Vma Vektor Gleitender Durchschnitt

Eine verallgemeinerte kleinste Quadrate Schätzmethode für invertierbare Vektor bewegte durchschnittliche Modelle Rafael Flores de Frutos Gregorio R. Serrano Departamento de Economa Cuantitativa, Facultad de Ciencias Econmicas y Empresariales, Universidad Complutense de Madrid, Madrid 28223, Spanien Empfangen 11. Juni 1996. Überarbeitet am 7. Februar 1997 Akzeptiert am 2. Juni 1997. Verfügbar online 13. Juli 1998. Wir schlagen ein neues GLS-Verfahren zur Schätzung von VMA-Modellen vor. Sein Hauptmerkmal ist es, die stochastische Struktur der Näherungsfehler zu berücksichtigen, die entstehen, wenn verzögerte VMA-Innovationen durch verzögerte Residuen aus einem langen VAR ersetzt werden. VARMA-Modelle Schätzung Modellspezifikation JEL-KlassifikationDokumentation a ist ein konstanter Vektor von Offsets mit n Elementen. A i sind n - by-n Matrizen für jedes i. Die A sind autoregressive Matrizen. Es gibt p autoregressive Matrizen. 949 t ist ein Vektor von seriell unkorrelierten Innovationen. Vektoren der Länge n Die 949 t sind multivariate normale Zufallsvektoren mit einer Kovarianzmatrix Q. Wobei Q eine Identitätsmatrix ist, sofern nicht anders angegeben. Bj sind n - by-Matrix für jedes j. Die B j bewegen die durchschnittlichen Matrizen. Es gibt q gleitende durchschnittliche Matrizen. X t ist eine n - by-Matrix, die exogene Terme zu jedem Zeitpunkt t darstellt. R ist die Anzahl der exogenen Serien. Exogene Ausdrücke sind Daten (oder andere ungemusterte Eingänge) zusätzlich zu der Antwortzeitreihe y t. B ist ein konstanter Vektor von Regressionskoeffizienten der Größe r. So ist das Produkt X t middotb ein Vektor der Größe n. Im allgemeinen sind die Zeitreihen y t und X t beobachtbar. Mit anderen Worten, wenn Sie Daten haben, stellt es eine oder beide dieser Serien dar. Du kennst nicht immer den Offset a. Koeffizient b. Autoregressive Matrizen A i. Und gleitende mittlere Matrizen B j. Sie möchten diese Parameter in der Regel an Ihre Daten anpassen. Siehe die vgxvarx-Funktionsreferenzseite für die Möglichkeit, unbekannte Parameter abzuschätzen. Die Innovationen 949 t sind nicht zu beobachten, zumindest in Daten, obwohl sie in Simulationen beobachtbar sind. Lag Operator Representation Es gibt eine äquivalente Darstellung der linearen autoregressiven Gleichungen in Bezug auf Lagoperatoren. Der Lagoperator L verschiebt den Zeitindex um eins zurück: L y t y t 82111. Der Operator L m verschiebt den Zeitindex um m zurück. L m y t y t 8211 m In der Verzögerungsoperatorform wird die Gleichung für ein SVARMAX (Modell q) r) Modell (A 0 x 2212 x 2211 i 1 p A i L i) y t a X t b (B 0 x 2211 j 1 q B j L j) x03B5 t Diese Gleichung kann als A (L) y t a X t b B (L) x03B5 t geschrieben werden. Ein VAR-Modell ist stabil, wenn det (I n x2212 A 1 z x2212 A 2 z 2 x 2212 x 2212 A pzp) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Diese Bedingung impliziert, dass bei allen Innovationen gleich Null der VAR-Prozess zu einem konvergiert wie die Zeit vergeht. Siehe Luumltkepohl 74 Kapitel 2 für eine Diskussion. Ein VMA-Modell ist invertierbar, wenn det (I n B 1 z B 2 z 2 B q z q) x2260 0 x00A0x00A0forx00A0x00A0 z x2264 1. Diese Bedingung impliziert, dass die reine VAR-Darstellung des Prozesses stabil ist. Für eine Erläuterung, wie man zwischen VAR - und VMA-Modellen umwandelt, siehe Ändern von Modelldarstellungen. Siehe Luumltkepohl 74 Kapitel 11 für eine Diskussion über invertierbare VMA-Modelle. Ein VARMA-Modell ist stabil, wenn sein VAR-Teil stabil ist. Ähnlich ist ein VARMA-Modell invertierbar, wenn sein VMA-Teil invertierbar ist. Es gibt keinen klar definierten Begriff der Stabilität oder Umkehrbarkeit für Modelle mit exogenen Eingaben (z. B. VARMAX-Modelle). Ein exogener Eingang kann ein Modell destabilisieren. VAR-Modelle aufbauen Um ein mehrfaches Zeitreihenmodell oder mehrere Zeitreihendaten zu verstehen, führen Sie in der Regel folgende Schritte durch: Importieren und Vorverarbeiten von Daten. Geben Sie ein Modell an. Spezifikation Strukturen ohne Parameter Werte, um ein Modell zu spezifizieren, wenn Sie möchten, dass MATLAB x00AE die Parameter spezifizieren Spezifikationsstrukturen mit ausgewählten Parameterwerten, um ein Modell anzugeben, in dem Sie einige Parameter kennen und MATLAB schätzen, um die anderen zu bestimmen, die eine bestimmte Anzahl von Lags bestimmen, um zu bestimmen Eine passende Anzahl von Verzögerungen für Ihr Modell Passen Sie das Modell an Daten an. Anpassen von Modellen an Daten, um vgxvarx zu verwenden, um die unbekannten Parameter in Ihren Modellen abzuschätzen. Dies kann Folgendes beinhalten: Ändern von Modelldarstellungen, um Ihr Modell auf einen Typ zu ändern, den vgxvarx behandelt analysiert und prognostiziert mit dem eingebauten Modell. Dies kann Folgendes beinhalten: Untersuchen der Stabilität eines angepassten Modells, um festzustellen, ob Ihr Modell stabil und invertierbar ist. VAR-Modell Vorhersage, um direkt von Modellen zu prognostizieren oder mit einer Monte-Carlo-Simulation zu prognostizieren. Berechnen von Impulsantworten zur Berechnung von Impulsantworten, die Prognosen auf der Grundlage einer angenommenen Änderung einer Eingabe in eine Zeitreihe geben. Vergleichen Sie die Ergebnisse Ihrer Modellvorhersagen mit Daten, die für die Prognose ausgehändigt wurden. Ein Beispiel finden Sie unter VAR Model Case Study. Ihre Anwendung muss nicht alle Schritte in diesem Workflow beinhalten. Zum Beispiel haben Sie keine Daten, sondern wollen ein parametrisiertes Modell simulieren. In diesem Fall würden Sie nur die Schritte 2 und 4 des generischen Workflows durchführen. Sie können durch einige dieser Schritte iterieren. Verwandte Beispiele Wählen Sie Ihr LandMovingAverages Moving Averages Berechnen Sie verschiedene gleitende Durchschnitte (MA) einer Serie. X Preis, Volumen, etc. Serie, die für xts oder Matrix coercible ist. Preis Preisreihe, die für xts oder Matrix coercible ist. Volumen-Volume-Serie, die zu Xts oder Matrix, die entspricht Preisreihen oder eine Konstante ist. Siehe Hinweise. N Anzahl der Perioden zum Durchschnitt über. V Der Volumenfaktor (eine Zahl in 0,1). Siehe Hinweise. W Vektor von Gewichten (in 0,1) die gleiche Länge wie x. Wts Vektor von Gewichten. Länge des wts-Vektors muss gleich der Länge von x sein. Oder n (die Voreinstellung). Wilder logisch wenn TRUE. Ein Welles Wilder Typ EMA wird berechnet siehe Noten. Verhältnis Ein Glättungsverhältnis. Verhältnis überschreitet wilder in EMA. Und bietet zusätzliche Glättung in VMA. SMA berechnet das arithmetische Mittel der Serie über die bisherigen Beobachtungen. EMA berechnet ein exponentiell gewichtetes Mittel, was den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht. Siehe Warnung unten. WMA ähnelt einer EMA, aber mit linearer Gewichtung, wenn die Länge von wts gleich n ist. Wenn die Länge von wts gleich der Länge von x ist. Die WMA wird die Werte von wts als Gewichte verwenden. DEMA wird berechnet als: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (mit den entsprechenden Wilder - und Verhältnisargumenten). EVWMA verwendet das Volumen, um den Zeitraum des MA zu definieren. ZLEMA ähnelt einer EMA, da sie den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht, aber Versuche, die Verzögerung durch Subtrahieren von Daten vor (n-1) 2 Perioden (Standard) zu entfernen, um den kumulativen Effekt zu minimieren. VWMA und VWAP berechnen den volumengewichteten gleitenden Durchschnittspreis. VMA berechnet einen variablen Längengleitwert auf der Grundlage des absoluten Wertes von w. Höhere (niedrigere) Werte von w werden dazu führen, dass VMA schneller reagiert (langsamer). Ein Objekt der gleichen Klasse wie x oder Preis oder ein Vektor (wenn try. xts fehlschlägt) mit den Spalten: SMA Einfacher gleitender Durchschnitt. EMA Exponentieller gleitender Durchschnitt WMA Gewichteter gleitender Durchschnitt. DEMA Doppel-exponentieller gleitender Durchschnitt EVWMA Elastischer, volumengewichteter gleitender Durchschnitt. ZLEMA Zero lag exponentieller gleitender Durchschnitt. VWMA Volumengewogener gleitender Durchschnitt (wie VWAP). VWAP Volumengewogener Durchschnittspreis (wie VWMA). VWA Variable Länge gleitenden Durchschnitt. Für EMA. WilderFALSE (die Voreinstellung) verwendet ein exponentielles Glättungsverhältnis von 2 (n1). Während wilderTRUE Welles Wilders exponentielles Glättungsverhältnis von 1n verwendet. Da WMA einen Gewichtsvektor der Länge gleich der Länge von x oder der Länge n annehmen kann. Es kann als regelmäßiger gewichteter gleitender Durchschnitt (im Fall wts1: n) oder als gleitender Durchschnitt, gewichtet nach Volumen, einem anderen Indikator usw. verwendet werden. Da DEMA die Anpassung erlaubt v. Ist es technisch Tim Tillsons generalisierte DEMA (GD). Wenn v1 (die Voreinstellung), ist das Ergebnis der Standard DEMA. Wenn v0. Das Ergebnis ist eine regelmäßige EMA. Alle anderen Werte von v geben das GD-Ergebnis zurück. Mit dieser Funktion können Sie die Tillsons T3-Anzeige (siehe Beispiel unten) berechnen. Danke an John Gavin für die Verallgemeinerung. Für EVWMA. Wenn Volumen eine Serie ist, sollte n gewählt werden, so dass die Summe des Volumens für n Perioden die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien für die Wertpapiere annimmt. Wenn das Volumen konstant ist, sollte es die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien für die gemittelte Sicherheit darstellen. Einige Indikatoren (z. B. EMA, DEMA, EVWMA, etc.) werden unter Verwendung der Indikatoren eigene vorherige Werte berechnet und sind daher kurzfristig instabil. Da der Indikator mehr Daten erhält, wird seine Leistung stabiler. Siehe Beispiel unten. Referenzen Die folgende Seite (n) wurde verwendet, um diesen Indikator zu codieren: fmlabsreferenceExpMA. htm fmlabsreferenceWeightedMA. htm fmlabsreferenceDEMA. htm fmlabsreferenceT3.htm linnsofttourtechindevwma. htm fmlabsreferenceZeroLagExpMA. htm fmlabsreferenceVIDYA. htm Siehe wilderSum. Die bei der Berechnung eines Welles Wilder Typ MA verwendet wird. Dokumentation aus dem Paket TTR. Version 0.21-1. Lizenz: GPL-3Moving Mittelwerte Berechnen Sie verschiedene gleitende Durchschnitte (MA) einer Serie. X Preis, Volumen, etc. Serie, die für xts oder Matrix coercible ist. N Anzahl der Perioden zum Durchschnitt über. Wilder logisch wenn TRUE. Ein Welles Wilder Typ EMA wird berechnet siehe Noten. Verhältnis Ein Glättungsverhältnis. Verhältnis überschreitet wilder in EMA. Und bietet zusätzliche Glättung in VMA. V Der Volumenfaktor (eine Zahl in 0,1). Siehe Hinweise. Wts Vektor von Gewichten. Länge des wts-Vektors muss gleich der Länge von x sein. Oder n (die Voreinstellung). Preis Preisreihe, die für xts oder Matrix coercible ist. Volumen-Volume-Serie, die zu Xts oder Matrix, die entspricht Preisreihen oder eine Konstante ist. Siehe Hinweise. W Vektor von Gewichten (in 0,1) die gleiche Länge wie x. Offset Perzentil, bei dem die Mitte der Verteilung auftreten sollte. Sigma Standardabweichung der Verteilung. Alle anderen Passthrough-Parameter SMA berechnet das arithmetische Mittel der Serie über die bisherigen Beobachtungen. EMA berechnet ein exponentiell gewichtetes Mittel, was den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht. Siehe Warnung unten. WMA ähnelt einer EMA, aber mit linearer Gewichtung, wenn die Länge von wts gleich n ist. Wenn die Länge von wts gleich der Länge von x ist. Die WMA wird die Werte von wts als Gewichte verwenden. DEMA wird berechnet als: DEMA (1 v) EMA (x, n) - EMA (EMA (x, n), n) v (mit den entsprechenden Wilder - und Verhältnisargumenten). EVWMA verwendet das Volumen, um den Zeitraum des MA zu definieren. ZLEMA ähnelt einer EMA, da sie den jüngsten Beobachtungen mehr Gewicht verleiht, aber Versuche, die Verzögerung durch Subtrahieren von Daten vor (n-1) 2 Perioden (Standard) zu entfernen, um den kumulativen Effekt zu minimieren. VWMA und VWAP berechnen den volumengewichteten gleitenden Durchschnittspreis. VMA berechnet einen variablen Längengleitwert auf der Grundlage des absoluten Wertes von w. Höhere (niedrigere) Werte von w werden dazu führen, dass VMA schneller reagiert (langsamer). HMA ein WMA der Unterschied von zwei anderen WMAs, so dass es sehr reponsive. ALMA inspiriert von Gaußschen Filtern. Neigt dazu, weniger Gewicht auf die jüngsten Beobachtungen zu setzen, wodurch die Tendenz zum Überschwingen reduziert wird. Ein Objekt der gleichen Klasse wie x oder Preis oder ein Vektor (wenn try. xts fehlschlägt) mit den Spalten: SMA Einfacher gleitender Durchschnitt. EMA Exponentieller gleitender Durchschnitt WMA Gewichteter gleitender Durchschnitt. DEMA Doppel-exponentieller gleitender Durchschnitt EVWMA Elastischer, volumengewichteter gleitender Durchschnitt. ZLEMA Zero lag exponentieller gleitender Durchschnitt. VWMA Volumengewogener gleitender Durchschnitt (wie VWAP). VWAP Volumengewogener Durchschnittspreis (wie VWMA). VWA Variable Länge gleitenden Durchschnitt. HMA Hull gleitender Durchschnitt. ALMA Arnaud Legoux gleitender Durchschnitt. Für EMA. WilderFALSE (die Voreinstellung) verwendet ein exponentielles Glättungsverhältnis von 2 (n1). Während wilderTRUE Welles Wilders exponentielles Glättungsverhältnis von 1n verwendet. Da WMA einen Gewichtsvektor der Länge gleich der Länge von x oder der Länge n annehmen kann. Es kann als regelmäßiger gewichteter gleitender Durchschnitt (im Fall wts1: n) oder als gleitender Durchschnitt, gewichtet nach Volumen, einem anderen Indikator usw. verwendet werden. Da DEMA die Anpassung erlaubt v. Ist es technisch Tim Tillsons generalisierte DEMA (GD). Wenn v1 (die Voreinstellung), ist das Ergebnis der Standard DEMA. Wenn v0. Das Ergebnis ist eine regelmäßige EMA. Alle anderen Werte von v geben das GD-Ergebnis zurück. Mit dieser Funktion können Sie die Tillsons T3-Anzeige (siehe Beispiel unten) berechnen. Danke an John Gavin für die Verallgemeinerung. Für EVWMA. Wenn Volumen eine Serie ist, sollte n gewählt werden, so dass die Summe des Volumens für n Perioden die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien für die Wertpapiere annimmt. Wenn das Volumen konstant ist, sollte es die Gesamtzahl der ausstehenden Aktien für die gemittelte Sicherheit repräsentieren. Einige Indikatoren (z. B. EMA, DEMA, EVWMA, etc.) werden unter Verwendung der Indikatoren eigene vorherige Werte berechnet und sind daher kurzfristig instabil. Da der Indikator mehr Daten erhält, wird seine Leistung stabiler. Siehe Beispiel unten. Referenzen Siehe wilderSum. Die bei der Berechnung eines Welles Wilder Typ MA verwendet wird. Bibliothek (TTR) - Daten (ttrc) ema.20 lt - EMA (ttrc, quotClosequot, 20) sma.20 lt - SMA (ttrc, quotClosequot, 20) dema.20 lt - DEMA (ttrc, quotClosequot, 20) evwma.20 Lt - EVWMA (ttrc, quotClosequot, ttrc, quotVolumequot, 20) zlema.20 lt - ZLEMA (ttrc, quotClosequot, 20) alma lt - ALMA (ttrc, quotClosequot) hma lt - HMA (ttrc, quotClosequot) Beispiel für Tim Tillson39s T3 Indikator T3 lt-Funktion (x, n10, v1) DEMA (DEMA (DEMA (x, n, v), n, v), n, v) t3 lt - T3 (ttrc, quotClosequot) Beispiel für kurzfristige Instabilität von EMA (xA: 100,10), 1) Schwanz (EMA (x70: 100,10), 1) Schwanz (EMA (x50: 100,10 ), 1) Schwanz (EMA (x1: 100,10), 1) Schwanz (EMA (x10: 100,10), 1) Schwanz (EMA (x 1: 100,10), 1) Dokumentation aus Paket TTR. Version 0.23-1. Lizenz: GPL-2 Community Beispiele Sieht aus, es gibt noch keine Beispiele.