Читайте также:
|
Прирола данных
Любой ряд данных может быть разбит на три компонента: (1) силы роста, (2) периодические силы и (3) случайные силы (рис. 16.4). Циклический анализ занимается поиском периодических или повторяющихся моделей в данных*.
Силы роста заставляют временные ряды медленно расти или снижаться с течением времени и фактически являются синонимом тенденции, или тренда. Случайные силы — это факторы, которые вызывают нерегулярные колебания в данных, они по определению непредсказуемы. Циклический аналитик, обнаружив тренд, вычитает его из данных, чтобы удалить влияние сил роста, и сглаживает данные, чтобы удалить случайные колебания, и, таким образом, находит периодические модели.
Циклическая модель
В начале XX века циклические аналитики стали пользоваться математическим аппаратом для определения циклов. Цикл стали описывать как синусоидальную волну, используя при этом язык физики и статистики. С тех пор говорят, что у цикла есть частота, амплитуда и фаза, так же, как и у электромагнитных волн. Поскольку эта терминология универсально используется для описания циклов, важно ее определить.
Слово «цикл» происходит от греческого слова, означающего круг, которое в своем наиболее обшем смысле просто указывает на законченную последовательность событий, без подразумевания какой-либо регулярности во временных интервалах. Циклический аналитик, тем не менее, озабочен периодическими событиями, т. е. теми циклами, в которых наблюдается регулярность временных интервалов.
ГЛАВА 16. анализ циклов фьючерсных рынков 577
Рисунок 16.4. ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ ДАННЫХ
Случайные силы
Дата добавления: 2015-09-10; просмотров: 84 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |