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更新済 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.
リリースノート
Minor fix in documentation.オープンソーススクリプト
TradingViewの精神に則り、この作者はスクリプトのソースコードを公開しているので、その内容を理解し検証することができます。作者に感謝です！無料でお使いいただけますが、このコードを投稿に再利用する際にはハウスルールに従うものとします。
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これらの情報および投稿は、TradingViewが提供または保証する金融、投資、取引、またはその他の種類のアドバイスや推奨を意図したものではなく、またそのようなものでもありません。詳しくは利用規約をご覧ください。
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