Moyenne Mobile 6 Mois

Lors du calcul d'une moyenne mobile courante, placer la moyenne dans la période de temps moyenne a un sens Dans l'exemple précédent, nous avons calculé la moyenne des 3 premières périodes et l'avons placée à côté de la période 3. Nous aurions pu placer la moyenne au milieu de la Intervalle de temps de trois périodes, c'est-à-dire à côté de la période 2. Cela fonctionne bien avec des périodes de temps impaires, mais pas aussi bon pour des périodes de temps même. Alors, où placer la première moyenne mobile lorsque M 4 Techniquement, la moyenne mobile tomberait à t 2,5, 3,5. Pour éviter ce problème, nous lisser les MA en utilisant M 2. Ainsi, nous lisser les valeurs lissées Si nous avons un nombre moyen pair de termes, nous devons lisser les valeurs lissées. Le tableau suivant montre les résultats en utilisant M Moyenne Moyenne des séries chronologiques Données (observations également espacées dans le temps) de plusieurs périodes consécutives. Appelé en mouvement car il est continuellement recomputed comme nouvelles données devient disponible, il progresse en abandonnant la première valeur et en ajoutant la dernière valeur. Par exemple, la moyenne mobile des ventes sur six mois peut être calculée en prenant la moyenne des ventes de janvier à juin, puis la moyenne des ventes de février à juillet, puis de mars à août, et ainsi de suite. Les moyennes mobiles (1) réduisent l'effet des variations temporaires des données, (2) améliorent l'ajustement des données à une ligne (un processus appelé lissage) pour afficher plus clairement la tendance des données, et (3) tendance. Si vous calculez quelque chose avec une variance très élevée, le mieux que vous puissiez faire est de comprendre la moyenne mobile. Je voulais savoir quelle était la moyenne mobile des données, de sorte que j'aurais une meilleure compréhension de notre façon de faire. Lorsque vous essayez de comprendre quelques chiffres qui changent souvent, le mieux que vous pouvez faire est de calculer la moyenne mobile. Modèle ARMA (Autorregressive Moving Model) Modèles de synchronisation de marché Cet outil vous permet de tester différents modèles de timing de marché et d'allocation d'actifs tactiques basés sur les moyennes mobiles, la dynamique, l'évaluation du marché et la volatilité cible. Les modèles pris en charge sont les suivants: Shiller Ratio PE Évaluation du marché Moyennes mobiles - Moyennes mobiles d'un seul actif - Éléments du portefeuille Momentum - Force relative Momentum - Dual Momentum Momentum - Volatilité cible de l'allocation adaptative Vous trouverez ci-dessous un résumé du modèle sélectionné et une description plus détaillée Dans la section FAQ. Shiller PE Ratio Valeur de marché Shiller PE ratio (PE10) Le modèle de timing basé sur la valorisation du marché utilise la répartition suivante entre les actions et les obligations: PE10 gt 22 - 40 actions, 60 obligations 14 lt PE10 lt 22 - 60 actions, 40 obligations PE10 lt 14 - 80 actions, 20 obligations L'allocation équilibrée de 60 actions et 40 obligations est utilisée comme portefeuille de référence. Moyennes de déplacement - actif unique Le modèle de timing moyen est soit investi dans un fonds spécifique, un FNB ou un fonds commun de placement, Autre actif sans risque sur la base du signal de la moyenne mobile. Le modèle est investi dans l'actif lorsque le prix de clôture ajusté de fin de mois est supérieur à la moyenne mobile et que le modèle passe à l'encaisse lorsque le prix de clôture ajusté de fin de mois est inférieur à la moyenne mobile. Le modèle prend également en charge l'utilisation de la moyenne mobile de croisement comme signal. Moyennes mobiles - Actifs du portefeuille Le modèle de la moyenne mobile applique le signal de la moyenne mobile à chaque actif du portefeuille. Le modèle est investi dans un actif de portefeuille lorsque le prix de clôture ajusté de fin de mois est supérieur à la moyenne mobile et que l'allocation est transférée en espèces lorsque le prix de clôture ajusté de fin de mois est inférieur à la moyenne mobile. Le modèle prend également en charge l'utilisation de la moyenne mobile de croisement comme signal. Momentum - Force relative Le modèle de momentum de force relative investit dans les actifs les plus performants du modèle en fonction de chaque rendement passé actif. L'impulsion peut être basée sur une seule période de synchronisation ou plusieurs périodes de synchronisation pondérées. En outre, le modèle soutient l'utilisation de moyennes mobiles comme un contrôle des risques pour décider si les investissements doivent être déplacés à l'argent. Momentum - Dual Momentum Le modèle Dual Momentum utilise une dynamique relative pour sélectionner les actifs modèles les plus performants et intègre la dynamique absolue comme filtre pour investir en espèces si le rendement excédentaire de l'actif sélectionné par rapport à l'encaisse est négatif. Allocation adaptative Le modèle adaptatif d'allocation d'actifs combine le modèle de momentum de force relative avec une pondération d'actif différente. Le modèle de force relative utilise une pondération égale pour les actifs sélectionnés par le modèle tandis que l'allocation d'actifs adaptative utilise soit l'allocation de parité du risque basée sur la volatilité inverse, soit l'allocation de la variance minimale pour les actifs du modèle afin de minimiser la volatilité attendue. Volatilité cible Le modèle de volatilité cible ajuste l'exposition au marché du portefeuille en fonction de la volatilité historique réalisée et de l'objectif de volatilité donné. L'allocation de trésorerie du portefeuille est augmentée ou diminuée selon les besoins pour atteindre le niveau de volatilité ciblé afin d'améliorer le rendement ajusté en fonction du risque. Trouver un fonds ETF, un fonds commun de placement ou un symbole boursier