Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan dengan harga penutupan berikut lebih dari 15 hari. Minggu 1 5 hari 20, 22, 24, 25, 23. 5 hari 26, 28 , 26, 29, 27.Kita 3 5 hari 28, 30, 27, 29, 28.A MA 10 hari akan rata-rata harga penutupan untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama Titik data berikutnya akan turun paling awal Harga, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti yang telah dikemukakan sebelumnya, tindakan harga lag MA saat ini karena didasarkan pada harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag. MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena berisi harga selama 200 hari terakhir Durasi MA untuk digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek. Dan MA jangka panjang lebih cocok untuk investor jangka panjang MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata consi bergerak ini. Menjadi sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting mereka sendiri, atau ketika dua rata-rata melintas di atas MA yang naik menunjukkan bahwa keamanan berada dalam tren naik sementara MA yang menurun mengindikasikan bahwa hal itu dalam tren turun Demikian pula, momentum ke atas adalah Dikonfirmasi dengan crossover bullish yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di atas momentum MA MA jangka panjang dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di bawah rata-rata MA.6 2 Moving averages jangka panjang. Metode klasik dekomposisi deret waktu berasal pada tahun 1920an dan banyak digunakan sampai tahun 1950an Masih membentuk dasar metode rangkaian waktu kemudian, dan oleh karena itu penting untuk memahami cara kerjanya Langkah pertama dalam dekomposisi klasik adalah dengan menggunakan Metode moving average untuk memperkirakan trend cycle, jadi kita mulai dengan membahas moving averages. Moving average smoothing. Rata-rata pergerakan order m dapat ditulis sebagai topi frac sum ky, dimana m 2k 1 Artinya, estimat E dari tren-siklus pada waktu t diperoleh dengan nilai rata-rata dari deret waktu dalam k periode t Pengamatan yang berada di dekatnya pada waktunya juga cenderung mendekati nilai, dan rata-rata menghilangkan beberapa keacakan dalam data, Meninggalkan komponen siklus tren yang mulus Kami menyebutnya m - MA yang berarti rata-rata bergerak misal m Misalnya, perhatikan Gambar 6 6 yang menunjukkan volume listrik yang dijual ke pelanggan perumahan di Australia Selatan setiap tahun dari tahun 1989 sampai 2008 penjualan air panas Telah dikecualikan Data juga ditunjukkan pada Tabel 6 1. Gambar 6 6 Penjualan listrik residensial di luar air panas untuk kapal Australia Selatan 1989-2008.ma elecsales, pesanan 5. Pada kolom kedua tabel ini, rata-rata bergerak dari pesanan 5 ditunjukkan , Memberikan perkiraan siklus-tren Nilai pertama di kolom ini adalah rata-rata dari lima pengamatan pertama 1989-1993 nilai kedua pada kolom 5-MA adalah rata-rata nilai 1990-1994 dan seterusnya Setiap nilai dalam Kolom 5-MA adalah rata-rata Dari pengamatan dalam periode lima tahun yang berpusat pada tahun yang bersangkutan Tidak ada nilai untuk dua tahun pertama atau dua tahun terakhir karena kita tidak memiliki dua pengamatan di kedua sisi. Dalam rumus di atas, kolom 5-MA mengandung nilai-nilai topi. Dengan k 2 Untuk melihat seperti perkiraan perkiraan siklus-tren, kami menyusunnya beserta data asli pada Gambar 6 7. Gambar 6 7 Penjualan listrik residensial hitam bersamaan dengan perkiraan 5-MA dari siklus tren red. plot elecsales , Penjualan listrik Residential utama, ylab GWh xlab Tahun garis ma elecsales, 5 col red. Notice bagaimana tren merah lebih halus daripada data asli dan menangkap pergerakan utama dari deret waktu tanpa semua fluktuasi minor Metode rata-rata bergerak tidak Allow e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e Ndpoint. Urutan rata-rata bergerak menentukan kelancaran perkiraan siklus-tren Secara umum, tatanan yang lebih besar berarti kurva yang lebih halus Grafik berikut menunjukkan efek perubahan urutan rata-rata pergerakan data penjualan listrik residensial. Gambar 6 8 Rata-rata bergerak yang berbeda-beda yang diterapkan pada data penjualan listrik residensial. Rata-rata bergerak sederhana seperti ini biasanya berupa pesanan aneh misalnya 3, 5, 7, dll. Ini agar simetris dalam rata-rata bergerak sesuai pesanan m 2k 1, ada k Pengamatan sebelumnya, k kemudian pengamatan dan pengamatan tengah yang dirata-ratakan Tapi jika m genap, tidak akan lagi simetris. Rata-rata bergerak rata-rata bergerak. Mungkin untuk menerapkan rata-rata bergerak ke rata-rata bergerak Salah satu alasan untuk melakukan ini adalah Untuk membuat simetris rata-rata bergerak rata-rata. Misalnya, kita mungkin mengambil rata-rata bergerak dari pesanan 4, dan kemudian menerapkan rata-rata pergerakan lain dari pesanan 2 ke hasil Pada Tabel 6 2, ini telah dilakukan untuk beberapa pertama ya Rs dari data produksi bir kuartalan Australia. beer2 - ausbeer jendela, mulai 1992 ma4 - ma beer2, pesan 4 pusat FALSE ma2x4 - ma beer2, pesan 4 pusat TRUE. Notasi 2 times4 - MA di kolom terakhir berarti 4-MA Diikuti oleh 2-MA Nilai pada kolom terakhir diperoleh dengan mengambil rata-rata bergerak dari orde 2 dari nilai di kolom sebelumnya. Misalnya, dua nilai pertama pada kolom 4-MA adalah 451 2 443 410 420 532 4 Dan 448 8 410 420 532 433 4 Nilai pertama dalam kolom 2 kali4 - MA adalah rata-rata dari dua 450 0 451 2 448 8 2 Bila nilai 2 MA mengikuti rata-rata pergerakan bahkan order seperti 4, maka disebut Sebuah rata-rata bergerak terpusat dari pesanan 4 Ini karena hasilnya sekarang simetris Untuk melihat bahwa inilah masalahnya, kita dapat menulis 2 times4 - MA sebagai berikut mulai frac besar frac yyyy frac yyyy Frac14y frac14y frac14y frac18y end It Sekarang rata-rata tertimbang pengamatan, tapi simetris Kombinasi lain dari moving averages juga possibl E Misalnya 3 333 - MA sering digunakan, dan terdiri dari rata-rata pergerakan order 3 diikuti oleh rata-rata pergerakan lain pesanan 3 Secara umum, pesanan bahkan MA harus diikuti oleh pesanan yang bahkan MA untuk membuatnya simetris. Demikian pula, MA pesanan yang aneh harus diikuti oleh MA pesanan yang aneh. Memrediksi siklus tren dengan data musiman. Penggunaan rata-rata pergerakan terpusat yang paling umum adalah memperkirakan siklus tren dari data musiman Pertimbangkan frekwensi 2 kali4 - MA frac14y Bila diterapkan pada data triwulanan, setiap kuartal tahun diberi bobot yang sama dengan syarat pertama dan terakhir berlaku pada kuartal yang sama dalam tahun-tahun berturut-turut Akibatnya, variasi musiman akan dirata-ratakan dan nilai yang dihasilkan dari topi t akan memiliki Sedikit atau tidak ada variasi musiman yang tersisa Efek serupa akan diperoleh dengan menggunakan 2x8 - MA atau 2 kali 12 - MA Secara umum, 2-m - MA setara dengan rata-rata tertimbang bergerak dari pesanan m 1 dengan semua pengamatan yang diambil. Berat 1 M kecuali untuk persyaratan pertama dan terakhir yang mengambil bobot 1 2m Jadi, jika periode musimannya genap dan teratur m, gunakan 2 kali m - MA untuk memperkirakan siklus tren Jika periode musiman itu aneh dan sesuai m, gunakan Am - MA untuk memperkirakan siklus tren Secara khusus, 2 kali 12 - MA dapat digunakan untuk memperkirakan siklus-tren data bulanan dan 7-MA dapat digunakan untuk memperkirakan siklus tren data harian Pilihan lain untuk Urutan MA biasanya akan menghasilkan perkiraan siklus tren yang terkontaminasi oleh musiman di data tersebut. Contoh 6 2 Manufaktur peralatan listrik. Gambar 6 9 menunjukkan 2 times12 - MA yang diterapkan pada indeks pesanan peralatan listrik Perhatikan bahwa garis halus menunjukkan Tidak ada musiman hampir sama dengan siklus tren yang ditunjukkan pada Gambar 6 2 yang diperkirakan menggunakan metode yang jauh lebih canggih daripada rata-rata bergerak. Pilihan lain untuk urutan rata-rata bergerak kecuali 24, 36, dan lain-lain akan menghasilkan Garis halus yang menunjukkan beberapa fluktuasi musiman Ion. Gambar 6 9 A 2x12-MA yang diaplikasikan pada indeks pesanan peralatan listrik. plot elecequip, ylab New order index col gray, peralatan listrik utama bidang manufaktur garis area Euro ma elecequip, order 12 col red Weighted moving averagesbinations of moving averages result in Rata-rata bergerak tertimbang Misalnya, 2x4-MA yang dibahas di atas setara dengan bobot 5-MA tertimbang dengan bobot yang diberikan oleh frac, frac, frac, frac, frac Secara umum, m - MA tertimbang dapat ditulis sebagai topi t sum k aj Y, di mana k m-1 2 dan bobotnya diberikan oleh titik-titik, ak Penting agar bobot semuanya menjadi satu dan setumpuknya simetris sehingga aj a m - MA sederhana adalah kasus khusus dimana semua Bobot sama dengan 1 m Keuntungan utama rata-rata bergerak tertimbang adalah bahwa mereka menghasilkan perkiraan siklus tren yang lebih halus. Alih-alih pengamatan memasuki dan meninggalkan perhitungan dengan berat penuh, bobotnya perlahan meningkat dan kemudian perlahan menurun sehingga menghasilkan lebih halus. Kurva Beberapa set tertentu Dari bobot yang banyak digunakan Beberapa di antaranya diberikan pada Tabel 6 3.A beberapa bulan yang lalu saya mendapat posting tentang Momentum Echo klik di sini untuk membaca posting yang saya hadapi dengan kekuatan atau momentum relatif lain jika Anda lebih memilih kertas yang menguji yang lain. Faktor Dalam kertas Seung Chan Chan, The Moving Average Ratio and Momentum, dia melihat rasio antara rata-rata pergerakan harga jangka pendek dan jangka panjang untuk memberi peringkat sekuritas berdasarkan kekuatan Ini berbeda dari kebanyakan akademisi lainnya. Literatur Sebagian besar penelitian lainnya menggunakan hasil pengembalian point-to-point sederhana untuk menentukan peringkat sekuritas. Teknisi telah menggunakan rata-rata bergerak selama bertahun-tahun untuk memperlancar pergerakan harga. Sebagian besar waktu kita melihat orang menggunakan persimpangan rata-rata bergerak sebagai sinyal untuk Trading Park menggunakan metode yang berbeda untuk sinyalnya Alih-alih melihat persilangan sederhana, dia membandingkan rasio satu rata-rata bergerak dengan saham A lainnya dengan rata-rata pergerakan 50 hari di atas di bawah rata-rata pergerakan 200 hari akan memiliki Efek dengan peringkat rendah yang tinggi dengan rata-rata pergerakan 50 hari yang sangat dekat dengan rata-rata pergerakan 200 hari akan berakhir di tengah kemasan. Di taman kertas sebagian ke rata-rata pergerakan 200 hari sebagai moving average jangka panjang , Dan dia menguji berbagai rata-rata jangka pendek mulai dari 1 sampai 50 hari Seharusnya tidak mengejutkan bahwa mereka semua bekerja Sebenarnya, mereka cenderung bekerja lebih baik daripada faktor berbasis return-harga sederhana yang tidak mengejutkan sebagai Bagi kami, tapi hanya karena kami telah melacak faktor serupa selama beberapa tahun yang menggunakan dua rata-rata bergerak Yang selalu mengejutkan saya adalah seberapa baik faktor itu terjadi jika dibandingkan dengan metode perhitungan lainnya dari waktu ke waktu. Faktor yang telah kami lacak adalah pergerakannya. Rasio rata-rata rata-rata pergerakan 65 hari ke rata-rata pergerakan 150 hari Tidak persis sama dengan yang diuji Park, namun cukup mirip, saya menarik data yang kami miliki mengenai faktor ini untuk melihat perbandingannya dengan standar 6- dan 12- Faktor pengembalian harga bulan Untuk uji ini, Decile atas barisan digunakan Portofolio terbentuk setiap bulan dan diseimbangkan kembali dilarutkan setiap bulan Semuanya berjalan di database kami, yang merupakan alam semesta yang sangat mirip dengan S. Sebagai contoh, jika Anda memeriksa momentum sederhana setiap hari, sangat bising terutama. Solusinya, jangan cek setiap hari, yaitu cek bulanan atau kuartalan dan rerank dan penyeimbangan kembali. Namun, Anda bisa mengecek setiap hari, dan berpotensi menyeimbangkan kembali setiap hari, dengan kebisingan yang jauh lebih sedikit, daripada menggunakan momentum 12 bulan, Anda menggunakan opsi 21- Hari rata-rata pergerakan 252 hari momentum Ini juga setara, BTW, dengan rasio rata-rata pergerakan 21 hari hari ini terhadap rata-rata pergerakan 21 hari. Keuntungan menggunakan momentum momentum adalah Anda memiliki lebih banyak respons terhadap perubahan pada Momentum daripada yang Anda lakukan jika Anda memeriksa alam semesta satu bulan sekali atau sekali seperempat Tentu, jauh lebih mudah untuk menggunakan teknik MA jika Anda memiliki alam semesta yang lebih kecil untuk menerapkannya karena saya menggunakan sekelompok ETF sebagai jagat raya saya, ini bekerja dengan baik untuk Saya mengingat itu Anda bekerja di sekujur 900 saham dan mengungkapkan kepemilikan dalam format dana, mungkin tidak sesuai untuk Anda, tapi saya pikir Anda mungkin menganggapnya menarik. Ini juga setara, BTW, dengan rasio hari ini 21 hari Bergerak rata-rata ke rata-rata pergerakan 21 hari DARI 252 DAYS AGO EDIT. John Lewis mengatakan. Kami juga melacak faktor-faktor yang memperhitungkan rata-rata momentum perhitungan atau skor Teknisi tua yang menggunakan MA untuk menghaluskan noise pada relatif Kekuatan seperti itu pada harga mentah. Frekuensi penyeimbangan sering menentukan jenis model yang dapat Anda gunakan. Kami menjalankan strategi yang hanya dapat diseimbangkan ulang seperempat, dan kami harus menggunakan model yang berbeda untuk yang dibandingkan dengan strategi yang kami lihat. Pada setiap hari atau mingguan Kedua metode bekerja jika Anda menggunakan faktor yang tepat, dan kami tidak menemukan bahwa meningkatkan frekuensi penyeimbangan secara otomatis akan meningkat kembali Terkadang dibutuhkan jauh dari pengembalian Ini sangat bergantung pada faktor dan bagaimana Anda menerapkannya setidaknya di Pengalaman. Dengan alam semesta dan parameter yang telah saya uji, saya belum mencatat apa yang akan saya sebut sebagai perbaikan signifikan secara statistik saat beralih dari rebal bulanan ke teknik rata-rata bergerak yang memungkinkan terjadinya potensi, setidaknya pemulihan harian yang telah saya catat sebelumnya. Untuk sebagian besar apa yang saya sebut pengembalian yang setara dalam data backtest, saya secara khusus mencatat bahwa jumlah rata-rata tahun perdagangan roundtrips hanya sedikit lebih tinggi dengan potensi perubahan harian, yaitu ada beberapa whipsaws, namun hanya beberapa. Secara pribadi seperti tentang potensi perubahan harian adalah, jika secara hipotetis salah satu masalah yang saya hadapi dalam kecelakaan dan luka bakar, teknik MA akan keluar lebih cepat dan menggantikannya dengan keamanan lain. Tentunya hal itu tidak cukup banyak terjadi selama perjalanan backtests untuk mendorong Perbedaan yang signifikan dalam hasil, tapi itu memberikan salep bagus untuk jiwa saya. Saya kira ketika saya pensiun dan menjalankan program saya dari beberapa pantai di suatu tempat, saya hanya akan memilih h Aving untuk check-in bulanan, meskipun untuk sementara sekarang saya berada di komputer setiap hari, mungkin juga menjalankan pemindaian saya. Paul Montgomery mengatakan bahwa saya tidak akan mempublikasikan hasilnya di posting ini, tapi saya dapat memberitahu Anda ini Faktor rata-rata bergerak konsisten di dekat bagian atas faktor yang kita lacak dan memiliki omzet yang sangat masuk akal untuk pengembalian yang dihasilkannya. Pos bagus akan senang melihat lebih banyak pada posting John. Interesting ini, saya telah membaca banyak makalah mengenai hal ini dan meneliti Keefektifannya. Satu hal yang tidak dapat saya pahami adalah bagaimana sebuah dana seperti AQR yang mengusulkan bentuk lain dari investasi momentum tidak begitu buruk. Hasil teoritis mereka sekitar 13 tahun namun dana sebenarnya masih minus. Coba pikirkan apakah berinvestasi langsung dengan Gagasan tentang Anda ini akan menghasilkan hasil yang mendekati jumlah yang teruji.
Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan dengan harga penutupan berikut lebih dari 15 hari. Minggu 1 5 hari 20, 22, 24, 25, 23. 5 hari 26, 28 , 26, 29, 27.Kita 3 5 hari 28, 30, 27, 29, 28.A MA 10 hari akan rata-rata harga penutupan untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama Titik data berikutnya akan turun paling awal Harga, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti yang telah dikemukakan sebelumnya, tindakan harga lag MA saat ini karena didasarkan pada harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag. MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena berisi harga selama 200 hari terakhir Durasi MA untuk digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek. Dan MA jangka panjang lebih cocok untuk investor jangka panjang MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata consi bergerak ini. Menjadi sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting mereka sendiri, atau ketika dua rata-rata melintas di atas MA yang naik menunjukkan bahwa keamanan berada dalam tren naik sementara MA yang menurun mengindikasikan bahwa hal itu dalam tren turun Demikian pula, momentum ke atas adalah Dikonfirmasi dengan crossover bullish yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di atas momentum MA MA jangka panjang dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di bawah rata-rata MA.6 2 Moving averages jangka panjang. Metode klasik dekomposisi deret waktu berasal pada tahun 1920an dan banyak digunakan sampai tahun 1950an Masih membentuk dasar metode rangkaian waktu kemudian, dan oleh karena itu penting untuk memahami cara kerjanya Langkah pertama dalam dekomposisi klasik adalah dengan menggunakan Metode moving average untuk memperkirakan trend cycle, jadi kita mulai dengan membahas moving averages. Moving average smoothing. Rata-rata pergerakan order m dapat ditulis sebagai topi frac sum ky, dimana m 2k 1 Artinya, estimat E dari tren-siklus pada waktu t diperoleh dengan nilai rata-rata dari deret waktu dalam k periode t Pengamatan yang berada di dekatnya pada waktunya juga cenderung mendekati nilai, dan rata-rata menghilangkan beberapa keacakan dalam data, Meninggalkan komponen siklus tren yang mulus Kami menyebutnya m - MA yang berarti rata-rata bergerak misal m Misalnya, perhatikan Gambar 6 6 yang menunjukkan volume listrik yang dijual ke pelanggan perumahan di Australia Selatan setiap tahun dari tahun 1989 sampai 2008 penjualan air panas Telah dikecualikan Data juga ditunjukkan pada Tabel 6 1. Gambar 6 6 Penjualan listrik residensial di luar air panas untuk kapal Australia Selatan 1989-2008.ma elecsales, pesanan 5. Pada kolom kedua tabel ini, rata-rata bergerak dari pesanan 5 ditunjukkan , Memberikan perkiraan siklus-tren Nilai pertama di kolom ini adalah rata-rata dari lima pengamatan pertama 1989-1993 nilai kedua pada kolom 5-MA adalah rata-rata nilai 1990-1994 dan seterusnya Setiap nilai dalam Kolom 5-MA adalah rata-rata Dari pengamatan dalam periode lima tahun yang berpusat pada tahun yang bersangkutan Tidak ada nilai untuk dua tahun pertama atau dua tahun terakhir karena kita tidak memiliki dua pengamatan di kedua sisi. Dalam rumus di atas, kolom 5-MA mengandung nilai-nilai topi. Dengan k 2 Untuk melihat seperti perkiraan perkiraan siklus-tren, kami menyusunnya beserta data asli pada Gambar 6 7. Gambar 6 7 Penjualan listrik residensial hitam bersamaan dengan perkiraan 5-MA dari siklus tren red. plot elecsales , Penjualan listrik Residential utama, ylab GWh xlab Tahun garis ma elecsales, 5 col red. Notice bagaimana tren merah lebih halus daripada data asli dan menangkap pergerakan utama dari deret waktu tanpa semua fluktuasi minor Metode rata-rata bergerak tidak Allow e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e Ndpoint. Urutan rata-rata bergerak menentukan kelancaran perkiraan siklus-tren Secara umum, tatanan yang lebih besar berarti kurva yang lebih halus Grafik berikut menunjukkan efek perubahan urutan rata-rata pergerakan data penjualan listrik residensial. Gambar 6 8 Rata-rata bergerak yang berbeda-beda yang diterapkan pada data penjualan listrik residensial. Rata-rata bergerak sederhana seperti ini biasanya berupa pesanan aneh misalnya 3, 5, 7, dll. Ini agar simetris dalam rata-rata bergerak sesuai pesanan m 2k 1, ada k Pengamatan sebelumnya, k kemudian pengamatan dan pengamatan tengah yang dirata-ratakan Tapi jika m genap, tidak akan lagi simetris. Rata-rata bergerak rata-rata bergerak. Mungkin untuk menerapkan rata-rata bergerak ke rata-rata bergerak Salah satu alasan untuk melakukan ini adalah Untuk membuat simetris rata-rata bergerak rata-rata. Misalnya, kita mungkin mengambil rata-rata bergerak dari pesanan 4, dan kemudian menerapkan rata-rata pergerakan lain dari pesanan 2 ke hasil Pada Tabel 6 2, ini telah dilakukan untuk beberapa pertama ya Rs dari data produksi bir kuartalan Australia. beer2 - ausbeer jendela, mulai 1992 ma4 - ma beer2, pesan 4 pusat FALSE ma2x4 - ma beer2, pesan 4 pusat TRUE. Notasi 2 times4 - MA di kolom terakhir berarti 4-MA Diikuti oleh 2-MA Nilai pada kolom terakhir diperoleh dengan mengambil rata-rata bergerak dari orde 2 dari nilai di kolom sebelumnya. Misalnya, dua nilai pertama pada kolom 4-MA adalah 451 2 443 410 420 532 4 Dan 448 8 410 420 532 433 4 Nilai pertama dalam kolom 2 kali4 - MA adalah rata-rata dari dua 450 0 451 2 448 8 2 Bila nilai 2 MA mengikuti rata-rata pergerakan bahkan order seperti 4, maka disebut Sebuah rata-rata bergerak terpusat dari pesanan 4 Ini karena hasilnya sekarang simetris Untuk melihat bahwa inilah masalahnya, kita dapat menulis 2 times4 - MA sebagai berikut mulai frac besar frac yyyy frac yyyy Frac14y frac14y frac14y frac18y end It Sekarang rata-rata tertimbang pengamatan, tapi simetris Kombinasi lain dari moving averages juga possibl E Misalnya 3 333 - MA sering digunakan, dan terdiri dari rata-rata pergerakan order 3 diikuti oleh rata-rata pergerakan lain pesanan 3 Secara umum, pesanan bahkan MA harus diikuti oleh pesanan yang bahkan MA untuk membuatnya simetris. Demikian pula, MA pesanan yang aneh harus diikuti oleh MA pesanan yang aneh. Memrediksi siklus tren dengan data musiman. Penggunaan rata-rata pergerakan terpusat yang paling umum adalah memperkirakan siklus tren dari data musiman Pertimbangkan frekwensi 2 kali4 - MA frac14y Bila diterapkan pada data triwulanan, setiap kuartal tahun diberi bobot yang sama dengan syarat pertama dan terakhir berlaku pada kuartal yang sama dalam tahun-tahun berturut-turut Akibatnya, variasi musiman akan dirata-ratakan dan nilai yang dihasilkan dari topi t akan memiliki Sedikit atau tidak ada variasi musiman yang tersisa Efek serupa akan diperoleh dengan menggunakan 2x8 - MA atau 2 kali 12 - MA Secara umum, 2-m - MA setara dengan rata-rata tertimbang bergerak dari pesanan m 1 dengan semua pengamatan yang diambil. Berat 1 M kecuali untuk persyaratan pertama dan terakhir yang mengambil bobot 1 2m Jadi, jika periode musimannya genap dan teratur m, gunakan 2 kali m - MA untuk memperkirakan siklus tren Jika periode musiman itu aneh dan sesuai m, gunakan Am - MA untuk memperkirakan siklus tren Secara khusus, 2 kali 12 - MA dapat digunakan untuk memperkirakan siklus-tren data bulanan dan 7-MA dapat digunakan untuk memperkirakan siklus tren data harian Pilihan lain untuk Urutan MA biasanya akan menghasilkan perkiraan siklus tren yang terkontaminasi oleh musiman di data tersebut. Contoh 6 2 Manufaktur peralatan listrik. Gambar 6 9 menunjukkan 2 times12 - MA yang diterapkan pada indeks pesanan peralatan listrik Perhatikan bahwa garis halus menunjukkan Tidak ada musiman hampir sama dengan siklus tren yang ditunjukkan pada Gambar 6 2 yang diperkirakan menggunakan metode yang jauh lebih canggih daripada rata-rata bergerak. Pilihan lain untuk urutan rata-rata bergerak kecuali 24, 36, dan lain-lain akan menghasilkan Garis halus yang menunjukkan beberapa fluktuasi musiman Ion. Gambar 6 9 A 2x12-MA yang diaplikasikan pada indeks pesanan peralatan listrik. plot elecequip, ylab New order index col gray, peralatan listrik utama bidang manufaktur garis area Euro ma elecequip, order 12 col red Weighted moving averagesbinations of moving averages result in Rata-rata bergerak tertimbang Misalnya, 2x4-MA yang dibahas di atas setara dengan bobot 5-MA tertimbang dengan bobot yang diberikan oleh frac, frac, frac, frac, frac Secara umum, m - MA tertimbang dapat ditulis sebagai topi t sum k aj Y, di mana k m-1 2 dan bobotnya diberikan oleh titik-titik, ak Penting agar bobot semuanya menjadi satu dan setumpuknya simetris sehingga aj a m - MA sederhana adalah kasus khusus dimana semua Bobot sama dengan 1 m Keuntungan utama rata-rata bergerak tertimbang adalah bahwa mereka menghasilkan perkiraan siklus tren yang lebih halus. Alih-alih pengamatan memasuki dan meninggalkan perhitungan dengan berat penuh, bobotnya perlahan meningkat dan kemudian perlahan menurun sehingga menghasilkan lebih halus. Kurva Beberapa set tertentu Dari bobot yang banyak digunakan Beberapa di antaranya diberikan pada Tabel 6 3.A beberapa bulan yang lalu saya mendapat posting tentang Momentum Echo klik di sini untuk membaca posting yang saya hadapi dengan kekuatan atau momentum relatif lain jika Anda lebih memilih kertas yang menguji yang lain. Faktor Dalam kertas Seung Chan Chan, The Moving Average Ratio and Momentum, dia melihat rasio antara rata-rata pergerakan harga jangka pendek dan jangka panjang untuk memberi peringkat sekuritas berdasarkan kekuatan Ini berbeda dari kebanyakan akademisi lainnya. Literatur Sebagian besar penelitian lainnya menggunakan hasil pengembalian point-to-point sederhana untuk menentukan peringkat sekuritas. Teknisi telah menggunakan rata-rata bergerak selama bertahun-tahun untuk memperlancar pergerakan harga. Sebagian besar waktu kita melihat orang menggunakan persimpangan rata-rata bergerak sebagai sinyal untuk Trading Park menggunakan metode yang berbeda untuk sinyalnya Alih-alih melihat persilangan sederhana, dia membandingkan rasio satu rata-rata bergerak dengan saham A lainnya dengan rata-rata pergerakan 50 hari di atas di bawah rata-rata pergerakan 200 hari akan memiliki Efek dengan peringkat rendah yang tinggi dengan rata-rata pergerakan 50 hari yang sangat dekat dengan rata-rata pergerakan 200 hari akan berakhir di tengah kemasan. Di taman kertas sebagian ke rata-rata pergerakan 200 hari sebagai moving average jangka panjang , Dan dia menguji berbagai rata-rata jangka pendek mulai dari 1 sampai 50 hari Seharusnya tidak mengejutkan bahwa mereka semua bekerja Sebenarnya, mereka cenderung bekerja lebih baik daripada faktor berbasis return-harga sederhana yang tidak mengejutkan sebagai Bagi kami, tapi hanya karena kami telah melacak faktor serupa selama beberapa tahun yang menggunakan dua rata-rata bergerak Yang selalu mengejutkan saya adalah seberapa baik faktor itu terjadi jika dibandingkan dengan metode perhitungan lainnya dari waktu ke waktu. Faktor yang telah kami lacak adalah pergerakannya. Rasio rata-rata rata-rata pergerakan 65 hari ke rata-rata pergerakan 150 hari Tidak persis sama dengan yang diuji Park, namun cukup mirip, saya menarik data yang kami miliki mengenai faktor ini untuk melihat perbandingannya dengan standar 6- dan 12- Faktor pengembalian harga bulan Untuk uji ini, Decile atas barisan digunakan Portofolio terbentuk setiap bulan dan diseimbangkan kembali dilarutkan setiap bulan Semuanya berjalan di database kami, yang merupakan alam semesta yang sangat mirip dengan S. Sebagai contoh, jika Anda memeriksa momentum sederhana setiap hari, sangat bising terutama. Solusinya, jangan cek setiap hari, yaitu cek bulanan atau kuartalan dan rerank dan penyeimbangan kembali. Namun, Anda bisa mengecek setiap hari, dan berpotensi menyeimbangkan kembali setiap hari, dengan kebisingan yang jauh lebih sedikit, daripada menggunakan momentum 12 bulan, Anda menggunakan opsi 21- Hari rata-rata pergerakan 252 hari momentum Ini juga setara, BTW, dengan rasio rata-rata pergerakan 21 hari hari ini terhadap rata-rata pergerakan 21 hari. Keuntungan menggunakan momentum momentum adalah Anda memiliki lebih banyak respons terhadap perubahan pada Momentum daripada yang Anda lakukan jika Anda memeriksa alam semesta satu bulan sekali atau sekali seperempat Tentu, jauh lebih mudah untuk menggunakan teknik MA jika Anda memiliki alam semesta yang lebih kecil untuk menerapkannya karena saya menggunakan sekelompok ETF sebagai jagat raya saya, ini bekerja dengan baik untuk Saya mengingat itu Anda bekerja di sekujur 900 saham dan mengungkapkan kepemilikan dalam format dana, mungkin tidak sesuai untuk Anda, tapi saya pikir Anda mungkin menganggapnya menarik. Ini juga setara, BTW, dengan rasio hari ini 21 hari Bergerak rata-rata ke rata-rata pergerakan 21 hari DARI 252 DAYS AGO EDIT. John Lewis mengatakan. Kami juga melacak faktor-faktor yang memperhitungkan rata-rata momentum perhitungan atau skor Teknisi tua yang menggunakan MA untuk menghaluskan noise pada relatif Kekuatan seperti itu pada harga mentah. Frekuensi penyeimbangan sering menentukan jenis model yang dapat Anda gunakan. Kami menjalankan strategi yang hanya dapat diseimbangkan ulang seperempat, dan kami harus menggunakan model yang berbeda untuk yang dibandingkan dengan strategi yang kami lihat. Pada setiap hari atau mingguan Kedua metode bekerja jika Anda menggunakan faktor yang tepat, dan kami tidak menemukan bahwa meningkatkan frekuensi penyeimbangan secara otomatis akan meningkat kembali Terkadang dibutuhkan jauh dari pengembalian Ini sangat bergantung pada faktor dan bagaimana Anda menerapkannya setidaknya di Pengalaman. Dengan alam semesta dan parameter yang telah saya uji, saya belum mencatat apa yang akan saya sebut sebagai perbaikan signifikan secara statistik saat beralih dari rebal bulanan ke teknik rata-rata bergerak yang memungkinkan terjadinya potensi, setidaknya pemulihan harian yang telah saya catat sebelumnya. Untuk sebagian besar apa yang saya sebut pengembalian yang setara dalam data backtest, saya secara khusus mencatat bahwa jumlah rata-rata tahun perdagangan roundtrips hanya sedikit lebih tinggi dengan potensi perubahan harian, yaitu ada beberapa whipsaws, namun hanya beberapa. Secara pribadi seperti tentang potensi perubahan harian adalah, jika secara hipotetis salah satu masalah yang saya hadapi dalam kecelakaan dan luka bakar, teknik MA akan keluar lebih cepat dan menggantikannya dengan keamanan lain. Tentunya hal itu tidak cukup banyak terjadi selama perjalanan backtests untuk mendorong Perbedaan yang signifikan dalam hasil, tapi itu memberikan salep bagus untuk jiwa saya. Saya kira ketika saya pensiun dan menjalankan program saya dari beberapa pantai di suatu tempat, saya hanya akan memilih h Aving untuk check-in bulanan, meskipun untuk sementara sekarang saya berada di komputer setiap hari, mungkin juga menjalankan pemindaian saya. Paul Montgomery mengatakan bahwa saya tidak akan mempublikasikan hasilnya di posting ini, tapi saya dapat memberitahu Anda ini Faktor rata-rata bergerak konsisten di dekat bagian atas faktor yang kita lacak dan memiliki omzet yang sangat masuk akal untuk pengembalian yang dihasilkannya. Pos bagus akan senang melihat lebih banyak pada posting John. Interesting ini, saya telah membaca banyak makalah mengenai hal ini dan meneliti Keefektifannya. Satu hal yang tidak dapat saya pahami adalah bagaimana sebuah dana seperti AQR yang mengusulkan bentuk lain dari investasi momentum tidak begitu buruk. Hasil teoritis mereka sekitar 13 tahun namun dana sebenarnya masih minus. Coba pikirkan apakah berinvestasi langsung dengan Gagasan tentang Anda ini akan menghasilkan hasil yang mendekati jumlah yang teruji.
Comments
Post a Comment