Przeprowadzenie średniej symulacji

Strategie handlowe stosowane powszechnie przez przedsiębiorców, którzy lubią zastosować analizę techniczną dotyczącą zbierania zapasów, często używają średnich ruchów jako sygnału kupna lub sprzedaży. W poniższym przykładzie zbadałam wiele różnych średnich kroczących strategii indeksu przemysłowego Dow Jones w okresie od 1930 do 2008 r. Opis strategii: Kup, kiedy średnia ruchoma w ciągu dnia wykracza poza średnią ruchomą w ciągu dnia i zamknij pozycję gdy wystąpi przeciwieństwo. Strategia z pewnością wygląda bardzo atrakcyjnie, gdy prezentuje się we właściwym magazynie we właściwym czasie, ale gdy stosujemy go mechanicznie przez długi czas, możemy zauważyć, że to wyraźnie nie działa. Wręcz przeciwnie, prowadzi do statystycznie znaczącej niekompetencji do prostego zakupu i trzymania. Strategia buy-and-hold vs. optymalizacja z x450 dni i y1875 dni nadal przewyższa prosty buy-and hold. Powodem słabości jest fakt, że zapasy firmy SampP generowały znaczny zwrot w ciągu ostatnich 80 lat. Kiedy przerywamy te zwroty w pozornie losowym wzorzec (na przykład podczas stosowania średniej ruchomej strategii), wyraźnie prowadzi to do niższej wydajności. Ponownie szczegółowe informacje na temat optymalnej strategii (która jest jeszcze gorsza niż buy-and-hold): x: 450 days y: 1875 days outperformancepa: -0.81151 outperformancepleveraged: 3.9124 strategyperformancepa: 4.7239 strategyperformancepaleveraged: 9.4479 buyholdperformancepa: 5.5354 strategyperformance: 372.65 strategyperformanceleveraged : 745.29 buyholdperformance: 436.66 strategia reklamowa: 46.581 strategynumberoftrades: 8 buyholdnumberoftrades: 1 strategylongdays: 21824 buyholdlongdays: 28793 strategylongdayspct: 75.796 buyholdlongdayspct: 100 strategyavgtradeduration: 2728 strategowinningtrades: 4 strategywinningtradespct: 50 strategymaxdrawdown: -18.169 strategymaxwin: 208.52 worsttradestart: 16946 najgorsze przetłumaczcie: 17639 najgorsze liczba: 5 besttradestart: 19335 besttradeend: 26545 besttradenumber: 7 periodspa: 365: Najlepsze rabaty Forex, zarabiaj dodatkowe dodatkowe pieniądze podczas handlu. Współpracuje ze wszystkimi rodzajami steeiagtr lub systemów. Jeśli uważasz, że możesz zarabiać tylko z pieniędzy z zysków na swoim koncie, dobrze, że się mylisz. Z rabatami forex zarabiasz pieniądze, czy wygrasz handel, czy stracisz handel. W ten sposób dajesz 2 strumieni dochodu, jeden z zysków na swoim koncie i jeden ze swoich rabatów. Brzmi nierealne Sprawdź to - gt freeforexrebates. info I039m nie wiem Zgadzam się z tym przebiegałem test z testem SPX i prostym 200-dniowym MA (kupuj w najbliższym zamknięciu następnego dnia, jeśli indeks przecina powyżej MA, sprzedaj jeśli przecina poniżej ). Zacząłem w 1942 roku, ponieważ jest to najwcześniejsza data, jaką miałem i używałem indeksu SampP 500 Tot Return, ale uzyskałem podobne wyniki przy użyciu indeksu nieskorygowanego. KUP Akumulator: 11.05 Max. Runda: -55.20 Indeks wrzody: 11.78 200-DAY SAMOCHÓD: 12.19 Max. Spadek cen: -21.07 Indeks wrzody: 6.09 Zatem to z pewnością wydaje się, że użycie MA jest dobrą strategią. Jeśli nic innego nie obniży maks. Rozbieżności. Między średnimi: jakie są ich jednymi z najbardziej popularnych wskaźników technicznych, średnie kroczące są używane do pomiaru kierunku bieżącej tendencji. Każdy typ średniej ruchomej (powszechnie napisany w tym samouczku jako MA) jest wynikiem matematycznym, który jest obliczany przez uśrednienie wielu poprzednich punktów danych. Po ustaleniu średniej wynikającej z wykresu jest następnie wykreślana na wykresie, aby umożliwić przedsiębiorcom przeglądanie wygładzonych danych, a nie koncentrowanie się na codziennych wahaniach cen, które są nieodłączne dla wszystkich rynków finansowych. Najprostszą formą średniej ruchomej, znanej jako zwykła średnia ruchoma (SMA), oblicza się biorąc średnią arytmetyczną danego zestawu wartości. Na przykład, aby obliczyć podstawową 10-dniową średnią ruchową, należy dodać do ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni, a następnie podzielić wynik o 10. Na rysunku 1 suma cen za ostatnie 10 dni (110) wynosi podzielony przez liczbę dni (10), aby osiągnąć średnią z 10 dni. Jeśli zamiast tego przedsiębiorca chciałby wyznaczyć średnią na 50 dni, to taki sam kalkulator zostanie dokonany, ale obejmowałby ceny w ciągu ostatnich 50 dni. Powstała średnia poniżej (11) uwzględnia przeszłe 10 punktów danych, aby dać handlowcom pojęcie, w jaki sposób dany składnik aktywów jest wyceniony w stosunku do ostatnich 10 dni. Być może zastanawiasz się, dlaczego techniczni handlowcy nazywają to narzędzie średnią ruchomą, a nie zwykłą średnią. Odpowiedź jest taka, że ​​w miarę pojawiania się nowych wartości najstarsze punkty danych muszą zostać usunięte z zestawu, a nowe punkty muszą zostać zastąpione. Tak więc zestaw danych nieustannie przenosi się do nowych danych, gdy tylko będzie dostępny. Ta metoda obliczeń zapewnia, że ​​tylko rozliczane są bieżące informacje. Na rysunku 2, po dodaniu nowej wartości 5 do zestawu, czerwone pole (reprezentujące ostatnie 10 punktów danych) przesuwa się w prawo, a ostatnia wartość 15 zostaje pomniejszona z obliczenia. Ponieważ względnie mała wartość 5 zastępuje dużą wartość 15, można oczekiwać, że średnia z danych zmniejszy się, co robi, w tym przypadku od 11 do 10. Co robi średnie ruchome Jak wartości MA zostały obliczone, są one wykreślane na wykresie, a następnie połączone w celu utworzenia średniej ruchomej linii. Te zakrzywione linie są wspólne na wykresach technicznych podmiotów gospodarczych, ale jak one są stosowane mogą się znacznie różnić (więcej o tym później). Jak widać na rysunku 3, można dodać więcej niż jedną średnią ruchu do dowolnego wykresu, dostosowując liczbę okresów używanych do obliczania. Te zakrzywione linie wydają się najpierw rozpraszać lub mylić, ale przyzwyczaili się do nich, gdy czas się trwa. Czerwona linia jest po prostu średnią ceną w ciągu ostatnich 50 dni, a niebieska linia jest średnią ceną w ciągu ostatnich 100 dni. Teraz, gdy zrozumiesz średnią ruchomej i jak wygląda, dobrze wprowadź inny typ średniej ruchomej i sprawdź, jak różni się od wspomnianej wcześniej prostej średniej ruchomej. Prosta średnia ruchoma jest bardzo popularna wśród przedsiębiorców, ale podobnie jak wszystkie wskaźniki techniczne, ma swoje krytyki. Wiele osób twierdzi, że użyteczność SMA jest ograniczona, ponieważ każdy punkt serii danych jest ważony tak samo, niezależnie od miejsca, w którym występuje w sekwencji. Krytycy argumentują, że najnowsze dane są bardziej znaczące niż starsze dane i powinny mieć większy wpływ na końcowy wynik. W odpowiedzi na tę krytykę przedsiębiorcy zaczęli przywiązywać większą wagę do ostatnich danych, co doprowadziło do powstania różnego rodzaju nowych średników, z których najbardziej popularna jest wykładnicza średnia ruchoma (EMA). (Aby uzyskać więcej informacji na ten temat, zobacz Podstawy średnich ruchów ważonych i Jaka jest różnica między SMA i EMA) Średnia przemieszczająca się wykładnicza Średnia średnica ruchoma jest rodzajem średniej ruchomej, która przynosi większą wagę do ostatnich cen w celu zwiększenia jej wrażliwości do nowych informacji. Uczenie skomplikowanego równania w obliczaniu EMA może być niepotrzebne dla wielu przedsiębiorców, ponieważ prawie wszystkie pakiety wykresów wykonują obliczenia dla Ciebie. Jednak dla ciebie matematyki są tutaj równania EMA: przy użyciu formuły do ​​obliczania pierwszego punktu EMA można zauważyć, że nie ma wartości dostępnej do wykorzystania w poprzedniej EMA. Ten mały problem można rozwiązać, uruchamiając obliczenie przy użyciu prostej średniej ruchomej i kontynuując od powyższej formuły stamtąd. Przygotowaliśmy przykładowy arkusz kalkulacyjny zawierający rzeczywiste przykłady obliczania zarówno prostej średniej ruchomej, jak i wykładniczej średniej ruchomej. Różnica między EMA i SMA Teraz, gdy masz lepsze zrozumienie, jak obliczany jest SMA i EMA, spójrz, jak te średnie różnią się. Patrząc na obliczenie EMA, zauważysz, że większy nacisk położono na ostatnie punkty danych, co czyni go typem średniej ważonej. Na rysunku 5 liczba okresów czasu używanych w każdej średniej jest identyczna (15), ale EMA reaguje szybciej na zmiany cen. Zauważ, że EMA ma wyższą wartość, gdy cena wzrasta i spada szybciej niż SMA, gdy cena maleje. Ta reakcja jest głównym powodem, dla którego wielu przedsiębiorców wolą używać EMA w SMA. Co robi różniące się średnie Średnie ruchome są całkowicie dostosowywanym wskaźnikiem, co oznacza, że ​​użytkownik może swobodnie dobrać dowolną ramkę czasową, jaką chcą podczas tworzenia średniej. Najczęstsze okresy czasu użyte w ruchomej średniej to 15, 20, 30, 50, 100 i 200 dni. Im krótszy jest okres generowania średniej, tym bardziej wrażliwe będą zmiany cen. Im dłuższy jest czas, tym mniej wrażliwy lub bardziej wygładzony, średnia będzie. Nie ma odpowiedniej ramki czasowej, którą można użyć podczas konfigurowania średnich kroczących. Najlepszym sposobem na określenie, który z nich najlepiej Ci odpowiada, jest eksperymentowanie z wieloma różnymi okresami czasu, aż znajdziesz taki, który pasuje do twojej strategii. 28 lipca 2017 Yang Xu Key Research, badania nad alokacją zasobów taktycznych Wspomnienie analizy technicznej w hale szkół wyższych mogą powodować poważne obawy. Pogardę dla analizy technicznej wynika prawdopodobnie z przekonania, że ​​rynki mogą być słabe w formie nieefektywnych. Innym powodem, dla których naukowcy uważają, że trudna do przełknięcia analiza techniczna, jest sceptycyzm związany z wydobywaniem danych i badaniami metaanalizy. co sugeruje, że większość technicznych zasad handlu jest prosta. Co dziwniejsze, strategie pędu na przekrojach lub strategie, które sortują papiery wartościowe na względnej dynamice w określonym momencie, są szeroko publikowane w najlepszych czasopismach naukowych. Dlaczego moment jest uważany za ważny temat do dyskusji, podczas gdy inne dobrze znane zasady handlu technicznego, takie jak proste zasady trendów są uważane za herezję, jest nieco dziwne. Zdecydowaliśmy, że nadszedł czas, aby torturować prostą średnią ruchową regułę handlową i określić, czy jest to po prostu marnotrawstwo czasu czy coś, co należy wziąć pod uwagę w naszych programach inwestycyjnych. Konfiguracja naszego badania Inspiracja do tego badania wynikała z ciekawości, którą przeczytaliśmy w następującym artykule na temat parytetu ryzyka międzyczasowego: interwencja czasowa parytetu ryzyka jest strategią, która zrównowa między ryzykownym a środkiem pieniężnym w celu ukierunkowania na stałą poziom ryzyka w czasie. Kiedy stosuje się je do akcji i porównuje je z strategią kupna i sprzedaży, wiadomo, aby poprawić współczynnik Sharpe i ograniczyć wypłaty. Wykorzystano symulacje Monte Carlo w oparciu o szereg modeli szeregowych z rodziny GARCH w celu zbadania względnego znaczenia wielu efektów w wyjaśnianiu tych korzyści. Odkryliśmy, że klasteryzacja zmienności z ciągłym powracaniem i grubymi ogonami to dwa efekty z największą mocą wyjaśniającą. Wyniki są jeszcze silniejsze, jeśli istnieją negatywne relacje pomiędzy powrocie i zmiennością. Z drugiej strony, jeśli wskaźnik Sharpe'a pozostaje stały w czasie, jedyna korzyść wynikałaby z dywersyfikacji doraźnej dywersyfikacji, która jest niewielka i ma nieznaczny wkład. Korzystając z danych historycznych, symulowaliśmy również, jaka byłaby realizacja strategii w przypadku akcji, obligacji korporacyjnych, obligacji skarbowych i towarów. Okazało się, że korzyści z tej strategii są ważniejsze dla akcji i obligacji korporacyjnych o wysokiej rentowności, które wykazują najsilniejsze klasteryzację i ogonki tłuszczu. W przypadku obligacji skarbowych i obligacji o ratingu inwestycyjnym, które wykazują niewielkie skupienie się na zmienności, korzyści z tej strategii były mniej istotne. Wyniki z pracy są obiecujące, ale zawsze testujemy ponownie badania, ponieważ diabeł jest w szczegółach. W tej sytuacji dokument ten zainspirował również ramy do testowania reguły średniej ruchomej w kontekście symulacji. Strategia 1: Kup i przytrzymaj SampP500. Strategia 2: jeśli średnia ruchoma 20 dni przekracza 252-dniową średnią ruchową, ryzyko - w przeciwnym razie - ryzyko. Testowaliśmy strategie w czterech różnych środowiskach symulacji: 1. rozkład normalny 3. GARCH z hałasem T-studenta 4. dane historyczne bootstrapping Dane w symulacji: 01-01-1990 do 12-31-2017, dzienny waga-wartość całkowita rynku powrót i 3-miesięczny dolar amerykański LIBOR z Bloomberg. Dane w zakresie ładowania początkowego: od 01-01-1929 do 12-31-2017, nadwyżka dziennej wartości dodanej nadwyżki z francuskiej strony internetowej t-bill z francuskiej strony internetowej. Jak działa symulacja Używamy modeli stochastycznych do symulacji codziennego nadmiaru zwrotu SampP500. Modele te mają różne założenia dotyczące charakteru codziennych powrotów akcji (wyjaśnimy szczegóły poniżej dla każdego modelu). Poniższy artykuł zawiera więcej informacji na temat każdego modelu. Obserwowana empirycznie roczna zmienność dziennego zysku SampP500 w tym okresie wynosi 18,5. Roczne zwroty SampP500 przekraczające wolne od ryzyka w tym samym okresie to 7,5. Dla celów modelowania, symulujemy nadmiar SampP500 z normalnej dystrybucji N (7.5, 18.5), która jest naszym modelem symulacji bazowej. Wprowadzono również model GARCH i model hałasu GARCH T-studenta. Modele te mają na celu zbadanie empirycznej obserwacji, że miesięczne zapasy zwracają regularnie rozkład aren8217t. GARCH próbuje przechwytywać klasteryzację wahań i GARCH T przechwytuje efekty GARCH i efekt tłuszczu kończyn. Te dwa efekty lepiej odzwierciedlają empiryczne obserwacje dotyczące miesięcznych zwrotów z akcji. Symulowaliśmy 500 scenariuszy Monte-Carlo w każdym z modeli. Po symulacji przyjrzemy się też modelowi 8220empirical bootstrap8221, który rysuje dane z rzeczywistego rozkładu historycznych zysków z akcji. Wybraliśmy losowo 1200 dni kolejnych danych dziennych dla każdego cyklu symulacji (500 symulacji). Normalna dystrybucja W normalnie rozproszonym świecie średnie ruchome reguły są w przybliżeniu równe kupie i utrzymują 828 oczywistą krawędź. Poniższa tabela podkreśla pewne dane statystyczne, które nie są w pełni uchwycone: MA zanika w górę Wyniki są hipotetycznymi wynikami i nie są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. GARCH W świecie o zmienności klastrowej, przeciętne reguły ruchu nadal podważają inwestora taktycznego. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. Poniższy wykres podkreśla podobny wniosek z góry: MA zabija przewagę. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. GARCH z dystrybucją T Studenta Co z tłuszczem-ogony Nawet z ogonami tłuszczu, ruch średnio reguły don8217t dodać wartość, na marginesie. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. Nic dziwnego z histogramu. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. Bieżąca prezentacja danych na żywo W powyższych 3 symulacjach komputer generuje 8220fake8221 czas zwrotu, który ma charakterystykę, według której odzwierciedlamy rzeczywistość (normalna dystrybucja, ogony tłuszczu, klaster, objętość itp.). Oczywiście inne podejście symulacyjne wymaga symulacji od rzeczywistego rozkładu cen akcji. Korzystając z faktycznego rozkładu zysków, stwierdzamy, że średnie ruchome reguły znacznie lepsze niż kupno i przytrzymanie. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. Wyniki są hipotetycznymi wynikami i NIE są wskaźnikiem przyszłych wyników i NIE reprezentują zwrotów, które każdy inwestor rzeczywiście osiągnął. Indeksy są niezarządzane, nie odzwierciedlają zarządzania ani opłat handlowych, a nie można zainwestować bezpośrednio w indeks. Dodatkowe informacje dotyczące konstrukcji tych wyników dostępne są na życzenie. Dlaczego wyniki programu Bootstrap różnią się od wyników wzorcowych? Jednym z argumentów jest data mining. Jest to zawsze realna alternatywna hipoteza. Innym argumentem jest to, że symulowanie cen akcji z modelu opierającego się na pewnych parametrach nigdy nie może naprawdę uchwycić rozkładu rzeczywistych zwrotów z akcji. Wyniki z bootstrappingu sugerują, że średnie ruchome reguły handlowe stanowią obiecującą regułę handlu technicznego w świecie 8220real, 8221 pomimo faktu, że istnieją legiony badaczy, sugerujące, że analiza techniczna jest piętrowa. Uwaga: ta strona nie dostarcza żadnych informacji na temat naszych wartościowych inwestycji w ETF lub naszych inwestycji ETF. Proszę zapoznać się z tą witryną. Dołącz do tysięcy innych czytelników i zapisz się na nasz blog. Pamiętaj, że w przeszłości wyniki nie są wskaźnikiem przyszłych wyników. Proszę przeczytać nasze pełne zastrzeżenie. Opinie i opinie wyrażone w niniejszym dokumencie są poglądami autora i niekoniecznie odzwierciedlają poglądy architektury Alpha, jej oddziałów lub pracowników. Niniejszy materiał został dostarczony użytkownikowi wyłącznie w celach informacyjnych i edukacyjnych i nie stanowi oferty ani nakłania oferty ani porady ani zalecenia do zakupu jakichkolwiek papierów wartościowych lub innych instrumentów finansowych i nie może być interpretowany jako taki. Informacje o faktach przedstawione w niniejszym dokumencie zostały uzyskane lub pochodzą ze źródeł uznanych przez autora i Architekta Alpha za wiarygodne, ale niekoniecznie z uwzględnieniem całości i nie gwarantuje ich dokładności i nie jest uważane za reprezentację lub gwarancję , w sposób wyraźny lub domniemany, co do dokładności i kompletności informacji, ani też, aby załączone informacje stanowiły podstawę każdej decyzji inwestycyjnej. Żadna część tego materiału nie może być powielana w żadnej formie lub określonej w żadnej innej publikacji bez wyraźnej pisemnej zgody Alpha Architect. O autorze Pan Xu jest obecnie członkiem zarządu Alpha Architect, gdzie prowadzi grupę kapitałową i pomaga w badaniach ilościowych. Pan Xu ma unikalne umiejętności związane z dużą analizą danych. Ostatnie badania prowadzą do analizy różnych prawdziwych algorytmów handlowych, taktycznych modeli alokacji aktywów oraz długoterminowych modeli selekcji zabezpieczeń. Zanim przystąpił do Alpha Architect, Pan Xu był głównym analitykiem danych w firmie Capital One, gdzie był członkiem zespołu analizy danych Bazylea II. Pan Xu ukończył studia na Uniwersytecie w Drexel wraz z magistrem. w finansach, a także na uniwersytecie w International Business and Economics w Pekinie w Chinach, gdzie zdobył tytuł licencjata ekonomii. Symulacja ruchoma średnio-ruchoma (pierwsze zlecenie) Demonstracja jest tak ustawiona, że ​​ta sama losowa seria punktów jest używana bez względu na to, jak stałe i są zróżnicowane. Jednak po naciśnięciu przycisku quotrandomizequot zostanie wygenerowana i używana nowa seria losowa. Utrzymanie losowej identycznej identyczności pozwala użytkownikowi zobaczyć dokładnie efekty zmian serii ARMA w dwóch stałych. Stała jest ograniczona do (-1, 1), ponieważ rozbieżności wyników serii ARMA, gdy. Demonstracja jest tylko dla pierwszego rzędu. Dodatkowe warunki AR pozwoliłoby na generowanie bardziej złożonych serii, a dodatkowe warunki MA wzrosłyby wygładzając. Szczegółowy opis procesów ARMA można znaleźć na przykład w: G. Box, G. M. Jenkins i G. Reinsel, analizie serii czasowej: prognozowaniu i kontroli. 3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. POWIĄZANE LINKI