Esta é uma questão básica sobre os modelos Box-Jenkins MA. Como eu entendi, um modelo de MA é basicamente uma regressão linear dos valores de séries temporais Y em relação aos termos de erro anteriores e. E. Ou seja, a observação Y é primeiro regredida contra os valores anteriores de Y. Y e, em seguida, um ou mais valores de Y-hat são usados como os termos de erro para o modelo MA. Mas como os termos de erro são calculados em um modelo ARIMA (0, 0, 2) Se o modelo MA é usado sem uma parte autorregressiva e, portanto, sem valor estimado, como posso ter um termo de erro solicitado 7 de abril 12 às 12:48 Estimativa do Modelo MA: Vamos assumir uma série com 100 pontos de tempo, e dizer que isso é caracterizado pelo modelo MA (1) sem intercepção. Então o modelo é dado por ytvarepsilont-thetavarepsilon, quad t1,2, cdots, 100quad (1) O termo de erro aqui não é observado. Então, para obter isso, Box et al. Time Series Analysis: Forecasting and Control (3ª edição). Página 228. Sugerem que o termo de erro é calculado de forma recursiva, então o termo de erro para t1 é, varepsilon y thetavarepsilon. Agora, não podemos calcular isso sem saber o valor de theta. Portanto, para obter isso, precisamos calcular a estimativa Inicial ou Preliminar do modelo, consulte Box et al. Do referido livro, seção 6.3.2 página 202 indicar que, foi mostrado que as primeiras q autocorrelações do processo MA (q) não são zero e podem ser escritas em termos dos parâmetros do modelo como rhokdisplaystylefrac theta1theta theta2theta cdotstheta thetaq quad K1,2, cdots, q A expressão acima forrho1, rho2cdots, rhoq em termos theta1, theta2, cdots, thetaq, fornece q equações em q desconhecidas. As estimativas preliminares das thetas podem ser obtidas substituindo a estimativa rk por rhok na equação acima Observe que rk é a autocorrelação estimada. Há mais discussões na Seção 6.3 - Estimativas iniciais para os parâmetros. Leia sobre isso. Agora, supondo que obtenhamos a estimativa inicial theta0.5. Então, varepsilon y 0.5varepsilon Agora, outro problema é que não temos valor para o varepsilon0 porque t começa em 1 e, portanto, não podemos calcular o varepsilon1. Felizmente, existem dois métodos que dois obtêm isso, Probabilidade condicional de probabilidade incondicional de acordo com a Box et al. Seção 7.1.3 página 227. Os valores de varepsilon0 podem ser substituídos por zero como uma aproximação se n for moderado ou grande, esse método é a Probabilidade Condicional. Caso contrário, é usada a Probabilidade incondicional, em que o valor de varepsilon0 é obtido por antecipação, Box et al. Recomendar este método. Leia mais sobre a previsão de atraso na Seção 7.1.4 página 231. Depois de obter as estimativas iniciais e o valor do varepsilon0, então, finalmente, podemos prosseguir com o cálculo recursivo do termo de erro. Então, o estágio final é estimar o parâmetro do modelo (1), lembre-se que esta não é mais a estimativa preliminar. Ao estimar o parâmetro theta, uso o procedimento de estimativa não linear, particularmente o algoritmo de Levenberg-Marquardt, já que os modelos MA não são lineares no seu parâmetro. Crossovers médios principais Os movimentos médios em movimento são uma maneira comum em que os comerciantes podem usar as médias móveis. Um crossover ocorre quando uma média móvel mais rápida (ou seja, uma média móvel de período mais curto) cruza acima de uma média móvel mais lenta (ou seja, uma média móvel de período mais longo) que é considerado um cruzamento otimista ou abaixo do qual é considerado um cruzamento de baixa. O gráfico abaixo do SassyP Depository Receipts Exchange Traded Fund (SPY) mostra a média móvel simples de 50 dias ea média móvel de 200 dias, este par de média móvel é muitas vezes analisado por grandes instituições financeiras como um indicador de longo alcance da direção do mercado : Observe como a média móvel de longo prazo de 200 dias em uma tendência de alta, isso geralmente é interpretado como um sinal de que o mercado é bastante forte. Um comerciante pode considerar a compra quando o SMA de 50 dias de mais curto prazo cruza acima do SMA de 200 dias e, de forma contrastada, um comerciante pode considerar vender quando o SMA de 50 dias passa abaixo do SMA de 200 dias. No gráfico acima do SampP 500, ambos os potenciais sinais de compra teriam sido extremamente lucrativos, mas o único sinal de venda potencial teria causado uma pequena perda. Tenha em mente que o crossover de média média móvel de 50 dias e 200 dias é uma estratégia de muito longo prazo. Para os comerciantes que desejam mais confirmação quando utilizam os crossovers da Mover média, pode-se usar a técnica de crossover 3 Simple Moving Average. Um exemplo disto é mostrado no gráfico abaixo do estoque do Wal-Mart (WMT): o método da 3 Métodos simples simples pode ser interpretado da seguinte maneira: O primeiro crossover do SMA mais rápido (no exemplo acima, o SMA de 10 dias) Em todo o próximo SMA mais rápido (SMA de 20 dias) atua como um aviso de que os preços podem estar a reverter a tendência no entanto, geralmente um comerciante não colocaria uma ordem de compra ou venda real então. Posteriormente, o segundo crossover do SMA mais rápido (10 dias) e o SMA mais lento (50 dias), pode desencadear um comerciante para comprar ou vender. Existem inúmeras variantes e metodologias para o uso do método de cruzamento 3 Simple Moving Average, alguns são fornecidos abaixo: Uma abordagem mais conservadora pode ser esperar até o meio SMA (20 dias) atravessar o SMA mais lento (50 dias), mas isso É basicamente uma técnica de cruzamento de dois SMA, não uma técnica de três SMA. Um comerciante pode considerar uma técnica de gerenciamento de dinheiro para comprar um meio tamanho quando o SMA rápido atravessa o próximo SMA mais rápido e, em seguida, entre na outra metade quando o SMA rápido atravessa a SMA mais lenta. Em vez de metades, compre ou venda um terço de uma posição quando o SMA rápido atravessa o próximo SMA mais rápido, outro terceiro quando o SMA rápido atravessa o SMA lento e o último terceiro quando o segundo SMA mais rápido atravessa o lento SMA . Uma técnica de crossover de média móvel que usa 8 médias móveis (exponencial) é o indicador de fita exponencial média móvel (veja: Fita exponencial). Os fluxos médios móveis são muitas vezes vistos por comerciantes. Na verdade, os cruzamentos são freqüentemente incluídos nos indicadores técnicos mais populares, incluindo o indicador de divergência da convergência média móvel (MACD) (ver: MACD). Outras médias móveis merecem uma consideração cuidadosa em um plano de negociação: as informações acima são apenas para fins informativos e de entretenimento e não constituem conselhos comerciais ou solicitação para comprar ou vender qualquer ação, opção, futuro, commodity ou produto forex. O desempenho passado não é necessariamente uma indicação de desempenho futuro. O comércio é inerentemente arriscado. OnlineTradingConcepts não será responsável por quaisquer danos especiais ou conseqüentes que resultem do uso ou da incapacidade de uso, dos materiais e informações fornecidos por este site. Veja o aviso prévio. Indicador de regressão linear O indicador de regressão linear é usado para identificação de tendências e tendências seguindo de forma semelhante às médias móveis. O indicador não deve ser confundido com Linear Regression Lines, que são linhas retas instaladas em uma série de pontos de dados. O Indicador de Regressão Linear traça os pontos finais de toda uma série de linhas de regressão linear desenhadas em dias consecutivos. A vantagem do Indicador de Regressão Linear sobre uma média móvel normal é que ele tem menos lag que a média móvel, respondendo mais rápido às mudanças na direção. A desvantagem é que é mais propenso a whipsaws. O indicador de regressão linear só é adequado para negociar fortes tendências. Os sinais são feitos de forma semelhante às médias móveis. Use a direção do Indicador de Regressão Linear para entrar e sair das negociações com um indicador de longo prazo como filtro. Vá por muito tempo se o Indicador de Regressão Linear virar ou sair de um curto comércio. Vá curto (ou saia um longo comércio) se o Indicador de Regressão Linear for desativado. Uma variação no acima é entrar em negociações quando o preço cruza o Indicador de Regressão Linear, mas ainda sairá quando o Indicador de Regressão Linear se virar. Passe o mouse sobre os títulos do gráfico para exibir os sinais comerciais. Vá longo L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias enquanto os 300 dias estão aumentando Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias se virar Vá longo novamente em L quando o preço cruza acima da saída do Indicador de Regressão Linear de 100 dias X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias se desativa Vá longo L quando o preço cruza acima de 100 dias de Regressão Linear Sair X quando o indicador de 100 dias se desativa Vá longo L quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias aparecer após o preço cruzado acima O indicador de 100 dias sai X quando o indicador de regressão linear de 300 dias é desativado. A divergência de Downish no indicador avisa de uma grande inversão de tendência. Junte-se a nossa lista de endereços Leia o boletim informativo do Diário do Comércio de Colin Twiggs, com artigos educacionais sobre negociação, análise técnica, indicadores e novas atualizações de software.
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