Bagaimana Eksponensial Bergerak Rata Rata Bekerja

Rata-rata Moving Vs Exponential Sederhana. Rata-rata pergerakan lebih banyak daripada studi tentang urutan angka dalam urutan berturut-turut. Praktisi awal analisis deret waktu sebenarnya lebih memperhatikan jumlah seri waktu individu daripada interpolasi data Interpolasi tersebut dalam bentuk Teori dan analisis probabilitas, datang kemudian, karena pola dikembangkan dan korelasi ditemukan. Setelah dipahami, berbagai kurva dan garis berbentuk digambar sepanjang deret waktu dalam upaya untuk memprediksi kemana titik-titik data mungkin pergi. Sekarang ini dianggap sebagai metode dasar yang saat ini digunakan. Oleh pedagang analisis teknik Analisis Charting dapat ditelusuri kembali ke abad ke 18 Jepang, namun bagaimana dan kapan rata-rata bergerak pertama kali diterapkan pada harga pasar tetap menjadi misteri. Umumnya dipahami bahwa rata-rata moving average sederhana digunakan jauh sebelum rata-rata bergerak eksponensial EMA, karena EMAs Dibangun di atas kerangka SMA dan rangkaian SMA lebih mudah dipahami untuk plot Ting dan tujuan pelacakan Apakah Anda ingin membaca sedikit latar belakang Memeriksa Rata-rata Bergerak Apa Artinya Mereka. Rata-rata Bergerak Sederhana SMA Rata-rata bergerak sederhana menjadi metode yang disukai untuk melacak harga pasar karena cepat untuk menghitung dan mudah dimengerti Praktisi pasar awal beroperasi tanpa Penggunaan metrik bagan yang canggih yang digunakan saat ini, jadi mereka mengandalkan harga pasar sebagai panduan tunggal mereka. Mereka menghitung harga pasar dengan tangan, dan menggambarkan harga tersebut untuk menunjukkan tren dan arah pasar Proses ini cukup membosankan, namun terbukti cukup menguntungkan dengan konfirmasi. Dari studi lebih lanjut. Untuk menghitung rata-rata pergerakan sederhana 10 hari, cukup tambahkan harga penutupan dalam 10 hari terakhir dan bagi dengan 10 Rata-rata pergerakan 20 hari dihitung dengan menambahkan harga penutupan selama periode 20 hari dan bagi dengan 20, dan seterusnya. Rumus ini tidak hanya berdasarkan harga penutupan, namun produk ini adalah harga rata-rata - subset Rata-rata bergerak disebut bergerak bec Ause kelompok harga yang digunakan dalam perhitungan bergerak sesuai dengan poin pada grafik Ini berarti hari tua turun dalam mendukung harga penutupan baru hari, jadi perhitungan baru selalu dibutuhkan sesuai dengan kerangka waktu rata-rata yang digunakan. Jadi, sebuah Rata-rata 10 hari dihitung ulang dengan menambahkan hari baru dan menjatuhkan hari ke 10, dan hari kesembilan dijatuhkan pada hari kedua Untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana grafik digunakan dalam perdagangan mata uang, lihat Dasar-dasar Chart kami Walkthrough. Exponential Moving Average EMA The Rata-rata bergerak eksponensial telah disempurnakan dan lebih umum digunakan sejak tahun 1960an, berkat eksperimen praktisi sebelumnya dengan komputer EMA baru akan lebih fokus pada harga terkini daripada serangkaian data yang panjang, karena rata-rata pergerakan sederhana yang dibutuhkan. Harga EMA saat ini - pengali EMA X sebelumnya EMA sebelumnya. Faktor yang paling penting adalah konstanta pemulusan yang 2 1 N di mana N jumlah hari. EMA 2 10 1 18 10 hari. Ini berarti wisma EMA 10 periode Dengan harga terbaru 18 8, EMA 9 52 dan 50 hari EMA 92 berat pada hari terakhir EMA bekerja dengan cara membobol selisih antara harga periode sekarang dan EMA sebelumnya, dan menambahkan hasilnya. Ke EMA sebelumnya Semakin pendek periode, semakin tinggi bobot yang diterapkan pada harga terbaru. Garis-garis Pengambilan Dengan perhitungan ini, poin diplot, menunjukkan garis pas Garis pas di atas atau di bawah harga pasar menandakan bahwa semua moving averages adalah indikator lagging dan Digunakan terutama untuk mengikuti tren Mereka tidak bekerja dengan baik dengan pasar jangkauan dan periode kemacetan karena garis pas gagal menunjukkan tren karena kurangnya tinggi yang lebih tinggi atau rendah yang lebih rendah Plus, garis pas cenderung tetap konstan tanpa petunjuk arah. Sebuah garis pas naik di bawah pasar menandakan panjang, sementara garis pas jatuh di atas pasar menandakan singkat Untuk panduan lengkap, baca Tutorial Moving Average kami. Tujuan penggunaan gerakan sederhana. Rata-rata adalah untuk melihat dan mengukur tren dengan menghaluskan data dengan menggunakan alat beberapa kelompok harga Tren terlihat dan diekstrapolasikan ke dalam perkiraan Asumsinya adalah bahwa pergerakan tren sebelumnya akan berlanjut Untuk rata-rata pergerakan sederhana, tren jangka panjang dapat terjadi. Ditemukan dan diikuti jauh lebih mudah daripada EMA, dengan asumsi yang masuk akal bahwa garis pas akan bertahan lebih kuat daripada garis EMA karena fokus lebih panjang pada harga rata-rata. EMA digunakan untuk menangkap pergerakan tren yang lebih pendek, karena fokus pada harga terbaru. Dengan metode ini, EMA seharusnya mengurangi kelambanan dalam moving average sederhana sehingga garis pas akan memeluk harga lebih dekat daripada rata-rata bergerak sederhana. Masalah dengan EMA adalah hal ini yang rentan terhadap jeda harga, terutama pada pasar yang cepat dan periode volatilitas. EMA bekerja dengan baik sampai harga menembus jalur pas Selama pasar volatilitas yang lebih tinggi, Anda dapat mempertimbangkan untuk meningkatkan panjang rata-rata bergerak Rata-rata Seseorang bahkan dapat beralih dari EMA ke SMA, karena SMA memperlancar data jauh lebih baik daripada EMA karena fokusnya pada sarana jangka panjang. Indikator Mengikuti Berikut Sebagai indikator yang tertinggal, rata-rata bergerak berfungsi dengan baik seiring garis support dan resistance Jika harga turun di bawah garis pas 10 hari dalam Tren naik, kemungkinan bagus bahwa tren kenaikan mungkin akan berkurang, atau setidaknya pasar mungkin berkonsolidasi Jika harga menembus di atas rata-rata pergerakan 10 hari dalam kecenderungan turun tren mungkin akan memudar atau mengkonsolidasikan Dalam kasus ini, gunakan indeks 10- Dan rata-rata pergerakan 20 hari bersama-sama, dan tunggu baris 10 hari untuk menyeberang di atas atau di bawah garis 20 hari Ini menentukan arah jangka pendek berikutnya untuk harga. Untuk periode jangka panjang, tonton 100 dan 200 hari Bergerak rata-rata untuk arah jangka panjang Misalnya, menggunakan rata-rata pergerakan 100 dan 200 hari, jika rata-rata pergerakan 100 hari melintasi rata-rata 200 hari, ini disebut death cross dan sangat bearish untuk harga A 100- Hari bergerak rata-rata yang melintasi di atas ave bergerak 200 hari Kemarahan disebut salib emas dan sangat bullish untuk harga Tidak masalah jika SMA atau EMA digunakan, karena keduanya adalah indikator tren berikut ini hanya dalam jangka pendek bahwa SMA memiliki sedikit penyimpangan dari rekannya, EMA. Konferensi Pindah rata-rata adalah dasar bagan dan analisis deret waktu Rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial yang lebih kompleks membantu memvisualisasikan tren dengan merapikan pergerakan harga Analisis teknis kadang-kadang disebut sebagai seni dan bukan sains, keduanya Yang membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk menguasai Pelajari lebih lanjut di Tutorial Analisis Teknis kami. Survei yang dilakukan oleh Biro Statistik Perburuhan Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Ini mengumpulkan data dari pengusaha. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam oleh Amerika Serikat Langit-langit utang telah dibuat. Di bawah Undang-Undang Liberty Reserve Kedua. Tingkat bunga di mana lembaga penyimpanan meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke lembaga penyimpanan lainnya.1 Sebuah statistik Al ukuran dispersi pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Sebuah undang-undang yang dikeluarkan Kongres AS pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Narmarm payroll mengacu pada pekerjaan apa pun di luar Dari peternakan, rumah tangga swasta dan sektor nirlaba Biro Perburuhan AS. Indikator Indikator Diindikasikan Apa itu Moving Average yang diprakirakan. Telah diupdate pada tanggal 26 April 2016 pukul 6 42 AM. Indikator Exponential Moving Average, atau EMA, dikembangkan untuk melawan penurunan Kelemahan indikator SMA dengan cara membebani harga yang lebih baru lebih berat Asal-usulnya tidak diketahui, namun penggunaannya dirancang untuk memperlancar efek volatilitas harga dan menciptakan gambaran yang lebih jelas mengenai tren harga yang berubah. Pedagang menggunakan EMA, terkadang bersamaan dengan EMA lain. Untuk periode yang berbeda, untuk memberi sinyal konfirmasi perubahan perilaku harga. Indikator EMA menggunakan periode dan harga, seperti halnya SMA, namun harga lebih segar diberikan lebih banyak. Delapan untuk membuat indikator merespons lebih cepat terhadap perubahan pasar Karena bereaksi lebih cepat, cenderung menghasilkan lebih banyak sinyal palsu EMA bekerja dengan baik seiring dengan EMA lain di pasar tren yang kuat, namun penggunaan EMA di pasar sideways adalah Tidak dianjurkan Karena EMA sangat populer, namun seringkali dapat membentuk garis support atau resistance, tergantung pada jenis trennya, trader menghormati proses pengambilan keputusan mereka. EMA Formula. Indikator EMA biasa terjadi pada perangkat lunak trading Metatrader4 Perhitungan Rumusnya lebih kompleks daripada untuk SMA dan mengikuti langkah-langkah ini. Pilih pengaturan harga asumsikan harga penutupan. Pilih pengaturan periode asumsikan 10 misalnya. Hitung Faktor Penghalus SF 2 1 10.New nilai EMA SF X Harga Baru 1- SF X Nilai EMA sebelumnya. Program perangkat lunak melakukan pekerjaan komputasi yang diperlukan Dua jalur EMA disajikan di bawah ini dihitung dengan menggunakan dua periode yang berbeda Red 28, Blue 13. Platform perangkat lunak umumnya menempatkan indikator EMA di sepanjang sisi exi. Formasi candlestick sting seperti yang digambarkan dalam diagram Garis EMA Red dengan pengaturan periode yang lebih lama mengikuti tren naik, tertinggal di bawah dan membentuk garis dukungan miring sampai tren mulai membalikkan arahnya Garis Blue EMA, dengan pengaturan periode 13, bereaksi lebih banyak Cepat dan tertanam di dalam candlestick. Manfaat indikator EMA adalah kesederhanaan visualnya. Pedagang dapat dengan cepat menilai tren perilaku harga yang berlaku dari arah EMA Care harus dilakukan karena EMA adalah indikator yang tertinggal dan mungkin tidak menyesuaikan dengan cepat. Untuk volatilitas di pasaran. Artikel selanjutnya dalam seri ini pada indikator EMA akan membahas bagaimana indikator ini digunakan dalam trading forex dan bagaimana membaca berbagai sinyal grafis yang dihasilkan. Pernyataan Perdagangan Valas Valas pada margin membawa tingkat tinggi Risiko dan mungkin tidak cocok untuk semua investor Kemungkinan ada bahwa Anda bisa kehilangan lebih dari setoran awal Tingkat leverage yang tinggi dapat bekerja Terhadap Anda dan juga untuk Anda. OptiLab Partners AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Stockholm Sweden. Trading devisa pada margin membawa tingkat risiko tinggi, dan mungkin tidak sesuai untuk semua investor Tingkat leverage yang tinggi dapat bekerja melawan Anda juga Seperti untuk Anda Sebelum memutuskan untuk berinvestasi dalam valuta asing Anda harus mempertimbangkan dengan cermat tujuan investasi, tingkat pengalaman, dan selera risiko Anda Tidak ada informasi atau pendapat yang terdapat di situs ini harus diambil sebagai ajakan atau penawaran untuk membeli atau menjual mata uang, ekuitas atau Instrumen keuangan atau layanan lainnya Kinerja masa lalu bukan merupakan indikasi atau jaminan kinerja di masa depan Harap baca penafian hukum kami.2017 OptiLab Partners AB All Rights Reserved. Model rata-rata dan pemulusan eksponensial. Sebagai langkah pertama untuk bergerak melampaui model mean, model jalan acak, Dan model tren linier, pola dan tren nonseasonal dapat diekstrapolasikan dengan menggunakan model rata-rata bergerak atau pemulusan Asumsi dasar di balik rata-rata Model ing dan smoothing adalah bahwa deret waktu secara lokal bersifat stasioner dengan mean yang bervariasi secara perlahan. Kami mengambil rata-rata lokal yang bergerak untuk memperkirakan nilai rata-rata saat ini dan kemudian menggunakannya sebagai perkiraan untuk waktu dekat. Hal ini dapat dianggap sebagai Kompromi antara model rata-rata dan model random-walk-without-drift Strategi yang sama dapat digunakan untuk memperkirakan dan mengekstrapolasi tren lokal Rata-rata bergerak sering disebut versi smoothed dari seri aslinya karena rata-rata jangka pendek memiliki efek Dari merapikan benjolan di seri asli Dengan menyesuaikan tingkat perataan lebar rata-rata bergerak, kita dapat berharap untuk mencapai keseimbangan optimal antara kinerja model jalan rata-rata dan acak Model jenis rata-rata yang paling sederhana adalah . Rata-rata Bergerak Rata-rata Bergerak Rata-rata. Perkiraan untuk nilai Y pada waktu t 1 yang dilakukan pada waktu t sama dengan rata-rata sederhana dari pengamatan m terakhir. Di sini dan di tempat lain saya akan menggunakan simbol Y-hat untuk menentukan ramalan dari deret waktu yang dibuat Y pada tanggal sedini mungkin dengan model yang diberikan. Rata-rata ini dipusatkan pada periode 1, yang menyiratkan bahwa perkiraan Rata-rata lokal akan cenderung tertinggal dari nilai sebenarnya dari mean lokal sekitar 2 periode Jadi, kita katakan bahwa rata-rata usia data dalam rata-rata pergerakan sederhana adalah m 1 2 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung Ini adalah jumlah waktu dimana ramalan akan cenderung tertinggal di belakang titik balik data Sebagai contoh, jika Anda rata-rata mendapatkan 5 nilai terakhir, prakiraan akan sekitar 3 periode terlambat dalam menanggapi titik balik Perhatikan bahwa jika m 1, Model SMA rata-rata bergerak sederhana setara dengan model jalan acak tanpa pertumbuhan Jika m sangat besar sebanding dengan panjang periode estimasi, model SMA setara dengan model rata-rata Seperti parameter model peramalan lainnya, adalah kebiasaan Untuk menyesuaikan nilai ki N agar mendapatkan yang terbaik sesuai dengan data, yaitu kesalahan perkiraan terkecil rata-rata. Berikut adalah contoh rangkaian yang nampaknya menunjukkan fluktuasi acak di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan Pertama, mari kita mencoba menyesuaikannya dengan jalan acak. Model, yang setara dengan rata-rata bergerak sederhana dari 1 istilah. Model jalan acak merespon dengan sangat cepat terhadap perubahan dalam rangkaian, namun dengan begitu, banyak noise yang didapat dalam data fluktuasi acak dan juga sinyal lokal. Berarti Jika kita mencoba rata-rata bergerak sederhana dari 5 istilah, kita mendapatkan perkiraan perkiraan yang lebih halus. Rata-rata pergerakan sederhana 5-langkah menghasilkan kesalahan yang jauh lebih kecil daripada model jalan acak dalam kasus ini Usia rata-rata data dalam hal ini Perkiraan adalah 3 5 1 2, sehingga cenderung tertinggal di belakang titik balik sekitar tiga periode. Misalnya, penurunan tampaknya terjadi pada periode 21, namun prakiraan tidak berbalik sampai beberapa periode kemudian. Tidak seperti yang lama, Perkiraan istilah dari SMA mod El adalah garis lurus horisontal, seperti pada model jalan acak Dengan demikian, model SMA mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan dalam data. Namun, sedangkan prakiraan dari model jalan acak sama dengan nilai pengamatan terakhir, prakiraan dari Model SMA sama dengan rata-rata tertimbang nilai baru-baru ini. Batasan kepercayaan yang dihitung oleh Statgraf untuk perkiraan jangka panjang dari rata-rata bergerak sederhana tidak semakin luas seiring perkiraan horizon meningkat Ini jelas tidak benar Sayangnya, tidak ada yang mendasari Teori statistik yang memberi tahu kita bagaimana interval kepercayaan harus melebar untuk model ini Namun, tidak terlalu sulit untuk menghitung perkiraan empiris batas kepercayaan untuk perkiraan horizon yang lebih panjang Misalnya, Anda dapat membuat spreadsheet di mana model SMA Akan digunakan untuk meramalkan 2 langkah di depan, 3 langkah ke depan, dll dalam sampel data historis Anda kemudian dapat menghitung penyimpangan standar sampel dari kesalahan pada setiap perkiraan h Orizon, dan kemudian membangun interval kepercayaan untuk perkiraan jangka panjang dengan menambahkan dan mengurangi kelipatan dari deviasi standar yang sesuai. Jika kita mencoba rata-rata pergerakan sederhana 9-term, kita mendapatkan perkiraan yang lebih halus dan lebih banyak efek lag. Usia rata-rata adalah Sekarang 5 periode 9 1 2 Jika kita mengambil moving average 19-term, usia rata-rata meningkat menjadi 10. Tidak penting bahwa, perkiraannya sekarang tertinggal dari titik balik sekitar 10 periode. Yang jumlah smoothing paling baik untuk seri ini. Berikut adalah tabel yang membandingkan statistik kesalahan mereka, juga termasuk rata-rata 3-rata. Model C, rata-rata pergerakan 5-langkah, menghasilkan nilai RMSE paling rendah dengan selisih kecil selama rata-rata 3 dan 9 periode, dan Statistik mereka yang lain hampir identik Jadi, di antara model dengan statistik kesalahan yang sangat mirip, kita dapat memilih apakah kita lebih memilih sedikit responsif atau sedikit lebih halus dalam perkiraan. Kembali ke atas halaman. Smoothing Simple Exponential Smoothing tertimbang secara eksponensial. Rata bergerak. Model rata-rata bergerak sederhana yang dijelaskan di atas memiliki properti yang tidak diinginkan sehingga memperlakukan pengamatan k terakhir secara sama dan sama sekali mengabaikan semua pengamatan sebelumnya Secara intuitif, data masa lalu harus didiskontokan secara lebih bertahap - misalnya, pengamatan terbaru harus dilakukan. Mendapatkan bobot sedikit lebih banyak dari yang terakhir ke-2, dan yang ke-2 terakhir harus mendapatkan bobot sedikit lebih banyak dari yang ke-3 terakhir, dan seterusnya Model pemulusan eksponensial eksponensial yang sederhana menyelesaikan hal ini. Mari menunjukkan penghalusan konstan angka antara 0 dan 1 Salah satu cara untuk menulis model adalah dengan menentukan rangkaian L yang mewakili tingkat arus yaitu nilai rata-rata lokal dari rangkaian seperti yang diperkirakan dari data sampai saat ini. Nilai L pada waktu t dihitung secara rekursif dari nilai sebelumnya seperti ini. Dengan demikian, nilai smoothed saat ini adalah interpolasi antara nilai smoothed sebelumnya dan pengamatan saat ini, dimana kontrol kedekatan nilai interpolasi yang paling banyak Cent observasi Ramalan untuk periode berikutnya hanyalah nilai merapikan saat ini. Biasanya, kita dapat mengekspresikan ramalan berikutnya secara langsung dalam perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya, dengan versi setara berikut ini. Pada versi pertama, perkiraan tersebut merupakan interpolasi. Antara perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya. Pada versi kedua, ramalan berikutnya diperoleh dengan menyesuaikan perkiraan sebelumnya ke arah kesalahan sebelumnya dengan jumlah pecahan. Ini adalah kesalahan yang dibuat pada waktu t Pada versi ketiga, ramalannya adalah Secara eksponensial berbobot yaitu rata-rata bergerak diskon dengan faktor diskon 1. Versi interpolasi dari rumus peramalan adalah yang paling mudah digunakan jika Anda menerapkan model pada spreadsheet yang sesuai dengan satu sel dan berisi referensi sel yang mengarah ke perkiraan sebelumnya, sebelumnya. Observasi, dan sel dimana nilai disimpan. Perhatikan bahwa jika 1, model SES setara dengan model jalan acak. Jika nilai 0, model SES setara dengan model rata-rata, dengan asumsi bahwa nilai smoothing pertama ditetapkan sama dengan mean Return to top of page. Usia rata-rata data dalam perkiraan pemulusan eksponensial sederhana adalah 1 relatif Ke periode yang ramalan dihitung Ini tidak seharusnya jelas, tapi dengan mudah dapat ditunjukkan dengan mengevaluasi rangkaian tak terbatas Oleh karena itu, perkiraan rata-rata bergerak sederhana cenderung tertinggal dari titik balik sekitar 1 periode Misalnya, ketika 0 5 lag adalah 2 periode ketika 0 2 lag adalah 5 periode ketika 0 1 lag adalah 10 periode, dan seterusnya. Untuk usia rata-rata tertentu yaitu jumlah lag, perkiraan perataan eksponensial sederhana SES agak lebih unggul dari pergerakan sederhana. Rata-rata perkiraan SMA karena menempatkan bobot yang relatif lebih tinggi pada pengamatan terbaru - sedikit lebih responsif terhadap perubahan yang terjadi pada masa lalu. Misalnya, model SMA dengan 9 istilah dan model SES dengan 0 2 keduanya memiliki usia rata-rata. Dari 5 untuk da Dalam perkiraan mereka, namun model SES memberi bobot lebih besar pada 3 nilai terakhir daripada model SMA dan pada saat yang sama ia sama sekali tidak melupakan nilai lebih dari 9 periode, seperti yang ditunjukkan pada tabel ini. Keuntungan penting lainnya dari Model SES di atas model SMA adalah model SES menggunakan parameter pemulusan yang terus menerus bervariasi, sehingga dapat dengan mudah dioptimalkan dengan menggunakan algoritma pemecah untuk meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata Nilai optimal model SES untuk seri ini ternyata. Menjadi 0 2961, seperti yang ditunjukkan di sini. Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 1 0 2961 3 4 periode, yang serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana 6-istilah. Perkiraan jangka panjang dari model SES adalah Garis lurus horisontal seperti pada model SMA dan model jalan acak tanpa pertumbuhan Namun, perhatikan bahwa interval kepercayaan yang dihitung oleh Statgraphics sekarang berbeda dengan mode yang tampak wajar, dan keduanya jauh lebih sempit daripada interval kepercayaan untuk rand Model berjalan Model SES mengasumsikan bahwa rangkaian ini agak dapat diprediksi daripada model jalan acak. Model SES sebenarnya adalah kasus khusus model ARIMA sehingga teori statistik model ARIMA memberikan dasar yang kuat untuk menghitung interval kepercayaan untuk Model SES Secara khusus, model SES adalah model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal, MA 1, dan tidak ada istilah konstan yang dikenal dengan model ARIMA 0,1,1 tanpa konstan. Koefisien MA 1 pada model ARIMA sesuai dengan Kuantitas 1- dalam model SES Misalnya, jika Anda mencocokkan model ARIMA 0,1,1 tanpa konstan pada rangkaian yang dianalisis di sini, koefisien MA 1 yang diperkirakan ternyata menjadi 0 7029, yang hampir persis satu minus 0 2961. Hal ini dimungkinkan untuk menambahkan asumsi dari tren linier konstan non-nol ke model SES Untuk melakukan ini, tentukan model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal dan MA 1 dengan konstanta, yaitu model ARIMA 0,1,1 Dengan konstan Prakiraan jangka panjang akan Kemudian memiliki tren yang sama dengan tren rata-rata yang diamati selama periode perkiraan keseluruhan Anda tidak dapat melakukan ini bersamaan dengan penyesuaian musiman, karena pilihan penyesuaian musiman dinonaktifkan saat jenis model disetel ke ARIMA Namun, Anda dapat menambahkan panjang konstan - term eksponensial ke model pemulusan eksponensial sederhana dengan atau tanpa penyesuaian musiman dengan menggunakan opsi penyesuaian inflasi dalam prosedur Peramalan Persentase laju pertumbuhan inflasi yang tepat per periode dapat diperkirakan sebagai koefisien kemiringan dalam model tren linier yang sesuai dengan data di Bersama dengan transformasi logaritma alami, atau dapat didasarkan pada informasi independen lain mengenai prospek pertumbuhan jangka panjang Kembali ke atas halaman. Linear Lulus yaitu pemotretan Eksponensial ganda. Model SMA dan model SES mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan Apapun dalam data yang biasanya OK atau paling tidak tidak terlalu buruk untuk prakiraan 1 langkah maju ketika data relatif noi Sy, dan mereka dapat dimodifikasi untuk menggabungkan tren linier konstan seperti yang ditunjukkan di atas Bagaimana dengan tren jangka pendek Jika rangkaian menampilkan tingkat pertumbuhan atau pola siklus yang berbeda yang menonjol dengan jelas terhadap kebisingan, dan jika ada kebutuhan untuk Perkiraan lebih dari 1 periode ke depan, maka perkiraan tren lokal mungkin juga menjadi masalah. Model pemulusan eksponensial sederhana dapat digeneralisasi untuk mendapatkan model LES eksponensial eksponensial linier yang menghitung perkiraan lokal dari tingkat dan tren. Tren waktu yang paling sederhana Model adalah model pemulusan eksponensial Brown s linier, yang menggunakan dua seri penghalusan berbeda yang berpusat pada titik waktu yang berbeda. Rumusan peramalan didasarkan pada ekstrapolasi garis melalui dua pusat. Versi yang lebih canggih dari model ini, Holt s, adalah Dibahas di bawah ini. Bentuk aljabar model pemulusan eksponensial linier Brown, seperti model pemulusan eksponensial sederhana, dapat dinyatakan dalam sejumlah perbedaan namun e Bentuk quivalent Bentuk standar dari model ini biasanya dinyatakan sebagai berikut Misalkan S menunjukkan deretan tunggal yang diraih dengan menerapkan pemulusan eksponensial sederhana ke seri Y Yaitu, nilai S pada periode t diberikan oleh. Ingatlah bahwa, di bawah perataan eksponensial sederhana, ini akan menjadi perkiraan untuk Y pada periode t 1 Kemudian, misalkan S menunjukkan rangkaian perataan ganda yang diperoleh dengan menerapkan perataan eksponensial sederhana menggunakan yang sama ke rangkaian S. Akhirnya, perkiraan untuk Y tk untuk setiap K1, diberikan oleh. Ini menghasilkan e 1 0 yaitu menipu sedikit, dan membiarkan perkiraan pertama sama dengan pengamatan pertama yang sebenarnya, dan e 2 Y 2 Y 1 yang kemudian perkiraan dihasilkan dengan menggunakan persamaan di atas. Hal ini menghasilkan nilai pas yang sama. Sebagai rumus berdasarkan S dan S jika yang terakhir dimulai dengan menggunakan S 1 S 1 Y 1 Versi model ini digunakan pada halaman berikutnya yang menggambarkan kombinasi perataan eksponensial dengan penyesuaian musiman. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown Model LES menghitung perkiraan tingkat dan kecenderungan lokal dengan memperlancar data terbaru, namun kenyataan bahwa hal itu terjadi dengan parameter pemulusan tunggal menempatkan batasan pada pola data sehingga sesuai dengan tingkat dan kecenderungan tidak diperbolehkan bervariasi. Di Tingkat independen Model LES Holt membahas masalah ini dengan memasukkan dua konstanta pemulusan, satu untuk tingkat dan satu untuk tren Setiap saat t, seperti pada model Brown, ada perkiraan L t tingkat lokal dan perkiraan T T dari tren lokal Di sini mereka dihitung secara rekursif dari nilai Y yang diamati pada waktu t dan perkiraan tingkat dan kecenderungan sebelumnya oleh dua persamaan yang menerapkan pemulusan eksponensial kepada mereka secara terpisah. Jika tingkat perkiraan dan tren pada waktu t-1 Masing-masing adalah L t 1 dan T t-1, maka perkiraan untuk Y t yang akan dilakukan pada waktu t-1 sama dengan L t-1 T t-1 Bila nilai aktualnya teramati, perkiraan yang diperbarui dari Tingkat dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara Y t dan ramalannya, L t-1 T t-1, dengan menggunakan bobot dan 1. Perubahan pada tingkat perkiraan, yaitu L t L t 1 dapat diartikan sebagai pengukuran yang bising dari Tren pada waktu t Perkiraan perkiraan tren kemudian dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara L T L t 1 dan perkiraan sebelumnya dari tren, T t-1 menggunakan bobot dan 1. Interpretasi konstanta perataan tren serupa dengan model penghalus-tingkat yang konstan dengan nilai kecil mengasumsikan bahwa perubahan tren Hanya sangat lambat seiring berjalannya waktu, sementara model dengan asumsi lebih besar bahwa ia berubah lebih cepat Model dengan kepercayaan besar bahwa masa depan yang jauh sangat tidak pasti, karena kesalahan dalam estimasi tren menjadi sangat penting saat meramalkan lebih dari satu periode di depan Kembali ke atas Dari halaman. Konstanta pemulusan dan dapat diperkirakan dengan cara yang biasa dengan meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata prakiraan 1 langkah di depan Ketika ini dilakukan di Statgrafik, perkiraannya berubah menjadi 0 3048 dan 0 008 Nilai yang sangat kecil dari Berarti model tersebut mengasumsikan perubahan sangat sedikit dalam tren dari satu periode ke periode berikutnya, jadi pada dasarnya model ini mencoba memperkirakan tren jangka panjang. Dengan analogi dengan pengertian usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan t Dia tingkat lokal dari seri, usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal sebanding dengan 1, meski tidak sama persis dengan itu Dalam hal ini ternyata 1 0 006 125 Ini bukan angka yang sangat tepat. Sejauh akurasi perkiraan tidak benar-benar ada 3 tempat desimal, namun memiliki urutan umum yang sama besarnya dengan ukuran sampel 100, jadi model ini rata-rata memiliki cukup banyak sejarah dalam memperkirakan tren perkiraan plot Di bawah ini menunjukkan bahwa model LES memperkirakan tren lokal yang sedikit lebih besar di akhir seri daripada tren konstan yang diperkirakan dalam model tren SES Juga, perkiraan nilai hampir sama dengan yang diperoleh dengan menyesuaikan model SES dengan atau tanpa tren. , Jadi ini model yang hampir sama. Sekarang, apakah ini terlihat seperti ramalan yang masuk akal untuk model yang seharusnya memperkirakan tren lokal Jika bola mata Anda plot ini, sepertinya tren lokal telah berubah ke bawah pada akhir Seri Wh Telah terjadi Parameter model ini telah diperkirakan dengan meminimalkan kesalahan kuadrat dari perkiraan satu langkah ke depan, bukan perkiraan jangka panjang, dalam hal mana tren tidak menghasilkan banyak perbedaan Jika semua yang Anda lihat adalah 1 Kesalahan depan-depan, Anda tidak melihat gambaran tren yang lebih besar mengenai perkiraan 10 atau 20 periode Agar model ini lebih selaras dengan ekstrapolasi data bola mata kita, kita dapat secara manual menyesuaikan konstanta perataan tren sehingga Menggunakan baseline yang lebih pendek untuk estimasi tren Misalnya, jika kita memilih untuk menetapkan 0 1, maka usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal adalah 10 periode, yang berarti bahwa kita rata-rata mengalami trend selama 20 periode terakhir atau lebih. Berikut ini perkiraan plot perkiraan jika kita menetapkan 0 1 sambil menjaga 0 3 Ini terlihat sangat masuk akal untuk seri ini, walaupun mungkin berbahaya untuk memperkirakan tren ini lebih dari 10 periode di masa depan. Bagaimana dengan statistik kesalahannya? Perbandingan model f Atau dua model yang ditunjukkan di atas dan juga tiga model SES Nilai optimal model SES adalah sekitar 0 3, namun hasil yang sama dengan sedikit atau kurang responsif masing-masing diperoleh dengan 0 5 dan 0 2. A Holt s linear exp smoothing Dengan alpha 0 3048 dan beta 0 008. B Holt s linear exp smoothing dengan alpha 0 3 dan beta 0 1. C Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0 5. D Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0 3. E Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0 2 . Statistik mereka hampir identik, jadi kita benar-benar tidak dapat menentukan pilihan berdasarkan kesalahan perkiraan 1 langkah di depan sampel data Kita harus kembali pada pertimbangan lain Jika kita sangat percaya bahwa masuk akal untuk mendasarkan arus Perkiraan tren tentang apa yang telah terjadi selama 20 periode terakhir, kita dapat membuat kasus untuk model LES dengan 0 3 dan 0 1 Jika kita ingin bersikap agnostik tentang apakah ada tren lokal, maka salah satu model SES mungkin Lebih mudah untuk menjelaskan dan juga akan memberi lebih banyak tengkulak Prakiraan e-of-the-road untuk periode 5 atau 10 berikutnya Kembali ke atas halaman. Jenis ekstrapolasi tren terbaik adalah bukti empiris horizontal atau linier menunjukkan bahwa, jika data telah disesuaikan jika diperlukan untuk inflasi, maka Mungkin tidak bijaksana untuk memperkirakan tren linier jangka pendek yang sangat jauh ke masa depan Tren yang terbukti hari ini dapat mengendur di masa depan karena beragam penyebabnya seperti keusangan produk, persaingan yang meningkat, dan kemerosotan siklis atau kemajuan dalam industri Karena alasan ini, eksponensial sederhana Smoothing sering melakukan out-of-sample yang lebih baik daripada yang mungkin diharapkan, terlepas dari ekstrapolasi tren horisontal naif Modifikasi tren yang teredam dari model pemulusan eksponensial linier juga sering digunakan dalam praktik untuk memperkenalkan catatan konservatisme ke dalam proyeksi trennya. Tren yang teredam Model LES dapat diimplementasikan sebagai kasus khusus model ARIMA, khususnya model ARIMA 1,1,2. Mungkin untuk menghitung interval kepercayaan yang ada. Nd prakiraan jangka panjang yang dihasilkan oleh model pemulusan eksponensial, dengan menganggapnya sebagai kasus khusus model ARIMA Hati-hati tidak semua perangkat lunak menghitung interval kepercayaan untuk model ini dengan benar Lebar interval kepercayaan bergantung pada kesalahan RMS model, ii tipe Perataan sederhana atau linear iii nilai s dari konstanta penghalusan dan jumlah periode yang Anda perkirakan secara umum, interval menyebar lebih cepat karena semakin besar dalam model SES dan menyebar lebih cepat bila linier dan bukan sederhana. Smoothing digunakan Topik ini akan dibahas lebih lanjut di bagian model ARIMA dari catatan Kembali ke bagian atas halaman.