متوسط - الافتراضات تتحرك ،

المتوسط ​​المتحرك ونماذج التجانس الأسي كخطوة أولى في التحرك خارج النماذج المتوسطة، ونماذج المشي العشوائي، ونماذج الاتجاه الخطي، يمكن استقراء الأنماط والاتجاهات غير التقليدية باستخدام نموذج متحرك أو متوسط. الافتراض الأساسي وراء المتوسطات ونماذج التمهيد هو أن السلاسل الزمنية ثابتة محليا بمتوسط ​​متغير ببطء. وبالتالي، فإننا نأخذ متوسطا متحركا (محلي) لتقدير القيمة الحالية للمتوسط ​​ومن ثم استخدامه كمؤشر للمستقبل القريب. ويمكن اعتبار ذلك بمثابة حل توفيقي بين النموذج المتوسط ​​ونموذج المشي العشوائي بدون الانجراف. ويمكن استخدام نفس الاستراتيجية لتقدير الاتجاه المحلي واستقراءه. وعادة ما يطلق على المتوسط ​​المتحرك نسخة كوتسموثيدكوت من السلسلة الأصلية لأن المتوسط ​​على المدى القصير له تأثير على إزالة المطبات في السلسلة الأصلية. من خلال تعديل درجة التمهيد (عرض المتوسط ​​المتحرك)، يمكننا أن نأمل في ضرب نوع من التوازن الأمثل بين أداء المتوسط ​​و نماذج المشي العشوائي. أبسط نوع من نموذج المتوسط ​​هو. المتوسط ​​المتحرك البسيط (بالتساوي المرجح): تقدر قيمة قيمة Y في الوقت t1 التي يتم إجراؤها في الوقت t بالمتوسط ​​البسيط لآخر ملاحظات m: (هنا وفي مكان آخر سأستخدم الرمز 8220Y-hat8221 للوقوف للتنبؤ بالسلسلة الزمنية Y التي أجريت في أقرب موعد ممكن من قبل نموذج معين.) ويتركز هذا المتوسط ​​في الفترة t - (m1) 2، مما يعني أن تقدير المتوسط ​​المحلي سوف تميل إلى التخلف عن صحيح قيمة المتوسط ​​المحلي بنحو (m1) فترتين. وبالتالي، نقول أن متوسط ​​عمر البيانات في المتوسط ​​المتحرك البسيط هو (m1) 2 بالنسبة إلى الفترة التي يتم فيها احتساب التوقعات: هذا هو مقدار الوقت الذي تميل التنبؤات إلى التخلف عن نقاط التحول في البيانات . على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بحساب متوسط ​​القيم الخمس الأخيرة، فإن التوقعات ستكون حوالي 3 فترات متأخرة في الاستجابة لنقاط التحول. ويلاحظ أنه في حالة M1، فإن نموذج المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) يساوي نموذج المشي العشوائي (بدون نمو). وإذا كانت m كبيرة جدا (مماثلة لطول فترة التقدير)، فإن نموذج سما يعادل النموذج المتوسط. وكما هو الحال مع أي معلمة لنموذج التنبؤ، من العرفي أن تعدل قيمة k من أجل الحصول على أفضل قيمة ممكنة للبيانات، أي أصغر أخطاء التنبؤ في المتوسط. وفيما يلي مثال لسلسلة يبدو أنها تظهر تقلبات عشوائية حول متوسط ​​متغير ببطء. أولا، يتيح محاولة لتناسب ذلك مع نموذج المشي العشوائي، وهو ما يعادل متوسط ​​متحرك بسيط من 1 مصطلح: نموذج المشي العشوائي يستجيب بسرعة كبيرة للتغيرات في سلسلة، ولكن في ذلك يفعل ذلك يختار الكثير من كوتنويسكوت في البيانات (التقلبات العشوائية) وكذلك كوتسيغنالكوت (المتوسط ​​المحلي). إذا حاولنا بدلا من ذلك متوسط ​​متحرك بسيط من 5 مصطلحات، نحصل على مجموعة أكثر سلاسة من التوقعات: المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 5 سنوات ينتج أخطاء أقل بكثير من نموذج المشي العشوائي في هذه الحالة. متوسط ​​عمر البيانات في هذه التوقعات هو 3 ((51) 2)، بحيث تميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو ثلاث فترات. (على سبيل المثال، يبدو أن الانكماش قد حدث في الفترة 21، ولكن التوقعات لا تتحول حتى عدة فترات في وقت لاحق). لاحظ أن التوقعات على المدى الطويل من نموذج سما هي خط مستقيم أفقي، تماما كما في المشي العشوائي نموذج. وبالتالي، يفترض نموذج سما أنه لا يوجد اتجاه في البيانات. ومع ذلك، في حين أن التنبؤات من نموذج المشي العشوائي هي ببساطة مساوية للقيمة الملاحظة الأخيرة، والتنبؤات من نموذج سما يساوي المتوسط ​​المرجح للقيم الأخيرة. إن حدود الثقة المحسوبة من قبل ستاتغرافيكس للتنبؤات طويلة الأجل للمتوسط ​​المتحرك البسيط لا تتسع مع زيادة أفق التنبؤ. ومن الواضح أن هذا غير صحيح لسوء الحظ، لا توجد نظرية إحصائية أساسية تخبرنا كيف يجب أن تتسع فترات الثقة لهذا النموذج. ومع ذلك، ليس من الصعب جدا حساب التقديرات التجريبية لحدود الثقة للتنبؤات الأطول أجلا. على سبيل المثال، يمكنك إعداد جدول بيانات سيتم فيه استخدام نموذج سما للتنبؤ بخطوتين إلى الأمام، و 3 خطوات إلى الأمام، وما إلى ذلك ضمن عينة البيانات التاريخية. يمكنك بعد ذلك حساب الانحرافات المعيارية للعينة في كل أفق للتنبؤ، ومن ثم بناء فترات ثقة للتنبؤات الأطول أجلا عن طريق جمع وطرح مضاعفات الانحراف المعياري المناسب. إذا حاولنا متوسط ​​متحرك بسيط لمدة 9 سنوات، نحصل على توقعات أكثر سلاسة وأكثر من تأثير متخلف: متوسط ​​العمر هو الآن 5 فترات ((91) 2). إذا أخذنا متوسط ​​متحرك لمدة 19 عاما، فإن متوسط ​​العمر يزيد إلى 10: لاحظ أن التوقعات تتخلف الآن عن نقاط التحول بنحو 10 فترات. أي كمية من التجانس هو الأفضل لهذه السلسلة هنا جدول يقارن إحصاءات الخطأ، بما في ذلك أيضا متوسط ​​3 المدى: نموذج C، المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 سنوات، ينتج أقل قيمة رمز بهامش صغير على 3 المتوسطات و 9-المدى، وإحصاءاتهم الأخرى متطابقة تقريبا. لذلك، من بين نماذج مع إحصاءات الخطأ مشابهة جدا، يمكننا أن نختار ما إذا كنا نفضل استجابة أكثر قليلا أو أكثر قليلا نعومة في التوقعات. (العودة إلى أعلى الصفحة.) براونز بسيط الأسي تمهيد (المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا) نموذج المتوسط ​​المتحرك البسيط المذكورة أعلاه لديه الخاصية غير المرغوب فيها أنه يعامل الملاحظات k الماضية بالتساوي تماما ويتجاهل جميع الملاحظات السابقة. بشكل حدسي، يجب أن يتم خصم البيانات السابقة بطريقة أكثر تدرجية - على سبيل المثال، يجب أن تحصل على الملاحظة الأخيرة أكثر قليلا من الوزن الثاني من أحدث، و 2 أحدث يجب الحصول على وزن أكثر قليلا من 3 أحدث، و هكذا. نموذج التمهيد الأسي بسيط (سيس) يحقق هذا. اسمحوا 945 تدل على كونتسموثينغ كونستانتكوت (عدد بين 0 و 1). طريقة واحدة لكتابة النموذج هو تعريف سلسلة L التي تمثل المستوى الحالي (أي القيمة المتوسطة المحلية) من السلسلة كما يقدر من البيانات حتى الوقت الحاضر. يتم حساب قيمة L في الوقت t بشكل متكرر من قيمته السابقة مثل هذا: وهكذا، فإن القيمة الملساء الحالية هي الاستكمال الداخلي بين القيمة الملساء السابقة والمراقبة الحالية، حيث 945 تسيطر على التقارب من قيمة محرف إلى الأحدث الملاحظة. التوقعات للفترة القادمة هي ببساطة القيمة الملساء الحالية: على نحو مماثل، يمكننا التعبير عن التوقعات القادمة مباشرة من حيث التوقعات السابقة والملاحظات السابقة، في أي من الإصدارات المكافئة التالية. في النسخة الأولى، والتنبؤ هو الاستيفاء بين التوقعات السابقة والملاحظة السابقة: في النسخة الثانية، ويتم الحصول على التوقعات القادمة عن طريق ضبط التوقعات السابقة في اتجاه الخطأ السابق من قبل كمية كسور 945. هو الخطأ المحرز في الوقت t. أما في النسخة الثالثة، فإن التنبؤ هو المتوسط ​​المتحرك المرجح ألسعاره (أي مخفضة) مع عامل الخصم 1- 945: إصدار الاستكمال الداخلي لصيغة التنبؤ هو أبسط الاستخدام إذا كنت تنفذ النموذج على جدول بيانات: خلية واحدة ويحتوي على مراجع الخلية مشيرا إلى التوقعات السابقة، الملاحظة السابقة، والخلية حيث يتم تخزين قيمة 945. لاحظ أنه إذا كان 945 1، فإن نموذج سيس يساوي نموذج المشي العشوائي (بدون نمو). وإذا كان 945 0، فإن نموذج سيس يعادل النموذج المتوسط، على افتراض أن القيمة الملساء الأولى موضوعة تساوي المتوسط. (العودة إلى أعلى الصفحة). يبلغ متوسط ​​عمر البيانات في توقعات التمهيد الأسي البسيط 945 1 بالنسبة للفترة التي يتم فيها حساب التوقعات. (وهذا ليس من المفترض أن يكون واضحا، ولكن يمكن بسهولة أن تظهر من خلال تقييم سلسلة لانهائية). وبالتالي، فإن متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك بسيط يميل إلى التخلف عن نقاط التحول بنحو 1 945 فترات. على سبيل المثال، عندما يكون 945 0.5 الفارق الزمني هو فترتين عندما يكون 945 0.2 الفارق الزمني هو 5 فترات عندما يكون 945 0.1 الفارق الزمني هو 10 فترات، وهكذا. وبالنسبة إلى متوسط ​​عمر معين (أي مقدار التأخير)، فإن توقعات التمهيد الأسي البسيط تفوق إلى حد ما توقعات المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) لأنها تضع وزنا أكبر نسبيا على الملاحظة الأخيرة - أي. هو أكثر قليلا كوريبرسونسيفكوت إلى التغييرات التي تحدث في الماضي القريب. على سبيل المثال، نموذج سما مع 9 شروط ونموذج سيس مع 945 0.2 على حد سواء لديها متوسط ​​عمر 5 للبيانات في توقعاتها، ولكن نموذج سيس يضع وزنا أكبر على القيم 3 الماضية مما يفعل نموذج سما وفي في الوقت نفسه فإنه don8217t تماما 8220forget8221 حول القيم أكثر من 9 فترات القديمة، كما هو مبين في هذا المخطط: ميزة أخرى هامة من نموذج سيس على نموذج سما هو أن نموذج سيس يستخدم معلمة تمهيد التي هي متغيرة باستمرار، لذلك يمكن بسهولة الأمثل باستخدام خوارزمية كوتسولفيركوت لتقليل متوسط ​​الخطأ التربيعي. وتبين القيمة المثلى ل 945 في نموذج سيس لهذه السلسلة 0.2961، كما هو مبين هنا: متوسط ​​عمر البيانات في هذا التنبؤ هو 10.2961 3.4 فترات، وهو ما يشبه متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 6. والتنبؤات الطويلة الأجل من نموذج الخدمة الاقتصادية والاجتماعية هي خط مستقيم أفقي. كما هو الحال في نموذج سما ونموذج المشي العشوائي دون نمو. ومع ذلك، لاحظ أن فترات الثقة التي يحسبها ستاتغرافيكس الآن تتباعد بطريقة معقولة المظهر، وأنها هي أضيق بكثير من فترات الثقة لنموذج المشي العشوائي. ويفترض نموذج سيس أن المسلسل إلى حد ما يمكن التنبؤ به أكثر من ذلك لا نموذج المشي العشوائي. نموذج سيس هو في الواقع حالة خاصة من نموذج أريما. وبالتالي فإن النظرية الإحصائية لنماذج أريما توفر أساسا سليما لحساب فترات الثقة لنموذج سيس. على وجه الخصوص، نموذج سيس هو نموذج أريما مع اختلاف واحد غير منطقي، وهو ما (1) المدى، وليس هناك مصطلح ثابت. والمعروف باسم كوتاريما (0،1،1) نموذج دون كونستانتكوت. معامل ما (1) في نموذج أريما يتوافق مع الكمية 1- 945 في نموذج سيس. على سبيل المثال، إذا كنت تناسب نموذج أريما (0،1،1) دون ثابت لسلسلة تحليلها هنا، فإن ما المقدرة (1) معامل تبين أن يكون 0.7029، وهو تقريبا تقريبا واحد ناقص 0.2961. ومن الممكن إضافة افتراض اتجاه خطي ثابت غير صفري إلى نموذج سيس. للقيام بذلك، مجرد تحديد نموذج أريما مع اختلاف واحد نونسونالونال و ما (1) المدى مع ثابت، أي أريما (0،1،1) نموذج مع ثابت. وعندئذ سيكون للتنبؤات الطويلة الأجل اتجاه يساوي متوسط ​​الاتجاه الذي لوحظ خلال فترة التقدير بأكملها. لا يمكنك القيام بذلك بالتزامن مع التعديل الموسمية، لأن خيارات التعديل الموسمية يتم تعطيل عند تعيين نوع النموذج إلى أريما. ومع ذلك، يمكنك إضافة اتجاه أسي ثابت على المدى الطويل إلى نموذج بسيط الأسي تمهيد (مع أو بدون تعديل موسمي) باستخدام خيار تعديل التضخم في إجراء التنبؤ. ويمكن تقدير معدل كوتينفلاتيونكوت المناسب (نسبة النمو) لكل فترة على أنها معامل الانحدار في نموذج الاتجاه الخطي المجهز بالبيانات بالتزامن مع تحول لوغاريتم طبيعي، أو يمكن أن يستند إلى معلومات مستقلة أخرى تتعلق باحتمالات النمو على المدى الطويل . (العودة إلى أعلى الصفحة). البني الخطي (أي مزدوج) تجانس الأسي نماذج سما ونماذج سيس تفترض أنه لا يوجد أي اتجاه من أي نوع في البيانات (التي عادة ما تكون موافق أو على الأقل ليست سيئة جدا لمدة 1- والتنبؤ بالمتابعة عندما تكون البيانات صاخبة نسبيا)، ويمكن تعديلها لإدراج اتجاه خطي ثابت كما هو مبين أعلاه. ماذا عن الاتجاهات على المدى القصير إذا كانت سلسلة يعرض معدل نمو متفاوت أو نمط دوري الذي يبرز بوضوح ضد الضوضاء، وإذا كان هناك حاجة للتنبؤ أكثر من 1 فترة المقبلة، ثم قد يكون تقدير الاتجاه المحلي أيضا قضية. ويمكن تعميم نموذج التمهيد الأسي البسيط للحصول على نموذج تمهيد أسي خطي (ليس) يحسب التقديرات المحلية لكل من المستوى والاتجاه. أبسط نموذج الاتجاه المتغير بمرور الوقت هو نموذج تمهيد الأسي الخطي براون، والذي يستخدم سلسلتين مختلفتين تمهيدهما تتمركزان في نقاط مختلفة من الزمن. وتستند صيغة التنبؤ إلى استقراء خط من خلال المركزين. (ويمكن مناقشة الشكل الأكثر تطورا من هذا النموذج، هولت 8217s أدناه). ويمكن التعبير عن شكل جبري من نموذج التجانس الأسي الخطي البني 8217s، مثل نموذج التجانس الأسي البسيط، في عدد من الأشكال المختلفة ولكن المكافئة. وعادة ما يعبر عن الشكل المعياري للنموذج من هذا النموذج على النحو التالي: اسمحوا S تدل على سلسة سلسة السلسلة التي تم الحصول عليها عن طريق تطبيق تمهيد الأسي بسيط لسلسلة Y. وهذا هو، يتم إعطاء قيمة S في الفترة t من قبل: (أذكر أنه تحت بسيطة الأسفل، وهذا سيكون التنبؤ ل Y في الفترة t1.) ثم اسمحوا سكوت تدل على سلسلة مضاعفة مضاعفة التي تم الحصول عليها من خلال تطبيق التمهيد الأسي بسيطة (باستخدام نفس 945) لسلسلة S: وأخيرا، والتوقعات ل تك تك. عن أي kgt1، تعطى بواسطة: هذه الغلة e 1 0 (أي الغش قليلا، والسماح للتوقعات الأولى تساوي الملاحظة الأولى الفعلية)، و e 2 Y 2 8211 Y 1. وبعد ذلك يتم توليد التنبؤات باستخدام المعادلة أعلاه. وهذا يعطي نفس القيم المجهزة كالصيغة المستندة إلى S و S إذا كانت الأخيرة قد بدأت باستخدام S 1 S 1 Y 1. يستخدم هذا الإصدار من النموذج في الصفحة التالية التي توضح مجموعة من التجانس الأسي مع التعديل الموسمية. هولت 8217s الخطي الأسي تمهيد البني 8217s نموذج ليس يحسب التقديرات المحلية من المستوى والاتجاه من خلال تمهيد البيانات الأخيرة، ولكن حقيقة أنه يفعل ذلك مع معلمة تمهيد واحد يضع قيدا على أنماط البيانات التي هي قادرة على تناسب: المستوى والاتجاه لا يسمح لها أن تختلف بمعدلات مستقلة. ويعالج نموذج هولت 8217s ليس هذه المسألة عن طريق تضمين اثنين من الثوابت تمهيد، واحدة للمستوى واحد للاتجاه. في أي وقت t، كما هو الحال في نموذج Brown8217s، هناك تقدير ل t من المستوى المحلي وتقدير t ر للاتجاه المحلي. وهنا يتم حسابها بشكل متكرر من قيمة Y الملاحظة في الوقت t والتقديرات السابقة للمستوى والاتجاه من خلال معادلتين تنطبقان على تمهيد أسي لها بشكل منفصل. وإذا كان المستوى المقدر والاتجاه في الوقت t-1 هما L t82091 و T t-1. على التوالي، فإن التنبؤ ب Y تشي الذي كان سيجري في الوقت t-1 يساوي L t-1 T t-1. وعند ملاحظة القيمة الفعلية، يحسب التقدير المحدث للمستوى بصورة متكررة بالاستكمال الداخلي بين Y تشي وتوقعاته L t-1 T t-1 باستعمال أوزان 945 و1-945. والتغير في المستوى المقدر، وهي L t 8209 L t82091. يمكن تفسيرها على أنها قياس صاخبة للاتجاه في الوقت t. ثم يتم حساب التقدير المحدث للاتجاه بشكل متكرر عن طريق الاستكمال الداخلي بين L t 8209 L t82091 والتقدير السابق للاتجاه T t-1. وذلك باستخدام أوزان 946 و 1-946: تفسير ثابت ثابت تمهيد 946 مماثل لتلك التي من ثابت مستوى تمهيد 945. نماذج ذات قيم صغيرة من 946 نفترض أن الاتجاه يتغير ببطء شديد مع مرور الوقت، في حين أن النماذج مع أكبر 946 تفترض أنها تتغير بسرعة أكبر. ويعتقد نموذج مع كبير 946 أن المستقبل البعيد غير مؤكد جدا، لأن الأخطاء في تقدير الاتجاه تصبح مهمة جدا عند التنبؤ أكثر من فترة واحدة المقبلة. (العودة إلى أعلى الصفحة). ويمكن تقدير ثوابت التنعيم 945 و 946 بالطريقة المعتادة من خلال تقليل الخطأ المتوسط ​​التربيعي للتنبؤات ذات الخطوة الأولى. عندما يتم ذلك في ستاترافيكس، وتظهر التقديرات إلى أن 945 0.3048 و 946 0.008. القيمة الصغيرة جدا 946 تعني أن النموذج يفترض تغير طفيف جدا في الاتجاه من فترة إلى أخرى، وذلك أساسا هذا النموذج هو محاولة لتقدير الاتجاه على المدى الطويل. وبالمقارنة مع فكرة متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير المستوى المحلي للسلسلة، فإن متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي يتناسب مع 1 946، وإن لم يكن يساويها بالضبط . في هذه الحالة تبين أن تكون 10.006 125. هذا هو 8217t عدد دقيق جدا بقدر دقة تقدير 946 isn8217t حقا 3 المنازل العشرية، ولكن من نفس الترتيب العام من حيث حجم العينة من 100، لذلك هذا النموذج هو المتوسط ​​على مدى الكثير جدا من التاريخ في تقدير هذا الاتجاه. ويبين مخطط التنبؤ الوارد أدناه أن نموذج ليس يقدر اتجاه محلي أكبر قليلا في نهاية السلسلة من الاتجاه الثابت المقدر في نموذج سيترند. كما أن القيمة المقدرة ل 945 تكاد تكون مطابقة لتلك التي تم الحصول عليها من خلال تركيب نموذج سيس مع أو بدون اتجاه، لذلك هذا هو تقريبا نفس النموذج. الآن، هل هذه تبدو وكأنها توقعات معقولة لنموذج من المفترض أن يكون تقدير الاتجاه المحلي إذا كنت 8220eyeball8221 هذه المؤامرة، يبدو كما لو أن الاتجاه المحلي قد تحولت إلى أسفل في نهاية السلسلة ما حدث المعلمات من هذا النموذج قد تم تقديرها من خلال تقليل الخطأ المربعة للتنبؤات 1-خطوة إلى الأمام، وليس التنبؤات على المدى الطويل، في هذه الحالة لا يوجد 8217t الاتجاه الكثير من الفرق. إذا كان كل ما كنت تبحث في 1-خطوة قبل الأخطاء، كنت لا ترى الصورة الأكبر للاتجاهات أكثر (مثلا) 10 أو 20 فترات. من أجل الحصول على هذا النموذج أكثر في تناغم مع استقراء العين مقلة العين من البيانات، يمكننا ضبط ثابت الاتجاه تجانس يدويا بحيث يستخدم خط الأساس أقصر لتقدير الاتجاه. على سبيل المثال، إذا اخترنا تعيين 946 0.1، ثم متوسط ​​عمر البيانات المستخدمة في تقدير الاتجاه المحلي هو 10 فترات، وهو ما يعني أننا متوسط ​​متوسط ​​الاتجاه على مدى تلك الفترات 20 الماضية أو نحو ذلك. Here8217s ما مؤامرة توقعات يبدو وكأننا وضعنا 946 0.1 مع الحفاظ على 945 0.3. هذا يبدو معقولا بشكل حدسي لهذه السلسلة، على الرغم من أنه من المحتمل أن يستقضي هذا الاتجاه أي أكثر من 10 فترات في المستقبل. ماذا عن إحصائيات الخطأ هنا هو مقارنة نموذج للنموذجين المبينين أعلاه وكذلك ثلاثة نماذج سيس. القيمة المثلى 945. لنموذج سيس هو تقريبا 0.3، ولكن يتم الحصول على نتائج مماثلة (مع استجابة أكثر قليلا أو أقل، على التوالي) مع 0.5 و 0.2. (A) هولتس الخطي إكس. تمهيد مع ألفا 0.3048 وبيتا 0.008 (B) هولتس الخطية إكس. تمهيد مع ألفا 0.3 و بيتا 0.1 (C) تمهيد الأسي بسيط مع ألفا 0.5 (D) تمهيد الأسي بسيطة مع ألفا 0.3 (E) بسيطة الأسي تمهيد مع ألفا 0.2 احصائياتهم متطابقة تقريبا، لذلك نحن حقا يمكن 8217t جعل الاختيار على أساس من 1-خطوة قبل توقعات الأخطاء داخل عينة البيانات. وعلينا أن نعود إلى الاعتبارات الأخرى. إذا كنا نعتقد اعتقادا قويا أنه من المنطقي أن يستند تقدير الاتجاه الحالي على ما حدث على مدى السنوات ال 20 الماضية أو نحو ذلك، يمكننا أن نجعل من حالة لنموذج ليس مع 945 0.3 و 946 0.1. إذا أردنا أن نكون ملحدين حول ما إذا كان هناك اتجاه محلي، فإن أحد نماذج سيس قد يكون من الأسهل تفسيره، كما سيوفر المزيد من توقعات منتصف الطريق للفترات الخمس أو العشر القادمة. (العودة إلى أعلى الصفحة). أي نوع من الاستقراء هو الأفضل: أدلة أفقية أو خطية تشير إلى أنه إذا تم تعديل البيانات (إذا لزم الأمر) للتضخم، فقد يكون من غير الحكمة استقراء الخطي القصير الأجل الاتجاهات بعيدة جدا في المستقبل. إن الاتجاهات الواضحة اليوم قد تتراجع في المستقبل بسبب أسباب متنوعة مثل تقادم المنتج، وزيادة المنافسة، والانكماش الدوري أو التحولات في صناعة ما. لهذا السبب، تجانس الأسي بسيط غالبا ما يؤدي أفضل من خارج العينة مما قد يكون من المتوقع خلاف ذلك، على الرغم من كوتنيفيكوت الاتجاه الأفقي الاستقراء. وكثيرا ما تستخدم أيضا تعديلات الاتجاه المخفف لنموذج تمهيد الأسي الخطي في الممارسة العملية لإدخال ملاحظة المحافظة على توقعات الاتجاه. ويمكن تطبيق نموذج ليس المائل للاتجاه ليس كحالة خاصة لنموذج أريما، ولا سيما نموذج أريما (1،1،2). ومن الممكن حساب فترات الثقة حول التنبؤات طويلة الأجل التي تنتجها نماذج التمهيد الأسي، من خلال اعتبارها حالات خاصة لنماذج أريما. (حذار: لا تحسب جميع البرامج فترات الثقة لهذه النماذج بشكل صحيح). يعتمد عرض فترات الثقة على (1) خطأ رمز في النموذج، (2) نوع التجانس (بسيط أو خطي) (3) القيمة (ق) من ثابت ثابت (ق) و (4) عدد الفترات المقبلة كنت التنبؤ. بشكل عام، انتشرت الفترات بشكل أسرع مع 945 يحصل أكبر في نموذج سيس وانتشرت بشكل أسرع بكثير عندما يتم استخدام خطية بدلا من تجانس بسيط. ويناقش هذا الموضوع بمزيد من التفصيل في قسم نماذج أريما من الملاحظات. (عودة إلى أعلى الصفحة.) بسيطة مقابل. المتوسطات المتحركة الأسية المتوسطات المتحركة هي أكثر من دراسة سلسلة من الأرقام في الترتيب المتعاقب. في الواقع، كان الممارسون المبتدئون لتحليل السلاسل الزمنية أكثر اهتماما بأعداد السلاسل الزمنية الفردية أكثر مما كانوا مع استيفاء تلك البيانات. إقحام. في شكل نظريات الاحتمال والتحليل، وجاء في وقت لاحق جدا، كما تم تطوير أنماط واكتشاف الارتباطات. وبمجرد فهمها، تم رسم مختلف المنحنيات والخطوط على طول سلسلة زمنية في محاولة للتنبؤ حيث قد تذهب نقاط البيانات. وهي الآن تعتبر الأساليب الأساسية المستخدمة حاليا من قبل تجار التحليل الفني. تحليل الرسم البياني يمكن ارجاعه إلى القرن ال 18 اليابان، ولكن كيف ومتى تتحرك المتوسطات لأول مرة تطبق على أسعار السوق لا يزال لغزا. ومن المفهوم عموما أن المتوسطات المتحركة البسيطة (سما) كانت تستخدم قبل فترة طويلة من المتوسطات المتحركة الأسية (إما)، لأن المتوسطات المتنقلة إما مبنية على إطار سما، كما أن فهم متواصل سما أكثر سهولة لأغراض التآمر والتتبع. (هل ترغب في قراءة خلفية صغيرة تحقق من المتوسطات المتحركة: ما هي) المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) أصبحت المتوسطات المتحركة البسيطة الطريقة المفضلة لتتبع أسعار السوق لأنها سريعة لحساب وسهلة الفهم. عمل ممارسو السوق في وقت مبكر دون استخدام مقاييس الرسم البياني المتطورة المستخدمة اليوم، لذلك اعتمدوا في المقام الأول على أسعار السوق كمرشدين وحيدين. وقد حسبوا أسعار السوق باليد، ورسموا بيانا لتلك الأسعار للدلالة على الاتجاهات واتجاه السوق. وكانت هذه العملية مملة جدا، ولكن ثبت مربحة للغاية مع تأكيد المزيد من الدراسات. لحساب المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 10 أيام، ما عليك سوى إضافة أسعار الإغلاق خلال الأيام العشرة الأخيرة وتقسيمها بمقدار 10. ويتم حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة 20 يوما بإضافة أسعار الإغلاق خلال فترة 20 يوما وتقسيمها إلى 20، هكذا. هذه الصيغة لا تستند فقط إلى أسعار الإغلاق، ولكن المنتج هو متوسط ​​الأسعار - مجموعة فرعية. ويطلق على المتوسطات المتحركة التحرك لأن مجموعة الأسعار المستخدمة في الحساب تتحرك وفقا للنقطة على الرسم البياني. وهذا يعني أن الأيام القديمة يتم إسقاطها لصالح الأيام الجديدة لسعر الإغلاق، لذا يلزم دائما إجراء حساب جديد يتوافق مع الإطار الزمني للمتوسط ​​المستخدم. لذلك، يتم حساب متوسط ​​10 أيام بإضافة اليوم الجديد وإسقاط اليوم العاشر، ويتم إسقاط اليوم التاسع في اليوم الثاني. (لمزيد من المعلومات حول كيفية استخدام الرسوم البيانية في تداول العملات، راجع أساسيات العرض البياني). المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) لقد تم تحسين المتوسط ​​المتحرك الأسي واستخدامه بشكل أكثر شيوعا منذ الستينيات، وذلك بفضل تجارب الممارسين السابقين مع الكمبيوتر. وسوف تركز إما الجديدة على المزيد من الأسعار الأخيرة بدلا من التركيز على سلسلة طويلة من نقاط البيانات، حيث يتطلب المتوسط ​​المتحرك البسيط. الحالي إما ((السعر الحالي) - إما إما)) X المضاعف السابق إما. العامل الأكثر أهمية هو ثابت تمهيد أن 2 (1N) حيث N عدد الأيام. إيما 10 أيام (101) 18.8 هذا يعني أن أوزان 10-إما الفترة الأخيرة السعر 18.8، إيما 20 يوما و 20 يوما إما 3.92 الوزن في اليوم الأخير. تعمل إما عن طريق ترجيح الفرق بين سعر الفترات الحالية و إما السابق، وإضافة النتيجة إلى إما السابق. أقصر الفترة، والمزيد من الوزن المطبق على أحدث الأسعار. خطوط تركيب من خلال هذه الحسابات، يتم رسم النقاط، وكشف عن خط المناسب. وتعني خطوط تركيب أعلى أو أدنى من سعر السوق أن جميع المتوسطات المتحركة هي مؤشرات متخلفة. وتستخدم أساسا للاتجاهات التالية. انهم لا يعملون بشكل جيد مع الأسواق مجموعة وفترات الازدحام لأن خطوط المناسب تفشل في دلالة على الاتجاه بسبب عدم وجود ارتفاع أعلى واضح أو أدنى مستوياته الدنيا. بالإضافة إلى ذلك، تميل خطوط المناسب إلى أن تبقى ثابتة دون تلميح الاتجاه. ارتفاع خط المناسب أسفل السوق يدل على فترة طويلة، في حين أن خط السقوط المناسب فوق السوق يعني قصيرة. (للحصول على دليل كامل، اقرأ برنامجنا التعليمي المتوسط ​​المتحرك). إن الغرض من استخدام متوسط ​​متحرك بسيط هو تحديد وقياس الاتجاهات عن طريق تمهيد البيانات باستخدام وسائل عدة مجموعات من الأسعار. يتم رصد اتجاه واستقراء إلى توقعات. الافتراض هو أن تحركات الاتجاه السابقة سوف تستمر. بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك البسيط، يمكن العثور على اتجاه طويل الأمد واتباعه أسهل بكثير من المتوسط ​​المتحرك، مع افتراض معقول بأن خط التركيب سيكون أقوى من خط إما بسبب التركيز الأطول على الأسعار المتوسطة. يستخدم إما لالتقاط حركة الاتجاه أقصر، وذلك بسبب التركيز على أحدث الأسعار. وبهذه الطريقة، من المفترض أن تقلل إما من أي تأخيرات في المتوسط ​​المتحرك البسيط، لذلك فإن خط التركيب سيعزز الأسعار أقرب من المتوسط ​​المتحرك البسيط. المشكلة مع إما هي: عرضة للكسر الأسعار، وخاصة خلال الأسواق السريعة وفترات من التقلب. و إما تعمل بشكل جيد حتى كسر الأسعار خط المناسب. خلال أسواق التقلبات المرتفعة، يمكنك التفكير في زيادة طول فترة المتوسط ​​المتحرك. يمكن للمرء أن يتحول حتى من إما إلى سما، منذ سما ينسخ البيانات أفضل بكثير من إما بسبب تركيزه على وسائل طويلة الأجل. مؤشرات التوجھ التالیة: المؤشرات المتخلفة، المتوسطات المتحركة تخدم بشكل جيد كخطوط الدعم والمقاومة. في حالة كسر األسعار دون خط تركيب لمدة 10 أيام في اتجاه تصاعدي، فإن هناك احتماالت بأن االتجاه التصاعدي قد يتراجع، أو على األقل قد يكون السوق متوطنا. في حالة كسر الأسعار فوق المتوسط ​​المتحرك ل 10 أيام في اتجاه هبوطي. فإن الاتجاه قد يتراجع أو يتدعم. في هذه الحالات، استخدم المتوسط ​​المتحرك لمدة 10 و 20 يوما معا، وانتظر خط العشرة أيام للعبور فوق أو أسفل خط 20 يوما. وهذا يحدد الاتجاه القصير الأجل التالي للأسعار. لفترات أطول، مشاهدة المتوسطات المتحركة 100- و 200 يوم للاتجاه على المدى الطويل. على سبيل المثال، باستخدام المتوسطات المتحركة 100 و 200 يوم، إذا كان المتوسط ​​المتحرك 100 يوم يعبر دون المتوسط ​​200 يوم، وهو ما يسمى الصليب الموت. وهو هبوطي جدا للأسعار. ويطلق على المتوسط ​​المتحرك 100 يوم الذي يعبر فوق المتوسط ​​المتحرك لمدة 200 يوم الصليب الذهبي. وهو صاعد جدا للأسعار. لا يهم إذا تم استخدام سما أو إما، لأن كلا من المؤشرات التالية الاتجاه. فقط على المدى القصير أن سما لديها انحرافات طفيفة عن نظيره، إما. الاستنتاج المتوسطات المتحركة هي أساس تحليل الرسم البياني والسلاسل الزمنية. المتوسطات المتحركة البسيطة والمتوسطات المتحركة الأسية الأكثر تعقيدا تساعد على تصور الاتجاه من خلال تمهيد حركة الأسعار. ويشير التحليل الفني أحيانا إلى الفن بدلا من العلم، وكلاهما يستغرق سنوات لإتقان. (تعرف على المزيد في برنامج التحليل الفني.) نسبة شارب هي مقياس لحساب العائد المعدل للمخاطر، وقد أصبحت هذه النسبة معيار الصناعة لمثل هذا. ويعتبر رأس المال العامل مقياسا لكفاءة الشركة وصحتها المالية على المدى القصير. يتم احتساب رأس المال العامل. تأسست وكالة حماية البيئة (إيبا) في ديسمبر 1970 تحت قيادة الرئيس الأمريكي ريتشارد نيكسون. ال. وكانت اللائحة التى تم تنفيذها فى الاول من يناير عام 1994 قد خفضت التعريفات الجمركية فى نهاية الامر وشجعت على تشجيع النشاط الاقتصادى. معيار يمكن من خلاله قياس أداء الضمان أو صندوق الاستثمار المشترك أو مدير الاستثمار. المحفظة النقالة هي محفظة افتراضية التي تخزن معلومات بطاقة الدفع على جهاز محمول. التحليل الفني: المتوسطات المتحركة معظم أنماط الرسم البياني تظهر الكثير من الاختلاف في حركة السعر. هذا يمكن أن يجعل من الصعب على التجار للحصول على فكرة عن الأمن العام الاتجاه. أحد التجار طريقة بسيطة تستخدم لمكافحة هذا هو تطبيق المتوسطات المتحركة. المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​سعر الورقة المالية على مدى فترة زمنية محددة. من خلال التآمر على السعر المتوسط ​​للأمن، يتم تمهيد حركة السعر. مرة واحدة تتم إزالة التقلبات يوما بعد يوم، التجار هم أكثر قدرة على تحديد الاتجاه الصحيح وزيادة احتمال أنها سوف تعمل لصالحهم. (لمعرفة المزيد، اقرأ البرنامج التعليمي المتحرك المتوسطات). أنواع المتوسطات المتحركة هناك عدد من الأنواع المختلفة للمتوسطات المتحركة التي تختلف في الطريقة التي يتم حسابها بها، ولكن كيف يتم تفسير كل متوسط ​​يظل كما هو. تختلف الحسابات فقط فيما يتعلق بالوزن الذي تضعه على بيانات الأسعار، والتحول من الترجيح المتساوي لكل نقطة سعر إلى زيادة الوزن على البيانات الحديثة. إن الأنواع الثلاثة الأكثر شيوعا للمتوسطات المتحركة بسيطة. الخطي والأسي. المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) هذه هي الطريقة الأكثر شيوعا المستخدمة لحساب المتوسط ​​المتحرك للأسعار. وهو ببساطة يأخذ مجموع جميع أسعار الإغلاق الماضية على مدى الفترة الزمنية ويقسم النتيجة من خلال عدد الأسعار المستخدمة في الحساب. على سبيل المثال، في المتوسط ​​المتحرك لمدة 10 أيام، يتم إضافة آخر 10 أسعار إغلاق معا ومن ثم مقسمة على 10. كما ترون في الشكل 1، يمكن للتاجر جعل المتوسط ​​أقل استجابة لتغيير الأسعار عن طريق زيادة عدد من الفترات المستخدمة في الحساب. زيادة عدد الفترات الزمنية في الحساب هي واحدة من أفضل الطرق لقياس قوة الاتجاه على المدى الطويل واحتمال أن عكس ذلك. كثير من الأفراد يجادلون بأن فائدة هذا النوع من المتوسط ​​محدودة لأن كل نقطة في سلسلة البيانات لها نفس التأثير على النتيجة بغض النظر عن مكان حدوثها في التسلسل. ويرى النقاد أن أحدث البيانات أكثر أهمية، وبالتالي، يجب أن يكون لها أيضا ترجيح أعلى. هذا النوع من النقد كان واحدا من العوامل الرئيسية التي تؤدي إلى اختراع أشكال أخرى من المتوسطات المتحركة. المتوسط ​​المرجح الخطي مؤشر المتوسط ​​المتحرك هذا هو الأقل شيوعا من بين الثلاثة، ويستخدم لمعالجة مشكلة الترجيح المتساوي. ويحسب المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الخطي بأخذ مجموع أسعار الإغلاق خلال فترة زمنية معينة وضربها بمركز نقطة البيانات ثم تقسيمها حسب مجموع عدد الفترات. على سبيل المثال، في المتوسط ​​المرجح الخطي لمدة خمسة أيام، يضرب سعر الإقفال اليوم في خمسة أيام، أربعة أيام وهكذا دواليك حتى يتم الوصول إلى اليوم الأول في المدى الزمني. ثم تضاف هذه الأرقام معا وتقسم على مجموع المضاعفات. المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) يستخدم هذا الحساب المتوسط ​​المتوسط ​​عامل تمهيد لوضع وزن أعلى على نقاط البيانات الأخيرة ويعتبر أكثر كفاءة بكثير من المتوسط ​​المرجح الخطي. ليس هناك حاجة عموما لفهم الحساب لمعظم التجار لأن معظم حزم الرسوم البيانية تفعل الحساب بالنسبة لك. أهم شيء يجب أن نتذكره حول المتوسط ​​المتحرك الأسي هو أنه أكثر استجابة للمعلومات الجديدة بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك البسيط. هذا التجاوب هو واحد من العوامل الرئيسية لماذا هذا هو المتوسط ​​المتحرك للاختيار بين العديد من التجار التقنيين. كما ترون في الشكل 2، إيما 15 فترة ترتفع وتسقط أسرع من سما 15 فترة. هذا الاختلاف الطفيف لا يبدو كثيرا، ولكنه عامل مهم أن يكون على بينة لأنه يمكن أن تؤثر على العوائد. الاستخدامات الرئيسية للمتوسطات المتحركة تستخدم المتوسطات المتحركة لتحديد الاتجاهات الحالية وانتكاسات الاتجاه فضلا عن تحديد مستويات الدعم والمقاومة. ويمكن استخدام المتوسطات المتحركة لتحديد بسرعة ما إذا كان الأمن يتحرك في اتجاه صاعد أو اتجاه هبوطي تبعا لاتجاه المتوسط ​​المتحرك. كما ترون في الشكل 3، عندما يتحرك المتوسط ​​المتحرك صعودا والسعر فوقه، فإن الأمن في اتجاه صاعد. على العكس من ذلك، يمكن استخدام المتوسط ​​المتحرك المنحدر لأسفل مع السعر أدناه للإشارة إلى اتجاه هبوطي. طريقة أخرى لتحديد الزخم هو النظر في ترتيب زوج من المتوسطات المتحركة. وعندما يتجاوز المتوسط ​​القصير الأجل متوسطا أطول أجلا، فإن هذا الاتجاه آخذ في الارتفاع. من ناحية أخرى، فإن المتوسط ​​على المدى الطويل فوق المتوسط ​​الأقصر يشير إلى حركة هبوطية في الاتجاه. تتحرك حركة انعكاسات الاتجاه المتوسط ​​بطريقتين رئيسيتين: عندما يتحرك السعر عبر المتوسط ​​المتحرك وعندما يتحرك من خلال تحريك متوسط ​​عمليات الانتقال. أول إشارة مشتركة هي عندما يتحرك السعر من خلال المتوسط ​​المتحرك الهام. على سبيل المثال، عندما ينخفض ​​سعر الورقة المالية التي كانت في اتجاه صعودي دون المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 فترة، كما هو الحال في الشكل 4، فإنه علامة على أن الاتجاه الصعودي قد يكون عكس. أما الإشارة الأخرى لانعكاس الاتجاه فهي عندما يمر متوسط ​​متحرك عبر آخر. على سبيل المثال، كما ترون في الشكل 5، إذا تجاوز المتوسط ​​المتحرك ل 15 يوما فوق المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما، فهذا مؤشر إيجابي على أن السعر سيبدأ في الزيادة. إذا كانت الفترات المستخدمة في الحساب قصيرة نسبيا، على سبيل المثال 15 و 35، يمكن أن يشير ذلك إلى انعكاس الاتجاه على المدى القصير. من ناحية أخرى، عندما يتقاطع متوسطان بأطر زمنية طويلة نسبيا (50 و 200، على سبيل المثال)، يستخدم هذا لاقتراح التحول على المدى الطويل في الاتجاه. وهناك طريقة رئيسية أخرى تستخدم المتوسطات المتحركة وهي تحديد مستويات الدعم والمقاومة. ليس من غير المألوف أن نرى الأسهم التي تتراجع تتوقف عن الانخفاض والاتجاه المعاكس بمجرد أن يضرب الدعم من المتوسط ​​المتحرك الرئيسي. وكثيرا ما يستخدم التحرك من خلال المتوسط ​​المتحرك الرئيسي كإشارة من قبل التجار التقنيين بأن الاتجاه ينعكس. على سبيل المثال، إذا كسر السعر المتوسط ​​المتحرك لمدة 200 يوم في اتجاه هبوطي، فهو إشارة إلى أن الاتجاه الصعودي عكس. المتوسطات المتحركة هي أداة قوية لتحليل الاتجاه في الأمن. أنها توفر نقاط الدعم والمقاومة مفيدة وسهلة جدا للاستخدام. الأطر الزمنية الأكثر شيوعا التي يتم استخدامها عند إنشاء المتوسطات المتحركة هي 200 يوم، و 100 يوم، و 50 يوما، و 20 يوما، و 10 أيام. ويعتقد أن المتوسط ​​البالغ 200 يوم هو مقياس جيد من سنة التداول، ومتوسط ​​100 يوم لنصف السنة، ومتوسط ​​50 يوما لربع السنة، ومتوسط ​​20 يوما من الشهر، و 10 أيام متوسط ​​يوم من أسبوعين. المتوسطات المتحركة تساعد التجار الفنيين على التخلص من بعض الضجيج الذي يوجد في حركة الأسعار اليومية، مما يعطي المتداولين رؤية أوضح لاتجاه السعر. حتى الآن كنا نركز على حركة الأسعار، من خلال الرسوم البيانية والمتوسطات. في القسم التالي، ننظر جيدا في بعض التقنيات الأخرى المستخدمة لتأكيد حركة السعر وأنماط. التحليل الفني: المؤشرات ومؤشرات التذبذب