Moving Average Regression

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Indicador de Regressão Linear O Indicador de Regressão Linear é usado para identificação de tendência e tendência seguindo de forma semelhante a médias móveis. O indicador não deve ser confundido com Linhas de Regressão Linear que são linhas retas instaladas em uma série de pontos de dados. O Indicador de Regressão Linear traça os pontos finais de toda uma série de linhas de regressão linear desenhadas em dias consecutivos. A vantagem do Indicador de Regressão Linear sobre uma média móvel normal é que ela tem menos atraso que a média móvel, respondendo mais rapidamente às mudanças de direção. A desvantagem é que é mais propenso a whipsaws. O Indicador de Regressão Linear é adequado apenas para negociação de tendências fortes. Os sinais são tomados de forma semelhante às médias móveis. Use a direção do Indicador de Regressão Linear para entrar e sair com um indicador de longo prazo como um filtro. Vá longo se o indicador de regressão linear virar para cima ou sair de um comércio curto. Ir curto (ou sair de um comércio longo) se o Indicador de Regressão Linear virar para baixo. Uma variação acima é entrar em negociações quando o preço cruza o Indicador de Regressão Linear, mas ainda sai quando o Indicador de Regressão Linear se torna negativo. Rato sobre legendas de gráfico para exibir sinais de negociação. Vá longo L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias enquanto o 300-dia está subindo Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias virar para baixo Vá longamente de novo em L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias virar para baixo Go long L quando o preço cruza acima de 100 dias de Regressão Linear Sair X quando o indicador de 100 dias se voltar para baixo Go long L quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias aparecer após o preço cruzado acima O Indicador de 100 dias Saia de X quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias se desligar. A divergência bearish no indicador adverte de uma reversão principal da tendência. Join Our Mailing List Leia o boletim informativo Colin Twiggsrsquo Trading Diary, que oferece análise fundamental da economia e análise técnica dos principais índices do mercado, ouro, petróleo bruto e forex.8.4 Modelos de média móvel Em vez de usar valores passados ​​da variável de previsão em uma regressão, O modelo de média móvel usa erros de previsão passados ​​em um modelo de regressão. Y e teta teta e dots theta e, onde et é ruído branco. Referimo-nos a isto como um modelo MA (q). É claro que não observamos os valores de et, então não é realmente regressão no sentido usual. Observe que cada valor de yt pode ser considerado como uma média móvel ponderada dos últimos erros de previsão. No entanto, os modelos de média móvel não devem ser confundidos com o alisamento médio móvel discutido no Capítulo 6. Um modelo de média móvel é usado para prever valores futuros, enquanto o alisamento médio móvel é usado para estimar o ciclo tendencial de valores passados. Figura 8.6: Dois exemplos de dados de modelos de média móvel com diferentes parâmetros. Esquerda: MA (1) com y t 20e t 0,8e t-1. Direita: MA (2) com y t e t - e t-1 0,8e t-2. Em ambos os casos, e t é normalmente distribuído ruído branco com média zero e variância um. A Figura 8.6 mostra alguns dados de um modelo MA (1) e um modelo MA (2). Alterando os parâmetros theta1, dots, thetaq resulta em diferentes padrões de séries temporais. Tal como acontece com modelos autorregressivos, a variância do termo de erro e só mudará a escala da série, não os padrões. É possível escrever qualquer modelo AR (p) estacionário como um modelo MA (infty). Por exemplo, usando a substituição repetida, podemos demonstrar isso para um modelo AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) amp phi12y phi1 e amp phi13y phi12e phi1 e amptext final Fornecido -1 lt phi1 lt 1, o valor de phi1k será menor à medida que k for maior. Assim, eventualmente, obtemos yt et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, um processo MA (infty). O resultado inverso é válido se impomos algumas restrições nos parâmetros MA. Em seguida, o modelo MA é chamado invertible. Ou seja, que podemos escrever qualquer processo de MA (q) invertível como um processo AR (infty). Modelos Invertiveis não são simplesmente para nos permitir converter de modelos MA para modelos AR. Eles também têm algumas propriedades matemáticas que torná-los mais fáceis de usar na prática. As restrições de invertibilidade são semelhantes às restrições de estacionaridade. Para um modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para um modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1-theta2 lt 1. Condições mais complicadas mantêm-se para qge3. Novamente, R irá cuidar dessas restrições ao estimar os modelos.