Flytte gjennomsnitts - og eksponensielle utjevningsmodeller Som et første skritt i å bevege seg ut over gjennomsnittlige modeller, kan tilfeldige gangmodeller og lineære trendmodeller, ikke-sone-mønstre og trender ekstrapoleres ved hjelp av en flytende gjennomsnitt eller utglattningsmodell. Den grunnleggende forutsetningen bak gjennomsnittlige og utjevningsmodeller er at tidsserien er lokalt stasjonær med et sakte varierende middel. Derfor tar vi et flytende (lokalt) gjennomsnitt for å anslå dagens verdi av gjennomsnittet, og deretter bruke det som prognosen for nær fremtid. Dette kan betraktes som et kompromiss mellom den gjennomsnittlige modellen og den tilfeldige-walk-uten-drift-modellen. Den samme strategien kan brukes til å estimere og ekstrapolere en lokal trend. Et glidende gjennomsnitt kalles ofte en quotsmoothedquot-versjon av den opprinnelige serien, fordi kortsiktig gjennomsnittsverdi medfører utjevning av støtene i den opprinnelige serien. Ved å justere graden av utjevning (bredden på det bevegelige gjennomsnittet), kan vi håpe å finne en slags optimal balanse mellom ytelsen til de gjennomsnittlige og tilfeldige turmodellene. Den enkleste typen gjennomsnittlig modell er. Enkel (likevektet) Flytende gjennomsnitt: Værvarselet for verdien av Y på tidspunktet t1 som er laget på tidspunktet t, er det enkle gjennomsnittet av de nyeste m-observasjonene: (Her og andre steder vil jeg bruke symbolet 8220Y-hat8221 til å stå for en prognose av tidsserien Y som ble gjort så tidlig som mulig ved en gitt modell.) Dette gjennomsnittet er sentrert ved period-t (m1) 2, noe som innebærer at estimatet av det lokale middel vil ha en tendens til å ligge bak den sanne verdien av det lokale gjennomsnittet med ca. (m1) 2 perioder. Således sier vi at gjennomsnittsalderen for dataene i det enkle glidende gjennomsnittet er (m1) 2 i forhold til den periode prognosen beregnes for: Dette er hvor lang tid prognosene vil ha til å ligge bak vendepunkter i dataene . For eksempel, hvis du er i gjennomsnitt de siste 5 verdiene, vil prognosene være ca 3 perioder sent i å svare på vendepunkter. Merk at hvis m1, den enkle glidende gjennomsnittlige (SMA) modellen er lik den tilfeldige turmodellen (uten vekst). Hvis m er veldig stor (sammenlignbar med lengden på estimeringsperioden), svarer SMA-modellen til den gjennomsnittlige modellen. Som med hvilken som helst parameter i en prognosemodell, er det vanlig å justere verdien av k for å oppnå den beste kvote kvoten til dataene, dvs. de minste prognosefeilene i gjennomsnitt. Her er et eksempel på en serie som ser ut til å vise tilfeldige svingninger rundt et sakte varierende middel. Først kan vi prøve å passe den med en tilfeldig walk-modell, noe som tilsvarer et enkelt bevegelige gjennomsnitt på 1 sikt: Den tilfeldige turmodellen reagerer veldig raskt på endringer i serien, men i så måte velger den mye av kvotenivået i data (tilfeldige svingninger) samt quotsignalquot (det lokale gjennomsnittet). Hvis vi i stedet prøver et enkelt glidende gjennomsnitt på 5 termer, får vi et smidigere sett med prognoser: Det 5-tiden enkle glidende gjennomsnittet gir betydelig mindre feil enn den tilfeldige turmodellen i dette tilfellet. Gjennomsnittsalderen for dataene i denne prognosen er 3 ((51) 2), slik at den har en tendens til å ligge bak vendepunktene med om lag tre perioder. (For eksempel ser det ut til at en nedtur har skjedd i perioden 21, men prognosene vender seg ikke til flere perioder senere.) Legg merke til at de langsiktige prognosene fra SMA-modellen er en horisontal rettlinje, akkurat som i tilfeldig gang modell. Således antar SMA-modellen at det ikke er noen trend i dataene. Mens prognosene fra den tilfeldige turmodellen ganske enkelt er lik den siste observerte verdien, er prognosene fra SMA-modellen lik et veid gjennomsnitt av de siste verdiene. De konfidensgrenser som beregnes av Statgraphics for de langsiktige prognosene for det enkle glidende gjennomsnittet, blir ikke større da prognoseperioden øker. Dette er åpenbart ikke riktig. Dessverre er det ingen underliggende statistisk teori som forteller oss hvordan konfidensintervallene skal utvide seg for denne modellen. Det er imidlertid ikke så vanskelig å beregne empiriske estimater av konfidensgrensene for lengre horisontprognoser. For eksempel kan du sette opp et regneark der SMA-modellen skulle brukes til å prognose 2 trinn foran, 3 trinn fremover, etc. i den historiske dataprøven. Du kan deretter beregne utvalgsstandardavvikene til feilene i hver prognosehorisont, og deretter konstruere konfidensintervaller for langsiktige prognoser ved å legge til og trekke ut multipler av riktig standardavvik. Hvis vi prøver et 9-sikt enkelt glidende gjennomsnitt, får vi enda jevnere prognoser og mer av en bremseeffekt: Gjennomsnittsalderen er nå 5 perioder (91) 2). Hvis vi tar et 19-årig glidende gjennomsnitt, øker gjennomsnittsalderen til 10: Legg merke til at prognosene nå faller bakom vendepunkter med ca 10 perioder. Hvilken mengde utjevning er best for denne serien Her er et bord som sammenligner feilstatistikken sin, også et gjennomsnitt på tre sikt: Modell C, 5-års glidende gjennomsnitt, gir den laveste verdien av RMSE med en liten margin over 3 term og 9-sikt gjennomsnitt, og deres andre statistikker er nesten identiske. Så, blant modeller med svært like feilstatistikk, kan vi velge om vi foretrekker litt mer respons eller litt mer glatt i prognosene. (Tilbake til toppen av siden.) Browns Simple Exponential Smoothing (eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt) Den enkle glidende gjennomsnittsmodellen beskrevet ovenfor har den uønskede egenskapen som den behandler de siste k-observasjonene, like og fullstendig ignorerer alle foregående observasjoner. Intuitivt bør tidligere data diskonteres på en mer gradvis måte - for eksempel bør den siste observasjonen få litt mer vekt enn 2. siste, og den 2. siste skal få litt mer vekt enn den 3. siste, og så videre. Den enkle eksponensielle utjevning (SES) - modellen oppnår dette. La 945 betegne en quotsmoothing constantquot (et tall mellom 0 og 1). En måte å skrive modellen på er å definere en serie L som representerer dagens nivå (dvs. lokal middelverdi) av serien som estimert fra data til nå. Verdien av L på tidspunktet t beregnes rekursivt fra sin egen tidligere verdi slik: Således er den nåværende glattede verdien en interpolering mellom den forrige glattede verdien og den nåværende observasjonen, hvor 945 styrer nærheten til den interpolerte verdien til den nyeste observasjon. Forventningen for neste periode er bare den nåværende glatte verdien: Tilsvarende kan vi uttrykke neste prognose direkte i forhold til tidligere prognoser og tidligere observasjoner, i en hvilken som helst av de tilsvarende versjoner. I den første versjonen er prognosen en interpolasjon mellom forrige prognose og tidligere observasjon: I den andre versjonen blir neste prognose oppnådd ved å justere forrige prognose i retning av den forrige feilen med en brøkdel av 945. Er feilen gjort ved tid t. I den tredje versjonen er prognosen et eksponentielt vektet (dvs. nedsatt) glidende gjennomsnitt med rabattfaktor 1-945: Interpolasjonsversjonen av prognoseformelen er den enkleste å bruke hvis du implementerer modellen på et regneark: det passer inn i en enkeltcelle og inneholder cellehenvisninger som peker på forrige prognose, forrige observasjon og cellen der verdien av 945 er lagret. Merk at hvis 945 1 er SES-modellen tilsvarer en tilfeldig turmodell (uten vekst). Hvis 945 0 er SES-modellen ekvivalent med den gjennomsnittlige modellen, forutsatt at den første glattede verdien er satt lik gjennomsnittet. (Gå tilbake til toppen av siden.) Gjennomsnittsalderen for dataene i prognosen for enkel eksponensiell utjevning er 1 945 i forhold til perioden for prognosen beregnes. (Dette skal ikke være åpenbart, men det kan enkelt vises ved å vurdere en uendelig serie.) Derfor har den enkle, glidende gjennomsnittlige prognosen en tendens til å ligge bak vendepunktene med rundt 1 945 perioder. For eksempel, når 945 0,5 lag er 2 perioder når 945 0.2 lag er 5 perioder når 945 0,1 lag er 10 perioder, og så videre. For en gitt gjennomsnittlig alder (det vil si mengden lag), er prognosen for enkel eksponensiell utjevning (SES) noe bedre enn SMA-prognosen (Simple Moving Average) fordi den legger relativt mer vekt på den siste observasjonen - dvs. det er litt mer quotresponsivequot for endringer som oppstod i den siste tiden. For eksempel har en SMA-modell med 9 vilkår og en SES-modell med 945 0,2 begge en gjennomsnittlig alder på 5 for dataene i prognosene, men SES-modellen legger mer vekt på de siste 3 verdiene enn SMA-modellen og ved Samtidig er det ikke 8220forget8221 om verdier som er mer enn 9 år gamle, som vist i dette diagrammet. En annen viktig fordel ved SES-modellen over SMA-modellen er at SES-modellen bruker en utjevningsparameter som er kontinuerlig variabel, slik at den lett kan optimaliseres ved å bruke en quotsolverquot-algoritme for å minimere den gjennomsnittlige kvadratfeilen. Den optimale verdien av 945 i SES-modellen for denne serien viser seg å være 0,2961, som vist her: Gjennomsnittsalderen for dataene i denne prognosen er 10,2961 3,4 perioder, noe som ligner på et 6-sikt enkelt glidende gjennomsnitt. De langsiktige prognosene fra SES-modellen er en horisontal rett linje. som i SMA-modellen og den tilfeldige turmodellen uten vekst. Vær imidlertid oppmerksom på at konfidensintervallene som beregnes av Statgraphics, divergerer nå på en rimelig måte, og at de er vesentlig smalere enn konfidensintervallene for den tilfeldige turmodellen. SES-modellen antar at serien er noe mer forutsigbar enn den tilfeldige turmodellen. En SES-modell er faktisk et spesielt tilfelle av en ARIMA-modell. slik at den statistiske teorien om ARIMA-modeller gir et solid grunnlag for beregning av konfidensintervall for SES-modellen. Spesielt er en SES-modell en ARIMA-modell med en ikke-sesongforskjell, en MA (1) og ikke en konstant periode. ellers kjent som en quotARIMA (0,1,1) modell uten constantquot. MA (1) - koeffisienten i ARIMA-modellen tilsvarer mengden 1-945 i SES-modellen. For eksempel, hvis du passer på en ARIMA (0,1,1) modell uten konstant til serien analysert her, viser den estimerte MA (1) - koeffisienten seg å være 0,7029, som er nesten nøyaktig en minus 0,2961. Det er mulig å legge til antagelsen om en konstant lineær trend uten null som en SES-modell. For å gjøre dette oppgir du bare en ARIMA-modell med en ikke-sesongforskjell og en MA (1) - sikt med en konstant, dvs. en ARIMA-modell (0,1,1) med konstant. De langsiktige prognosene vil da ha en trend som er lik den gjennomsnittlige trenden observert over hele estimeringsperioden. Du kan ikke gjøre dette i forbindelse med sesongjustering, fordi sesongjusteringsalternativene er deaktivert når modelltypen er satt til ARIMA. Du kan imidlertid legge til en konstant langsiktig eksponensiell trend for en enkel eksponensiell utjevningsmodell (med eller uten sesongjustering) ved å bruke inflasjonsjusteringsalternativet i prognoseprosedyren. Den aktuelle kvoteringskvoten (prosentvekst) per periode kan estimeres som hellingskoeffisienten i en lineær trendmodell som er montert på dataene i forbindelse med en naturlig logaritme transformasjon, eller det kan være basert på annen uavhengig informasjon om langsiktige vekstutsikter . (Tilbake til toppen av siden.) Browns Lineær (dvs. dobbel) Eksponensiell utjevning SMA-modellene og SES-modellene antar at det ikke er noen trend av noe slag i dataene (som vanligvis er OK eller i det minste ikke altfor dårlig for 1- trinnvise prognoser når dataene er relativt støyende), og de kan modifiseres for å inkorporere en konstant lineær trend som vist ovenfor. Hva med kortsiktige trender Hvis en serie viser en varierende vekstnivå eller et syklisk mønster som skiller seg tydelig ut mot støyen, og hvis det er behov for å prognose mer enn 1 periode framover, kan estimering av en lokal trend også være et problem. Den enkle eksponensielle utjevningsmodellen kan generaliseres for å oppnå en lineær eksponensiell utjevning (LES) modell som beregner lokale estimater av både nivå og trend. Den enkleste tidsvarierende trendmodellen er Browns lineær eksponensiell utjevningsmodell, som bruker to forskjellige glatte serier som er sentrert på forskjellige tidspunkter. Forutsigelsesformelen er basert på en ekstrapolering av en linje gjennom de to sentrene. (En mer sofistikert versjon av denne modellen, Holt8217s, blir diskutert nedenfor.) Den algebraiske form av Brown8217s lineær eksponensiell utjevningsmodell, som den enkle eksponensielle utjevningsmodellen, kan uttrykkes i en rekke forskjellige, men liknende former. Denne standardmodellen er vanligvis uttrykt som følger: La S betegne den enkeltglattede serien som er oppnådd ved å anvende enkel eksponensiell utjevning til serie Y. Dvs. verdien av S ved period t er gitt av: (Husk at, under enkle eksponensiell utjevning, dette ville være prognosen for Y ved periode t1.) Lad deretter Squot betegne den dobbeltslettede serien oppnådd ved å anvende enkel eksponensiell utjevning (ved hjelp av samme 945) til serie S: Endelig prognosen for Y tk. for noe kgt1, er gitt av: Dette gir e 1 0 (det vil si lure litt, og la den første prognosen være den samme første observasjonen) og e 2 Y 2 8211 Y 1. hvoretter prognosene genereres ved å bruke ligningen ovenfor. Dette gir de samme monterte verdiene som formelen basert på S og S dersom sistnevnte ble startet med S 1 S 1 Y 1. Denne versjonen av modellen brukes på neste side som illustrerer en kombinasjon av eksponensiell utjevning med sesongjustering. Holt8217s Lineær eksponensiell utjevning Brown8217s LES-modell beregner lokale estimater av nivå og trend ved å utjevne de siste dataene, men det faktum at det gjør det med en enkelt utjevningsparameter, stiller en begrensning på datamønstrene som den kan passe: nivået og trenden er ikke tillatt å variere til uavhengige priser. Holt8217s LES-modellen løser dette problemet ved å inkludere to utjevningskonstanter, en for nivået og en for trenden. Til enhver tid t, som i Brown8217s modell, er det et estimat L t på lokalt nivå og et estimat T t av den lokale trenden. Her beregnes de rekursivt fra verdien av Y observert ved tid t og de forrige estimatene av nivået og trenden ved to likninger som gjelder eksponensiell utjevning til dem separat. Hvis estimert nivå og trend ved tid t-1 er L t82091 og T t-1. henholdsvis, da var prognosen for Y tshy som ville vært gjort på tidspunktet t-1, lik L t-1 T t-1. Når den faktiske verdien er observert, beregnes det oppdaterte estimatet av nivået rekursivt ved å interpolere mellom Y tshy og dens prognose, L t-1 T t 1, med vekt på 945 og 1- 945. Forandringen i estimert nivå, nemlig L t 8209 L t82091. kan tolkes som en støyende måling av trenden på tidspunktet t. Det oppdaterte estimatet av trenden beregnes deretter rekursivt ved å interpolere mellom L t 8209 L t82091 og det forrige estimatet av trenden, T t-1. ved bruk av vekter av 946 og 1-946: Fortolkningen av trend-utjevningskonstanten 946 er analog med den for nivåutjevningskonstanten 945. Modeller med små verdier på 946 antar at trenden bare endrer seg veldig sakte over tid, mens modeller med større 946 antar at det endrer seg raskere. En modell med en stor 946 mener at den fjerne fremtiden er veldig usikker, fordi feil i trendberegning blir ganske viktig når det regnes med mer enn en periode framover. (Tilbake til toppen av siden.) Utjevningskonstantene 945 og 946 kan estimeres på vanlig måte ved å minimere gjennomsnittlig kvadratfeil i de 1-trinns prognosene. Når dette gjøres i Statgraphics, viser estimatene seg å være 945 0.3048 og 946 0.008. Den svært små verdien av 946 betyr at modellen tar svært liten endring i trenden fra en periode til den neste, så i utgangspunktet prøver denne modellen å estimere en langsiktig trend. I analogi med begrepet gjennomsnittlig alder av dataene som brukes til å estimere det lokale nivået i serien, er gjennomsnittsalderen for dataene som brukes til estimering av lokal trenden, proporsjonal med 1 946, men ikke akkurat lik den . I dette tilfellet viser det seg å være 10 006 125. Dette er et svært nøyaktig tall, forutsatt at nøyaktigheten av estimatet av 946 er virkelig 3 desimaler, men det er av samme generelle størrelsesorden som prøvestørrelsen på 100, så denne modellen er i gjennomsnitt over ganske mye historie i estimering av trenden. Prognoseplanet nedenfor viser at LES-modellen anslår en litt større lokal trend i slutten av serien enn den konstante trenden som er estimert i SEStrend-modellen. Også den estimerte verdien på 945 er nesten identisk med den som oppnås ved å montere SES-modellen med eller uten trend, så dette er nesten den samme modellen. Nå ser disse ut som rimelige prognoser for en modell som skal estimere en lokal trend. Hvis du 8220eyeball8221 ser dette, ser det ut som om den lokale trenden har vendt nedover på slutten av serien. Hva har skjedd Parametrene til denne modellen har blitt estimert ved å minimere den kvadriske feilen på 1-trinns prognoser, ikke langsiktige prognoser, i hvilket tilfelle trenden gjør ikke en stor forskjell. Hvis alt du ser på er 1-trinns feil, ser du ikke det større bildet av trender over (si) 10 eller 20 perioder. For å få denne modellen mer i tråd med øyehals ekstrapoleringen av dataene, kan vi manuelt justere trendutjevningskonstanten slik at den bruker en kortere basislinje for trendestimering. Hvis vi for eksempel velger å sette 946 0,1, er gjennomsnittsalderen for dataene som brukes til å estimere den lokale trenden 10 perioder, noe som betyr at vi gjennomsnittsverdi trenden over de siste 20 perioder eller så. Here8217s hva prognosen tomten ser ut hvis vi setter 946 0,1 mens du holder 945 0.3. Dette ser intuitivt fornuftig ut på denne serien, selv om det er sannsynlig farlig å ekstrapolere denne trenden mer enn 10 perioder i fremtiden. Hva med feilstatistikken Her er en modell sammenligning for de to modellene vist ovenfor, samt tre SES-modeller. Den optimale verdien av 945. For SES-modellen er ca. 0,3, men tilsvarende resultater (med henholdsvis litt mer responstid) oppnås med 0,5 og 0,2. (A) Holts lineær eksp. utjevning med alfa 0,3048 og beta 0,008 (B) Holts lineær eksp. utjevning med alfa 0,3 og beta 0,1 (C) Enkel eksponensiell utjevning med alfa 0,5 (D) Enkel eksponensiell utjevning med alfa 0,3 (E) Enkel eksponensiell utjevning med alfa 0,2 Deres statistikk er nesten identisk, slik at vi virkelig kan velge på grunnlag av 1-trinns prognosefeil i dataprøven. Vi må falle tilbake på andre hensyn. Hvis vi sterkt tror at det er fornuftig å basere dagens trendoverslag på hva som har skjedd i løpet av de siste 20 perioder eller så, kan vi gjøre en sak for LES-modellen med 945 0,3 og 946 0,1. Hvis vi ønsker å være agnostiker om det er en lokal trend, kan en av SES-modellene være enklere å forklare, og vil også gi mer mid-of-the-road prognoser for de neste 5 eller 10 periodene. (Tilbake til toppen av siden.) Hvilken type trend-ekstrapolering er best: Horisontal eller lineær Empirisk bevis tyder på at hvis dataene allerede er justert (om nødvendig) for inflasjon, kan det være uhensiktsmessig å ekstrapolere kortsiktig lineær trender veldig langt inn i fremtiden. Trender som tyder på i dag, kan løsne seg i fremtiden på grunn av ulike årsaker som forverring av produkt, økt konkurranse og konjunkturnedganger eller oppgang i en bransje. Av denne grunn utfører enkle eksponensielle utjevning ofte bedre ut av prøven enn det ellers kunne forventes, til tross for sin kvadratiske kvadratiske horisontal trend-ekstrapolering. Dampede trendmodifikasjoner av den lineære eksponensielle utjevningsmodellen brukes også i praksis til å introdusere en konservatismeddel i sine trendprognoser. Den demonstrede LES-modellen kan implementeres som et spesielt tilfelle av en ARIMA-modell, spesielt en ARIMA-modell (1,1,2). Det er mulig å beregne konfidensintervall rundt langsiktige prognoser produsert av eksponentielle utjevningsmodeller, ved å betrakte dem som spesielle tilfeller av ARIMA-modeller. (Pass på: ikke alle programmer beregner konfidensintervaller for disse modellene riktig.) Bredden på konfidensintervaller avhenger av (i) RMS-feilen i modellen, (ii) type utjevning (enkel eller lineær) (iii) verdien (e) av utjevningskonstanten (e) og (iv) antall perioder fremover du forutsetter. Generelt sprer intervallene raskere da 945 blir større i SES-modellen, og de sprer seg mye raskere når lineær snarere enn enkel utjevning brukes. Dette emnet blir diskutert videre i ARIMA-modellene i notatene. (Tilbake til toppen av siden.) 70.548 bokser flyttet 143.567 miles reiste 54.256 ruller med tape 13.027 fornøyde kunder Dissassemble, Protect, Pack, Unload, reassemble, Smile. Vi gjør det så enkelt som det. Alt til en lav pris for deg. ApartmentsCondos Flytter fra en tredje etasje til en annen 3. etasje. La de vanskeligste arbeidende fagfolkene i virksomheten gjøre det for deg. Det er det 1., 3. eller 35. etasje, trapper er ingen match for våre movers. Ingen er bedre. Juridiske kontorer. Ingeniørlaboratorier. Hele sykehusvingene. Ingen kontor er for stor, for liten, eller for komplisert. Vår effektivitet og ekspertise vil gi deg tilbake til jobb på ditt nye sted på kort tid. Møt vårt team Paul ble født og oppvokst i Austin, TX. Han ble uteksaminert fra Texas A038M University i 2011 med sin B. A. i regnskap og M. S. i ledelse med fokus på entreprenørskap. Han er 8230 Cameron ble født og oppvokst i Austin TX og, bortsett fra noen få korte stints her og der, har bodd her hele livet. Han har ingen planer om å forlate og elsker muligheten til å ønske nye mennesker hver dag velkommen til dette fantastiske stedet. Etter 8230 ble Jack Brown født og oppvokst her i den fantastiske byen Austin TX hvor han spilte fotball, deltok i Miracle League (en baseball-liga for barn med spesielle behov) og volunteer8230 Jeg ble reist i en militær familie, så jeg vokste opp alle over USA. Jeg har bodd i California, Utah, Maryland, Washington, Georgia, Texas og Wurzburg, Tyskland. Definitely8230 Sjekk ut resten av laget Smart Austin Moving Services Moving er ikke et lite firma. Det er et stort økonomisk og følelsesmessig ansvar. Som alle ting er det en riktig måte og en feil måte å gjøre det på. Einstein Moving Co. har lenge brukt å lære å flytte ting på den riktige måten. Med vår årvåken forberedelse, grundig opplæring og en medfølende og hardt arbeidende holdning, kan kundene være sikre på at verdisakene deres er i trygge hender. Her er vår grunnleggende formel for suksess: God service hos Einstein, vi gjenkjenner visdommen i ekte kundeservice. Folk trenger å vite at de kan stole på teamet som sikrer sine personlige eiendeler og eiendeler mens de flyttes fra ett sted til et annet. Med Einstein har folk en unik mulighet til å bli kjent med sine movers før den store dagen. Alle våre movers har også en personlig profil tilgjengelig for publikum på vår nettside. Alternativer som disse tillater kundene en mye trengt fred i sinnet under et stort livshendelse som et trekk. En annen måte vi tilbyr eksepsjonell service er ved å opprettholde et pålitelig og pålitelig rykte. Vi oppnår dette ved å forbli konsekvent, punktlig og pålitelig. Vi slipper ikke tid vi får jobben gjort. Øverste kvalitet Einsteins ansatte er ikke vanlige movers. De må ha en høyskole-grad og gjennomgå omfattende trening før de gjør laget. Våre ansatte utmerker seg i kundeservice og effektiv flytting. Når de er ferdige med trening, er de ikke bare utdannet, de er rettidige, koordinerte og erfarne. Einstein forstår at kvalitetsservice begynner med kvalitetsansatte. Fleksibilitet Einstein er stolt av å møte kundens behov som en del av vår forpliktelse til ekte kundeservice. Her er noen av måtene vi liker å samarbeide med våre kunder: Einstein ønsker å bevege seg så raskt og problemfritt som mulig. En fast rente sparer mye tid og penger for våre kunder. Ingen skjulte avgifter, kunder blir aldri overrasket med ekstra kostnader og kan planlegge sine utgifter tilsvarende. Movers blir kun betalt for tiden de beveger seg, og bare så lenge kunden trenger og delegerer. En fast pris på kundens rutetider holder tingene rettferdige og firkantede. Residential til kommersielle Einstein tilbyr hjemmets tjenester, samt kommersielle og forretningsflyt. En del av grunnen til at vi bruker så mye tid på å investere i våre arbeidere, er å sørge for at de kan håndtere stress og forventninger om å flytte på en stor skala. Med så mye på spill under et trekk, overgår Einstein tradisjonelle bevegelige forventninger, og setter oss på toppen av den bevegelige servicenæringen. Vi er dedikert til å gjøre hver tur en positiv opplevelse for våre kunder. Hvorfor Vi vil at du skal fortelle vennene dine om oss og å bringe virksomheten tilbake til oss i fremtiden. Einstein Moving Company 9200 Brown Lane, Suite A Austin. TX 78754 Einstein Moving Company ble startet av to gutter som heter Paul Morin og Cameron Brown. Venner siden barnehage (de vokste faktisk opp nedover gaten fra hverandre) de begge ble uteksaminert fra AampM, sa nei takket være pulten, og startet sitt eget firma. Adresse: 9200 Brown Lane, Suite A Austin. TX 78754 Koble til oss Copyright kopi 2017 Einstein Moving Company Inc. Alle rettigheter reservert TxDMV - (1-888-368-4689) Vår TxDOTDMV - 006604158C Vår US DOT - 2193963MACD (Moving Average Convergence-Divergence) Slik bruker du MACD i Forex Trading I: MACD Sist oppdatert: 14. desember 2012 MACD er en av de mest pålitelige indikatorene. Selv om vi ikke tror på å bruke noen indikatorer i vår egen handel, og vi alltid bruker lysestake kartlegging og Bollinger Bands for å finne handelsoppsettene, tror vi fortsatt at MACD er en sterk indikator spesielt for nybegynnere som er vant til å komme inn og ut av markedet for tidlig. MACD er en forsinkende indikator, og forsinkelsen gjør at du er tålmodig, ikke å skynde seg for å komme inn på markedet eller komme seg ut av det for tidlig. Nylig publiserte vi en annen artikkel om MACD for å vise våre følgere hvordan de kan bruke langsommere innstillinger av MACD for å få en bedre oppføring, og hold posisjonene lengre for å maksimere fortjenesten. Slik bruker du langsommere innstillinger av MACD-indikator Det er så mange profesjonelle handelsfolk ( både aksje - og valutahandlere) som stoler på denne indikatoren. Selvfølgelig bør vi ikke overdrive om denne indikatoren. Det er ikke et magisk verktøy for å vise deg buysell-signalene. Men i forhold til de andre indikatorene er det flott. Den kan brukes sammen med RSI for å bekrefte handelsoppsettene. Det er en million dollar spørsmål. Før vi forteller deg hvorfor MACD fungerer, foretrekker vi å forklare om en av de viktigste årsakene til forex traders8217 (og også alle andre typer traders8217) feil. Kanskje du har hørt dette mye fra oss, men det må også påminnes i denne artikkelen. Mangel på tålmodighet er en av de viktigste årsakene til forex traders8217 fiasko. De fleste handelsfolk er ikke tålmodige nok til å vente på en sterk handelskonfigurasjon. Etter flere minutter, timer eller dager som de venter på et handelsoppsett (avhenger av tidsrammen eller systemet de bruker), og de kan ikke finne noe, mister de tålmodigheten og tvinger seg til å ta stilling mens det ikke er skarp og klar handel oppsett. Så de mister. På den annen side, når de lykkes med å ta en god posisjon, kommer de ut for tidlig med liten fortjeneste, fordi de er redd for å miste fortjenesten de allerede har gjort. De har ikke nok tålmodighet til å holde en stilling til den treffer målet. Så de gjør deres fortjeneste begrenset, på grunn av mangel på tålmodighet. MACD er en løsning på disse problemene, fordi den er forsinket, og denne forsinkelsen tvinger deg til å vente mer, både når du venter på et handelsoppsett, og når du holder posisjon. That8217s hvorfor MACD anbefales både av forex og aksjehandlere. (Merk: Heikin Ashi er et av de andre verktøyene som hjelper deg med å vente mer både før handelsoppsettet og mens du er i markedet. Du kan lese om Heikin Ashi her.) Noen ganger viser dine andre indikatorer og til og med prisdiagrammet deg en Traderoppsett, men MACD forteller deg å vente, og det holder deg fra å gå imot trenden og tape penger. Det er også mange tilfeller du vil følge en trend, men MACD forteller deg at det er for sent, og trenden er utmattet og kan reversere når som helst. I denne artikkelen vil vi gjøre vårt beste for å dekke alle disse sakene og hjelpe deg med å bruke MACD i handelen din på best mulig måte. Hva er MACD-definisjon MACD står for Moving Average Convergence Divergence. MACD er en indikator som brukes i teknisk analyse. Denne indikatoren er utviklet av Gerald Appel, som var handelsmann og markedsanalytiker. MACD er forskjellen på et 12 og et 26 eksponentielt glidende gjennomsnitt. MACD trekker 26-perioden fra 12-perioden, og resultatet vises i en enkelt linje som er MACD-hovedlinjen. Typiske MACD indikatorer, har en ekstra linje, som er et eksponentielt glidende gjennomsnitt av hovedlinjen. Dette glidende gjennomsnittet er satt til 9 som standard og det kalles signallinje. I MetaTrader. standard MACD doesn8217t har den viktigste MACD-linjen. I stedet har den barer (histogram). På andre plattformer kan du se både MACD-hovedlinjen og MACD-histogrammet. MACD-histogrammet er forskjellen mellom MACD-hovedlinjen og det 9 eksponensielle glidende gjennomsnittet: MACD-histogram: MACD Main Line 8211 Signal linje Som du ser, er MACD ingenting annet enn kombinasjonen av to bevegelige gjennomsnitt. Til tross for dette er det en veldig sterk og pålitelig indikator fordi den eliminerer markedsstøy. Hvis du er en handelsmann, vil sannsynligvis MACD-formelen ikke ha noe for deg. Du trenger den, hvis du er programmerer og vil bruke MACD i å designe og utvikle en EA (ekspertrådgiver) eller robot. Formelen hjelper deg imidlertid med å forstå indikatoren bedre. Vi har allerede snakket om denne indikatoren8217s beregning: Hovedlinje: 12 EMA 8211 26 EMA Signal linje: 9 EMA av hovedlinjens histogram: Hovedlinje 8211 Signal linje nedlasting Den fargede MACD: MACD som leveres med MetaTrader som standard, har bare en farge med histogrammet. Hvis du liker å ha samme farget MACD, har vi på våre diagrammer (under skjermbilder), last ned og installer den på plattformen din før vi begynner å forklare om MACD og måten vi bruker den i teknisk analyse og forex trading. Denne indikatoren fungerer i MetaTrader. Du må kopiere og lime det inn i eksperimentindikatormappen og deretter starte plattformen på nytt og bruke indikatoren på prisdiagrammet. Klikk her for å laste ned den farget MACD. For å installere den fargede MACD-en på MT4-plattformen må du kopiere indikatoren til indikatormappen. Klikk på Fil-menyen øverst til venstre på MT4-plattformen. Klikk på Open Data Folder. Åpne MQL4-mappen. Åpne mappen Indikatorer. Kopier og lim inn indikatoren til indikatormappen. Start MT4-plattformen på nytt. Åpne et prisoversikt. Trykk CtrlN for å åpne navigatoren. Åpne rullegardinmenyen Indikatorer. Dra LuckScout-MACD. ex4 og slipp den på diagrammet. Hvordan ser MACD ut på prislisten Nedenstående diagram viser hvordan farget MACD ser ut. Den har også Moving Average 9, men vi setter det alltid til null, fordi vi ikke bruker det. Det hjelper ikke. I indikatoren du lastet ned over, er den satt til null som standard, men du kan endre den tilbake til 9 hvis du vil. MACD-stengene (histogrammet) du ser nedenfor, gjenspeiler forskjellen mellom hoved - og signallinjene. På prisdiagrammet ser du hoved - og signallinjene. Den røde er hovedlinjen, og den grønne linjen er signallinjen. Som du ser, hvor avstanden mellom disse to bevegelseslinjene er større, vil MACD-stolpene bli lengre også, og hvor disse to linjene krysser, er lengden på den tilhørende MACD-linjen null (følg de svarte pilene). Som du ser, når det er oppadgående bevegelse og trykk (markedet er bullish), går MACD-histogrammer opp og endrer fargen til blå og når det er et nedadgående trykk og bevegelse (markedet er bearish), går de ned og endrer seg fargen til rød. MACD-barer danner høyder og nedturer. Når vi har en opptrinn, danner de høyere nedturer, og når vi har en downtrend, danner de lavere høyder, og når stolpene går under nullnivået danner de lavere nedturer: Hvordan lagrer MACD deg fra å gå mot trend Som vi nevnte, MACD er forsinket, og så når du ser et reverseringssignal med lysestaker og Bollinger Bands og du vil ta en posisjon mot trenden, forteller MACD deg 8220No8221. Selvfølgelig, hvis du vet om Elliott Waves og også syklusene, vil du ikke ta noen posisjoner mot trenden, selv om du ikke har MACD på diagrammet ditt, men som å vite syklusene og Elliott Waves er svært vanskelig, kan du bruke MACD å være på rett spor. Vennligst se på nedenstående reverseringssignal. Et lysestake er dannet helt ut av Bollinger Bands og så er det tre Bearish lysestaker som er alle reverseringssignaler. Tre lysestaker før dette, du hadde allerede et annet reverseringssignal, men du burde ha ignorert det, fordi det var friskt og det kom like etter et stort tullstearinlys. Men det andre selgesignalet (den gule sonen) sikrer at du kan gå kort. Let8217s sier at du ikke ville ha MACD på diagrammet ditt, eller du hadde det, men du ville ikke være oppmerksom på det. Du kan gå kort og sette ditt stoppfall over det høyeste høye. Og gjett hva ditt stoppfall ville bli utløst: Så å gå mot MACD er farlig. Selvfølgelig er signalet ovenfor dannet av lysestakerne ikke sterkt nok. Det er derfor prisen ikke reverserte og holdt på å gå opp. Som nybegynner er det ikke mulig å skille mellom de sterke lysestakerne. å ha MACD kan være en stor hjelp for ikke å gå imot trenden basert på de svake handelsoppsettene. Å gå imot trenden basert på de svake lysestake-signalene, er ikke den eneste feilen du kan gjøre. MACD indikerer også om markedet er overkjøpt eller solgt. Når det er overkjøpt, er det mer risikabelt å gå lenge, og når det er oversold, er det risikabelt å gå kort. Når markedet er overkjøpt, kan Bulls (kjøpere) når som helst begynne å samle inn fortjeneste (de selger), og så kan prisen gå ned, og når markedet er oversolgt, kan Bears begynne å kjøpe når som helst, og så kan prisen gå opp. Selvfølgelig forteller stearinlyset også om markedet er overkjøpt eller oversolgt, men MACD er også en stor hjelp. La oss se på et eksempel: Du er en trendhandler. Du har en opptrinn her (under). Du ser noen reverseringssignaler, men du venter på et fortsettelsessignal for å gå lenge. En sterk Bullish lysestake former (den siste på nedenstående diagram) og samtidig den siste MACD-linjen endrer fargen og viser et oppadgående trykk. Dette er hva du har ventet på å gå lenge, men du tror ikke at markedet har gått opp lenge (overkjøpt) og kan reversere når som helst. Selvfølgelig kan det gå mye høyere, men vi vet aldri: Denne posisjonen går opp bare for en lysestake og går deretter ned og utløser stoppet ditt: MACD-kjøp-selger-signaler MACD-handel er så vanlig blant forexhandlere. De venter bare på en fersk MACD-bevegelse for noen barer, og deretter går de inn. MACD er veldig bra for trend trading. Det er også godt å bekrefte reverseringssignalene. Imidlertid må MACD brukes som en bekreftelse. Hovedindikatoren er prisen. Hvis du bruker MACD som en bekreftelse for støtte og motstandsavbrudd. det vil være en stor hjelp. De som handler basert på støttestøtten, må ha MACD på sine diagrammer, ellers vil deres suksessrate ikke være rimelig. Se på bildet nedenfor. Det er en trendlinje med gyldig og synlig støttelinje. Du venter på støtningsbrudd for å gå kort. MACD begynner å gå ned for flere lysestaker før breakout, men du går ikke kort fordi den kan hoppe opp så snart den berører støttelinjen. En av lysestakerne stenger under støttelinjen og samtidig ser du at MACD går ned, MEN det er friskt og det er ikke oversold. Det er over nullnivået også. Så du går kort ved åpningen av neste lysestake, sett ditt stoppfall over den høye prisen på siste lysestake og målet ditt vil være det neste støttenivået. Den går ned og treffer målet veldig enkelt. Se nå på bildet nedenfor, som er det samme som bildet ovenfor, men det viser bare en annen support-breakout som skjedde en stund etter den ovennevnte støttebrudd. Åpenbart er det en ny sjanse til å ta en annen kort posisjon, men se på MACD og dens forskjell med forrige posisjon. I forrige posisjon hadde MACD begynt å gå ned mens det var langt over nullnivået. Det betyr at du vil gå kort mens markedet er overkjøpt, noe som er en god beslutning. I denne posisjonen (nedenfor) er ikke bare MACD over nullnivået, men det har allerede begynt å gå opp og gjøre høyere nedturer. Så markedet er oversold og ditt salgssignal er ikke frisk. Det er et brukthåndssalgssignal Og gjett hva som ville skje hvis du gikk kort, og du betraktet ikke MACD: Ja, posisjonen din utløser stoppet før det treffer målet. MACD Divergens er en av de mest kjente og sterkeste handelssignaler som MACD genererer. MACD Divergens skjemaer når prisen går opp og gjør høyere høyder, og samtidig går MACD-stengene ned og gir lavere høyder. Regelen sier at prisen vil endelig følge MACD retningen og vil gå ned. Problemet er imidlertid at du aldri vet når prisen vil følge MACD-retningen. Så, hvis du haster og tar en kort posisjon rett når du ser MACD-avviket, kan det fortsette å gå opp for flere lysestaker. Du bør gå kort når MACD Divergence blir fulgt av et godt salgssignal ved lysestakerne og eller et brudd på brudd. MACD Divergens kan ses på slutten av opptrender. Hva betyr det? Det betyr at hvis du er en trendhandler, bør du ikke gå lenge når du ser at MACD Divergens er dannet. Det kan kollapse når som helst. MACD-konvergens er også et berømt signal, men folk stoler på MACD-avviket mer fordi når markedet kollapser og går ned, går det raskere og sterkere. Frykt er sterkere enn grådighet, og når markeder går ned, er frykt den dominerende følelsen. MACD-konvergens danner når prisen går ned og danner lavere høyder eller lavere nedturer, men samtidig går MACD-barene opp og danner høyere høyder eller høyere nedturer. Regelen sier at prisen endelig endrer retningen og vil følge MACD, noe som betyr at den vil gå opp. MACD-konvergens kan ses på slutten av nedtrenden. Hva betyr det? Det betyr at hvis du er en trendhandler, bør du ikke gå kort når du ser at MACD Convergence er dannet. Den kan hoppe opp når som helst. Bli med våre 20 000 lojale følgere Få nå vår e-bok gratis 53 tanker om ldquo MACD (Moving Average Convergence-Divergensen) Slik bruker du MACD i Forex Trading rdquo Hei mange takk for at du deler dine tanker jeg har vært i markedene i over 12 år , men likevel din detaljerte tilnærming hjelper mye med å finjustere min strategi fra min erfaring macd er en av de beste indikatorene. Jeg kom til en ide å studere macd etter at en handelsmann som jeg visste fra en stor bank for noen år siden, gjorde millioner dollar om året ved hjelp av Elliott bølger med macd. men jeg tror macd selv er nyttig som å studere EW teori i over 3 år Jeg kom til den konklusjonen at Elliott bølger er bare for tvetydige8230 Har 2 spørsmål: 1) Hva er andre beste indikatorer å bruke med macd (du personlig preferanse) 2) å være en trendhandler (jeg antar at du er) hva er dine tanker om å bygge oppadadrettede stillinger, som for eksempel Bill Williams lærer på fraktalens gjennombrudd eller på reboundsdips, glad for å holde kontakten igjen takk for din webressurs Takk, dr. Chris, konseptet er bredt forklart. Jeg har et spørsmål om hvor mulig det er å bruke krysset av hoved - og signallinjen for å bestemme trendbevegelsen. Har det noen effekt, legger jeg merke til den overordnede oppadgående presensen av den røde linjen som er hovedlinjen i en oppadgående trend LuckScout Yes. MACD er en langsom og forsinkende indikator, og det er derfor bra å følge trenderne. I tillegg reflekterer krysset av hoved - og signallinjen gjenspeilt trendutmattelse og reversering. God dag, takk for at du forklarte konseptet, men hvorfor jeg kan åpne den fargede MACD-indikatoren. TAK DU MEGET MARTIN LuckScout Du må ikke åpne den. Du må kopiere og lime den inn i MT4-indikatormappen. Bare for å legge til, hvis du bruker MT48230, kan følgende teps hjelpe deg 1.File 8211 gt Åpne Data-mappe 2. MQL4 8211 gt Indikatorer 3. Kopier LuckScout-MACD. ex4 4. Lukk MT4 og gjenåpne 5. Åpne diagrammet og klikk på tilleggsindikator. bør 3. fra høyre på toppen 6. Velg Egendefinert 8211 gt LuckScout - MACD 7. Som forfatter, kan du bruke med HikenAshi-diagram, takk for dine detaljerte artikler. det hjalp meg mye og i8217m en ny handelsmann, jeg har 1 spørsmål. 1) Når jeg legger til MACD i diagrammet, ber det meg om å velge ema tidsramme som er standard langsom 26 fst 12. Jeg legger til det, men det gir ikke histogramgrafikk akkurat som det du legger inn i denne artikkelen, det viser fremdeles en linjen nede under grafen, spesielt at i8217m bruker en annen platfom og ikke MTD4, hva jeg gjør i feil på grafen min, har jeg BB8217 og lysestakerne. LuckScout jeg vet ikke. Jeg beklager. Jeg trenger å vite hvordan du konfigurerer MACD-signallinjen. Jeg bruker MACD gitt av meta trader men det er bare MACD linje, signal linje er fraværende her. hvordan kan jeg sette opp signal line8230 LuckScout MT4 doesn8217t har MACD du vil ha. Du må laste ned 8220traditional MACD8221 og installere den på MT4-plattformen. hi. Chris8230. god forklaring8230. Selv om MACD er treg. Vi kan bruke den til å forsikre oss om riktig tidspunkt for å komme inn og holde seg unna8230 Kan vi sette hovedlinje og signallinje manuelt. Jeg mener uten MACD bruk bare EMA Vennligst Chris, fortell meg verdier .. Hovedlinje: 82308230 .. Signal linje: 8230823082308230. LuckScout Linjeinnstillingen er 12, 26. Og signallinjen er 9.
Comments
Post a Comment