移動平均-時系列分析

時系列解析




移動平均
simple moving average SMA
直近のn個のデータの重みづけのない単純な平均

$$
\mathrm{SMA}_{M}=\frac{p_{M}+p_{M-1}+\cdots+p_{M-9}}{10}
$$

$$
\mathrm{SMA}_{\text { today }}=\mathrm{SMA}_{\text { yesterday }}-\frac{p_{M-n+1}}{n}+\frac{p_{M+1}}{n}
$$

加重移動平均
加重平均とは、個々のデータに異なる重みをつけて平均を計算するものである。

$$
\mathrm{WMA}_{M}=\frac{n p_{M}+(n-1) p_{M-1}+\cdots+2 p_{M-n+2}+p_{M-n+1}}{n+(n-1)+\cdots+2+1}
$$

指数移動平均

指数移動平均(英: Exponential Moving Average; EMA) では、指数関数的に重みを減少させる。

Pythonによる時系列分析の基礎

トレンド・季節調整付き時系列データの回帰モデルを交差検証してみる

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