Linearmente Weighted Moving DEFINIZIONE media linearmente Weighted Moving Average Un tipo di media mobile che assegna un peso maggiore ai dati sui prezzi recenti di quanto non faccia la semplice media mobile comuni. Questa media viene calcolata prendendo ciascuno dei prezzi di chiusura in un dato periodo di tempo e la loro riproduzione dalla sua determinata posizione nella serie di dati. Una volta che la posizione dei periodi di tempo sono stati contabilizzati vengono sommati e divisi per la somma del numero di periodi di tempo. SMONTAGGIO linearmente Weighted Average Moving Ad esempio, in una 15 giorni di media mobile linearmente ponderata, oggi prezzo di chiusura è moltiplicato per 15, ieri del 14, e così via fino a raggiungere gamma giorno 1 nei periodi. Questi risultati vengono poi sommati e divisi per la somma dei moltiplicatori (15 14 13. 3 2 1 120). La media mobile linearmente ponderata è stata una delle prime risposte a porre una maggiore importanza ai dati recenti. La popolarità di questa media mobile è stata diminuita dalla media mobile esponenziale. ma non di meno si dimostra essere ancora molto useful. This è una domanda di base sui modelli Box-Jenkins MA. Da quanto ho capito, un modello MA è fondamentalmente una regressione lineare dei valori di serie temporali Y contro precedente termini di errore et. e. Cioè, la Y osservazione è regredita prima contro i suoi valori precedenti Y. Y e poi uno o più Y - valori cappello sono usati come termini di errore per il modello MA. Ma come sono i termini di errore calcolato in un ARIMA (0, 0, 2) il modello Se il modello MA viene utilizzato senza una parte autoregressivo e quindi nessun valore stimato, come posso forse avere un termine di errore chiesto 7 aprile 12 alle 12:48 MA modello di stima: supponiamo una serie con 100 punti di tempo, e dire questo è caratterizzato da MA (1) modello senza intercetta. Poi il modello è dato dalla ytvarepsilont-thetavarepsilon, t1,2 quad, cdots, 100quad (1) Il termine di errore qui non si osserva. Quindi, per ottenere questo, Box et al. Analisi delle serie: Previsione e controllo (3rd Edition). pagina 228. suggeriscono che il termine di errore viene calcolata in modo ricorsivo da, Così il termine di errore per T1 è, varepsilon y thetavarepsilon Ora non possiamo calcolare questo senza conoscere il valore di theta. Quindi, per ottenere questo, abbiamo bisogno di calcolare la stima iniziale o preliminare del modello, vedere Casella et al. del suddetto libro, la sezione 6.3.2 pagina 202 affermano che, E 'stato dimostrato che i primi autocorrelazioni q di MA processo (q) sono diversi da zero e possono essere scritti in termini di parametri del modello come rhokdisplaystylefrac theta1theta theta2theta cdotstheta thetaq quad k1,2, cdots, q L'espressione sopra forrho1, rho2cdots, rhoq in termini theta1, theta2, cdots, thetaq, equazioni forniture q in q incognite. Le stime preliminari dei thetas possono essere ottenute sostituendo stime rk per RHoK al precedente equazione noti che rk è l'autocorrelazione stimato. Ci sono più di discussione nella sezione 6.3 - stime iniziali per i parametri. si prega di leggere su questo. Ora, supponendo che si ottiene la stima theta0.5 iniziale. Poi, varepsilon y 0.5varepsilon Ora, un altro problema è che non hanno valore per i varepsilon0 perché t dalle ore 1, e quindi non siamo in grado di calcolare varepsilon1. Per fortuna, ci sono due metodi due ottenere questo, condizionale Probabilità Probabilità incondizionata Secondo Box et al. Sezione 7.1.3 pagina 227. i valori di varepsilon0 possono essere sostituiti a zero come approssimazione se n è moderata o grande, questo metodo è verosimiglianza condizionale. In caso contrario, Probabilità incondizionato viene utilizzato, in cui il valore di varepsilon0 è ottenere dal back-previsione, Box et al. consigliare questo metodo. Per saperne di più back-previsione alla sezione 7.1.4 pagina 231. Dopo aver ottenuto le stime e il valore di varepsilon0 iniziali, poi finalmente siamo in grado di procedere con il calcolo ricorsiva del termine di errore. Quindi la fase finale è stimare il parametro del modello (1), ricordate che questo non è più la stima preliminare. Nella stima del parametro di theta, io uso procedura Stima Non Lineare, in particolare l'algoritmo di Levenberg-Marquardt, poiché i modelli MA non sono lineari sulle sue parameter. AllAverages - la mia collezione di medie mobili Ciao, Si prega di dare un'occhiata alla versione più recente di indicatore ben noto AllAveragesv3.1 con 26 tipi di medie mobili: MAMethod 0: SMA - media mobile semplice MAMethod 1: EMA - media mobile esponenziale MAMethod 2: Wilder - Wilder media mobile esponenziale MAMethod 3: LWMA - lineare ponderata media mobile MAMethod 4: SineWMA - Sine Weighted Moving Average MAMethod 5: Trima - triangolare Moving Average MAMethod 6: LSMA - Least Piazza media mobile (o EPMA, regressione lineare Line) MAMethod 7: SMMA - levigata. Ho una versione di questo indicatore che conta gli angoli e li colori Ma in 3 colori. aiuta quando incorporando indicatore in EA al commercio diversi angoli MA. Tuttavia dopo MT4 ver 600 indicatore di agire tutti funky nelle classifiche e nel backtesting. Ho voluto ricodificare questo modo che sarebbe anche in 3-colore con, MA angoli, ma il metodo T3 non sta funzionando. Quando uso MAMethod 11 indi semplicemente sparire.
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