Шаг 6: Полное снятие направленности с данных

С использованием отклонений от скользящей средней

Перевод первоначальных данных в логарифмическую форму, предприня­тый на шаге 3, лишь частично удаляет тренд, и, как только что было пока­зано, остатки тренда в данных могут значительно повлиять на проверку статистической надежности. Отклонения от скользящей средней являют­ся наилучшим способом полностью снять направленность с данных. Откло­нения вычисляются путем вычитания скользящей средней данных из самих данных. Поскольку скользящая средняя отражает тренд в данных, вычи­тание ее из данных приводит к сериям, в которых нет тренда (рис. 16.11). Когда центрированная скользящая .средняя вычитается из первона­чальных данных, в результате получаются новые временные ряды, со­ставленные из отклонений или остатков от скользящей средней. Для каждого потенциального цикла, идентифицированного с помощью спек­трального анализа, будут выведены отдельные серии отклонений. Вы­числение серий отклонений проиллюстрировано на тех же данных, ко­торые ранее были использованы, чтобы показать процесс вычисления центрированной скользящей средней:

Начальные данные134,500 141,20 132,40 138,90 Логарифмы данных2,1287 2,1498 2,1219 2,1427


596 ЧАСТЬ 3. осцилляторы и циклы


2.73

Рисунок 16.11. УДАЛЕНИЕ ТРЕНДА С ПОМОЩЬЮ ОТКЛОНЕНИЙ


Значение центрированной
скользящей средней
2,1335 2,1381

Отклонение (остаток)0,0163 -0,0162

Метод отклонений от скользящей средней следует использовать очень осторожно из-за взаимодействия длины скользящей средней и периода данных (если они цикличны). Рис. 16.12 показывает, как выг­лядит скользящая средняя данных с безупречным 25-дневным циклом: скользящая средняя, рассчитанная по количеству точек, меньшему чем период цикла, будет содержать тот же цикл, но с меньшей амплитудой; скользящая средняя той же длины, что и цикл, будет постоянной вели­чиной и не будет содержать цикла; скользящая средняя, более протя­женная, чем период цикла, будет содержать цикл с инвертированной фазой и уменьшенной амплитудой. (Именно из-за последнего свойства в предыдущем шаге сглаживания данных было необходимо использовать скользящую среднюю более короткую, чем самый короткий из отыски­ваемых циклов.)

Центрированная скользящая средняя с длиной, равной длине цикла, не содержит этого цикла. Следовательно, вычитание этой скользящей средней из первоначальных данных удалит тренд и оставит только цикл. Однако если скользящая средняя существенно длиннее, чем отыскиваемый


ГЛАВА 16. анализ циклов фьючерсных рынков 597

Рисунок 16.12.






Дата добавления: 2016-07-18; просмотров: 1295; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ


Поиск по сайту:

Воспользовавшись поиском можно найти нужную информацию на сайте.

Поделитесь с друзьями:

Считаете данную информацию полезной, тогда расскажите друзьям в соц. сетях.
Poznayka.org - Познайка.Орг - 2016-2019 год. Материал предоставляется для ознакомительных и учебных целей. | Обратная связь
Генерация страницы за: 0.007 сек.