Model tren linier Jika variabel bunga adalah deret waktu, maka secara alami penting untuk mengidentifikasi dan menyesuaikan pola waktu sistematis yang ada. Simak lagi variabel X1 yang dianalisis pada halaman untuk mean model. Dan anggap itu adalah deret waktu. Grafiknya terlihat seperti ini: (File yang berisi data ini dan model di bawah ini dapat ditemukan di sini.) Memang ada saran dari pola waktu, yaitu nilai rata-rata lokal tampak agak tinggi di akhir seri daripada di awal. Ada beberapa cara di mana perubahan dalam mean dari waktu ke waktu dapat dimodelkan. Mungkin itu mengalami perubahan 8208 pada beberapa titik. Sebenarnya, mean sampel dari 15 nilai pertama X1 adalah 32,3 dengan standar error 2,6, dan mean sampel dari 15 nilai terakhir adalah 44,7 dengan standar error 2,8. Jika 95 interval kepercayaan untuk kedua alat ini dihitung (kira-kira) dengan menambahkan atau mengurangi dua kesalahan standar, interval tidak tumpang tindih, sehingga perbedaan dalam mean secara statistik sangat signifikan. Jika ada bukti independen untuk perubahan mendadak pada mean di tengah sampel, mungkin masuk akal untuk memecah data menjadi beberapa bagian atau menyesuaikan model regresi dengan variabel dummy yang nilainya sama dengan nol pada titik Di mana perubahan itu terjadi dan sama dengan 1 sesudahnya. Estimasi koefisien variabel semacam itu akan mengukur besarnya perubahan. Kemungkinan lain adalah bahwa mean lokal meningkat secara bertahap dari waktu ke waktu, yaitu bahwa ada kecenderungan konstan. Jika demikian, mungkin sesuai dengan garis miring daripada garis horizontal ke keseluruhan rangkaian. Ini adalah model tren linier. Juga dikenal sebagai model garis tren. Ini adalah kasus khusus dari model regresi sederhana dimana variabel independen hanyalah variabel indeks waktu, yaitu 1, 2, 3. atau beberapa urutan angka yang sama. Bila diestimasi dengan regresi, garis tren adalah garis unik yang meminimalkan jumlah penyimpangan kuadrat dari data, yang diukur dalam arah vertikal. (Informasi lebih lanjut tentang ini dan sifat model regresi lainnya disediakan di halaman regresi di situs ini). Jika Anda merencanakan data di Excel, Anda bisa klik kanan pada grafik dan pilih quotAdd Trendlinequot dari pop-up. Menu untuk menampar garis tren di atasnya. Anda juga dapat menggunakan opsi garis tren untuk menampilkan R-kuadrat dan perkiraan kemiringan dan pencegatan, namun tidak ada keluaran numerik lainnya, seperti yang ditunjukkan di sini: Pencegatan garis tren (titik di mana garis melintasi sumbu y) adalah 30,5 Dan kemiringannya (kenaikan per periode) adalah 0,516. Detail lebih lanjut dapat diperoleh dengan melengkapi model regresi dengan menggunakan perangkat lunak statistik seperti RegressIt. Berikut adalah beberapa output standar yang disediakan oleh RegressIt, termasuk 50 confidence bands di sekitar garis regresi: (Variabel indeks waktu dinamakan T dalam kumpulan data ini.) R-kuadrat untuk model ini adalah 0.143, yang berarti varians Dari kesalahan model regresi adalah 14,3 kurang dari varians dari kesalahan model rata-rata, yaitu model memiliki 8220explained8221 14.3 varians dalam X1. Adjusted R-squared, yaitu 0.112, adalah fraksi dimana kuadrat kesalahan standar regresi kurang dari varians dari kesalahan model rata-rata, dan ini adalah ukuran yang tidak bias dari fraksi varian yang telah dijelaskan. (Lihat halaman ini untuk pembahasan R-squared dan adjusted R-kuadrat yang lebih menyeluruh). Jadi, model tren linier memperbaiki sedikit pada model rata-rata untuk rangkaian waktu ini. Apakah perbaikan secara statistik signifikan Untuk membantu menjawab pertanyaan itu, kita dapat melihat t-statistik dari koefisien kemiringan, yang nilainya 2,16, dan nilai P yang terkait, yaitu 0,039. Statistik ini menunjukkan bahwa perkiraan kemiringan berbeda dari nol pada (lebih baik dari) tingkat signifikansi 0,05, sehingga model melewati uji konvensional tersebut, namun tidak banyak. Jika tujuan dari analisis ini adalah untuk meramalkan apa yang akan terjadi selanjutnya, isu yang paling penting dalam membandingkan model adalah sejauh mana mereka membuat prediksi yang berbeda. Berikut adalah tabel dan grafik perkiraan bahwa model tren linier menghasilkan untuk X1 pada periode 31, dengan batas kepercayaan 50: Dan inilah perkiraan yang sesuai yang dihasilkan oleh model rata-rata: Perhatikan bahwa ramalan model rata-rata untuk periode 31 (38,5 ) Hampir sama dengan batas 50 yang lebih rendah (38,2) untuk ramalan model linier8217s. Secara kasar, model rata-rata memprediksi bahwa ada kemungkinan 50 mengamati nilai kurang dari 38,5 pada periode 31, sementara model tren linier memprediksi bahwa hanya ada 25 kemungkinan terjadinya hal ini. Model mana yang harus dipilih Data tersebut mendukung model tren linier, walaupun pertimbangan juga harus diberikan pada pertanyaan apakah masuk akal untuk mengasumsikan bahwa seri ini memiliki tren kenaikan yang mantap (berlawanan dengan tren, tidak, atau tidak, Tren yang berubah secara acak), berdasarkan hal lain yang diketahui tentang hal itu. Kecenderungan yang diperkirakan dari sampel data ini signifikan secara statistik namun tidak terlalu banyak. Berikut adalah grafik variabel lain, X2, yang menunjukkan tren kenaikan yang jauh lebih kuat: Jika model tren linier dipasang, diperoleh hasil berikut, dengan 95 batas kepercayaan yang ditunjukkan: R-kuadrat adalah 92 untuk model ini Itu berarti Sangat baik, baiklah, tidak. Garis lurus tidak benar-benar melakukan pekerjaan yang sangat baik dalam menangkap detail halus dalam pola waktu. Berikut adalah sebidang kesalahan (8220residuals8221) dari model versus waktu: Hal ini terlihat di sini (dan juga terlihat pada plot garis regresi, jika Anda melihat dari dekat) bahwa model tren linier untuk X2 memiliki kecenderungan untuk membuat kesalahan Dari tanda yang sama untuk banyak periode berturut-turut. Kecenderungan ini diukur secara statistik dengan autokorelasi lag-1 dan statistik Durbin-Watson. Jika tidak ada pola waktu, autokorelasi lag-1 harus mendekati nol, dan statistik Durbin-Watson seharusnya mendekati 2, yang tidak terjadi di sini. Jika model telah berhasil mengekstrak semua quotsignalquot dari data, seharusnya tidak ada pola sama sekali dalam kesalahan: kesalahan pada periode berikutnya tidak boleh berkorelasi dengan kesalahan sebelumnya. Model tren linier jelas gagal dalam uji autokorelasi dalam kasus ini. Jika kita tertarik menggunakan model untuk memprediksi masa depan. Fakta bahwa 8 dari 9 kesalahan terakhirnya positif dan tampaknya semakin memburuk adalah kekhawatiran. Berikut adalah daftar prediksi, bersama dengan perkiraan dan 95 interval kepercayaan untuk periode 31. Perkiraan tersebut nampak jelas terlalu rendah, mengingat apa yang telah dilakukan X2 akhir-akhir ini dan mengingat bahwa di masa lalu hal itu tidak menunjukkan kecenderungan untuk cepat Kembali ke garis regresi setelah mengembara jauh darinya. Untuk deret waktu ini, model yang lebih baik adalah model random-walk-with-drift. Yang hanya memprediksi bahwa nilai periode berikutnya akan sama dengan nilai periode aktual, ditambah konstanta. Standar deviasi dari kesalahan yang dibuat oleh model random-walk-with-drift hanyalah standar deviasi dari periode ke periode perubahan (yang disebut 8220 pertama perbedaan8221) dari variabel, yaitu 1,75 untuk X2. Ini secara signifikan kurang dari kesalahan standar regresi untuk model tren linier, yaitu 2,28. Model random-walk-with-drift akan memprediksi nilai X2 pada periode 31 menjadi sedikit di atas nilai yang teramati pada periode 30, yang nampak lebih realistis di sini. Meskipun garis tren memiliki kegunaannya sebagai alat bantu visual, namun seringkali sangat buruk untuk tujuan peramalan di luar rentang data historis. Sebagian besar deret waktu yang muncul di alam dan ekonomi tidak berperilaku seolah ada garis lurus yang tetap berada di ruang yang mereka ingin kembali suatu hari nanti. Sebaliknya, tingkat dan tren mereka mengalami evolusi. Model tren linier mencoba untuk menemukan kemiringan dan intersep yang memberikan rata-rata terbaik sesuai dengan semua data sebelumnya, dan sayangnya penyimpangannya dari data seringkali paling banyak pada akhir rangkaian waktu (bisnis akhir 8220 yang saya sukai Ini), di mana tindakan peramalannya Ketika mencoba memproyeksikan tren linier yang diasumsikan ke masa depan, kami ingin mengetahui nilai kemiringan dan intersep saat ini - yaitu Nilai yang akan memberikan yang terbaik sesuai dengan beberapa data periode berikutnya. Kita akan melihat bahwa model peramalan lainnya sering melakukan pekerjaan yang lebih baik daripada model tren linier sederhana. (Kembali ke atas halaman.) Untuk pembahasan lebih lanjut tentang model tren linier, dan perbandingannya dengan model rata-rata untuk sampel data lain, lihat halaman 12-16 dari handout: 8220 Meninjau statistik dasar dan model peramalan yang paling sederhana: mean Model.8221 Untuk rincian lengkap tentang bagaimana kemiringan dan intersep diperkirakan dan bagaimana batas kepercayaan untuk perkiraan dihitung, lihat matematika dari halaman regresi sederhana. Rata-rata Movon Exponential Moving Explained Trader mengandalkan moving averages untuk membantu menentukan titik masuk perdagangan probabilitas tinggi. Dan pintu keluar yang menguntungkan selama bertahun-tahun. Masalah yang terkenal dengan moving averages, bagaimanapun, adalah kelambatan serius yang ada pada kebanyakan tipe moving averages. Rata-rata bergerak eksponensial ganda (DEMA) memberikan solusi dengan menghitung metodologi rata-rata yang lebih cepat. Sejarah Double Moving Average Movite Dalam analisis teknis. Istilah moving average mengacu pada harga rata-rata untuk instrumen perdagangan tertentu selama jangka waktu tertentu. Misalnya, rata-rata pergerakan 10 hari menghitung harga rata-rata instrumen tertentu selama 10 hari terakhir rata-rata pergerakan 200 hari menghitung harga rata-rata 200 hari terakhir. Setiap hari, periode lihat kembali ke perhitungan dasar pada jumlah X hari terakhir. Rata-rata bergerak muncul sebagai garis melengkung halus yang memberikan representasi visual dari tren instrumen jangka panjang. Kecepatan rata-rata yang lebih cepat, dengan periode lihat-belakang yang lebih pendek, lebih lambat bergerak rata-rata bergerak, dengan periode lihat-kembali yang lebih lama, lebih halus. Karena moving average adalah indikator terbelakang, maka lagging tersebut tertinggal. Rata-rata bergerak eksponensial ganda (DEMA), ditunjukkan pada Gambar 1, dikembangkan oleh Patrick Mulloy dalam upaya untuk mengurangi jumlah jeda waktu yang ditemukan pada rata-rata pergerakan tradisional. Ini pertama kali diperkenalkan pada bulan Februari 1994, Technical Analysis of Stocks amp Commodities magazine di artikel Mulloys Smoothing Data with Faster Moving Averages. (Untuk analisis teknikal primer, lihatlah Tutorial Analisis Teknis kami.) Gambar 1: Bagan satu menit kontrak futures Russell berjangka tiga tahun ini menunjukkan dua rata-rata pergerakan eksponensial ganda yang berbeda-beda yang tampak dalam warna biru, 21 periode berwarna pink. Menghitung DEMA Seperti yang dijelaskan Mulloy dalam artikel aslinya, DEMA bukan hanya EMA ganda dengan waktu jeda dua kali dari EMA tunggal, namun merupakan implementasi komposit EMA tunggal dan ganda yang menghasilkan EMA lain dengan sedikit lag dibandingkan dengan yang asli. dua. Dengan kata lain, DEMA bukan hanya dua kombinasi EMA, atau rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak, namun merupakan perhitungan EMA kedua dan ganda. Hampir semua platform analisis perdagangan memiliki DEMA termasuk sebagai indikator yang dapat ditambahkan ke grafik. Oleh karena itu, pedagang bisa menggunakan DEMA tanpa mengetahui matematika di balik perhitungan dan tanpa harus menulis atau memasukkan kode apapun. Membandingkan DEMA dengan Traditional Moving Averages Moving averages adalah salah satu metode analisis teknis yang paling populer. Banyak trader menggunakannya untuk melihat trend reversals. Terutama dalam crossover rata-rata bergerak, di mana dua rata-rata bergerak dengan panjang yang berbeda ditempatkan pada grafik. Poin di mana rata-rata moving average dapat menandakan kesempatan membeli atau menjual. DEMA dapat membantu pedagang melakukan pembalikan lebih cepat karena lebih cepat merespons perubahan aktivitas pasar. Gambar 2 menunjukkan contoh futures futures Russell 300 futures. Bagan satu menit ini memiliki empat rata-rata bergerak yang diterapkan: periode 21 DEMA (pink) periode 55 DEMA (biru gelap) MA periode 21 (biru muda) 55 derajat MA (hijau muda) Gambar 2: Bagan satu menit ini Kontrak futures Russell berjangka tiga tahun menggambarkan waktu respon DEMA lebih cepat saat digunakan dalam crossover. Perhatikan bagaimana crossover DEMA dalam kedua kejadian muncul secara signifikan lebih cepat daripada perpindahan MA. Crossover DEMA pertama muncul pada pukul 12:29 dan bar berikutnya dibuka dengan harga 663.20. Crossover MA, di sisi lain, terbentuk pada pukul 12:34 dan harga pembukaan bar berikutnya adalah 660.50. Pada rangkaian crossovers berikutnya, crossover DEMA muncul pada pukul 1.33 dan bar berikutnya dibuka pada 658. MA, sebaliknya, terbentuk pada 1:43, dengan bukaan berikutnya dibuka di 662.90. Dalam setiap contoh, crossover DEMA memberi keuntungan dalam mengikuti tren lebih awal daripada crossover MA. (Untuk wawasan lebih lanjut, baca Tutorial Rata-rata Bergerak.) Perdagangan Dengan DEMA Contoh crossover rata-rata di atas mengilustrasikan keefektifan penggunaan rata-rata pergerakan eksponensial ganda yang lebih cepat. Selain menggunakan DEMA sebagai indikator mandiri atau dalam setup crossover, DEMA dapat digunakan dalam berbagai indikator dimana logika didasarkan pada moving average. Alat analisis teknis seperti Bollinger Bands. Moving average convergencedivergence (MACD) dan triple exponential moving average (TRIX) didasarkan pada tipe rata-rata bergerak dan dapat dimodifikasi untuk menggabungkan DEMA sebagai pengganti jenis moving average lainnya. Dengan mensubstitusikan DEMA dapat membantu pedagang melihat peluang jual dan beli yang berbeda di depan yang diberikan oleh MA atau EMA yang secara tradisional digunakan dalam indikator ini. Tentu saja memasuki tren lebih cepat daripada nanti biasanya menghasilkan keuntungan lebih tinggi. Gambar 2 mengilustrasikan prinsip ini - jika kita menggunakan crossover sebagai sinyal beli dan jual. Kita akan memasuki perdagangan secara signifikan lebih awal saat menggunakan crossover DEMA dibandingkan dengan crossover MA. Bottom Line Pedagang dan investor telah lama menggunakan moving averages dalam analisis pasar mereka. Moving averages adalah alat analisis teknis yang banyak digunakan yang menyediakan sarana untuk melihat dan menafsirkan tren jangka panjang instrumen perdagangan yang lebih cepat dengan cepat. Karena moving averages berdasarkan sifatnya adalah indikator lagging. Akan sangat membantu jika men-tweak moving average untuk menghitung indikator yang lebih cepat dan responsif. Rata-rata pergerakan eksponensial ganda memberi pandangan pedagang dan investor tentang tren jangka panjang, dengan keuntungan tambahan menjadi rata-rata bergerak lebih cepat dengan jeda waktu yang lebih sedikit. (Untuk bacaan terkait, lihat Moving Average MACD Combo dan Simple Vs. Exponential Moving Averages.) Jenis struktur kompensasi yang biasanya digunakan oleh manajer hedge fund dimana bagian kompensasi berbasis kinerja. Perlindungan terhadap hilangnya pendapatan yang akan terjadi jika tertanggung meninggal dunia. Penerima manfaat bernama menerima. Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Sebuah stop-limit order will. Cara Bisa Garis Garis Trendline pada ChartGrafik Excel Chart atau grafik dapat dengan cepat. mengungkapkan lebih banyak situasi atau keadaan dari data yang kita miliki. Melalui grafik atau grafik kita bisa mengetahui dan menyampaikan data dengan cepat kepada pembaca. Gak mau mau cari tentang (pergerakan) data yang fluktuatif, pembaca juga ingin mengetahui kecenderungan atau kecenderungan dari data tersebut. Sebagai contoh, selain ingin mengetahui naik-turunnya penjualan sepeda motor, sang direktur juga ingin mencari dan melihat tren atau tren penjualan. Trend itu cukup dalam bentuk sedang garis, atau disebut trendline. Trendline adalah garis lurus. Microsoft excel telah menyediakan fasilitas untuk menambah garis tren atau trendline chart atau grafik sehingga kita tidak perlu repot-repot. Lihat contoh cara menggunakan trendline di bawah ini. Buka chart atau grafik yang akan dibuat trendline, bila belum anda bisa membuat sebuah grafik dengan cara berikut: Ketik data yang akan dibuat bagan atau grafik. Lalu blok data tersebut Klik tab ribbon Insert Misalkan kita buat diagram kolom. Klik tombol Kolom lalu klik 2D kolom Sebuah grafik kolom akan dis dalam lembar kerja anda Silahkan pilih salah satu seri dari grafik batang yang ada untuk dibuat trendline, misalkan kita memilih untuk penjualan motor, klik kanan pada seri sebelumnya lalu pilih item Add Trendline Selanjutnya pada grafik akan Pasang garis trenline dan dialog muncul dialog. Trendline. anda bisa mengatur trendline melalui dialog tersebut. Atur jenis atau tipe garis trendline sesuai dengan data yang anda miliki untuk mendapatkan hasil trendline terbaik menurut anda. Anda bisa memilih jenis trendline pada bagian TrendRegression Type, yaitu. Eksponensial (eksponensial), Linear (garis lurus), logaritma (logaritma), polinomial (polinomial, pangkat banyak), kekuatan (pangkat), atau rata-rata pergerakan (pergerakan rata-rata). Anda juga bisa mengatur warna dan ketebalan dan jenis garis trendline melalui kategori Line Color dan Line Style. Bila diperlukan anda juga bisa menampilkan rumus pada grafik dengan memberi tanda cek pada item Display Equation on Chart. Setelah mengatur selesai, klik tombol Close. Tips Cara Mengoreksi Garis Trendline pada ChartGrafik Excel Untuk mengetahui trendline yang cocok untuk sebuah bagan anda harus mengetahui pola dari data anda, atau anda dapat mencarinya dengan melakukan proses trial and error. Alias coba dan coba lagi sampai anda menemukan trendline yang cocok untuk grafik buatan anda :)
No comments:
Post a Comment