Линейная регрессия инструмент для трейдинга.

Инструменты с помощью, каких можно произвести полный анализ данных по предприятию. Аналитические средства: что-если, встроенные функции, сводный отчет, таблица данных, графики и диаграммы. Готовые примеры финансового анализа предприятия.

Содержание

Для чего понимать алгоритм построения индикатора?

Итак, почему же так крайне важно понимать алгоритм расчёталюбого из индикаторов? Для чего нам знать, на основе, каких данных строится тотили иной инструмент? Или, зачем нам вообще разбираться в том, как именно, и засчёт каких показателей, на рабочем графике отрисовывается каждый из индикаторовили осцилляторов? Это критически важнейшие вопросы в сфере трейдинга, приневежественном отношении к которым, не видать трейдеру авантюристу стабильнойприбыли, как своих ушей!

Давайте в пример возьмём тот же самый, встроенный в торгово-аналитический терминал МТ4, индикатор «Zig Zag».  Вряд ли, непосвящённый в алгоритм расчёта данного технического инструмента, неопытный трейдер сможет правильно интерпретировать сигналы на торговую операцию. Кроме того, новобранцу будет весьма сложно анализировать курс актива с его помощью, если он просто не понимает принцип построения данного, именно трендового механизма.

Видео по теме: индикатор зигзаг

Включение блока инструментов

Чтобы воспользоваться возможностями, которые предоставляет функция «Анализ данных», нужно активировать группу инструментов «Пакет анализа», выполнив определенные действия в настройках Microsoft Excel. Алгоритм этих действий практически одинаков для версий программы 2010, 2013 и 2016 года, и имеет лишь незначительные отличия у версии 2007 года.

Активация

  1. Перейдите во вкладку «Файл». Если вы используете версию Microsoft Excel 2007, то вместо кнопки «Файл» нажмите значок Microsoft Office в верхнем левом углу окна.

Переход во вкладку Файл  в Microsoft Excel

Кликаем по одному из пунктов, представленных в левой части открывшегося окна – «Параметры».

Переход в раздел параметры в Microsoft Excel

В открывшемся окне параметров Эксель переходим в подраздел «Надстройки» (предпоследний в списке в левой части экрана).

Переход в подраздел надстройки  в Microsoft Excel

В этом подразделе нас будет интересовать нижняя часть окна. Там представлен параметр «Управление». Если в выпадающей форме, относящейся к нему, стоит значение отличное от «Надстройки Excel», то нужно изменить его на указанное. Если же установлен именно этот пункт, то просто кликаем на кнопку «Перейти…» справа от него.

Переход к надстройкам Excel в Microsoft Excel

Открывается небольшое окно доступных надстроек. Среди них нужно выбрать пункт «Пакет анализа» и поставить около него галочку. После этого, нажать на кнопку «OK», расположенную в самом верху правой части окошка.

Переход к надстройкам Excel в Microsoft Excel

После выполнения этих действий указанная функция будет активирована, а её инструментарий доступен на ленте Excel.

Запуск функций группы «Анализ данных»

Теперь мы можем запустить любой из инструментов группы «Анализ данных».

  1. Переходим во вкладку «Данные».

Переход к надстройкам Excel в Microsoft Excel

В открывшейся вкладке на самом правом краю ленты располагается блок инструментов «Анализ». Кликаем по кнопке «Анализ данных», которая размещена в нём.

Запуск анализа данных в Microsoft Excel

После этого запускается окошко с большим перечнем различных инструментов, которые предлагает функция «Анализ данных». Среди них можно выделить следующие возможности:

  • Корреляция;
  • Гистограмма;
  • Регрессия;
  • Выборка;
  • Экспоненциальное сглаживание;
  • Генератор случайных чисел;
  • Описательная статистика;
  • Анализ Фурье;
  • Различные виды дисперсионного анализа и др.

Выбираем ту функцию, которой хотим воспользоваться и жмем на кнопку «OK».

Выбор функции анализа данных в Microsoft Excel

Работа в каждой функции имеет свой собственный алгоритм действий. Использование некоторых инструментов группы «Анализ данных» описаны в отдельных уроках.

Урок: Корреляционный анализ в Excel

Урок: Регрессионный анализ в Excel

Урок: Как сделать гистограмму в Excel

Как видим, хотя блок инструментов «Пакет анализа» и не активирован по умолчанию, процесс его включения довольно прост. В то же время, без знания четкого алгоритма действий вряд ли у пользователя получится быстро активировать эту очень полезную статистическую функцию.

ЗакрытьМы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
ЗакрытьОпишите, что у вас не получилось.

Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

ДА НЕТ

Поделиться статьей в социальных сетях:

Еще статьи по данной теме:

Вызовы 2020 для руководителей

Ряд будничных вопросов, стоящих перед руководителем, можно решать используя предлагаемый интеллектуальный подход. Даже такие рядовые вопросы, как:

  • У кого делать закупку и по какой цене?

  • Где и кому продавать?

  • Давать ли скидки клиентам, работают ли они вообще?

  • Где и как рекламироваться?

В «коронавирусном» 2020 этот ряд пополнили новые вызовы:

  • Выгоднее открываться или отложить запуск?

  • Если подождать, то сколько, и как проводить перезапуск?

  • Как переместить каналы продвижения и сбыта в онлайн?

  • Как оптимизировать доставку?

  • Что делать с людьми, сокращать штат или платить за простой?

В России для многих отраслей ещё не наступила эпоха, когда решения принимаются на основе анализа больших данных. Иногда малый бизнес даже не использует компьютер, все пишется на бумаге, а в расчетах помогает калькулятор. Интуитивный выбор – это обычная практика, и для ряда задач это даже нормально. Однако, вся ответственность за результат при этом ложится на руководителя, а его рабочий день удлиняется до 10+ часов.

Опереться на один лишь опыт и здравый смысл становится сложно, когда:

  • Информация, важная для принятия решения, уже не умещается в голове.

Даже у обычного розничного магазина уже много наименований товара, которыми в уме оперировать невозможно. Сети небольших магазинчиков в Чехии с помощью аналитиков, используя современные методы анализа данных, удалось отладить автоматические вычисления вплоть до часа: какой именно товар, когда, по какой цене продавать. За счет такой оптимизации под локального клиента, крошечная сеть смогла выиграть конкуренцию у сетевых гигантов рынка.

  • Когда становится много филиалов и людей, которые принимают решения, ответственность за принятие решений распределена и один может не знать, что думает другой.

  • Когда интуитивное решение не очевидно.

Показательной здесь будет история из Петровских времен о металлургах Демидовых. Ее разбирает в своем телеграм-канале Эдуард Бабушкин, эксперт по кадровой аналитике. Акинфий Демидов пригласил на завод немецких мастеров, чтобы обучить своих. Спустя какое-то время он решил проверить эффективность обучения. Немцы были в одной группе, русские мастера в другой. Обеим группам дали одинаковое количество руды (условно 100 тонн). Русские из этой руды наплавили 12 тонн меди, а немцы 10 тонн.

Вопрос: можно ли сказать, что русские выплавили статистически значимо больше меди? Иными словами: это была случайность или русские – действительно молодцы?

Попробуйте решить её сами. А в конце статьи вы узнаете, в чем было дело. Во времена Демидова еще не знали про статистический анализ данных и способы его применения для решения этой лишь с виду простой задачки, однако, сейчас, даже при таком минимальном количестве исходных данных, аналитика быстро нашла бы верное решение.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

Виды регрессии

Само это понятие было введено в математику Фрэнсисом Гальтоном в 1886 году. Регрессия бывает:

  • линейной;
  • параболической;
  • степенной;
  • экспоненциальной;
  • гиперболической;
  • показательной;
  • логарифмической.

Виды регрессионного анализа

Существует несколько видов регрессий:

  • параболическая;
  • степенная;
  • логарифмическая;
  • экспоненциальная;
  • показательная;
  • гиперболическая;
  • линейная регрессия.

О выполнении последнего вида регрессионного анализа в Экселе мы подробнее поговорим далее.

Пример 1

Рассмотрим задачу определения зависимости количества уволившихся членов коллектива от средней зарплаты на 6 промышленных предприятиях.

Задача. На шести предприятиях проанализировали среднемесячную заработную плату и количество сотрудников, которые уволились по собственному желанию. В табличной форме имеем:

A

B

C

1

Х

Количество уволившихся

Зарплата

2

y

30000 рублей

3

1

60

35000 рублей

4

2

35

40000 рублей

5

3

20

45000 рублей

6

4

20

50000 рублей

7

5

15

55000 рублей

8

6

15

60000 рублей

Для задачи определения зависимости количества уволившихся работников от средней зарплаты на 6 предприятиях модель регрессии имеет вид уравнения Y = а0 + а1×1 +…+аkxk, где хi — влияющие переменные, ai — коэффициенты регрессии, a k — число факторов.

Для данной задачи Y — это показатель уволившихся сотрудников, а влияющий фактор — зарплата, которую обозначаем X.

Описательная статистика в Excel

Независимо от того, какой статистический тест вы выполняете, вы, вероятно, сначала захотите получить описательную статистику Excel. Это даст вам информацию о средних значениях, медиане, дисперсии, стандартном отклонении и ошибке, эксцессах, асимметрии и множестве других цифр.

Выполнение описательной статистики в Excel легко. Нажмите « Анализ данных» на вкладке «Данные», выберите « Описательная статистика» и выберите диапазон ввода. Нажмите стрелку рядом с полем диапазона ввода, щелкните и перетащите, чтобы выбрать ваши данные, и нажмите Enter (или щелкните соответствующую стрелку вниз), как показано в GIF ниже.

анализ основных данных в Excel

После этого обязательно сообщите Excel, имеют ли ваши данные метки, хотите ли вы выводить данные на новом листе или на том же листе, а также хотите ли вы получить сводную статистику и другие параметры.

анализ основных данных в Excel

После этого нажмите ОК , и вы получите описательную статистику:

анализ основных данных в Excel

Возможности анализа данных

Установленный пакет обладает большим количеством инструментов, которые позволяют решать достаточно сложные задачи, используя ресурсы персонального компьютера для обработки данных. Рассмотрим некоторые функции подробнее:

  1. Дисперсионный анализ позволяет искать зависимости в массиве данных на основании значимости неких средних значений, при этом может использоваться несколько групп данных. Бывает трех видов: однофакторный, двухфакторный с повторениями и без них.

Анализ данных в excel 7

  1.  Корреляция нужна для отображения зависимости между двумя и более значениями или группами.
  2. Ковариация похожа на корреляцию, однако позволяет построить только линейную зависимость двух случайных величин.
  3. Экспоненциальное сглаживание один из основных приемов сглаживания числовых рядов.
  4. Анализ Фурье позволяет представить сложные математические функции в более простом виде при помощи тригонометрических функций.
  5. Гистограмма обрабатывает данные и подготавливает их для графического отображения в виде прямоугольников с одинаковым интервалом.
  6. Генератор случайных чисел добавляет в отмеченный диапазон ячеек случайные числа.

Анализ данных в excel 8

  1. Регрессия в глобальном смысле есть отход, но с точки зрения математики отображает зависимость одной переменной от других независимых величин.
  2. Выборка – инструмент, который позволяет сделать отбор чисел по определенным параметрам из большого массива данных.

И это далеко не полный перечень инструментов, которые содержит установленный пакет данных.

Студенческий т-тест в Excel

T- тест является одним из самых основных статистических тестов, и его легко вычислить в Excel с помощью Toolpak. Нажмите кнопку « Анализ данных» и прокрутите вниз, пока не увидите параметры t -test.

анализ основных данных в Excel

У вас есть три варианта:

  • t-тест: две пары для средних значений должны использоваться, когда ваши измерения или наблюдения были спарены. Используйте это, когда вы делали два измерения одного и того же человека, например, измеряли артериальное давление до и после вмешательства.
  • t-критерий: две выборки, предполагающие равные отклонения, должны использоваться, когда ваши измерения независимы (что обычно означает, что они были сделаны на двух разных предметных группах). Мы обсудим часть «равных дисперсий» чуть позже.
  • t-критерий: две выборки, предполагающие неравные отклонения , также предназначены для независимых измерений, но используются, когда отклонения не равны.

Чтобы проверить, равны ли отклонения ваших двух выборок, вам нужно запустить F-тест. Найдите F-Test Two-Sample для отклонений в списке инструментов анализа, выберите его и нажмите OK .

анализ основных данных в Excel

Введите два набора данных в поля ввода диапазона. Оставьте альфа-значение на уровне 0,05, если у вас нет причин для его изменения — если вы не знаете, что это значит, просто оставьте. Наконец, нажмите ОК .

Excel выдаст вам результаты на новом листе (если вы не выбрали Выходной диапазон и ячейку на текущем листе):

анализ основных данных в Excel

Вы смотрите на P-значение здесь. Если оно меньше 0,05, у вас неравные отклонения . Таким образом, чтобы запустить t -test, вы должны использовать опцию неравных отклонений.

Чтобы запустить t -тест, выберите соответствующий тест в окне инструментов анализа и выберите оба набора данных таким же образом, как вы делали для F-теста. Оставьте значение альфа на 0,05 и нажмите ОК .

анализ основных данных в Excel

Результаты включают все, что вам нужно сообщить для t- теста: средние значения, степени свободы (df), t-статистику и P-значения для одно- и двусторонних тестов. Если значение P составляет менее 0,05, два образца значительно различаются.

Если вы не уверены, следует ли использовать одно- или двусторонний t- тест, обратитесь к этому объяснителю из UCLA .

Аномальные значения (выбросы) и точки влияния

«Влиятельное» наблюдение, если оно опущено, изменяет одну или больше оценок параметров модели (т.е. угловой коэффициент или свободный член). 

Выброс (наблюдение, которое противоречит большинству значений в наборе данных) может быть «влиятельным» наблюдением и может хорошо обнаруживаться визуально, при осмотре двумерной диаграммы рассеяния или графика остатков.

И для выбросов, и для «влиятельных» наблюдений (точек) используют модели, как с их включением, так и без них, обращают внимание на изменение оценки (коэффициентов регрессии).

При проведении анализа не стоит отбрасывать выбросы или точки влияния автоматически, поскольку простое игнорирование может повлиять на полученные результаты. Всегда изучайте причины появления этих выбросов и анализируйте их.

Применение функции “Анализ данных”

Итак, мы рассмотрели процесс активации функции “Анализ данных”. Давайте теперь посмотрим, как ее найти и применить.

  1. Переключившись во вкладку “Данные” в правом углу можно найти группу инструментов “Анализ”, в которой располагается кнопка нужной нам функции.Функция Анализ данных в Эксель
  2. Откроется небольшое окошко для выбора инструмента анализа: гистограмма, корреляция, описательная статистика, скользящее среднее, регрессия и т.д. Отмечаем требуемый пункт и щелкаем OK.Инструменты анализа данных в Эксель
  3. Далее необходимо выполнить настройку функции и запустить ее выполнение (в качестве примера на скриншоте – корреляция), но это уже отдельная тема для изучения.Настройка параметров анализа корреляции в Эксель

Оценка неизвестных параметров линейной модели (через статистики выборок)

Наклон линии, т.е. коэффициент а , можно также вычислить через коэффициент корреляции и стандартные отклонения выборок :

= КОРРЕЛ(B23:B83;C23:C83) *(СТАНДОТКЛОН.В(C23:C83)/ СТАНДОТКЛОН.В(B23:B83))

Вышеуказанная формула математически эквивалентна отношению ковариации выборок Х и Y и дисперсии выборки Х:

= КОВАРИАЦИЯ.В(B23:B83;C23:C83)/ДИСП.В(B23:B83)

И, наконец, запишем еще одну формулу для нахождения сдвига b . Воспользуемся тем фактом, что линия регрессии проходит через точку средних значений переменных Х и Y.

Вычислив средние значения и подставив в формулу ранее найденный наклон а , получим сдвиг b .

Диаграмма регрессии в Excel

Мы можем построить регрессию в Excel, выделив данные и представив их в виде точечной диаграммы. Чтобы добавить линию регрессии, выберите «Макет» в меню «Инструменты диаграммы». В диалоговом окне выберите «Линия тренда», а затем «Линейная линия тренда». Добавить R2 выберите «Дополнительные параметры трендовой линии» в меню «Трендовая линия». Наконец, выберите «Показать значение R в квадрате на графике». Визуальный результат суммирует силу взаимосвязи, хотя и за счет того, что не дает столько деталей, сколько таблица выше.

creating-a-linear-regression-model-in-excel-2

  • Категория
  • Финансы

Регрессия в Excel

Регрессия является одним из наиболее часто используемых статистических тестов в промышленности, и Excel предоставляет удивительные возможности для этого расчета. Мы запустим быструю множественную регрессию в Excel здесь. Если вы не знакомы с регрессией, ознакомьтесь с руководством HBR по использованию регрессии для бизнеса .

Допустим, нашей зависимой переменной является артериальное давление, а двумя независимыми переменными являются вес и потребление соли. Мы хотим посмотреть, что является лучшим показателем артериального давления (или если они оба хороши).

Нажмите « Анализ данных» и выберите « Регрессия» . На этот раз вы должны быть осторожны при заполнении полей ввода. Поле Input Y Range должно содержать вашу единственную зависимую переменную. Поле Input X Range может включать несколько независимых переменных. Для простой регрессии не беспокойтесь об остальном (хотя не забудьте сообщить Excel, если вы выбрали метки).

Вот как выглядит наш расчет:

анализ основных данных в Excel

После нажатия OK вы получите большой список результатов. Я выделил P-значение здесь для веса и потребления соли:

анализ основных данных в Excel

Как вы можете видеть, значение P для веса больше 0,05, поэтому здесь нет существенной зависимости. Однако значение P для соли ниже 0,05, что указывает на то, что он является хорошим предиктором артериального давления.

Если вы планируете представлять данные регрессии, помните, что вы можете добавить линию регрессии к диаграмме рассеяния в Excel. Это отличное наглядное пособие. для этого анализа.

Начало работы с Git и GitHub: полное руководство для начинающих

Основы Git и GitHub для любопытных и совершенно сбитых с толку (плюс самый простой способ внести свой вклад в ваше первое открытие…

towardsdatascience.com

Начало работы с Google Colab

Основное руководство для разочарованных и запутанных

towardsdatascience.com

Введение в глубокое обучение

Нейронные сети для новичков, новичков и неофитов.

towardsdatascience.com

WTF это классификация изображений?

Завоевание сверточных нейронных сетей для любопытных и запутанных

towardsdatascience.com

Рейтинг
( 1 оценка, среднее 5 из 5 )
Загрузка ...