Lineêre regressie aanwyser Die lineêre regressie aanwyser gebruik vir tendens identifikasie en tendens volgende in 'n soortgelyke wyse aan bewegende gemiddeldes. Die aanwyser moet nie verwar word met lineêre regressie Lines wat reguit lyne toegerus om 'n reeks van data punte is. Die lineêre regressie aanwyser plotte die eindpunte van 'n hele reeks van lineêre getrek op agtereenvolgende dae regressielyne. Die voordeel van die lineêre regressie aanwyser oor 'n normale bewegende gemiddelde is dat dit minder lag as die bewegende gemiddelde, reageer vinniger op veranderinge in die rigting. Die nadeel is dat dit meer geneig is tot whipsaws. Die lineêre regressie aanwyser is slegs geskik vir die handel sterk tendense. Seine geneem in 'n soortgelyke wyse aan bewegende gemiddeldes. Gebruik die rigting van die lineêre regressie aanwyser om te betree en die uitgang ambagte met 'n aanwyser langer termyn as 'n filter. Gaan lank as die lineêre regressie aanwyser opdaag of verlaat 'n kort handel. Gaan kort (of verlaat 'n lang handel) as die lineêre regressie aanwyser draai af. 'N Variasie op die bogenoemde is om ambagte te voer wanneer die prys gaan oor die lineêre regressie aanwyser, maar nog steeds verlaat wanneer die lineêre regressie aanwyser draai af. Voorbeeld Muis oor grafiek onderskrifte te handel seine te vertoon. Gaan lank L wanneer die prys kruise bo die 100-dag lineêre regressie aanwyser terwyl die 300-dag styg afrit X wanneer die 100-dag lineêre regressie aanwyser draai afgaan lank weer by L wanneer die prys kruise bo die 100-dag lineêre regressie aanwyser afrit X wanneer die 100-dag lineêre regressie aanwyser draai afgaan lang L wanneer die prys kruise bo 100-dag lineêre regressie afrit X wanneer die 100-dag aanwyser draai afgaan lang L wanneer die 300-dag lineêre regressie aanwyser opdaag nadat die prys bo gekruis die 100-dag aanwyser afrit X wanneer die 300-dag lineêre regressie aanwyser draai af. Lomp divergensie op die aanwyser waarsku van 'n groot tendens omkeer. In by ons poslys Lees Colin Twiggs Trading Dagboek nuusbrief, met opvoedkundige artikels oor handel, tegniese ontleding, aanwysers en nuwe sagteware updates. Classic Chart Aanwysers en Studies Vind beskrywings, formules, parameters, en ander hulp vir die aanwysers en studies wat gebruik word deur die Barchart Classic Kartering aansoek hieronder. Classic Charts is beskikbaar vir gebruik met 'n inskrywing op Barchart Premier. Classic Charts en Tegniese Charts het elk hul eie stel studies. Kyk Tegniese Chart Indicators Classic Chart Aanwysers en Studies Wanneer jy oorskakel tussen Classic, Tegniese, of interaktiewe kaarte, geen studies wat reeds op die grafiek verwyder, na gelang van die aanwysers nie oordra. Wanneer kartering enige van die studies, die argument kleur is rooi. Groen dan blou. Byvoorbeeld, op 'n bewegende gemiddelde grafiek 9, 18, 40, die 9 dag sal die rooi lyn wees, sou 18 dae die groen lyn wees en die 40 dae sal die blou lyn wees. Die argument ten einde vertoon op die kaart langs die naam studie. Moving regressielyn Hierdie studie is ook bekend as tydreeks vooruitskatting en beweeg lineêre regressie. Met verstek parameters, dit plotte die eindpunte van 'n reeks van 20-tydperk lineêre regressie lyne met 'n tydperk nul verreken. 'N Lineêre regressie-lyn is die reguit lyn wat produseer die beste wiskundige beskrywing van die pryse in die afgelope 20-tydperke. Met behulp van 'n positiewe offset sal die resultate te beweeg na regs, en omgekeerd n negatiewe geneutraliseer sal die resultate aan die linkerkant beweeg. Interpretasie is soortgelyk aan dié vir die bewegende gemiddelde en verreken bewegende gemiddelde, behalwe dat die Tyd Reeks Voorspelling gewoonlik sal reageer op prys verskille vinniger as die bewegende gemiddelde, gegewe dieselfde aantal tydperke. Die verstek tydperk parameter is 20, maar soos met die meeste studies, kan dit verander word deur die invoeging van 'n waarde in die eerste parameter veld. Die standaard offset parameter is nul, en dit kan aangepas word deur insleutel 'n waarde in die tweede parameter field. Moving lineêre regressie die bewegende lineêre regressie indicator is 'n groot bietjie hulpmiddel wat kan jou help om in en uit die mark vinniger. Daar is twee hoof tipes van lineêre regressie: die lineêre regressie tendens lyn en die verskuiwing van lineêre regressie. Beide gebruik die quotleast squaresquot metode om sekere punte te plot. Dit beteken eenvoudig, die vermindering van die afstand tussen twee punte vir jou die minste waarde gee. Hoewel dit lyk net soos 'n bewegende gemiddelde op 'n grafiek, dit reageer baie vinniger. Het jy 'n kyk onder die grafiek. Grootste Jaarlikse Persent n daling in die Dow Jones Die grootste jaarlikse daling in die Dow Jones Industrial Average het plaasgevind toe die gemiddelde op 77,90 punte gesluit op 31 Desember, 1931. Dit was 52,6 laer as aan die begin van die jaar. Bron: Guinness World Records Daar is baie moontlikhede vir die gebruik van 'n bewegende lineêre regressie, maar die mees algemene is wanneer dit gaan oor 'n paar ander gemiddelde. As 'n voorbeeld, die opstel van jou kaarte met 'n 12 tydperk eenvoudige bewegende gemiddelde van die hoogtepunte en 'n 12 tydperk eenvoudige bewegende gemiddelde van die laagtepunte. Toe het die verskuiwing van lineêre regressie te 21. Wanneer die tydperk 21 beweeg lineêre regressie bo die 12 tydperk bewegende gemiddelde van die hoogtepunte, wat 'n koopsein skep kruis. Wanneer die 21 tydperk lineêre regressie kruisies onder die 12 tydperk eenvoudige bewegende gemiddelde van die hoogtepunte, dit is die uitgang. Die teenoorgestelde is waar vir 'n kort ambagte. Het jy 'n blik op die volgende grafiek. Die nadeel van die gebruik van die bewegende lineêre regressie is dat, tensy jy 'n soort van filter gebruik, is dit geneig is om 'n baie geheel verslaan. Die klein 12 tydperk kanaal help neem 'n paar van daardie weg, maar jy kan ook eksperimenteer met die gebruik van RSI, MACD of stogastiese as 'n filter. Ekonomiese Kalender Termyn se PPI Relevansie: Dit is belangrik. (4) n skaal van 1-5 Bron: Amerikaanse Departement van Arbeid, Buro vir Statistiek Arbeid. Geskeduleer Release Tyd: Inligting oor die vorige maand vrygestel om 8:30 ET rondom die 11de van elke maand Producer prysindeks maatreëls pryse van goedere by die groothandel vlak. Die drie hoof kategorieë wat die PPI is: ru, intermediêre, en klaar is, die belangrikste daarvan is die klaarprodukte indeks. Dit is die prys van goedere wat gereed is vir verkoop aan die gebruiker is. Koop By nadere Te koop aan die einde van 'n handel sessie Kabinet Handel Laat opsies handelaars diep out-of-the-geld-opsies sluit deur teen 'n prys gelykstaande aan die helfte blok handel die opsie. Ook bekend as (CAB). CFTC Die Commodities Futures Trading Commission. Reguleer die kommoditeite termynmark bedryf in die VSA Stop orde r 'n Bevel bo of onder die huidige markprys geplaas om verdere beskerming verloor. Die Close die laaste sluitingsprys of reeks aan die einde van 'n handel sessie in 'n bepaalde mark. Vir markte wat 24 uur is, beteken dit gewoonlik die einde van die tydperk van 24 uur. Beste wense Mark McRae inligting, kaarte of voorbeelde wat in hierdie les is slegs vir illustrasie en opvoedkundige doeleindes. Dit moet nie beskou word as advies of 'n aanbeveling aan enige sekuriteit of finansiële instrument te koop of te verkoop. Ons doen nie en kan beleggingsadvies nie bied. Vir verdere inligting kan u lees ons disclaimer. Te druk of 'n afskrif van hierdie les te red in PDF-formaat kliek die gedrukte skakel. Dit sal die les in 'n PDF-formaat wat jy dan kan druk oopmaak. As jy nie vertroud met PDF is of dit nie 'n gratis kopie van Arobat Leser sien instructions. Smoothing data verwyder ewekansige variasie en programme tendense en sikliese komponente Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. 'N dikwels gebruikte tegniek in bedryf is glad. Hierdie tegniek, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendens, seisoenale en sikliese komponente. Daar is twee afsonderlike groepe glad metodes Berekening van gemiddelde metodes Eksponensiële Smoothing Metodes Neem gemiddeldes is die eenvoudigste manier om data te stryk Ons sal eers ondersoek sommige gemiddelde metodes, soos die eenvoudige gemiddeld van al die afgelope data. 'N Bestuurder van 'n pakhuis wil weet hoeveel 'n tipiese verskaffer lewer in 1000 dollar eenhede. Hy / sy neem 'n monster van 12 verskaffers, na willekeur, die verkryging van die volgende resultate: Die berekende gemiddelde of gemiddeld van die data 10. Die bestuurder besluit om dit te gebruik as die skatting vir uitgawes van 'n tipiese verskaffer. Is dit 'n goeie of slegte skat Gemiddelde kwadraat fout is 'n manier om te oordeel hoe goed 'n model is Ons sal bereken die gemiddelde kwadraat fout. Die fout ware bedrag wat minus die beraamde bedrag. Die fout vierkant is die fout hierbo, vierkantig. Die SSE is die som van die gekwadreerde foute. Die MSE is die gemiddeld van die kwadraat foute. MSE lei byvoorbeeld Die uitslae is: Fout en gekwadreerde foute Die raming 10 Die vraag ontstaan: kan ons gebruik maak van die gemiddelde inkomste voorspel as ons vermoed dat 'n tendens 'n blik op die grafiek hieronder toon duidelik dat ons nie dit sou doen. Gemiddeld weeg al verlede Waarnemings ewe In opsomming, ons verklaar dat die eenvoudige gemiddelde of gemiddeld van al verlede waarnemings is net 'n nuttige skatting vir vooruitskatting wanneer daar geen tendense. As daar tendense, gebruik verskillende skattings dat die tendens in ag neem. Die gemiddelde weeg al verlede Waarnemings ewe. Byvoorbeeld, die gemiddelde van die waardes 3, 4, 5 is 4. Ons weet natuurlik dat 'n gemiddelde word bereken deur die toevoeging van al die waardes en die som te deel deur die aantal waardes. Nog 'n manier van berekening van die gemiddelde is deur die byvoeging van elke waarde gedeel deur die aantal waardes, of 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. Die vermenigvuldiger 1/3 is die gewig genoem. In die algemeen: bar frac som links (frac regs) x1 links (frac regs) x2,. ,, Links (frac regs) xn. Die (links (frac regs)) is die gewigte en, natuurlik, hulle vat om 1.Choosing die beste tendenslyn vir jou data wanneer jy 'n tendenslyn te voeg tot 'n grafiek in Microsoft grafiek, kan jy kies enige van die ses verskillende tendens / regressie tipes. Die tipe inligting wat jy het bepaal die tipe tendenslyn wat jy moet gebruik. Trendline betroubaarheid n tendenslyn is mees betroubare wanneer sy R-kwadraat-waarde is by of naby 1. As jy 'n tendenslyn te pas om jou data, Grafiek bereken outomaties die R-kwadraat-waarde. As jy wil, kan jy hierdie waarde op jou grafiek vertoon. 'N Lineêre tendenslyn is 'n beste-pas reguit lyn wat gebruik word met 'n eenvoudige lineêre datastelle. Jou data is lineêr as die patroon in sy datapunte 'n lyn lyk. 'N Lineêre tendenslyn toon gewoonlik dat daar iets is aan die toeneem of afneem teen 'n bestendige tempo. In die volgende voorbeeld, 'n lineêre tendenslyn toon duidelik dat yskas verkope konsekwent gestyg oor 'n tydperk van 13 jaar. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,9036, wat is 'n goeie passing van die lyn om die data. 'N Logaritmiese tendenslyn is 'n beste-pas geboë lyn wat is baie handig wanneer die tempo van verandering in die data toeneem of afneem vinnig en dan vlakke uit. 'N Logaritmiese tendenslyn kan negatiewe en / of positiewe waardes te gebruik. Die volgende voorbeeld gebruik van 'n logaritmiese tendenslyn te voorspel bevolkingsgroei van diere te illustreer in 'n vaste-ruimte gebied, waar die bevolking gelyk het as ruimte vir die diere afgeneem. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,9407, wat is 'n relatief goeie passing van die lyn om die data. 'N polinoom tendenslyn is 'n geboë lyn wat gebruik word wanneer data skommel. Dit is nuttig, byvoorbeeld, vir die ontleding van winste en verliese oor 'n groot datastel. Die einde van die polinoom kan bepaal word deur die aantal skommelinge in die data of deur hoeveel draaie (heuwels en dale) verskyn in die kurwe. 'N Orde 2 polinoom tendenslyn het oor die algemeen net een koppie of vallei. Bestel 3 het oor die algemeen een of twee heuwels of dale. Bestel 4 het oor die algemeen tot drie. Die volgende voorbeeld toon 'n Orde 2 polinoom tendenslyn (een koppie) om die verhouding tussen spoed en petrol verbruik te illustreer. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,9474, wat is 'n goeie passing van die lyn om die data. 'N krag tendenslyn is 'n geboë lyn wat is die beste gebruik met datastelle wat metings wat verhoog teen 'n spesifieke koers byvoorbeeld vergelyk, die versnelling van 'n renmotor met tussenposes van een sekonde. Jy kan nie 'n krag tendenslyn as jou data bevat nul of negatiewe waardes. In die volgende voorbeeld word versnelling data getoon deur die plot afstand in meter deur sekondes. Die krag tendenslyn toon duidelik die toenemende versnelling. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 0,9923, wat 'n byna perfekte pas van die lyn om die data. 'N eksponensiële tendenslyn is 'n geboë lyn wat is baie handig wanneer data waardes styg of val by toenemend hoër tariewe. Jy kan 'n eksponensiële tendenslyn skep as jou data bevat nul of negatiewe waardes. In die volgende voorbeeld word 'n eksponensiële tendenslyn wat gebruik word om die dalende hoeveelheid koolstof 14 illustreer in 'n voorwerp soos dit eeue. Let daarop dat die R-kwadraat-waarde is 1, wat beteken dat die lyn pas die data perfek. 'N bewegende gemiddelde tendenslyn stryk uit skommelinge in die data om 'n patroon te wys of meer duidelik tendens. 'N bewegende gemiddelde tendenslyn gebruik 'n spesifieke aantal datapunte (deur die opsie tydperk te stel), gemiddeldes, en maak gebruik van die gemiddelde waarde as 'n punt in die tendenslyn. As Tydperk is ingestel op 2, byvoorbeeld, dan is die gemiddelde van die eerste twee datapunte word gebruik as die eerste punt in die bewegende gemiddelde tendenslyn. Die gemiddelde van die tweede en derde datapunte gebruik word as die tweede punt in die tendenslyn, en so aan. In die volgende voorbeeld, 'n bewegende gemiddelde tendenslyn toon 'n patroon in die aantal huise wat verkoop meer as 'n 26-week periode.
Comments
Post a Comment