Painotettu Liukuva Keskiarvo Ennustaminen Edut

Painotetut liikkuvat keskiarvot Perusteet. Vuosien aikana teknikot ovat löytäneet kaksi ongelmaa yksinkertaisen liukuvan keskiarvon kanssa. Ensimmäinen ongelma on liikkuvan keskiarvon aikataulussa MA Useimmat tekniset analyytikot uskovat, että hintavaihteluiden avaus tai sulkeminen ei riitä johon riippuu MA: n crossover - toiminnon osto - tai myyntisignaalien oikea ennustaminen. Tämän ongelman ratkaisemiseksi analyytikot antavat nyt enemmän painoa viimeisimpiin hintatietoihin käyttäen eksponentiaalisesti tasoitettua liukuvaa keskiarvoa EMA Lue lisää Exploring the Exponentially Pound Moving Average . Esimerkki Esimerkiksi 10 päivän MA: n avulla analyytikko ottaisi kymmenennen päivän päätöskurssi ja moninkertaistaa tämän numeron 10, yhdeksäntenä päivänä yhdeksällä, kahdeksannella kahdeksalla ja niin edelleen ensimmäisellä MA Kun koko on määritetty, analyytikko jakaa sitten numeron lisäämällä kertojat Jos lisäät 10-päivän MA-esimerkin kertoimet, numero on 55 Tämä indikaattori tunnetaan s lineaarisesti painotettu liukuva keskiarvo Liittyvää lukemista varten tarkista yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot Tee trendit erottumaan. Mini teknikot ovat vakaasti uskovia eksponentiaalisesti tasoitettuun liukuvaan keskiarvoon EMA Tämä indikaattori on selitetty niin monella eri tavalla, että se sekoittaa opiskelijat ja sijoittajat samankaltaisia ​​Ehkä Paras selitys on John J. Murphy'n Financial Marketsin tekninen analyysi, julkaisema New York Institute of Finance, 1999. The exponentially smoothed moving average käsittelee molempia ongelmia, jotka liittyvät yksinkertaiseen liukuvaan keskiarvoon. Ensinnäkin eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo osoittaa Suurempi paino uusimpiin tietoihin. Siksi se on painotettu liukuva keskiarvo. Mutta vaikka se antaa aiempaa hintatiedolle vähemmän merkitystä, se sisältää laskelmassaan kaikki välineen elinkaaren tiedot. Lisäksi käyttäjä voi Säädä painotus, joka antaa enemmän tai vähemmän painoa viimeisimmän päivän hinnasta, joka lisätään prosenttiosuuteen Edellisen päivän s-arvo Molempien prosenttiarvojen summa lisää jopa 100. Esimerkiksi viimeisen päivän hintaa voidaan käyttää painoa 10 10, joka lisätään edellisiin päiviin 90 90 painon mukaan. Tämä antaa viimeisen päivän 10 kokonaispainotuksesta Tämä vastaa 20 päivän keskiarvoa antamalla viimeisimpien päivien hinnaksi pienemmän arvon 5 05. Kuvio 1 Exponentially Smoothed Moving Average. Yllä oleva kaavio esittää Nasdaq Composite - indeksin elokuun ensimmäisestä viikosta 2000 - 1.6.2001 Kuten voitte nähdä, EMA, joka tässä tapauksessa käyttää sulkemista hintatietoja yhdeksän päivän aikana, on määritellyt myyntisignaalit 8. syyskuuta merkitty musta alasnuoli Tämä oli päivä Että hakemisto rikkoi 4000: n tason alapuolella Toinen musta nuoli osoittaa toisen alaspäin, että teknikot todella odottivat Nasdaq ei voinut tuottaa tarpeeksi volyymia ja kiinnostusta vähittäis sijoittajilta rikkoa 3000 merkkiä Se sitten katoa jälleen pohjaan 1619 58 4. huhtikuuta Huhtikuu 12 on merkitty nuolella Tässä indeksi suljettu oli 1.961 46 ja teknikot alkoivat nähdä institutionaalisten rahastonhoitajien alkavan poimia joitakin löytöjä, kuten Cisco, Microsoft ja jotkut energiaan liittyvistä asioista. Lue aiheeseen liittyvät artikkelit Keskimääräisten kirjekuorien siirto Suosittu kaupankäyntityökalu ja liikkuvat keskimäärin Bounce. Yhdysvaltojen työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Rahamäärän enimmäismäärä, jonka Yhdysvallat voi lainata Velkasumma luotiin toisen Liberty Bondin Lain. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle.1 Tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinaindeksin tuoton hajoamisesta Mitattavuus voidaan joko mitata. vuonna 1933 pankkilaissa, joka kieltää liikepankkien osallistumista investointeihin. Ei-palkkaneuvonta viittaa kaikkiin maatilat, yksityiset kotitaloudet ja voittoa tavoittelematon sektori U S Bureau of Labor. Luokka painotettu liikkuva keskiarvo malli. Painotettu liikkuva keskimääräinen ennuste - malli perustuu keinotekoisesti rakennettuun aikasarjaan, jossa tietyn ajanjakson arvo korvataan kyseisen arvon painotetulla keskiarvolla ja joidenkin aikaisempien aikajaksojen arvojen avulla. Kuten olette arvannut kuvauksesta riippuen tämä malli sopii parhaiten aikasarjatietoihin eli tietoihin, jotka muuttuvat ajan myötä. Koska tietyn ajan ennustearvona on edellisten jaksojen painotettu keskiarvo, ennuste näyttää aina jäljessä joko lisäyksistä tai Esimerkiksi jos tietosarjassa on havaittavissa nouseva suuntaus, painotettu liukuva keskiarvoennuste antaa yleensä aliarvion riippuvaisen muuttujan arvoista. Painotettu liikkuva keskiarvo, kuten liikkuvan keskiarvomallin, on etuna muiden ennustemallien suhteen, koska se tasoittaa huiput ja kourut tai laaksot joukko havaintoja Kuitenkin, kuten movin G: n keskimääräinen malli, sillä on myös useita haittoja Erityisesti tämä malli ei tuota todellista yhtälöä Siksi ei ole kaikki hyödyllistä keskipitkän pitkän aikavälin ennustustyökaluna Se voidaan käyttää luotettavasti vain muutaman jakson ennustamiseen tulevaisuuteen. Koska 0 4 Tekijä Steven R Gould. Fields perinyt class. WeightedMovingAverageModel Rakentaa uuden painotetun liikkuvan keskimääräisen ennustamismallin. WeightedMovingAverageModel kaksoispainot Rakentaa uuden painotetun liukuvan keskiarvon ennustusmallin käyttämällä määriteltyjä painoja. Precast double timeValue Palauttaa riippuvaisen Muuttuja riippumattoman aikamuuttujan annettuun arvoon. getForecastType Palauttaa tämäntyyppisen ennustamismallin yhden tai kahden sanan nimen. getNumberOfPeriods Palauttaa tässä mallissa käytettyjen kausien lukumäärän. getNumberOfPredictors Palauttaa perustuvan mallin ennustajien lukumäärän. setWeights-kaksoispainot Määrittää tämän painotetun liukuvan keskiarvon ennusteiden painot mallia annettuihin painoihin. toString Tämä on ohitettava, jotta saadaan nykyinen ennustusmallin tekstuaalinen kuvaus, mukaan lukien mahdolliset johdetut parametrit mukaan lukien. Luokasta perittävät menetelmät. Rakentaa uuden painotetun liukuvan keskiarvon ennustusmallin käyttämällä määriteltyjä painoja. luotettava malli, sinun on kutsuttava init ja siirrettävä tietojoukko, joka sisältää joukon datapisteitä, jolloin aika-muuttuja on alustettu itsenäisen muuttujan tunnistamiseksi. Punnistusryhmän kokoa käytetään määrittämään havaintojen lukumäärä Painotetun liukuvan keskiarvon laskemiseksi Lisäksi viimeisimmässä jaksossa annetaan taulukon ensimmäisen elementin eli painojen 0 määrittämä paino. Painoarvojen kokoa käytetään myös määrittämään tulevien jaksojen määrä, joka voi olla tehokkaasti ennuste 50 päivän painotetulla liukuva keskiarvolla, emme voi kohtuudella - tarkkuudella - ennustaa yli 50 päivää viimeisen perion jälkeen d, jolle tietoa on saatavissa Ennusteen tämän alueen loppupuolella todennäköisesti voi olla epäluotettavaa. Kuitenkin painot. Yleensä tämän konstruktorin kulkemien painojen tulisi olla jopa 1 0. Painot eivät lisää jopa 1: tä, tämä toteutus laskee kaikki painot suhteellisesti siten, että ne summaavat yhteen 0. Parametrien painot - joukko painoja, jotka voidaan määrittää historiallisiin havaintoihin laskettaessa painotettua liikkuvaa keskiarvoa. Rakentaa uuden painotetun liukuvan keskiarvon Ennustemallin avulla käyttäen nimettyä muuttujaa itsenäisenä muuttujana ja määrätyissä painoissa. Parametrit independentVariable - tämän mallin painojen käyttämä riippumattoman muuttujan nimi - joukko painoja, jotka voidaan määrittää historiallisiin havaintoihin laskettaessa painotettua liikkuvaa keskiarvoa. Rakenteet uusi painotettu liikkuva keskimääräinen ennustemalli Tämä konstruktori on tarkoitettu käytettäväksi vain alaluokilla, joten se on suojattu. Vedota sitten suojattu setWeights-menetelmä tämän mallin painojen määrittämiseen. Rakentaa uuden painotetun liukuvan keskiarvon ennustemallin käyttämällä annettua riippumatonta muuttujaa. Parametrit independentVariable - tässä mallissa käytettävä riippumattoman muuttujan nimi. Asettaa käytetyt painot Tällä painotetulla liikkuvan keskimääräisen ennustemallin avulla annettuihin painoihin Tätä menetelmää on tarkoitus käyttää vain alaluokseilla, joten se on suojattu ja vain yhdessä suojatun yhden argumentin rakentajan kanssa. Jokainen alaluokka, joka käyttää yhden argumenttikonstruktorin, on sen jälkeen kutsuttava asetuksiksi Ennen kuin kutsutaan menetelmää mallin alustukseen. Huomaa painoihin. Yleensä tämän menetelmän läpäisevien painojen tulisi olla jopa 1 0. Käytännöllisyyden vuoksi, jos painojen summa ei ylitä arvoa 1 0, tämä toteutus Laskee kaikki painot suhteellisesti siten, että ne summaavat yhteen 0. Parametrien painot - joukko painoja, jotka voidaan määrittää historiallisiin havaintoihin laskettaessa ng painotettu liukuva keskiarvo. Palauttaa riippuvaisen muuttujan ennustearvon riippumattoman aikamuuttujan annetulle arvolle. Subclassit toteuttavat tämän menetelmän tavalla, joka vastaa niiden toteuttamia ennustamismalleja. Subclassit voivat käyttää getForecastValue - ja getObservedValue-menetelmiä Hankkia aikaisemmat ennusteet ja havainnot vastaavasti. Tarkennetaan luokassa ennusteessa. AbstractTimeBasedModel Parametrit timeValue - aikamuuttujan arvo, jota varten ennustearvo vaaditaan. Palauttaa annetun muuttujan ennustearvon annetulle ajalle. Throws IllegalArgumentException - jos historiatietoja ei ole riittävästi - havainnot siirretään init - tuottamaan ennuste annettuun aika-arvoon. Palauttaa mallin käyttämien ennustajien lukumäärän. Palauttaa mallin käyttämien ennustajien lukumäärän. Palauttaa tässä mallissa käytettyjen kausien lukumäärän. by getNumberOfPeriods luokassa AbstractTimeBasedModel R korvaa tässä mallissa käytettyjen kausien nykyisen lukumäärän. Palauttaa tämän tyyppisen ennustamismallin yhden tai kahden sanan nimen. Pidä tämä lyhyt. ToString-menetelmässä tulisi olla pidempi kuvaus. Tämä on ohitettava, jotta saadaan tekstuaalinen kuvaus nykyisestä ennustemalli, jossa mahdollisuuksien mukaan käytetään mitä tahansa johdettuja parametreja. Sein määritellyt parametrit toString-rajapintaan ForecastingModel Korvaa luokassaString luokassa AbstractTimeBasedModel Palauttaa tämänhetkisen ennustamallin ja sen parametrien merkkijonon. Mitkä ovat tärkeimmät edut ja haitat Simple Moving Average SMA: n tekemä kysely, jonka teki Yhdysvaltain työvoimatoimiston työtila, jonka avulla voidaan mitata avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. Summa, jonka summat Yhdysvalloissa voi lainata. Velkasumma luotiin toisen Liberty Bond Actin mukaan. joka talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle1 tilastollinen toimenpide tietyn arvopaperin tai markkinoiden indeksin tuoton leviämisestä Tilastollisesti mitattu Yhdysvaltain kongressi hyväksyi vuonna 1933 pankkilain, jossa kiellettiin kaupallisia pankkeja osallistumasta investointeihin. Ei-palkkasumma tarkoittaa mitä tahansa työpaikkaa maatiloista, yksityisistä kotitalouksista ja voittoa tuottavasta sektorista Yhdysvaltain työvaliokunta.