Vantagens ponderada média móvel previsão

Classe WeightedMovingAverageModel. A modelo de previsão de média móvel ponderada é baseado em uma série temporal artificialmente construída em que o valor para um dado período de tempo é substituído pela média ponderada desse valor e os valores para algum número de períodos de tempo precedentes Como você pode ter adivinhado A partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados de séries temporais ou seja, dados que mudam ao longo do tempo. Uma vez que o valor da previsão para um dado período é uma média ponderada dos períodos anteriores, então a previsão Diminuição nos valores dependentes observados Por exemplo, se uma série de dados tem uma tendência ascendente notável, então uma média ponderada da previsão média irá geralmente fornecer uma subestimação dos valores da variável dependente. O modelo de média móvel ponderada, como o modelo de média móvel, tem Uma vantagem sobre outros modelos de previsão em que ele suavizar picos e vales ou vales em um conjunto de observações No entanto, como a movin G modelo médio, que também tem várias desvantagens Em particular, este modelo não produz uma equação real Portanto, não é tudo o que útil como uma ferramenta de previsão de médio a longo prazo Ele só pode ser usado de forma confiável para prever alguns períodos no futuro. Desde 0 4 Autor Steven R Gould. Fields herdado de class. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel pesos duplos Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, usando o weights. forecast especificado double timeValue Retorna o valor da previsão do dependente Variável para o valor fornecido da variável de tempo independente. getForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras desse tipo de modelo de previsão. getNumberOfPeriods Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. getNumberOfPredictors Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. SetWeights double weights Define os pesos usados ​​por esta previsão média ponderada de média móvel Modelo para o dado weights. toString Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, quaisquer parâmetros derivados utilizados. Métodos herdados de classe. Construções um novo modelo de previsão ponderada de média móvel, usando os pesos especificados Para Um modelo válido a ser construído, você deve chamar init e passar em um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializado para identificar a variável independente. O tamanho da matriz de pesos é usado para determinar o número de observações a serem Usado para calcular a média móvel ponderada. Além disso, o período mais recente será dado o peso definido pelo primeiro elemento da matriz, ou seja, pesos 0.O tamanho da matriz pesos também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente Com uma média móvel ponderada de 50 dias, não podemos razoavelmente - com qualquer grau de precisão - prever mais de 50 dias para além do último perio D para o qual os dados estão disponíveis Mesmo a previsão perto do final deste intervalo é provável ser não confiável. Nota sobre pesos. Em geral, os pesos passados ​​para este construtor deve adicionar até 1 0 No entanto, como uma conveniência, se a soma do Pesos não totaliza 1 0, esta implementação escala todas as ponderações proporcionalmente de modo que elas somem 1 pesos 0.Parameters - uma matriz de pesos para atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Constrói uma nova média móvel ponderada Modelo de previsão, usando a variável nomeada como a variável independente e os pesos especificados. Parameters independentVariable - o nome da variável independente para usar neste modelo pesos - uma matriz de pesos para atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Construções Um novo modelo de previsão de média móvel ponderada Este construtor destina-se a ser utilizado apenas por subclasses, portanto, está protegido Qualquer subclasse usando este construtor deve Subsequentemente invocar o método setWeights protegido para inicializar os pesos a serem utilizados por este modelo. Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada usando a dada variável independente. Parameters independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Sets os pesos usados Por este modelo de previsão de média móvel ponderada para os pesos dados Este método é destinado a ser usado apenas por subclasses, portanto, é protegido, e apenas em conjunto com o construtor de um argumento protegido. Qualquer subclasse usando o construtor de um argumento deve subsequentemente chamar setWeights Antes de invocar o método para inicializar o modelo. Nota sobre os pesos. Em geral, os pesos passados ​​para este método deve adicionar até 1 0 No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não adiciona até 1 0, esta implementação Escala todos os pesos proporcionalmente de modo que eles somem a 1 pesos 0.Parameters - uma matriz de pesos para atribuir às observações históricas quando calculati Ng a média móvel ponderada. Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor dado da variável de tempo independente Subclasses devem implementar este método de forma consistente com o modelo de previsão que implementam Subclasses podem fazer uso dos métodos getForecastValue e getObservedValue para Obter previsões e observações anteriores respectivamente. Especificado por previsão na classe AbstractTimeBasedModel Parâmetros timeValue - o valor da variável de tempo para o qual um valor de previsão é necessário Retorna o valor de previsão da variável dependente para o tempo dado IllegalArgumentException - se houver dados históricos insuficientes - observações passadas para o init - para gerar uma previsão para o valor de tempo dado. Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. Especificado Por getNumberOfPeriods na classe AbstractTimeBasedModel R Eturns o número atual de períodos usados ​​neste modelo. Returna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão Manter este curto Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do atual Modelo de previsão incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado utilizado. Especificado por toString na interface ForecastingModel Substitui toString na classe AbstractTimeBasedModel Retorna uma representação de seqüência de caracteres do modelo de previsão atual e seus parâmetros. OANDA usa cookies para tornar nossos sites fáceis de usar e personalizados Nossos visitantes Cookies não podem ser usados ​​para identificá-lo pessoalmente Ao visitar nosso site, você concorda com o uso de cookies da OANDA de acordo com nossa Política de Privacidade Para bloquear, excluir ou gerenciar cookies, visite Restringir cookies, impedindo que você beneficie de algumas das funcionalidades de Nosso website. Download nosso Mobile Apps. Open um Account. ltiframe largura 1 altura 1 frameborder 0 style di Splay nenhum mcestyle exibir nenhum gt lt iframe gt. Lesson 1 Médias Móveis. Advantages de Usando Médias Móveis. Moving médias suavizar flutuações de taxa de mercado que muitas vezes ocorrem com cada período de relatório em um gráfico de preços. Os mais freqüentes as atualizações taxa - ou seja, O mais frequentemente o gráfico de preços exibe uma taxa atualizada - quanto maior o potencial de barulho de mercado. Para comerciantes que lidam em um mercado em movimento rápido que está variando ou whipsawing para cima e para baixo, o potencial de sinais falsos é uma preocupação constante parison de 20 Período Média em Movimento para Taxas de Mercado em Tempo Real. Quanto maior for o grau de volatilidade de preço, maior a chance de gerar um sinal falso. Um sinal falso ocorre quando parece que a tendência atual está prestes a reverter, mas o próximo período de relatório prova que O que inicialmente parecia ser uma inversão foi, de fato, uma flutuação do mercado. Como o número de períodos de relatório afeta a média móvel. O número de períodos de relato incluídos na média móvel ca A menos que os pontos de dados, ou seja, os períodos de relatório incluídos na média, mais próxima a média móvel permanece à taxa spot, reduzindo assim o seu valor e oferecendo pouco mais insights sobre a tendência geral Do que a tabela de preços em si. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos evens as flutuações de preços a tal ponto que você não pode detectar uma tendência de taxa discernível. Todas as situações podem tornar difícil reconhecer pontos de reversão em tempo suficiente Para tirar proveito de uma inversão de tendência de taxa. Candlestick gráfico de preços mostrando três diferentes linhas médias médias. Período de relatório - uma referência genérica usado para descrever a freqüência pela qual os dados da taxa de câmbio é atualizado também referido como granularidade Isso pode variar de um mês, um Dia, uma hora - mesmo tantas vezes quanto a cada poucos segundos A regra de ouro é que quanto mais curto o tempo que você mantenha os comércios abertos, mais freqüentemente você shou Todos os direitos reservados A OANDA, fxTrade ea família de marcas registradas da OANDA s são de propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. 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Trading FX e / ou CFDs na margem é de alto risco e não é adequado para todos As perdas podem exceder investment. The 7 Armadilhas de médias móveis. A média móvel é o preço médio de um título durante um período especificado de tempo Os analistas freqüentemente usam médias móveis como um Ferramentas analíticas para tornar mais fácil seguir as tendências do mercado, como os valores mobiliários para cima e para baixo. Movendo médias podem estabelecer tendências e medir momento, portanto, eles podem ser usados ​​para indicar quando um investidor deve comprar ou vender uma segurança específica Os investidores também podem usar médias móveis Para identificar pontos de apoio ou resistência, a fim de avaliar quando os preços são susceptíveis de mudar de direção Ao estudar as gamas comerciais históricas, pontos de apoio e resistência são estabelecidos onde o preço de uma garantia inverteu sua tendência ascendente ou descendente, no passado Esses pontos são então utilizados Para fazer, comprar ou vender decisões. Infelizmente, as médias móveis não são ferramentas perfeitas para estabelecer tendências e eles apresentam muitos sutis, mas significativa , Os riscos para os investidores Além disso, as médias móveis não se aplicam a todos os tipos de empresas e industries. Some das principais desvantagens de médias móveis include.1 Movendo as médias desenhar tendências de informações passadas Eles não levam em conta as mudanças que podem afetar uma segurança s Desempenho futuro, como novos concorrentes, maior ou menor demanda por produtos na indústria e mudanças na estrutura gerencial da empresa.2 Idealmente, uma média móvel vai mostrar uma mudança consistente no preço de um título, ao longo do tempo Infelizmente, a mudança As médias não funcionam para todas as empresas, especialmente para aqueles em indústrias muito voláteis ou aqueles que são fortemente influenciados por eventos atuais Isso é especialmente verdadeiro para a indústria do petróleo e indústrias altamente especulativas, em geral.3 médias móveis podem ser espalhados para fora em qualquer momento No entanto, isso pode ser problemático porque a tendência geral pode mudar significativamente, dependendo do período de tempo utilizado. Os prazos mais curtos têm mais volatilidade, Uma vez que os prazos mais longos têm menos volatilidade, mas não dão conta de novas mudanças no mercado Os investidores devem ter cuidado com o cronograma que escolherem, para se certificar de que a tendência é clara e relevante.4 Um debate em andamento é se a ênfase Deve ser colocado nos dias mais recentes no período de tempo Muitos acham que os dados recentes melhor refletem a direção da segurança está se movendo, enquanto outros acham que dando alguns dias mais peso do que outros, incorretamente tende a tendência Os investidores que usam métodos diferentes para calcular médias Podem desenhar tendências completamente diferentes Saiba mais em Simple vs Exponential Moving Averages.5 Muitos investidores argumentam que a análise técnica é uma maneira sem sentido de prever o comportamento do mercado Eles dizem que o mercado não tem memória eo passado não é um indicador do futuro Além disso, não há Por exemplo, Roy Nersesian conduziu um estudo com cinco estratégias diferentes usando médias móveis A taxa de sucesso de cada estratégia var Entre 37 e 66 Esta pesquisa sugere que as médias móveis só produzem resultados cerca de metade do tempo, o que poderia fazer com que eles fossem uma proposta arriscada para efetivamente sincronizar o mercado de ações.6 Os títulos geralmente mostram um padrão cíclico de comportamento Isso também é verdadeiro para a utilidade As empresas, que têm uma demanda constante para o seu produto de ano para ano, mas a experiência fortes mudanças sazonais Embora as médias móveis podem ajudar a suavizar essas tendências, eles também podem ocultar o fato de que a segurança está tendendo em um padrão oscilatório Para saber mais, Mantenha um olho em Momentum.7 O propósito de qualquer tendência é prever onde o preço de uma segurança será no futuro Se uma segurança não é tendência em qualquer direção, não fornece uma oportunidade de lucrar com qualquer compra ou venda a descoberto A única maneira que um investidor pode ser capaz de lucrar seria implementar uma estratégia sofisticada, baseada em opções que se baseia no preço mantendo-se estável. A linha inferior As médias móveis foram consideradas um Valiosa ferramenta analítica por muitos, mas para qualquer ferramenta para ser eficaz você deve primeiro entender sua função, quando usá-lo e quando não usá-lo Os perigos aqui discutidos indicam quando as médias móveis podem não ter sido uma ferramenta eficaz, como quando usado Com títulos voláteis e como eles podem ignorar algumas informações estatísticas importantes, como padrões cíclicos. Também é questionável como as médias móveis eficazes são para indicar com precisão tendências de preços Dadas as desvantagens, as médias móveis podem ser uma ferramenta melhor usada em conjunto com outros Em O fim, a experiência pessoal será o último indicador de quão eficaz eles realmente são para o seu portfólio Para mais, ver fazer médias móveis adaptáveis ​​levar a melhores resultados. O montante máximo de dinheiro que os Estados Unidos podem pedir emprestado O teto da dívida foi criado sob o segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros na qual uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 A Medida estatística da dispersão de retornos para um determinado índice de segurança ou de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o congresso de ESTADOS UNIDOS passou em 1933 como o ato de operação bancária, que proibiu os bancos comerciais de participar no investimento. Das explorações agrícolas, dos agregados familiares confidenciais e do setor nonprofit O escritório dos EU de Labour. The abreviatura da moeda ou símbolo de moeda para a rupia indiana INR, a moeda corrente de India A rupia é compo de 1.