Previsão por técnicas de suavização Este site faz parte dos objetos de aprendizado de E-Labs JavaScript para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicativos na seção MENU nesta página. Uma série de tempo é uma seqüência de observações que são ordenadas no tempo. Inerente à coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados, use a tecla Tab na seta ou entre as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos, e o comportamento residual, modelagem de previsão de condição. Médias móveis: as médias médias classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. Suavização exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada. Considerando que, nas Médias móveis, as observações passadas são ponderadas de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Suavização Exponencial Triplo é melhor em lidar com as tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Assim, por exemplo, uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holmes Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual quanto a tendência atual. Observe que a média móvel simples é um caso especial do suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados empresariais, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é eficaz. No entanto, pode-se realizar uma busca em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: Embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar a precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, um deve traçar (usando, por exemplo, Excel) no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as Previsões passadas por técnicas de suavização JavaScript para obter os valores de previsão passados com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance que define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não haja nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. O alisamento exponencial linear Holts captura informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção recente da tendência é suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão em duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto ao final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões necessárias a curto prazo. Média móvel simples - SMA O que é uma média móvel simples - SMA Uma média móvel simples (SMA) é uma média móvel aritmética calculada adicionando o fechamento Preço da segurança por vários períodos de tempo e, em seguida, dividindo esse total pela quantidade de períodos de tempo. Conforme mostrado no gráfico acima, muitos comerciantes observam que as médias de curto prazo devem ultrapassar as médias de longo prazo para sinalizar o início de uma tendência de alta. As médias de curto prazo podem atuar como níveis de suporte quando o preço sofre uma retração. Carregando o jogador. BREAKING DOWN Média de Movimento Simples - SMA Uma média móvel simples é personalizável, pois pode ser calculada por um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento da segurança por vários períodos de tempo e dividindo esse total pelo número De períodos de tempo, o que dá o preço médio da garantia durante o período de tempo. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preços de uma segurança. Se a média móvel simples aponta, isso significa que o preço de segurança está aumentando. Se está apontando, isso significa que o preço de segurança está diminuindo. Quanto mais tempo for a média móvel, mais suave será a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma importante ferramenta analítica usada para identificar tendências de preços atuais e o potencial de uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples em análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora ligeiramente mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada cobertura de intervalos de tempo diferentes. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo indica um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões comerciais populares que usam médias móveis simples incluem a cruz da morte e uma cruz dourada. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias passa abaixo da média móvel de 200 dias. Isso é considerado um sinal de baixa, que outras perdas estão em estoque. A cruz de ouro ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçada pelos altos volumes de negociação, isso pode indicar que outros ganhos estão em armazém.
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