2011/4/26
RMTA(Recursive Moving Trend Average)
RMTAはDennis Meyersが開発した指標です。正確には移動平均ではなく、Recursive Moving Polynomial Fit
というもので価格を予測するもので、価格予測という観点から見ればTime Series Forecastと似ています。
上記の方法を用いて過去のデータから翌日の価格を予想したものを時系列に沿ってプロットしたものがRMTAです。
Time Series Forecastよりも少ないデータ量で予測が可能ですが、
収束するまでに時間がかかるので(計算開始日から60日ほど必要)計算する場合は注意が必要です。
使用する関数
Recursive Moving Trend Averageは過去のデータを使って翌日の価格を予測するものです。
計算初期の処理が少々面倒です。
H4セルはRMTAの計算に使うパラメータを指定するセルとします。
G列でpreを計算します。
preは1日目を(1 - α)×終値+終値で計算し、2日目以降は(1 - α)×前日pre+終値で計算するので、
計算式は
H列でRMTAを計算します。
RMTAは1,2日目を終値、3日目以降を (1 - α)×前日RMTA+α×(前日終値+前日pre-2日前pre)で計算するので
計算式は赤枠部分の
G5,H5セルをコピーしG6以下のセルペーストすればRecursive Moving Trend Averageが計算できます。
Excelファイルがダウンロードできない場合はリンクを右クリックして「対象をファイルに保存」を選択して保存すればダウンロードできます。
というもので価格を予測するもので、価格予測という観点から見ればTime Series Forecastと似ています。
上記の方法を用いて過去のデータから翌日の価格を予想したものを時系列に沿ってプロットしたものがRMTAです。
Time Series Forecastよりも少ないデータ量で予測が可能ですが、
収束するまでに時間がかかるので(計算開始日から60日ほど必要)計算する場合は注意が必要です。
計算式
α = 2 ÷ (N + 1)
pre = (1 - α) × 前日pre + 終値
RMTA = (1 - α) × 前日RMTA + α × (前日終値 + 前日pre - 2日前pre)
Nは任意
1日目のpreはpre = (1 - α) × 終値 + 終値で計算する
1日目と2日目のRMTAは終値とする
pre = (1 - α) × 前日pre + 終値
RMTA = (1 - α) × 前日RMTA + α × (前日終値 + 前日pre - 2日前pre)
Nは任意
1日目のpreはpre = (1 - α) × 終値 + 終値で計算する
1日目と2日目のRMTAは終値とする
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日経平均終値とRecursive Moving Trend Averageの図
Excelを使ってRecursive Moving Trend Averageを計算する
Excelを使ってRMTAを計算する手順を説明します。使用する関数
IF(条件式,真の場合,偽の場合)
条件式を満たす場合は真の場合の値、満たさない場合は偽の場合の値を返します。ROW(セル)
セルの行番号を返します。何も指定しない場合はROWが書かれたセルの行番号を返します。 |
計算初期の処理が少々面倒です。
H4セルはRMTAの計算に使うパラメータを指定するセルとします。
G列でpreを計算します。
preは1日目を(1 - α)×終値+終値で計算し、2日目以降は(1 - α)×前日pre+終値で計算するので、
計算式は
=IF(ROW()-ROW($G$4)<2,(1-2/($H$4+1))*E5+E5,(1-2/($H$4+1))*G4+E5)
となります。H列でRMTAを計算します。
RMTAは1,2日目を終値、3日目以降を (1 - α)×前日RMTA+α×(前日終値+前日pre-2日前pre)で計算するので
計算式は赤枠部分の
=IF(ROW()-ROW($H$4)<3,E5,(1-2/($H$4+1))*H4+2/($H$4+1)*(E4+G4-G3))
となります。G5,H5セルをコピーしG6以下のセルペーストすればRecursive Moving Trend Averageが計算できます。
Excelファイルがダウンロードできない場合はリンクを右クリックして「対象をファイルに保存」を選択して保存すればダウンロードできます。
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