Moving Media Previsione Modello

net. sourceforge. openforecast. models Classe MovingAverageModel Un modello a media mobile previsione si basa su una serie storica costruito artificialmente in cui il valore per un dato periodo di tempo, è sostituito dal mezzo di tale valore ei valori per un determinato numero di precedenti e successive tempo periodi. Come avrete intuito dalla descrizione, questo modello è più adatto ai dati di serie temporali cioè dati che cambiano nel corso del tempo. Per esempio, molte classifiche dei singoli titoli sul mercato azionario mostrano 20, 50, 100 o 200 giorni medie mobili come un modo per mostrare le tendenze. Poiché il valore del tempo per un dato periodo è una media dei periodi precedenti, allora il tempo sarà sempre sembrano restare indietro aumenta o diminuisce nei valori osservati (dipendenti). Ad esempio, se una serie di dati ha una tendenza all'aumento noticable quindi una previsione media mobile sarà generalmente fornire una sottostima dei valori della variabile dipendente. Il metodo della media mobile ha un vantaggio rispetto ad altri modelli di previsione nel senso che non smussare i picchi e le depressioni (o valli) in una serie di osservazioni. Tuttavia, ha anche diversi svantaggi. In particolare, questo modello non produce un'equazione reale. Pertanto, non è poi così utile come strumento di previsione medio-lungo raggio. Può affidabile solo essere utilizzato per prevedere uno o due periodi nel futuro. Il modello di media mobile è un caso speciale della media più generale mobile ponderata. Nella media mobile semplice, tutti i pesi sono uguali. Dal: 0.3 Autore: Steven R. Gould campi ereditati dalla classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Costruisce un nuovo modello a media mobile di previsione. MovingAverageModel (periodo int) Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il periodo specificato. getForecastType () Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione. init (DataSet dataSet) utilizzato per inizializzare il modello di media mobile. toString () Questo dovrebbe essere ignorato per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, eventuali parametri derivati ​​utilizzati. Metodi ereditati dalla classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel costruisce un nuovo modello a media mobile di previsione. Per un valido modello da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare la variabile indipendente. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il nome dato come variabile indipendente. Parametri: independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo modello. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il periodo specificato. Per un valido modello da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare la variabile indipendente. Il valore del periodo viene utilizzato per determinare il numero di osservazioni da utilizzare per calcolare la media mobile. Ad esempio, per una media mobile a 50 giorni in cui i punti sono osservazioni giornaliere, allora il periodo dovrebbe essere fissato a 50. Il termine viene usato per determinare la quantità di periodi futuri che possono efficacemente essere previsto. Con una media mobile 50 giorni, allora non possiamo ragionevolmente - con qualsiasi grado di precisione - prevedere più di 50 giorni oltre l'ultimo periodo per il quale sono disponibili i dati. Questo può essere più vantaggioso rispetto, ad esempio un periodo di 10 giorni, dove abbiamo potuto solo ragionevolmente prevedere 10 giorni oltre l'ultimo periodo. Parametri: periodo - il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della media mobile. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il nome dato come variabile indipendente e il periodo specificato. Parametri: independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo modello. periodo - il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della media mobile. Utilizzato per inizializzare il modello di media mobile. Questo metodo deve essere chiamato prima di qualsiasi altro metodo nella classe. Dal momento che il modello di media mobile non deriva alcuna equazione per la previsione, questo metodo utilizza il DataSet di ingresso per calcolare i valori di previsione per tutti i valori validi della variabile tempo indipendente. Specificato da: init nell'interfaccia ForecastingModel Sostituzioni: init in classe AbstractTimeBasedModel Parametri: dataSet - un set di dati di osservazioni che possono essere utilizzate per inizializzare i parametri di previsione del modello di previsione. getForecastType Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione. Mantenere questo breve. Una descrizione più lunga dovrebbe essere attuato nel metodo toString. Questo dovrebbe essere ignorato per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, eventuali parametri derivati ​​utilizzati. Specificato da: toString in un'interfaccia ForecastingModel Sostituzioni: toString in ritorni di classe WeightedMovingAverageModel: una rappresentazione di stringa del modello di previsione corrente, e la sua parameters. Moving Media - MA Abbattere Media mobile - MA A titolo di esempio SMA, si consideri un titolo con la seguente chiusura i prezzi più di 15 giorni: settimana 1 (5 giorni) 20, 22, 24, 25, 23 settimana 2 (5 giorni) 26, 28, 26, 29, 27 settimana 3 (5 giorni) 28, 30, 27, 29, 28 a 10 giorni MA sarebbe mediare i prezzi di chiusura per i primi 10 giorni come il primo punto di dati. Il punto di dati successivo sarebbe cadere il primo prezzo, aggiungere il prezzo del giorno 11 e prendere la media, e così via, come illustrato di seguito. Come osservato in precedenza, il Mas lag attuale azione di prezzo perché si basano sui prezzi passati il ​​più a lungo il periodo di tempo per il MA, maggiore è il ritardo. Così un 200 giorni MA avrà un grado molto maggiore di ritardo di 20 giorni MA perché contiene prezzi degli ultimi 200 giorni. La lunghezza del MA da utilizzare dipende dagli obiettivi di trading, con AIC più brevi utilizzati per il trading a breve termine ea lungo termine AIC più adatto per investitori a lungo termine. Il MA 200 giorni è ampiamente seguita dagli investitori e commercianti, con interruzioni sopra e sotto questa media mobile considerati importanti segnali di trading. AdG anche impartire importanti segnali di trading per conto proprio, o quando due medie cross over. Un MA crescente indica che la sicurezza è in una tendenza rialzista. mentre un MA declino indica che è in una tendenza al ribasso. Allo stesso modo, slancio verso l'alto è confermata con un crossover rialzista. che si verifica quando un MA breve termine attraversa sopra un MA-lungo termine. spinta al ribasso è confermata con un crossover ribassista, che si verifica quando un MA breve termine incrocia al di sotto di un più lungo termine MA. Moving Introduzione media Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare il Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sopra il foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe avere il seguente.