Отклонение скользящего среднего значения

Отклонение скользящего среднего значения  [c.276]

Недельное отклонение скользящего среднего значения можно изобразить следующим образом  [c.277]


Масштаб движения цены акции или, иначе говоря, темп ее изменения отражает показатель, именуемый отклонение среднего скользящего значения . Используя недельную диаграмму движения цены акции и ее скользящее среднее значение за  [c.276]

Иногда вычисление 10-недельного скользящего среднего значения уже самого отклонения и его графическое переложение в том же (или меньшем) масштабе может помочь инвестору разглядеть долгосрочную перспективу движения цен и избежать ценовых рисков, связанных с чрезмерно активной короткой торговлей.  [c.278]

Другими словами, сезонная составляющая (или сезонное отклонение) можно рассчитать путем вычитания тренда из исходного значения временного ряда. Как мы уже говорили ранее, тренд можно выделить с помощью скользящих средних. Таким образом, если из исходных значений вычесть скользящие средние, то остаток можно использовать в качестве оценочного показателя сезонного отклонения.  [c.199]


Для периода январь—апрель 1994 г. значение скользящей средней отсутствует, и поэтому первое значение отклонения рассчитывается для следующего периода. В период май—авг. 1994 г. фактический объем продаж составил 15, а  [c.200]

Аналогично, в сентябре—декабре 1994 г. отклонение рассчитывается путем вычитания скользящего среднего из объема продаж, что дает нам 42 — 31 = 11. Точно так же рассчитаны и другие значения отклонений, приведенные в таблице.  [c.201]

Обратите внимание, что за 1994 г. нет отклонения. Итак, значения отклонений показывают расхождения между фактическими значениями объема продаж и значениями скользящих средних в определенные заданные периоды. Среднее этих значений позволяет получить простой оценочный показатель сезонных колебаний за январь—апрель в другие годы. Так, сезонное отклонение за янв.—апр. рассчитывается следующим образом  [c.201]

Так получается, что эти скользящие средние не соответствуют точно какому-либо значению объема производства, и поэтому в таблице они помещаются по центру между строк. Итак, мы рассчитали центрированные скользящие средние и поместили их в таблицу — типа той, что приведена на стр. 204. Затем получаем значения отклонений путем вычитания значений центрированных  [c.203]

Другими словами, сезонную составляющую можно рассчитать путем деления тренда и исходного значения временного ряда. В одном из методов при выделении тренда мы берем скользящие средние. То есть если поделить исходные значения на скользящие средние, то мы получим оценочные значения сезонного отклонения. Все это мы покажем на последующих примерах.  [c.206]

Получаемый таким образом ряд скользящих средних ведет себя более гладко, чем исходный ряд, из-за усреднения отклонений ряда. Действительно, если индивидуальный разброс значений члена временного ряда yt около своего среднего (сглаженного) значения а характеризуется дисперсией ст2, то разброс средней из т членов временного ряда (yl +у2 +... + ут /т около того же значения а будет характеризоваться существенно меньшей величиной дисперсии, равной а2//я. Для усреднения могут быть использованы средняя арифметическая (простая и с некоторыми весами), медиана и др.  [c.143]


Стандартное отклонение определяется так рассчитывается п периодное простое скользящее среднее анализируемого ряда данных (напр., цен закрытия или значений индикатора) суммируются квадраты разности между значениями этого ряда и его скользящего среднего для каждого из предшествующих п периодов сумма делится на п, и из полученного результата извлекается квадратный корень.  [c.216]

Стандартным отклонением является статистическая концепция, которая описывает, как установка данных (цен) сжимается (спрэд) вокруг среднего значения. Концепция стандартного отклонения имеет определенное значение в статистике. Это из-за того, что 68 % значений данных отличается от среднего минимум на одно стандартное отклонение. 95 % значений данных отличаются от среднего минимум на 2 стандартных отклонения. Так как канал Боллинджера размещен на два стандартных отклонения выше и ниже средней скользящей в 20 периодов, 95 % значений цены должно находиться в пределах канала.  [c.47]

Вычислить среднеквадратичное отклонение цен не на основе цен закрытия и скользящей средней, а на основе H-L-волатильности рынка (см. гл. 19 и 30), т.е. па основе осредненного значения разности максимальных и минимальных значений цен за последние несколько торговых периодов п.  [c.295]

Если же речь идет о более коротких временных промежутках — скажем, менее 6 месяцев, — может быть использован показатель отклонения среднего скользящего значения за период 50 и 20 дней Возникает ситуация, при которой среднее скользящее значение устанавливается на уровне ниже, нежели аналогичный показатель за 200 дней Это означает возникновение на рынке понижательной тенденции,  [c.248]

В данном примере для прогнозной оценки объемов продаж по сезонам 2000 г. использован метод сложения. Тренд выделен с помощью трехточечных скользящих средних, а значения 2000 г. рассчитаны уравнением регрессии. Прогнозируемые объемы продаж в каждом из периодов 2000 г. исчислены как сумма оценочных показателей тренда и средних значений сезонных колебаний в каждом сезоне (табл. 4.5). Например, среднее отклонение (колебание) за май — август 1997—1999 гг. определяется так (9,33 + + 11,67 + 12,33 3= 11,И) и т.д.  [c.80]

На графике (рис. 6.9) показаны значения объема продаж, а также трехточечные скользящие средние. Последние можно использовать при прогнозировании направленности тренда после 1997 г. Из графика видно, что каждый год показатели объема продаж выказывают достаточную стабильность. А теперь рассмотрим сезонную составляющую в этом ряду значений объема продаж. Колебания в обе стороны относительно линии тренда достаточно постоянны. Таким образом, в данном случае метод сложения, похоже, наиболее приемлем. Сезонную составляющую можно выделить путем вычитания значений скользящих средних из исходных показателей, о чем мы уже говорили ранее. Полученные разности, обычно называемые отклонениями, приведены в таблице на стр. 201.  [c.200]

В ситуации, когда нет рычага (например, портфель акций без заемных средств), вес и количество одно и то же. Однако в ситуации с рычагом (например, портфель фьючерсных рыночных систем), вес и количество отличаются. Идея, которая была впервые изложена в книге Формулы управления портфелем , состоит в том, что мы пытаемся найти оптимальное количество, и оно является функцией оптимальных весов. Когда мы рассчитываем коэффициенты корреляции HPR двух рыночных систем с положительными арифметическими математическими ожиданиями, то чаще всего получаем положительные значения. Это происходит потому, что кривые баланса рыночных систем (совокупная текущая сумма дневных изменений баланса) стремятся вверх и вправо. Проблема решается следующим образом для каждой кривой баланса надо определить линию регрессии методом наименьших квадратов (до приведения к текущим ценам, если оно применяется) и рассчитать разность кривой баланса и ее линии регрессии в каждой точке. Затем следует преобразовать уже лишенную тренда кривую баланса в простые дневные изменения баланса. После этого вы можете привести данные к текущим ценам (когда это необходимо). Далее, рассчитайте корреляцию по этим уже обработанным данным. Предложенный метод работает в том случае, если вы используете корреляцию дневных изменений баланса, а не цен. Если вы будете использовать цены, то можете получить искаженную картину, хотя очень часто цены и дневные изменения баланса взаимосвязаны (например, в системе пересечения долгосрочной скользящей средней). Метод удаления тренда следует всегда применять аккуратно. Разумеется, дневное AHPR и стандартное отклонение HPR должны всегда рассчитываться по данным, из которых не удален тренд. Последняя проблема, которая возникает, когда вы удаляете тренд из данных, касается систем, в которых сделки совершаются достаточно редко. Представьте себе две торговые системы, каждая из которых инициирует одну сделку в неделю,  [c.216]

На рынке золота наблюдался отскок мертвой кошки. Индекс Nikkei 225 на рис. 3 демонстрирует похожее поведение цены в 1995 г., но в этом случае имелась дивергенция с индикатором RSI. Значение индекса опустилось на новый минимум, a RSI нет. Отклонение вниз от 52-не-дельной скользящей средней (расстояние от значений индекса до скользящей средней) тоже находилось на сравнительно высоком уровне. Иначе говоря, рынок сильно упал относительно разумной линии тренда, и пришло время изменить направление краткосрочному тренду внутри долгосрочного бокового тренда.  [c.271]

Индикатор альфа - бета тренд (а - (3 trend) используется для того, чтобы избежать ложных сигналов, которые могут возникнуть при открытии позиций по сигналам других индикаторов, например пересечений скользящих средних. Индикатор а - Р trend представляет собой особым способом сглаженный ценовой график (линия фильтра F), помещенный в канале из двух других линий U и L. Сглаженный график (линия фильтра F) вычисляется на основе линейной регрессии граничные линии канала строятся на расстоянии от центра канала, пропорциональном среднеквадратичному отклонению цены. Линия линейной регрессии и среднеквадратичное отклонение вычисляются с использованием n+m последовательных значений цены.  [c.18]

Рекурсивный алгоритм экспоненциального скользящего среднего выглядит так для каждой точки данных коэффициент (с), определяющий эффективную длину скользящего среднего (m), умножается на значение данной точки данных и к результату прибавляется разность 1,0 — с, умноженная на текущее значение скользящего среднего, что и дает новое значение. Коэффициент с приравнивается к2,0/(т+1),где т— период скользящей средней. Чанд в 1992 г. модифицировал данный алгоритм. В его модели значение коэффициента с не является константой, а зависит от текущей волатильности рынка — громкости рынка, выраженной в виде стандартного отклонения цен за некоторое количество последних точек данных. Поскольку стандартное отклонение сильно варьируется на разных рынках и показатель волатильности должен быть относительным, Чанд предложил делить наблюдаемое стандартное отклонение для каждой точки на среднее значение стандартного отклонения для всех точек в имеющемся образце данных. Для каждого бара коэффициент 2,0/(т + 1)) рассчитывается заново, умножаясь на относительную волатильность, таким образом получается скользящее среднее с периодом, динамически подстраивающимся под активность рынка.  [c.134]

Статистика ошибок. Следующая немаловажная разработка сетевых решений заключается в определении того, что использовать в качестве статистики ошибок (отклонений) для апробации и для тестирования. Мерой измерения ошибок (отклонений) может служить разность между точно вычисленным каким-то статистическим значением ошибок, например их скользящей средней, и выходными данными нейросети. Эта разность должна быть определена для каждого из событий в тестовом множестве, просуммирована и затем разделена на число событий в тесте. Это стандартная мера ошибок, которая называется средней ошибкой . Другие способы вычисления ошибки включают в себя среднее значение абсолютных ошибок, сумму квадратов ошибок или же квадратный корень ошибок (Root-mean-squared — RMS). После того как будет выбрана нейросетевая модель, ее следует апробировать еще раз на определенных временных промежутках. Следующий этап исследования должен заключаться в модификации вхо-  [c.134]

Индикатор Ленты Боллингера представляет собой сочетание среднего скользящего с волатильностью валюты. Ленты предназначены для сигнализации о высоком или низком уровнях волатильности. Их строят, вычисляя двойное стандартное отклонение от значения 20-ти дневного ПСС и откладывая соответствующие точки вверх и вниз от графика ПСС. Образуемая лентами полоса (см. рис. 5.47.) представляет собой расширяющийся (при высокой волатильности) и сужающийся (при низкой волатильности) конверт. Сильное сужение - признак низкой волатильности в настоящий момент и предстоящего резкого роста волатильности в ближайшем будущем. Дополнительным сигналом является образование графиком цены фигур Двойная вершина . При появлении выше верхней ленты фигура является сигналом на продажу, под нижней лентой - сигналом на покупку.  [c.99]

При использовании другого фильтра требуется, чтобы цена закрытия пересекла кривую среднего скользящего на расстояние, соответствующее некоторой заранее установленной величине, являющейся критерием "полноценного" пересечения. Он может быть равен нескольким минимальным изменениям цены за день или определенной величине в процентах. Например, минимальное изменение (шаг) цены на золото на бирже Сотех составляет 10 центов. При использовании фильтра можно установить необходимое отклонение цены закрытия от величины среднего скользящего на пять минимальных изменений, то есть на 50 центов (О, 5 доллара), для того чтобы пересечение считалось значимым. При применении фильтра, выраженного величиной в процентах, критерий значимости пересечения среднего скользящего ценой закрытия можно установить равным 1% (около 3 долларов в настоящее время). Используя фильтры, трейдер может столкнуться еще с одной проблемой. Чем меньше пороговое значение фильтра, тем меньше его эффективность. Чем больше - тем позже возникает сигнал. Таким образом, трейдеру, работающему с фильтрами, приходится все время идти на компромисс, определяемый, с одной стороны, повышенным риском и, с другой, возможностью получить максимальную прибыль. Чем большую безопасность обеспечивает фильтр, тем меньше прибыль из-за позднего входа в рынок.  [c.215]

Как пройти на Уолл-Стрит (1998) -- [ c.295 , c.296 ]