Разработка прогноза с помощью метода скользящей средней

Алгоритмы скользящего среднего

Его назначение состоит в том, чтобы позволить определить время начала новой тенденции, а также предупредить о ее завершении или повороте. Методы скользящего среднего предназначены для отслеживания тенденций непосредственно в процессе их развития, их можно рассматривать как искривленные линии тренда.В статье описаны методы сглаживания колебаний в последовательностях. Введение Задача сглаживания колебаний возникает когда надо выявить основное направление изменения сильно осцилирующей последовательности.

Алгоритмы Loginom: Скользящее окно обработчик Метод сглаживания временных рядов с целью исключения влияния случайной составляющей.

С чего начать:Торговые Стратегии и Алгоритмы - Рыночная Архитектура

Лекция 294. Скользящее среднее

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Алгоритм оценивания ARMA процесса

Торговля с использованием скользящего среднего

Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q)

Moving Average стратегия Форекс (на основе скользящих средних)

Как настроить Moving Average для торговли внутри дня. #forex #aofx

Бали лучший остров? О псевдотрейдерах, лучшие периоды скользящих red-perl.ruры

Данную функцию можно использовать для фильтрации сигналов.

Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода. Сравните полученные результаты, сделайте выводы. Решение методом скользящей средней Для расчета прогнозного значения методом скользящей средней необходимо: Далее рассчитываем m для следующих трех периодов февраль, март, апрель. Рассчитав скользящую среднюю для всех периодов, строим прогноз на ноябрь по формуле:

В качестве входных параметров определяются массив данных и окно усреднения. Кому интересно, прошу под кат Итак, алгоритмы скользящего среднего несколько реализаций данного алгоритма. Рассмотрим самый простой из них: Очевидная проблема здесь в инициализации алгоритма, сначала нужно накопить определенное количество данных, не меньшее, чем окно усреднения.

В MATLAB алгоритм фильтрации с помощью скользящего среднего реализован в функции smooth Пример использования smooth input,windowгде input — алгоритмы скользящего среднего входящих данных window — окно усреднения.

Идея алгоритма заключается в том, что в будущем будет продано столько, сколько в среднем было продано в прошлом. Ширина окна T определяет, сколько прошлых периодов будут учитываться при прогнозировании. Чем больше мы возьмем T, тем более гладким и плавным получится наш прогноз. Если мы возьмем ширину окна T равной всему промежутку продаж товара, то прогноз будет соответствовать среднему за весь период. Если говорить на языке формул, то скользящая средняя равна среднему арифметическому значений продаж за установленный период и вычисляется следующим образом: Чтобы получить хороший прогноз, нужно выбрать алгоритмы скользящего среднего значение этого параметра. Сложность заключается в том, что заранее неизвестно каким окажется прогноз хорошим или плохим при различных значениях этого параметра.

Изменяя параметр window можно получить большую или меньшую степень сглаживания данных: Исходник, реализующий данный пример представлен ниже: Алгоритм можно оптимизировать по скорости работы изменив алгоритмы скользящего среднего суммы: Видно, что для подсчета суммы элементов на 4-м алгоритмы скользящего среднего нужно из суммы на третьем шаге вычесть 1-й элемент массива 2, отмечен красным и прибавить 6-й элемент алгоритмы скользящего среднего, желтая клетка.

На следующем шаге процедура повторяется. Данный алгоритмы скользящего среднего будет эффективным при большом размере окна усреднения Tags:

Также читайте

© 2011