Die 7 Slaggate van die beweging Gemiddeldes n bewegende gemiddelde is die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n bepaalde tydperk van die tyd. Ontleders gebruik dikwels bewegende gemiddeldes as 'n analitiese instrument te maak dit makliker om die mark tendense te volg, as sekuriteite te beweeg op en af. Bewegende gemiddeldes kan tendense vas te stel en te meet momentum. dus, kan hulle gebruik word om aan te dui wanneer 'n belegger moet koop of verkoop 'n spesifieke sekuriteit. Beleggers kan ook gebruik bewegende gemiddeldes te steun of weerstand punte te identifiseer ten einde vas te stel wanneer die pryse is geneig om van rigting te verander. Deur die bestudering van historiese handel reekse, is ondersteuning en weerstand punte gevestig waar die prys van 'n sekuriteit omgekeer sy opwaartse of afwaartse neiging in die verlede. Hierdie punte word dan gebruik om te maak, te koop of te verkoop besluite. Ongelukkig, bewegende gemiddeldes is nie perfek instrumente om tendense en hulle bied baie subtiel, maar betekenisvolle, risiko's vir beleggers. Verder het bewegende gemiddeldes nie van toepassing op alle vorme van maatskappye en nywerhede. Sommige van die belangrikste nadele van bewegende gemiddeldes, sluit in: 1. bewegende gemiddeldes te trek tendense van die verlede inligting. Hulle hoef in ag neem veranderinge wat 'n securitys toekomstige prestasie kan beïnvloed, soos nuwe mededingers, hoër of laer vraag na produkte in die bedryf en veranderinge in die bestuurs - struktuur van die maatskappy. 2. Die ideaal is, sal 'n bewegende gemiddelde 'n konsekwente verandering in die prys van 'n sekuriteit, met verloop van tyd te wys. Ongelukkig, bewegende gemiddeldes hoef werk vir al die maatskappye, veral vir diegene in baie wisselvallig nywerhede of diegene wat swaar beïnvloed word deur huidige gebeure. Dit is veral waar vir die oliebedryf en hoogs spekulatiewe nywerhede in die algemeen. 3. bewegende gemiddeldes kan versprei oor enige tydperk. Dit kan egter problematies wees omdat die algemene tendens aansienlik kan verander na gelang van die tydperk gebruik. Korter tydsbestek het meer wisselvalligheid, terwyl langer tydskale minder wisselvalligheid, maar moenie rekening vir nuwe veranderinge in die mark. Beleggers moet versigtig wees wat tyd wat hulle kies, om seker te maak die tendens is duidelik en relevant. 4. 'n on-going debat is of nie meer klem op die mees onlangse dae moet geplaas word in die tydperk. Baie voel dat onlangse data beter weerspieël die rigting van die sekuriteit beweeg, terwyl ander voel dat die gee van 'n paar dae meer gewig as ander, verkeerd vooroordele die tendens. Beleggers wat verskillende metodes vir die berekening van gemiddeldes gebruik kan heeltemal verskillende tendense vestig. (Meer inligting in 'n eenvoudige teen Eksponensiële Moving gemiddeldes.) 5. Baie beleggers argumenteer dat tegniese ontleding is 'n sinlose manier om gedrag mark voorspel. Hulle sê die mark het geen geheue en die verlede is nie 'n aanduiding van die toekoms. Verder is daar 'n aansienlike navorsing om dit te ondersteun. Byvoorbeeld, Roy Nersesian het 'n studie met vyf verskillende strategieë gebruik van bewegende gemiddeldes. Die sukseskoers van elke strategie gewissel tussen 37 en 66. Hierdie navorsing dui daarop dat bewegende gemiddeldes net resultate oplewer omtrent die helfte van die tyd, wat kan maak met behulp van hulle 'n riskante proposisie vir doeltreffende tydsberekening van die aandelemark. 6. Securities wys dikwels 'n sikliese patroon van gedrag. Dit geld ook vir nutsmaatskappye, wat bestendige vraag na hul produk jaar-tot-jaar, maar ervaar 'n sterk seisoenale veranderinge. Hoewel bewegende gemiddeldes kan help gladde uit hierdie tendense, kan hulle ook verberg die feit dat die sekuriteit is trending in 'n ossillasie patroon. (Vir meer inligting, sien 'n ogie oor Momentum.) 7. Die doel van enige tendens is om te voorspel waar die prys van 'n sekuriteit sal wees in die toekoms. As 'n sekuriteit nie trending in enige rigting, nie die geval is dit 'n geleentheid om voordeel te trek uit óf koop of kort verkoop. Die enigste manier om 'n belegger in staat kan wees om wins sou wees om 'n gesofistikeerde, opsies-based strategie wat staatmaak op die oorblywende bestendige prys te implementeer. Die bottom line bewegende gemiddeldes is geag 'n waardevolle analitiese instrument deur baie, maar vir enige instrument om doeltreffend moet jy eers die funksie daarvan te verstaan, wanneer om dit te gebruik en wanneer om dit nie te gebruik nie. Die gevare wat hierin bespreek word aandui wanneer bewegende gemiddeldes nie 'n doeltreffende instrument kan wees, soos wanneer dit gebruik word met vlugtige sekuriteite, en hoe hulle sekere belangrike statistiese inligting, soos sikliese patrone kan miskyk. Dit is ook te betwyfel hoe doeltreffend bewegende gemiddeldes is vir akkuraat aandui prystendense. Gegewe die nadele, kan bewegende gemiddeldes 'n instrument beste gebruik word in samewerking met ander. Op die ou end, sal persoonlike ervaring die uiteindelike aanduiding van hoe doeltreffend hulle werklik is vir jou portefeulje wees. (Vir meer inligting Do Adaptive Bewegende Gemiddeldes lei tot beter resultate) EENVOUDIGE bewegende gemiddelde Probleme met die gebruik van die eenvoudige bewegende gemiddelde as 'n voorspelling instrument: Die bewegende gemiddelde is die dop werklike data, maar dit is altyd agter dit. Die bewegende gemiddelde sal nooit bereik die piek of dale van die werklike data151it glad uit die data Doesnt jou vertel baie oor die toekoms egter nie die geval te maak die bewegende gemiddelde useless151you net nodig het om bewus te wees van sy probleme. SLIDE BESKRYWING LUISTER TRANSCRIPTION So om op te som, vir 'n eenvoudige bewegende gemiddelde of 'n enkele bewegende gemiddelde, het ons 'n paar probleme met die gebruik van die eenvoudige bewegende gemiddelde as 'n voorspelling instrument gesien. Die bewegende gemiddelde is die dop van die werklike data, maar sy altyd agter dit. Die bewegende gemiddelde sal nooit bereik die piek of dale van die werklike data151it stryk uit die data, en dit is werklik die geval is you very much vertel oor die toekoms, want dit is net een tydperk vooruit voorspel, en dat voorspelling is veronderstel om die beste verteenwoordig waarde vir die toekoms tydperk, een tydperk vooruit, maar dit nie die geval jy veel verder as dit vertel. Wat nie die geval maak die eenvoudige bewegende gemiddelde useless151in feit sien jy eenvoudig beweeg averagesMoving Gemiddeld Vooruitskatting Inleiding. Soos jy kan raai ons is op soek na 'n paar van die mees primitiewe benaderings tot vooruitskatting. Maar hopelik dit is ten minste 'n waardevolle inleiding tot sommige van die rekenaar kwessies wat verband hou met die implementering van voorspellings in sigblaaie. In dié opsig sal ons voortgaan deur te begin by die begin en begin werk met bewegende gemiddelde voorspellings. Bewegende gemiddelde voorspellings. Almal is vertroud met bewegende gemiddelde voorspellings ongeag of hulle glo hulle is. Alle kollege studente doen dit al die tyd. Dink aan jou toetspunte in 'n kursus waar jy gaan vier toetse gedurende die semester het. Kom ons neem aan jy het 'n 85 op jou eerste toets. Wat sou jy voorspel vir jou tweede toetstelling Wat dink jy jou onderwyser sou Ongeag voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou vriende kan voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou ouers kan voorspel vir jou volgende toetstelling al die blabbing jy kan doen om jou vriende en ouers, hulle en jou onderwyser is baie geneig om te verwag dat jy iets kry in die gebied van die 85 wat jy nou net gekry. Wel, nou kan aanneem dat ten spyte van jou self-bevordering van jou vriende, jy oorskat jouself en vind jy minder vir die tweede toets te studeer en so kry jy 'n 73. Nou wat is al die betrokkenes en onbekommerd gaan verwag jy sal op jou derde toets te kry Daar is twee baie waarskynlik benaderings vir hulle om 'n skatting, ongeag of hulle dit sal met julle deel te ontwikkel. Hulle mag sê om hulself, quotThis man is altyd waai rook oor sy intelligensie. Hes gaan na 'n ander 73 as hes gelukkig te kry. Miskien sal die ouers probeer meer ondersteunend te wees en sê, quotWell, tot dusver youve gekry 'n 85 en 'n 73, so miskien moet jy dink oor hoe om oor 'n (85 73) / 2 79. Ek weet nie, miskien as jy minder gedoen partytjies en werent swaaiende die mol al oor die plek en as jy begin doen 'n baie meer studeer jy kan kry 'n hoër score. quot Beide van hierdie vooruitskattings eintlik bewegende gemiddelde voorspellings. Die eerste is net met jou mees onlangse telling tot jou toekomstige prestasie te voorspel. Dit staan bekend as 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting gebruik van een tydperk van data. Die tweede is ook 'n bewegende gemiddelde voorspelling, maar die gebruik van twee periodes van data. Kom ons neem aan dat al hierdie mense breker op jou groot gees soort het dronk jy af en jy besluit om goed te doen op die derde toets vir jou eie redes en 'n hoër telling in die voorkant van jou quotalliesquot sit. Jy neem die toets en jou telling is eintlik 'n 89 Almal, insluitende jouself, is beïndruk. So nou het jy die finale toets van die semester kom en soos gewoonlik jy voel die behoefte om almal te dryf in die maak van hul voorspellings oor hoe sal jy doen op die laaste toets. Wel, hopelik sien jy die patroon. Nou, hopelik kan jy die patroon te sien. Wat glo jy is die mees akkurate Whistle Terwyl ons werk. Nou moet ons terugkeer na ons nuwe skoonmaak maatskappy wat begin is deur jou vervreemde halfsuster genoem Whistle Terwyl ons werk. Jy het 'n paar verkope verlede data wat deur die volgende artikel uit 'n sigblad. Ons bied eers die data vir 'n drie tydperk bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C6 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C7 kopieer deur C11. Let op hoe die gemiddelde beweeg oor die mees onlangse historiese data, maar gebruik presies die drie mees onlangse tye beskikbaar wees vir elke voorspelling. Jy moet ook sien dat ons nie regtig nodig om die voorspellings vir die afgelope tyd maak om ons mees onlangse voorspelling ontwikkel. Dit is beslis anders as die eksponensiële gladstryking model. Ive ingesluit die quotpast predictionsquot omdat ons dit sal gebruik in die volgende webblad om voorspellingsgeldigheid meet. Nou wil ek die analoog resultate aan te bied vir 'n periode van twee bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C5 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C6 kopieer deur C11. Let op hoe nou net die twee mees onlangse stukke historiese data gebruik vir elke voorspelling. Weereens het ek die quotpast predictionsquot vir illustratiewe doeleindes en vir latere gebruik in vooruitskatting validering ingesluit. Sommige ander dinge wat van belang om te let. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling net die m mees onlangse data waardes word gebruik om die voorspelling te maak. Niks anders is nodig. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling, wanneer quotpast predictionsquot, agterkom dat die eerste voorspelling kom in periode m 1. Beide van hierdie kwessies sal baie belangrik wees wanneer ons ons kode te ontwikkel. Die ontwikkeling van die bewegende gemiddelde funksie. Nou moet ons die kode vir die bewegende gemiddelde voorspelling dat meer buigsaam kan word ontwikkel. Die kode volg. Let daarop dat die insette is vir die aantal periodes wat jy wil gebruik in die vooruitsig en die verskeidenheid van historiese waardes. Jy kan dit stoor in watter werkboek wat jy wil. Funksie MovingAverage (Historiese, NumberOfPeriods) as 'n enkele verkondig en inisialisering veranderlikes Dim punt Soos Variant Dim Counter As Integer Dim Akkumulasie as 'n enkele Dim HistoricalSize As Integer Inisialiseer veranderlikes Counter 1 Akkumulasie 0 bepaling van die grootte van Historiese skikking HistoricalSize Historical. Count Vir Counter 1 Om NumberOfPeriods opbou van die toepaslike aantal mees onlangse voorheen waargeneem waardes Akkumulasie Akkumulasie Historiese (HistoricalSize - NumberOfPeriods toonbank) MovingAverage Akkumulasie / NumberOfPeriods die kode sal in die klas verduidelik. Jy wil die funksie te posisioneer op die sigblad sodat die resultaat van die berekening verskyn waar dit wil die following. sourceforge. openforecast. models Klas MovingAverageModel n bewegende gemiddelde voorspelling model is gebaseer op 'n kunsmatig gebou tydreekse waarin die waarde vir 'n gegewe tydperk word vervang deur die gemiddelde van daardie waarde en die waardes vir 'n paar aantal voorafgaande en daaropvolgende tydperke. Soos jy dalk geraai het van die beskrywing, hierdie model is die beste geskik is om tydreeksdata maw data wat verander met verloop van tyd. Byvoorbeeld, baie kaarte van individuele aandele op die aandelemark te wys 20, 50, 100 of 200 dae - bewegende gemiddeldes as 'n manier om tendense wys. Sedert die voorspelling waarde vir enige gegewe tydperk is 'n gemiddeld van die vorige tydperke, dan sal die voorspelling altyd blyk te wees agter óf toename of afname in die waargeneem (afhanklike) waardes. Byvoorbeeld, as 'n data-reeks het 'n merkbare opwaartse neiging dan 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting sal oor die algemeen bied 'n onderskatting van die waardes van die afhanklike veranderlike. Die bewegende gemiddelde metode het 'n voorsprong bo ander voorspellingsmodelle in dat dit glad pieke en trôe (of dale) in 'n stel waarnemings. Maar dit het ook 'n paar nadele. In die besonder het hierdie model nie produseer 'n werklike vergelyking. Daarom is dit nie alles wat nuttig as 'n medium-lang voorspelling instrument reeks. Dit kan slegs betroubaar gebruik word om een of twee periodes in die toekoms te voorspel. Die bewegende gemiddelde model is 'n spesiale geval van die meer algemene geweegde bewegende gemiddelde. In die eenvoudige bewegende gemiddelde, alle gewigte gelyk. Sedert: 0.3 outeur: Steven R. Gould Fields geërf het uit die klas net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Stel 'n nuwe bewegende gemiddelde vooruitskatting model. MovingAverageModel (int tydperk) Stel 'n nuwe bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die gespesifiseerde tydperk. getForecastType () gee terug 'n een of twee woorde naam van hierdie tipe voorspelling model. init (dataset dataset) Word gebruik om die bewegende gemiddelde model inisialiseer. toString () Dit moet geneutraliseer om voorsiening te maak 'n tekstuele beskrywing van die huidige voorspelling model insluitende, waar moontlik, enige afgeleide parameters gebruik. Metodes geërf het uit die klas net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel bou 'n nuwe bewegende gemiddelde vooruitskatting model. Vir 'n geldige model gebou moet word, moet jy init noem en slaag in 'n datastel met 'n reeks van data punte met die tyd veranderlike geïnisialiseer om die onafhanklike veranderlike identifiseer. MovingAverageModel bou 'n nuwe bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die gegewe naam as die onafhanklike veranderlike. Parameters: independentVariable - die naam van die onafhanklike veranderlike te gebruik in hierdie model. MovingAverageModel bou 'n nuwe bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die gespesifiseerde tydperk. Vir 'n geldige model gebou moet word, moet jy init noem en slaag in 'n datastel met 'n reeks van data punte met die tyd veranderlike geïnisialiseer om die onafhanklike veranderlike identifiseer. Die tydperk waarde word gebruik om die aantal waarnemings te bepaal wat gebruik gaan word om die bewegende gemiddelde te bereken. Byvoorbeeld, vir 'n 50-dae bewegende gemiddelde waar die datapunte is daaglikse waarnemings, dan is die tydperk moet ingestel word om 50. Die tydperk word ook gebruik om die bedrag van toekomstige tydperke wat effektief kan voorspel bepaal. Met 'n 50 dag bewegende gemiddelde, dan kan ons nie redelik - met 'n mate van akkuraatheid - voorspel meer as 50 dae buite die laaste tydperk waarvoor inligting beskikbaar is. Dit kan meer voordelig wees as, sê 'n tydperk van 10 dae, waar ons kon net redelik voorspel 10 dae buite die laaste periode. Parameters: tydperk - die aantal waarnemings te gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken. MovingAverageModel bou 'n nuwe bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die gegewe naam as die onafhanklike veranderlike en die gespesifiseerde tydperk. Parameters: independentVariable - die naam van die onafhanklike veranderlike te gebruik in hierdie model. tydperk - die aantal waarnemings te gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken. init gebruik om die bewegende gemiddelde model inisialiseer. Hierdie metode moet genoem word voordat enige ander metode in die klas. Sedert die bewegende gemiddelde model geen vergelyking vir vooruitskatting nie aflei, hierdie metode gebruik die insette dataset te voorspel waardes te bereken vir alle geldige waardes van die onafhanklike veranderlike tyd. Gespesifiseerde deur: init in koppelvlak ForecastingModel Schrijft: init in die klas AbstractTimeBasedModel Parameters: dataset - 'n datastel van waarnemings wat gebruik kan word om die voorspelling parameters van die voorspelling model inisialiseer. getForecastType Wys 'n een of twee woorde naam van hierdie tipe voorspelling model. Hou dit kort. 'N Langer beskrywing moet in die toString-metode toegepas word. toString Dit moet geneutraliseer om voorsiening te maak 'n tekstuele beskrywing van die huidige voorspelling model insluitende, waar moontlik, enige afgeleide parameters gebruik. Gespesifiseerde deur: toString in koppelvlak ForecastingModel Schrijft: toString in die klas WeightedMovingAverageModel Opbrengste: 'n string voorstelling van die huidige voorspelling model, en sy parameters. A tydreeks is 'n reeks waarnemings van 'n periodieke ewekansige veranderlike. Voorbeelde hiervan is die maandelikse vraag na 'n produk, die jaarlikse eerstejaars inskrywing in 'n departement van die Universiteit en die daaglikse vloei in 'n rivier. Tydreeks is belangrik vir operasionele navorsing, want hulle is dikwels die bestuurders van beslissing modelle. 'N inventaris model ramings van toekomstige eise vereis, 'n kursus skedulering en personeel model vir 'n universiteit departement vereis ramings van toekomstige student invloei, en 'n model vir die verskaffing van waarskuwings aan die bevolking in 'n rivier bekken vereis skattings van riviervloei vir die onmiddellike toekoms. Tydreeksanalise bied gereedskap vir die kies van 'n model wat die tydreeks beskryf en met behulp van die model om toekomstige gebeure te voorspel. Modellering van die tydreeks is 'n statistiese probleem omdat waargeneem data word gebruik in berekeningsprosedures die koëffisiënte van 'n vermeende model skat. Modelle aanvaar dat waarnemings wissel lukraak oor 'n onderliggende gemiddelde waarde wat 'n funksie van tyd. Op hierdie bladsye beperk ons aandag aan die gebruik van historiese tydreeksdata 'n tyd afhanklik model skat. Die metodes is geskik vir 'n outomatiese, korttermyn voorspelling van dikwels gebruik inligting waar die onderliggende oorsake van tyd variasie is nie merkbaar verander in die tyd. In die praktyk word die voorspellings afgelei deur hierdie metodes daarna gewysig deur menslike ontleders wat inligting nie beskikbaar by die historiese data te inkorporeer. Ons primêre doel van hierdie artikel is om die vergelykings te bied vir die vier voorspelling metodes gebruik in die vooruitskatting add-in: bewegende gemiddelde, eksponensiële gladstryking, regressie en dubbel eksponensiële gladstryking. Dit is genoem glad metodes. Metodes nie oorweeg sluit kwalitatiewe vooruitskatting, meervoudige regressie, en outoregressiewe metodes (ARIMA). Diegene wat belangstel in meer uitgebreide dekking moet die voorspelling Beginsels webwerf te besoek of lees een van die verskeie uitstekende boeke oor die onderwerp. Ons gebruik die boek vooruitskatting. deur Makridakis, wielmaker en McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Om die Excel Voorbeelde werkboek gebruik, moet jy die vooruitskatting add-in geïnstalleer. Kies die opdrag Herskakel om die skakels na die add-in te stel. Hierdie bladsy beskryf die gebruik van eenvoudige voorspelling en die notasie wat gebruik word vir die analise modelle. Dit eenvoudigste vooruitskatting metode is die bewegende gemiddelde skatting. Die metode eenvoudig gemiddeldes van die laaste m waarnemings. Dit is nuttig vir tydreekse met 'n stadig veranderende gemiddelde. Hierdie metode van mening dat die hele verlede in sy voorspelling, maar weeg onlangse ervaring swaarder as minder onlangse. Die berekeninge is eenvoudig omdat slegs die raming van die vorige tydperk en die huidige data die nuwe skatting bepaal. Die metode is nuttig vir tydreekse met 'n stadig veranderende gemiddelde. Die bewegende gemiddelde metode nie goed reageer op 'n tydreeks wat die styging of daling met tyd. Hier sluit ons 'n lineêre tendens term in die model. Die regressie benaderde model deur die bou van 'n lineêre vergelyking wat die kleinste kwadrate geskik is om die laaste m Waarnemings bied.
No comments:
Post a Comment