Media Movil: gleitende durchschnittliche Wikipedia
Dann können Sie eine Messformel schreiben, um den aktuellen Datumswert als Bedingung für Schleifenabschlussdatensätze zu extrahieren und kumulative Ergebnisse zu erhalten. Die Auswirkungen des verwendeten Filters sollten verstanden werden, um eine angemessene Wahl zu treffen. In diesem Punkt wird in der französischen Version dieses Artikels die spektralen Effekte von 3 Arten von Mitteln erörtert. Im allgemeineren Fall wird der Nenner immer die Summe der einzelnen Gewichte sein.
Wenn die verwendeten Daten nicht um den Mittelwert sind, bleibt ein einfacher gleitender Durchschnitt hinter dem neuesten Datum um die Hälfte der Stichprobenbreite. Eine SMA kann auch überproportional durch alte Datenabläufe oder neue Daten beeinflusst werden. Ein Merkmal der SMA ist, dass wenn die Daten eine regelmäßige Schwankung aufweisen, die Anwendung eines SMA dieser Zeitraum diese Variation beseitigt. Außerhalb der Finanzwelt haben gewichtete Laufen viele Formen und Anwendungen. Der Die Grafik rechts zeigt, wie die Gewichte von höchstem Gewicht für die neuesten Daten auf Null abnehmen.
Es wird auch in der Ökonomie verwendet, um das Bruttoinlandsprodukt, die Beschäftigung oder andere makroökonomische Zeitreihen zu untersuchen. Mathematisch ist ein gleitender Durchschnitt eine Art Faltung und kann daher als Beispiel für einen Tiefpassfilter angesehen werden, der bei der Signalverarbeitung verwendet wird. Bei Verwendung mit Nicht-Zeit-Seriendaten filmt eine gleitende Durchschnittskomponenten ohne spezifische Verbindung zur Zeit, obwohl typischerweise eine Art von Reihenfolge impliziert wird. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt, der auch als exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet wird, ist ein unendlicher Impulsantwortfilter erster Ordnung, der Gewichtungsfaktoren anwendbar angewendet wird, die exponentiell abnehmen. Die Gewichtung für jedes ältere Datum nimmt exponentiell ab und erreicht niemals Null.
Moving Median
Es kann mit den Gewichten im Exponential verglichen werden gleitender Durchschnitt, der folgt. Es ist auch möglich, eine laufende Gesamtsumme der Daten sowie die Anzahl der Punkte zu speichern und die Gesamtsumme durch die Anzahl der Punkte zu trennen, um die CA jedes Mal zu erhalten, wenn ein neues Datum eintrifft. Bei einer Reihe von Zahlen und einer festen Teilmengegröße wird das erste Element des gleitenden Durchschnitts erhalten, indem der Durchschnitt der anfänglichen festen Teilmenge der Zahlenserie eingenommen wird. Dann wird die Teilmenge durch “nach vorne verschoben” modifiziert; Das heißt, ohne die erste Anzahl der Serie und den nächsten Wert in der Teilmenge.
, wobei der Median beispielsweise durch die Sortierung der Werte in den Klammern gefunden und den Wert in der Mitte findet. Für größere Werte von N kann der Median durch Aktualisierung eines indexierbaren Skiplisten effizient berechnet werden.
für eine gegebene Varianz stellt die Laplace -Verteilung eine höhere Wahrscheinlichkeit für seltene Ereignisse als die Normalen, was erklärt, warum der sich bewegende Median die Schocks toleriert Besser als der bewegende Mittelwert. Ein gleitender Durchschnitt wird häufig mit Zeitreihendaten verwendet, um kurzfristige Schwankungen zu glätten und längerfristige Trends oder Zyklen hervorzuheben. Der Schwellenwert zwischen kurzfristig und langfristig hängt von der Anwendung ab, und die Parameter des gleitenden Durchschnitts werden entsprechend festgelegt.
Exponentieller gleitender Durchschnitt
Dies liegt daran, dass für eine gegebene Varianz die Laplace -Verteilung, die der sich bewegende Median annimmt, eine höhere Wahrscheinlichkeit für seltene Ereignisse als die Normalverteilung aufweist, die der gleitende Durchschnitt annimmt. Infolgedessen liefert der sich bewegende Median eine zuverlässigere und stabilere Schätzung des zugrunde liegenden Trends, selbst wenn die Zeitreihe durch große Abweichungen vom Trend beeinflusst wird. Darüber hinaus ist die sich bewegende Medianglättung mit dem Medianfilter identisch, der verschiedene Anwendungen in der Bildsignalverarbeitung enthält. Statistisch gesehen ist der gleitende Durchschnitt optimal für die Wiederherstellung der zugrunde liegenden Trend der Zeitreihe, wenn die Schwankungen über den Trend normal verteilt werden. Es kann gezeigt werden, dass der sich bewegende Median statistisch optimal ist, wenn angenommen wird, dass die Schwankungen stattdessen als Laplace verteilt werden.
Die Ableitung und Eigenschaften des einfachen zentralen gleitenden Durchschnitts sind vollständig beim Savitzky-Golay-Filter angegeben. Andere Gewichtungssysteme werden gelegentlich verwendet – beispielsweise im Aktienhandel mit einer Volumengewichtung proportional im Verhältnis zum Handelsvolumen. Ein Hauptnachteil des SMA ist, dass es eine erhebliche Menge des Signals durchsetzt, die kürzer als die Fensterlänge ist. Dies kann zu unerwarteten Artefakten führen, wie z. Es führt auch dazu, dass das Ergebnis weniger glatt als erwartet ist, da einige der höheren Frequenzen nicht ordnungsgemäß entfernt werden.
Monats gleitender Durchschnitt | Medien Móvil DE 12 MESES
Wenn der einfache sich bewegende Median oben zentral ist, ist die Glättung mit dem Medianfilter identisch, der beispielsweise Anwendungen in der Bildsignalverarbeitung enthält. Der sich bewegende Median ist eine robustere Alternative zum gleitenden Durchschnitt, wenn es darum geht, den zugrunde liegenden Trend in einer Zeitreihe zu schätzen. Der gleitende Durchschnitt ist zwar optimal für die Wiederherstellung des Trends, wenn die Schwankungen um den Trend normal verteilt sind, ist jedoch anfällig für die Auswirkungen seltener Ereignisse wie schnellen Schocks oder Anomalien. Im Gegensatz dazu ist der sich bewegende Median, der durch Sortieren der Werte innerhalb des Zeitfensters und des Findens des Wertes in der Mitte gefunden wird, widerstandsfähiger gegen die Auswirkungen solcher seltenen Ereignisse.
Ein gewichteter Durchschnitt ist ein Durchschnitt, der Faktoren multiplizieren, um Daten an verschiedenen Positionen im Probenfenster unterschiedlich gewichtet zu werden. Mathematisch ist der gewichtete gleitende Durchschnitt die Faltung der Daten mit einer festen Gewichtungsfunktion. Eine Anwendung besteht darin, die Pixelisierung aus einem digitalen grafischen Bild zu entfernen. Für eine Reihe von Anwendungen ist es vorteilhaft, die Verschiebung zu vermeiden, die nur “vergangene” Daten verwendet. Daher kann ein zentraler gleitender Durchschnitt berechnet werden, wobei Daten zu beiden Seiten des Punktes in der Reihe, an denen der Mittelwert berechnet wird, gleichmäßig verteilt ist. Dies erfordert die Verwendung einer ungeraden Anzahl von Punkten im Beispielfenster.
Media Movil
In Wissenschaft und Ingenieurwesen wird der Mittelwert normalerweise aus einer gleichen Anzahl von Daten auf beiden Seiten eines zentralen Wertes genommen. Dies stellt sicher, dass die Abweichungen des Mittelwerts auf die Variationen der Daten abgestimmt sind, anstatt zeitlich verschoben zu werden. In finanzieller Hinsicht können bewegte Durchschnittsniveaus als Unterstützung in einem fallenden Markt oder Widerstand in einem steigenden Markt interpretiert werden. Und die durchschnittliche Berechnung erfolgt als kumulativer gleitender Durchschnitt. 3) Online in einem Ausbruch tauschen Richtung nach einem neuen Kerzen, das außerhalb der gleitenden Durchschnittslinie erschienen und geschlossen wurde. Der Indikator ist einfach und alles, was Sie benötigen, ist, einen einzelnen Zeitraum für das Handelstool auszuwählen.
