität der Chande Momentum Oscillator (CMO) gewählt wurde. Dieser Oszillator misst das Verhältnis zwischen der Summe der positiven Inkremente und der Summe der negativen Inkremente für eine bestimmte Periode (CMO-Periode). Der CMO-Wert wird als Verhältnis zum Glättungsfaktor EMA verwendet. Daher muss VIDYA Parameter einrichten: Zeitraum der CMO und Zeitraum der EMA. Anwendung In der Regel wird nicht VIDYA selbst in Trading-Systemen verwendet, sondern seine obere und untere Grenze (Oberband-Amp-Lower-Band), die durch N über und unter VIDYA. Die Interpretation des Indikators für den Empfang von Handelssignalen in dieser Form erfolgt ähnlich wie bei Bollinger Bandsreg. Berechnung Der Standard-Exponentialbewegungsdurchschnitt wird nach folgender Formel berechnet: EMA (i) F EMA (i-1) (1-F) F 2 (PeriodEMA1) Glättungsfaktor PeriodEMA EMA Mittelungszeitraum (i) Strom Preis EMA (i-1) früheren Wert von EMA. Der Wert von Variable Index Dynamic Average wird analog zu CMO berechnet: VIDYA (i) F ABS (CMO (i)) VIDYA (i-1) (1 - F ABS (CMO (i))) ABS (CMO (i)) absoluter Stromwert Chande Momentum-Oszillator VIDYA (i-1) vorheriger Wert von VIDYA. Der Wert von CMO wird gemäß der folgenden Formel berechnet: CMO (i) (UpSum (i) - DnSum (i)) (UpSum (i) DnSum (i)) UpSum (i) aktuelle Summe positiver Preisschritte für den Zeitraum DnSum (i) aktuelle Summe der negativen Preisschritte für den Zeitraum. . Einführung in die Variable Moving Average Technische Indikator Zugriff auf die Variable Moving Average technische Indikator über die Forex-Plattform: tracking. leadfinanceSH3m Entwickelt von Tushar S. Chande in den frühen 90er Jahren haben VIDYA (1992) und die VMA (1995) variable Glättungskonstanten auf Basis von Verschiedene Massnahmen der Marktvolatilität Variable Moving Averages verwenden den Chandes Momentum Oscillator, um die Marktvolatilität zu messen (anstatt die Standardabweichung wie die VIDYA zu verwenden). Der VMA hat eine höhere Sensitivität, wenn die Daten eine höhere Volatilität aufweisen, die Performance im Handelsbereich verbessern und Instanzen der Trendumkehr erkennen (VI) VMA (1)) 2 (N 1) VI Volatilitätsindex N Glättungszeitraum VMA (1) Vorheriger VMA-Wert Für die VMA ist VI Basierend auf dem Chande-Momentum-Oszillator-Wert (während für VIDYA VI auf einer Berechnung der Standardabweichung basiert). Die Formel für VI innerhalb des VMA überspringt den Schritt des Multiplizierens mit 100, wobei die Balken einen absoluten Wert anzeigen, da CMO im Bereich von -100 bis 100 liegt: VI (Su - Sd) Su (Summe) Summe der Differenz zwischen dem Strom Schließen und vorherige Schließungen an Tagen mit positiver Kursbewegung innerhalb des gewählten Zeitraums (typischerweise 9 Tage) Sd (Summe unten) Summe der Differenz zwischen aktuellem Schließen und vorherigem Schließen an Tagen mit negativer Kursbewegung innerhalb des gewählten Zeitraums DOLMETSCHUNG VMA Die meisten gleitenden Mittelwerte können die Spanne von Perioden, die innerhalb eines Volatilitätsindex betrachtet werden, nicht ändern, was die VMA zu einem nützlichen Kontrapunkt für Durchschnittswerte mit festen Perioden macht. Grundsätzliche Prinzipien: - VHG verlangsamt die Vermeidung von Peitschenschwänzen VMA-Geschwindigkeiten schneller vorantreiben, um Preisbewegungen besser nachzuvollziehen - Verwenden Sie innerhalb eines sich entwickelnden Trends, um langsamere Durchschnittswerte zu erzielen oder solche, die eine große Verbreitung von Daten erfordern Unter Berücksichtigung einer kürzeren Ausbreitung von Daten Setzen Sie Ihre N-Wert sorgfältig: höher N bedeutet, dass die VMA wird exponentiell langsamer zu bewegen, so dass ein Trend Markt profitiert von einem niedrigeren N, während höhere N-Werte gut in der Handelsspanne gut Bestes in Zeiten der wechselnden Volatilität verwendet (Veränderung des VI-Wertes), da andere Durchschnittswerte sich nicht innerhalb eines dreistufigen Crossover-Handelsschemas (zusammen mit verschiedenen Bewegungsdurchschnitten oder mit unterschiedlichen Perioden und N Werten) anpassen werden: - Kaufen, wenn ein kürzerer Zeitraum eine längere Periode überschreitet Durchschnitt von unten - Verkauf, wenn ein kürzerer Periodendurchschnitt einen längeren Periodendurchschnitt von oben überschreitet - Lange Positionssignale, wenn der Kurs überdurchschnittlich ist, Kurspositionssignale, wenn der Kurs unter den Durchschnittswerten liegt Immer neben der eigentlichen Kursentwicklung beachten Trotz unterschiedlichem Zeitraum und Schwerpunkt Jüngsten Daten in Zeiten der Volatilität ist die VMA immer noch ein nachlaufender Indikator wie jeder andere gleitende Durchschnitt