Ek het 'n lys van mense, registrasie tye, en tellings. In Stata wil ek 'n bewegende gemiddelde van telling gebaseer op 'n tyd venster rondom elke waarneming (nie 'n venster wat gebaseer is op sloerende / leidende aantal waarnemings) te bereken. Byvoorbeeld, in die veronderstelling / - 2 dae aan weerskante en wat nie die huidige waarneming, Im probeer om so iets te bereken: Ive het probeer om die datastel met tsset definieer en gebruik dan tssmooth. maar kon nie kry om dit te werk. Aangesien daar kan wees verskeie waarnemings vir 'n gegewe tydperk Ek is nie seker dit is selfs die regte benadering. Ook, in werklikheid die dag veranderlike is 'n TC tyd stempel. gevra 6 Desember 13 aan 16:04 tsset cant help hier, selfs as jy het jou keer gereeld gespasieer, as jy 'n paar herhaal waardes vir tyd, maar jou data nie so paneel data in Statas sin kwalifiseer. Maar die probleem moet toegee aan 'n lus oor moontlikhede. In die eerste plek kan neem jou voorbeeld letterlik met behulp heelgetal dae. Hier neem ons geen ontbrekende waardes. Die beginsel om voort te dra is gemiddeld van ander (som van al - hierdie waarde) / (aantal waardes - 1) In die praktyk, dont u wil lus oor alle moontlike datum-tye in millisekondes. So, probeer om 'n lus oor waarnemings van hierdie vorm. Let ltpseudocodegt elemente. Hierdie vraestel is ook betrokke: As missings is moontlik, een lyn het meer ingewikkeld te wees: wat beteken dat indien die huidige waarde ontbreek, ons aftrek 0 van die som en 0 van die telling van waarnemings. EDIT: Vir 2 dae in millisekondes, ontgin die ingeboude funksie en gebruik cofd (2).Documentation is die onvoorwaardelike gemiddelde van die proses, en x03C8 (L) is 'n rasionele, oneindige-graad lag operateur polinoom, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Let wel: Die konstante eienskap van 'n ARIMA model voorwerp ooreenstem met c. en nie die onvoorwaardelike gemiddelde 956. Deur Wolds ontbinding 1. Vergelyking 5-12 ooreenstem met 'n stilstaande stogastiese proses op voorwaarde dat die koëffisiënte x03C8 Ek is absoluut summable. Dit is die geval wanneer die AR polinoom, x03D5 (L). is stabiel. wat beteken dat al sy wortels lê buite die eenheidsirkel. Daarbenewens het die proses is kousale op voorwaarde dat die MA polinoom is omkeerbaar. wat beteken dat al sy wortels lê buite die eenheidsirkel. Ekonometrie Gereedskap dwing stabiliteit en inverteerbaarheid van ARMA prosesse. Wanneer jy 'n ARMA model spesifiseer met behulp van ARIMA. jy 'n fout as jy koëffisiënte wat nie ooreenstem met 'n stabiele AR polinoom of omkeerbare MA polinoom betree. Net so, skat lê stasionariteit en inverteerbaarheid beperkings tydens beraming. Verwysings 1 Wold, H. 'n studie in die ontleding van tydreekse. Uppsala, Swede: Almqvist amp Wiksell, 1938. Kies jou CountryIf die lag funksie gee terug 'n waarde na 'n karakter veranderlike wat nog nie 'n lengte toegeken, by verstek die veranderlike opgedra 'n lengte van 200. Die LAG funksies, lag1, LAG2 . LAG N terugkeer waardes van 'n tou. Lag1 kan ook geskryf word as lag. 'N vertraging N funksie slaan 'n waarde in 'n ry en 'n waarde wat voorheen in daardie tou gestoor terugkeer. Elke voorkoms van 'n vertraging N funksie in 'n program genereer sy eie tou van waardes. Die tou vir elke voorkoms van LAG N geïnisialiseer met N ontbrekende waardes, waar n die lengte van die tou (byvoorbeeld, is 'n LAG2 tou geïnisialiseer met twee ontbrekende waardes). Wanneer 'n voorkoms van LAG N voltrek word nie, is die waarde aan die bokant van sy tou verwyder en terugkom, het die oorblywende waardes opwaarts verskuif, en die nuwe waarde van die argument is geplaas aan die onderkant van die tou. Dus, is ontbrekende waardes terug vir die eerste N teregstellings van elke voorkoms van LAG N. waarna die gesloerde waardes van die argument begin om te verskyn. Let wel: Die stoor waardes aan die onderkant van die tou en die terugkeer waardes van die top van die tou kom slegs wanneer die funksie uitgevoer word. 'N voorkoms van die lag N funksie wat voorwaardelik uitgevoer sal slaan en terug te keer waardes net uit die waarnemings waarvoor die toestand tevrede is. As die argument van die lag N is 'n verskeidenheid naam, is 'n aparte tou stand gehou word vir elke veranderlike in die skikking. Wanneer die lag funksie word saamgestel, SAS ken geheue in 'n ry om die waardes van die veranderlike wat in die LAG funksie gelys hou. Byvoorbeeld, as die veranderlike in die funksie LAG100 (x) is numeriese met 'n lengte van 8 grepe, dan is die geheue wat benodig word is 8 keer 100, of 800 grepe. Daarom is die geheue limiet vir die lag funksie gebaseer op die geheue dat SAS ken, wat wissel met verskillende bedryfstelsels environments. Moving gemiddeldes gladde uit die geraas van die prys data strome ten koste van die lag (vertraging) In die ou dae kon jy spoed, ten koste van 'n verminderde smoothing In die ou dae kon jy net jou glad ten koste van die lag Dink hoeveel uur jy gemors probeer om jou gemiddeldes vinnig te kry en 'n gladde Onthou hoe irriterende dit te sien toenemende spoed veroorsaak verhoogde geraas Onthou hoe jy wou vir lae lag en 'n lae geraas Moeg van die werk uit te vind hoe om jou koek hê en dit eet Moenie moed opgee nie, nou het dinge verander, kan jy jou koek hê en jy kan dit eet Precision Lagless gemiddelde in vergelyking met ander gevorderde filter modelle van die basiese industrie standaard gemiddeldes (filters) die geweegde bewegende gemiddelde is vinniger as die eksponensiële, maar bied nie 'n goeie smoothing, in teenstelling die eksponensiële het 'n uitstekende glad nie, maar groot hoeveelhede van die vertraging (Lag). Moderne quothigh techquot filters hoewel verbetering op die ou basiese modelle, het inherente swakhede. Waarvan sommige waargeneem in die Jurik JMA filter en die ergste van hierdie swakhede is oorskiet. Jurik navorsing openlik erken dat hulle quotminimal overshootquot wat geneig is om dui een of ander vorm van voorspellende algoritme werk sy kode. Onthou dat filters is bedoel om in ag te neem wat nou en in die verlede gebeur het. Die voorspelling van wat volgende gaan gebeur is 'n onwettige funksie in die Precision Trading Systems tool kit, is die data stryk en net de-uitgestel. Of jy kan sê, tendense gevolg word juis in plaas van aan watter kant toe volgende gaan, soos in die geval met hierdie onwettige tipe filter algoritmes. Die Precision Lagless gemiddelde nie probeer om die volgende prys waarde voorspel. Die Hull gemiddelde is deur baie geëis so vinnig en glad as die JMA te wees deur Jurik navorsing, dit het 'n goeie spoed en lae lag. Die probleem met die formule gebruik word in die romp gemiddelde is dat sy baie simplisties en lei tot prys ondergang wat swak akkuraatheid veroorsaak bereken deur te veel het (x 2) op die mees onlangse data (Floor (Lengte / 2)) en dan trek die ou data, wat lei tot ernstige overschrijding kwessies wat in sommige gevalle is baie standaardafwykings weg van die werklike waardes Die Precision Lagless gemiddelde het ZERO oorskiet. Die diagram hieronder toon die geweldige spoed verskil oor 'n tydperk van 30 PLA en 30 tydperk Hull gemiddelde. Die PLA was vier mate voor die Hull gemiddelde op beide groot keerpunte aangedui op die 5 minuut grafiek van die FT-SE100 toekoms (wat 'n 14 verskil in Lag). As jy die gemiddeldes by hul draaipunte verhandel kort om te gaan op die sluitingsprys in hierdie voorbeeld is PLA sein op 3,977.5 en Hull was 'n kleinigheid later by 3937, net oor 40,5 punte of in monetêre terme 405 per kontrak. Die lang sein op PLA was by 3936 in vergelyking met Hulls 3,956.5, wat 'n kostebesparing van 205 per kontrak met die PLA sein gelyk. Is dit 'n voël. Is dit 'n vliegtuig. Geen sy die Precision Lagless Gemiddelde filters soos die VIDAYA gemiddeld Tuscar Chande, wat wisselvalligheid gebruik om hul lengtes verander het 'n ander soort formule wat hul lengte verander, maar hierdie proses is nie uitgevoer word met enige logika. Terwyl hulle baie goed soms kan werk, kan dit ook lei tot 'n filter wat beide lag EN overschrijding kan ly. Die tydreekse gemiddelde wat is inderdaad 'n baie vinnige gemiddelde, kan ook herdoop die quotovershooting averagequot hierdie onakkuraatheid maak dit un-bruikbare vir enige ernstige aanslag van data vir verhandeling gebruik. Die Kalman filter loop gereeld agter of overschrijdingen prys skikkings te danke aan sy oor ywerig algoritmes. Ander filters faktor in die prys momentum te probeer om te voorspel wat sal gebeur in die volgende prys interval, en dit is ook 'n gebrekkige strategie, as hulle verby skiet wanneer hoë momentum lesings te keer, die verlaat van die filter hoog en droog en myle weg van die werklike prys aktiwiteit . Die Precision Lagless gemiddelde gebruik suiwer en eenvoudige logika om sy volgende produksie waarde besluit. Baie goeie wiskundiges het probeer en misluk om lag gratis gemiddeldes te skep, en oor die algemeen die rede is hul uiterste wiskunde intellek is nie gerugsteun deur 'n hoë mate van gesonde logika. Presisie Lagless gemiddelde (PLA) is gebou van suiwer logiese rede algoritmes, wat baie verskillende waardes wat in skikkings en kies watter waarde te stuur na uitset gestoor ondersoek. Plas beter spoed, glad en akkuraat maak dit 'n uitstekende handel hulpmiddel vir aandele, termynkontrakte, forex, effekte, ens En soos met alle produkte wat ontwikkel is deur Precision handel stelsels die onderliggende tema is dieselfde. geskryf vir handelaars deur 'n handelaar. PLA Lengte 14 en 50 op E-Mini Nasdaq futureARIMA Vooruitskatting met Excel en R Hallo Vandag gaan ek om jou te wandel deur 'n inleiding tot die ARIMA model en sy komponente, sowel as 'n kort verduideliking van die Box-Jenkins metode van hoe ARIMA modelle word gespesifiseer. Laastens, ek geskep n Excel implementering met behulp van R, wat Siek wys jou hoe om te stel en te gebruik. Outoregressiewe bewegende gemiddelde (ARMA) Models Die outoregressiewe bewegende gemiddelde model word gebruik vir modellering en voorspelling van skryfbehoeftes, stogastiese time-reeks prosesse. Dit is die kombinasie van twee voorheen ontwikkel statistiese tegnieke, die outoregressiewe (AR) en bewegende gemiddelde (MA) modelle en is oorspronklik beskryf deur Peter Whittle in 1951. George E. P. Boks en Gwilym Jenkins gewild die model in 1971 deur die spesifiseer van diskrete stappe om identifisering, beraming en verifikasie model. Hierdie proses sal later beskryf word ter inligting weergegee. Ons sal begin deur die instelling van die ARMA model deur sy verskillende komponente, die AR, en MA modelle en dan aan te bied 'n gewilde veralgemening van die ARMA model, ARIMA (outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde) en vooruitskatting en model spesifikasie stappe. Laastens sal ek 'n Excel implementering ek geskep het en hoe om dit te gebruik om jou tyd reeks voorspellings te maak verduidelik. Outoregressiemodelle Die outoregressiewe model word gebruik vir die beskrywing van ewekansige prosesse en-time wisselende prosesse en spesifiseer die uitset veranderlike hang lineêr op sy vorige waardes. Die model word beskryf as: Waar is die parameters van die model, C konstant is, en is 'n wit geraas termyn. In wese, wat die model beskryf is vir enige gegewe waarde. Dit kan verklaar word deur funksies van sy vorige waarde. Vir 'n model met 'n parameter,. word verklaar deur sy verlede waarde en ewekansige fout. Vir 'n model met meer as een parameter, byvoorbeeld. gegee word deur. en ewekansige fout. Bewegende gemiddelde Model Die bewegende gemiddelde (MA) model word dikwels gebruik vir modellering eenveranderlike tydreekse en word gedefinieer as: is die gemiddeld van die tydreeks. is die parameters van die model. is die wit geraas fout terme. is aan die orde van die bewegende gemiddelde model. Die bewegende gemiddelde model is 'n lineêre regressie van die huidige waarde van die reeks in vergelyking met terme wat in die vorige tydperk. . Byvoorbeeld, 'n MA-model van. word verklaar deur die huidige fout in dieselfde tydperk en die afgelope fout waarde. Vir 'n model van orde 2 (), word verklaar deur die afgelope twee foutwaardes, en. Die AR () en MA () terme gebruik in die ARMA model, wat nou sal bekendgestel word. Outoregressiewe bewegende gemiddelde Model outoregressiewe bewegende gemiddelde modelle gebruik twee polinome, AR () en MA () en beskryf 'n stilstaande stogastiese proses. 'N Stilstaande proses verander nie wanneer verskuif in tyd of ruimte, dus, 'n stilstaande proses het konstante gemiddelde en variansie. Die ARMA model word dikwels in terme van sy polinome, ARMA verwys (). Die notering van die model is geskrywe: Die kies, te skat en die verifikasie van die model is beskryf deur die Box-Jenkins proses. Box-Jenkins Metode vir modelidentifisering Die onderstaande is meer van 'n uiteensetting van die Box-Jenkins metode, soos die werklike proses om hierdie waardes kan nogal oorweldigend sonder 'n statistiese pakket wees. Die Excel vel opgeneem op hierdie blad bepaal outomaties die beste pas model. Die eerste stap van die Box-Jenkins metode is model identifikasie. Die stap sluit die identifisering van seisoenaliteit, breukmetodes indien nodig en die bepaling van die orde van en deur die plot die outokorrelasie en gedeeltelike outokorrelasiefunksies. Na afloop van die model is geïdentifiseer, is die volgende stap die skatte van die parameters. Parameter beraming gebruik statistiese pakkette en berekening algoritmes om die beste pas parameters vind. Sodra die parameters gekies, is die laaste stap nagaan van die model. Model nagaan word gedoen deur die toets om te sien of die model voldoen aan 'n stilstaande eenveranderlike tydreekse. 'N Mens moet ook bevestig die residue is onafhanklik van mekaar en toon konstante gemiddelde en variansie met verloop van tyd, wat kan gedoen word deur die uitvoering van 'n Ljung-Box toets of weer plot die outokorrelasie en gedeeltelike outokorrelasie van die residue. Let op die eerste stap behels die nagaan vir die seisoen. As die data wat jy besig is met 'bevat seisoenale tendense, jy verskil ten einde die data stilstaande maak. Dit breukmetodes stap veralgemeen die ARMA model in 'n ARIMA model, of outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde, waar Geïntegreerde ooreenstem met die breukmetodes stap. Outoregressiewe geïntegreerde bewegende gemiddelde modelle Die ARIMA model het drie parameters,. Met die oog op die ARMA model definieer die breukmetodes termyn sluit, het ons begin deur rangskik die standaard ARMA model te skei en uit die opsomming. Waar is die lag operateur en. . is outoregressiewe en bewegende gemiddelde parameters, en die fout terme, onderskeidelik. Ons maak nou die aanname van die eerste polinoom van die funksie, het 'n unitêre wortel van multiplisiteit. Ons kan dan herskryf dit na die volgende: Die ARIMA model spreek die polinoom faktorisering met en gee ons: Laastens, ons veralgemeen die model verder deur die toevoeging van 'n drif termyn, wat die ARIMA model as ARIMA definieer () met drif. Met die model nou gedefinieer is, kan ons die ARIMA model sien as twee aparte dele, een nie-stasionêre en die ander 'n wye sin stilstaande (gesamentlike kans verdeling nie verander wanneer verskuif in tyd of ruimte). Die nie-stasionêre model: die wye sin stilstaande model: Voorspellings kan nou gemaak word oor die gebruik van 'n algemene outoregressiewe vooruitskatting metode. Noudat ons die ARMA en ARIMA modelle bespreek, ons nou kyk na hoe kan ons dit gebruik in praktiese toepassings te voorspelling verskaf. Ive gebou 'n uitvoering met Excel gebruik van R te ARIMA voorspellings te maak, sowel as 'n opsie om Monte Carlo simulasie loop op die model om die waarskynlikheid van die voorspellings te bepaal. Excel Implementering en Hoe om te gebruik voordat die gebruik van die vel, moet jy R en RExcel aflaai van die Statconn webwerf. As jy reeds R geïnstalleer is, kan jy net RExcel aflaai. As jy dit nie het R geïnstalleer is, kan jy RAndFriends wat die nuutste weergawe van R en RExcel bevat te laai. Let wel, RExcel werk net op 32bit Excel vir sy nie-kommersiële lisensie. As jy 64bit Excel geïnstalleer is, sal jy 'n kommersiële lisensie van Statconn kry. Dit word aanbeveel om RAndFriends aflaai, want dit maak vir die vinnigste en maklikste installasie As jy egter reeds R het en wil dit met die hand te installeer, volg hierdie volgende stappe. Met die hand te installeer RExcel Om RExcel en die ander pakkette te installeer om R werk in Excel, eerste oop R maak as 'n administrateur deur regs te klik op die exe. In die R konsole, installeer RExcel deur te tik die volgende stellings: Bogenoemde opdragte sal RExcel installeer op jou rekenaar. Die volgende stap is om kamertemperatuur, wat ook 'n pakket van Statconn vir die RExcel pakket te installeer. Om dit te installeer, tik die volgende opdragte, wat ook outomaties installeer rscproxy as van R weergawe 2.8.0. Met hierdie pakkette geïnstalleer, kan jy gaan na om die opstel van die verband tussen R en Excel. Alhoewel dit nie nodig is om die installasie, 'n handige pakket te laai is Rcmdr, wat ontwikkel is deur John Fox. Rcmdr skep R spyskaarte wat spyskaarte in Excel kan word. Hierdie funksie kom by verstek met die RAndFriends installasie en maak 'n paar R beveel beskikbaar in Excel. Tik die volgende opdragte in R tot Rcmdr installeer. Ons kan die skakel na R en Excel te skep. Let onlangse weergawes van RExcel hierdie verband gemaak word met 'n eenvoudige dubbel-klik van die voorwaarde bat lêer ActivateRExcel2010, sodat jy net nodig sal hê om hierdie stappe te volg as jy met die hand geïnstalleer R en RExcel of vir een of ander rede die verband isnt gemaak tydens die RAndFriends installasie. Skep die verband tussen R en Excel Open 'n nuwe boek in Excel en gaan na die opsies skerm. Klik Options en dan Add-Ins. Jy moet 'n lys van al die aktiewe en onaktiewe add-ins wat jy tans het te sien. Klik op die knoppie Spring aan die onderkant. Op die dialoog Add-Ins boks, sal jy al die add-in verwysings wat jy gemaak het sien. Klik op Browse. Gaan na die gids RExcel, gewoonlik in C: Program FilesRExcelxls of iets soortgelyks. Vind die RExcel. xla add-in en klik dit. Die volgende stap is om 'n verwysing sodat makros met behulp van R om behoorlik te werk te skep. In jou Excel dokument, tik Alt F11. Dit sal uitblink VBA editor te bekom. Gaan na Tools - gt Verwysings en vind die RExcel verwysing, RExcelVBAlib. RExcel moet nou gereed om te gebruik Gebruik die Excel Sheet Noudat R en RExcel behoorlik gekonfigureer, sy tyd om te doen 'n paar voorspellings Maak die voorspelling vel en Klik op load-bediener. Dit is om die kamertemperatuur bediener begin en ook laai die nodige funksies na die voorspelling te doen. 'N dialoog sal oopmaak. Kies die itall. R lêer ingesluit met die vel. Die lêer bevat die funksies van die voorspelling instrument gebruik. Die meeste van die funksies wat is ontwikkel deur Professor Stoffer aan die Universiteit van Pittsburgh. Hulle brei die vermoëns van R en gee ons 'n paar nuttige diagnostiese grafieke saam met ons vooruitskatting uitset. Daar is ook 'n funksie om die beste pas parameters van die ARIMA model outomaties bepaal. Na afloop van die bediener vragte, gee jy jou data in die kolom Data. Kies die omvang van die data, regs-kliek en kies Naam Range. Noem die reeks as Data. Volgende, het die frekwensie van jou data in Cell C6. Frekwensie verwys na die tydperke van jou data. As dit is n weeklikse, sal die frekwensie 7. maandeliks sou 12 wees, terwyl sou kwartaallikse 4 wees, en so aan. Tik die tydperke voor te voorspel. Let daarop dat ARIMA modelle word baie onakkurate na 'n paar opeenvolgende frekwensie voorspellings. 'N Goeie reël is om nie 30 stappe as enigiets meer as verlede wat eerder onbetroubaar kan wees. Dit beteken afhang van die grootte van jou data sowel stel. As jy het 'n beperkte data beskikbaar is, word dit aanbeveel om 'n kleiner stappe te kies wat voorlê nommer. Na die begin van jou data, noem dit, en die opstel van die verlangde frekwensie en stappe vooruit te voorspel, kliek op Doen. Dit kan 'n rukkie neem vir die vooruitskatting te verwerk. Sodra sy voltooi, sal jy voorspelde waardes uit die getal wat u verskaf het, die standaardfout van die resultate, en twee kaarte. Die links is die voorspelde waardes geplot met die data, terwyl die reg bevat handige diagnoses met gestandaardiseerde residue, die outokorrelasie van die residue, 'n gg plot van die residue en 'n Ljung-Box statistieke grafiek om te bepaal of die model is goed toegerus. Ek gewoond raak in te veel detail oor hoe jy kyk vir 'n goed toegeruste model, maar op die ACF grafiek jy dit nie wil hê dat enige (of baie) van die lag are kruising oor die stippellyn blou lyn. Op die gg plot, hoe meer sirkels wat gaan deur die lyn, hoe meer genormaliseer en beter toegerus die model is. Vir groter datastelle kan dit 'n baie sirkels kruis. Laastens, die Ljung-Box toets is 'n artikel op sigself egter die meer sirkels wat bo die stippellyn blou lyn, hoe beter is die model is. As die diagnose lei nie die geval goed lyk, kan jy probeer die toevoeging van meer inligting of vanaf 'n ander punt nader aan die omvang jy wil hê om te voorspel. Jy kan maklik die gegenereerde resultate duidelik deur te kliek op die Helder Geskatte Waardes knoppies. En dis dit Tans is die datum kolom nie die geval is nie enigiets anders as vir jou verwysing, maar dit is nie nodig dat die instrument. As ek tyd kry, Ill gaan terug en voeg dit so die vertoon grafiek toon die korrekte tyd. Jy kan ook 'n fout ontvang wanneer loop die skatting. Dit is gewoonlik as gevolg van die funksie wat die beste parameters bevind is nie in staat om die korrekte volgorde te bepaal. Jy kan volg die bogenoemde stappe te probeer en jou data beter vir die funksie om te werk te reël. Ek hoop jy gebruik uit die instrument Sy het my gered genoeg tyd by die werk, soos nou al wat ek hoef te doen is tik die data, die bediener laai en voer dit uit. Ek hoop ook hierdie wys jou hoe ontsagwekkende R kan wees, veral wanneer dit gebruik word met 'n front-end soos Excel. Kode, Excel werkblad en. bas lêer is ook op GitHub hier.
No comments:
Post a Comment