Vorteile Of Moving Average Modell

Net. sourceforge. openforecast. models Klasse WeightedMovingAverageModel Ein gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell basiert auf einer künstlich konstruierten Zeitreihe, in der der Wert für einen bestimmten Zeitraum durch den gewichteten Mittelwert dieses Wertes und die Werte für eine gewisse Anzahl vorangegangener Zeit ersetzt wird Perioden. Wie Sie vielleicht aus der Beschreibung erraten haben, eignet sich dieses Modell am besten für Zeitreihen-Daten, d. h. Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern. Da der Prognosewert für einen bestimmten Zeitraum ein gewichteter Durchschnitt der Vorperioden ist, wird die Prognose immer wieder entweder in den beobachteten (abhängigen) Werten ansteigen oder abnehmen. Wenn zum Beispiel eine Datenreihe einen bemerkenswerten Aufwärtstrend aufweist, dann wird eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose im Allgemeinen eine Unterbewertung der Werte der abhängigen Variablen liefern. Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell, wie das gleitende Durchschnittsmodell, hat gegenüber anderen Prognosemodellen einen Vorteil, dass es in einer Reihe von Beobachtungen Gipfel und Tröge (oder Täler) glättet. Doch wie das gleitende Mittelmodell hat es auch mehrere Nachteile. Insbesondere erzeugt dieses Modell keine tatsächliche Gleichung. Daher ist es nicht so sinnvoll, dass es sich um ein Mittelprogramm handelt. Es kann nur zuverlässig verwendet werden, um ein paar Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Seit: 0.4 Autor: Steven R. Gould Felder aus der Klasse net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. WeightedMovingAverageModel (doppelte Gewichte) Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. Prognose (double timeValue) Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den vorgegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. GetForecastType () Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. GetNumberOfPeriods () Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. GetNumberOfPredictors () Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. SetWeights (doppelte Gewichte) Setzt die Gewichte, die von diesem gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosemodell verwendet werden, auf die angegebenen Gewichte. ToString () Dies sollte überschrieben werden, um eine Textbeschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, soweit möglich, alle abgeleiteten Parameter. Methoden, die von der Klasse net. sourceforge. openforecast. models geerbt werden. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. Um ein gültiges Modell zu erstellen, sollten Sie init anrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Die Größe des Gewichts-Arrays wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die verwendet werden sollen, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zusätzlich wird die letzte Periode das Gewicht gegeben, das durch das erste Element des Arrays definiert ist, d. h. Gewichte0. Die Größe des Gewichts-Arrays wird auch verwendet, um die Menge der zukünftigen Perioden zu bestimmen, die effektiv prognostiziert werden können. Mit einem 50 Tage gewichteten gleitenden Durchschnitt, dann können wir nicht vernünftigerweise - mit beliebiger Genauigkeit - mehr als 50 Tage über den letzten Zeitraum hinausgehen, für den Daten vorliegen. Sogar die Prognose in der Nähe des Endes dieses Bereichs ist wahrscheinlich unzuverlässig. Hinweis auf Gewichte Im Allgemeinen sollten die Gewichte, die an diesen Konstruktor übergeben wurden, bis zu 1,0 addieren. Jedoch, als eine Bequemlichkeit, wenn die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 summieren. Parameter: Gewichte - eine Reihe von Gewichten, um die historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell, wobei die benannte Variable als unabhängige Variable und die angegebenen Gewichte verwendet wird. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Gewichte - eine Reihe von Gewichten, um die historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. Dieser Konstruktor soll nur von Unterklassen verwendet werden (daher ist er geschützt). Jede Unterklasse, die diesen Konstruktor verwendet, muss anschließend die (geschützte) setWeights-Methode aufrufen, um die von diesem Modell zu verwendenden Gewichte zu initialisieren. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell mit der gegebenen unabhängigen Variablen. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. SetWeights Setzt die von diesem gewichteten gleitenden durchschnittlichen Prognosemodell verwendeten Gewichte auf die angegebenen Gewichte. Diese Methode soll nur von Unterklassen (also geschützt) und nur in Verbindung mit dem (geschützten) Ein-Argument-Konstruktor verwendet werden. Jede Unterklasse, die den Ein-Argument-Konstruktor verwendet, muss anschließend setWeights aufrufen, bevor sie die Methode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) aufrufen, um das Modell zu initialisieren. Hinweis auf Gewichte Im Allgemeinen sollten die Gewichte, die an diese Methode übergeben wurden, bis zu 1,0 addieren. Jedoch, als eine Bequemlichkeit, wenn die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 summieren. Parameter: Gewichte - eine Reihe von Gewichten, um die historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den angegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. Unterklassen müssen diese Methode so umsetzen, dass sie mit dem von ihr implementierten Prognosemodell übereinstimmen. Unterklassen können die Methoden getForecastValue und getObservedValue nutzen, um frühere Prognosen und Beobachtungen zu erhalten. Angegeben durch: Prognose in der Klasse AbstractTimeBasedModel Parameter: timeValue - der Wert der Zeitvariablen, für die ein Prognosewert erforderlich ist. Rückgabewert: der Prognosewert der abhängigen Variablen für die angegebene Zeit. Throws: IllegalArgumentException - wenn es unzureichende historische Daten gibt - Beobachtungen, die an init weitergegeben wurden - um eine Prognose für den vorgegebenen Zeitwert zu generieren. GetNumberOfPredictors Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. Rückgabewerte: die Anzahl der Prädiktoren, die von dem zugrundeliegenden Modell verwendet werden. GetNumberOfPeriods Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. Gegeben durch: getNumberOfPeriods in der Klasse AbstractTimeBasedModel Rückgabewerte: die aktuelle Anzahl von Perioden, die in diesem Modell verwendet werden. GetForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Halte das kurz Eine längere Beschreibung sollte in der toString-Methode implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, soweit möglich, abgeleiteter Parameter. Gegeben durch: toString in interface PrognoseModel Overrides: toString in class AbstractTimeBasedModel Rückgabewert: eine Stringdarstellung des aktuellen Prognosemodells und dessen Parameter. sourceforge. openforecast. models Klasse MovingAverageModel Ein gleitendes durchschnittliches Prognosemodell basiert auf einer künstlich konstruierten Zeitreihe, in der Der Wert für einen gegebenen Zeitraum wird durch den Mittelwert dieses Wertes und die Werte für eine Anzahl von vorhergehenden und nachfolgenden Zeitperioden ersetzt. Wie Sie vielleicht aus der Beschreibung erraten haben, eignet sich dieses Modell am besten für Zeitreihen-Daten, d. h. Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern. Zum Beispiel zeigen viele Charts von einzelnen Aktien auf der Börse 20, 50, 100 oder 200 Tage bewegte Durchschnitte als eine Möglichkeit, Trends zu zeigen. Da der Prognosewert für einen bestimmten Zeitraum ein Durchschnitt der Vorperioden ist, wird die Prognose immer wieder entweder hinter den Erhöhungen oder Abnahmen der beobachteten (abhängigen) Werte zurückbleiben. Wenn beispielsweise eine Datenreihe einen bemerkenswerten Aufwärtstrend aufweist, dann wird eine gleitende Durchschnittsprognose im Allgemeinen eine Unterbewertung der Werte der abhängigen Variablen liefern. Die gleitende durchschnittliche Methode hat einen Vorteil gegenüber anderen Prognosemodellen, dass sie Gipfel und Tröge (oder Täler) in einer Reihe von Beobachtungen glättet. Allerdings hat es auch mehrere Nachteile. Insbesondere erzeugt dieses Modell keine tatsächliche Gleichung. Daher ist es nicht so sinnvoll, dass es sich um ein Mittelprogramm handelt. Es kann nur zuverlässig verwendet werden, um ein oder zwei Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Das gleitende Durchschnittsmodell ist ein Spezialfall des allgemeineren gewichteten gleitenden Durchschnitts. Im einfachen gleitenden Durchschnitt sind alle Gewichte gleich. Seit: 0.3 Autor: Steven R. Gould Felder aus der Klasse net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel verschoben MovingAverageModel () Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. MovingAverageModel (int Zeitraum) Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung des angegebenen Zeitraums. GetForecastType () Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Init (DataSet dataSet) Wird verwendet, um das gleitende Durchschnittsmodell zu initialisieren. ToString () Dies sollte überschrieben werden, um eine Textbeschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, soweit möglich, alle abgeleiteten Parameter. Methoden, die von der Klasse net. sourceforge. openforecast. models geerbt werden. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. Um ein gültiges Modell zu erstellen, sollten Sie init anrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, um die unabhängige Variable zu identifizieren. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung des Vornamens als unabhängige Variable. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell mit dem angegebenen Zeitraum. Um ein gültiges Modell zu erstellen, sollten Sie init anrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Der Periodenwert wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zum Beispiel für einen 50-tägigen gleitenden Durchschnitt, wo die Datenpunkte tägliche Beobachtungen sind, dann sollte die Periode auf 50 gesetzt werden. Die Periode wird auch verwendet, um die Menge der zukünftigen Perioden zu bestimmen, die effektiv prognostiziert werden können. Mit einem 50-tägigen gleitenden Durchschnitt, dann können wir nicht vernünftigerweise - mit beliebiger Genauigkeit - mehr als 50 Tage über den letzten Zeitraum hinausgehen, für den Daten vorliegen. Dies kann günstiger sein als, sagen wir eine 10-tägige Periode, wo wir nur vernünftigerweise prognostizieren konnte 10 Tage über die letzte Periode. Parameter: Periode - die Anzahl der Beobachtungen, die zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden sollen. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell, wobei der angegebene Name als unabhängige Variable und der angegebene Zeitraum verwendet wird. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Zeitraum - die Anzahl der Beobachtungen, die zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden sollen. Wird verwendet, um das gleitende Durchschnittsmodell zu initialisieren. Diese Methode muss vor jeder anderen Methode in der Klasse aufgerufen werden. Da das gleitende Durchschnittsmodell keine Gleichung für die Prognose ableitet, verwendet diese Methode das eingegebene DataSet, um Prognosewerte für alle gültigen Werte der unabhängigen Zeitvariablen zu berechnen. Gegeben durch: init in interface PrognoseModel Overrides: init in class AbstractTimeBasedModel Parameter: dataSet - ein Datensatz von Beobachtungen, mit denen die Prognoseparameter des Prognosemodells initialisiert werden können. GetForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Halte das kurz Eine längere Beschreibung sollte in der toString-Methode implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, soweit möglich, abgeleiteter Parameter. Spezifiziert durch: toString in der Schnittstelle PrognoseModel Overrides: toString in der Klasse WeightedMovingAverageModel Rückgabewert: eine Stringdarstellung des aktuellen Prognosemodells und seine Parameter. Die 7 Fallstricke der bewegenden Mittelwerte Ein gleitender Durchschnitt ist der durchschnittliche Preis einer Sicherheit über einen bestimmten Zeitraum . Analysten verwenden häufig gleitende Durchschnitte als analytisches Werkzeug, um es einfacher zu machen, Markttrends zu verfolgen, da sich die Wertpapiere nach oben und unten bewegen. Durchgehende Mittelwerte können Trends erzeugen und Impulse messen. Daher können sie verwendet werden, um anzugeben, wann ein Investor eine bestimmte Sicherheit kaufen oder verkaufen sollte. Investoren können auch gleitende Durchschnitte verwenden, um Stütz - oder Widerstandspunkte zu identifizieren, um festzustellen, wann die Preise die Richtung ändern werden. Durch das Studium historischer Handelsbereiche werden Unterstützungs - und Widerstandspunkte festgelegt, bei denen der Preis einer Sicherheit in der Vergangenheit seinen Aufwärts - oder Abwärtstrend rückgängig gemacht hat. Diese Punkte werden dann verwendet, um Entscheidungen zu treffen, zu kaufen oder zu verkaufen. Leider sind gleitende Durchschnitte keine perfekten Werkzeuge für die Trends und sie präsentieren viele subtile, aber signifikante Risiken für Investoren. Darüber hinaus gelten gleitende Durchschnitte nicht für alle Arten von Unternehmen und Branchen. Einige der wichtigsten Nachteile der sich bewegenden Mittelwerte sind: 1. Bewegungsdurchschnitte ziehen Trends aus vergangenen Informationen. Sie berücksichtigen keine Änderungen, die eine zukünftige Wertentwicklung der Sicherheitseffekte wie neue Konkurrenten, höhere oder niedrigere Nachfrage nach Produkten in der Branche und Änderungen in der Führungsstruktur des Unternehmens beeinflussen können. 2. Idealerweise wird ein gleitender Durchschnitt eine konsequente Veränderung des Preises einer Sicherheit im Laufe der Zeit zeigen. Leider sind gleitende Durchschnitte nicht für alle Unternehmen, vor allem für diejenigen in sehr volatilen Branchen oder diejenigen, die stark von aktuellen Ereignissen beeinflusst werden. Dies gilt insbesondere für die Ölindustrie und hochspekulative Industrien im Allgemeinen. 3. Bewegliche Mittelwerte können über einen beliebigen Zeitraum verteilt werden. Dies kann jedoch problematisch sein, da sich der allgemeine Trend je nach eingestelltem Zeitraum erheblich ändern kann. Kürzere Zeitrahmen haben mehr Volatilität, während längere Zeitrahmen weniger Volatilität haben, aber nicht für neue Veränderungen im Markt verantwortlich sind. Investoren müssen vorsichtig sein, welchen Zeitrahmen sie wählen, um sicherzustellen, dass der Trend klar und relevant ist. 4. Eine laufende Debatte ist, ob auf die jüngsten Tage in der Zeitspanne mehr Wert gelegt werden sollte oder nicht. Viele fühlen, dass die jüngsten Daten besser die Richtung widerspiegeln, in der sich die Sicherheit bewegt, während andere das Gefühl haben, dass einige Tage mehr Gewicht haben als andere, fälschlicherweise den Trend. Anleger, die unterschiedliche Methoden zur Berechnung von Durchschnittswerten verwenden, können ganz unterschiedliche Trends ziehen. (Erfahren Sie mehr in Simple vs. Exponential Moving Averages.) 5. Viele Investoren argumentieren, dass technische Analyse eine sinnlose Möglichkeit ist, das Marktverhalten vorherzusagen. Sie sagen, der Markt hat keine Erinnerung und die Vergangenheit ist kein Indikator für die Zukunft. Darüber hinaus gibt es umfangreiche Forschung, um dies zu sichern. Zum Beispiel führte Roy Nersesian eine Studie mit fünf verschiedenen Strategien mit gleitenden Durchschnitten durch. Die Erfolgsquote jeder Strategie variierte zwischen 37 und 66. Diese Forschung deutet darauf hin, dass gleitende Durchschnitte nur Ergebnisse über die Hälfte der Zeit, die mit ihnen eine riskante Vorschlag für effektiv Timing der Börse könnte. 6. Wertpapiere zeigen oft ein zyklisches Verhalten. Dies gilt auch für Versorgungsunternehmen, die eine ständige Nachfrage nach ihrem Produkt von Jahr zu Jahr haben, aber auch starke saisonale Veränderungen erfahren. Obwohl gleitende Durchschnitte dazu beitragen können, diese Trends zu glätten, können sie auch die Tatsache verbergen, dass sich die Sicherheit in einem oszillatorischen Muster befindet. (Um mehr zu erfahren, siehe Halten Sie ein Auge auf Momentum.) 7. Der Zweck jeder Tendenz ist, vorherzusagen, wo der Preis eines Wertpapiers in der Zukunft sein wird. Wenn ein Wertpapier nicht in beide Richtungen trifft, bietet es keine Gelegenheit, von Kauf oder Leerverkäufen zu profitieren. Der einzige Weg, den ein Investor in der Lage sein wird, zu profitieren, wäre, eine anspruchsvolle, wählbare Strategie umzusetzen, die auf dem verbleibenden Preis beruht. Die Bottom Line Moving-Durchschnittswerte wurden von vielen als wertvolles Analysewerkzeug angesehen, aber für jedes Werkzeug, um effektiv zu sein, muss man zuerst seine Funktion verstehen, wann es benutzt wird und wann es nicht benutzt wird. Die hier diskutierten Gefahren deuten darauf hin, dass bei der Durchquerung von Durchschnittswerten kein wirksames Instrument, wie etwa bei Verwendung mit volatilen Wertpapieren, und wie sie bestimmte wichtige statistische Informationen übersehen können, wie zyklische Muster. Es ist auch fraglich, wie effektiv gleitende Durchschnitte für die genaue Angabe der Preisentwicklung sind. Angesichts der Nachteile können gleitende Durchschnitte ein Werkzeug sein, das am besten in Verbindung mit anderen verwendet wird. Am Ende wird persönliche Erfahrung der ultimative Indikator dafür sein, wie effektiv sie wirklich für Ihr Portfolio sind. (Für mehr, siehe Adaptive Moving Averages Blei zu besseren Ergebnissen) Eine Art von Steuern auf Kapitalgewinne, die von Einzelpersonen und Unternehmen angefallen sind erhoben. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht. DebtEquity Ratio ist Schuldenquote verwendet, um eine company039s finanzielle Hebelwirkung oder eine Schuldenquote zu messen, um eine Person zu messen. Eine Art von Vergütungsstruktur, die Fondsmanager in der Regel einsetzen, in welchem ​​Teil der Vergütung Leistung basiert. Die Seite kann nicht gefunden werden Die Seite, die Sie suchen, könnte entfernt worden sein, hatte seinen Namen geändert oder ist vorübergehend nicht verfügbar. Bitte versuchen Sie Folgendes: Vergewissern Sie sich, dass die in der Adressleiste Ihres Browsers angezeigte Website-Adresse korrekt geschrieben und formatiert ist. Wenn Sie diese Seite erreicht haben, indem Sie auf einen Link klicken, wenden Sie sich an den Administrator der Website, um sie zu benachrichtigen, dass der Link falsch formatiert ist. Klicken Sie auf die Schaltfläche Zurück, um einen anderen Link zu versuchen. HTTP-Fehler 404 - Datei oder Verzeichnis nicht gefunden. Internet Information Services (IIS) Technische Informationen (für Supportpersonal) Gehen Sie zu Microsoft Product Support Services und führen Sie eine Titelsuche nach den Wörtern HTTP und 404 durch. Öffnen Sie IIS Hilfe. Die im IIS-Manager (inetmgr) zugänglich ist und nach Themen mit dem Titel Web Site Setup suchen. Gemeinsame Verwaltungsaufgaben. Und über benutzerdefinierte Fehlermeldungen.