Ich habe die folgende Funktion für die Berechnung von SMA in Python: Diese Funktion funktioniert, aber ich finde es sehr wenig pythonisch. Ich mag nicht die Indizierung und das Zählen Im tun, noch die Art, wie ich an die Liste anhängen und dann verwandeln Sie es in eine numpy Array, bevor ich es zurückgeben. Der Grund, warum ich mit all diesen Nichts umgehen muss, ist, weil ich ein Array mit der gleichen Größe wie das Eingabe-Array zurückgeben möchte. Dies macht es einfacher zu handeln und behandeln auf einer allgemeinen Ebene später. Ich kann leicht so etwas machen: Also, irgendwelche Ideen, wie dies getan werden kann hübscher und mehr pythonisch gefragt Mar 2 um 11: 13Simple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Einfache Moving Average - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, dass es Kann für eine andere Anzahl von Zeiträumen berechnet werden, indem einfach der Schlusskurs der Sicherheit für eine Anzahl von Zeiträumen addiert wird und diese Summe dann durch die Anzahl der Zeiträume dividiert wird, die den Durchschnittspreis der Sicherheit über den Zeitraum gibt . Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt aufblickt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Wert der Sicherheit abnimmt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerfristiger gleitender Durchschnitt ist volatiler, aber sein Lesen ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Durchgehende Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um die aktuellen Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnittes in der Analyse ist es, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres beliebtes, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug ist es, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte zu vergleichen, wobei jeder unterschiedliche Zeitrahmen abdeckt. Wenn ein kurzfristiger einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzeren Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading Patterns Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, gehören das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn der 50-tägige, einfach gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Dies gilt als bärisches Signal, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristig gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren weitere Gewinne sind im Speicher. What039s der Unterschied zwischen gleitenden durchschnittlichen und gewichteten gleitenden Durchschnitt Ein 5-Periode gleitenden Durchschnitt, basierend auf den Preisen oben, würde nach der folgenden Formel berechnet werden: Basierend auf der Gleichung Oben war der Durchschnittspreis über den oben genannten Zeitraum 90,66. Mit bewegten Durchschnitten ist eine effektive Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung ist, dass Datenpunkte von älteren Daten nicht anders als Datenpunkte am Anfang des Datensatzes gewichtet werden. Hier kommen gewichtete Bewegungsdurchschnitte ins Spiel. Gewichtete Durchschnitte weisen den aktuellen Datenpunkten eine schwerere Gewichtung zu, da sie in der fernen Vergangenheit relevanter sind als Datenpunkte. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 (oder 100) addieren. Im Falle des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie in der obigen Tabelle nicht dargestellt sind. Schlusskurs von AAPL (aus früheren Tests) Hinweis: Nach der korrekten Antwort wird gefolgt. Der Code i - j verweist auf welchen Textabschnitt die Frage ansprechen soll. 1. Welche Faktoren haben die fünf Datenglättungstechniken, die in Kapitel 3 vorgestellt wurden, gemeinsam A) Sie alle verwenden nur vergangene Beobachtungen der Daten. B) Sie alle schätzen keine zyklischen Umkehrungen in den Daten vor. C) Sie alle glatten kurzfristigen Lärm durch Mittelung der Daten. D) Sie alle Produkte seriell korrelierte Prognosen. E) Alle oben genannten sind richtig. 2. Ein einfach-zentrierter 3-Punkt-Gleitender Durchschnitt der Zeitreihenvariablen Xt ergibt sich aus: A) (Xt-1 Xt-2 Xt-3) 3. B) (Xt Xt-1 Xt-1) 3 C) (Xt1 Xt Xt-1) 3 D) Keine der oben genannten sind richtig. 3. Die gleitende durchschnittliche Glättung kann zu irreführenden Schlußfolgerungen führen, wenn sie auf A) stationäre Daten angewendet werden. B) Prognose der Trendumkehr an der Börse. C) kleine und begrenzte Datensätze. D) große und reichhaltige Datensätze. E) Keine der oben genannten sind richtig. 4. Welche der folgenden Punkte ist bei der Auswahl der entsprechenden Größe der Glättungskonstante (a) im einfachen exponentiellen Glättungsmodell nicht richtig. A) Wählen Sie die Werte nahe Null, wenn die Serie sehr viel zufällige Variation hat. B) Wählen Sie Werte in der Nähe von einem, wenn Sie möchten, dass die Prognosewerte stark von den aktuellen Änderungen der tatsächlichen Werte abhängen. C) Wählen Sie einen Wert aus, der RMSE minimiert. D) Wählen Sie einen Wert aus, der den Mittelquadratfehler maximiert. E) Alle oben genannten sind richtig. 5. Die Glättungskonstante (a) des einfachen exponentiellen Glättungsmodells A) sollte einen Wert nahe bei einem haben, wenn die zugrundeliegenden Daten relativ unberechenbar sind. B) sollte einen Wert nahe Null haben, wenn die zugrunde liegenden Daten relativ glatt sind. C) näher bei Null ist, desto größer ist die Revision in der aktuellen Prognose bei dem aktuellen Prognosefehler. D) ist näher an einer, je größer die Revision in der aktuellen Prognose angesichts der aktuellen Prognose Fehler. 6. Das Verfahren der kleinsten Quadrate minimiert die A) Summe der Residuen. B) Quadrat des maximalen Fehlers C) Summe der absoluten Fehler D) Summe von quadratischen Resten. E) Keine der oben genannten sind richtig. 7. Ein Rest ist A) die Differenz zwischen dem Mittelwert von Y bedingt von X und dem unbedingten Mittel. B) die Differenz zwischen dem Mittelwert von Y und seinem Istwert. C) die Differenz zwischen der Regressionsvorhersage von Y und ihrem Istwert. D) die Differenz zwischen der Summe der quadratischen Fehler vor und nach X wird verwendet, um Y vorherzusagen. E) Keines der obigen ist richtig. 8 Regressionsmodellstörungen (Prognosefehler) A) werden mit einer normalen Wahrscheinlichkeitsverteilung angenommen. B) werden im Laufe der Zeit als unabhängig angenommen. C) von durchschnittlich auf Null angenommen. D) können durch OLS-Residuen abgeschätzt werden. E) Alle oben genannten sind richtig. 9. Saisonale Indizes des Umsatzes für das Black Lab Ski Resort sind für Januar 1.20 und Dezember .80. Wenn Dezember-Verkauf für 1998 5000, eine angemessene Schätzung der Verkäufe für Januar 1999 ist: E) Keine der oben genannten sind korrekt. 10. Welche der folgenden Techniken werden nicht verwendet, um das Problem der Autokorrelation zu lösen. A) Autoregressive Modelle. B) Verbesserung der Modellspezifikation. C) Gleitende durchschnittliche Glättung. D) Erstes Differenzieren der Daten. E) Regression mit prozentualen Änderungen. 11. Welches der folgenden ist nicht eine Folge der seriellen Korrelation A) Die OLS-Slope-Schätzungen sind nun unvoreingenommen. B) Die OLS-Vorhersageintervalle sind voreingenommen. C) Der R-Quadrat ist kleiner als .5. D) Punktschätzungen sind unvoreingenommen. E) Keine der oben genannten sind richtig. 12. Autokorrelation führt zu oder Ursachen: B) Serielle Korrelation. C) Starke Regression. D) Nichtlineare Regression E) Alle oben genannten sind richtig. 13. Genaue Vorhersageintervalle für die abhängige Variable A) sind um die geschätzte Regressionslinie bogenförmig. B) sind um die geschätzte Regressionslinie linear. C) nehmen Sie nicht die Variabilität von Y um die Probenregression zu berücksichtigen. D) nicht die Zufälligkeit der Probe berücksichtigen. E) Keine der oben genannten sind richtig. Kurzes Problem Beispiel 14. Ein bivariatales lineares Regressionsmodell, das die inländischen Reiseausgaben (DTE) als Funktion des Einkommens pro Kopf (IPC) betrifft, wurde als: DTE -9589.67 .953538 (IPC) Prognose-DTE unter der Annahme, dass IPC 14.750 sein wird, geschätzt. Machen Sie den entsprechenden Punkt und ungefähr 95 Prozent Intervallschätzungen, unter der Annahme, dass die geschätzte Regressionsfehlerabweichung 2,077,230,38 war. Die Punktschätzung der DTE lautet: DTE -9589.67 .953538 (14.750) 4.475.02. Der Standardfehler der Regression beträgt 1441,26 und das ungefähr 95 Konfidenzintervall ist: 4,475,02 plusmn (2) (1441,26) 4,475,02 plusmn 2882,52 P1592,50 lt DTE lt 7357,54 .95. B) Angesichts der Tatsache, dass die tatsächliche DTE 7.754 (Million) betrug, berechnen Sie den prozentualen Fehler in Ihrer Prognose. Wenn der tatsächliche Wert von DTE 7,754 beträgt, beträgt der prozentuale Fehler in der Prognose, basierend auf der Punktschätzung von 4475,02, 42,3. (7754 - 4475,02) 7754, 423. 15 Wenn festgestellt wird, dass die Prognosefehler eines ARIMA-Modells eine serielle Korrelation aufweisen, ist das Modell A) kein adäquates Prognosemodell. B) ist ein Kandidat für das Hinzufügen einer weiteren erklärenden Variablen. C) enthält fast sicher Saisonalität. D) ist ein Kandidat für Cochrane-Orcutt Regression. E) Alle oben genannten sind richtig. 16. Bewegliche durchschnittliche Modelle werden am besten als A) einfache Mittelwerte beschrieben. B) nicht gewichtete Durchschnittswerte C) gewichtete Mittelwerte der weißen Rauschserien. D) gewichtete Mittelwerte von nicht-normalen Zufallsvariablen. E) Keine der oben genannten sind richtig. 17. Welches der folgenden Muster des partiellen Autokorrelationsfunktions-Korrelogramms ist mit einem zugrunde liegenden autoregressiven Datenprozess nicht übereinstimmend A) Exponentiell auf Null abfallend. B) Zyklisch sinkend auf Null. C) Positiv zuerst, dann negativ und steigt auf Null. D) Negativ zuerst, dann positiv und sinkend auf Null. E) Alle oben genannten sind richtig. 18 Die Autokorrelationsfunktion einer Zeitreihe zeigt Koeffizienten, die bei den Verzögerungen 1 bis 4 signifikant von Null verschieden sind. Die partielle Autokorrelationsfunktion zeigt eine Spitze und monoton erhöht sich auf Null, wenn die Längen zunehmen. Eine solche Serie kann als Modell modelliert werden. E) Keine der oben genannten sind richtig. 19. Welche der folgenden Punkte ist kein erster Schritt im ARIMA-Modellauswahlverfahren A) Untersuche die Autokorrelationsfunktion der Rohserien. B) Untersuche die partielle Autokorrelationsfunktion der Rohreihe. C) Testen Sie die Daten für die Stationarität. D) Schätzung eines ARIMA (1,1,1) Modells zu Referenzzwecken. E) Alle oben genannten sind richtig. 20 Was ist die Nullhypothese, die mit der Box-Pierce-Statistik getestet wird A) Der Satz von Autokorrelationen ist gemeinsam gleich Null. B) Der Satz von Autokorrelationen ist gemeinsam nicht gleich Null. C) Die Autokorrelationen sind gemeinsam gleich eins. D) Der Satz von Autokorrelationen ist gemeinsam nicht gleich eins. E) Alle oben genannten sind falsch. 21. Der Hauptzweck der Kombination von Prognosen ist es, B) die mittlere Prognose-Bias zu reduzieren. C) mittlerer quadratischer Prognosefehler. D) absoluten Prognosefehler. E) Alle oben genannten sind richtig. 22. Welches der folgenden ist ein Vorteil bei der Verwendung des adaptiven Ansatzes zur Schätzung der optimalen Gewichte im Prognosekombinationsprozess A) Die Gewichte ändern sich von Periode zu Periode. B) Ein Test der kombinierten Prognosemodell-Bias kann durchgeführt werden. C) Die Kovarianz zwischen Fehlerabweichungen wird genutzt. D) Gewichte werden so gewählt, dass die Regressionsfehlervarianz maximiert wird. E) Alle oben genannten sind richtig.
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