Enkel Bevegelse Gjennomsnittet Spørsmål

Jeg har følgende funksjon for å beregne SMA i python: Denne funksjonen fungerer, men jeg finner det veldig lite pythonic. Jeg liker ikke indekseringen og tellingen jeg gjør, og heller ikke måten jeg må legge til på listen, og deretter gjøre den til en numpy array før jeg returnerer den. Grunnen til at jeg har å håndtere alle disse None, er fordi jeg vil returnere en matrise i samme størrelse som inngangsarrangementet. Dette gjør det lettere å plotte og håndtere på et generelt nivå senere. Jeg kan lett gjøre ting som dette: Så, noen ideer om hvordan dette kan gjøres, er bedre og mer pythonisk, spurte 2. mars kl. 11: 13Simple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Enkel Flytende Gjennomsnitt - SMA Et enkelt bevegelige gjennomsnitt er tilpassbart ved at det kan beregnes for et annet antall tidsperioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkurs for sikkerheten i et antall tidsperioder og deretter dele denne summen med antall tidsperioder, noe som gir gjennomsnittsprisen for sikkerheten over tidsperioden . Et enkelt glidende gjennomsnitt svekker ut volatiliteten, og gjør det enklere å se prisutviklingen av et sikkerhetssystem. Hvis det enkle glidende gjennomsnittet peker opp, betyr dette at sikkerhetsprisen øker. Hvis det peker ned, betyr det at sikkerhetsprisen faller. Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo glattere det enkle glidende gjennomsnittet. Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatilt, men lesingen er nærmere kildedataene. Analytisk betydning Flytende gjennomsnitt er et viktig analytisk verktøy som brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert trend. Den enkleste formen av å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitts i analyse, bruker det til å raskt identifisere om en sikkerhet er i en opptrinn eller nedtrengning. Et annet populært, om enn litt mer komplekst analytisk verktøy, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning forskjellige tidsrammer. Hvis et kortere sikt enkelt glidende gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, forventes en opptrend. På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trenden. Populære handelsmønstre To populære handelsmønstre som bruker enkle bevegelige gjennomsnitt inkluderer dødskrysset og et gyldent kors. Et dødskors oppstår når 50-dagers enkelt glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette betraktes som et bearish signal, at ytterligere tap er i butikk. Gullkorset oppstår når et kortsiktig glidende gjennomsnitt bryter over et langsiktig glidende gjennomsnitt. Forsterket av høye handelsvolumer, kan dette signalere ytterligere gevinster i butikken. Hva er forskjellen mellom flytende gjennomsnitt og vektet glidende gjennomsnitt? Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på prisene ovenfor, vil bli beregnet ved hjelp av følgende formel: Basert på ligningen over, var gjennomsnittsprisen over perioden ovenfor 90,66. Bruk av bevegelige gjennomsnitt er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veier noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer til spill. Veidede gjennomsnitt gir tyngre vekting til mer gjeldende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden. Summen av vektingen skal legge til opptil 1 (eller 100). Når det gjelder det enkle glidende gjennomsnittet, er vektene fordelt like mye, og derfor er de ikke vist i tabellen ovenfor. Sluttpris for AAPL (fra tidligere test) Merk: Det riktige svaret følges av. Koden i - j refererer til hvilken del av teksten spørsmålet er utformet for å adressere. 1. Hvilke faktorer har de fem datautjevningsteknikkene som er presentert i kapittel tre til felles A) De bruker bare kun tidligere observasjoner av dataene. B) De klager ikke alle på sykliske reverseringer i dataene. C) De alle glatt kortsiktig støy av gjennomsnittlig data. D) Alle produktene korrelerte prognoser serielt. E) Alt ovenfor er riktig. 2. Et enkelt-sentrert trepunkts glidende gjennomsnitt av tidsserievariabelen Xt er gitt av: A) (Xt-1 Xt-2 Xt-3) 3. B) (Xt Xt-1 Xt-1) 3. C) (Xt1 Xt Xt-1) 3. D) Ingen av de ovennevnte er korrekte. 3. Flytende gjennomsnittlig utjevning kan føre til misvisende avledning når den brukes på A) stasjonære data. B) prognose trend reversering i aksjemarkedet. C) små og begrensede datasett. D) store og rikelig datasett. E) Ingen av de ovennevnte er korrekte. 4. Hvilket av følgende er ikke korrekt angående valg av riktig størrelse på utjevningskonstanten (a) i den enkle eksponensielle utjevningsmodellen A) Velg verdier nær null hvis serien har en stor tilfeldig variasjon. B) Velg verdier i nærheten av en hvis du ønsker at prognosverdiene skal avhenge sterkt av de siste endringene i de faktiske verdiene. C) Velg en verdi som minimerer RMSE. D) Velg en verdi som maksimerer gjennomsnittlig kvadratfeil. E) Alt ovenfor er riktig. 5. Utjevningskonstanten (a) av den enkle eksponensielle utjevningsmodellen A) bør ha en verdi nær en hvis de underliggende dataene er relativt uberegnelige. B) bør ha en verdi nær null hvis de underliggende dataene er relativt glatte. C) er nærmere null, jo større er revisjonen i dagens prognose gitt dagens prognosefeil. D) er nærmere en, jo større er revisjonen i dagens prognose gitt dagens prognosefeil. 6. Minste kvadratprosedyre minimerer A) summen av residualene. B) kvadrat av maksimal feil. C) summen av absolutt feil. D) summen av kvadrerte rester. E) Ingen av de ovennevnte er korrekte. 7. En rest er A) forskjellen mellom gjennomsnittet av Y betinget av X og det ubetingede gjennomsnittet. B) forskjellen mellom gjennomsnittet av Y og dets faktiske verdi. C) forskjellen mellom regresjonsforutsigelsen av Y og dens faktiske verdi. D) forskjellen mellom summen av kvadratfeil før og etter X brukes til å forutsi Y. E) Ingen av de ovennevnte er korrekte. 8 Regresjonsmodellforstyrrelser (prognosefeil) A) antas å følge en normal sannsynlighetsfordeling. B) antas å være uavhengig over tid. C) antas å være gjennomsnittlig til null. D) kan estimeres av OLS residualer. E) Alt ovenfor er riktig. 9. Sesongindekser for salg til Black Lab Ski Resort er for 1. januar og desember .80. Hvis desember-salget for 1998 var 5.000, er et rimelig estimat av salget for januar 1999: E) Ingen av de ovennevnte er korrekte. 10. Hvilke av følgende teknikker brukes ikke til å løse problemet med autokorrelasjon A) Autoregressive modeller. B) Forbedre modellspesifikasjonen. C) Flytende gjennomsnittsutjevning. D) Først avviker dataene. E) Regresjon ved bruk av prosentvise endringer. 11. Hvilket av følgende er ikke en konsekvens av seriell korrelasjon A) OLS-skråningsestimatene er nå objektive. B) OLS prediksjon intervaller er partisk. C) R-kvadratet er mindre enn .5. D) Point estimater er objektive. E) Ingen av de ovennevnte er korrekte. 12. Autokorrelasjon fører til eller forårsaker: B) Seriell korrelasjon. C) Spurious regresjon. D) Ikke-lineær regresjon. E) Alt ovenfor er riktig. 13. Eksakte prediksjonsintervaller for den avhengige variabelen A) er bueformet rundt den estimerte regresjonslinjen. B) Er lineær rundt estimert regresjonslinje. C) ikke ta hensyn til variabiliteten av Y rundt prøveregresjonen. D) ta ikke hensyn til tilfeldigheten av prøven. E) Ingen av de ovennevnte er korrekte. Kort problemeksempel 14. En bivariatisk lineær regresjonsmodell knyttet til innenlands reiseutgifter (DTE) som en funksjon av inntekt per innbygger (IPC) ble estimert som: DTE -9589.67 .953538 (IPC) Forecast DTE under antagelsen om at IPC vil være 14.750. Gjør det riktige punktet og omtrentlig 95 prosent intervallestimater, forutsatt at den estimerte regresjonsfeilvarianen var 2.077.230.38. Poengestimatet for DTE er: DTE -9589.67 .953538 (14.750) 4.475.02. Standardfeilen for regresjonen er 1441,26, og det omtrentlige 95 konfidensintervallet er: 4,475.02 plussmn (2) (1441,26) 4,475.02 pluss 2882,52 P1592,50 lt DTE lt 7357,54,95. b) På grunn av at faktisk DTE viste seg å være 7.754 (millioner), beregne prosentproblemet i prognosen din. Hvis den faktiske verdien av DTE er 7,754, er prosentandelen feil i prognosen, basert på punkt estimatet på 4475.02, 42,3. (7754 - 4475.02) 7754 .423. 15 Dersom det er funnet at prognosefeilene fra en ARIMA-type modell utviser seriell korrelasjon, er denne modellen A) ikke en tilstrekkelig prognosemodell. B) er en kandidat for å legge til en annen forklarende variabel. C) inneholder nesten sikkert sesongmessighet. D) er en kandidat for Cochrane-Orcutt regresjon. E) Alt ovenfor er riktig. 16. Flytende gjennomsnittsmodeller beskrives best som A) enkle gjennomsnitt. B) ikke-vektede gjennomsnitt. C) vektet gjennomsnitt av hvit støy serie. D) vektede gjennomsnitt av ikke-normale tilfeldige variasjoner. E) Ingen av de ovennevnte er korrekte. 17. Hvilke av følgende mønstre i det delvise autokorrelasjonsfunksjonskorrelogrammet er inkonsekvent med en underliggende autoregressiv dataprosess A) Eksponentielt redusert til null. B) Syklisk synkende til null. C) Positiv først, deretter negativ og økende til null. D) Negativ først, deretter positiv og synkende til null. E) Alt ovenfor er riktig. 18 Autokorrelasjonsfunksjonen i en tidsserie viser koeffisienter som er vesentlig forskjellig fra null ved lags 1 til 4. Den delvise autokorrelasjonsfunksjonen viser en spike og øker monotont til null når lags lengde øker. En slik serie kan modelleres som en modell. E) Ingen av de ovennevnte er korrekte. 19. Hvilket av følgende er ikke et første trinn i ARIMA-modellvalgsprosessen A) Undersøk autokorrelasjonsfunksjonen til råserien. B) Undersøk den delvise autokorrelasjonsfunksjonen til råserien. C) Test dataene for stasjonar. D) Estimere en ARIMA (1,1,1) modell for referanseformål. E) Alt ovenfor er riktig. 20 Hva er nullhypotesen som blir testet ved hjelp av Box-Pierce-statistikken A) Settet av autokorrelasjoner er i likhet med null. B) Settet av autokorrelasjoner er i fellesskap ikke lik null. C) Settet av autokorrelasjoner er i likhet med en. D) Settet av autokorrelasjoner er i fellesskap ikke lik en. E) Alt ovenfor er feil. 21. Hovedformålet med å kombinere prognoser er å redusere B) gjennomsnittlig prognoseforspenning. C) gjennomsnittlig kvadratprognosefeil. D) betyr absolutt prognose feil. E) Alt ovenfor er riktig. 22. Hvilken av følgende er en fordel ved å bruke den adaptive tilnærmingen til å estimere de optimale vektene i prognose kombinasjonsprosessen A) Vektene endres fra periode til periode. B) En test av den kombinerte prognosemodellen kan foretas. C) Kovariansen mellom feilavvik er utnyttet. D) Vekter er valgt for å maksimere regresjonsfeilvariansen. E) Alt ovenfor er riktig.