Benefícios de ponderação de média móvel de previsão

Como você pode supor que nós estamos olhando algumas das aproximações as mais primitivas à previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições de computação relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos por Começando no início e começar a trabalhar com previsões média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você está indo Ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua segunda pontuação de teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem prever Para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer para o seu fr Eu e seus pais, eles e seu professor são muito provável esperar que você obtenha algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestima-se E figura você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que são todos os interessados ​​e despreocupados vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Há duas abordagens muito provável para eles desenvolverem uma estimativa, independentemente de Se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência Ele vai ter outro 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, então Longe de você ter obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e weren t sacudir a doninha todo o lugar e se você começou a fazer um Muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são reais A média móvel previsões. A primeira é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado de uma média móvel previsão usando um período de dados. O segundo é também uma média móvel previsão, mas usando dois períodos de dados. Por isso, Que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todo mundo, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o Pattern. Now, espero que você pode ver o padrão Que você acha que é o mais preciso. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora, vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciado por sua meia irmã distanciado chamado Whistle While We Work Você tem alguns dados de vendas anteriores Representado pela seguinte seção de uma planilha Nós primeiro apresentar os dados para um período de três média móvel forecast. The entrada para a célula C6 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move Sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Isso é definitivamente diferente do Modelo de suavização exponencial Eu incluí as previsões passadas porque vamos usá-las na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser. Agora você Pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice como agora apenas os dois mais recentes pedaços de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente eu tenho incluir D as previsões passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância para aviso. Para uma m-período média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma média móvel de m-período de previsão, ao fazer predições passadas, observe que a primeira predição ocorre no período m 1.Todas estas questões serão muito significativas quando desenvolvemos o nosso code. Developing a função média móvel Agora precisamos desenvolver O código para a previsão média móvel que pode ser usado de forma mais flexível O código segue Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você want. Function MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis ​​Contador 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. 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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