Vektet Bevegelse Gjennomsnittet Prognoser Fordeler

Class WeightedMovingAverageModel. En vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell er basert på en kunstig konstruert tidsserie hvor verdien for en gitt tidsperiode er erstattet av det vektede gjennomsnittet av den verdien og verdiene for noen antall tidligere tidsperioder Som du kanskje har gjettet fra beskrivelsen er denne modellen best egnet til tidsseriedata, dvs. data som endres over tid. Da prognosen for en gitt periode er et veid gjennomsnitt av de foregående periodene, vil prognosen alltid synes å ligge etter enten øker eller reduksjoner i observerte avhengige verdier For eksempel hvis en datarie har en merkbar oppadgående trend, vil en veid gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose generelt gi et undervurdering av verdiene av den avhengige variabelen. Den veide, glidende, gjennomsnittlige modellen, som den bevegelige gjennomsnittsmodellen, har en fordel i forhold til andre prognosemodeller ved at det glir ut tinder og troughs eller daler i et sett med observasjoner. Men som movin g-modell, har den også flere ulemper. Spesielt gir denne modellen ikke en egentlig ligning. Derfor er det ikke alt som er nyttig som et middels langt prognoseverktøy. Det kan bare pålidelig brukes til å prognose noen perioder inn i fremtiden. Siden 0 4 Forfatter Steven R Gould. Fields arvet fra class. WeightedMovingAverageModel Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell. VektetMovingAverageModel dobbeltvekter Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell, ved hjelp av de angitte vekter. forvent dobbel timeValue Returnerer prognosen for den avhengige variabel for den oppgitte verdien av den uavhengige tidsvariabelen. getForecastType Returnerer et eller to ordnavn for denne typen prognose model. getNumberOfPeriods Returnerer gjeldende antall perioder som brukes i denne modellen. getNumberOfPredictors Returnerer antall prediktorer som brukes av den underliggende modellen. setWeights dobbeltvekter Setter vektene som brukes av denne vektede glidende gjennomsnittlige prognosen modell til de oppgitte vekter. toString Dette bør overstyres for å gi en tekstbeskrivelse av den nåværende prognosemodellen, inkludert, hvor det er mulig, noen avledede parametere som brukes. Metoder arvet fra klassen. Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell ved bruk av de angitte vekter For en gyldig modell som skal bygges, bør du ringe init og passere i et datasett som inneholder en serie datapunkter med tidsvariabelen initiert for å identifisere den uavhengige variabelen. Størrelsen på vektararrayet brukes til å bestemme antall observasjoner som skal være brukes til å beregne det veide glidende gjennomsnittet I tillegg vil den siste perioden bli gitt vekten definert av det første elementet i arrayet, dvs. vekt 0. Størrelsen på vektar-oppstillingen brukes også til å bestemme mengden av fremtidige perioder som effektivt kan være prognose Med et 50 dagers vektet glidende gjennomsnitt, kan vi ikke med rimelighet - med noen grad av nøyaktighet - prognose mer enn 50 dager utover den siste perioden d for hvilke data som er tilgjengelige Selv om prognoser nær slutten av dette området er sannsynligvis, være upålitelig. Merk på vekter. Generelt skal vekter som sendes til denne konstruktøren, legge opp til 1 0. Men som en bekvemmelighet, hvis summen av vektene legger ikke opp til 1 0, denne gjennomføringen skalerer alle vektene proporsjonalt slik at de gir summen til 1 0. Parametervekter - en rekke vikter for å tilordne de historiske observasjonene ved beregning av det veide glidende gjennomsnittet. Konstruerer et nytt vektet glidende gjennomsnitt prognosemodell, bruker den navngitte variabelen som den uavhengige variabelen og de angitte vekter. Parametre uavhengigVariabel - navnet på den uavhengige variabelen som skal brukes i denne modellen vekter - en rekke vikter for å tilordne de historiske observasjonene ved beregning av det veide glidende gjennomsnittet. Konstruksjoner en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell Denne konstruktøren er ment å bare brukes av underklasser, derfor er den beskyttet. Enhver underklasse som bruker denne konstruktøren må Bruk deretter den beskyttede setWeights-metoden for å initialisere vektene som skal brukes av denne modellen. Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell ved hjelp av den oppgitte uavhengige variabelen. Parametre uavhengigVariabel - navnet på den uavhengige variabelen som skal brukes i denne modellen. Angir vektene som brukes av denne vektede glidende gjennomsnittlige prognosemodellen til de gitt vektene Denne metoden er ment å bare brukes av underklasser, derfor er den beskyttet, og kun i forbindelse med den beskyttede enargumentkonstruktøren. En ny underklasse ved hjelp av enargumentkonstruktøren må etterfølgende ringe setWeights før man påkaller metoden for å initialisere modellen. Noter på vekter. Generelt sett skal vekter som sendes til denne metoden, legge til opptil 1 0. Men som en bekvemmelighet, hvis summen av vektene ikke legger opp til 1 0, vil denne gjennomføringen skalaer alle vektene proporsjonalt slik at de gir summen til 1 0. Parametervekter - en rekke vikter for å tilordne de historiske observasjonene ved beregning ng det veide glidende gjennomsnittet. Tilbakestiller prognosen for den avhengige variabelen for den oppgitte verdien av den uavhengige tidsvariabelen. Subklasser må implementere denne metoden på en slik måte i samsvar med prognosemodellen de implementerer. Underklasser kan benytte seg av getForecastValue og getObservedValue-metodene til hente tidligere prognoser og observasjoner henholdsvis. Spesifisert av prognose i klassen AbstractTimeBasedModel Parameters timeValue - verdien av tidsvariabelen som en prognoseverdi kreves Returnerer prognosen for den avhengige variabelen for gitt tid. Kaster ulovligArgumentException - hvis det ikke er tilstrekkelig historisk data - observasjoner sendt til init - for å generere en prognose for den angitte tidsverdien. Returnerer antall prediktorer som brukes av den underliggende modellen. Returnerer antall prediktorer som brukes av den underliggende modellen. Returnerer det nåværende antall perioder som brukes i denne modellen. Specified av getNumberOfPeriods i klassen AbstractTimeBasedModel R eturns det nåværende antall perioder som brukes i denne modellen. Returerer et eller to ordnavn på denne typen prognosemodell. Hold denne korte. En lengre beskrivelse bør implementeres i toString-metoden. Dette bør overstyres for å gi en tekstbeskrivelse av gjeldende prognosemodell inkludert, hvor det er mulig, noen avledede parametere som brukes. Spesifisert av toString i grensesnitt ForecastingModel Overrides toString i klassen AbstractTimeBasedModel Returnerer en strengrepresentasjon av den nåværende prognosemodellen og dens parametere. Veidende bevegelige gjennomsnitt. Grunnleggende. I løpet av årene har teknikere funnet to problemer med det enkle glidende gjennomsnittet Det første problemet ligger i tidsrammen for det bevegelige gjennomsnittet MA De fleste tekniske analytikere tror at prishandlingen åpningen eller sluttkursen ikke er nok til å avhenge av at man forutsetter ordentlig kjøp eller salg av signaler fra MA s crossover action For å løse dette problemet, tilordner analytikere nå mer vekt til de nyeste prisdataene av bruker den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA Lær mer i å utforske eksponentielt veid flyttende gjennomsnitt. Et eksempel For eksempel ved hjelp av en 10-dagers MA, ville en analytiker ta sluttprisen på den tiende dagen og multiplisere dette nummeret med 10, den niende dagen ved ni, den åttende dagen med åtte og så videre til den første av MA Etter at summen er bestemt, vil analytikeren da dele tallet ved å legge til multiplikatorene. Hvis du legger til multiplikatorene i det 10-dagers MA-eksemplet, tallet er 55 Denne indikatoren kalles det lineært vektede glidende gjennomsnittet. For relatert lesing, sjekk ut enkle bevegelige gjennomsnitt, gjør trendene stående. Mange teknikere er fast troende på det eksponentielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA Denne indikatoren er forklart på så mange forskjellige måter at det forveksler både studenter og investorer. Kanskje den beste forklaringen kommer fra John J Murphy s tekniske analyse av finansmarkedene, publisert av New York Institute of Finance, 1999. eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt adresserer begge problemene forbundet med det enkle glidende gjennomsnittet. Først gir det eksponensielt glatte gjennomsnittet en større vekt til nyere data. Derfor er det et veidende glidende gjennomsnitt. Men mens det tilordner mindre betydning for tidligere prisdata, er det inkluderer i beregningen alle dataene i instrumentets levetid. I tillegg er brukeren i stand til å justere vektingen for å gi større eller mindre vekt til den siste dagens pris, som legges til en prosentandel av forrige dag s verdi Summen av begge prosentverdiene legger til 100. For eksempel kan prisen for siste dag sættes til en vekt på 10 10, som legges til den forrige dagens vekt på 90 90 Dette gir den siste dagen 10 av totalvekten Dette ville være tilsvarer et 20-dagers gjennomsnitt, ved å gi den siste dagsprisen en mindre verdi på 5 05. Figur 1 Eksponentielt glatt flytende gjennomsnitt. Ovenstående diagram viser Nasdaq Composite Index fra den første vi ek i august 2000 til 1. juni 2001 Som du tydeligvis kan se, har EMA, som i dette tilfellet bruker sluttprisdataene over en 9-dagers periode, bestemt salgssignaler den 8. september merket med en svart nedpilen var dagen da indeksen brøt under 4000-nivået Den andre svarte pilen viser et annet nedre ben som teknikerne faktisk forventer. Nasdaq kunne ikke generere nok volum og interesse fra detaljhandlerne til å bryte 3.000-merket. Deretter dukker du ned igjen til bunnen ut på 1619 58 på 4 april Oppgangen av 12 april er markert med en pil Her er indeksen stengt på 1961 46, og teknikere begynte å se institusjonelle fondforvaltere begynner å plukke opp noen gode kjøp som Cisco, Microsoft og noen av energirelaterte problemstillinger Les våre relaterte artikler Flytte gjennomsnittlige konvolutter Raffinere et populært handelsverktøy og flytte Gjennomsnittlig Bounce. En undersøkelse gjort av USAs Bureau of Labor Statistics for å måle ledige stillinger. Det samler inn data fra arbeidsgivere. Det maksimale beløpet T av penger som USA kan låne Gjeldstaket ble opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten der et depotinstitusjon gir midler opprettholdt i Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredning av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks. Volatilitet kan enten måles. En amerikansk kongresss vedtak ble vedtatt i 1933 som bankloven, som forbyde kommersielle banker å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til enhver jobb utenfor gårder, private husholdninger og ideelle organisasjoner sektor Det amerikanske arbeidsdepartementet. Hva er de viktigste fordelene og ulempene med å bruke en enkel, flytende gjennomsnittlig SMA. En undersøkelse gjort av United States Bureau of Labor Statistics for å måle ledige stillinger. Det samler inn data fra arbeidsgivere. Det maksimale beløpet av USA kan låne Gjeldstaket ble opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten som et institusjon gir lån til moro ds opprettholdt i Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredningen av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks Volatilitet kan enten måles. En handling vedtok den amerikanske kongressen i 1933 som bankloven, som forbød kommersielle banker fra deltakelse i investeringen. Nonfarm lønn refererer til enhver jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit sektor Den amerikanske arbeidsbyrå.