Henderson 5 Punkt Gewichtet Gleitender Durchschnitt

Klasse WeightedMovingAverageModel. A 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 Anzahl von vorhergehenden Zeitperioden ersetzt wird. Wie Sie vielleicht erraten haben Aus der Beschreibung ist dieses Modell am besten für Zeitreihen-Daten geeignet, dh 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 zurückgehen oder steigt Verringert sich in den beobachteten abhängigen Werten Wenn beispielsweise 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 Ein Vorteil gegenüber anderen Prognose-Modelle, dass es glättet Gipfel und Täler oder Täler in einer Reihe von Beobachtungen Allerdings, wie die movin G durchschnittliches Modell, hat es auch mehrere Nachteile Insbesondere dieses Modell erzeugt keine wirkliche Gleichung. Daher ist es nicht so sinnvoll, dass es sich um ein mittelfristiges Prognoseinstrument handelt. Es kann nur zuverlässig verwendet werden, um ein paar Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Seit 0 4 Autor Steven R Gould. Fields geerbt von class. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. WeightedMovingAverageModel doppelte Gewichte Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. forecast double timeValue Gibt den Prognosewert des abhängigen zurück Variable für den angegebenen Wert der unabhängigen Zeit Variable. getForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognose zurück. Model. getNumberOfPeriods Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem model. getNumberOfPredictors verwendet werden. Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. SetWeights doppelte Gewichte Setzt die Gewichte, die von dieser gewichteten gleitenden Durchschnittsprognose verwendet werden Modell zu den gegebenen Gewichten. toString Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zur Verfügung zu stellen, einschließlich, wo möglich, alle abgeleiteten Parameter verwendet. Methoden, die von class. Constructs ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte für Ein gültiges zu konstruierendes Modell, sollten Sie init aufrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, die initialisiert wurden, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Die Größe des Gewichtsarrays wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen Verwendet, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen Zusätzlich wird die letzte Periode das Gewicht gegeben, das durch das erste Element des Arrays definiert wird, dh die Gewichte 0. Die Größe des Gewichtsarrays wird auch verwendet, um die Menge der zukünftigen Perioden zu bestimmen, die effektiv sein können Prognose Mit einem 50 Tage gewichteten gleitenden Durchschnitt, dann können wir nicht vernünftigerweise - mit beliebiger Genauigkeit - mehr als 50 Tage über dem letzten Perio prognostizieren D, für die Daten verfügbar sind Sogar Prognose in der Nähe des Endes dieses Bereichs ist wahrscheinlich unzuverlässig. Hinweis auf Gewichte. Im Allgemeinen sollten die Gewichte, die an diesen Konstruktor weitergegeben werden, bis zu 1 0 hinzufügen. Allerdings, als eine Bequemlichkeit, wenn die Summe der Gewichte nicht bis zu 1 0, diese Implementierung skaliert alle Gewichte proportional, so dass sie summieren auf 1 0.Parameter Gewichte - eine Reihe von Gewichten, um die historischen Beobachtungen bei der Berechnung der gewichteten gleitenden Durchschnitt zuzuordnen. Konstruiert einen neuen gewichteten gleitenden Durchschnitt Prognose-Modell, mit der benannten Variablen als die unabhängige Variable und die angegebenen Gewichte. Parameter independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen in diesem Modell Gewichte verwenden - ein Array von Gewichten, um die historischen Beobachtungen bei der Berechnung der gewichteten gleitenden Durchschnitt zuzuordnen. Konstrukte Ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell Dieser Konstruktor soll nur von Unterklassen verwendet werden, daher ist es geschützt. Jede Unterklasse, die diesen Konstruktor verwendet, muss Anschließend die geschützte setWeights-Methode aufrufen, um die von diesem Modell zu verwendenden Gewichte zu initialisieren. Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung der gegebenen unabhängigen Variablen. Parameter independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Legt die verwendeten Gewichte fest Durch dieses gewichtete gleitende Durchschnittsprognosemodell zu den gegebenen Gewichten Diese Methode soll nur von Unterklassen verwendet werden, also ist es geschützt und nur in Verbindung mit dem geschützten Ein-Argument-Konstruktor. Eine Unterklasse, die den Ein-Argument-Konstruktor verwendet, muss anschließend setWeights aufrufen Vor dem Aufrufen der Methode, um das Modell zu initialisieren. Hinweis auf Gewichte. Im Allgemeinen sollten die Gewichte, die an diese Methode übergeben werden, bis zu 1 0 hinzufügen. Als Bequemlichkeit, wenn die Summe der Gewichte nicht bis zu 1 0 addiert, ist diese Implementierung Skaliert alle Gewichte proportional, so dass sie summieren auf 1 0.Parameter Gewichte - eine Reihe von Gewichten, um die historischen Beobachtungen zuzuordnen, wenn calculati Ng der gewichtete gleitende Durchschnitt. Ruft den Prognosewert der abhängigen Variablen für den vorgegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück Subklassen müssen diese Methode so umsetzen, dass sie mit dem Prognosemodell, das sie implementieren, in Übereinstimmung mit den Methoden getForecastValue und getObservedValue verwenden können Erhalten Sie frühere Prognosen und Beobachtungen. Spezifiziert durch Prognose in der Klasse AbstractTimeBasedModel Parameter timeValue - der Wert der Zeitvariablen, für die ein Prognosewert erforderlich ist. Liefert den Prognosewert der abhängigen Variablen für die angegebene Zeit Throws IllegalArgumentException - wenn es nicht genügend historische Daten gibt - Beobachtungen, die an init übergeben wurden, um eine Prognose für den vorgegebenen Zeitwert zu generieren. Ruft die Anzahl der Prädiktoren zurück, die von dem zugrunde liegenden Modell verwendet werden. Ruft die Anzahl der Prädiktoren zurück, die von dem zugrunde liegenden Modell verwendet werden. Ruft die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden Von getNumberOfPeriods in der Klasse AbstractTimeBasedModel R Eturniert die aktuelle Anzahl von Perioden, die in diesem Modell verwendet werden. Returns ein oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell Halten Sie diese kurze Eine längere Beschreibung sollte in der toString-Methode implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung der aktuellen bieten Prognose-Modell einschließlich, wo möglich, alle abgeleiteten Parameter verwendet. Spezifiziert durch toString in Schnittstelle ForecastingModel Overrides toString in Klasse AbstractTimeBasedModel Gibt eine String-Darstellung des aktuellen Prognosemodells und seine Parameter. Weighted Moving Averages Die Grundlagen. Über die Jahre haben Techniker gefunden Zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Durchschnitts MA Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preisaktion der Eröffnungs - oder Schlussbestandspreis nicht ausreicht, auf die für die korrekte Vorhersage von Kauf - oder Verkaufssignalen der MA s Crossover-Aktion Um dieses Problem zu lösen, weisen die Analysten jetzt mehr Gewicht auf die aktuellsten Preisdaten ab Mit dem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt EMA Erfahren Sie mehr in Exploring The Exponential gewogen Moving Average. An Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages und multiplizieren diese Zahl um 10, den neunten Tag Um neun, der achte Tag um acht und so weiter zum ersten der MA Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren teilen Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, Die Zahl ist 55 Dieser Indikator ist bekannt als der linear gewichtete gleitende Durchschnitt Für verwandte Lesung, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand Out. Many Techniker sind feste Gläubige in der exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt EMA Dieser Indikator wurde in so vielen verschiedenen Möglichkeiten erklärt Dass es Studenten und Investoren gleichermaßen verwechselt Vielleicht ist die beste Erklärung von John J Murphys s Technische Analyse der Finanzmärkte, veröffentlicht von der New York Institute of Finance, 1999. Die Exponentiell geglättete gleitende durchschnittliche Adressen sowohl der Probleme, die mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden sind. Zuerst gibt der exponentiell geglättete Durchschnitt ein größeres Gewicht den neueren Daten zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während er den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, Beinhaltet in der Berechnung alle Daten in der Lebensdauer des Instruments Darüber hinaus ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anzupassen, um mehr oder weniger Gewicht auf den jüngsten Tag s Preis, die zu einem Prozentsatz des Vortages s hinzugefügt wird Wert Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Zum Beispiel könnte der letzte Tag s Preis ein Gewicht von 10 10 zugewiesen werden, die zu den vorherigen Tagen hinzugefügt wird Gewicht 90 90 Dies gibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem sie den letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 05.Figure 1 Exponentiell geglättete Moving Average. Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten wir Ek im Aug. 2000 bis 1. Juni 2001 Wie Sie deutlich sehen können, hat die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über einen Neun-Tage-Zeitraum verwendet, definierte Verkaufssignale am 8. September, die durch einen schwarzen Pfeil markiert sind War der Tag, an dem der Index unter dem 4.000-Level unterbrochen wurde. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres Down-Bein, das die Techniker eigentlich erwarten. Die Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Einzelhandelsanlegern erzeugen, um die 3.000 Mark zu brechen. Dann tauchte sie wieder nach unten Um 1619 58 am 4. April Der Aufwärtstrend vom 12. April ist durch einen Pfeil markiert Hier wurde der Index bei 1.961 46 geschlossen, und Techniker begannen, institutionelle Fondsmanager zu sehen, die anfangen, einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Probleme aufzuheben Lesen Sie unsere verwandten Artikel Moving Average Envelopes Refining ein beliebtes Trading-Tool und Moving Average Bounce. A Umfrage durch die Vereinigten Staaten Bureau of Labor Statistics durchgeführt, um zu helfen, Stellenangebote zu sammeln Es sammelt Daten von Arbeitgebern. Die maximale amoun T der Gelder, die die Vereinigten Staaten leihen können Die Schuldenobergrenze wurde unter dem Zweiten Freiheitsanleihegesetz geschaffen. Der Zinssatz, bei dem ein Verwahrungsinstitut die Gelder an der Federal Reserve an eine andere Depotinstitution leiht.1 Eine statistische Maßnahme für die Verteilung der Renditen für Eine gegebene Sicherheit oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Eine Handlung der US-Kongress verabschiedet im Jahr 1933 als Banking Act, die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jede Arbeit außerhalb von Bauernhöfen, private Haushalte und die gemeinnützige Sektor Das US Bureau of Labor. Seasonal Factor - der Prozentsatz der durchschnittlichen vierteljährlichen Nachfrage, die in jedem Quartal auftritt. Einheitliche Prognose für das Jahr 4 wird voraussichtlich 400 Einheiten. Weitere Prognose pro Quartal ist 400 4 100 Einheiten. Quarterly Prognose Avg Prognose saisonalen Faktor. CAUSAL FORECASTING METHODS. causal Prognose Methoden basieren auf einer bekannten oder wahrgenommenen Beziehung zwischen dem Faktor zu prognostizieren und andere exte Rnale oder interne Faktoren.1 Die regressions-mathematische Gleichung bezieht sich auf eine abhängige Variable auf eine oder mehrere unabhängige Variablen, von denen angenommen wird, dass sie die abhängige Variable beeinflussen.2 ökonometrische Modelle System von interdependenten Regressionsgleichungen, die einen gewissen Sektor der ökonomischen Aktivität beschreiben.3 Input-Output-Modelle beschreiben Die Ströme von einem Sektor der Wirtschaft zur anderen, und so prognostiziert die Eingaben, die erforderlich sind, um Ergebnisse in einem anderen Sektor zu produzieren.4 Simulation modelling. MEASURING FORECAST ERRORS. Es gibt zwei Aspekte der Prognose Fehler zu besorgt über - Bias und Genauigkeit. Bias - Eine Prognose ist voreingenommen, wenn sie mehr in einer Richtung als in der anderen irrt. - Die Methode neigt zu Unterprognosen oder Überprognosen. Genauigkeit - Prognosegenauigkeit bezieht sich auf die Entfernung der Prognosen von der tatsächlichen Nachfrage ignorieren die Richtung dieses Fehlers. Beispiel Für sechs Perioden Prognosen und tatsächliche Nachfrage wurden verfolgt Die folgende Tabelle gibt die tatsächliche Nachfrage D t und Prognose Nachfrage F t für sechs Perioden Umgebungssumme der Prognosefehler CFE -20.mean Absolutabweichung MAD 170 6 28 33.Manquadratfehler MSE 5150 6 858 33.Standardabweichung der Prognosefehler 5150 6 29 30.mean absoluter Prozentfehler MAPE 83 4 6 13 9.Welche Informationen Hat jeder gegeben. vorcast hat eine Tendenz zur Überschätzung der Nachfrage. Großfehler pro Prognose war 28 33 Einheiten oder 13 9 der tatsächlichen Nachfrage. Sampling Verteilung der Prognose Fehler hat Standardabweichung von 29 3 Einheiten. KRITERIEN FÜR AUSWÄHLEN EINER FORECASTING METHODE. Ziele 1 Maximieren Sie die Genauigkeit und 2 Minimieren von Bias. Potential Regeln für die Auswahl einer Zeitreihen-Prognosemethode Wählen Sie die Methode, die die kleinste Bias, wie durch den kumulativen Prognosefehler CFE gemessen wird, oder die kleinste mittlere absolute Abweichung MAD oder gibt die kleinste Verfolgung Signal oder. supports Management s Überzeugungen über das zugrunde liegende Muster der Nachfrage. or anderen Es scheint offensichtlich, dass einige Maßnahme von Genauigkeit und Bias zusammen verwendet werden sollte Wie. Was über die Anzahl der Perioden Probe sein Wenn die Nachfrage inhärent stabil ist, werden niedrige Werte von und und höheren Werten von N vorgeschlagen. Wenn die Nachfrage inhärent instabil ist, werden hohe Werte von und und niedrigeren Werten von N vorgeschlagen. FOCUS FORECASTING. focus Prognose bezieht sich auf einen Ansatz zur Prognose Entwickelt Prognosen nach verschiedenen Techniken, dann wählt die Prognose, die von den besten dieser Techniken produziert wurde, wo am besten durch eine gewisse Maßnahme der Prognosefehler bestimmt wird. FOCUS FORECASTING BEISPIEL. Für die ersten sechs Monate des Jahres, die Nachfrage nach einem Einzelhandel 15, 14, 15, 17, 19 und 18 Einheiten. Ein Einzelhändler verwendet ein Fokus-Prognosesystem, das auf zwei Prognosetechniken basiert, einem zweistufigen gleitenden Durchschnitt und einem trendgesteuerten exponentiellen Glättungsmodell mit 0 1 und 0 1 mit Das exponentielle Modell, die Prognose für Januar war 15 und der Trend Durchschnitt am Ende Dezember war 1.Der Einzelhändler nutzt die mittlere absolute Abweichung MAD für die letzten drei Monate als das Kriterium für die Auswahl, welches Modell wird für die Prognose für t verwendet werden Er im nächsten Monat. a Was wird die Prognose für Juli sein und welches Modell wird verwendet werden. b Würdest du auf Part a antworten, sei anders, wenn die Nachfrage nach Mai 14 statt 19 gewesen wäre.