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Aktualisiert Forecasting - Holt’s Linear Trend Forecasting

Holt's Forecasting method
Holt (1957) extended simple exponential smoothing to allow the forecasting of data with a trend. This method involves a forecast equation and two smoothing equations (one for the level and one for the trend):
Forecast equation: ŷ = l + h * b
Level equation: l = alpha * y + (1 - alpha) * (l + b)
Trend equation: b = beta * (l - l) + (1 - beta) * b
where:
l (or l) denotes an estimate of the level of the series at time t,
b (or b) denotes an estimate of the trend (slope) of the series at time t,
alpha is the smoothing parameter for the level, 0 ≤ alpha ≤ 1, and
beta is the smoothing parameter for the trend, 0 ≤ beta ≤ 1.
As with simple exponential smoothing, the level equation here shows that l is a weighted average of observation y and the one-step-ahead training forecast for time t, here given by l+b. The trend equation shows that b is a weighted average of the estimated trend at time t based on l-l and b, the previous estimate of the trend.
The forecast function is not flat but trending. The h-step-ahead forecast is equal to the last estimated level plus h times the last estimated trend value. Hence the forecasts are a linear function of h.
Holt (1957) extended simple exponential smoothing to allow the forecasting of data with a trend. This method involves a forecast equation and two smoothing equations (one for the level and one for the trend):
Forecast equation: ŷ = l + h * b
Level equation: l = alpha * y + (1 - alpha) * (l + b)
Trend equation: b = beta * (l - l) + (1 - beta) * b
where:
l (or l) denotes an estimate of the level of the series at time t,
b (or b) denotes an estimate of the trend (slope) of the series at time t,
alpha is the smoothing parameter for the level, 0 ≤ alpha ≤ 1, and
beta is the smoothing parameter for the trend, 0 ≤ beta ≤ 1.
As with simple exponential smoothing, the level equation here shows that l is a weighted average of observation y and the one-step-ahead training forecast for time t, here given by l+b. The trend equation shows that b is a weighted average of the estimated trend at time t based on l-l and b, the previous estimate of the trend.
The forecast function is not flat but trending. The h-step-ahead forecast is equal to the last estimated level plus h times the last estimated trend value. Hence the forecasts are a linear function of h.
Versionshinweise
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Ganz im Sinne von TradingView hat dieser Autor sein/ihr Script als Open-Source veröffentlicht. Auf diese Weise können nun auch andere Trader das Script rezensieren und die Funktionalität überprüfen. Vielen Dank an den Autor! Sie können das Script kostenlos verwenden, aber eine Wiederveröffentlichung des Codes unterliegt unseren Hausregeln.
Haftungsausschluss
Die Informationen und Veröffentlichungen sind nicht als Finanz-, Anlage-, Handels- oder andere Arten von Ratschlägen oder Empfehlungen gedacht, die von TradingView bereitgestellt oder gebilligt werden, und stellen diese nicht dar. Lesen Sie mehr in den Nutzungsbedingungen.
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