Movimento média deriva

Modelos de tendência linear e tendência linear podem ser extrapolados usando um modelo de média móvel ou suavização. A suposição básica por trás dos modelos de média e suavização é Que a série temporal é localmente estacionária com uma média lentamente variável. Portanto, tomamos uma média local móvel para estimar o valor atual da média e então usamos isso como a previsão para o futuro próximo. Isso pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio E a caminhada aleatória-sem-deriva-modelo A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local Uma média móvel é chamada frequentemente uma versão alisada da série original porque a média de curto prazo tem o efeito de alisar para fora as colisões Na série original Ajustando o grau de suavização da largura da média móvel, podemos esperar atingir algum tipo de equilíbrio ótimo entre o desempenho da média E modelos randômicos aleatórios O modelo mais simples de média é a média móvel ponderada igualmente. A previsão para o valor de Y no tempo t 1 que é feita no tempo t é igual à média simples das observações m mais recentes. Aqui e noutros locais, usarei o símbolo Y-hat para representar uma previsão da série de tempo Y feita na data anterior possível mais antiga por um determinado modelo. Esta média é centrada no período t m 1 2, o que implica que a estimativa de A média local tenderá a ficar aquém do verdadeiro valor da média local em cerca de m 1 2 períodos Assim, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é m 1 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada Por exemplo, se estiver a calcular a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos de atraso na resposta a pontos de viragem. Note que se m 1, O modelo SMA de média móvel simples é equivalente ao modelo de caminhada aleatória sem crescimento Se m é muito grande comparável ao comprimento do período de estimação, o modelo SMA é equivalente ao modelo médio Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume Para ajustar o valor de ki A fim de obter o melhor ajuste para os dados, ou seja, os erros de previsão menor em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com uma caminhada aleatória , O que equivale a uma média móvel simples de um termo. O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo escolhe grande parte do ruído nos dados as flutuações aleatórias, bem como o sinal local Média Se nós preferirmos tentar uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves. A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados neste Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virem até vários períodos mais tarde. Observe que a tendência de longo prazo, Previsões de longo prazo da SMA mod Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões a partir do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões de O modelo SMA é igual a uma média ponderada dos valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que aumenta o horizonte de previsão. A teoria estatística que nos diz como os intervalos de confiança deve ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de horizonte mais longo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA Seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc dentro da amostra de dados históricos Você poderia então calcular os desvios-padrão da amostra dos erros em cada previsão h E, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo, adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obteremos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado. A idade média é Agora 5 períodos 9 1 2 Se tomarmos uma média móvel de 19-termo, a idade média aumenta para 10.Notice que, de fato, as previsões estão agora atrasados ​​por pontos de viragem por cerca de 10 períodos. Qual quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de três termos. O modelo C, a média móvel de 5 períodos, produz o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre as médias de 3 e 9 prazos e Suas outras estatísticas são quase idênticas Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. Voltar ao topo da página. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e ignora completamente todas as observações precedentes Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de uma forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve Obter um pouco mais de peso do que o segundo mais recente, eo segundo mais recente deve ter um pouco mais de peso do que o terceiro mais recente, e assim por diante O simples exponencial suavização SES modelo realiza this. Let denotar uma constante de alisamento um número entre 0 e 1 Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual ie valor médio local da série como estimado a partir de dados até o presente O valor de L no tempo t é computado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este. Deste modo, o valor suavizado actual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação corrente, onde controla a proximidade do valor interpolado para o máximo A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual. De forma semelhante, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação Entre a previsão anterior ea observação anterior. Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma quantidade fracionada. É o erro feito no tempo t Na terceira versão, a previsão é um Ponderada exponencialmente a média móvel descontada com o fator de desconto 1. A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha, ela se encaixa em uma única célula e contém referências de células que apontam para a previsão anterior Observação e a célula onde o valor de é armazenado. Note que se 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória Hout growth Se 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média Retornar ao início da página. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é 1 relativa Para o período para o qual a previsão é calculada Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente mostrado pela avaliação de uma série infinita Por isso, a média móvel simples tendência tende a ficar para trás de pontos de viragem por cerca de 1 períodos Por exemplo, quando 0 5 o atraso é 2 períodos em que 0 2 o atraso é de 5 períodos quando 0 1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma dada idade média ou seja, a quantidade de atraso, a simples suavização exponencial SES previsão é um pouco superior ao movimento simples Média de SMA, porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente --e é ligeiramente mais sensível às mudanças ocorridas no passado recente Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 0 2 ambos têm uma idade média De 5 para o da Ta nas suas previsões, mas o modelo SES põe mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e, ao mesmo tempo, não esquece completamente valores superiores a 9 períodos, como mostrado neste gráfico. Outra vantagem importante de O modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado usando um algoritmo de solução para minimizar o erro quadrático médio. O valor ótimo do modelo SES para esta série resulta Para ser 0 2961, como mostrado aqui. A idade média dos dados nessa previsão é de 1 0 2961 3 4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6 períodos. As previsões de longo prazo do modelo SES são Uma linha reta horizontal como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoável e que são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para a rand Om modelo de caminhada O modelo SES assume que a série é um pouco mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA assim que a teoria estatística de modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o Modelo SES Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA 1 e nenhum termo constante conhecido como modelo ARIMA 0,1,1 sem constante O coeficiente MA 1 no modelo ARIMA corresponde ao modelo ARIMA Quantidade 1- no modelo SES Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA 0,1,1 sem constante para as séries analisadas aqui, o coeficiente MA 1 estimado resulta ser 0 7029, que é quase exatamente um menos 0 2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA 1 com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA 0,1,1 As previsões a longo prazo serão Em seguida, ter uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA No entanto, você pode adicionar uma constante longo - tendência exponencial a um modelo de suavização exponencial simples com ou sem ajuste sazonal usando a opção de ajuste de inflação no Procedimento de Previsão A taxa de crescimento de porcentagem de inflação apropriada por período pode ser estimada como o coeficiente de declive em um modelo de tendência linear ajustado aos dados em Em conjunto com uma transformação logarítmica natural, ou pode ser baseada em outras informações independentes sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo. Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de Qualquer tipo nos dados que é geralmente OK ou pelo menos não-muito ruim para 1-passo-frente previsões quando os dados é relativamente noi Sy, e eles podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima O que sobre as tendências de curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaca claramente contra o ruído, e se há uma necessidade de Previsão de mais de um período à frente, então a estimação de uma tendência local também pode ser um problema O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo linear de suavização exponencial LES que calcula estimativas locais de nível e tendência. A tendência mais simples variando no tempo Modelo é o modelo de suavização exponencial linear de Brown, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt s, é Discutida abaixo. A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em um número diferente de Formas quivalentes A forma padrão deste modelo é usualmente expressa da seguinte forma: S S representa a série suavizada individualmente obtida pela aplicação de suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por. Lembre-se que, sob simples alisamento exponencial, esta seria a previsão para Y no período t 1 Então, S indicam a série duplamente suavizada obtida pela aplicação de suavização exponencial simples usando o mesmo para a série S. Finalmente, a previsão para Y tk para qualquer K 1, é dado por. Isto produz e 1 0 ie trar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real e e 2 Y 2 Y 1 após o qual as previsões são geradas usando a equação acima Isto produz os mesmos valores ajustados Como a fórmula baseada em S e S se este último foi iniciado usando S 1 S 1 Y 1 Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt s Linear Exponencial Smoothing. Brown O modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de se ajustar ao nível e tendência não é permitido variar Em Taxas independentes Holt s LES modelo aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência Em qualquer momento t, como no modelo de Brown s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T T da tendência local Aqui eles são computados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado e tendência no tempo t-1 São L t 1 e T t-1 respectivamente, então a previsão para Y t que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1 Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do É calculado recursivamente pela interpolação entre Y t e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de e 1. A mudança no nível estimado, ou seja, L t L t 1 pode ser interpretada como uma medida ruidosa do Tendência no tempo t A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L T L t 1 ea estimativa anterior da tendência, T t-1 usando pesos de e 1. A interpretação da constante tendência-alisamento é análoga à da constante de alisamento de nível Os modelos com valores pequenos assumem que a tendência muda Apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com maior assumem que está mudando mais rapidamente Um modelo com um grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na estimativa de tendência tornam-se bastante importantes quando a previsão mais de um período adiante Voltar ao topo Da página. As constantes de suavização e podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas são 0 3048 e 0 008 O valor muito pequeno de Significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo Por analogia com a noção de idade média dos dados que é usada na estimativa de t Ao nível local da série, a idade média dos dados que é utilizada na estimativa da tendência local é proporcional a 1, embora não exatamente igual a ela. Neste caso, que se revela ser 1 0 006 125 Este não é um número muito preciso Na medida em que a precisão da estimativa não é realmente 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, por isso este modelo está em média bastante história na estimativa da tendência O gráfico de previsão Abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo de tendência SES Também, o valor estimado de é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência , Então este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto ser a estimativa de uma tendência local Se você olho este gráfico, parece que a tendência local virou para baixo no final do Série Wh At has happened Os parâmetros deste modelo foram estimados minimizando o erro quadrado das previsões de 1 passo, e não as previsões de longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença Se tudo o que você está olhando são 1 - passar-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências, digamos 10 ou 20 períodos Para obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele Usa uma linha de base mais curta para estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 0 1, a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo a média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos Aqui está o que o gráfico de previsão parece se definimos 0 1 mantendo 0 3 Isto parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso extrapolar esta tendência mais do que 10 períodos no futuro. O que sobre as estatísticas de erro Aqui está Uma comparação de modelos f Ou os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES O valor ideal do modelo SES é aproximadamente 0 3, mas resultados semelhantes com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente, são obtidos com 0 5 e 0 2. Um Holt s linear exp suavização Com alfa 0 3048 e beta 0 008. B Holt linear alisamento exp com alfa 0 3 e beta 0 1. C Alisamento exponencial simples com alfa 0 5. D Alisamento exponencial simples com alfa 0 3. E Alisamento exponencial simples com alfa 0 2 . Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base em erros de previsão de 1 passo na amostra de dados. Nós temos que recair sobre outras considerações Se acreditamos firmemente que faz sentido basear a corrente Estimativa da tendência sobre o que aconteceu ao longo dos últimos 20 períodos ou assim, podemos fazer um caso para o modelo LES com 0 3 e 0 1 Se queremos ser agnóstico sobre se há uma tendência local, então um dos modelos SES pode Ser mais fácil de explicar e dar também mais As previsões empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados se necessário para a inflação, então Pode ser imprudente extrapolar as tendências lineares de curto prazo muito para o futuro Tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido a causas variadas como a obsolescência do produto, o aumento da concorrência e desacelerações ou retornos cíclicos em uma indústria Por esta razão, A suavização geralmente desempenha melhor fora da amostra do que seria de esperar, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal ingênua modificações de tendência de amortecimento do modelo de suavização linear exponencial também são frequentemente utilizados na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência A tendência de amortecimento O modelo LES pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA 1,1,2. É possível calcular intervalos de confiança arou E as previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. Cuidado, nem todos os softwares calculam intervalos de confiança para esses modelos corretamente. A largura dos intervalos de confiança depende do erro RMS do modelo, ii do tipo De alisamento simples ou linear iii o valor s da constante de suavização s e iv o número de períodos à frente que você está prevendo Em geral, os intervalos se espalham mais rápido à medida que se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando linear em vez de simples A suavização é usada Este tópico é discutido mais na seção de modelos de ARIMA das notas. Eu tenho uma pergunta sobre a derivação da velocidade de deriva média em uma velocidade de derivação de condutor é a velocidade média que uma carga livre movendo em um Condutor tem devido à influência de um campo elétrico aplicado ao condutor Em um metal, a carga livre será um elétron Como eles se movem através do condutor, o elétron Se o tempo livre médio do elétron, isto é, o tempo médio entre colisões sucessivas, então entre duas colisões, a ação de um campo elétrico externo fará o elétron acelerar por E em, onde E é a força Do campo e esta força é constante, e a carga de um elétron, e m a massa do elétron. Em livros-texto comuns esta quantidade E em é igual à magnitude da velocidade de deriva no condutor Isso confunde, já que a quantidade expressa A velocidade média máxima obtida pelo elétron, ou seja, a velocidade que ele tem pouco antes de colidir com o próximo íon. Mas a velocidade da deriva é suposto ser a velocidade média do elétron devido ao campo, então eu acho que sua magnitude deve ser apenas um - Metade desta quantidade. asked Apr 12 15 at 3 26. TonyK A pontuação imprópria confunde o leitor Esta, e outras questões relacionadas com a clareza do título, foi discutido com algum comprimento na meta O poste amplamente upvoted lá é o resultado o F entrada de outros usuários através de muitos comentários a maioria dos quais foram agora excluídos Ele doesn t prejudicar ninguém, mas a pessoa tentando obter uma resposta quando eu vejo pontuação pobre, ortografia, etc Estou menos propensos a fazer o esforço extra para entender a questão Que mal faz para lembrar as pessoas sobre as melhores práticas? DanielSank Oct 1 15 em 22 23.I pensar que a descrição do livro é um caso de ficar fora de mão. Se você verificar que diz que a velocidade de deriva é um fator do campo elétrico aplicado E a mobilidade da portadora No entanto, se você pesquisar a mobilidade da operadora, diz que o tipo de aceleração que você descreve é ​​possível em sólidos para distâncias vezes tão pequeno curto como o tempo livre médio caminho, mas que nesses casos drift velocidade e mobilidade não são significativos Então eu acho Drift velocidade é suposto ser para múltiplas scatterings Você ainda tem uma velocidade de drift para buracos e outro para electrons. To ser justo para a apresentação de texto, tal descrição geralmente surge em uma discussão de porquê Muitos materiais são Ohmic, especificamente a situação de mobilidade de campo baixo, que é freqüentemente constante velocidade de deriva sendo proporcional o campo elétrico aplicado A idéia é que há uma velocidade térmica muito grande do portador, e que para o campo elétrico aplicado a velocidade Não mudou muito essa porcentagem. Portanto, para um tempo característico efetivo entre colisões efetivas, o tempo entre colisões não mudou muito. Assim, campos mais fortes têm apenas efeitos proporcionalmente mais fortes e mudanças na velocidade. Nesse sentido, o fator de dois não é o Questão, é apenas um tempo característico e no limite de campo baixo que o tempo característico não muda para diferentes campos aplicados Não é literalmente um tempo entre colisões clássicas literais de partículas clássicas. Qual é o tempo característico. É importante fazer Com certeza você sabe que a velocidade média que você está tentando encontrar a velocidade de deriva isn t realmente a velocidade média do tempo de qualquer particular Elétron Em vez disso, o que você faz é tomar o impulso de cada elétron e adicioná-los para obter o impulso total dos elétrons, dividi-lo pelo número de elétrons para obter o impulso médio dos elétrons e, em seguida, resolver isso para a velocidade Então É realmente uma média espacial Há sentidos onde isso pode ser muito perto de uma média de tempo, mas que poderia ser menos do que útil. OK, por isso alguns elétrons estão se movendo mais lento, alguns estão se movendo mais rápido Em qualquer momento ou pequeno intervalo de tempo alguns dos Eles estão se aproximando o suficiente para as outras partes do fio ou perto o suficiente para o outro que eles trocam momento com eles para não manter todo o impulso que o campo elétrico lhes daria naquele momentum ou pequeno intervalo de tempo Na ausência de uma aplicação Os elétrons como um grupo têm uma distribuição de velocidades, alguns mais lentos, e alguns mais rápidos, e alguns apontando em direções diferentes Em um intervalo de tempo, pode ser que o elétron em uma região particular mude de um mais rápido para um Mais lenta, ou de uma indo em uma direção para uma indo em outra direção Mas a distribuição de velocidades permanece a mesma. Então, na realidade, o campo elétrico pode fornecer impulso a cada elétron, mas às vezes em vez de obter esse momento e ir mais Agora, sabemos o que realmente acontece, vamos olhar para o caso de nenhum campo elétrico aplicado, mas fazer uma simplificação maciçamente grosso Esta simplificação maciçamente grosso é dizer que o elétron vai em uma linha reta Em qualquer velocidade é tem e, em seguida, obtém smacked muito rapidamente e começa a ir em uma direção aleatória e aleatória velocidade, mas aleatoriamente escolhido a partir de uma distribuição de probabilidade, como a de toda a coleção de elétrons Que maciça e grosseira simplifica corretamente obtém que a velocidade de um elétron é Às vezes imutável, e às vezes muda, mas que em geral tem a distribuição de probabilidade que a coleção tem que depende de t Emperature, para metais normais e temperatura ambiente, a maioria dos elétrons estão viajando em cerca de 10 6 metros por segundo, perto de 1 da velocidade da luz, muito rápido, e não muitos estão indo muito mais rápido e não muitos estão indo muito mais lento e Eles também estão viajando em todas as direções dentro do fio. Assim, você pode simplificar demais e, em seguida, tentar simplificar o quanto tempo entre colisões, que está mais ou menos relacionado com o quão distante as coisas são e sua velocidade Sua velocidade é maioritariamente igual Então há um tempo entre Colisões Esse é o tempo característico, mas não há realmente uma velocidade de deriva lá, porque não é realmente se movendo em linhas retas, em seguida, ficando batido realmente difícil realmente muito rápido É apenas uma história que é equivalente o suficiente para obter algumas respostas direito Bastante das características Estão corretas para explicar por que um material é Ohmico no sentido de que para muitos campos diferentes, a proporcionalidade entre densidade de corrente e campo elétrico é constante. Não é realmente constante, depende de Densidade e temperatura e tal. Então, o que é velocidade de drift realmente e de onde ele vem realmente. O que é realmente correto, é a média espacial, então você tem grandes vetores de velocidade 10 6 metros por segundo pertencentes a um número muito maior Os elétrons 10 ou mais apontando em muitas direções apontando cada maneira Assim, os 10 vetores mais estão apontando em 10 ou mais direções diferentes Mas eles don t média para fora a zero quando há um campo aplicado, há um pouco mais apontando uma maneira que a E um pouco maior em algumas direções do que outros. A média espacial das velocidades é a velocidade de deriva. É realmente apenas a densidade de corrente total escrita como se fosse uma velocidade média das cargas. Ela ocorre por causa do efeito líquido da Fio e o campo elétrico Vamos falar sobre isso more. How que o espalhamento de dispersão o campo elétrico. Esqueça o campo elétrico por agora, vamos ver o que a fio e não pode fazer para os elétrons O fio tem transportadoras móveis Que pode mover-se aproximadamente e eram as peças que são mais ou menos fixadas na posição relativa a se Como partes do trem, o trem inteiro pode mover-se, mas cada cadeira no trem tem uma distância fixa das outras cadeiras do trem. O trem começa a se mover e uma pessoa está sentada na cadeira, a cadeira pode empurrá-los até que eles estão se movendo com o trem Mesmo com o fio Você pode colocar suas mãos ao longo de cada parte do fio e movê-lo Quando você faz, o conjunto O fio se move exatamente como o trem se move Mas no trem, se houvesse uma bola atirada para cima no ar, bem antes do trem começar a se mover, então, por um pouco, você tem uma bola que não se move em um trem em movimento Mesmo com os elétrons móveis Em algum sentido é livre do fio, não é preso a qualquer lugar, então o fio começa a se mover e o elétron encontra-se em repouso realmente não desde a maior parte do tempo ele está se movendo em 10 6 metros por segundo, mas em Espacial é em repouso Assim, os elétrons encontram-se em repouso sp Atially média de um fio em movimento Mas, tal como a bola, eventualmente, atinge a parte de trás do trem ou o chão do trem, os elétrons se arrastar ao longo eventualmente O fio correndo em direção a eles atinge mais difícil de uma direção do que o outro No início eles são Correndo em todas as direções em velocidades iguais, mas quando eles atingem parte do fio que parte do fio está se movendo assim quando eles batem a cabeça sobre eles ficam empurrados mais difícil e quando eles ultrapassá-lo obter empurrado para trás menos difícil, o efeito líquido é que Eles começam a se mover na direção do fio, à velocidade do fio. Então agora vamos trazer o campo elétrico Imagine um campo elétrico apontando na direção x, então ele quer acelerar elétrons na direção - x Mas o que Se o fio estava se movendo na direção x Se ele se movesse à velocidade certa, faria os elétrons se moverem na direção x exatamente como muito na média espacial como o campo elétrico os faz ir na direção-x Então o efeito líquido é o Elétrons wo Movendo-se igualmente em todas as direções. Isso é exatamente o que acontece na moldura movendo-se à velocidade da deriva Nessa moldura os elétrons se movem igualmente em todas as direções, o fio está se movendo à velocidade da deriva e há um campo elétrico que é literalmente onde a deriva Velocidade vêm da velocidade do fio em relação à velocidade média dos elétrons que produzem tanta aceleração das interações elétron-fio como o elétron obtém a partir de interações elétron-elétrico-campo. Uma visão muito simples de coisas acontecendo dentro de um condutor As forças de atrito que os elétrons lentos para baixo são proporcionais à velocidade dos elétrons Há, portanto, alguma velocidade final em que as forças de atrito ea força devido ao equilíbrio do campo elétrico para fora Esta velocidade pode ser vista como a velocidade de deriva Se refere a uma velocidade em que todos Dos elétrons movem-se para baixo o condutor na direção do campo aplicado As forças de atrito são causadas por elétron-elétron, elétron-colônias de fônon Assim, esta é a maneira en Ergonomia é perdida devido a entropia. A média móvel é fácil de calcular e, uma vez plotada em Um gráfico, é uma poderosa ferramenta visual de tendência-spotting Você vai ouvir muitas vezes sobre três tipos de média móvel simples exponencial e linear O melhor lugar para começar é entender a mais simples a média móvel simples SMA Vamos dar uma olhada neste indicador e Como ele pode ajudar os comerciantes a seguir tendências para maiores lucros Para mais sobre médias móveis, consulte o nosso Forex Walkthrough. Trendlines Não pode haver compreensão completa de médias móveis sem uma compreensão das tendências A tendência é simplesmente um preço que continua a mover-se em um certo Há apenas três tendências reais que uma segurança pode seguir. Uma tendência de alta ou alta, significa que o preço está se movendo mais alto. Uma tendência de baixa ou tendência de baixa, significa que o preço está se movendo lower. A lado Tendência onde o preço está se movendo lateralmente. A coisa importante a lembrar sobre as tendências é que os preços raramente se movem em linha reta. Portanto, as linhas de média móvel são usadas para ajudar um comerciante a identificar mais facilmente a direção da tendência. Este tópico, consulte O Básico das Bandas Bollinger e Moving Average Envelopes Refining Uma Ferramenta de Negociação Popular. Moving Construção Média A definição do livro de uma média móvel é um preço médio para uma segurança usando um período de tempo especificado Vamos tomar o muito popular 50-dia Média móvel como um exemplo A média móvel de 50 dias é calculada tomando os preços de fechamento para os últimos 50 dias de qualquer segurança e adicionando-os juntos O resultado do cálculo de adição é então dividido pelo número de períodos, neste caso 50 In A fim de continuar a calcular a média móvel em uma base diária, substituir o número mais antigo com o preço de fechamento mais recente e fazer a mesma matemática. Não importa quanto tempo ou curto de um movimento A média que você está olhando para o enredo, os cálculos básicos permanecem os mesmos A mudança será no número de preços de fechamento que você usa Então, por exemplo, uma média móvel de 200 dias é o preço de fechamento para 200 dias somados juntos e, em seguida, dividido por 200 Você vai ver todos os tipos de médias móveis, a partir de médias móveis de dois dias para médias móveis de 250 dias. É importante lembrar que você deve ter um certo número de preços de fechamento para calcular a média móvel Se uma garantia é novo ou apenas Um mês de idade, você não será capaz de fazer uma média móvel de 50 dias, porque você não terá um número suficiente de pontos de dados. Além disso, é importante notar que nós escolhemos usar os preços de fechamento nos cálculos, As médias podem ser calculadas usando preços mensais, preços semanais, preços de abertura ou mesmo preços intraday. Para mais, veja nosso tutorial. Move média média. Uma média simples móvel no Google Inc. Figura 1 é um exemplo de uma média móvel simples em um gráfico de ações Do Google Inc Nas Daq GOOG A linha azul representa uma média móvel de 50 dias No exemplo acima, você pode ver que a tendência tem se movido mais baixo desde o final de 2007 O preço das ações do Google caiu abaixo da média móvel de 50 dias em janeiro de 2008 e continuou para baixo . Quando o preço cruza abaixo de uma média móvel, pode ser usado como um simples sinal de negociação. Um movimento abaixo da média móvel, como mostrado acima, sugere que os ursos estão no controle da ação de preço e que o ativo provavelmente se moverá mais baixo. Cruz acima de uma média móvel sugere que os touros estão no controle e que o preço pode estar se preparando para fazer um movimento maior Leia mais em preços de ações de trilha com Trendlines. Other maneiras de usar as médias móveis Médias móveis são utilizados por muitos comerciantes não só Identificar uma tendência atual, mas também como uma estratégia de entrada e saída Uma das estratégias mais simples se baseia no cruzamento de duas ou mais médias móveis O sinal básico é dado quando a média de curto prazo cruza acima ou abaixo do lon Ger Médio prazo média móvel Duas ou mais médias móveis permitem que você veja uma tendência de longo prazo em comparação com um curto prazo média móvel também é um método fácil para determinar se a tendência está ganhando força ou se está prestes a reverter Para mais sobre este método , Leia A Primer On The MACD. Figura 2 Uma média móvel de longo prazo e de prazo mais curto no Google Inc. A Figura 2 usa duas médias móveis, uma de 50 dias de longo prazo, mostrada pela linha azul e outra por 15- Dia, mostrado pela linha vermelha Este é o mesmo gráfico do Google mostrado na Figura 1, mas com a adição das duas médias móveis para ilustrar a diferença entre os dois comprimentos. Você vai notar que a média móvel de 50 dias é mais lento para ajustar Por outro lado, a média móvel de 15 dias é rápida para responder às mudanças de preços, porque cada valor tem uma maior ponderação no cálculo devido ao horizonte de tempo relativamente curto. Caso, usando um cross str Ategy, você iria assistir para a média de 15 dias para atravessar abaixo da média móvel de 50 dias como uma entrada para uma posição curta. Figura 3 A three-month. The acima é um gráfico de três meses da United States Oil AMEX USO com Duas médias móveis simples A linha vermelha é a média móvel mais curta de 15 dias, enquanto a linha azul representa a média móvel mais longa de 50 dias A maioria dos comerciantes usará o cruzamento da média móvel de curto prazo acima da média móvel de longo prazo Para iniciar uma posição longa e identificar o início de uma tendência de alta Saiba mais sobre como aplicar esta estratégia em Trading O MACD Divergence. Support é estabelecido quando um preço está tendendo para baixo Há um ponto em que a pressão de venda subsides e compradores estão dispostos a passo Em outras palavras, um piso é established. Resistance acontece quando um preço está tendendo para cima Lá vem um ponto quando a força de compra diminui e os vendedores passo em Isto estabeleceria um teto Para mais explicações, leia Support Resistance Basics. I Em ambos os casos, uma média móvel pode ser capaz de sinalizar um suporte inicial ou nível de resistência. Por exemplo, se uma segurança deriva mais baixa em uma tendência de alta estabelecida, então não seria surpreendente ver o estoque encontrar apoio a longo prazo 200 Dia média móvel Por outro lado, se o preço está tendendo menor, muitos comerciantes vão olhar para o estoque para saltar fora da resistência das principais médias móveis 50-dia, 100-dia, 200-dia SMAs Para mais informações sobre o uso de suporte e Resistência à identificação de tendências, leia Trend-Spotting com a linha de distribuição Accumulation. Conclusion médias móveis são poderosas ferramentas Uma média móvel simples é fácil de calcular, o que permite que ele seja empregado com bastante rapidez e facilidade A média móvel é maior força é a sua capacidade de Ajudar um comerciante a identificar uma tendência atual ou detectar uma possível inversão de tendência As médias móveis também podem identificar um nível de suporte ou resistência para a segurança ou agir como um simples sinal de entrada ou saída Como você escolhe usar médias móveis é Totalmente a você. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida. O Congresso dos Estados Unidos aprovou em 1933 a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participarem do investimento. A folha de pagamento não-agrícola refere-se a qualquer trabalho fora das fazendas, das famílias e do setor sem fins lucrativos. Rúpia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é composta de 1. Uma oferta inicial sobre os ativos de uma empresa falida de um comprador interessado escolhido pela empresa falida De um pool de licitantes.