M período móvel média

Como calcular o estocástico e fazer uma tabela de osciladores estocásticos Na negociação de ações, análise estocástica ou estocástica refere-se a interpretação das oscilações nos preços de fechamento. Um oscilador estocástico é um gráfico que traça essas flutuações ao longo de um período de tempo, geralmente vários meses. Os comerciantes de ações usam análise estocástica para decidir quando devem comprar e vender ações. A suposição chave por trás é que, quando um preço de fechamento atual das ações estiver próximo do seu passado, o preço no próximo dia não será drasticamente maior. Ou quando o preço de fechamento é próximo de um passado baixo, então o preço no próximo dia não será drasticamente menor. As etapas abaixo mostrarão como os estoquestics de estoque são computados e como você pode traçar oscilações estocásticas. Você pode usar o Excel, Mathematica, Matlab ou um programa de análise estatística para gerar indicadores estocásticos. Você também pode usar a calculadora de osciladores estocásticos grátis Had2Knows. Os indicadores estocásticos de ações são médias móveis Um oscilador estocástico representa dois gráficos de linha que são derivados dos preços de fechamento diários. Uma das linhas representa a mudança no preço de fechamento em relação aos altos e baixos do N passado (incluindo o dia atual). Isso é chamado Fast K. A outra linha representa a média dos valores Fast K nos últimos M dias. Isso é chamado Slow K ou Fast D. É a média móvel do período M dos comerciantes de Fast K. Stock que utilizam análise estocástica geralmente estabelecem N14 e M3. Alguns também podem ser N9 ou N5. A fórmula para Fast K para um determinado dia é dada pela equação: (Todays CP) - (CP mais baixo nos últimos dias) (o CP mais alto nos últimos dias) - (CP mais baixo nos últimos dias) A abreviatura CP significa Preço de fechamento. Por exemplo, suponha que a lista a seguir representa um preço de fechamento das ações durante um período de 20 dias. Os últimos sete dias do período são rotulados pelo dia da semana. 5, 3, 5, 8, 2, 4, 6, 3, 5, 5, 3, 4, 7, 3 (Th), 4 (F), 3 (Sa), 3 (Su), 6 (M) , 7 (Tu), 4 (W) Então, se usarmos N14, os valores de Fast K nos últimos sete dias são Thrusday Fast K (3-2) (8-2) 0,17 ou 17 Friday Fast K (4-2) (8-2) 0,33 ou 33 Sábado Fast K (3-2) (8-2) 0,17 ou 17 Domingo Fast K (3-2) (8-2) 0,17 ou 17 Segunda-feira Fast K (6-2) (7 -2) 0,80 ou 80 terça-feira Fast K (7-3) (7-3) 1,00 ou 100 quarta-feira Fast K (4-3) (7-3) 0,25 ou 25 Em seguida, você pode calcular os valores Slow KFast D do Últimos cinco dias calculando a média dos valores de Fast K nos últimos três dias: Sábado Slow K (0.170.330.17) 3 0.22 ou 22 Sunday Slow K (0.170.170.33) 3 0.22 ou 22 Monday Slow K (0.800.170.17) 3 0.38 ou 38 Terça-feira Slow K (1.000.800.17) 3 0.65 ou 65 Qua. Quarta-feira (kg) K (0.251.000.80) 3 0.68 ou 68 Para fazer um gráfico ou gráfico dessas oscilações estocásticas, basta plotar esses números em um gráfico com o eixo horizontal rotulado De dia e o eixo vertical marcado com uma escala de 0 a 1. Você também pode traçar Uma linha chamada Slow D. Qual é a média móvel de 3 dias dos valores de Slow K. Por exemplo, os valores de D lento para segunda-feira, terça-feira e quarta-feira são segunda-feira Lento D (0,380,220,22) 3 0,27 ou 27 terça-feira D lento (0,650,380,22) 3 0,42 ou 42 quarta-feira D lento D (0,680.650,38) 3 0,57 ou 57 169 Had2Know 2010Introdução. Mais uma vez, vamos trabalhar no desenvolvimento de medidas mais objetivas para a qualidade de uma previsão. Nós voltaremos a focar o APE Average Percentage Error. Devido a alguma familiaridade anterior, vou começar por mostrar os cálculos da planilha para APE para as previsões de média móvel de dois e três períodos que fizemos nos dados Whistle While We Work. A planilha para a média móvel de dois períodos está abaixo. Observe que o erro médio é de cerca de 21,85, o que é devido a muitas das estimativas de erro que obtivemos para suavização exponencial. Embora nenhuma dessas abordagens ofereça uma previsão muito boa. A próxima tabela da planilha para a previsão média móvel de três períodos é a próxima. Observe que este erro é realmente pior do que aquele para o período de dois. Isso não deve ser muito surpreendente, porque a principal coisa que está acontecendo nesses dados é uma tendência e ainda temos que estudar qualquer método de previsão que funcione bem para tendências. Mas precisamos chegar a algumas declarações gerais sobre a computação de nossos termos de erro e a computação de suas médias. Se houver n períodos de dados históricos e estamos fazendo um período m-período de previsão média de períodos n-m para fazer comparações entre observações passadas e quotpast previsões, nós precisamos de m períodos de dados para cada previsão, existem m períodos em branco que correspondem ao nosso Dados históricos mais antigos onde não era possível fazer previsões. Todos influenciam a natureza dos nossos loops quando calculamos previsões e erros passados. O código para computar a função APEMovingAverage segue. Função APEMovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim NumberOfPredictions As Integer Dim ErrorCounter As Integer Dim ErrorPercentage As Single Dim ErrorAccumulation As Single Dim PredictionCounter As Integer Dim HistoricalSize As Integer Dim Previsão (100) As únicas variáveis ​​de inicialização Contador 1 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Podemos determinar o número de previsões e comparações que podemos executar NumberOfPredictions HistoricalSize - NumberOfPeriods For PredictionCounter 1 Para HistoricalSize - NumberOfPeriods Para o Contador 1 Para NumberOfPeriods Acumulando o Número apropriado dos valores mais recentes previamente observados Acumulação Acumulação Histórico (PredictionCounter Counter - 1) Previsão (PredictionCounter) Acumulação NumberOfPeriods Acumulação 0 Determinando os erros para ErrorCounter 1 To H IstoricalSize - NumberOfPeriods ErrorPercentage Abs (Histórico (ErrorCounter NumberOfPeriods) - Previsão (ErrorCounter)) Histórico (ErrorCounter NumberOfPeriods) ErrorAccumulation ErrorAccumulation ErrorPercentage APEMovingAverage ErrorAccumulation (HistoricalSize - NumberOfPeriods) O código será discutido na classe. Você quer verificar essa função em sua planilha contra outras coisas que desenvolvemos. Certifique-se de escolher o número de períodos na média móvel o mesmo para a computação de previsão e erro. Para a média móvel de WWWW três, a planilha segue.