Moyenne Mobile Wolfram

Simulation moyenne-déplacement auto-régressive (Premier ordre) La démonstration est définie de telle sorte que la même série aléatoire de points est utilisée quelle que soit la façon dont les constantes sont modifiées. Cependant, lorsque le bouton quotrandomizequot est pressé, une nouvelle série aléatoire sera générée et utilisée. Garder la série aléatoire identique permet à l'utilisateur de voir exactement les effets sur la série ARMA de changements dans les deux constantes. La constante est limitée à (-1,1) parce que la divergence de la série ARMA résulte quand. La démonstration est uniquement pour un processus de premier ordre. Des termes AR supplémentaires permettraient de générer des séries plus complexes, tandis que des termes MA additionnels augmenteraient le lissage. Pour une description détaillée des processus ARMA, voir, par exemple, G. Box, G. M. Jenkins, et G. Reinsel, Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3ème éd. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. LIENS CONNEXES Langage Wolfram Langue révolutionnaire de programmation basée sur la connaissance. Wolfram Cloud Infrastructure centrale pour les produits Wolframs cloud services. Wolfram Science Technologie-permettant la science de l'univers de calcul. Format de document informatisé Documents interactifs alimentés par calcul. Wolfram Engine Logiciel de mise en œuvre du langage Wolfram. Système de compréhension du langage naturel Wolfram Langage naturel largement déployé basé sur la connaissance. Wolfram Data Framework Cadre sémantique pour les données réelles. Système de déploiement universel Wolfram Déploiement instantané sur le cloud, le bureau, le mobile et plus encore. Base de connaissances de Wolfram Compétences informatiques codifiées alimentant WolframAlpha. Group Résumé Message BoardsHistory et de fond Qui premier abordé avec les moyennes mobiles Les analystes techniques utilisent maintenant des moyennes mobiles pour plusieurs décennies. Ils sont si omniprésents dans notre travail que la plupart d'entre nous ne savent pas d'où ils viennent. Les statisticiens classent les moyennes mobiles dans le cadre d'une famille d'outils pour ldquoTime Series Analysisrdquo. Les autres de cette famille sont: ANOVA, moyenne arithmétique, coefficient de corrélation, covariance, tableau de différence, ajustement des moindres carrés, probabilité maximale, moyenne mobile, périodogramme, théorie de prédiction, variable aléatoire, randonnée aléatoire, résiduelle, variance. Vous pouvez en savoir plus sur chacun d'entre eux et leurs définitions à Wolfram. Le développement du ldquomoving averagerdquo remonte à 1901, bien que le nom lui ait été appliqué plus tard. De l'historien mathématique Jeff Miller: MOYENNE MOYENNE. Cette technique de lissage des points de données a été utilisée pendant des décennies avant que ce terme, ou n'importe quel terme général, ne soit utilisé. En 1909, GU Yule (Journal de la Royal Statistical Society, 72, 721-730) décrivait les moyennes individuelles moyennes de RH Hooker calculées en 1901 comme des moyennes de moyennes. Yule n'a pas adopté le terme dans son manuel mais il est entré en circulation par WI Kingrsquos Éléments de la méthode statistique (1912). LdquoMoving averagerdquo se référant à un type de processus stochastique est une abréviation de H. Woldrsquos ldquoprocess of moving averagerdquo (Une étude dans l'analyse des séries chronologiques stationnaires (1938)). Wold a décrit comment des cas spéciaux du processus ont été étudiés dans les années 1920 par Yule (en relation avec les propriétés de la méthode de corrélation de différence de variable) et Slutsky John Aldrich. De StatSoft Inc. vient cette description de lissage exponentiel. Qui est l'une des plusieurs techniques de pondération des données passées différemment: ldquoLoignage exponentiel est devenu très populaire comme méthode de prévision pour une grande variété de données de séries chronologiques. Historiquement, la méthode a été développée indépendamment par Robert Goodell Brown et Charles Holt. Brown a travaillé pour la marine américaine pendant la Seconde Guerre mondiale, où sa mission était de concevoir un système de suivi pour l'information de contrôle de l'incendie pour calculer l'emplacement des sous-marins. Plus tard, il a appliqué cette technique à la prévision de la demande de pièces de rechange (un problème de contrôle des stocks). Il a décrit ces idées dans son livre de 1959 sur le contrôle des stocks. La recherche Holtrsquos a été parrainée par le Bureau de la recherche navale de façon indépendante, il a développé des modèles exponentiels de lissage pour les processus constants, les processus avec des tendances linéaires, et pour les données saisonnières. Le papier Holtrsquos, ldquoForecasting Seasonals and Trends par Moyennes mobiles mobiles exponentiellement a été publié en 1957 dans O. N.R. Mémorandum de recherche 52, Carnegie Institute of Technology. Il n'existe pas en ligne gratuitement, mais peut être accessible par ceux qui ont accès à des ressources documentaires universitaires. À notre connaissance, P. N. (Pete) Haurlan a été le premier à utiliser le lissage exponentiel pour le suivi des cours des actions. Haurlan était un véritable scientifique de fusée qui a travaillé pour JPL au début des années 1960, et donc il avait accès à un ordinateur. Il ne les appelait pas des moyennes mobiles exponentielles (EMAs), ni les moyennes mobiles mathématiquement à la mode, exponentiellement pondérées (EWMAs) rdquo. Au lieu de cela, il les appelait ldquoTrend Valuesrdquo, et les appelait par leurs constantes de lissage. Ainsi, ce que l'on appelle aujourd'hui une EMA de 19 jours, il a appelé un Trendrdquo ldquo10. Puisque sa terminologie était l'original pour une telle utilisation dans le suivi des cours des actions, c'est pourquoi nous continuons à utiliser cette terminologie dans notre travail. Haurlan avait employé les EMA dans la conception des systèmes de suivi des fusées, ce qui pourrait par exemple intercepter un objet en mouvement comme un satellite, une planète, etc. Si le chemin vers la cible était désactivé, il faudrait appliquer une sorte d'entrée Au mécanisme de pilotage, mais ils ne voulaient pas exagérer ou sous-estimer ces données et devenir instables ou ne pas tourner. Ainsi, le bon type de lissage des entrées de données a été utile. Haurlan a appelé ce Controldquo proportionnel de ldquo, signifiant que le mécanisme de direction n'essayerait pas d'ajuster tout de l'erreur de suivi tout à la fois. Les EMA étaient plus faciles à coder dans des circuits analogiques précoces que d'autres types de filtres, car ils ne nécessitent que deux données variables: la valeur d'entrée courante (par exemple le prix, la position, l'angle, etc.) et la valeur EMA précédente. La constante de lissage serait câblée dans le circuit, donc le ldquomemoryrdquo n'aurait qu'à suivre ces deux variables. Une moyenne mobile simple, d'autre part, exige de garder la trace de toutes les valeurs dans la période de retour. Donc un 50-SMA signifierait garder la trace de 50 points de données, puis la moyenne. Il attire beaucoup plus de puissance de traitement. Pour en savoir plus sur EMAs versus Simple Moving Averages (SMA) chez Exponential Versus Simple. Haurlan a fondé le bulletin Trade Levels dans les années 1960, laissant JPL pour ce travail plus lucratif. Son bulletin a été sponsor de l'émission de télévision Charting The Market sur KWHY-TV à Los Angeles, la toute première émission de télévision TA, organisée par Gene Morgan. Le travail de Haurlan et Morgan a été une grande partie de l'inspiration derrière Sherman et Marian McClellanrsquos développement de l'oscillateur McClellan et Summation Index, qui impliquent lissage exponentiel des données Advance-Decline. Vous pouvez lire une brochure de 1968 intitulée Measuring Trend Values ​​publiée par Haurlan à partir de la page 8 de la brochure du MTA Award. Que nous avons préparé pour les participants à la conférence 2004 MTA où Sherman et Marian ont été récompensés par le MTArsquos Lifetime Achievement Award. Haurlan n'énumère pas l'origine de cette technique mathématique, mais note qu'elle avait été utilisée dans l'ingénierie aérospatiale pendant de nombreuses années.