Eu tenho uma lista de pessoas, tempos de registro e pontuação. Em Stata eu quero calcular uma média móvel de pontuação com base em uma janela de tempo em torno de cada observação (não uma janela com base no atraso / liderança número de observações). Por exemplo, supondo / - 2 dias de cada lado e não incluindo a observação atual, estou tentando calcular algo como isto: Ive tentou definir o dataset com tsset e, em seguida, usar tssmooth. Mas não conseguia fazê-lo funcionar. Uma vez que pode haver várias observações para um determinado período de tempo eu não tenho certeza se esta é mesmo a abordagem certa. Além disso, na realidade a variável dia é um tc timestamp. Perguntou 6 de dezembro às 16:04 tsset não pode ajudar aqui mesmo se você fez seus horários regularmente espaçados, como você tem alguns valores repetidos de tempo, mas seus dados não se qualificam como dados do painel no sentido Statas. Mas o problema deve render para um loop sobre possibilidades. Primeiro, vamos dar o exemplo literalmente usando dias inteiros. Aqui assumimos valores ausentes. O princípio de levar adiante é a média dos outros (soma de todos - este valor) / (número de valores - 1) Na prática, você não quer fazer um loop sobre todas as possíveis datas-vezes em milissegundos. Então, tente um loop sobre as observações desta forma. Observe os elementos ltpseudocodegt. Este artigo também é relevante: se falhas são possíveis, uma linha precisa ser mais complicada: significando que se o valor atual está ausente, subtrair 0 da soma e 0 da contagem de observações. EDIT: Durante 2 dias em milissegundos, explorar a função incorporada e usar cofd (2).Documentação é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um racional, polinômio operador de intervalo infinito-grau, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x 2026). Nota: A propriedade Constant de um objeto modelo arima corresponde a c. E não a média incondicional 956. Por decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente somaveis. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA é invertido. O que significa que todas as suas raízes estão fora do círculo unitário. Econometrics Toolbox reforça a estabilidade e a invertibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou polinômio MA reversível. Similarmente, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e de invertibilidade durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries estacionárias do tempo. Uppsala, Suécia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Selecione seu país Se a função LAG retornar um valor para uma variável de caractere que ainda não tenha sido atribuída um comprimento, por padrão, a variável é atribuído um comprimento de 200. As funções LAG, LAG1, LAG2 . LAG n retorna valores de uma fila. LAG1 também pode ser escrito como LAG. Uma função LAG n armazena um valor em uma fila e retorna um valor armazenado anteriormente nessa fila. Cada ocorrência de uma função LAG n em um programa gera sua própria fila de valores. A fila para cada ocorrência de LAG n é inicializada com n valores em falta, onde n é o comprimento da fila (por exemplo, uma fila LAG2 é inicializada com dois valores em falta). Quando uma ocorrência de LAG n é executada, o valor no topo de sua fila é removido e retornado, os valores restantes são deslocados para cima, eo novo valor do argumento é colocado na parte inferior da fila. Assim, os valores faltantes são retornados para as primeiras n execuções de cada ocorrência de LAG n. Após o que os valores defasados do argumento começam a aparecer. Nota: Armazenar valores na parte inferior da fila e retornar valores da parte superior da fila ocorre somente quando a função é executada. Uma ocorrência da função LAG n que é executada condicionalmente armazenará e retornará valores somente das observações para as quais a condição é satisfeita. Se o argumento de LAG n é um nome de matriz, uma fila separada é mantida para cada variável na matriz. Quando a função LAG é compilada, SAS aloca memória em uma fila para armazenar os valores da variável que está listada na função LAG. Por exemplo, se a variável na função LAG100 (x) é numérica com um comprimento de 8 bytes, seguida, a memória que é necessário é 8 vezes 100, ou 800 bytes. Portanto, o limite de memória para a função LAG é baseado na memória que o SAS aloca, o que varia de acordo com diferentes ambientes operacionais. As médias de movimentação suavizam o ruído de fluxos de dados de preço à custa de atraso (atraso) Nos velhos tempos você poderia ter Velocidade, à custa de suavização reduzida Nos velhos tempos você só poderia ter o seu alisamento à custa de lag Pense quantas horas você desperdiçou tentando obter suas médias rápidas e lisas Lembre-se como é irritante ver aumentar a velocidade provoca aumento do ruído Lembre-se Como você desejou para baixo lag E baixo ruído Cansado de trabalhar para fora como ter o seu bolo E comê-lo Não se desespere, agora as coisas mudaram, você pode ter o seu bolo e você pode comê-lo Precisão Lagless média em comparação com outros modelos avançados de filtragem Do A média móvel ponderada é mais rápida que a exponencial, mas não oferece boa suavização, em contraste a exponencial tem excelente suavização, mas enormes quantidades de atraso (Lag). Filtros techquot modernos apesar de melhorar os modelos básicos antigos, têm fraquezas inerentes. Alguns dos quais são observados no filtro Jurik JMA eo pior destes pontos fracos é superação. A pesquisa de Jurik admite abertamente ter overshoot quotminimal que tende a indicar alguma forma de algoritmo predictive que trabalha seu código. Lembre-se que os filtros são destinados a observar o que está acontecendo agora e no passado. Prever o que vai acontecer a seguir é uma função ilegal no kit de ferramentas Precision Trading Systems, os dados são suavizados e desalinhados apenas. Ou você poderia dizer, as tendências são seguidas precisamente em vez de disse que caminho a seguir, como é o caso com esses algoritmos de filtro de tipo ilegal. A precisão Lagless média não tentar prever o preço próximo valor. A média de Hull é reivindicada por muitos como sendo tão rápida e suave quanto a pesquisa JMA por Jurik, ela tem boa velocidade e baixo atraso. O problema com a fórmula utilizada na média de Hull é que o seu muito simplista e leva a distorções de preços que têm má precisão causada pela ponderação muito forte (x 2) nos dados mais recentes (Floor (Length / 2)) e subtraindo o Dados antigos, o que leva a severas questões overshooting que Em alguns casos são muitos desvios padrão longe de valores reais A precisão Lagless média tem ultrapassar ZERO. O diagrama abaixo mostra a diferença de velocidade imensa em uma PLA de 30 períodos e média de Hull de 30 períodos. O PLA foi de quatro bares à frente da média Hull em ambos os principais pontos de viragem indicado no gráfico de 5 minutos do futuro FT-SE100 (que é uma diferença de 14 em Lag). Se você negociou as médias em seus pontos de viragem para ir curto no preço de fechamento neste exemplo, PLA estava sinalizando em 3.977,5 e Hull era um pouco mais tarde em 3.937, apenas cerca de 40,5 pontos ou em termos monetários 405 por contrato. O sinal longo em PLA foi em 3936 em comparação com Hulls 3.956,5, o que equivale a uma economia de 205 por contrato com o sinal PLA. Isso é um passaro. É um avião. Não é o Precision Lagless Filtros Média, como a média VIDAYA por Tuscar Chande, que usam volatilidade para alterar seus comprimentos têm um tipo diferente de fórmula que mudam seu comprimento, mas este processo não é executado com qualquer lógica. Enquanto eles podem funcionar muito bem às vezes, isso também pode levar a um filtro que pode sofrer tanto atraso e ultrapassagem. A média da série de tempo que é realmente uma média muito rápida, bem poderia ser renomeada a quotovershooting averagequot esta imprecisão torna inutilizável para qualquer avaliação séria de dados para uso comercial. O filtro de Kalman freqüentemente fica atrás ou ultrapassa os arrays de preços devido aos seus algoritmos mais zelosos. Outros fatores de filtro no impulso de preço para tentar prever o que vai acontecer no próximo intervalo de preços, e esta é também uma estratégia defeituosa, como overshoot quando leituras de impulso alto inverter, deixando o filtro alto e seco e milhas de distância da atividade de preço real . A precisão Lagless média usa pura e simples lógica para decidir o seu próximo valor de saída. Muitos matemáticos excelentes tentaram e falharam em criar médias livres do lag, e geralmente a razão é seu intelecto extremo dos maths não é suportado acima por um grau elevado de lógica commonsense. Precisão Lagless média (PLA) é construída de algoritmos razão puramente lógica, que examinam muitos valores diferentes que são armazenados em matrizes e seleciona qual valor para enviar para a saída. PLAs velocidade superior, suavização e precisão torná-lo uma excelente ferramenta de negociação para ações, futuros, forex, obrigações etc E como com todos os produtos desenvolvidos pela Precision Trading sistemas o tema subjacente é o mesmo. Escrito para comerciantes, POR UM COMERCIANTE. PLA Comprimento 14 e 50 em E-Mini Nasdaq futureARIMA Previsão com Excel e R Olá Hoje vou guiá-lo através de uma introdução ao modelo ARIMA e seus componentes, bem como uma breve explicação do método Box-Jenkins de como ARIMA Modelos são especificados. Por fim, eu criei uma implementação do Excel usando R, que Ill mostrar-lhe como configurar e usar. Modelos de média móvel auto-regressiva (ARMA) O modelo de média móvel auto-regressiva é utilizado para modelar e prever processos estáticos estacionários de séries temporais. É a combinação de duas técnicas estatísticas previamente desenvolvidas, o Autoregressive (AR) e Moving Average (MA) e foi originalmente descrito por Peter Whittle em 1951. George E. P. Box e Gwilym Jenkins popularizaram o modelo em 1971, especificando passos discretos para modelar a identificação, estimativa e verificação. Este processo será descrito posteriormente como referência. Vamos começar por introduzir o modelo ARMA pelos seus vários componentes, os modelos AR e MA e então apresentar uma generalização popular do modelo ARMA, ARIMA (Média Movente Integrada Autoregressiva) e as etapas de previsão e especificação do modelo. Por último, vou explicar uma implementação do Excel que eu criei e como usá-lo para fazer suas previsões de séries temporais. Modelos Autoregressivos O modelo Autoregressivo é usado para descrever processos aleatórios e processos que variam no tempo e especifica que a variável de saída depende linearmente de seus valores anteriores. O modelo é descrito como: Onde estão os parâmetros do modelo, C é constante, e é um termo de ruído branco. Essencialmente, o que o modelo descreve é para qualquer valor. Ele pode ser explicado por funções de seu valor anterior. Para um modelo com um parâmetro,. É explicado por seu valor passado e erro aleatório. Para um modelo com mais de um parâmetro, por exemplo. É dado por . E erro aleatório. Modelo de média móvel O modelo de média móvel (EM) é usado frequentemente para modelar séries temporais univariadas e é definido como: é a média das séries temporais. São os parâmetros do modelo. São os termos de erro de ruído branco. É a ordem do modelo de média móvel. O modelo de média móvel é uma regressão linear do valor atual da série em comparação com os termos do período anterior,. . Por exemplo, um modelo de MA de. É explicado pelo erro atual no mesmo período eo valor do erro passado,. Para um modelo de ordem 2 (), é explicado pelos dois últimos valores de erro, e. Os termos AR () e MA () são usados no modelo ARMA, que será agora introduzido. Modelo de média móvel auto-regressivo Os modelos de média móvel autorregressiva usam dois polinômios, AR () e MA () e descrevem um processo estocástico estacionário. Um processo estacionário não muda quando deslocado no tempo ou espaço, portanto, um processo estacionário tem média e variância constantes. O modelo ARMA é freqüentemente referido em termos de seus polinômios, ARMA (). A notação do modelo é escrita: Selecionar, estimar e verificar o modelo é descrito pelo processo Box-Jenkins. Método Box-Jenkins para Identificação de Modelo O abaixo é mais um esboço do método Box-Jenkins, como o processo real de encontrar esses valores pode ser bastante esmagadora sem um pacote estatístico. A folha Excel incluída nesta página determina automaticamente o modelo de melhor ajuste. O primeiro passo do método Box-Jenkins é a identificação do modelo. O passo inclui identificar a sazonalidade, diferenciar se necessário e determinar a ordem de e por traçar as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial. Depois que o modelo é identificado, o próximo passo é estimar os parâmetros. A estimação de parâmetros usa pacotes estatísticos e algoritmos de computação para encontrar os melhores parâmetros de ajuste. Uma vez que os parâmetros são escolhidos, o último passo é verificar o modelo. A verificação do modelo é feita testando para ver se o modelo está em conformidade com uma série de tempo univariada estacionária. Deve-se também confirmar que os resíduos são independentes um do outro e exibem média e variância constantes ao longo do tempo, o que pode ser feito executando um teste de Ljung-Box ou novamente traçando a autocorrelação e a autocorrelação parcial dos resíduos. Observe que a primeira etapa envolve verificar a sazonalidade. Se os dados com os quais você trabalha contêm tendências sazonais, você faz diferença para tornar os dados estacionários. Este passo de diferenciação generaliza o modelo ARMA em um modelo ARIMA, ou Média Móvel Integrada Autoregressiva, onde Integrado corresponde ao passo de diferenciação. Modelos de Média Móvel Integrados Autoregressivos O modelo ARIMA tem três parâmetros,. Para definir o modelo ARMA para incluir o termo de diferenciação, começamos reorganizando o modelo ARMA padrão para separar e da soma. Onde está o operador lag e. . São parâmetros auto-regressivos e de média móvel, e os termos de erro, respectivamente. Nós agora fazemos a suposição do primeiro polinômio da função, tem uma raiz unitária da multiplicidade. Podemos então reescrevê-lo para o seguinte: O modelo ARIMA expressa a factorização polinomial com e nos dá: Por fim, generalizamos o modelo adicionando um termo de deriva, que define o modelo ARIMA como ARIMA () com deriva. Com o modelo agora definido, podemos ver o modelo ARIMA como duas partes separadas, uma não-estacionária e outra de sentido amplo estacionária (a distribuição de probabilidade conjunta não muda quando deslocada no tempo ou no espaço). O modelo não-estacionário: O modelo estacionário de sentido amplo: Agora podem ser feitas previsões sobre o uso de um método de previsão autorregressivo generalizado. Agora que discutimos os modelos ARMA e ARIMA, agora vamos voltar para a forma como podemos usá-los em aplicações práticas para fornecer previsão. Ive construiu uma implementação com o Excel usando R para fazer ARIMA previsões, bem como uma opção para executar Monte Carlo simulação no modelo para determinar a probabilidade das previsões. Implementação do Excel e como usar Antes de usar a folha, você deve baixar R e RExcel do site Statconn. Se você já tem R instalado, você pode apenas baixar RExcel. Se você não tem R instalado, você pode baixar RAndFriends que contém a versão mais recente do R e RExcel. Observe, RExcel só funciona em 32 bits Excel para sua licença não-comercial. Se você tem 64bit Excel instalado, você terá que obter uma licença comercial de Statconn. Recomenda-se para baixar RAndFriends como ele faz para a instalação mais rápida e fácil no entanto, se você já tem R e gostaria de instalá-lo manualmente, siga estas etapas. Instalando manualmente o RExcel Para instalar o RExcel e os outros pacotes para fazer o R trabalhar no Excel, abra R como Administrador clicando com o botão direito do mouse no arquivo. exe. No console R, instale o RExcel digitando as seguintes instruções: Os comandos acima instalam o RExcel em sua máquina. O próximo passo é instalar o rcom, que é outro pacote do Statconn para o pacote RExcel. Para instalar isso, digite os seguintes comandos, que também instalará automaticamente o rscproxy a partir da versão R 2.8.0. Com esses pacotes instalados, você pode passar para a configuração da conexão entre R e Excel. Embora não seja necessário para a instalação, um pacote acessível para download é Rcmdr, desenvolvido por John Fox. Rcmdr cria R menus que podem se tornar menus no Excel. Esse recurso vem por padrão com a instalação do RAndFriends e disponibiliza vários comandos R no Excel. Digite os seguintes comandos em R para instalar Rcmdr. Podemos criar o link para R e Excel. Observação em versões recentes do RExcel esta conexão é feita com um simples clique duplo do arquivo. bat fornecido ActivateRExcel2018, portanto, você só precisará seguir estas etapas se você instalou R e RExcel manualmente ou se por algum motivo a conexão isnt feita durante A instalação do RAndFriends. Criar a conexão entre R e Excel Abra um novo livro no Excel e navegue até a tela de opções. Clique em Opções e em Add-Ins. Você deve ver uma lista de todos os suplementos ativos e inativos que você tem atualmente. Clique no botão Ir na parte inferior. Na caixa de diálogo Add-Ins, você verá todas as referências de suplemento que você fez. Clique em Procurar. Navegue até a pasta RExcel, normalmente localizada em C: Program FilesRExcelxls ou algo semelhante. Localize o suplemento RExcel. xla e clique nele. O próximo passo é criar uma referência para que macros usando R para funcionar corretamente. Em seu documento do Excel, digite Alt F11. Isso abrirá Excels VBA editor. Vá para Tools - gt References e encontre a referência RExcel, RExcelVBAlib. RExcel agora deve estar pronto para usar Usando a Planilha de Excel Agora que R e RExcel estão devidamente configurados, é hora de fazer alguma previsão Abra a planilha de previsão e clique em Carregar Servidor. Isto é para iniciar o servidor RCom e também carregar as funções necessárias para fazer a previsão. Uma caixa de diálogo será aberta. Selecione o arquivo itall. R incluído com a folha. Este arquivo contém as funções que a ferramenta de previsão usa. A maioria das funções contidas foram desenvolvidas pelo professor Stoffer na Universidade de Pittsburgh. Estendem as capacidades de R e nos fornecem alguns gráficos de diagnóstico úteis junto com nossa saída de previsão. Há também uma função para determinar automaticamente os melhores parâmetros de ajuste do modelo ARIMA. Depois que o servidor for carregado, digite seus dados na coluna Dados. Selecione o intervalo dos dados, clique com o botão direito do mouse e selecione Intervalo de nomes. Nomeie o intervalo como Dados. Em seguida, defina a freqüência de seus dados na célula C6. Freqüência refere-se aos períodos de tempo de seus dados. Se for semanal, a freqüência seria 7. Mensal seria 12, enquanto que trimestral seria 4, e assim por diante. Insira os períodos futuros para previsão. Note que os modelos ARIMA se tornam bastante imprecisos após várias previsões de freqüência sucessivas. Uma boa regra é não exceder 30 etapas como qualquer coisa que poderia ser passado não confiável. Isso depende do tamanho de seu conjunto de dados também. Se você tiver dados limitados disponíveis, recomenda-se escolher um número menor de passos à frente. Depois de inserir seus dados, nomeá-los e definir a freqüência desejada e os passos à frente para a previsão, clique em Executar. Pode levar algum tempo para a previsão processar. Uma vez concluído, você obterá os valores previstos para o número especificado, o erro padrão dos resultados e dois gráficos. O lado esquerdo apresenta os valores previstos com os dados, enquanto que o direito contém diagnósticos úteis com resíduos padronizados, a autocorrelação dos resíduos, um gráfico gg dos resíduos e um gráfico estatístico Ljung-Box para determinar se o modelo está bem montado. Eu não vou entrar em muito detalhes sobre como você olha para um modelo bem equipado, mas no gráfico ACF você não quer qualquer (ou muito) dos pontos de lag cruzamento sobre a linha pontilhada azul. No gráfico gg, quanto mais círculos passam pela linha, mais normalizado e melhor ajustado é o modelo. Para conjuntos de dados maiores isso pode atravessar muitos círculos. Por fim, o teste de Ljung-Box é um artigo em si, porém, quanto mais círculos estiverem acima da linha pontilhada, melhor será o modelo. Se o resultado do diagnóstico não parecer bom, você pode tentar adicionar mais dados ou começar em um ponto diferente mais próximo do intervalo que você deseja prever. Você pode limpar facilmente os resultados gerados clicando nos botões Limpar valores previstos. E isso é isso Atualmente, a coluna de data não faz nada além de sua referência, mas não é necessário para a ferramenta. Se eu encontrar tempo, vou voltar e adicionar isso para que o gráfico exibido mostra a hora correta. Você também pode receber um erro ao executar a previsão. Isso geralmente é devido à função que encontra os melhores parâmetros é incapaz de determinar a ordem adequada. Você pode seguir os passos acima para tentar organizar seus dados melhor para que a função funcione. Espero que você obtenha o uso da ferramenta Seu me salvou muito tempo no trabalho, como agora tudo o que tenho a fazer é inserir os dados, carregar o servidor e executá-lo. Espero também que isso mostre como R awesome pode ser, especialmente quando usado com um front-end, como o Excel. Código, planilha do Excel e arquivo. bas também estão no GitHub aqui.
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