Алгоритмы вычисления параметров модели МА очень чувствительны к неправильному выбору числа параметров для конкретного временного ряда, особенно в сторону их увеличения, что может выражаться в отсутствии сходимости вычислений. Рекомендуется не выбирать на начальных этапах анализа модель скользящего среднего с большим числом параметров. [c.105]
Понятие об авторегрессионных моделях и моделях скользящей средней [c.146]
Теперь рассмотрим модель скользящей средней [c.179]
Из того, что величины Е/ при различных t не коррелируют, следует, что величины yt и у г могут коррелировать только при т<< . Таким образом, если все значения выборочной автокорреляционной функции порядка выше q незначимо отличаются от нуля, временной ряд следует идентифицировать с помощью модели скользящей средней, порядок которой не выше q. [c.179]
В этой главе рассматривается несколько методов количественного прогнозирования. Обсуждаются интуитивные модели, скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание. В следующих главах описываются анализ трендов и регрессионный анализ. О качественном подходе рассказывалось в Главе 14. [c.245]
Технический подход может быть субъективным. Два аналитика иногда полностью расходятся во мнениях по поводу какой-либо модели. Скользящие средние значения являются шагом в сторону более научного анализа графиков. Скользящее среднее — это среднее значение цен закрытия в течение определенного количества дней. Аналитики могут видеть, соответствуют ли цены общей линии (кривой, проведенной через значения цен) или выбиваются из нее. [c.71]
Если этот крупный убыток возникает при рыночных условиях, которые не были чересчур необычными, или, что еще хуже, при рыночных условиях, идеальных для данной торговой модели — от такой стратегии следует отказаться, даже не переходя к последующим стадиям. В данном случае теория явно ошибочна. Например, модель скользящей средней, теряющая деньги на сильном тренде — плохая модель. Единственная причина, которая может помешать полностью отказаться отданной модели на этой стадии — узкий диапазон тестирования. Если есть основания полагать, что данная ситуация была аномальной, переходите к следующему раунду тестирования. Если нет, покиньте корабль. Вернитесь к чертежной доске. [c.111]
Выбор всплеска прибыли — плохой выбор. Это статистическая аномалия, образованная набором параметров торговли, отступление от которого всего на один шаг приводит почти к пагубному падению результатов. Например, допустим, что при периоде 10 дней модель скользящей средней дает прибыль 20,000. 9-дневная средняя показывает прибыль 3,000, а 11-дневная — убыток ( 2,000). Это из рук вон плохо. Данная 10-дневная средняя демонстрирует плохую эффективность при удалении всего на один шаг в любую сторону. Эта модель 10-дневной средней есть неприемлемый всплеск прибыли и является, по всей видимости, статистическим выбросом. [c.175]
Однопериодная спот-ставка Рейтинговое агентство Авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего с учетом сезонности [c.1323]
Модели скользящей средней [c.313]
Модель скользящей средней — это модель, где моделируемая величина задается линейной функцией от прошлых ошибок, т.е. разностей между прошлыми смоделированными значениями и прошлыми фактическими наблюдениями. [c.324]
Если р О, то (12.2) называют моделью авторегрессии. Если же в правой части (12.2) равно нулю первое слагаемое, то говорят о модели скользящего среднего. При р > 0 и т >> О соотношения вида (12.2) называют смешанной моделью авторегрессии и скользящего среднего. [c.363]
В модели скользящего среднего MA(q), описывающей эволюции последовательности h = (hn), предполагается следующий способ формирования значений hn по белому шуму в широком смысле е = (ЕП) [c.149]
Рассмотрим в качестве примера модель скользящего среднего первого порядка МА(1) [c.296]
Выполнение тестирования всех моделей скользящих средних, [c.55]
Модели скользящего среднего порядка q (МА(д)-модели) [c.43]
Модель скользящей средней q-то порядка (или модель2 МА ( )), имеет вид [c.148]
При техническом подходе к анализу рынка понятие тенденции или тренда (trend) является ключевым. Весь инструментарий, которым пользуется аналитик уровни поддержки и сопротивления, ценовые модели, скользящие средние значения, линии тренда и прочее -предназначены для решения одной сверхзадачи. С их помощью аналитик определяет и измеряет тенденцию с тем, чтобы в дальнейшем вести игру в ее русле. Кому из нас не приходилось сталкиваться с сентенциями типа "веди игру только в направлении тенденции", "никогда не иди против тенденции", "тенденция—твой лучший друг". Так давайте же, наконец, определим, что же такое тенденция, и разделим ее на несколько категорий. [c.54]
Авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего (ARIMA) 363 [c.1302]
И модели AR, и модели ARMA могут быть включены в более общий класс процессов. Авторегрессионные интегрированные модели скользящего среднего (ARIMA) специально используются для временных рядов, которые являются нестационарным - эти процессы обладают основной тенденцией в их среднем значении и дисперсии. Однако при использовании последовательных разностей данных результат является стационарным. [c.86]
Авторегрессионные интегрированные модели скользящей средней (ARIMA) [c.313]
Поскольку ARIMA включает в себя авторегрессионные процессы, модели скользящей средней и интегрирование, то многие динамические процессы можно рассматривать как ARIMA-процессы. Мы уже отметили, что данные могут иметь авторегрессионный компонент (AR). Ряд может обладать определенной степенью интегрирования 7(1), ДО) и даже 7(2). В случае 7(1) и 7(2) нужно единожды или дважды рассчитать разности, чтобы получить стационарный ряд. Наконец, может присутствовать компонент скользящей средней (МА). [c.325]
В обшей Теории временных рядов имеется целый арсенал разнообразных "стандартных" линейных моделей, среди которых в первую очередь надо назвать такие, как MA(q), AR(p), ARMA(p, g), рассмотренные в Id. Эти модели - скользящего среднего порядка q, авторегрессии порядка р, смешанная модель авторегрессии и скользящего среднего порядка (р, q) - детально исследуются в теории временных рядов, особенно в предположении их стационарности. [c.146]
Виды линейных стационарных моделей. Лаговый оператор. Характеристическое уравнение. Модели авторегрессии. Условия стационарности. Автокорреляционная функция и спектр процесса авторегрессии. Уравнения Юла-Уокера. Модели скользящего среднего. Условия обратимости. Автокорреляционная функция и спектр процесса скользящего среднего. Смешанные процессы авторегрессии - скользящего среднего. Интегрированные процессы. Оценивание моделей ARIMA. [c.86]
Модель с входом, основанным на скользящем среднем, генерирует сигналы входа на основе просты соотношений между скользящим средним и ценой или между двумя скользящими средними. Существуют модели и следующие за трендом, и идущие против тренда. Наиболее популярные модели следуют за трендом и отстают от рынка. С другой стороны, модели, идущие против тренда, предсказывают развороты и по крайней мере совпадают с событиями на рынке. Это не означает, что следующие за рынком модели работают хуже противотрендовых надежные входы в тренд, пусть даже и с запаздыванием, лучше и, в общем, выгоднее, чем попытки предсказывать развороты, которые только изредка происходят в ожидаемый момент. Поскольку мы вынуждены использовать стандартные выходы и поскольку в реальной торговле любой серьезный трейдер будет использовать защитные остановки и управление капиталом, мы не будем тестировать простые модели скользящих средних, постоянно присутствующие на рынке. Впрочем, при использовании быстрых скользящих средних сигналы разворота позиции возникают раньше, чем стандартный выход закрывает сделки. [c.135]