เส้น ถดถอย vs เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

การย้ายการถดถอยเชิงเส้นการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นเชิงเส้นเป็นเครื่องมือเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่สามารถช่วยให้คุณเข้าและออกจากตลาดได้เร็วขึ้น มีสองประเภทหลักของการถดถอยเชิงเส้นคือเส้นแนวโน้มการถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยเชิงเส้นเคลื่อนที่ ทั้งสองใช้วิธีการ squalequot quotleast เพื่อจุดบางจุด นั่นหมายถึงการลดระยะห่างระหว่างจุดสองจุดเพื่อให้ค่าน้อยที่สุด แม้ว่าจะดูคล้ายกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิ แต่ก็ตอบสนองได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ดูตารางด้านล่าง การลดลงของค่าเฉลี่ยรายปีที่มากที่สุดในดัชนีดาวโจนส์ลดลงมากที่สุดในรอบปีที่เกิดขึ้นเมื่อเฉลี่ยปิดที่ 77.90 จุดในวันที่ 31 ธันวาคม 1931 ซึ่งต่ำกว่าช่วงต้นปีที่ 52.6 แหล่งที่มา: Guinness World Records มีความเป็นไปได้มากที่จะใช้การถดถอยเชิงเส้นเชิงเส้น แต่ส่วนที่พบมากที่สุดก็คือค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นตั้งค่าแผนภูมิของคุณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย 12 ช่วงของค่าเฉลี่ยและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยของช่วงต่ำ 12 วินาที จากนั้นตั้งค่าการถดถอยเชิงเส้นที่เคลื่อนที่เป็น 21 เมื่อการถดถอยเชิงเส้นแบบ 21 ช่วงเคลื่อนที่ข้ามค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของรอบระยะเวลา 12 ที่สร้างสัญญาณซื้อ เมื่อการถดถอยเชิงเส้นแบบ 21 ช่วงข้ามต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 12 วินาทีของจุดสูงสุดนั่นคือทางออก ตรงข้ามเป็นจริงสำหรับธุรกิจการค้าระยะสั้น ดูกราฟถัดไป ข้อเสียของการใช้การถดถอยเชิงเส้นเคลื่อนที่คือถ้าคุณไม่ใช้ตัวกรองแบบใดแบบหนึ่งมันก็มีแนวโน้มที่จะเป็นจำนวนมากใน whipsaw ช่องทางระยะเวลา 12 เดือนช่วยให้คุณสามารถใช้งานบางส่วนได้ แต่คุณสามารถลองใช้ RSI, MACD หรือ stochastic เป็นตัวกรอง ความสำคัญของปฏิทินเศรษฐกิจ PPI: เป็นสิ่งสำคัญ (4) มาตราส่วน 1-5 แหล่งที่มา: US Department of Labor, Bureau of Labor สถิติ เวลาออกอากาศตามกำหนด: ข้อมูลเดือนก่อนหน้าเผยแพร่เมื่อ 8:30 ET ประมาณวันที่ 11 ของทุกเดือนดัชนีราคาผู้ผลิตใช้วัดราคาสินค้าในระดับขายส่ง สามประเภทหลักที่ประกอบด้วย PPI ได้แก่ น้ำมันดิบปานกลางและสำเร็จรูปซึ่งเป็นดัชนีสินค้าสำเร็จรูปที่สำคัญที่สุด นี่คือราคาของสินค้าที่พร้อมสำหรับการขายให้กับผู้ใช้ ซื้อเมื่อปิดซื้อเมื่อสิ้นสุดช่วงการซื้อขายของคณะรัฐมนตรีอนุญาตให้ผู้ค้าทางเลือกสามารถปิดตัวเลือกที่ลึกซึ้งของเงินโดยการซื้อขายตัวเลือกในราคาเท่ากับเครื่องหมายขีดล่างครึ่งหนึ่ง ยังเป็นที่รู้จักกันในนาม (CAB) CFTC คณะกรรมการการซื้อขายสินค้าโภคภัณฑ์ล่วงหน้า ควบคุมสินค้าโภคภัณฑ์ล่วงหน้าในสหรัฐฯ Stop Orde r คำสั่งซื้อที่อยู่เหนือหรือต่ำกว่าราคาตลาดในปัจจุบันเพื่อป้องกันการสูญเสียเพิ่มเติม การปิดราคาหรือช่วงปิดสุด ณ สิ้นช่วงการซื้อขายในตลาดหนึ่ง ๆ สำหรับตลาดที่มีระยะเวลา 24 ชั่วโมงมักหมายถึงการสิ้นสุดช่วงเวลา 24 ชั่วโมง ขอแสดงความนับถือ Mark McRae ข้อมูลแผนภูมิหรือตัวอย่างที่มีอยู่ในบทเรียนนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นข้อมูลประกอบและเพื่อการศึกษาเท่านั้น ไม่ควรถือเป็นคำแนะนำหรือคำแนะนำในการซื้อหรือขายหลักทรัพย์หรือเครื่องมือทางการเงินใด ๆ เราไม่ได้และไม่สามารถให้คำแนะนำในการลงทุนได้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดอ่านข้อจำกัดความรับผิดชอบของเรา หากต้องการพิมพ์หรือบันทึกสำเนาของบทเรียนนี้ในรูปแบบ PDF เพียงแค่คลิกลิงก์ PRINT ซึ่งจะเป็นการเปิดบทเรียนในรูปแบบ PDF ซึ่งคุณสามารถพิมพ์ได้ หากคุณไม่คุ้นเคยกับ PDF หรือ dont มีสำเนา Arobat Reader ฟรีโปรดดูคำแนะนำตัวชี้วัดการถดถอยเชิงเส้นตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นใช้เพื่อระบุแนวโน้มและแนวโน้มตามด้วยรูปแบบคล้ายกับการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ตัวบ่งชี้ไม่ควรจะสับสนกับ Linear Regression Lines ซึ่งเป็นเส้นตรงที่ติดตั้งชุดข้อมูล ตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นคำนวณจุดสิ้นสุดของเส้นการถดถอยเชิงเส้นทั้งชุดที่วาดในวันติดต่อกัน ความได้เปรียบของตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคือมีความล่าช้าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงทิศทางได้เร็วกว่า ข้อเสียคือมันมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นเหมาะสำหรับการซื้อขายเทรนด์ที่แข็งแกร่งเท่านั้น สัญญาณมีลักษณะคล้ายคลึงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้ทิศทางของตัวบ่งชี้การฟื้นตัวเชิงเส้นเพื่อป้อนและออกจากธุรกิจการค้าโดยใช้ตัวบ่งชี้ระยะยาวเป็นตัวกรอง ไปที่ระยะยาวหากตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นเปิดขึ้นหรือออกจากการค้าระยะสั้น ไประยะสั้น (หรือออกจากการค้าระยะยาว) ถ้าตัวบ่งชี้การฟื้นตัวเชิงเส้นลดลง รูปแบบด้านบนคือการป้อนธุรกิจการค้าเมื่อราคาผ่านตัวบ่งชี้การถดถวนเชิงเส้น แต่ยังคงออกเมื่อตัวบ่งชี้การฟื้นตัวเชิงเส้นลดลง เลื่อนเมาส์ไปเหนือคำอธิบายแผนภูมิเพื่อแสดงสัญญาณการซื้อขาย ไปที่ L นานหากราคาสูงกว่าตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นระยะ 100 วันในขณะที่ระยะเวลา 300 วันจะเพิ่มขึ้นออกจาก X เมื่อตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นระยะ 100 วันลดลงไปอีกนานที่ L เมื่อราคาข้ามตัวบ่งชี้การฟื้นตัวเชิงเส้น 100 วันออก X เมื่อตัวบ่งชี้การถดถอยเชิง Linear 100 วันลดลงไปนาน L เมื่อราคาตัดเหนือการถดถอยเชิงเส้น 100 วันออก X เมื่อตัวบ่งชี้ 100 วันจะลดลงไปนาน L เมื่อตัวบ่งชี้การฟื้นตัวของเส้นการเชิงเส้น 300 วันปรากฎขึ้นหลังจากที่ราคาถูกขีดเส้นใต้ ตัวบ่งชี้ 100 วันออก X เมื่อตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นยาว 300 วันจะลดลง ความแตกต่างของ Bearish ในตัวบ่งชี้เตือนให้เห็นถึงแนวโน้มการกลับรายการที่เหมือนกันก่อนอื่นให้ติดตั้ง R (ถ้ายังไม่ได้) ให้รัน R และติดตั้งแพคเกจ TeachingDemos (วิธีการขึ้นอยู่กับระบบของคุณ) ให้โหลดแพคเกจที่มีไลบรารี (TeachingDemos) พิมพ์ loess. demo เพื่อเปิดหน้าความช่วยเหลือเพื่อดูวิธีเรียกใช้งานคุณสามารถเลื่อนไปที่ด้านล่างตัวอย่างเช่นใช้และคัดลอกและวางโค้ดดังกล่าวลงในบรรทัดคำสั่งของ R เพื่อดูตัวอย่างจากนั้นใช้ข้อมูลของคุณเองเพื่อดำเนินการต่อ สำรวจ ndash Greg Snow 23 มี.ค. 23 เวลา 17:15 นี่เป็นคำตอบง่ายๆ แต่ละเอียด แบบจำลองเชิงเส้นตรงกับความสัมพันธ์ผ่านจุดข้อมูลทั้งหมด โมเดลนี้สามารถสั่งซื้อครั้งแรก (ความหมายอีกอย่างหนึ่งของเส้น) หรือพหุนามเพื่ออธิบายถึงความโค้งหรือมีเส้าหลินที่จะอธิบายถึงภูมิภาคต่างๆที่มีรูปแบบการปกครองที่แตกต่างออกไป พอดี LOESS คือการถดถอยถ่วงน้ำหนักเคลื่อนที่เฉพาะที่ขึ้นอยู่กับจุดข้อมูลเดิม สิ่งที่หมายถึง LOESS พอดีใส่ค่า X และ Y เดิมและชุดค่า X เอาต์พุตที่ใช้ในการคำนวณค่า Y ใหม่ (โดยปกติจะใช้ค่า X เดียวกันกับทั้งสองค่า แต่มักใช้ค่า X น้อยกว่าสำหรับคู่ XY ที่ติดตั้ง) เนื่องจากจำเป็นต้องคำนวณเพิ่มขึ้น) สำหรับแต่ละค่า X เอาต์พุตข้อมูลส่วนหนึ่งของข้อมูลนำเข้าจะถูกใช้เพื่อคำนวณพอดี ส่วนของข้อมูลโดยทั่วไปคือ 25 ถึง 100 แต่โดยทั่วไปคือ 33 หรือ 50 เป็นแบบโลคอลซึ่งหมายความว่าส่วนของข้อมูลต้นฉบับใกล้เคียงกับค่า X แต่ละค่า เป็นพอดีกับการเคลื่อนไหวเนื่องจากแต่ละค่า X เอาท์พุทต้องการเซตย่อยที่แตกต่างกันของข้อมูลเดิมโดยมีน้ำหนักแตกต่างกัน (ดูย่อหน้าถัดไป) เซตย่อยของจุดข้อมูลอินพุตนี้ใช้ในการถดถอยถ่วงน้ำหนักโดยมีจุดที่ใกล้เคียงกับค่า X เอาท์พุทที่ให้น้ำหนักมากที่สุด การถดถอยนี้มักเป็นลำดับแรกหรือสูงกว่าลำดับที่สองเป็นไปได้ แต่ต้องมีการคำนวณกำลังมากขึ้น ค่า Y ของการถดถอยถ่วงน้ำหนักนี้คำนวณที่เอาต์พุต X ใช้เป็นค่า Y ของโมเดลสำหรับค่า X นี้ การถดถอยเป็น recomputed ที่แต่ละค่าเอาท์พุท X เพื่อผลิตชุดเต็มของค่า Y ออก ตอบกุมภาพันธ์ 21 15 เวลา 21: 08 ความแตกต่างจาก Moving Average (Time Series) จะคำนวณความแตกต่างระหว่างค่าและค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล พารามิเตอร์ ------------------ ข้อมูลข้อมูลที่จะวิเคราะห์ โดยปกติจะเป็นฟิลด์ในชุดข้อมูลหรือค่าที่คำนวณได้ ระยะเวลาจำนวนแถบข้อมูลที่จะรวมอยู่ในค่าเฉลี่ยรวมถึงค่าปัจจุบัน ตัวอย่างเช่นช่วงเวลา 3 ประกอบด้วยค่าปัจจุบันและค่าสองค่าก่อนหน้านี้ ค่าฟังก์ชัน ------------------------ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดเวลาคำนวณโดยการปรับเส้นการถดถอยเชิงเส้นสำหรับค่าในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ และกำหนดค่า ค่าปัจจุบันสำหรับบรรทัดนั้น เส้นการถดถอยเชิงเส้นเป็นเส้นตรงซึ่งใกล้เคียงกับค่าที่กำหนดทั้งหมดที่เป็นไปได้ ช่วงเวลาที่มีการย้ายค่าเฉลี่ยที่จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูลไม่ได้กำหนดจนกว่าจะมีค่าเพียงพอที่จะเติมข้อมูลในช่วงเวลาที่ระบุ โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยของชุดค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาแตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ โดยที่ค่าปัจจุบันตามแนวโน้มล่าสุดของข้อมูลไม่ใช่ค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของข้อมูล ด้วยเหตุนี้ค่าของฟังก์ชันนี้อาจมากกว่าหรือน้อยกว่าค่าทั้งหมดที่ใช้ถ้าแนวโน้มของข้อมูลโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นหรือลดลง ความแตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่หักออกจากค่าปัจจุบัน การใช้ ----------- ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นประโยชน์สำหรับการปรับข้อมูลดิบที่มีเสียงดังเช่นราคารายวัน ข้อมูลราคาอาจแตกต่างกันไปมากจากวันต่อวันโดยการปิดบังว่าราคาจะเพิ่มขึ้นหรือลดลงตามช่วงเวลา เมื่อมองไปที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคาจะเห็นภาพทั่วไปของแนวโน้มพื้นฐานที่สามารถมองเห็นได้ เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อดูแนวโน้มพวกเขาจึงสามารถใช้เพื่อดูว่าข้อมูลมีแนวโน้มดีขึ้นหรือไม่ ซึ่งทำให้ความแตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นประโยชน์ในการเน้นที่ข้อมูลจะแตกออกจากแนวโน้ม