Media Movil: Średnia ruchoma Wikipedia
, a następnie możesz napisać formułę miary, aby wyodrębnić bieżącą wartość daty jako warunek zapętlania rekordów tabeli i uzyskania skumulowanych wyników. Skutki konkretnego zastosowanego filtra należy zrozumieć, aby dokonać odpowiedniego wyboru. W tej kwestii francuska wersja tego artykułu omawia efekty spektralne 3 rodzajów środków. W bardziej ogólnym przypadku mianownik zawsze będzie sumą poszczególnych wag.
Jeśli używane dane nie są wyśrodkowane wokół średniej, prosta średnia ruchomość opóźnia się za najnowszym punktem odniesienia o połowę szerokości próbki. SMA może również mieć nieproporcjonalnie pod wpływem starych danych porzucających dane lub nadchodzące nowe dane. Jedną z charakterystycznych charakterystycznych dla SMA jest to, że jeśli dane mają okresową fluktuację, wówczas zastosowanie SMA w tym okresie wyeliminuje tę zmienność. Poza światem finansów, ważone środki działające mają wiele form i zastosowań. . Wykres po prawej pokazuje, w jaki sposób wagi zmniejszają się, od najwyższej masy dla najnowszych danych, do zera.
Jest również wykorzystywane w ekonomii do badania produktu krajowego brutto, zatrudnienia lub innych szeregów czasowych makroekonomicznych. Matematycznie średnia ruchoma jest rodzajem splotu, dlatego można ją postrzegać jako przykład filtra dolnoprzepustowego używanego w przetwarzaniu sygnału. W przypadku danych z serii bez czasów, średnia ruchomość filtruje komponenty wyższych częstotliwości bez żadnego konkretnego połączenia z czasem, chociaż zazwyczaj sugeruje się pewne rodzaj zamawiania. Wykładowa średnia ruchoma, znana również jako wykładniczo ważona średnia ruchoma, jest nieskończonym filtrem odpowiedzi impulsowej pierwszego rzędu, który stosuje współczynniki wagi, które zmniejszają się wykładniczo. Wagę dla każdej starszej odniesienia maleje wykładniczo, nigdy nie osiągając zera.
ruchomą medianę
Można to porównać z wagami w wykładniczym Średnia ruchoma, która następuje. Możliwe jest również przechowywanie w sumie danych, a także liczbę punktów i podzielenie całkowitej liczby punktów, aby uzyskać CA za każdym razem, gdy pojawia się nowa odniesie. Biorąc pod uwagę serię liczb i rozmiar stałego podzbioru, pierwszy element średniej ruchomej uzyskuje się, przyjmując średnią początkowego stałego podzbioru serii liczb. Następnie podzbiór jest modyfikowany przez “przesuwanie się do przodu”; Oznacza to, że z wyłączeniem pierwszej liczby serii i w tym kolejna wartość w podzbiorze.
, gdzie mediana znajduje się na przykład przez sortowanie wartości wewnątrz nawiasów i znalezienie wartości pośrodku. W przypadku większych wartości n mediana można skutecznie obliczyć, aktualizując indeksowalną skiplist.
Dla danej wariancji rozkład Laplace’a stawia wyższe prawdopodobieństwo rzadkich zdarzeń niż normalne, co wyjaśnia, dlaczego ruchome mediana toleruje wstrząsy Lepsze niż poruszająca się średnia. Średnia ruchoma jest powszechnie używana z danymi szeregów czasowych w celu wygładzenia krótkoterminowych fluktuacji i podkreślenia długoterminowych trendów lub cykli. Próg między krótkoterminowym i długoterminowym zależy od zastosowania, a parametry średniej ruchomej zostaną odpowiednio ustalone.
Wykładowa średnia ruchoma
Jest to dlatego, że dla danej wariancji rozkład Laplace’a, który zakłada ruchome mediana, stawia większe prawdopodobieństwo rzadkich zdarzeń niż rozkład normalny, jaką zakłada średnia ruchomość. W rezultacie poruszająca się mediana zapewnia bardziej niezawodne i stabilne oszacowanie podstawowego trendu, nawet gdy na szereg czasowy wpływają duże odchylenia od trendu. Dodatkowo ruchome wygładzanie mediany jest identyczne z filtrem mediany, który ma różne zastosowania w przetwarzaniu sygnału obrazu. Statystycznie średnia ruchoma jest optymalna do odzyskania podstaw Trend szeregów czasowych, w których fluktuacje dotyczące trendu są normalnie rozmieszczone. Można wykazać, że jeśli zamiast tego zakłada się, że fluktuacje są rozproszone Laplace, wówczas poruszająca się mediana jest statystycznie optymalna.
Pochodzenie i właściwości prostej centralnej średniej ruchomej podano w pełni w filtrze Savitzky-Golay. Od czasu do czasu stosuje się inne systemy ważenia – na przykład w obrocie akcji waga wolumenu będzie ważyć za każdym okresem proporcjonalnym do jego wolumenu handlowego. Główną wadą SMA jest to, że wpuszcza ona znaczną ilość sygnału krótszego niż długość okna. Może to prowadzić do nieoczekiwanych artefaktów, takich jak szczyty w wygładzonym wyniku, które pojawiły się tam, gdzie były korki w danych. Prowadzi to również do tego, że wynik jest mniejszy niż oczekiwano, ponieważ niektóre z wyższych częstotliwości nie są odpowiednio usuwane.
miesięcy ruchomości | Media Móvil DE 12 Meses
Gdy prosta poruszająca się mediana jest centralna, wygładzanie jest identyczne z filtrem mediany, który ma zastosowania w przetwarzaniu sygnału obrazu. Ruchowa mediana jest solidniejszą alternatywą dla średniej ruchomej, jeśli chodzi o oszacowanie podstawowego trendu w szeregach czasowych. Podczas gdy średnia ruchoma jest optymalna do odzyskania trendu, jeśli fluktuacje wokół trendu są normalnie rozmieszczone, jest podatna na wpływ rzadkich zdarzeń, takich jak szybkie wstrząsy lub anomalie. W przeciwieństwie do tego ruchomą medianę, którą można znaleźć poprzez sortowanie wartości wewnątrz okna czasowego i znalezienie wartości pośrodku, jest bardziej odporna na wpływ takich rzadkich zdarzeń.
średnia ważona to średnia, która ma współczynniki pomnożenia, aby dać różne wagi danych w różnych pozycjach w oknie próbki. Matematycznie, ważona średnia ruchoma jest splotem danych ze stałą funkcją ważenia. Jedna aplikacja usuwa pikselizację z cyfrowego obrazu graficznego. W przypadku wielu aplikacji korzystne jest unikanie zmiany indukowanego za pomocą tylko danych “przeszłych”. Stąd można obliczyć centralną średnią ruchomą, przy użyciu danych równo rozmieszczonych po obu stronach punktu w serii, w której obliczana jest średnia. Wymaga to użycia nieparzystej liczby punktów w oknie próbki.
Media Movil
Jednak w nauce i inżynierii średnia jest zwykle pobierana z równej liczby danych po obu stronach wartości centralnej. Zapewnia to, że zmiany średniej są wyrównane z wariantami danych, a nie są przesunięte w czasie. Pod względem finansowym poziomy przenoszenia można interpretować jako wsparcie na spadającym rynku lub oporze na rosnącym rynku. A średnie obliczenia wykonuje się jako skumulowana średnia ruchoma. 3) Wymień online w przełomie Kierunek po pojawieniu się nowego świecznika i zamknięcia poza linią ruchomą. Wskaźnik jest łatwy w użyciu i wszystko, czego potrzebujesz, to wybrać indywidualny okres dla narzędzia handlowego.
