이동 평균 데이터 마이닝

지수 이동 평균 - EMA. BREAKING DOWN 지수 이동 평균 - EMA. 12 일 및 26 일 EMA가 가장 인기있는 단기 평균이며 이동 평균 수렴 확산 MACD 및 가격 변동 오실레이터와 같은 지표를 만드는 데 사용됩니다 PPO 일반적으로 50 일 및 200 일 EMA는 장기 추세의 신호로 사용됩니다. 기술적 분석을 사용하는 조사자는 올바르게 적용될 때 이동 평균을 매우 유용하고 통찰력 있지만 부적절하게 사용하거나 오해 할 경우 혼란을 일으킬 수 있습니다. 모든 이동 평균 기술 분석에 일반적으로 사용되는 것은 본질적으로 지연 지표입니다. 따라서 특정 시장 차트에 이동 평균을 적용하여 얻은 결론은 시장 이동을 확인하거나 그 힘을 나타 내기위한 것이어야합니다. 매우 자주, 이동 평균 지시자 선은 시장에있는 뜻 깊은 움직임을 반영하기 위하여 변화를 만들었습니다, 시장 입장의 최적 지점은 이미 통과했습니다 EMA는이 dile을 완화하기 위하여 봉사합니다 mma까지 ​​어느 정도까지 EMA 계산은 최신 데이터에 더 많은 가중치를 주므로 가격 조치를 좀 더 엄격하게 받아 들여서보다 신속하게 대응합니다. 이것은 EMA를 사용하여 거래 엔트리 신호를 유도 할 때 바람직합니다. EMA를 해석하십시오. 평균 지표, 그들은 훨씬 더 트렌드 시장에 적합합니다 시장이 강력하고 지속적인 상승세에있을 때 EMA 지표 라인은 또한 상승 추세를 보일 것입니다 그리고 그 반대로 다운 트렌드에 대해 경계하는 상인은 EMA 라인뿐만 아니라 하나의 술집에서 다음 술어로의 변화율의 관계 예를 들어, 강한 상승 추세의 가격 행동이 평평 해지고 반전되기 시작하면 EMA의 한 술집에서 다음 술어로의 변화율은 지연 될 때까지 지표 선이 평평 해지고 변화율이 0이 될 때까지 감소한다. 이 시점이나 심지어 몇 바 이전까지는 가격 효과가 이미 역전되어야한다. EMA의 변화율이 지속적으로 감소하는 것은 이동 평균의 지연 효과로 인한 딜레마에 대처할 수있는 지표로 사용될 수있다. EMA의 용도. EMA는 일반적으로 다른 지표와 함께 사용되어 중요한 시장 움직임 및 유효성 평가 일상적으로 그리고 빠르게 움직이는 시장을 거래하는 거래자의 경우 EMA가 더 적합합니다. 자주 거래자가 EMA를 사용하여 거래 바이어스를 결정합니다 예를 들어 일일 차트의 EMA가 강한 상승 추세를 보이는 경우 평일 거래자의 전략은 장중반에서 차트를 통해 거래하는 것일 수도 있습니다. 이동 평균 - 단순 및 지수. 이동 평균 - 단순 및 지수. 이동 평균은 가격 데이터를 부드럽게 따라 추세를 형성하여 지표를 예측합니다. , 오히려 지연과 함께 현재 방향을 정의하십시오. 과거 평균 가격을 기반으로하기 때문에 이동 평균이 지연됩니다. 이 지연에도 불구하고 이동 평균은 원활한 가격 조치 및 필트를 도와줍니다 또한 Bollinger Bands MACD와 McClellan Oscillator와 같은 다른 많은 기술 지표 및 오버레이의 빌딩 블록을 형성합니다. 움직이는 평균의 두 가지 가장 일반적인 유형은 단순 이동 평균 SMA 및 지수 이동 평균 EMA입니다. 이러한 이동 평균 추세의 방향을 확인하거나 잠재 지원 및 저항 수준을 정의하는 데 사용할 수 있습니다. 여기에 SMA와 EMA가있는 차트가 있습니다. 라이브 버전의 차트를 클릭하십시오. 단순 이동 평균 계산. 간단한 이동 평균이 형성됩니다 특정 기간 동안의 보안 평균 가격 계산 대부분의 이동 평균은 종가 기준 5 일 이동 평균은 5 일 마감 가격을 5로 나눈 값입니다. 그 이름에서 알 수 있듯이 이동 평균은 평균 이동 새로운 데이터가있을 때 이전 데이터가 삭제됩니다. 평균이 시간 눈금을 따라 이동합니다 아래는 3 일 동안 진화하는 5 일 이동 평균의 예입니다. 이동 평균의 첫 번째 날은 지난 5 일을 단순히 포함합니다. 이동 평균의 두 번째 날은 첫 번째 데이터 지점 11을 떨어 뜨리고 새 데이터 지점을 추가합니다 16 이동 평균의 세 번째 날은 첫 번째 데이터 지점 12를 삭제하고 새로운 데이터 포인트 17 위의 예에서, 가격은 총 7 일 동안 11에서 17로 점진적으로 증가합니다. 이동 평균도 3 일 계산 기간 동안 13에서 15로 증가합니다. 또한 각 이동 평균값이 마지막 가격 예를 들어, 하루 1에 대한 이동 평균은 13이고 마지막 가격은 15입니다. 이전 4 일 가격이 낮아서 이동 평균이 지연됩니다. 지수 이동 평균 계산. 지수 이동 평균은 더 많이 적용하여 지연을 줄입니다 최근 가격에 적용된 가중치 최근 평균 가격에 적용된 가중치는 이동 평균 기간의 수에 따라 다릅니다. 지수 이동 평균 계산에는 세 단계가 있습니다. 첫째, 계산 간단한 이동 평균 지수 이동 평균 EMA는 어딘가에서 시작해야하므로 간단한 이동 평균을 이전 기간으로 사용합니다. EMA 첫 번째 계산에서 두 번째로 가중 승수를 계산합니다. 세 번째로 지수 이동 평균을 계산합니다. 아래 수식은 10 일 EMA. A 10 기간 지수 이동 평균은 최신 가격에 18 18 가중치를 적용합니다. 10 기간 EMA는 18 18 EMA라고도 할 수 있습니다. 20 기간 EMA는 가장 최근 가격에 9 52 계량을 적용합니다 2 20 1 0952 더 짧은 시간 동안의 가중치는 더 긴 시간 동안의 가중치보다 더 큽니다. 실제로, 이동 평균 기간이 두 배가 될 때마다 가중치가 반으로 떨어집니다. EMA에 대해 특정 비율을 원하면 이 수식을 사용하여 기간으로 변환 한 다음 해당 값을 EMA 매개 변수로 입력 할 수 있습니다. 아래는 Intel Simple moving avera에 대한 10 일 이동 평균 및 10 일 지수 이동 평균의 스프레드 시트 예제입니다. GES는 간단하고 설명이 거의 필요하지 않습니다. 10 일 평균은 새로운 가격이 나오고 오래된 가격이 떨어짐에 따라 단순히 이동합니다. 지수 이동 평균은 첫 번째 계산에서 단순 이동 평균 값 22 22로 시작합니다. 첫 번째 계산 후 일반 공식 take over EMA는 간단한 이동 평균으로 시작되기 때문에 실제 값은 20 년 정도 후에 실현되지 않습니다. 즉, 되돌아 오는 기간이 짧기 때문에 Excel 스프레드 시트의 값이 차트 값과 다를 수 있습니다. 스프레드 시트는 30 기간 만 돌아 간다. 즉, 단순 이동 평균의 영향에 20 년의 기간이 소요됨을 의미한다. 스톡 차트는 계산을 위해 적어도 250 기간을 거슬러 올라간다. 그래서 첫 번째 계산에서 단순 이동 평균의 효과는 완전히 나타난다. 래그 팩터. 이동 평균이 길수록 지연이 더 많이 발생합니다. 10 일간의 지수 이동 평균은 가격을 매우 밀접하게 유지하고 곧 터널 가격은 짧아집니다. 이동 평균은 속도 보트와 같습니다. 민첩하고 빠르게 변경됩니다. 반면, 100 일 이동 평균에는 과거 데이터가 많아서 속도가 느려집니다. 이동 평균은 해상 유조선과 같습니다. 기면이 빠지며 변경 속도가 느립니다. 100 일간의 이동 평균이 코스를 변경하기 위해 더 크고 긴 가격 움직임. 라이브 버전의 차트를 클릭하십시오. 위의 차트는 10 일간의 EMA와 가격이 밀접한 100 일간의 SMA 1 월 -2 월의 쇠퇴에도 불구하고 100 일 SMA는 그 과정을 계속 유지하지 못했습니다. 50 일 SMA는 지연 요인과 관련하여 10 일에서 100 일 사이의 평균 이동 평균에 적합합니다. 단순 대 지수 이동 평균. 단순 이동 평균과 지수 이동 평균간에 명확한 차이가 있지만 다른 지수 이동 평균보다 지연이 적어 최근의 가격에 더 민감합니다. 최근 가격 변경 Exp 온전한 이동 평균은 단순한 이동 평균보다 먼저 바뀔 것입니다. 반면에 단순 이동 평균은 전체 기간의 진정한 평균 가격을 나타냅니다. 따라서 단순 이동 평균이 지원 또는 저항 수준을 식별하는 데 더 적합 할 수 있습니다. 이동 평균 선호도는 분석 스타일 및 시간의 차이에 관한 정보 차트리스트는 두 가지 유형의 이동 평균과 다른 시간대를 사용하여 최적의 결과를 찾습니다. 아래 차트는 50 일 SMA가 빨간색이고 50 일 EMA가 녹색 인 IBM을 나타냅니다. 1 월 말에는 EMA 하락폭이 SMA 하락폭보다 더 컸다. EMA가 2 월 중순에 나타 났지만 3 월 말까지 SMA가 계속 낮아졌다. SMA가 EMA 이후 1 개월 이상에 걸쳐 상승했다는 것을 주목하라. 이동 평균의 길이는 분석 목적에 달려 있습니다 단기 이동 평균 5 ~ 20 기간은 단기 추세와 거래에 가장 적합합니다 중기의 tre에 관심있는 차 티지 주의자 nds는 20-60 기간을 연장 할 수있는 더 긴 이동 평균을 선택할 것입니다. 장기 투자자는 100 개 이상의 기간으로 이동 평균을 선호합니다. 일부 이동 평균 길이는 다른 것보다 많이 사용됩니다. 200 일 이동 평균은 아마도 가장 인기가 있습니다. 그 길이는 분명히 장기 이동 평균입니다. 다음으로, 50 일 이동 평균은 중기 경향에 대해 상당히 인기가 있습니다. 많은 차트 작성자들이 50 일 및 200 일 이동 평균을 함께 사용합니다. 단기, 일 이동 평균은 계산하기 쉽기 때문에 과거에는 꽤 인기가있었습니다. 단순히 숫자를 추가하고 소수점을 이동했습니다. 재 식별. 단순하거나 지수 이동 평균을 사용하여 동일한 신호를 생성 할 수 있습니다. 위에서 언급 한 바와 같이, 선호도는 각 개인 아래의이 예제는 단순 지수 이동 평균과 지수 이동 평균을 모두 사용합니다. 이동 평균이라는 용어는 단순 및 지수 이동 평균에 모두 적용됩니다. 이동 평균의 방향은 중요한 정보를 전달합니다. ab 아웃 가격 상승하는 이동 평균은 가격이 일반적으로 증가하고 있음을 보여줍니다 하락하는 이동 평균은 평균 가격이 하락하고 있음을 나타냅니다 장기 상승 추세를 반영하는 상승 장기 이동 평균의 하락은 장기 위의 차트는 3M MMM과 150 일 지수 이동 평균을 보여줍니다. 이 예는 추세가 강할 때 이동 평균이 얼마나 잘 작동 하는지를 보여줍니다. 150 일 EMA는 2007 년 11 월과 2008 년 1 월에 거절되었습니다. 이러한 이동 평균의 방향을 반전시키는 쇠퇴 이러한 지연 지표는 경향이 역전되는 것이 최선 또는 발생 후 최악의 경우 MMM이 2009 년 3 월까지 계속 하락한 후 40-50을 넘었 음을 확인합니다. 150 일 EMA가 나타나지 않았다는 사실에 주목하십시오 그러나이 서지가 일어날 때까지 MMM은 다음 12 개월 동안 계속 높았습니다. 움직이는 평균은 강한 추세에서 훌륭하게 작동합니다. 두 가지 교차점 .2 개의 이동 평균을 함께 사용하여 교차를 생성 할 수 있습니다 신호의 기술적 분석 존 머피 (John Murphy)는 이것을 더블 크로스 오버 방식이라고 부릅니다. 더블 크로스 오버는 상대적으로 짧은 이동 평균과 상대적으로 긴 이동 평균을 포함합니다. 모든 이동 평균과 마찬가지로 이동 평균의 일반적인 길이는 시스템 A의 시간 프레임을 정의합니다 5 일 EMA와 35 일 EMA를 사용하는 시스템은 단기로 간주됩니다. 50 일 SMA와 200 일 SMA를 사용하는 시스템은 중기 또는 장기간으로 간주됩니다. 낙관적 인 크로스 오버는 더 짧은 이동 평균은 더 긴 이동 평균 이상으로 교차합니다. 이는 또한 황금 십자가로 알려져 있습니다. 짧은 이동 평균이 더 긴 이동 평균 아래로 교차 할 때 곰 같은 크로스 오버가 발생합니다. 이는 교차 교차로라고합니다. 이동 평균 크로스 오버는 상대적으로 늦은 신호를 생성합니다. 결국, 시스템은 두 개의 지연 지표를 사용합니다. 이동 평균 기간이 길수록 신호의 지연이 커집니다. 이러한 신호는 좋은 추세가 유지 될 때 큰 효과를냅니다. 그러나 평균 크로스 오버 시스템은 강한 추세가없는 경우 많은 휩쓸기를 생산할 것입니다. 또한 3 개의 이동 평균이 포함 된 3 중 크로스 오버 방법이 있습니다. 가장 짧은 이동 평균이 2 개의 더 긴 이동 평균을 교차 할 때 신호가 생성됩니다. 간단한 3 중 크로스 오버 시스템 5 일, 10 일 및 20 일 이동 평균이 포함될 수 있습니다. 위 차트는 10 일 EMA 녹색 점선과 50 일 EMA 빨간색 선이있는 Home Depot HD를 보여줍니다. 검은 선은 일일 마감입니다. 이동 평균 크로스 오버는 좋은 거래를하기 전에 3 개의 whipsaws를 가져 왔습니다. 10 일 EMA는 10 월 1 일 말 50 일 EMA 이하로 파산했으나 11 월 2 일 중반에 10 일이 지난 것처럼 뒤로 이동했습니다. 그러나 1 월 3 일의 다음 곰 같은 교차는 11 월 말의 가격 수준 근처에서 또 다른 whipsaw를 초래했다. 이 곰 같은 십자가는 10 일 EMA가 며칠 후 50 일 이상으로 되돌아 갔을 때 오래 가지 않았다. , 네 번째 시그널은 주식이 20을 넘어서면서 강한 움직임을 예고했다. 여기에는 두 가지 테이크 어웨이가있다. 첫째, 크로스 오버가 whipsaw 경향이있다. whipsaws를 방지하기 위해 가격이나 시간 필터를 적용 할 수있다. 거래자는 행동하기 3 일 전에 크로스 오버가 필요할 수도있다. 10 일 EMA가 50 일 EMA 미만으로 일정량만큼 움직이면 MACD를 사용하여 이러한 교차를 식별하고 정량화 할 수 있습니다. MACD 10,50,1은 두 지수 이동 평균의 차이를 나타내는 선을 표시합니다 MACD는 황금 십자가에서 양수로 돌아가고 죽은 십자가에서는 음수로 나타납니다. 백분율 가격 발진기 PPO는 백분율 차이를 표시하는 것과 같은 방식으로 사용될 수 있습니다. MACD 및 PPO는 지수 이동 평균을 기반으로하며 단순 이동 평균과 일치하지 않습니다. 이 차트는 50 일 EMA, 200 일 EMA 및 MACD 50,200,1의 Oracle ORCL을 보여줍니다. 2 1 2 년 기간 동안 4 개의 이동 평균 크로스 오버가 발생했습니다. 처음 세 개는 whipsaws 또는 bad 거래 ORCL이 20 대 중반으로 진전됨에 따라 지속적인 교차점에서 4 번째 크로스 오버가 시작되었습니다. 이동 평균 크로스 오버는 추세가 강할 때 크게 작용하지만 추세가없는 경우 손실이 발생합니다. Price Crossovers. 이동 평균을 사용하여 간단한 가격 크로스 오버로 신호 생성하기 강세 신호는 가격이 이동 평균 이상으로 움직일 때 생성됩니다. 곰 같은 신호는 가격이 이동 평균 아래로 움직일 때 생성됩니다. 크로스 오버는 더 큰 트렌드 내에서 거래하기 위해 결합 될 수 있습니다. 더 긴 이동 평균은 더 큰 동향 및 더 짧은 이동 평균은 신호 생성에 사용됩니다. 가격이 이미 더 긴 이동 평균을 초과 할 때만 낙관적 인 가격 교차를 찾습니다. 이것은 더 큰 추세와 조화를 이룰 것입니다. 예를 들어, 가격이 200- 차트 이동자들은 가격이 50 일 이동 평균 이상으로 움직일 때만 신호에 집중할 것입니다. 분명히, 50 일 이동 평균 woul d는 그러한 시그널에 선행하지만 더 큰 추세가 상승했기 때문에 그러한 곰 같은 십자가는 무시 될 것입니다. 곰 같은 십자가는 단순히 더 큰 상승 추세 안에 하락을 제안 할 것입니다. 50 일 이동 평균 이상의 크로스 백은 가격 상승과 다음 차트는 50 일 EMA와 200 일 EMA가있는 Emerson Electric EMR을 보여줍니다. 주식은 8 월에 200 일 이동 평균 이상으로 움직였습니다. 11 월 초에 50 일 EMA 미만의 하락이 있었고, 다시 2 월 초 가격은 빠르게 50 일 EMA 이상으로 빠르게 상승하여 강세 신호를 제공했습니다. 더 큰 상승 추세와 조화를 이루는 녹색 화살표 MACD 1,50,1은 50 일 EMA보다 높거나 낮은 가격 교차를 확인하기 위해 표시기 창에 표시됩니다 1 일 EMA는 마감 가격과 동일 MACD 1,50,1은 50 일 EMA 이상일 때 양수이고 50 일 EMA. Support 및 Resistance 미만인 경우 음수입니다. 이동 평균은 하락세에서 상승세와 저항에 대한지지 단기적 상승세는 Bollinger Bands에서도 사용되는 20 일 이동 평균 근처에서지지를받을 수있다. 장기적인 상승 추세는 200 일 이동 평균 근처에서지지를 얻을 수있다. 이동 평균 200 일 이동 평균은 널리 사용되기 때문에 단순히지지 또는 저항을 제공 할 수 있습니다. 이는 자기 실현 예언과 거의 같습니다. 위의 차트는 200 일 이동 평균이 mid 2004 년 말까지 200 일간 지원을 여러 번 제공했습니다. 이중 최고 지원 중단으로 추세가 반전되면, 200 일 이동 평균은 9500 정도의 저항으로 작용했습니다. 정확한 지원 및 저항 수준의 이동을 기대하지 마십시오 평균, 특히 더 긴 이동 평균 시장은 감정으로 인해 움직입니다. 따라서 오버 슛이 발생합니다. 정확한 수준 대신 이동 평균을 사용하여 지원 또는 저항 영역을 식별 할 수 있습니다. 이동 평균 단점에 대해 무게를 달 필요가 있습니다. 이동 평균은 항상 뒤 따르는 추세 또는 후행인데 항상 뒤떨어지기 쉬운 지표입니다. 반드시 나쁜 것은 아니지만 어쨌든 추세는 당신의 친구이며, 추세 움직이는 평균은 상인이 현재의 추세와 일치 함을 보장합니다 추세가 친구인데도 증권은 거래 범위에서 많은 시간을 소비하여 이동 평균을 비효율적으로 만듭니다 추세에서 일단 이동 평균은 , 또한 늦게 신호를 보내라. 움직이지 않는 평균을 사용하여 정상에서 팔리고 바닥에서 사다 줄 ​​것을 기대하지 말라. 대부분의 기술적 분석 도구와 마찬가지로, 이동 평균은 독자적으로 사용해서는 안되지만 다른 보조 도구와 함께 사용한다. 평균을 사용하여 전반적인 추세를 정의한 다음 RSI를 사용하여 과매 수 또는 과매도 수준을 정의합니다. 이동 평균을 StockCharts 차트에 추가합니다. 이동 평균은 가격 오버레이 기능으로 사용할 수 있습니다. SharpCharts 워크 벤치 Overlays 드롭 다운 메뉴를 사용하여 사용자는 단순 이동 평균 또는 지수 이동 평균 중 하나를 선택할 수 있습니다. 첫 번째 매개 변수는 기간의 수를 설정하는 데 사용됩니다. 옵션 매개 변수를 사용하여 사용할 가격 필드를 지정할 수 있습니다 계산에서 - 열기에 대해서는 O, 높음에 대해서는 H, 낮음에 대해서는 L, 닫기에 대해서는 C 쉼표는 매개 변수를 분리하는 데 사용됩니다. 또 다른 선택적 매개 변수를 사용하여 이동 평균을 왼쪽 또는 오른쪽으로 이동시킬 수 있습니다 음수 -10은 이동 평균을 왼쪽 10 기간으로 이동합니다. 양수 10은 이동 평균을 오른쪽 10 기간으로 이동합니다. 여러 이동 평균은 워크 벤치에 다른 오버레이 라인을 단순히 추가하여 가격 플롯에 오버레이 할 수 있습니다. StockCharts 멤버 색상 및 스타일을 변경하여 여러 이동 평균을 구별 할 수 있습니다. 표시기를 선택한 후 작은 녹색 삼각형을 클릭하여 고급 옵션을 엽니 다. 고급 옵션을 사용하여 RSI, CCI 및 Volume과 같은 다른 기술 지표에 이동 평균 오버레이를 추가 할 수도 있습니다. 여러 다른 이동 평균이있는 라이브 차트를 보려면 여기를 클릭하십시오. StockCharts 스캔을 사용하여 이동 평균 사용. 여기에는 StockCharts 회원은 다양한 이동 평균 상황을 스캔하는 데 사용할 수 있습니다. Bullish Moving Average Cross이 스캔은 150 일 간단한 이동 평균 및 5 일 EMA 및 35 일 EMA의 강세 크로스가있는 주식을 찾습니다. 150 일 이동 평균 5 일전에 5 일 EMA가 평균 이상으로 35 일 EMA 이상으로 움직일 때 완고한 교차가 발생합니다. Bearish Moving Average Cross이 스캔은 150 일간의 하락세를 보이는 주식을 찾습니다. 5 일 EMA 및 35 일 EMA의 일일 이동 평균 및 약세 간 비교 150 일 이동 평균은 5 일 전 수준에서 거래되는 한 하락하고 있습니다. 5 일 EMA가 이동하면 약세 교차가 발생합니다 abo에 대한 35 일 EMA 미만 평균 연구량. 연구. 존 머피의 책에는 평균 이동과 그 다양한 용도에 관한 장이 있습니다. 머피는 이동 평균의 장단점을 다루고 있습니다. 또한 Murphy는 이동 평균이 Bollinger Bands 및 채널 기반 거래 시스템과 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 기술 금융 시장 분석 John Murphy. 많은 제품의 가격에 대한 데이터가 있다고 가정 해보십시오. 각 제품에 대해 매주 가격 정보를 기록합니다. clear set obs 200.gen prodid n. 각 제품에는 고유 한 평균 가격이 있습니다. 주당 가격은 200 주 단위로 200 주 단위로 확장됩니다. 제 2 계절은 ​​계절에 따라 약간의 차이가 있습니다. 일반적인 시간 추세와 마찬가지로 추세는 t 005입니다. 첫 번째 관측치는 아무런 가격과 상관 관계가 없습니다. 2 5 추세 rpoisson 10 10 t 1은 가격 prodprice 2를 대체합니다. 추세 계절 7 가격 n-1 3 rpoisson 10 10 2면 가격 prodprice 추세 계절 5 가격 n-1 2 가격 n-2 3 rpoisson 10 10 t 3 대체 가격 prodprice 추세 계절 3 가격 n-1 2 가격 n - 2 2 가격 n-3 3 rpoisson 10 10 4 가격 prodprice 추세 계절 3 가격 n-1 175 가격 n-2 125 가격 n-3 1 가격 n-4 3 rpoisson 10 10 if t 4. 글로블 블을 글로벌 twograph. forv i를 저장하십시오. 6 6 글로벌 twograph 선 가격 t iidwoway twograph, 전설 표제 처음 6 개 제품에 대한 진정한 가격 추세. 이제 위의 생성 된 데이터가 근본적으로 관측 할 수없는 진정한 가격 정보라는 것을 상상해보십시오. 그 대신 당신은 주마다 여러 데이터 콜렉션을 가지고 있는데, 각각의 가격은 임의의 추가 오류로 인해 다양합니다. 3. 바이 섹 트 프로덕트 가격은 정상입니다. 그러나 가격 정보에는 실수로 10 개의 항목이 있습니다. 잘못 입력되었습니다. 엔트리 오류 1, 1 세대 스칼라러 정상 1.gen priceobs pricecollect 1 entryerror scalarerror label var priceobs 기록 가격. 더하여, 당신의 가격 자료의 35 개는 절대로 발견되지 않았다. 1, 35.drop가 누락 된 경우. 1. 글로벌 tw 그래프를 저장하기위한 globabl을 작성하십시오 .1 6 글로벌 twograph 회선 가격은 1. prodobs 1.twoway twograph, legend off title 처음 6 개 제품에 대한 관측 된 가격 추세. keep t priceobs prodid entryerror 직접 관찰하지는 않지만 비교 수단으로 데이터 세트에 입력 오류를 유지하고 있습니다. 질문은 ~이야. 이 지저분한 데이터로 원래의 가격 데이터를 복구 할 수 있습니까? 우리가 악용해야 할 첫 번째 일은 중복 기록 된 데이터입니다. scatter priceobs t prodid 1, title 개인 편차를 쉽게 볼 수 있습니다. 개별 편차를보기는 쉽지만 200 개의 모든 제품을 통해 개별적으로 가격 이상 값을 확인하기를 원하지는 않습니다. 우리는 이상 값을 식별 할 수있는 시스템을 찾고자합니다. 제품과 시간별 평균 가격을 생성합니다. 평균보다 큰 120의 관찰 또는 평균보다 낮은 80의 관찰을 표시하자. pricemean priceobs 1 2 pricemean priceobs 8. 그것이 작동하는 방법을 보자. prodid 1 scatter 1 price 1 msymbol lgx title 이상한 것들 중 일부는 단지 전설의 평균을 보아 식별 할 수 있습니다 off. corr flag entryerror 우리 깃발은 입력 오류와 약 45의 상관 관계가 있습니다. 이것은 좋지만 더 잘할 수 있습니다. 나는 단순히 가격을 이동 평균으로 구성하고 각 항목이 평균에서 어떻게 벗어나는지를 보는 것보다 단지 이동 평균 명령에 xtset이 필요하며 시간주기 당 하나의 항목 만 필요하다는 것을 의미한다고 제안합니다. 우리는 시간 변수를 재조정하고 관측 번호의 다른 시간에 기록 된 것처럼 추가합니다. 우리는 각 제품에서 누락 된 관찰 내용을 모르기 때문에 prodobs를 새로 생성해야합니다. 따라서 prodobs를 새로 생성해야합니다. xtset은 패널 데이터 패널 ID 및 시계열 수준 xtset prodid t2를 설정합니다. 우리가 사용할 명령은 tssmooth입니다. ma를 지정하면 이동 평균을 의미하고 stata는 이동하는 항공기에서 얼마나 많은 시간 간격을두고 얼마나 뒤에 있는지를 알려줍니다. 이 명령은 tssmooth ma mapriceobs priceobs, window 23 0 23 23에 있습니다. 효과는 5 주 앞뒤 5 주 뒤 0은 스태타에게 평균에 자신을 포함시키지 말라고 지시합니다. 이동 평균 두 개의 산란도가 산정 된 경우 산정 된 산란 산도가 산란하는 산도 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 산호초 이동 평균은 시간 평균보다 안정적입니다. 움직이는 평균 캡 드롭 플래그를 사용하여 플래그를 시도해 봅시다 2 플래그 플래그 2 mapriceobs priceobs 1 2 mapriceobs priceobs 8.two scatterobotobs t prodid 1 scatter priceobs t if prodid 1 플래그 2 1 msymbol lgx title 이동 평균은 유용 할 수도 있습니다. 범례 off. corr flag2 entryerror. 플래그 2 일 경우 신고 된 데이터 드롭을 버리십시오. 1. 주간 레벨 붕괴 priceobs로 축소하십시오. 라벨이 붙었습니다. var priceobs 평균 가격 observ. forv i 1 6 글로벌 twograph scatter priceobs t prodid i. twoway twograph, legend off 제목에 대한 관측 가격 동향 처음 6 개 제품 데이터가 훨씬 좋아 보이지만 원하지 않는 특이 치를 분명히 가지고 있습니다. 우리는 십자가 제품 동향을 이용하여 제품 가격 내에서 특이점을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 제품 가격은 제품 가격이 1 일 경우 잔여 물량을 예측하고 가격은 2를 예측할 수 있습니다. 3 잔여량 예측 잔여량 잔여량 잔여량 잔액 잔액 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 잔금 빈곤액 외계인 범례. 마지막으로, 평균으로부터 표준 편차가 표준 편차보다 큰 잔차가있는 관측치를 떨어 뜨리겠습니다. 잔여량을 예측할 수있는 잔량이 있는지 확인하기 위해 200 원짜리 가격을 표시하십시오. 잔여량 잔여 깃발을 대체 할 평균 잔여량 1 평균 잔존 수 평균 방울 유지율. 그것이 작동하는 방법을 보자 두 가지 분산 priceobs t prodid 2 scatterostobs t prodid 2 flag 1 msymbol lgx title 이제 그냥 몇 가지 최종 outliers 범례를 제거하려고합니다. 아웃 라이어에 비례하여 제품 1 가격 결정 글로벌 twograph. forv i 1 6 글로벌 twograph line priceobs t prodid i. 드디어 아웃 라이어 드롭 플래그를 떨어 뜨리는 경우. 하나의 최종 그래프 글로벌 twograph. forv i 1 6 글로벌 twograph 분산 priceobs t prodid i. twoway twograph, legend off title 처음 6 개 제품에 대한 가격 추세를 관찰했습니다. 첫 번째 그래프만큼 깨끗하지는 않지만 확실히 개선되었습니다.