net. sourceforge. openforecast. models Classe MovingAverageModel Un modello a media mobile previsione si basa su una serie storica costruito artificialmente in cui il valore per un dato periodo di tempo, è sostituito dal mezzo di tale valore ei valori per un determinato numero di precedenti e successive tempo periodi. Come avrete intuito dalla descrizione, questo modello è più adatto ai dati di serie temporali cioè dati che cambiano nel corso del tempo. Per esempio, molte classifiche dei singoli titoli sul mercato azionario mostrano 20, 50, 100 o 200 giorni medie mobili come un modo per mostrare le tendenze. Poiché il valore del tempo per un dato periodo è una media dei periodi precedenti, allora il tempo sarà sempre sembrano restare indietro aumenta o diminuisce nei valori osservati (dipendenti). Ad esempio, se una serie di dati ha una tendenza all'aumento noticable quindi una previsione media mobile sarà generalmente fornire una sottostima dei valori della variabile dipendente. Il metodo della media mobile ha un vantaggio rispetto ad altri modelli di previsione nel senso che non smussare i picchi e le depressioni (o valli) in una serie di osservazioni. Tuttavia, ha anche diversi svantaggi. In particolare, questo modello non produce un'equazione reale. Pertanto, non è poi così utile come strumento di previsione medio-lungo raggio. Può affidabile solo essere utilizzato per prevedere uno o due periodi nel futuro. Il modello di media mobile è un caso speciale della media più generale mobile ponderata. Nella media mobile semplice, tutti i pesi sono uguali. Dal: 0.3 Autore: Steven R. Gould campi ereditati dalla classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Costruisce un nuovo modello a media mobile di previsione. MovingAverageModel (periodo int) Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il periodo specificato. getForecastType () Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione. init (DataSet dataSet) utilizzato per inizializzare il modello di media mobile. toString () Questo dovrebbe essere ignorato per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, eventuali parametri derivati utilizzati. Metodi ereditati dalla classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel costruisce un nuovo modello a media mobile di previsione. Per un valido modello da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare la variabile indipendente. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il nome dato come variabile indipendente. Parametri: independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo modello. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il periodo specificato. Per un valido modello da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare la variabile indipendente. Il valore del periodo viene utilizzato per determinare il numero di osservazioni da utilizzare per calcolare la media mobile. Ad esempio, per una media mobile a 50 giorni in cui i punti sono osservazioni giornaliere, allora il periodo dovrebbe essere fissato a 50. Il termine viene usato per determinare la quantità di periodi futuri che possono efficacemente essere previsto. Con una media mobile 50 giorni, allora non possiamo ragionevolmente - con qualsiasi grado di precisione - prevedere più di 50 giorni oltre l'ultimo periodo per il quale sono disponibili i dati. Questo può essere più vantaggioso rispetto, ad esempio un periodo di 10 giorni, dove abbiamo potuto solo ragionevolmente prevedere 10 giorni oltre l'ultimo periodo. Parametri: periodo - il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della media mobile. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il nome dato come variabile indipendente e il periodo specificato. Parametri: independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo modello. periodo - il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della media mobile. Utilizzato per inizializzare il modello di media mobile. Questo metodo deve essere chiamato prima di qualsiasi altro metodo nella classe. Dal momento che il modello di media mobile non deriva alcuna equazione per la previsione, questo metodo utilizza il DataSet di ingresso per calcolare i valori di previsione per tutti i valori validi della variabile tempo indipendente. Specificato da: init nell'interfaccia ForecastingModel Sostituzioni: init in classe AbstractTimeBasedModel Parametri: dataSet - un set di dati di osservazioni che possono essere utilizzate per inizializzare i parametri di previsione del modello di previsione. getForecastType Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione. Mantenere questo breve. Una descrizione più lunga dovrebbe essere attuato nel metodo toString. Questo dovrebbe essere ignorato per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, eventuali parametri derivati utilizzati. Specificato da: toString in un'interfaccia ForecastingModel Sostituzioni: toString in ritorni di classe WeightedMovingAverageModel: una rappresentazione di stringa del modello di previsione corrente, e le sue parameters. SIMPLE MOVIMENTO Problemi medi con utilizzando la media mobile semplice come strumento di previsione: La media mobile sta rintracciando dati reali , ma è sempre in ritardo esso. La media mobile non potrà mai raggiungere le vette o valli del data151it reale appiana i dati Doesnt si dice molto circa il futuro Tuttavia, questo non rende il useless151you media mobile solo bisogno di essere a conoscenza dei suoi problemi. SLIDE descrizione audio TRASCRIZIONE Quindi, per riassumere, per una media mobile semplice o di una singola media mobile, abbiamo visto alcuni problemi con l'utilizzo della media mobile semplice come strumento di previsione. La media mobile sta rintracciando i dati effettivi, ma il suo ritardo sempre dietro di esso. La media mobile non potrà mai raggiungere le vette o valli del data151it reale appiana i dati, ed è davvero doesnt dire molto per il futuro, perché è semplicemente prevedendo un periodo in anticipo, e la previsione è assunta da rappresentare la migliore valore per il periodo futuro, un periodo in anticipo, ma doesnt dirà molto al di là di questo. Questo non rende il mobile semplice fatto medio useless151in vedete mobile semplice averagesThe 7 insidie di medie mobili Una media mobile è il prezzo medio di un titolo per un periodo di tempo specificato. Gli analisti utilizzano spesso le medie mobili come strumento analitico per rendere più facile seguire le tendenze del mercato, i titoli si muovono su e giù. Le medie mobili in grado di stabilire le tendenze e misurare slancio. di conseguenza, possono essere utilizzati per indicare quando un investitore dovrebbe comprare o vendere un titolo specifico. Gli investitori possono anche utilizzare le medie per identificare supporto o resistenza punti al fine di valutare lo spostamento quando i prezzi sono suscettibili di cambiare direzione. Studiando trading range storici, di supporto e resistenza punti sono stabiliti in cui il prezzo di un titolo ha invertito la sua tendenza al rialzo o al ribasso, in passato. Questi punti vengono poi utilizzati per fare, acquistare o vendere le decisioni. Purtroppo, medie mobili non sono strumenti perfetti per stabilire le tendenze e presentano molti sottili, ma significativi, i rischi per gli investitori. Inoltre, le medie mobili non si applicano a tutti i tipi di aziende e industrie. Alcuni degli svantaggi principali di medie mobili comprendono: 1. Le medie mobili disegnano tendenze ai dati passato. Essi non tenere conto dei cambiamenti che possono influenzare una performance securitys futuro, come i nuovi concorrenti, maggiore o minore domanda di prodotti del settore e cambiamenti nella struttura manageriale della società. 2. Idealmente, una media mobile mostrerà un cambiamento consistente nel prezzo di un titolo, nel corso del tempo. Purtroppo, medie mobili non funzionano per tutte le aziende, in particolare per quelli in settori molto volatili o quelli che sono fortemente influenzato dagli eventi in corso. Questo è particolarmente vero per l'industria petrolifera e le industrie altamente speculativi, in generale. 3. Le medie mobili possono essere distribuiti su qualsiasi periodo di tempo. Tuttavia, questo può essere problematico in quanto la tendenza generale può variare notevolmente a seconda del periodo di tempo utilizzato. Brevi tempi hanno più la volatilità, mentre tempi più lunghi hanno una minore volatilità, ma non lo conto per i nuovi cambiamenti del mercato. Gli investitori devono stare attenti che lasso di tempo che scelgono, per assicurarsi che la tendenza è chiara e pertinente. 4. Un dibattito in corso è se non maggiormente l'accento dovrebbe essere posto sulle più recenti giorni nel periodo di tempo. Molti ritengono che i dati recenti riflette meglio la direzione della sicurezza è in movimento, mentre altri ritengono che dare qualche giorno in più peso rispetto ad altri, polarizza in modo non corretto la tendenza. Gli investitori che utilizzano metodi diversi per le medie calcolo possono trarre tendenze completamente diversi. (Per saperne di più nel semplice rispetto a medie mobili esponenziali.) 5. Molti investitori ritengono che l'analisi tecnica è un modo privo di significato per prevedere il comportamento di mercato. Dicono che il mercato non ha memoria e il passato non è un indicatore del futuro. Inoltre, non vi è sostanziale la ricerca di sostegno di questo. Ad esempio, Roy Nersesian ha condotto uno studio con cinque diverse strategie che utilizzano le medie mobili. Il tasso di successo di ogni strategia varia tra il 37 e il 66. Questa ricerca suggerisce che le medie mobili producono solo risultati circa la metà del tempo, che potrebbe rendere il loro utilizzo una proposta rischiosa per la temporizzazione in modo efficace il mercato azionario. 6. I titoli mostrano spesso un andamento ciclico di comportamento. Questo vale anche per le aziende di servizi pubblici, che hanno costante domanda per il loro prodotto di anno in anno, ma l'esperienza forti cambiamenti stagionali. Anche se le medie mobili può aiutare a smussare queste tendenze, possono anche nascondere il fatto che la sicurezza è in trend in un modello oscillatorio. (Per ulteriori informazioni, vedere tenere d'occhio il Momentum.) 7. Lo scopo di qualsiasi tendenza è quella di prevedere dove il prezzo di un titolo sarà in futuro. Se un titolo non è in trend in entrambe le direzioni, si pretende di fornire l'opportunità di trarre profitto da l'acquisto e la vendita allo scoperto. L'unico modo in cui un investitore può essere in grado di profitto sarebbe quello di implementare una sofisticata strategia, le opzioni-based che si basa sul prezzo residuo costante. La linea di fondo medie mobili sono stati ritenuti uno strumento analitico prezioso da molti, ma per qualsiasi strumento sia efficace è necessario prima capire la sua funzione, quando usarlo e quando non usarlo. I pericoli discussi nel presente documento indicano quando le medie mobili non può essere stato uno strumento efficace, come ad esempio quando viene utilizzato con i titoli volatili, e in che modo essi possono ignorare certe informazioni statistiche importanti, come ad esempio modelli ciclici. E 'anche discutibile quanto efficace medie mobili sono per indicare con precisione l'andamento dei prezzi. Date le inconvenienti, medie mobili possono essere uno strumento migliore utilizzato in combinazione con altri. Alla fine, l'esperienza personale sarà l'ultimo indicatore di quanto sia efficace sono veramente per il vostro portafoglio. (Per ulteriori informazioni, consultare Do Adaptive medie mobili portare a risultati migliori) Una misura del rapporto tra un cambiamento nella quantità domandata di un bene particolare e una variazione del suo prezzo. Prezzo. Il valore di mercato totale in dollari di tutto ad un company039s azioni in circolazione. La capitalizzazione di mercato è calcolato moltiplicando. Frexit abbreviazione di quotFrench exitquot è uno spin-off francese del termine Brexit, che è emerso quando il Regno Unito ha votato per. Un ordine con un broker che unisce le caratteristiche di ordine di stop con quelli di un ordine limite. Un ordine di stop-limite sarà. Un round di finanziamento in cui gli investitori acquistano magazzino da una società ad una valutazione inferiore rispetto alla stima collocato sul. Una teoria economica della spesa totale per l'economia e dei suoi effetti sulla produzione e l'inflazione. economia keynesiana è stato sviluppato.
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