Média Móvel Ponderada Linearmente DEFINIÇÃO da Média Móvel Ponderada Linearmente Um tipo de média móvel que atribui uma maior ponderação aos dados de preços recentes do que a média móvel simples comum. Esta média é calculada tomando-se cada um dos preços de fechamento durante um determinado período de tempo e multiplicando-os pela sua certa posição na série de dados. Uma vez que a posição dos períodos de tempo foram contabilizados, eles são somados e divididos pela soma do número de períodos de tempo. Por exemplo, em uma média móvel linearmente ponderada de 15 dias, o preço de fechamento de hoje é multiplicado por 15, ontem por 14, e assim por diante até o dia 1 no intervalo de períodos é atingido. Estes resultados são então adicionados em conjunto e divididos pela soma dos multiplicadores (15 14 13, 3 2 1 120). A média móvel linearmente ponderada foi uma das primeiras respostas a colocar uma maior importância em dados recentes. A popularidade desta média móvel foi diminuída pela média móvel exponencial. Mas não obstante ainda prova ser muito useful. This é uma pergunta básica em Box-Jenkins MA modelos. Como eu entendo, um modelo de MA é basicamente uma regressão linear de valores de séries temporais Y contra termos de erro anteriores et. E. Isto é, a observação Y é primeiro regredida contra os seus valores anteriores Y. Y e depois um ou mais valores de Y - hat são usados como os termos de erro para o modelo MA. Mas como os termos de erro são calculados em um modelo ARIMA (0, 0, 2) Se o modelo MA é usado sem uma parte autorregressiva e, portanto, sem valor estimado, como posso ter um termo de erro perguntado Apr 7 12 at 12:48 MA Model Estimation: Vamos supor uma série com 100 pontos de tempo, e dizer que isso é caracterizado por MA (1) modelo sem intercepto. Então o modelo é dado por ytvarepsilont-thetavarepsilon, quad t1,2, cdots, 100quad (1) O termo de erro aqui não é observado. Assim, para obter isto, Box et al. Análise de Séries Temporais: Previsão e Controle (3ª Edição). Página 228. Sugerem que o termo de erro é computado recursivamente por, então o termo de erro para t1 é, varepsilon y thetavarepsilon Agora não podemos calcular isto sem conhecer o valor de theta. Assim, para obter isso, precisamos calcular a estimativa inicial ou preliminar do modelo, referir Box et al. Do referido livro, Secção 6.3.2 página 202, que tem sido mostrado que as primeiras q autocorrelações do processo MA (q) são diferentes de zero e podem ser escritas em termos dos parâmetros do modelo como rhokdisplaystylefrac theta1theta theta2theta cdotstheta thetaq quad K1,2, cdots, q A expressão acima forrho1, rho2cdots, rhoq nos termos theta1, theta2, cdots, thetaq, fornece q equações em q desconhecidos. As estimativas preliminares das thetas podem ser obtidas substituindo as estimativas rk por rhok na equação acima. Note-se que rk é a autocorrelação estimada. Há mais discussão na Seção 6.3 - Estimativas iniciais para os parâmetros. Por favor leia sobre isso. Agora, supondo que obtemos a estimativa inicial theta0.5. Então, varepsilon y 0.5varepsilon Agora, outro problema é que não temos valor para varepsilon0 porque t começa em 1, e por isso não podemos computar varepsilon1. Felizmente, existem dois métodos dois obter isso, verossimilhança condicional probabilidade incondicional de acordo com Box et al. Seção 7.1.3, página 227. Os valores de varepsilon0 podem ser substituídos a zero como uma aproximação se n for moderado ou grande, este método é Probabilidade Condicional. Caso contrário, é utilizada a Probabilidade Incondicional, em que o valor de varepsilon0 é obtido por retro-previsão, Box et al. Recomendamos este método. Leia mais sobre back-forecasting na Seção 7.1.4, na página 231. Depois de obter as estimativas iniciais eo valor de varepsilon0, então finalmente podemos prosseguir com o cálculo recursivo do termo de erro. Em seguida, o estágio final é estimar o parâmetro do modelo (1), lembre-se que esta não é mais a estimativa preliminar. Na estimativa do parâmetro theta, eu uso o procedimento de Estimação Não-Linear, particularmente o algoritmo de Levenberg-Marquardt, já que os modelos de MA são não-lineares em seu parâmetro. AllAverages - minha coleção de Médias Móveis Olá, Por favor, dê uma olhada na versão mais recente do bem conhecido indicador Média Mínima Exponencial MAMethod 2: Wilder - Wilder Média Móvel Exponencial MAMethod 3: LWMA - Média Móvel Moderada Linear MAMethod 4: SineWMA - Sine Média Móvel Ponderada MAMdodo 5: TriMA - Média Móvel Triangular MAMdodo 6: LSMA - Média Mínima de Movimento Quadrangular (ou EPMA, Linha de Regressão Linear) MAMdodo 7: SMMA - Alisada. Eu tenho uma versão deste indicador que conta os ângulos Ma e os colore em 3 cores. Ajuda ao incorporar o indicador em EA para negociar diferentes ângulos MA. No entanto, após MT4 ver 600 indicador agir todos funky nas paradas e no backtesting. Eu queria recodificar este para que ele também seria em 3 cores com, ma-ângulos, mas o método T3 não está funcionando. Quando eu uso MAMethod 11 indi apenas desaparecem.
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