Moving Average Forecasting. Introduction Come si può intuire che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive alle previsioni, ma si spera questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni in spreadsheets. In questa linea continueremo da a partire dall'inizio e iniziare a lavorare con lo spostamento medio forecasts. Moving media previsioni Tutti conoscono con lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere tutti gli studenti universitari fare loro tutto il tempo Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando a avere quattro prove durante il semestre Sia s supporre che hai un 85 sul tuo primo test. What vuoi prevedere per il secondo score. What prova pensi che il tuo insegnante di prevedere per il prossimo test score. What pensi che i tuoi amici possono prevedere per il vostro prossimo score. What prova pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo test score. Regardless di tutti i blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 appena got. Well, ora diamo s supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e in modo da ottenere un 73.Now quali sono tutti gli interessati e indifferente che va ad anticipare si otterrà sul terzo test ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con you. They può dire a se stessi, questo ragazzo è sempre soffia il fumo sulle sue intelligenza si sta andando per ottenere un altro 73 se lui s lucky. Maybe i genitori cercano di essere più solidali e dire: Bene, finora si ve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa un 85 73 2 79 Non so, forse se l'avete fatto meno feste e weren t scuotendo la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. Both di queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future Questo si chiama una previsione media mobile usando un periodo di data. The secondo è anche una previsione media mobile ma con due periodi di data. Let s per scontato che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte ai vostri alleati si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso , è impressed. So ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come si ll fa su l'ultimo test Bene, speriamo che si vede il pattern. Now, si spera si può vedere il modello che credi sia la più accurate. Whistle mentre lavoriamo Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle While We lavoro che avete alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo per prima presentare i dati per un periodo di tre movimento di entrata media forecast. The per cella C6 dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7 C11.Notice come si muove il media nel corso degli ultimi dati storici, ma usa esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione si dovrebbe anche notare che don t veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale io ho incluso il previsioni passate perché noi li utilizzare nella pagina web successiva per misurare la previsione validity. Now voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento di entrata media forecast. The per cella C5 due dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula di cella fino a le altre cellule C6 C11.Notice come ora vengono utilizzati solo i due più recenti pezzi di dati storici per ogni previsione Ancora una volta mi hanno incluso le previsioni passate a scopo illustrativo e per un uso successivo in previsione validation. Some altre cose che sono importanti per notice. For un m-periodo in movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione non altro è necessary. For un m-periodo in movimento previsione media, quando fare previsioni precedenti, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1.Both di questi temi sarà molto significativo quando sviluppiamo la nostra code. Developing il Moving Average funzione Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile il codice segue Notare che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice di valori storici è possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro si want. Function media mobile storico, NumberOfPeriods singola Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As single Dim HistoricalSize As Integer. variabili Inizializzazione contatore 1 Accumulo 0. Determinare la dimensione della matrice storica HistoricalSize. For contatore 1 Per NumberOfPeriods. Accumulare il numero appropriato di più recenti precedentemente osservati values. Accumulation accumulazione storica HistoricalSize - NumberOfPeriods codice Counter. MovingAverage accumulo NumberOfPeriods. The saranno spiegati in classe si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il seguente. Classe WeightedMovingAverageModel. A ponderata 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 media ponderata di tale valore ei valori per un determinato numero di precedenti periodi di tempo Come avrete intuito dalla descrizione, questo modello è più adatto ai dati di serie temporali di dati, vale a dire che cambia nel time. Since il valore del tempo per un dato periodo è una media ponderata dei periodi precedenti, allora il tempo sarà sempre sembrano restare indietro o aumenta o diminuisce nei valori dipendenti osservati per esempio, se una serie di dati ha una tendenza al rialzo noticable poi un mobile ponderata previsione media in genere di fornire una sottostima dei valori dei dipendenti variable. The ponderata modello a media mobile, come il modello media mobile, ha un vantaggio rispetto ad altri modelli di previsione in quanto fa appianare picchi e depressioni o valli in una serie di osservazioni Tuttavia, come il modello media mobile, ma ha anche diversi svantaggi in particolare, questo modello non produce un'equazione reale Pertanto, non è tutto ciò che utile come strumento di previsione gamma medio-lungo può affidabile solo essere usato per prevedere alcuni periodi nel future. Since 0 4 Autore Steven R Gould. Fields ereditato da class. WeightedMovingAverageModel costruisce una nuova ponderata in movimento model. WeightedMovingAverageModel media di previsione pesi doppie costruisce una nuova ponderata in movimento modello di previsione media, utilizzando il specificato weights. forecast doppia TimeValue Restituisce il valore di previsione della variabile dipendente per il valore dato del tempo indipendente variable. getForecastType Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di previsione model. getNumberOfPeriods Restituisce l'attuale numero dei periodi usati in questo model. getNumberOfPredictors Restituisce il numero di predittori utilizzati dagli model. setWeights sottostanti pesi doppie Imposta i pesi utilizzati da questo movimento ponderata modello medio di previsione alla data weights. toString questo dovrebbe essere ignorato per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, eventuali parametri used. Methods derivati ereditati da class. Constructs un nuovo mobile ponderata modello di previsione media, utilizzando i pesi specificati per un valido modello da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati contenente una serie di punti di dati con la variabile tempo inizializzato per identificare la dimensione indipendentemente variable. The dell'array pesi è utilizzato per determinare il numero di osservazioni da utilizzare per calcolare la media mobile ponderata Inoltre, il più recente periodo sarà dato il peso definito dal primo elemento della matrice cioè pesi 0. il dimensione dell'array pesi è anche utilizzato per determinare la quantità di periodi futuri che possono essere efficacemente previsione con una media mobile 50 giorni ponderato, allora non può ragionevolmente - con qualsiasi grado di precisione - prevedere più di 50 giorni oltre l'ultimo periodo per il quale sono disponibili dati Anche la previsione verso la fine di questo intervallo è probabilmente essere unreliable. Note su weights. In generale, i pesi passato a questa costruzione dovrebbero aggiungere fino a 1 0 Tuttavia, per comodità, se la somma dei pesi non aggiunge fino a 1 0, questa implementazione scale tutti i pesi proporzionalmente modo che sommano a 1 0.Parameters pesi - una matrice di pesi da assegnare alle osservazioni storiche nel calcolo del mobile ponderata average. Constructs un nuovo mobile ponderata modello di previsione media, usando la variabile denominata come variabile indipendente e il specificato weights. Parameters independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo modello pesi - un serie di pesi da assegnare alle osservazioni storiche nel calcolo del mobile ponderata average. Constructs un nuovo movimento modello di previsione media ponderata questo costruttore è destinato ad essere utilizzato solo da sottoclassi quindi è protetto Ogni sottoclasse utilizzando questo costruttore deve successivamente invocare il metodo setWeights protetta per inizializzare i pesi per essere utilizzati da questo model. Constructs un nuovo movimento modello di previsione media ponderata utilizzando il dato indipendente variable. Parameters independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo model. Sets i pesi utilizzati da questo mobile ponderata previsione media modello per i pesi dati Questo metodo è destinato ad essere utilizzato solo da sottoclassi quindi è protetto, e solo in combinazione con il protetto di un argomento constructor. Any sottoclasse utilizzando il costruttore di un argomento deve poi chiamare setWeights prima di invocare il metodo per inizializzare il model. Note su weights. In generale, i pesi passati al metodo dovrebbe aggiungere fino a 1 0 Tuttavia, per comodità, se la somma dei pesi non aggiunge fino a 1 0, questa implementazione scale tutti i pesi proporzionalmente in modo che essi sommano a 1 0.Parameters pesi - una serie di pesi da assegnare alle osservazioni storiche nel calcolo del mobile ponderata average. Returns il valore di previsione della variabile dipendente per il valore dato delle sottoclassi variabile tempo indipendente deve implementare questo metodo in modo coerente con il modello di previsione attuano sottoclassi possono fare uso dei metodi getForecastValue e getObservedValue per ottenere previsioni precedenti e le osservazioni respectively. Specified da tempo in classe AbstractTimeBasedModel Parametri TimeValue - il valore della variabile tempo per il quale è richiesto un valore di previsione Restituisce il valore di previsione della variabile dipendente per il tempo determinato genera IllegalArgumentException - se non vi sono sufficienti dati storici - osservazioni passati a init - per generare una previsione per il tempo dato value. Returns il numero di predittori utilizzati dagli model. Returns alla base della numero di predittori utilizzati dagli model. Returns sottostanti l'attuale numero di periodi utilizzati in questo model. Specified da getNumberOfPeriods in classe AbstractTimeBasedModel restituisce il numero corrente di periodi utilizzati in questo model. Returns un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione Mantenere questo breve una descrizione più lunga dovrebbe essere attuato nei method. This toString dovrebbe essere sovrascritto per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, eventuali parametri derivati da used. Specified toString interfaccia ForecastingModel Sostituzioni toString in ritorni di classe AbstractTimeBasedModel una rappresentazione di stringa del modello di previsione corrente, e la sua parameters. OANDA usa i cookies per rendere i nostri siti web facile da usare e personalizzate per i nostri visitatori cookie non possono essere utilizzati per identificare personalmente visitando il nostro sito l'utente acconsente all'utilizzo OANDA s di biscotti in conformità con la nostra Privacy Policy Per bloccare, eliminare o gestire i cookie, si prega di visitare il sito Limitazione cookie ti impedirà beneficiando alcune delle funzionalità del nostro website. Download nostro mobile Apps. Open una larghezza Account. ltiframe 1 altezza 1 frameborder 0 stile di visualizzazione del display nessuno mcestyle nessuno gt lt iframe gt. Lesson 1 Averages. Advantages dell'utilizzo di medie Averages. Moving Moving appianare le fluttuazioni dei tassi di mercato che si verificano spesso con ogni periodo di riferimento in un chart. The prezzo più frequente degli aggiornamenti tariffari in movimento - che è, il più delle volte la grafico dei prezzi mostra un tasso di aggiornamento - maggiore è il potenziale di mercato noise. For i commercianti che si occupano di un mercato in rapida evoluzione che vanno o whipsawing su e giù, il potenziale di falsi segnali è un concernparison costante di 20 periodi media mobile a Real - Il tempo di mercato rates. The maggiore è il grado di volatilità dei prezzi, maggiore è la probabilità che un falso segnale viene generato un falso segnale si verifica quando sembra che la tendenza attuale è di circa di invertire, ma il prossimo periodo di riferimento dimostra che quello che inizialmente sembrava essere un rovesciamento è stato, infatti, un mercato fluctuation. How il numero di periodi di riferimento influisce Moving Average. The numero di periodi di riferimento nel calcolo della media mobile influenza la linea di media mobile come visualizzato in un chart. The prezzo meno i dati punti vale a dire gli esercizi compresi nel medio, più il movimento soggiorni medi per il tasso a pronti, riducendo in tal modo il suo valore e offrendo poco più spaccato la tendenza generale rispetto al grafico dei prezzi itself. On D'altra parte, una media mobile che include anche molti punti uniforma le fluttuazioni dei prezzi a tal punto che non è possibile rilevare un tasso discernibile trend. Either situazione può rendere difficile riconoscere punti di inversione in tempo utile per approfittare di un andamento dei tassi reversal. Candlestick Grafico che mostra tre diverse medie mobili lines. Reporting Periodo - un riferimento generico usato per descrivere la frequenza con cui scambiare i dati sulla frequenza viene aggiornato anche denominato granularità Questo potrebbe variare da un mese, un giorno, un'ora - anche tutte le volte che ogni pochi secondi la regola generale è che il più breve il tempo che si tiene posizioni aperte, il più spesso si deve recuperare il tasso di cambio data.1996 - 2017 OANDA Corporation Tutti i diritti riservati OANDA, fxTrade e OANDA s famiglia FX di marchi sono di proprietà di OANDA Corporation Tutti gli altri marchi di questo sito sono di proprietà dei rispettivi commercio owners. Leveraged contratti in valuta estera o altri prodotti off-scambio sul margine comporta un alto livello di rischio e può non essere adatto a tutti vi consigliamo di considerare attentamente se il trading è appropriato per voi alla luce di vostra situazione personale si può perdere più di quanto si investe informazioni presenti su questo sito sono di natura generale si consiglia di rivolgersi a un consulente finanziario indipendente e assicurarsi di aver compreso appieno i rischi prima di trading Trading attraverso una piattaforma on-line comporta rischi aggiuntivi, fare riferimento alla nostra sezione legale here. Financial diffusione delle scommesse è disponibile solo per i clienti OANDA Europe Ltd che risiedono nel Regno Unito o Repubblica d'Irlanda CFD, le capacità di copertura MT4 e rapporti di leva superiore a 50 1 non sono disponibili per i residenti degli Stati Uniti le informazioni contenute in questo sito non è diretto a residenti di paesi in cui la sua distribuzione, o l'uso da parte di chiunque, sarebbe contrario alla legge locale o regulation. OANDA Corporation è un commerciante registrato Futures Commission e rivenditore al dettaglio dei cambi con la Commodity Futures Trading Commission ed è un membro dell'Associazione Futures nazionali No 0.325.821 si prega di fare riferimento al NFA s FOREX INVESTOR ALERT in cui sono disponibili i conti appropriate. OANDA Canada ULC Corporation a chiunque abbia un conto bancario canadese OANDA Canada ULC Corporation è regolata dalla Regulatory Organization Industry Investment del Canada IIROC, che comprende in linea di database di controllo consulente IIROC s IIROC AdvisorReport, e clienti i conti sono protetti dal Fondo canadese Risparmio entro i limiti specificati un opuscolo che descrive la natura ei limiti di copertura è disponibile su richiesta o at. OANDA Europe Limited è una società registrata in Inghilterra il numero 7.110.087, ed ha la sua sede legale al piano 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ si è autorizzata e regolamentata dalla Financial Conduct Authority No 542574.OANDA Asia Pacific Pte Ltd Co Reg No 200704926K detiene una Capital Markets Servizi licenza rilasciata dalla Monetary Authority of Singapore ed è anche autorizzato dalla International Enterprise Singapore. OANDA Australia Pty Ltd è regolata dalla Australian Securities and Investments Commission ASIC ABN 26 152 088 349, AFSL No 412.981 ed è l'emittente dei prodotti e servizi o su questo sito che è importante per a considerare le attuali Financial Service Guide FSG PDS divulgazione del prodotto estratto conto Termini e tutti gli altri documenti OANDA rilevanti prima di prendere decisioni di investimento finanziario Questi documenti possono essere trovati here. OANDA Giappone Co Ltd primo tipo i Strumenti finanziari business Director del Kanto Local finanziaria Bureau Kin-sho Nessun 2137 Financial Institute Futures Association numero di abbonati 1571.Trading FX e CFD o sul margine è ad alto rischio e non è adatto per perdite tutti possono superare gli investimenti.
Comments
Post a Comment