tag:blogger.com,1999:blog-25483621440958251292011-11-28T08:16:40.972+08:00分享預測學的基本知識.希望大家都能認識!Monkeyhttp://www.blogger.com/profile/08766453995809316385noreply@blogger.comBlogger21100tag:blogger.com,1999:blog-2548362144095825129.post-83818696956638152672007-05-04T18:52:00.000+08:002007-05-04T18:58:28.256+08:00<p class="MsoNormal"><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">我們首先從最簡單的預測方法開始</span>,<span style=""> </span><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">其中一個實用而又簡單的方法就是移動平均</span> (Moving Average). <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">所謂移動平均就是計算某一個時段的平均數</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">預測者首先要決定一個移動平均的時段</span>,<span style=""> </span><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">例如</span>3<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">天為一個時段</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">以匯豐</span>(0005)<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">的股價來做移動平均</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">可是下表</span><a onblur="try {parent.deselectBloggerImageGracefully();} catch(e) {}" href="http://bp2.blogger.com/_9W2RQIxqI2w/RjsRFtUv9YI/AAAAAAAAAD0/MnMFCXGGo28/s1600-h/MovingAverage.JPG"><img style="margin: 0px auto 10px; display: block; text-align: center; cursor: pointer;" src="http://bp2.blogger.com/_9W2RQIxqI2w/RjsRFtUv9YI/AAAAAAAAAD0/MnMFCXGGo28/s400/MovingAverage.JPG" alt="" id="BLOGGER_PHOTO_ID_5060657396044526978" border="0" /></a><a onblur="try {parent.deselectBloggerImageGracefully();} catch(e) {}" href="http://bp3.blogger.com/_9W2RQIxqI2w/RjsRj9Uv9ZI/AAAAAAAAAD8/b5krHDoDucc/s1600-h/MovingAverageChart.JPG"><img style="margin: 0px auto 10px; display: block; text-align: center; cursor: pointer;" src="http://bp3.blogger.com/_9W2RQIxqI2w/RjsRj9Uv9ZI/AAAAAAAAAD8/b5krHDoDucc/s400/MovingAverageChart.JPG" alt="" id="BLOGGER_PHOTO_ID_5060657915735569810" border="0" /></a></p><p class="MsoNormal"><br /></p> <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p> <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p> <p class="MsoNormal"><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">從上表可見</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">我們用了之前</span>3<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">天的平均數作為第</span>4<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">天的預測</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">比如</span>,<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">當我們要預測第</span>11<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">天的股價時</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">我們將第</span>8,9,10<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">天的股票平均</span>. i.e. (139+145+148)/3 =144. <span style=""> </span><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">預測第</span>12<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">天的股價時</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">由於没有第</span>11<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">天的真正股價</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">我們只好有預測股價</span>. i.e. (145+148+144)/3=145.67.</p><p class="MsoNormal"><br /></p> <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p> <p class="MsoNormal"><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">使用移動平均的目的通過平均可以消除那些隨機的股價波動</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">從而找出股價的基本走勢</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">移動平均的好處是簡單易用</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">而且隨手可得</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">大多數的報價系統都可以提供</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">例如</span>10<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">天平均線</span>, 20<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">天平均線等</span>.</p> <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p> <p class="MsoNormal"><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">移動平均的缺點是</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">它只適合有來預測短期的走勢</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">大家可從之前的計算見到</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">當預測第</span>12, 13 <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">或以後是</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">我們用越來越多的本身己是預測出來的數據來預測未來</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">所以誤差自然越來越大</span>. </p> <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p> <p class="MsoNormal"><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">移動平均最大的的缺點是</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">它没有預測走勢的能力</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">其實從它計算的方程式可見</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">計算出來的預測一定不會高過之前股價的最高價及最低價</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">所以移動平均没有可能計算到創新高或新低的股價</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">只適合用來預測股價比較平穩的股票</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">例如香港隧道</span>. </p> <p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p> <p class="MsoNormal"><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">另外移動平均只考慮最近時間段的數據</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">完全忽略了時間段之外的數據</span>, <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">同時也假設所有時間段內的數據的重要性都一樣</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">另外一個版本的的移動平均</span>(Exponential Smoothing)<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">解決了這個問題</span>. <span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">下期再介紹</span>.</p><div class="blogger-post-footer"><img width='1' height='1' src='https://blogger.googleusercontent.com/tracker/2548362144095825129-8381869695663815267?l=forecast101.blogspot.com' alt='' /></div>Monkeyhttp://www.blogger.com/profile/08766453995809316385noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2548362144095825129.post-18335439241622972692007-04-18T22:15:00.000+08:002007-05-04T18:51:42.871+08:00<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">許多人都對預測學充滿了興趣, 因為預測往往令人想到占卜, 鬼神, 特異功能等等. 帶了一點神秘的色彩. 由於越神秘, 越能引起大眾的興趣, 所以市面上好多預測的方法都故意搞到鬼異萬分. 好像在昏暗的燈光下, 摸住水晶球的吉普賽神婆, 用低沉的聲音告訴話,有人暗戀你,而且會好快向你表白. 聰明的花雀, 幫你抽出一支籤, 然後, 解籤師傅可以根據短短幾個字, 預測你的下半生.</span><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;"> 又或者是蘇文峰師傅告訴你, 你缺乏靠山, 要在背後放幾塊石頭來化解等等. </span><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">神秘有餘, </span><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">但全部都缺乏一套令人信服的理論. 全靠師傅個人的慧根和無限的想像力. </span><br /><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;"><br />到底準不準, Monkey不知道, 但如果你想知道預測方法的論據, 你只會被告知, 只要信, 不要問.在眾多預測方法中, Monkey暫時只對兩種預測的方法比較有信心. </span><br /><br /><span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;"><strong>統計學的預測方法:</strong><br />由於Monkey是以此為生, 所以對於統計預測比較熟識. 在特定的情況, 運用適當的預測模型, 的確可以大大提高預測的準確度. 事實上,預測模型在航空業, 零售業, 公用事業等都運用得用得非常成熟. 統計預測是通過各種數學的方式, 計算出之前歷史數據的的走勢形態. 然後假設歷史會不斷重演, 因而可以用過去的<span lang="ZH-TW" style="font-family:PMingLiU;">走勢形態去預測將來.<br />統計學的預測主要分成兩部份, 包括了<br /></span></span><ol><li>單一參數預測: (Time Series Single Variance) 主要用來預測跟時間有關的數字．只考慮時間和歷史數據的關係. 例如時間和股價的關係. 單一參數預測假設每個時間的其他因素無論是好消息,還是壞消息都已經完全反應在當時的股價當中.</li><li>多參數預測:　主要用來預測多種參數中的因果關係，從而通過已知的因素來預測未知的因素．　比如利用神經網絡　（Neural Networks)預測賽馬，我們可以輸入騎師，馬匹血統，對手等資料，神經網絡可以預測哪一匹馬的贏面比較大．</li></ol>在這個Blog裏, Monkey將會介紹我所用過的預測方法包括了統計學的和非統計學的.<div class="blogger-post-footer"><img width='1' height='1' src='https://blogger.googleusercontent.com/tracker/2548362144095825129-1833543924162297269?l=forecast101.blogspot.com' alt='' /></div>Monkeyhttp://www.blogger.com/profile/08766453995809316385noreply@blogger.com0