Moving Average Data Smoothing

Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan dengan harga penutupan berikut selama 15 hari: Minggu 1 (5 hari) 20, 22, 24, 25, 23 Minggu 2 (5 hari) 26, 28, 26, 29, 27 Minggu 3 (5 hari) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 hari akan rata-rata menutup harga untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama. Titik data berikutnya akan menurunkan harga paling awal, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti disebutkan sebelumnya, MAs lag tindakan harga saat ini karena mereka didasarkan pada harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag. Jadi MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena mengandung harga selama 200 hari terakhir. Durasi MA yang digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek dan MA jangka panjang lebih sesuai untuk investor jangka panjang. MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata pergerakan ini dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting sendiri, atau ketika dua rata-rata melintas. MA yang sedang naik menunjukkan bahwa keamanan dalam uptrend. Sementara MA yang menurun menunjukkan bahwa tren turun. Begitu pula, momentum ke atas dikonfirmasi dengan crossover bullish. Yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi MA jangka panjang. Momentum turun dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di bawah data MA. Smoothing jangka panjang menghilangkan variasi acak dan menunjukkan tren dan komponen siklik. Inheren dalam pengumpulan data yang diambil dari waktu ke waktu adalah beberapa bentuk acak. variasi. Ada metode untuk mengurangi pembatalan akibat variasi acak. Teknik yang sering digunakan dalam industri adalah merapikan. Teknik ini, jika diterapkan dengan benar, mengungkapkan secara lebih jelas tren yang mendasari, komponen musiman dan siklik. Ada dua kelompok metode pemulusan yang berbeda Metode Rata-rata Metode Pemulusan eksponensial Mengambil rata-rata adalah cara termudah untuk memperlancar data. Kami akan menyelidiki beberapa metode rata-rata, seperti rata-rata sederhana dari semua data terdahulu. Seorang manajer sebuah gudang ingin tahu berapa banyak pemasok tipikal menghasilkan 1000 unit dolar. Heshe mengambil sampel dari 12 pemasok, secara acak, mendapatkan hasil sebagai berikut: Rata-rata atau rata-rata data yang dihitung 10. Manajer memutuskan untuk menggunakan ini sebagai perkiraan pengeluaran pemasok biasa. Apakah ini perkiraan yang baik atau buruk Kesalahan kuadrat rata-rata adalah cara untuk menilai seberapa baik modelnya Kami akan menghitung kesalahan kuadrat rata-rata. Jumlah kesalahan sebenarnya dikeluarkan dikurangi taksiran jumlah. Kesalahan kuadrat adalah kesalahan di atas, kuadrat. SSE adalah jumlah kesalahan kuadrat. MSE adalah rata-rata kesalahan kuadrat. Hasil MSE misalnya Hasilnya adalah: Error dan Squared Errors Estimasi 10 Timbul pertanyaan: Bisakah kita menggunakan mean untuk meramalkan pendapatan jika kita menduga sebuah tren A melihat grafik di bawah ini menunjukkan dengan jelas bahwa kita seharusnya tidak melakukan ini. Rata-rata mempertimbangkan semua pengamatan di masa lalu secara merata. Singkatnya, kita nyatakan bahwa Rata-rata atau rata-rata sederhana dari semua pengamatan terakhir hanyalah perkiraan berguna untuk memperkirakan kapan tidak ada tren. Jika ada tren, gunakan perkiraan berbeda yang memperhitungkan tren. Rata-rata beratnya semua pengamatan terakhir sama. Sebagai contoh, rata-rata nilai 3, 4, 5 adalah 4. Kita tahu, tentu saja, bahwa rata-rata dihitung dengan menambahkan semua nilai dan membagi jumlah dengan jumlah nilai. Cara lain untuk menghitung rata-rata adalah dengan menambahkan setiap nilai dibagi dengan jumlah nilai, atau 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Pengganda 13 disebut berat. Secara umum: bar frac sum kiri (frac kanan) x1 kiri (frac kanan) x2,. ,, Kiri (frac kanan) xn. The (left (frac right)) adalah bobot dan, tentu saja, jumlah mereka untuk 1.Memutar data dengan Moving Averages Bagaimana cara memperlancar rangkaian data yang mudah menguap Ekonom Masalah Ekonomi Gunakan Teknik Smoothing untuk Membantu Menunjukkan Tren Ekonomi pada Data Untuk menguraikan Tren dalam rangkaian data, peneliti melakukan berbagai manipulasi statistik. Operasi ini disebut teknik ldquosmoothing dan dirancang untuk mengurangi atau menghilangkan volatilitas data jangka pendek. Serangkaian yang diperhalus lebih disukai daripada yang tidak dilumatkan karena dapat menangkap perubahan arah ekonomi lebih baik daripada rangkaian yang tidak disesuaikan. Penyesuaian Musiman Salah Satu Teknik Smoothing Salah satu teknik penghalusan yang umum digunakan dalam penelitian ekonomi adalah penyesuaian musiman. Proses ini melibatkan pemisahan fluktuasi data yang berulang di bulan yang sama setiap tahun (faktor musiman). Fluktuasi semacam itu bisa jadi hasil liburan tahunan (lonjakan penjualan eceran Desember) atau pola cuaca yang dapat diprediksi (peningkatan pembangunan rumah di musim semi). Untuk informasi lebih lanjut tentang proses penyesuaian musiman, lihat Data Penyesuaian musiman. Rata-rata Bergerak Dapat Menghaluskan Data Yang Tetap Volatile Setelah Penyesuaian Musiman Dalam kasus lain, rangkaian data mempertahankan volatilitas bahkan setelah penyesuaian musiman. Contoh yang baik adalah izin perumahan, yang menunjukkan fluktuasi musiman yang kuat terutama karena pola cuaca yang dapat diprediksi. Bahkan setelah penyesuaian musiman menghilangkan pola yang dapat diprediksi ini, bagaimanapun, volatilitas yang cukup besar tetap ada (Bagan 1). Mengapa Karena penyesuaian musiman tidak memperhitungkan faktor tidak teratur seperti kondisi cuaca yang tidak biasa atau bencana alam, antara lain. Kejadian seperti itu tak terduga dan tidak dapat diisolasi seperti faktor musiman. Misalnya, izin perumahan keluarga tunggal jatuh pada bulan Juni karena kondisi ekonomi memburuk, atau hanya bulan Juni yang lebih basah dari biasanya. Para ekonom menggunakan teknik pemulusan sederhana yang disebut ldquomoving averagerdquo untuk membantu menentukan tren yang mendasari izin perumahan dan data volatil lainnya. Rata-rata bergerak memperlancar serangkaian dengan mengkonsolidasikan titik data bulanan menjadi satuan data timemdashnamely rata-rata beberapa bulan. Ada sisi negatifnya untuk menggunakan rata-rata bergerak untuk memperlancar rangkaian data. Karena perhitungannya bergantung pada data historis, beberapa variabel ketepatan waktu hilang. Untuk alasan ini, beberapa peneliti menggunakan rata-rata bergerak ldquoweighteighteighteighteightquightightightquightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightightight Cara lain untuk mengurangi ketergantungan pada nilai masa lalu adalah dengan menghitung rata-rata pergerakan ldquocenteredrdquo, di mana nilai saat ini adalah nilai tengah dalam rata-rata lima bulan, dengan dua lag dan dua lead. Tokoh utama adalah nilai yang diperkirakan. Data yang tersedia dari situs web Feds Dallas disesuaikan dengan teknik simple moving average yang dijelaskan di bawah ini. Solusi Teknis Rumus untuk rata-rata pergerakan sederhana adalah: di mana y adalah variabel (seperti izin perumahan keluarga tunggal), t adalah periode waktu saat ini (seperti bulan berjalan), dan n adalah jumlah periode waktu dalam rata-rata. Dalam kebanyakan kasus, peneliti menggunakan rata-rata bergerak tiga, empat atau lima bulan (sehingga n 3, 4 atau 5), dengan semakin besar n. Seri yang lebih halus. Contoh Nyata-Dunia Izin Perumahan Texas Berfluktuasi dari Bulan ke Bulan Rata-rata Bergerak Membantu Menunjukkan Tren yang Mendasari pada Data Tabel 1 menggunakan rumus di atas untuk menghitung rata-rata pergerakan residensial residensial lima bulan. Pada kolom ketiga, gambar bawah (7.218) ditemukan dengan menghitung rata-rata bulan berjalan dan empat bulan sebelumnya di kolom dua. Seri di kolom ketiga dihaluskan, dan seperti ditunjukkan pada Bagan 2, jauh lebih tidak stabil daripada rangkaian aslinya. Dengan menggunakan data yang merapikan, peneliti dapat lebih mudah menentukan tren mendasar dalam data, serta mendeteksi perubahan arah yang signifikan. Teknik merapikan mengurangi volatilitas dalam rangkaian data, yang memungkinkan analis mengidentifikasi tren ekonomi penting. Teknik rata-rata bergerak menawarkan cara mudah untuk memperlancar data, karena memanfaatkan data dari periode waktu lalu, mungkin akan mengaburkan perubahan tren terbaru. Glosarium Sekilas Pindah Rata-rata: Perhitungan yang memperlancar rangkaian data yang mudah menguap dengan rata-rata titik data tetangga. Penyesuaian musiman: Jenis teknik pemulusan di mana fluktuasi musiman dalam data diperkirakan dan dihapus. Teknik pemulusan: Operasi statistik dilakukan pada rangkaian data ekonomi untuk mengurangi atau menghilangkan volatilitas jangka pendek.