Linear regression moving average crossover

Média Móvel Ponderada Linearmente. DEFINIÇÃO da Média Móvel Ponderada Linearmente. Um tipo de média móvel que atribui uma maior ponderação aos dados de preços recentes do que a média móvel simples comum Esta média é calculada tomando-se cada um dos preços de fechamento durante um determinado período de tempo e Multiplicando-os pela sua certa posição na série de dados Uma vez que a posição dos períodos de tempo foram contabilizados, eles são somados e divididos pela soma do número de períodos de tempo. BREAKING DOWN Média Móvel Ponderada Linearmente. Por exemplo, em um 15 Dia de ponderação linear média ponderada, o preço de fechamento de hoje é multiplicado por 15, ontem por 14, e assim por diante até o dia 1 no período s intervalo é atingido Estes resultados são então somados e divididos pela soma dos multiplicadores 15 14 13 3 2 1 120. A média móvel linearmente ponderada foi uma das primeiras respostas a colocar uma maior importância em dados recentes A popularidade desta média móvel foi diminuída pela expo Média móvel móvel mas nenhum menos menos provam ser muito useful. Moving Crossovers. Moving média média cruzamentos são uma maneira comum os comerciantes podem usar Médias Móveis Um crossover ocorre quando um mais rápido Mover Médio iea período mais curto Média Móvel cruza acima de um mais lento Moving Média, que é considerado um crossover de alta ou abaixo do qual é considerado um crossover de baixa. O gráfico abaixo do SP Depósito de Recibos Exchange Traded Fund SPY mostra a média móvel simples de 50 dias ea média móvel simples de 200 dias Moving Médio par é muitas vezes olhado por grandes instituições financeiras como um indicador de longo alcance do mercado direction. Note como o longo prazo de 200 dias Simple Moving Average está em uma tendência de alta isso muitas vezes é interpretado como um sinal de que o mercado é bastante forte Comerciante pode considerar a compra quando o SMA de 50 dias mais curto prazo cruza acima do SMA de 200 dias e, em contraste, um comerciante pode considerar vender quando o SMA de 50 dias Cruza abaixo do SMA de 200 dias. Na carta acima do SP 500, ambos os sinais de compra potenciais teriam sido extremamente rentáveis, mas o único sinal potencial de venda teria causado uma pequena perda. Tenha em mente que os 50 dias, 200 Dia simples cruzamento de média móvel é uma estratégia de muito longo prazo. Para aqueles comerciantes que querem mais confirmação quando eles usam crossovers Moving Average, a 3 simples média móvel cruzamento técnica poderia ser usado um exemplo disso é mostrado no gráfico abaixo de Wal O primeiro cruzamento do SMA mais rápido no exemplo acima, o SMA de 10 dias ao longo da próxima SMA mais rápida de 20 dias da SMA atua como um aviso de que os preços podem Em seguida, o segundo crossover do mais rápido SMA de 10 dias eo mais lento SMA 50-dia, pode desencadear um comerciante para comprar ou sell. There são inverter a tendência no entanto, geralmente um comerciante não iria colocar uma ordem real de compra ou venda then. There Numerosas variantes e metodologias Para usar o método de cruzamento de 3 Simple Moving Average, alguns são fornecidos abaixo. Uma abordagem mais conservadora pode ser esperar até o meio SMA 20 dias cruzamentos mais lento SMA 50 dias, mas esta é basicamente uma técnica de dois SMA crossover, não um Três comerciantes SMA técnica. Um comerciante pode considerar uma técnica de gestão de dinheiro de compra de um meio tamanho quando o rápido SMA atravessa a próxima SMA mais rápido e, em seguida, entrar na outra metade quando o rápido SMA cruza mais lento SMA. Instead de metades, comprar ou vender Um terço de uma posição quando o SMA rápido atravessa o próximo SMA mais rápido, outro terço quando o SMA rápido cruza o SMA lento e o último terço quando o segundo SMA mais rápido cruza o lento SMA. A Moving Average crossover técnica que Usa 8 médias móveis exponencial é a média móvel indicador de fita exponencial ver fita exponencial. Moving crossovers média são frequentemente vistos ferramentas por comerciantes Na verdade crossovers são muitas vezes incluídos no mais popular técnica em Incluindo a Divergência de Convergência Média Móvel MACD indicador ver MACD Outras médias móveis merecem consideração cuidadosa em um plano de negociação. A informação acima é apenas para fins informativos e de entretenimento e não constitui conselho de negociação ou uma solicitação para comprar ou vender qualquer ação, Futuro, commodity ou forex O desempenho passado não é necessariamente uma indicação de desempenho futuro A negociação é inerentemente arriscada não será responsável por qualquer dano especial ou conseqüencial que resulte do uso ou da incapacidade de usar, os materiais e informações fornecidas por este Como eu entendo, um modelo de MA é basicamente uma regressão linear de valores de séries temporais Y contra termos de erro anteriores ee. Isto é, a observação Y é primeiro regressa contra Seus valores anteriores YY e, em seguida, um ou mais Y-hat valores são utilizados como os termos de erro para o modelo MA. Mas como são os termos de erro Calculado em um modelo ARIMA 0, 0, 2 Se o modelo MA é usado sem uma parte auto-regressiva e, portanto, sem valor estimado, como posso ter um termo de erro. asked Apr 7 12 at 12 48.MA Model Estimation. Let supor Uma série com 100 pontos de tempo, e dizer que isso é caracterizado por MA 1 modelo sem interceptação Então, o modelo é dado por. O termo de erro aqui não é observado. Assim, para obter isso, sugerimos que o termo de erro seja calculado Recursivamente por. Portanto, o termo de erro para t 1 é, varepsilon y theta varepsilon Agora não podemos calcular isto sem conhecer o valor de theta Então para obter isso, precisamos calcular a estimativa inicial ou preliminar do modelo, referir Box et al Do referido livro, seção 6 3 2 página 202 estado que. It foi mostrado que as primeiras q autocorrelações do processo MA q são não nulos e podem ser escritos em termos dos parâmetros do modelo como rhok displaystyle frac theta1 teta theta2 theta cdots A expressão acima para rho1, rho2 cdots, rhoq em termos theta1, theta2, cdots, thetaq, fornece q equações em q desconhecidas As estimativas preliminares das teta s podem ser obtidas substituindo-as por estimativas rk Para rhok na equação acima. Nota Que rk é a autocorrelação estimada Há mais discussão na Seção 6 3 - Estimativas iniciais para os Parâmetros leia, por favor, que Agora, supondo que obtemos a estimativa inicial theta 0 5 Então, varepsilon y 0 5 varepsilon Agora, outro problema é que don t Têm valor para varepsilon0 porque t começa em 1 e, portanto, não podemos computar varepsilon1 Felizmente, existem dois métodos dois obtêm isso. Probabilidade condicional. Probabilidade não condicional. De acordo com Box et al Seção 7 1 3 página 227 os valores de varepsilon0 podem ser substituídos Para zero como uma aproximação se n é moderada ou grande, este método é Probabilidade Condicional De outra forma, é utilizada a Probabilidade Incondicional, em que o valor de varepsilon0 é obtido por back-forecasting, Box et al recomendam este método Leia mais sobre back-forecasting na Seção 7 1 4 página 231.Após a obtenção das estimativas iniciais e do valor de varepsilon0, então finalmente podemos prosseguir com o cálculo recursivo do termo de erro Então a etapa final é a es Timate o parâmetro do modelo 1, lembre-se que esta não é a estimativa preliminar anymore. Em estimar o parâmetro theta, eu uso Nonlinear Estimação procedimento, particularmente o Levenberg-Marquardt algoritmo, uma vez que MA modelos são não-lineares sobre o seu parâmetro.