Методы сглаживания временных рядов скользящего среднего на freaktoons.ru

Методы сглаживания временных рядов скользящего среднего

Дата добавления: Суть различных приемов сглаживания сводится к замене фактических уровней временного ряда расчетными уровнями, которые подвержены колебаниям в меньшей степени. Это способствует более четкому проявлению тенденции развития.


Содержание:
методы сглаживания временных рядов скользящего среднего

Метод сглаживания постой скользящей Скользящая средняя для данной точки временного ряда равна арифметической сумме предыдущих исходов, деленной на их число. В результате сглаживания получилась кривая, близкая к эталону, не имеющая случайных всплесков, однако метод простой скользящей средней имеет существенный недостаток — данные по любым исходам и старым и новым вносят одинаковый вес, в итоге получается функция, которая может не иметь ничего общего с текущими значениями.

Метод экспоненциального сглаживания

Предполагается, что последние значения исходов должны вносить в сглаженную функцию, большие изменения, чем от предыдущих исходов. Кроме того, такой метод хорошо применять для стабильных и уравновешенных систем, а, рассматриваемая в данной работе система, высокодинамичная и значение предыдущих дней и, даже, часов, могут практически не влиять на текущие и будущие значений функции.

Методы сглаживания временных рядов.

Метод сглаживания взвешенной скользящей В отличие от простого среднего в методе взвешенного среднего последним исходам отдается существенное преимущество при расчете сглаженной функции.

Расчет производится по следующей формуле: Производится расчет взвешенного среднего для последнего из трех выбранных периодов, результаты представлены на рисунке.

методы сглаживания временных рядов скользящего среднего аналитика форекс от лучших аналитиков

Применяя этот метод, нужно помнить, что он сглаживает лишь случайные колебания. Если же ряд содержит сезонную методы сглаживания временных рядов скользящего среднего, она сохранится и после сглаживания.

методы сглаживания временных рядов скользящего среднего

Можно пытаться уменьшить добавляемую ошибку к прогнозу изменяя весовые коэффициенты в приведенной формуле однако это будет необходимо проделывать для каждой конкретной задачи, а, возможно, и для некоторых из рассматриваемых промежутков времени. Метод экспоненциального сглаживания Обычно, при прогнозировании временных рядов, используется метод экспоненциального сглаживания.

Достоинство модели экспоненциального сглаживания состоит в том, что в ней придается более высокий вес поздней информации и относительно просто оцениваются значения коэффициентов даже в достаточно сложных случаях, например, при описании сезонных циклов.

методы сглаживания временных рядов скользящего среднего nzd usd график валютной пары

Уточнение прогноза при экспоненциальном сглаживании производится по принципу обратной связи — новые прогнозы корректируются на основе учета ошибок в предшествующих прогнозах.

Модель экспоненциального сглаживания описывается следующей формулой: