Doppel Exponentiell Gleitender Durchschnitt Excel

Exponentielle Glättung Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie exponentielle Glättung auf eine Zeitreihe in Excel anwenden. Eine exponentielle Glättung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Peaks und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Exponentielle Glättung und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Dämpfungsfaktor und geben Sie 0.9 ein. Literatur spricht oft über die Glättungskonstante (Alpha). Der Wert (1-) heißt Dämpfungsfaktor. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir alpha auf 0,1 setzen, wird dem vorherigen Datenpunkt ein relativ geringes Gewicht gegeben, während der vorherige geglättete Wert ein großes Gewicht (d. h. 0,9) gegeben wird. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den geglätteten Wert für den ersten Datenpunkt nicht berechnen, da kein vorheriger Datenpunkt vorhanden ist. Der geglättete Wert für den zweiten Datenpunkt entspricht dem vorherigen Datenpunkt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für alpha 0.3 und alpha 0.8. Fazit: Je kleiner Alpha (größer der Dämpfungsfaktor), desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je größer Alpha (kleiner der Dämpfungsfaktor), desto näher sind die geglätteten Werte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Double Exponential Moving Averages Explained Traders haben sich auf gleitende Durchschnitte angewiesen, um zu helfen, hohe Wahrscheinlichkeitshandelseinführungspunkte und profitable Ausgänge für viele Jahre zu ermitteln. Ein bekanntes Problem mit bewegten Durchschnitten ist jedoch die ernsthafte Verzögerung, die in den meisten Arten von gleitenden Durchschnitten vorhanden ist. Der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA) liefert eine Lösung durch die Berechnung einer schnelleren Mittelungsmethode. Geschichte der doppelten exponentiellen bewegten Durchschnitt in der technischen Analyse. Der Begriff gleitender Durchschnitt bezieht sich auf einen durchschnittlichen Preis für ein bestimmtes Handelsinstrument über einen bestimmten Zeitraum. Zum Beispiel berechnet ein 10-Tage-Gleitender Durchschnitt den durchschnittlichen Preis eines bestimmten Instruments in den letzten zehn zehn Tagen einen 200-Tage-Gleitender Durchschnitt berechnet den Durchschnittspreis der letzten 200 Tage. Jeden Tag geht die Rückblickzeit auf Basisberechnungen an der letzten X-Anzahl von Tagen vor. Ein gleitender Durchschnitt erscheint als eine glatte, geschwungene Linie, die eine visuelle Darstellung des längerfristigen Trends eines Instruments bietet. Schnellere gleitende Durchschnitte, mit kürzeren Rückblickperioden, sind härtere, langsamer bewegte Durchschnitte, mit längeren Rückblickperioden, sind glatter. Weil ein gleitender Durchschnitt ein rückwärts aussehender Indikator ist, ist es hinterher. Der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt (DEMA), der in Fig. 1 gezeigt ist, wurde von Patrick Mulloy entwickelt, um die Menge an Verzögerungszeit zu reduzieren, die in herkömmlichen gleitenden Durchschnitten gefunden wurde. Es wurde erstmals im Februar 1994 eingeführt, Technische Analyse von Aktien amp Commodities Magazin in Mulloys Artikel Glättung Daten mit schnelleren Durchlauf-Mittelwerte. (Für eine Grundierung auf technische Analyse, werfen Sie einen Blick auf unsere technische Analyse Tutorial.) Abbildung 1: Diese einminütige Chart der E-Mini Russell 2000 Futures-Vertrag zeigt zwei verschiedene doppelte exponentielle gleitende Durchschnitte eine 55-Periode erscheint in blau, Eine 21-Periode in rosa. Berechnen einer DEMA Wie Mulloy in seinem ursprünglichen Artikel erklärt, ist die DEMA nicht nur eine doppelte EMA mit der doppelten Verzögerungszeit einer einzigen EMA, sondern ist eine zusammengesetzte Implementierung von Einzel - und Doppel-EMAs, die eine weitere EMA mit weniger Verzögerung als entweder des Originals produzieren zwei. Mit anderen Worten, die DEMA ist nicht einfach zwei EMAs kombiniert, oder ein gleitender Durchschnitt eines gleitenden Durchschnitts, sondern ist eine Berechnung sowohl einzelner als auch doppelter EMAs. Fast alle Trading-Analyse-Plattformen haben die DEMA als Indikator enthalten, der den Charts hinzugefügt werden kann. Deshalb können Händler die DEMA verwenden, ohne die Mathematik hinter den Berechnungen zu kennen und ohne irgendeinen Code zu schreiben oder zu schreiben. Vergleich der DEMA mit traditionellen Moving Averages Moving Averages sind eine der beliebtesten Methoden der technischen Analyse. Viele Händler benutzen sie, um Trendumkehrungen zu erkennen. Vor allem in einem gleitenden durchschnittlichen Crossover, bei dem zwei gleitende Mittelwerte unterschiedlicher Länge auf ein Diagramm gesetzt werden. Punkte, wo die gleitenden Durchschnitte kreuzen können bedeuten Kauf oder Verkauf von Möglichkeiten. Die DEMA kann den Händlern helfen, die Umkehrungen früher zu finden, weil es schneller ist, auf Veränderungen in der Marktaktivität zu reagieren. Abbildung 2 zeigt ein Beispiel für den E-Mini Russell 2000 Futures-Kontrakt. Dieses 1-Minuten-Diagramm hat vier bewegte Durchschnitte angewendet: 21-Periode DEMA (rosa) 55-Periode DEMA (dunkelblau) 21-Periode MA (hellblau) 55-Periode MA (hellgrün) Abbildung 2: Dieses einminütige Diagramm von Der e-mini Russell 2000 Futures-Vertrag veranschaulicht die schnellere Reaktionszeit der DEMA bei Verwendung in einem Crossover. Beachten Sie, wie die DEMA-Crossover in beiden Fällen deutlich früher als die MA-Crossover erscheint. Die erste DEMA-Crossover erscheint um 12:29 und die nächste Bar öffnet sich zu einem Preis von 663,20. Die MA-Crossover, auf der anderen Seite, bildet um 12:34 und die nächste Bar Eröffnungspreis ist bei 660,50. Im nächsten Satz von Crossovers erscheint die DEMA-Crossover um 1:33 und die nächste Bar öffnet sich bei 658. Die MA, im Gegensatz dazu bildet sich um 1:43, mit der nächsten Baröffnung bei 662,90. In jedem Fall bietet die DEMA-Crossover einen Vorteil, um in den Trend früher als die MA-Crossover zu gelangen. (Für mehr Einblick, lesen Sie die Moving Averages Tutorial.) Handel mit einem DEMA Die oben gleitenden durchschnittlichen Crossover Beispiele veranschaulichen die Wirksamkeit der Verwendung der schnelleren doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Neben der Verwendung des DEMA als Standalone-Indikator oder im Crossover-Setup kann das DEMA in einer Vielzahl von Indikatoren eingesetzt werden, bei denen die Logik auf einem gleitenden Durchschnitt basiert. Technische Analysewerkzeuge wie Bollinger Bands. (MACD) und Triple Exponential Gleitender Durchschnitt (TRIX) basieren auf gleitenden durchschnittlichen Typen und können modifiziert werden, um eine DEMA anstelle von anderen traditionellen Arten von gleitenden Durchschnitten zu integrieren. Der Ersatz der DEMA kann den Händlern dabei helfen, verschiedene Kauf - und Verkaufsmöglichkeiten zu erwerben, die denjenigen entsprechen, die von den in diesen Indikatoren traditionell verwendeten MAs oder EMAs bereitgestellt werden. Natürlich in einen Trend früher eher als später in der Regel führt zu höheren Gewinnen. Abbildung 2 veranschaulicht dieses Prinzip - wenn wir die Crossover als Kauf - und Verkaufssignale nutzen würden. Wir würden die Trades deutlich früher bei der DEMA Crossover im Gegensatz zum MA Crossover betreten. Bottom Line Trader und Investoren haben längst bewegte Durchschnitte in ihrer Marktanalyse eingesetzt. Durchgehende Durchschnitte sind ein weit verbreitetes technisches Analyse-Tool, das ein Mittel zur schnellen Betrachtung und Interpretation des längerfristigen Trends eines bestimmten Handelsinstruments bietet. Da gleitende Durchschnitte nach ihrer Natur sind nachlaufende Indikatoren. Es ist hilfreich, den gleitenden Durchschnitt zu optimieren, um eine schnellere, ansprechendere Anzeige zu berechnen. Der doppelte exponentielle gleitende Durchschnitt bietet den Händlern und Investoren einen Blick auf den längerfristigen Trend, mit dem zusätzlichen Vorteil, ein schneller gleitender Durchschnitt mit weniger Verzögerungszeit zu sein. (Für verwandte Lesung, werfen Sie einen Blick auf Moving Average MACD Combo und Simple Vs Exponential Moving Averages.) Eine Art von Steuern erhoben auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Unternehmen angefallen. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht. DebtEquity Ratio ist Schuldenquote verwendet, um eine company039s finanzielle Hebelwirkung oder eine Schuldenquote zu messen, um eine Person zu messen. Eine Art von Kompensationsstruktur, die Fondsmanager in der Regel einsetzen, in welchem ​​Teil der Kompensation Performance basiert. Smoothing und Filterung sind zwei der am häufigsten verwendeten Zeitreihen Techniken für das Entfernen von Rauschen aus den zugrunde liegenden Daten zu helfen, die wichtigsten Features und Komponenten (z Trend, Saisonalität, etc.). Allerdings können wir auch Glättung verwenden, um fehlende Werte auszufüllen und eine Prognose zu führen. In dieser Ausgabe werden wir fünf (5) verschiedene Glättungsmethoden diskutieren: gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA i), einfache exponentielle Glättung, doppelte exponentielle Glättung, lineare exponentielle Glättung und dreifache exponentielle Glättung. Warum sollten wir uns vorstellen, dass die Glättung in der Branche sehr oft verwendet (und missbraucht) wird, um eine schnelle visuelle Untersuchung der Dateneigenschaften (zB Trend, Saisonalität etc.) zu ermöglichen, in fehlende Werte zu passen und eine schnelle Out-of-Probe durchzuführen Prognose. Warum haben wir so viele Glättungsfunktionen Wie wir in diesem Papier sehen werden, arbeitet jede Funktion für eine andere Annahme über die zugrunde liegenden Daten. Zum Beispiel geht die einfache exponentielle Glättung davon aus, dass die Daten einen stabilen Mittelwert haben (oder zumindest ein langsamer bewegter Mittelwert), so dass eine einfache, exponentielle Glättung bei der Prognose von Daten, die Saisonalität oder einen Trend aufweisen, schlecht ist. In dieser Arbeit werden wir über jede Glättungsfunktion gehen, ihre Annahmen und Parameter hervorheben und ihre Anwendung anhand von Beispielen demonstrieren. Weighted Moving Average (WMA) Ein gleitender Durchschnitt wird häufig mit Zeitreihendaten verwendet, um kurzfristige Schwankungen auszugleichen und längerfristige Trends oder Zyklen hervorzuheben. Ein gewichteter gleitender Durchschnitt hat Multiplikationsfaktoren, um unterschiedliche Gewichte an Daten an verschiedenen Positionen im Probenfenster zu geben. Der gewichtete gleitende Durchschnitt hat ein festes Fenster (d. h. N), und die Faktoren werden typischerweise so gewählt, daß sie den letzten Beobachtungen mehr Gewicht verleihen. Die Fenstergröße (N) bestimmt die Anzahl der gemittelten Punkte zu jeder Zeit, so dass eine größere Fenstergröße weniger auf neue Änderungen in der ursprünglichen Zeitreihe anspricht und eine kleine Fenstergröße kann dazu führen, dass die geglättete Ausgabe verrauscht wird. Für die Probenvorhersage: Beispiel 1: Lasst uns den monatlichen Umsatz für die Firma X mit einem 4-monatigen (gleichgewichteten) gleitenden Durchschnitt berücksichtigen. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt immer hinter den Daten zurückbleibt und die Out-of-sample-Prognose auf einen konstanten Wert konvergiert. Lass uns versuchen, ein Gewichtungsschema zu verwenden (siehe unten), das mehr Aufmerksamkeit auf die letzte Beobachtung gibt. Wir haben den gleichgewichteten gleitenden Durchschnitt und WMA auf demselben Graphen aufgetragen. Die WMA reagiert eher auf die jüngsten Veränderungen und die Out-of-Probe-Prognose konvergiert auf den gleichen Wert wie der gleitende Durchschnitt. Beispiel 2: Lets untersuchen die WMA in Gegenwart von Trend und Saisonalität. Für dieses Beispiel, gut nutzen die internationalen Passagier-Airline-Daten. Das gleitende durchschnittliche Fenster ist 12 Monate. Die MA und die WMA halten mit dem Trend Schritt, aber die Out-of-Probe-Prognose flacht. Darüber hinaus, obwohl die WMA zeigt einige Saisonalität, ist es immer hinter den ursprünglichen Daten. (Browns) Einfache exponentielle Glättung Einfache exponentielle Glättung ist ähnlich der WMA mit der Ausnahme, dass die Fenstergröße, wenn unendlich und die Gewichtungsfaktoren exponentiell abnehmen. Wie wir in der WMA gesehen haben, eignet sich das einfache Exponential für Zeitreihen mit einem stabilen Mittelwert oder zumindest einem sehr langsamen Bewegungsmittel. Beispiel 1: Ermöglicht die Verwendung der monatlichen Verkaufsdaten (wie im WMA-Beispiel). Im obigen Beispiel wählten wir den Glättungsfaktor auf 0,8, was die Frage stellt: Was ist der beste Wert für den Glättungsfaktor Schätzung des besten Wertes aus den Daten Verwenden der TSSUB-Funktion (zur Berechnung des Fehlers), SUMSQ und Excel Datentabellen haben wir die Summe der quadratischen Fehler (SSE) berechnet und die Ergebnisse aufgetragen: Die SSE erreicht ihren Minimalwert um 0,8, so dass wir diesen Wert für unsere Glättung ausgewählt haben. (Holt-Winters) Doppelte exponentielle Glättung Einfache exponentielle Glättung funktioniert nicht gut in der Gegenwart eines Trends, so dass mehrere Methoden, die unter dem doppelten exponentiellen Schirm entworfen wurden, vorgeschlagen werden, um diese Art von Daten zu behandeln. NumXL unterstützt Holt-Winters doppelte exponentielle Glättung, die folgende Formulierung: Beispiel 1: Lets untersuchen die internationalen Passagiere Airline Daten Wir wählten einen Alpha-Wert von 0,9 und eine Beta von 0,1. Bitte beachten Sie, dass die doppelte Glättung, obwohl die doppelte Glättung die ursprünglichen Daten gut verfolgt, dem Out-of-Sample-Prognose dem einfachen gleitenden Durchschnitt unterlegen ist. Wie finden wir die besten Glättungsfaktoren Wir nehmen einen ähnlichen Ansatz zu unserem einfachen exponentiellen Glättungsbeispiel, aber modifiziert für zwei Variablen. Wir berechnen die Summe der quadratischen Fehler konstruieren eine zwei-variable Datentabelle und wählen Sie die Alpha - und Beta-Werte, die die gesamte SSE minimieren. (Browns) Lineare Exponential-Glättung Dies ist eine andere Methode der doppelten exponentiellen Glättungsfunktion, aber es hat einen Glättungsfaktor: Browns doppelte exponentielle Glättung nimmt einen Parameter weniger als Holt-Winters-Funktion, aber es kann nicht so gut passen wie diese Funktion. Beispiel 1: Benutze das gleiche Beispiel in Holt-Winters doppelt exponentiell und vergleiche die optimale Summe des quadratischen Fehlers. Die Browns doppelte exponentielle passt nicht zu den Beispieldaten sowie die Holt-Winters-Methode, aber die Out-of-Probe (in diesem Fall) ist besser. Wie finden wir den besten Glättungsfaktor () Wir verwenden die gleiche Methode, um den Alpha-Wert auszuwählen, der die Summe des quadratischen Fehlers minimiert. Für die Beispielprobendaten wird das Alpha mit 0,8 ermittelt. (Winters) Triple Exponential Glättung Die Triple Exponential Glättung berücksichtigt saisonale Veränderungen sowie Trends. Diese Methode erfordert 4 Parameter: Die Formulierung für die dreifache exponentielle Glättung ist stärker involviert als die früheren. Bitte beachten Sie unser Online-Referenzhandbuch für die genaue Formulierung. Mit den internationalen Passagier-Airline-Daten können wir Winter-Triple-Exponential-Glättung anwenden, optimale Parameter finden und eine Out-of-Probe-Prognose durchführen. Offensichtlich wird die Winters-Triple-Exponential-Glättung am besten für diese Datenprobe angewendet, da sie die Werte gut verfolgt und die Out-of-Probe-Prognose saisonale (L12) aufweist. Wie finden wir den besten Glättungsfaktor () Auch hier müssen wir die Werte auswählen, die die Gesamtsumme der quadratischen Fehler (SSE) minimieren, aber die Datentabellen können für mehr als zwei Variablen verwendet werden, also greifen wir auf das Excel zurück Solver: (1) Einrichten des Minimierungsproblems, mit dem SSE als Utility-Funktion (2) Die Einschränkungen für dieses Problem Fazit unterstützen FilesHier haben wir sowohl die Konstanten als auch die Trendkoeffizienten, die durch exponentielle Glättung geschätzt werden. Die Prognoseparameter, für den konstanten Term und für den Trendbegriff können unabhängig eingestellt werden. Beide Paremeter müssen zwischen 0 und 1 liegen. Die Prognose für den erwarteten Wert für zukünftige Perioden ist die Konstante plus ein linearer Term, der von der Anzahl der Perioden in die Zukunft abhängt. Mit einem linearen Begriff als Teil der Prognose, wird diese Methode verfolgen Trends in der Zeitreihe. Wir verwenden die gleichen Daten wie für die anderen Vorhersagemethoden zur Veranschaulichung. Wir wiederholen die Daten unten. Erinnern Sie sich, dass die simulierten Daten mit einem konstanten Mittelwert von 10 beginnen. Zum Zeitpunkt 11 erhöht sich der Mittelwert mit einem Trend von 1 bis zum Zeitpunkt 20, wenn der Mittelwert wieder mit dem Wert 20 konstant wird. Das Rauschen wird mit einer Normalverteilung mit Mittelwert 0 und simuliert Standardabweichung 3. Die Werte werden auf die nächste Ganzzahl gerundet. Zu jeder Zeit T. Nur drei Informationen sind notwendig, um die Schätzungen zu berechnen,, und. Wir veranschaulichen die Berechnungen für die Zeit 20 unter Verwendung der geschätzten Koeffizienten für die Zeit 19 und die Daten für die Zeit 20. Die Parameter werden mit drei verschiedenen Werten wie in der nachstehenden Tabelle gesetzt. Die Schätzungen des Modells für drei Fälle werden zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung dargestellt. Die Figur zeigt die Schätzung des Mittelwertes zu jeder Zeit und nicht die Prognose. Die Schätzung mit dem größeren Wert folgt dem Trend genauer, hat aber mehr Variabilität. Die Prognose mit dem kleineren Wert ist erheblich glatter, aber korrigiert sich nie ganz für den Trend. Im Vergleich zum Regressionsmodell vergisst die exponentielle Glättungsmethode niemals einen Teil ihrer Vergangenheit. So kann es länger dauern, sich im Falle einer Störung im zugrunde liegenden Mittel zu erholen. Dies ist in der folgenden Abbildung dargestellt, wo die Varianz des Rauschens auf 0 gesetzt ist. Prognose mit Excel Das Prognose-Add-In implementiert die doppelten exponentiellen Glättungsformeln. Das folgende Beispiel zeigt die Analyse, die durch das Add-In für die Beispieldaten in Spalte B bereitgestellt wird. Wir verwenden die Parameter des zweiten Falls. Die ersten 10 Beobachtungen sind indiziert -9 bis 0. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Prognose. Die Werte für die Koeffizienten zum Zeitpunkt 0 werden durch das lineare Regressionsverfahren bestimmt. Der Rest der Koeffizientenschätzungen in den Spalten C und D wird mit doppelter exponentieller Glättung berechnet. Die Fore (1) Spalte (E) zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft. Die Werte von und sind in den Zellen C3 und D3 jeweils. Das Prognoseintervall befindet sich in Zelle E3. Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Zahl geändert wird, werden die Werte in der Spalte Fore nach unten verschoben. Die Err (1) Spalte (F) zeigt den Unterschied zwischen Beobachtung und Prognose. Die Standardabweichung und die mittlere mittlere Abweichung (MAD) werden in den Zellen F6 bzw. F7 berechnet.