Gewichtsbewegungs Durchschnitt Prognose Vorteile

Weighted Moving Averages Die Basics. Over die Jahre haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Durchschnittes MA Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preisaktion der Eröffnungs - oder Schlusskurs der Aktien nicht ausreicht Auf denen für die ordnungsgemäße Vorhersage von Kauf oder Verkauf von Signalen der MA s Crossover-Aktion abhängen Um nun dieses Problem zu lösen, weisen die Analysten jetzt mehr Gewicht auf die neuesten Preisdaten zu, indem sie den exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt verwenden EMA Erfahren Sie mehr in Exploring The Exponentially Weighed Moving Average. Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages nehmen und diese Zahl um 10, den neunten Tag um neun, den achten 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 dividieren Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieser Indikator ist bekannt S 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 Die beste Erklärung kommt von John J Murphys s Technische Analyse der Finanzmärkte, veröffentlicht von der New York Institute of Finance, 1999. Die exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt adressiert beide Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden Zuerst wird der exponentiell geglättete Durchschnitt zugeordnet Ein größeres Gewicht für die neueren Daten Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, beinhaltet er in der Berechnung alle Daten im Leben des Instruments. Darüber hinaus kann der Benutzer in der Lage sein Anpassung der Gewichtung, um mehr oder weniger Gewicht auf die jüngsten Tag s Preis, die zu einem Prozentsatz von hinzugefügt wird Der Wert des vorherigen Tages Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Zum Beispiel könnte der letzte Tag s Preis ein Gewicht von 10 10 zugewiesen werden, was zu den vorherigen Tagen hinzugefügt wird 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 Woche 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, definitive Verkaufssignale am 8. September, die durch einen schwarzen Pfeil markiert sind. Dies war der Tag Dass der Index unter dem 4.000-Level unterbrochen wurde Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres Down-Bein, dass die Techniker tatsächlich erwartet haben 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 auf 1619 58 Am 4. April Der Aufwärtstrend von Apr 12 ist durch einen Pfeil markiert Hier der Index schloss bei 1.961 46, und Techniker begannen zu institutionellen Fondsmanagern zu beginnen, um einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen abzurufen Lesen Sie unsere verwandten Artikel Moving Average Envelopes Refining A Beliebtes Trading-Tool und Moving Average Bounce. A Umfrage von der United States Bureau of Labor Statistics durchgeführt, um zu helfen, Stellenangebote zu sammeln Es sammelt Daten von Arbeitgebern. Die maximale Höhe der Gelder der Vereinigten Staaten können leihen Die Schulden Decke wurde unter der Second Liberty Bond erstellt Act. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Geld an der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht.1 Ein statistisches Maß für die Streuung der Rendite für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Handeln Sie den US-Kongress verabschiedet Im Jahr 1933 als Bankgesetz, die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten. Nonfarm Gehaltsabrechnung bezieht sich auf jeden Job außerhalb von Bauernhöfe, private Haushalte und der gemeinnützige Sektor Das U S Bureau of Labor. 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, um 1 0.Parameter Gewichte - ein Array 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 PrognoseModel Overrides toString in Klasse AbstractTimeBasedModel Gibt eine String-Darstellung des aktuellen Prognosemodells und seine Parameter. Was sind die wichtigsten Vor-und Nachteile der Verwendung eines Simple Moving Average SMA. A Umfrage, die von der United States Bureau of Labor Statistics durchgeführt, um zu helfen, Stellenangebote zu sammeln Es sammelt Daten von Arbeitgebern. Die maximale Höhe der Gelder der Vereinigten Staaten können leihen Die Schulden Decke wurde unter dem Zweiten Liberty Bond Act erstellt. Der Zinssatz an Die ein Depotinstitut der Bundesreserve Geld an eine andere Depotbank leiht.1 A Statistische Maßnahme der Streuung der Rendite 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 Lohn-und Gehaltsliste bezieht sich auf jeden Job außerhalb Der Bauernhöfe, der privaten Haushalte und des gemeinnützigen Sektors Das US-Büro der Arbeit.