Korzyści z ważonej średniej ruchomej prognozy

Przenoszenie średniej prognozy wstępnej. Jak można się domyślić, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Miejmy nadzieję, że są to przynajmniej wartościowe wprowadzenie do niektórych problemów informatycznych związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym duchu będziemy kontynuować od początku i zacząć pracę z prognozami średniej ruchomej. Średnie prognozy ruchome. Wszyscy znają średnie ruchome prognozy, niezależnie od tego, czy uważają, że są. Wszyscy studenci robią to cały czas. Pomyśl o swoich wynikach testowych na kursie, w którym będziesz miał cztery testy w trakcie semestru. Załóżmy, że masz 85 na pierwszym teście. Co byś przewidział dla swojego drugiego wyniku testu Jak sądzisz, co Twój nauczyciel przewidział dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem mogą przewidzieć twoi znajomi dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem rodzice mogą przewidzieć dla twojego następnego wyniku testu Niezależnie od wszystko, co możesz zrobić swoim przyjaciołom i rodzicom, oni i twój nauczyciel najprawdopodobniej oczekują, że dostaniesz coś w okolicy 85, którą właśnie dostałeś. Teraz załóżmy, że pomimo twojej autopromocji dla twoich przyjaciół, przeinaczasz siebie i wyobrażasz sobie, że możesz mniej uczyć się na drugi test, a więc dostajesz 73. Teraz, co się dzieje z tymi wszystkimi zainteresowanymi i beztroskimi? spodziewaj się, że dostaniesz swój trzeci test. Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do opracowania oszacowania, niezależnie od tego, czy podzielą się nim z tobą. Mogą powiedzieć sobie: "Ten facet zawsze dmucha o swoich sprytach. Zamierza uzyskać kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej pomocni i powiedzieć: "Cóż, jak dotąd dostałeś 85 i 73, więc może powinieneś pomyśleć o zdobyciu czegoś" (85 73) 2 79. Nie wiem, może gdybyś mniej imprezował i nie kręcili weasel w całym miejscu i jeśli zacząłeś robić o wiele więcej nauki, możesz uzyskać wyższy wynik. Oba te szacunki są w rzeczywistości średnią ruchomą. Pierwszym z nich jest wykorzystanie tylko ostatniego wyniku do prognozowania przyszłej skuteczności. Jest to tak zwana prognoza średniej ruchomej z użyciem jednego okresu danych. Drugi to również prognoza średniej ruchomej, ale z wykorzystaniem dwóch okresów danych. Załóżmy, że wszyscy ci ludzie, którzy wpadają w twój wielki umysł, trochę cię wkurzyli i postanawiasz zrobić dobrze w trzecim teście z własnych powodów i wystawić wyższy wynik przed swoimi cytatami. Poddajesz się testowi, a twój wynik to w rzeczywistości 89 Każdy, łącznie z tobą, jest pod wrażeniem. Teraz masz już ostatni test semestru i jak zwykle czujesz potrzebę nakłonienia wszystkich do przedstawienia swoich przewidywań na temat ostatniego testu. Mam nadzieję, że widzisz ten wzór. Miejmy nadzieję, że widać wzór. Co według ciebie jest najdokładniejszym Gwizdkiem, podczas gdy my pracujemy. Teraz wracamy do naszej nowej firmy sprzątającej rozpoczętej przez twoją siostrę o imieniu Whistle While We Work. Masz kilka poprzednich danych dotyczących sprzedaży reprezentowanych w poniższej sekcji z arkusza kalkulacyjnego. Najpierw przedstawiamy dane dla trzyzmianowej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C6 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C7 do C11. Zwróć uwagę, jak średnia porusza się po najnowszych danych historycznych, ale używa dokładnie trzech ostatnich okresów dostępnych dla każdej prognozy. Powinieneś również zauważyć, że tak naprawdę nie musimy tworzyć prognoz dla przeszłych okresów, aby rozwinąć naszą najnowszą prognozę. To zdecydowanie różni się od wykładniczego modelu wygładzania. Podaję prognozy cudzysłowów, ponieważ użyjemy ich na następnej stronie internetowej do pomiaru trafności prognozy. Teraz chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwuletniej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C5 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C6 do C11. Zwróć uwagę, jak teraz dla każdej prognozy są używane tylko dwa najnowsze dane historyczne. Ponownie uwzględniłem prognozy quotpast dla celów ilustracyjnych i do późniejszego wykorzystania w walidacji prognoz. Kilka innych rzeczy, o których należy pamiętać. Dla prognozy średniej ruchomej z okresu m do prognozowania wykorzystuje się tylko m najnowsze wartości danych. Nic więcej nie jest konieczne. Dla prognozy średniej ruchomej okresu m, podczas dokonywania prognozy quotpast, zauważ, że pierwsza prognoza ma miejsce w okresie m 1. Oba te problemy będą bardzo istotne, gdy opracujemy nasz kod. Opracowanie średniej ruchomej funkcji. Teraz musimy opracować kod dla średniej ruchomej prognozy, która może być wykorzystywana bardziej elastycznie. Kod następuje. Zauważ, że dane wejściowe odnoszą się do liczby okresów, których chcesz użyć w prognozie i tablicy wartości historycznych. Możesz przechowywać go w dowolnym skoroszycie, który chcesz. Funkcja MovingAverage (Historyczne, NumberOfPeriods) Jako pojedyncze zadeklarowanie i inicjalizacja zmiennych Dim Pozycja jako zmienny licznik wymiaru jako całkowita liczba wymiarów Dim Dimit as Single Dim HistoricalSize jako liczba całkowita Inicjowanie zmiennych Counter 1 Akumulacja 0 Określanie rozmiaru tablicy historycznej HistoricalSize Historical. Count dla licznika 1 na NumberOfPeriods Kumulacja odpowiedniej liczby ostatnio obserwowanych wartości Akumulacja akumulacja Historycznie (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kod zostanie wyjaśniony w klasie. Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym, aby wynik obliczeń pojawiał się tam, gdzie powinien być następujący. sourceforge. openforecast. models Class WeightedMovingAverageModel Ważony prognozowany model średniej ruchomej oparty jest na sztucznie skonstruowanych szeregach czasowych, w których wartość dla dany okres czasu zostaje zastąpiony przez średnią ważoną tej wartości i wartości dla pewnej liczby poprzednich okresów. Jak można się domyślić z tego opisu, model ten najlepiej nadaje się do danych szeregów czasowych, tj. Danych, które zmieniają się w czasie. Ponieważ wartość prognostyczna dla dowolnego okresu jest średnią ważoną z poprzednich okresów, wówczas prognoza zawsze będzie pozostawać w tyle za wzrostami lub spadkami obserwowanych (zależnych) wartości. Na przykład, jeśli seria danych ma zauważalny trend wzrostowy, wówczas ważona średnia ruchomej prognozy ogólnie zapewnia niedocenianie wartości zmiennej zależnej. Ważony model średniej ruchomej, podobnie jak model średniej ruchomej, ma przewagę nad innymi modelami prognostycznymi, ponieważ wyrównuje wartości szczytowe i doliny w zestawie obserwacji. Jednakże, podobnie jak model średniej ruchomej, ma on również kilka wad. W szczególności ten model nie daje rzeczywistego równania. Dlatego nie jest to wszystko użyteczne jako narzędzie do prognozowania średniego zasięgu. Można go niezawodnie wykorzystać tylko do prognozowania kilku okresów w przyszłości. Od: 0.4 Autor: Steven R. Gould Dziedziny odziedziczone z klasy net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Konstruuje nowy ważony ruchomy średni model prognostyczny. WeightedMovingAverageModel (podwójne wagi) Konstruuje nowy ważony ruchomy model prognostyczny, stosując określone wagi. forecast (double timeValue) Zwraca prognozowaną wartość zmiennej zależnej dla danej wartości niezależnej zmiennej czasowej. getForecastType () Zwraca jedną lub dwie nazwy słów tego typu modelu prognostycznego. getNumberOfPeriods () Zwraca bieżącą liczbę okresów używanych w tym modelu. getNumberOfPredictors () Zwraca liczbę predyktorów używanych przez model bazowy. setWeights (double weight) Ustawia wagi używane przez ten ważony średniej kroczącej model prognostyczny do podanych wag. toString () To powinno zostać przesłonięte, aby zapewnić tekstowy opis bieżącego modelu prognostycznego, w tym, o ile to możliwe, wszelkich użytych parametrów pochodnych. Metody odziedziczone z klasy net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Konstruuje nowy ważony ruchomy model prognostyczny, używając określonych wag. Aby utworzyć poprawny model, należy wywołać init i przekazać zestaw danych zawierający serię punktów danych ze zmienną czasową zainicjowaną w celu identyfikacji zmiennej niezależnej. Rozmiar tablicy wag jest używany do określenia liczby obserwacji, które mają być użyte do obliczenia ważonej średniej ruchomej. Dodatkowo, ostatniemu okresowi zostanie nadana masa zdefiniowana przez pierwszy element tablicy, tj. Wagi0. Rozmiar tablicy wag jest również wykorzystywany do określenia ilości przyszłych okresów, które mogą być skutecznie prognozowane. Przy 50-dniowej średniej ważonej średniej ruchomej nie możemy rozsądnie - z żadnym stopniem dokładności - przewidzieć więcej niż 50 dni po ostatnim okresie, dla którego dostępne są dane. Nawet prognozowanie pod koniec tego przedziału prawdopodobnie będzie niewiarygodne. Uwaga dotycząca wag Ogólnie, wagi przekazane do tego konstruktora powinny sumować się do 1,0. Jednak dla wygody, jeśli suma wag nie sumuje się do 1,0, to ta implementacja skaluje wszystkie wagi proporcjonalnie, tak że sumują się do 1,0. Parametry: wagi - tablica wag do przypisania do obserwacji historycznych podczas obliczania ważonej średniej kroczącej. WeightedMovingAverageModel Konstruuje nowy ważony ruchomy średni model prognostyczny, używając nazwanej zmiennej jako zmiennej niezależnej i określonych wag. Parametry: independentVariable - nazwa niezależnej zmiennej do użycia w tym modelu. Wagi - tablica wag do przypisania do obserwacji historycznych podczas obliczania ważonej średniej kroczącej. WeightedMovingAverageModel Konstruuje nowy ważony średni ruchomy model prognostyczny. Ten konstruktor jest przeznaczony do użycia tylko przez podklasy (dlatego jest chroniony). Każda podklasa korzystająca z tego konstruktora musi następnie wywołać metodę (protected) setWeights, aby zainicjować wagi, które będą używane przez ten model. WeightedMovingAverageModel Konstruuje nowy, ważony, ruchomy model prognostyczny wykorzystujący daną zmienną niezależną. Parametry: independentVariable - nazwa niezależnej zmiennej do użycia w tym modelu. setWeights Ustawia wagi używane przez ten ważony średniej kroczącej model prognostyczny do podanych wag. Ta metoda ma być używana tylko przez podklasy (dlatego jest chroniona) i tylko w połączeniu z (chronionym) jednoargumentowym konstruktorem. Każda podklasa korzystająca z jednoargumentowego konstruktora musi następnie wywołać setWeights przed wywołaniem metody AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) w celu zainicjowania modelu. Uwaga na temat ciężarów Zasadniczo wagi przekazane do tej metody powinny sumować się do 1,0. Jednak dla wygody, jeśli suma wag nie sumuje się do 1,0, to ta implementacja skaluje wszystkie wagi proporcjonalnie, tak że sumują się do 1,0. Parametry: wagi - tablica wag do przypisania do obserwacji historycznych podczas obliczania ważonej średniej kroczącej. Zwraca prognozowaną wartość zmiennej zależnej dla danej wartości niezależnej zmiennej czasowej. Podklasy muszą implementować tę metodę w taki sposób, aby były zgodne z modelem prognostycznym, który implementują. Podklasy mogą korzystać z metod getForecastValue i getObservedValue w celu uzyskania odpowiednio wcześniejszych prognoz i obserwacji. Określone przez: prognoza w klasie AbstractTimeBasedModel Parametry: timeValue - wartość zmiennej czasowej, dla której wymagana jest wartość prognozy. Zwraca: prognozowaną wartość zmiennej zależnej dla danego czasu. Zgłasza: IllegalArgumentException - jeśli nie ma wystarczających danych historycznych - obserwacje przekazane do init - w celu wygenerowania prognozy dla danej wartości czasu. getNumberOfPredictors Zwraca liczbę predyktorów używanych przez model bazowy. Zwraca: liczbę predyktorów używanych przez model bazowy. getNumberOfPeriods Zwraca bieżącą liczbę okresów używanych w tym modelu. Określone przez: getNumberOfPeriods w klasie AbstractTimeBasedModel Returns: bieżąca liczba okresów używanych w tym modelu. getForecastType Zwraca jedną lub dwie nazwy słowne tego typu modelu prognostycznego. Tak krótko. Dłuższy opis powinien zostać wdrożony w metodzie toString. Należy to przesłonić, aby zapewnić tekstowy opis bieżącego modelu prognostycznego, w tym, o ile to możliwe, wszelkich użytych parametrów pochodnych. Określone przez: toString w interfejsie ForecastingModel Overrides: toString w klasie AbstractTimeBasedModel Zwraca: ciąg reprezentujący bieżący model prognozy i jego parametry. OAAA wykorzystuje pliki cookie, aby nasze witryny były łatwe w użyciu i dostosowywane do potrzeb użytkowników. Pliki cookie nie mogą być używane do identyfikacji użytkownika. Odwiedzając naszą stronę internetową wyrażasz zgodę na używanie przez OANDA8217 plików cookie zgodnie z naszą Polityką prywatności. Aby zablokować, usunąć lub zarządzać plikami cookie, odwiedź aboutcookies. org. Ograniczenie plików cookie uniemożliwi korzystanie z niektórych funkcji naszej witryny. Pobierz nasze aplikacje mobilne otworzyć konto ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: brak mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lekcja 1: średnie ruchome zalety korzystania średnie ruchome średnie ruchome wygładzają wahania kursu na rynku, które często występują przy każdym raportowania okres w tabeli cen. Im częstsze są aktualizacje stawek - im częściej wykres cen wyświetla zaktualizowaną stawkę - tym większy potencjał dla hałasu na rynku. W przypadku handlowców zajmujących się szybko zmieniającym się rynkiem, który ma zasięg lub biczowanie w górę iw dół, potencjał fałszywych sygnałów jest stałym problemem. Porównanie średniej ruchomej z 20 okresów do rynkowych w czasie rzeczywistym Im wyższy stopień zmienności cen, tym większa szansa na wygenerowanie fałszywego sygnału. Fałszywy sygnał pojawia się, gdy wydaje się, że obecny trend ma się odwrócić, ale następny okres sprawozdawczy udowodni, że to, co początkowo wydawało się odwróceniem, było w istocie fluktuacją rynku. Sposób, w jaki liczba okresów sprawozdawczych wpływa na średnią ruchomą Liczba okresów sprawozdawczych uwzględnionych w obliczeniach średniej ruchomej wpływa na średnią ruchomą, wyświetlaną na wykresie cen. Im mniej punktów danych (tj. Okresów sprawozdawczych) jest uwzględnionych w średniej, tym bliżej średniej ruchomej pozostaje kurs spot, tym samym zmniejszając jej wartość i oferując niewiele więcej wglądu w ogólny trend niż sam wykres cen. Z drugiej strony średnia ruchoma, która zawiera zbyt wiele punktów, wyrównuje fluktuacje cen do takiego stopnia, że ​​nie można wykryć zauważalnego trendu kursu. Każda z tych sytuacji może utrudnić rozpoznanie punktów zwrotnych w odpowiednim czasie, aby skorzystać z odwrócenia tendencji stóp procentowych. Wykres cen świecowych przedstawiający trzy różne linie średnich ruchomych Okres sprawozdawczy - ogólne odniesienie używane do opisania częstotliwości, na podstawie której aktualizowane są dane dotyczące kursu wymiany. Nazywany również ziarnistością. Może to wynosić od miesiąca, dnia, godziny - nawet tak często, jak co kilka sekund. Zasadą jest, że im krótszy czas otwarcia transakcji, tym częściej należy pobierać dane dotyczące kursów wymiany. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone. Rodzina znaków towarowych OANDA, fxTrade i OANDAs fx jest własnością OANDA Corporation. Wszystkie inne znaki handlowe występujące w tej Witrynie stanowią własność ich właścicieli. Transakcje zawierane na kontraktach walutowych lub innych produktach pozagiełdowych na lewarach wiążą się z wysokim poziomem ryzyka i mogą nie być odpowiednie dla wszystkich. Radzimy dokładnie rozważyć, czy handel jest odpowiedni dla Ciebie w świetle Twojej osobistej sytuacji. Możesz stracić więcej niż inwestujesz. Informacje na tej stronie mają charakter ogólny. Zalecamy, aby uzyskać niezależną poradę finansową i upewnić się, że w pełni rozumiesz ryzyko związane z transakcjami. Handel za pośrednictwem platformy internetowej wiąże się z dodatkowym ryzykiem. Zobacz naszą sekcję prawną tutaj. Obstawianie spreadów finansowych jest dostępne tylko dla klientów OANDA Europe Ltd, którzy mieszkają w Wielkiej Brytanii lub Irlandii. Kontrakty CFD, zabezpieczenia hedgingowe MT4 i wskaźniki dźwigni przekraczające 50: 1 nie są dostępne dla mieszkańców USA. Informacje na tej stronie nie są skierowane do mieszkańców krajów, w których ich rozpowszechnianie lub używanie przez jakąkolwiek osobę byłoby sprzeczne z lokalnym prawem lub przepisami. OANDA Corporation jest zarejestrowanym dealerem ds. Handlu futures i detalicznym dealerem walutowym w Commodity Futures Trading Commission i członkiem National Futures Association. No: 0325821. W razie potrzeby należy odwołać się do NFA FOREX INVESTOR ALERT. Konta ULC OANDA (Canada) Corporation są dostępne dla każdego z kanadyjskim kontem bankowym. OANDA (Canada) Corporation ULC jest regulowana przez Kanadyjską Organizację Regulacji Przemysłu (IIROC), która obejmuje bazę sprawdzeń online IIROC online (IIROC AdvisorReport), a konta klientów są chronione przez Canadian Investor Protection Fund w określonych granicach. Broszura opisująca charakter i ograniczenia zasięgu dostępna jest na życzenie lub w witrynie cipf. ca. OANDA Europe Limited jest spółką zarejestrowaną w Anglii pod numerem 7110087 i ma swoją siedzibę na Floor 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. Jest autoryzowany i regulowany przez ICAO Financial Conduct Authority. Nr: 542574. OANDA Asia Pacific Pte Ltd (nr rej. 200704926K) posiada licencję na usługi rynku kapitałowego wydaną przez Władze Walutowe Singapuru i jest również licencjonowana przez International Enterprise Singapore. OANDA Australia Pty Ltd 160 jest regulowana przez Australijską Komisję Papierów Wartościowych i Inwestycji ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL nr 412981) i jest emitentem produktów i usług na tej stronie. Ważne jest, aby wziąć pod uwagę obecny Przewodnik po usługach finansowych (FSG). Oświadczenie o produkcie (PDS). Warunki konta i wszelkie inne odpowiednie dokumenty OANDA przed podjęciem jakichkolwiek finansowych decyzji inwestycyjnych. Te dokumenty można znaleźć tutaj. OANDA Japan Co. Ltd. Pierwszy Dyrektor Finansowy Instrumentów Typu I Krajowego Biura Finansowego Kanto (Kin-sho) Nr 2137 Instytut Subfunduszy Futures Association numer 1571. Transakcje FX i Kontrakty CFD na marży są dużym ryzykiem i nie są odpowiednie dla wszystkich. Straty mogą przekraczać inwestycje.