비율 이동 평균법 pdf

이동 평균 - MA. 이동 평균 이동 평균 - MA. SMA 예를 들어, 15 일 동안 다음 종가가되는 보안을 고려하십시오. 주 1 5 일 20, 22, 24, 25, 23. 주 2 5 일 26, 28 , 26, 29, 27 주 3 5 일 28 일, 30 일, 27 일, 29 일, 28 일. 첫 10 일 동안 10 일간의 종가는 첫 10 일 동안의 종가를 평균화합니다. 다음 데이터 포인트는 가장 빠름 가격은 11 일에 가격을 추가하고 평균을 취하는 등 아래에 나와있다. 이전에 언급했듯이, MA는 과거 가격에 기반하기 때문에 현재 가격 행동을 지연시킨다. MA에 대한 기간이 길수록 지연이 커진다. 200 일의 MA는 지난 200 일 동안의 가격을 포함하고 있기 때문에 20 일의 MA보다 지연 정도가 훨씬 큽니다. 사용할 MA의 길이는 단기 거래에 사용되는 MA가 짧은 거래 목표에 따라 다릅니다 장기 투자자들에게 더 적합한 장기 투자 계획 (MA) 장기 투자자들에게는 200 일의 MA가 널리 퍼져 있으며, 중요한 거래 신호로 간주됩니다. MA는 또한 중요한 거래 신호를 그들 자신에게 전가합니다. 또는 두 개의 평균이 교차 할 때 상승하는 MA는 증권이 상승 추세에있는 반면, 하락하는 MA는 하락 추세에 있음을 나타냅니다. 마찬가지로 상승 모멘텀은 단기 MA가 장기 MA보다 높을 때 발생하는 낙관적 크로스 오버로 확인 됨 단기 MA가 장기 MA보다 낮을 때 발생하는 곰 같은 크로스 오버로 하강 모멘텀이 확인됩니다 .6 2 이동 평균. 1920 년대에 시작된 고전적인 시계열 분해 방법은 1950 년대까지 널리 사용되었습니다. 이후의 시계열 방법의 기초를 형성하기 때문에 작동 원리를 이해하는 것이 중요합니다. 고전적 분해의 첫 번째 단계는 이동 평균을 사용하여 추세주기를 추정하므로 이동 평균을 논의함으로써 시작합니다. 이동 평균 평활화. 차수 m의 이동 평균은 hat frac sum ky로 쓸 수 있습니다. 여기서 m 2k 1 즉, 추정치 시간 t에서의 추세 - 주기의 e는 시간 t에서의 k주기 내의 시계열 값을 평균함으로써 얻어진다. 또한 시간적으로 가까운 관측 값은 근접 할 가능성이 높으며, 평균은 데이터에서 임의성의 일부를 제거한다. 매끄러운 트렌드 사이클 구성 요소를 남기다 m - MA는 m 단위의 이동 평균을 의미합니다. 예를 들어 1989 년부터 2008 년까지 온수 판매량이있는 사우스 오스트레일리아 주거 고객에게 판매 된 전기량을 보여주는 그림 6 6을 고려하십시오 제외 된 데이터는 표 6에 나와 있습니다. 그림 6 1. 6 그림 6 남 호주의 온수를 제외한 주거용 전기 판매량 1989-2008.ma elecsales, order 5.이 표의 두 번째 열에는 5 차 이동 평균이 표시됩니다 , 트렌드 사이클의 추정치를 제공합니다. 이 열의 첫 번째 값은 1989-1993 년의 처음 다섯 번의 관측 값의 평균값이며, 5-MA 열의 두 번째 값은 1990-1994 값의 평균값입니다. 5-MA 란 평균입니다 해당 연도를 중심으로 한 5 년 기간의 관찰 결과 처음 2 년 또는 마지막 2 년 동안 가치가 없다. 왜냐하면 양쪽에 두 가지 관찰이 없기 때문이다. 위의 공식에서 칼럼 5-MA는 모자 with k 2 추세 - 순환 추정치가 어떻게 보이는지 알아보기 위해 그림 6의 원래 데이터와 함께 그래프를 그립니다. 그림 6 7 주거용 전력 판매는 5-MA 추세선 예측과 함께 검은 색으로 나타납니다. red. plot elecsales , 주거용 전기 판매, 일라 브 GWh xlab 연중 무휴, 5 col 빨간색. 통행량이 원래 데이터보다 더 부드럽고 모든 사소한 변동없이 시계열의 주요 이동을 포착하는 방법을 알려줍니다. 이동 평균법은 t의 추정을 허용한다. 여기서 t는 시리즈의 끝 부분에 가깝다. 따라서 적색 선은 그래프의 양쪽 끝으로 확장되지 않는다. 나중에 우리는 추세 - 순환 추정의보다 정교한 방법을 사용하여 e 이동 평균의 순서는 트렌드 사이클 추정의 매끄러움을 결정합니다. 일반적으로 커다란 순서는 더 매끄러운 곡선을 의미합니다. 다음 그래프는 주거용 전기 판매 데이터의 이동 평균의 순서 변경 효과를 보여줍니다. 그림 6 8 다른 이동 평균은 주거용 전기 판매 데이터에 적용됩니다. 이들과 같은 간단한 이동 평균은 대개 3, 5, 7 등의 이상한 순서입니다. 이것은 이동 평균 m 2k 1에서 대칭이므로 k 이전 관측, K 관측 및 평균 관측 중간 관찰 그러나 m이 짝수이면 더 이상 대칭이되지 않습니다. 이동 평균의 평균 이동 평균 이동 평균에 이동 평균을 적용 할 수 있습니다. 예를 들어 4 차 이동 평균을 취한 다음 2 차 이동 평균을 결과에 적용 할 수 있습니다. 표 6 2에서 처음 몇 가지 경우에 대해 수행되었습니다 오스트레일리아 분기 맥주 생산 데이터의 rs. beer2 - 윈도우 ausbeer, 시작 1992 ma4 - ma 맥주 2, 주문 4 센터 거짓 ma2x4 - ma 맥주 2, 주문 4 센터 TRUE. 표기법 2 times4 - MA 마지막 칼럼의 4-MA 2-MA가옵니다. 마지막 열의 값은 이전 열의 값 중 2 차 이동 평균을 취하여 구합니다. 예를 들어, 4-MA 열의 처음 두 값은 451 2 443 410 420 532 4입니다 및 448 8 410 420 532 433 4 2 x 4 - MA 열의 첫 번째 값은이 두 평균입니다. 450 0 451 2 448 8 2 2-MA가 4와 같이 짝수 차수의 이동 평균을 따르는 경우, 순서 4의 중앙 이동 평균 이것은 결과가 이제 대칭이기 때문에입니다. 이 경우를보기 위해 다음과 같이 2 배 4 - MA를 쓸 수 있습니다. 큰 시작 프레임 큰 프레임 마지막 프레임 큰 프레임 마지막 프레임 이제 관측치의 가중 평균이지만 대칭입니다. 이동 평균의 다른 조합도 가능합니다 e 예를 들어, 3 배 3 - MA가 자주 사용되며 3 차 이동 평균과 3 차 이동 평균으로 구성됩니다. 일반적으로 짝수 차수 MA에는 짝수 차수 MA가 있어야 대칭이됩니다. 마찬가지로, 이상한 순서 MA가 뒤따라야합니다. 계절별 데이터로 추세주기를 추정하십시오. 중심 이동 평균의 가장 일반적인 사용은 계절 데이터로 인한 추세주기를 추정하는 것입니다. 2 시간 4 - MA hat frac y frac14y frac14y frac14y frac18y 분기 별 데이터에 적용 할 때 각 분기에 첫 번째 및 마지막 기간이 같은 연도에 적용될 때와 동일한 가중치가 부여됩니다 따라서 계절 변동은 평균화되고 모자 t의 결과 값은 계절 변화가 거의 없거나 전혀 없음 2 배 8 - MA 또는 2 배 12 - MA를 사용하여 유사한 효과를 얻을 수 있습니다. 일반적으로 2 배 m - MA는 모든 관측치와 함께 m 1의 가중 이동 평균과 같습니다. 무게 1 m을 취하는 첫 번째와 마지막 항을 제외하고는 1 2m이므로 계절적주기가 짝수이고 순서 m 인 경우 추세주기를 추정하기 위해 2 배 m - MA를 사용합니다. 계절적주기가 이상하고 순서 m 인 경우 am - MA를 사용하여 추세 순환을 추정 특히 2 시간 12 - MA를 사용하여 월별 데이터의 추세주기를 추정하고 7-MA를 사용하여 일별 데이터의 추세주기를 추정 할 수 있습니다. MA의 주문은 일반적으로 데이터의 계절적 요인으로 인해 추세 사이클 추정치가 오염 될 수 있습니다. 예 6 2 전기 장비 제조. 그림 6 9는 전기 장비 주문 지수에 적용된 2 배 12 - MA를 보여줍니다. 계절성이없는 것은 이동 평균보다 훨씬 정교한 방법을 사용하여 추정 된 그림 6 2와 같은 추세주기와 거의 동일합니다. 24, 36 등을 제외한 이동 평균의 순서에 대한 다른 선택은 약간의 계절 변동을 보여주는 부드러운 선 이온 6에 적용된 2x12-MA 2x12-MA 전기 장비 주문 index. plot elecequip, ylab에 적용 새로운 주문 색인 col 회색, 주요 전기 장비 제조 유로 지역 라인 ma elecequip, 주문 12 col red. 이동 평균의 이동 평균 평균 결과 가중 이동 평균 예를 들어, 위에서 설명한 2x4-MA는 frac, frac, frac, frac, frac으로 주어진 가중치가있는 5-MA의 가중치와 같습니다. 일반적으로 가중치가 적용된 m-MA는 다음과 같이 쓸 수 있습니다. y, 여기서 k m-1 2이고 가중치는 a, dots, ak로 주어집니다. 가중치는 모두 1로 합쳐져서 대칭이되도록하는 것이 중요합니다. 간단한 m - MA는 특별한 경우입니다. 가중치 이동 평균의 가장 큰 이점은 추세주기에 대한보다 부드러운 추정치를 산출한다는 것입니다. 관측치가 전체 가중치로 들어가고 떠나는 관측치 대신 천천히 가중치가 증가한 다음 천천히 감소하여 부드럽게 나타납니다 곡선 일부 특정 세트 이런 것들 중 일부는 표 6에 나와 있습니다. 3. 몇 달 전에 모멘텀 에코에 관한 게시물을 보시려면 여기를 클릭하십시오. 다른 테스트를 선호하는 종이를 선호한다면 다른 상대적인 힘이나 기세를 가로 질렀습니다. 요인 박승찬 (Seung-Chan Park) 논문에서 이동 평균 비율과 모멘텀은 단기간과 장기간의 이동 평균 가격의 비율로 증권을 강세로 평가한다. 이것은 다른 대부분의 학업 다른 대부분의 연구는 유가 증권 순위를 매기는 간단한 포인트 - 투 - 포인트 가격 수익률을 사용합니다. 기술자는 가격 이동을 원활하게하기 위해 수년간 이동 평균을 사용했습니다. 이동 평균의 교차점을 신호로 사용하는 사람들이 대부분 있습니다. Park은 그의 신호에 대해 다른 방법을 사용합니다. 단순 십자가를 보는 대신, 이동 평균과 다른 A 주식의 비율을 200 일 이동 평균보다 훨씬 위의 50 일 이동 평균과 비교하여 200 일 이동 평균에 매우 근접한 50 일 이동 평균을 가진 높은 저 순위 증권은 팩의 중간에 집중 될 것입니다. 종이 파크는 장기 이동 평균으로서 200 일 이동 평균의 일부입니다 그는 1 일에서 50 일까지의 다양한 단기 평균을 테스트합니다. 모든 일이 놀랄만 한 일이 아니어야합니다. 사실 단순한 가격 수익 기반의 요인보다 더 잘 작동하는 경향이 있습니다. 큰 놀라움으로 다가 왔던 것은 아닙니다. 그러나 우리가 두 가지 이동 평균을 사용하는 몇 년 동안 비슷한 요소를 추적했기 때문에 항상 놀랐습니다. 시간이 지남에 따라 다른 계산 방법과 비교할 때 그 요인이 얼마나 효과적인지 항상 놀랐습니다. 우리가 추적 해 온 요인은 65 일 이동 평균과 150 일 이동 평균의 평균 비율 Park이 테스트 한 것과 정확히 같지는 않지만 비슷한 정도로 필자는이 요소에 대한 데이터를 가져 와서 표준 6- 및 12- 월 가격 반환 요인이 테스트에서는 순위의 상위 십분 위는 사용됩니다. 매월 형성되는 포트폴리오는 매월 재조정됩니다. 모든 것이 우리의 데이터베이스에서 실행됩니다. 이 데이터베이스는 S와 매우 유사합니다. 예를 들어, 간단한 모멘텀 순위를 매일 확인하면 주가 시끄럽습니다. 매일 12 개월의 운동량을 사용하는 대신 21 일간의 운동량을 사용하면 매일 매일, 그리고 잠재적으로 재조정을 확인할 수 있습니다. 252 일 운동량의 일 이동 평균 이것은 21 일 이동 평균에 대한 오늘날의 21 일 이동 평균의 비율과 동등합니다 (BTW). 운동량 평균을 사용하면 다음과 같은 변화에 더 많은 반응을 얻을 수 있습니다. 당신이 우주를 1 개월 또는 1 분기에 한 번 점검한다면 당신이하는 것보다 운동량이 더 큽니다 확실히 우주에 ETF 그룹을 ​​사용하기 때문에 소규모 우주가 있다면 MA 기법을 사용하는 것이 훨씬 더 관리하기 쉽습니다. 나는 그것을 감안할 때 당신은 900 주식의 우주에서 일하고 기금 형식으로 보유를 공개, 그것은 당신에게 적용되지 않을 수 있습니다, 하지만 당신이 그것을 재미있는 찾을 수있을 거라 생각 했어. 이것은 또한 오늘날의 21 일 비율로 BTW, 동일합니다 이동 평균을 21 일 이동 평균에서 252 일 이전 편집에서 얻습니다. 존 루이스 (John Lewis)는 말합니다. 우리는 또한 운동량 계산 또는 점수의 이동 평균을 취하는 요소를 추적합니다. MA를 사용하여 소음을 부드럽게하는 오래된 기술자의 트릭은 상대적 리 밸런싱 빈도는 종종 어떤 모델을 사용할 수 있는지 결정합니다. 우리는 1/4 분기에만 리 밸런싱을 할 수있는 전략을 실행하며, 우리가 본 전략과는 다른 모델을 사용해야합니다 매일 또는 매주 두 가지 방법 모두 적절한 요소를 사용하면 효과가 있으며 재조정 빈도를 늘리면 자동으로 수익이 증가한다는 것을 알게됩니다. 때로는 수익에서 벗어나는 경우가 있습니다. 요인에 따라 달라지며 어떻게 구현해야합니까? 필자가 테스트 한 우주와 매개 변수를 통해 매월 리얄을 잠재적으로 평균 일일 리바운드를 허용하는 이동 평균 기술로 전환 할 때 보답으로 통계적으로 유의미한 개선이라고 부르는 것을 언급하지 않았습니다. 대부분의 경우, 백 테스팅 데이터에서 동등한 수익을 불러오고 있습니다. 특히 거래 라운드 트립의 평균 횟수는 일일 변동 가능성이있는 경우에만 약간 높습니다 (즉, 일부 채권이 있지만 몇 가지가 있습니다.). 개인적으로 매일의 변화 가능성에 대해 좋아한다면, 내가 충돌하고 화상을 입는 가상의 문제 중 하나 인 MA 기법이 더 빨리 종료되고 다른 보안 시스템으로 대체 될 것입니다. 분명히 백텍 테스트를 진행하는 동안 결과에서 중요한 차이가 있지만, 내 정신에 좋은 연고를 제공합니다. 나는 어딘가에서 해변에서 내 프로그램을 중단하고 실행할 때, 나는 오직 h 월별로 확인하는 것이 좋습니다. 나중에 나중에 컴퓨터를 매일 사용하는 동안 내 스캔을 실행할 수도 있습니다. 폴 몽고메리는 말합니다. 이 게시물에이 결과를 게시하지는 않겠지 만, 이동 평균 계수는 지속적으로 우리가 추적하는 요소의 상단 근처에 있으며 그것이 생성하는 수익에 대해 매우 합리적인 회전율을 가지고 있습니다. 훌륭한 게시물이 존에 대한 더 많은 것을보고 싶습니다. 흥미로운 게시물 실제로 내가 이것에 대한 많은 논문을 읽고 있었고 내가 이해할 수없는 한 가지는 AQR과 같은 펀드가 모멘텀 투자의 또 다른 형태를 제안하는 것입니다. 그 이론적 인 수익률은 약 13 년이지만 실제 펀드는 여전히 마이너스입니다. 이 아이디어는 테스트 된 금액에 가까운 결과를 산출 할 것입니다.