الانتقال المتوسط في مقابل المتوسط

ما هو الفرق بين المتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك المرجح سيتم حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 سنوات استنادا إلى الأسعار أعلاه باستخدام المعادلة التالية: استنادا إلى المعادلة أعلاه، كان متوسط ​​السعر خلال الفترة المذكورة أعلاه 90.66. إن استخدام المتوسطات المتحركة هو طريقة فعالة للقضاء على تقلبات الأسعار القوية. والقيود الرئيسية هي أن نقاط البيانات من البيانات القديمة لا ترجح أي اختلاف عن نقاط البيانات بالقرب من بداية مجموعة البيانات. هذا هو المكان حيث تتحرك المتوسطات المرجحة في اللعب. وتحدد المتوسطات المرجحة ترجيح أثقل لنقاط بيانات أكثر حداثة لأنها أكثر صلة من نقاط البيانات في الماضي البعيد. وينبغي أن يزيد مجموع الترجيح إلى 1 (أو 100). وفي حالة المتوسط ​​المتحرك البسيط، يتم توزيع الأوزان بالتساوي، وهذا هو السبب في عدم ظهورها في الجدول أعلاه. سعر إغلاق المعلومات القانونية أابلمبورتانت حول البريد الإلكتروني الذي سيتم إرساله. باستخدام هذه الخدمة، فإنك توافق على إدخال عنوان بريدك الإلكتروني الحقيقي وإرساله فقط إلى الأشخاص الذين تعرفهم. إنه انتهاك للقانون في بعض الولايات القضائية لتحديد نفسك بشكل زائف في رسالة إلكترونية. سيتم استخدام جميع المعلومات التي تقدمها الإخلاص فقط لغرض إرسال البريد الإلكتروني نيابة عنك. سطر الموضوع من البريد الإلكتروني الذي ترسله سيكون الإخلاص: تم إرسال البريد الإلكتروني الخاص بك. صناديق الاستثمار المشترك والصناديق المشتركة الاستثمار - الإخلاص الاستثمارات النقر على رابط سوف يفتح نافذة جديدة. التداول في الحركة مع المتوسطات المتحركة إطلاق العنان لهذه الأداة بسيطة لكنها قوية لفتح ثروة من المعلومات داخل المخططات الخاصة بك. الإخلاص تداول نشط أخبار نداش 11212016 التحليل الفني نشط التاجر برو الوساطة الأسهم بين جميع أدوات التحليل الفني في نظرية ديسبوسدو الخاص بك. MACD. مؤشر القوة النسبية. الشمعدانات اليابانية. والمتوسطات موريموفينغ هي واحدة من أبسط لفهم واستخدامها في الاستراتيجية الخاصة بك. ومع ذلك، فإنها يمكن أن تكون أيضا واحدة من أهم مؤشرات اتجاهات السوق، التي تكون مفيدة بشكل خاص في صعودا (أو هبوطا) تتجه الأسواق على غرار الاتجاه الصعودي على المدى الطويل كنا نواجه منذ عام 2009. هيريس كيف يمكنك دمج المتوسطات المتحركة إلى المحتمل أن تعزز التداول الخاص بك الكفاءة. ما هي المتوسطات المتحركة المتوسط ​​هو ببساطة متوسط ​​مجموعة من الأرقام. المتوسط ​​المتحرك هو (الوقت) سلسلة من المتوسطات المتوسط ​​المتحرك لأنه نظرا لأسعار جديدة، يتم إسقاط البيانات القديمة وتحل محل أحدث البيانات. ويمكن أن يكون التحرك العادي للأوراق المالية أو غيرها من الحركات المالية متقلبا أو يتصاعد أو ينخفض، مما قد يجعل من الصعب إلى حد ما تقييم اتجاهه العام. والغرض الرئيسي من المتوسطات المتحركة هو تسهيل البيانات التي تراجعها للمساعدة في الحصول على رؤية أوضح للاتجاه (انظر الرسم البياني أدناه). المتوسط ​​المتحرك ينعم السعر. المصدر: نشط التاجر برو، اعتبارا من 15 نوفمبر 2016. وهناك عدد قليل من أنواع مختلفة من المتوسطات المتحركة التي يستخدمها المستثمرون عادة. المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما). يتم حساب سما بإضافة جميع البيانات لفترة زمنية محددة وتقسيم المجموع حسب عدد الأيام. إذا أغلقت الأسهم شيز في 30 و 31 و 30 و 29 و 30 خلال الأيام الخمسة الماضية، فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 5 أيام سيكون 30. المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما). يعرف أيضا بالمتوسط ​​المتحرك المرجح، فإن إما تعطى وزنا أكبر لأحدث البيانات. ویفضل العدید من التجار استخدام إماس لوضع المزید من الترکیز علی أحدث التطورات. المتوسط ​​المتحرك المتوسط. يعرف أيضا بالمتوسط ​​المتحرك الثلاثي، يأخذ المتوسط ​​المتحرك المركز السعر والوقت في الاعتبار من خلال وضع أكبر وزن في منتصف السلسلة. هذا هو النوع الأقل استخداما للمتوسط ​​المتحرك. ويمكن تنفيذ المتوسطات المتحركة على جميع أنواع الرسوم البيانية للسعر (أي السطر والشريط والشمعدان). كما أنها تشكل عنصرا هاما من المؤشرات الأخرى مثل بولينجر باندز. إعداد المتوسطات المتحركة عند إعداد المخططات الخاصة بك، إضافة المتوسطات المتحركة من السهل جدا. في فيديليتيز نشط التاجر برو. على سبيل المثال، ببساطة فتح الرسم البياني وتحديد المؤشرات من القائمة الرئيسية. ابحث عن المتوسطات المتحركة أو انتقل إليها، وحدد الخيار الذي تريد إضافته إلى المخطط. يمكنك الاختيار بين مؤشرات المتوسط ​​المتحرك المختلفة، بما في ذلك المتوسط ​​المتحرك البسيط أو الأسي. يمكنك أيضا اختيار طول الوقت للمتوسط ​​المتحرك. الإعداد الشائع الاستخدام هو تطبيق متوسط ​​متحرك أسي مدته 50 يوما ومتوسط ​​متحرك أسي مدته 200 يوم إلى الرسم البياني للسعر. كيف تتحرك المتوسطات المتحركة يمكن للمتوسطات المتحركة بأطر زمنية مختلفة أن توفر مجموعة متنوعة من المعلومات. يمكن للمتوسط ​​المتحرك الأطول (مثل المتوسط ​​المتحرك لمدة 200 يوم) أن يكون بمثابة أداة تمهيد قيمة عندما تحاول تقييم الاتجاهات طويلة المدى. إن المتوسط ​​المتحرك الأقصر، مثل المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما، سيتبع عن كثب حركة السعر، وبالتالي فإنه يستخدم بشكل متكرر لتقييم الأنماط قصيرة الأجل. ويمكن أن يكون كل متوسط ​​متحرك مؤشرا للدعم والمقاومة، وكثيرا ما يستخدم كهدف سعر قصير الأجل أو مستوى رئيسي. كيف تتحرك المتوسطات المتحركة بالضبط إشارات التداول يتم التعرف على المتوسطات المتحركة على نطاق واسع من قبل العديد من التجار على أنها مستويات دعم ومقاومة محتملة كبيرة للأسعار. إذا كان السعر فوق المتوسط ​​المتحرك، فإنه يمكن أن يكون بمثابة مستوى دعم قوي إذا انخفض السهم، قد يكون السعر وقتا أكثر صعوبة تحت مستوى متوسط ​​السعر المتحرك. وبدلا من ذلك، إذا كان السعر أدنى من المتوسط ​​المتحرك، فإنه يمكن أن يكون بمثابة مستوى مقاومة قوي إذا كان السهم قد ارتفع، قد يكافح السعر للارتفاع فوق المتوسط ​​المتحرك. الصليب الذهبي وعبر الموت يمكن أيضا استخدام متوسطين متحركين في تركيبة لتوليد إشارة تجارية قوية عبر كروس. تتضمن طريقة كروس شراء أو بيع عندما يقترب المتوسط ​​المتحرك الأقصر من المتوسط ​​المتحرك الأطول. يتم إنشاء إشارة شراء عندما يعبر المتوسط ​​المتحرك السريع فوق المتوسط ​​المتحرك البطيء. على سبيل المثال، يحدث العبور الذهبي عندما يتقاطع المتوسط ​​المتحرك، مثل المتوسط ​​المتحرك ل 50 يوم، فوق المتوسط ​​المتحرك لمدة 200 يوم. يمكن إنشاء هذه الإشارة على الأسهم الفردية أو على مؤشر السوق الواسع، مثل 500 ل. س. باستخدام الرسم البياني لل 500 ل. س أعلاه، كان آخر كروس عبر الذهب في أبريل 2016 (انظر الرسم البياني أعلاه). وقد اكتسبت سب 500 تقريبا منذ ذلك الحين، اعتبارا من منتصف نوفمبر تشرين الثاني. بدلا من ذلك، يتم إنشاء إشارة بيع عندما يعبر المتوسط ​​المتحرك السريع تحت المتوسط ​​البطيء المتحرك. وسيحدث هذا الوفاة إذا تجاوز المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما، على سبيل المثال، المتوسط ​​المتحرك لمدة 200 يوم. وكان آخر عبور الموت في أوائل عام 2016. إشارة كروس المقبلة المحتملة، بالنظر إلى أن آخر واحد كان الصليب الذهبي، هو الصليب الموت. المتوسطات المتحركة في العمل وبعض النصائح النهائية كقاعدة عامة، نذكر بأن المتوسطات المتحركة عادة ما تكون أكثر فائدة عند استخدامها خلال الاتجاهات الصعودية أو الاتجاهات الهبوطية، وعادة ما تكون أقل فائدة عند استخدامها في الأسواق الجانبية. بشكل عام، كانت الأسهم في الاتجاه الصعودي مثل الدرج لأكثر من ارتفاع أكثر من سبع سنوات الثور، لذلك تشير النظرية إلى أن المتوسطات المتحركة يمكن أن تكون أدوات قوية بشكل خاص في بيئة السوق الحالية. إذا نظرنا مرة أخرى في الرسم البياني 500 ل. س (أعلاه)، يمكنك أن ترى أن الاتجاه على المدى الطويل هو ما يصل. أيضا، السعر فوق المتوسط ​​المتحرك على المدى القصير والمتوسط ​​المتحرك على المدى الطويل. إذا كان السعر في الانخفاض من المستوى الحالي، فإن كلا المتوسطين المتحركين سيعتبران مستويات دعم هامة. كما يوضح الرسم البياني، فمن الممكن أن يبقى السعر فوق (أو أقل) المتوسط ​​المتحرك لفترة طويلة من الزمن. بالطبع، لا تريد أن تتداول فقط استنادا إلى الإشارات الناتجة عن المتوسطات المتحركة. ومع ذلك، يمكن استخدامها جنبا إلى جنب مع غيرها من نقاط البيانات الفنية والأساسية للمساعدة في تشكيل التوقعات الخاصة بك. معرفة المزيد يركز التحليل الفني على إجراءات السوق بشكل علمي، والحجم والسعر. التحليل الفني هو نهج واحد فقط لتحليل المخزونات. عند النظر في أي الأسهم لشراء أو بيع، يجب عليك استخدام النهج الذي كنت أكثر راحة مع. كما هو الحال مع كل ما تبذلونه من الاستثمارات، يجب عليك أن تقرر بنفسك ما إذا كان الاستثمار في أي أمن معين أو الأوراق المالية هو حق لكم على أساس أهدافك الاستثمارية، والتسامح المخاطر، والوضع المالي. الأداء السابق لا يعتبر ضمانا للنتائج المستقبلية. أما أسواق األسهم فهي متقلبة ويمكن أن تنخفض بشكل كبير استجابة لتطورات سلبية في األسواق المصدرة أو السياسية أو التنظيمية أو السوقية أو االقتصادية. يتم تقديم الأصوات طوعا من قبل الأفراد وتعكس رأيهم الخاص من المواد فائدة. وستظهر قيمة مئوية للفوائد بمجرد تقديم عدد كاف من الأصوات. الإخلاص خدمات الوساطة ذ م م، عضو نيس، سيبك. 900 سالم ستريت، سميثفيلد، ري 02917 معلومات قانونية هامة عن البريد الإلكتروني الذي سوف ترسله. باستخدام هذه الخدمة، فإنك توافق على إدخال عنوان البريد الإلكتروني الحقيقي الخاص بك وإرسالها فقط إلى الأشخاص الذين تعرفهم. إنه انتهاك للقانون في بعض الولايات القضائية لتعريف نفسك بشكل زائف في رسالة إلكترونية. جميع المعلومات التي تقدمها سوف تستخدم من قبل الإخلاص فقط لغرض إرسال البريد الإلكتروني نيابة عنك. سطر الموضوع من البريد الإلكتروني الذي ترسله سيكون الإخلاص: تم إرسال البريد الإلكتروني الخاص بك. متوسط ​​التحرك والتجانس الأسي النماذج 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 قيم 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. (العودة إلى أعلى الصفحة.)