이 문서를 통해 시계열의 단기 예측에 사용되는 지수 평활 모형을 독자분들이 익숙해지실 수 있도록 설명해드릴 것입니다. 또한 예측 결과의 최적화 및 추정과 관련된 주제를 다루고, 스크립트와 인디케이터를 예시삼아 몇 가지 제공해드릴 것입니다. 이 문서는 지수 평활 모형에 기초한 예측 원칙을 처음 숙지하는 데 유용할 것입니다.
그림 1은 시험 시퀀스 USDJPY M1의 파편에 대한 1단계 선행 예측 오차의 제곱합 대 알파 계수 값의 그림을 보여줍니다.
1번 그림. 단순 지수 평활
결과 그림의 최소값은 거의 식별되지 않으며 약 0.8의 알파 값에 가깝습니다. 그러나 이러한 그림은 단순 지수 평활과 관련하여 항상 그렇지는 않습니다. 이 문서에 사용된 테스트 시퀀스에 대한 최적의 알파 값을 얻으려고 시도할 때에, 통일성을 갖추지 못한 그림을 얻을 때가 제대로 된 그림을 얻을 때보다 많습니다.
새로운 기고글 지수 평활을 이용한 시계열 예측 가 게재되었습니다:
이 문서를 통해 시계열의 단기 예측에 사용되는 지수 평활 모형을 독자분들이 익숙해지실 수 있도록 설명해드릴 것입니다. 또한 예측 결과의 최적화 및 추정과 관련된 주제를 다루고, 스크립트와 인디케이터를 예시삼아 몇 가지 제공해드릴 것입니다. 이 문서는 지수 평활 모형에 기초한 예측 원칙을 처음 숙지하는 데 유용할 것입니다.
그림 1은 시험 시퀀스 USDJPY M1의 파편에 대한 1단계 선행 예측 오차의 제곱합 대 알파 계수 값의 그림을 보여줍니다.
1번 그림. 단순 지수 평활
결과 그림의 최소값은 거의 식별되지 않으며 약 0.8의 알파 값에 가깝습니다. 그러나 이러한 그림은 단순 지수 평활과 관련하여 항상 그렇지는 않습니다. 이 문서에 사용된 테스트 시퀀스에 대한 최적의 알파 값을 얻으려고 시도할 때에, 통일성을 갖추지 못한 그림을 얻을 때가 제대로 된 그림을 얻을 때보다 많습니다.
작성자: Victor