SIMPLE MOVING AVERAGE. Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt als Prognosewerkzeug. Der gleitende Durchschnitt verfolgt die tatsächlichen Daten, aber es bleibt immer hinter ihm zurück. Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der tatsächlichen Daten erreichen, die es glättet Data. Doesn t erzählen Sie sehr viel über die future. However, dies doesn t machen den gleitenden Durchschnitt nutzlos Sie müssen nur bewusst sein, seine Probleme. SLIDE BESCHREIBUNG. AUDIO TRANSCRIPTION. So zu fassen, für eine einfache gleitende Durchschnitt oder eine einzige Gleitender Durchschnitt, haben wir einige Probleme mit der Verwendung der einfachen gleitenden Durchschnitt als Prognose-Tool Der gleitende Durchschnitt ist die Verfolgung der tatsächlichen Daten, aber es ist immer hinterherd Der gleitende Durchschnitt wird nie erreichen die Gipfel oder Täler der tatsächlichen Daten, die es glättet Die Daten, und es ist wirklich nicht so viel von der Zukunft zu erzählen, weil es einfach eine Zeit im Voraus voraussagt, und diese Prognose wird angenommen, um den besten Wert für die zukünftige Periode zu repräsentieren, eine Periode in der Anzeige Vance, aber es doesn t erzählen Sie viel darüber hinaus Das doesn t machen die einfache gleitenden Durchschnitt nutzlos in der Tat sehen Sie einfache gleitende Durchschnitte. Klasse MovingAverageModel. Ein gleitendes durchschnittliches Prognosemodell basiert auf einer künstlich konstruierten Zeitreihe, in der der Wert für einen bestimmten Zeitraum durch den Mittelwert dieses Wertes und die Werte für eine Anzahl von vorangehenden und nachfolgenden Zeitperioden ersetzt wird. Wie Sie vielleicht erraten haben Aus der Beschreibung ist dieses Modell am besten für Zeitreihen-Daten geeignet, dh Daten, die sich über die Zeit ändern. Beispielsweise zeigen viele Charts einzelner Aktien an der Börse 20, 50, 100 oder 200 Tage bewegte Durchschnitte als Trends. Da der Prognosewert für einen bestimmten Zeitraum ein Durchschnitt der vorherigen Perioden ist, wird die Prognose immer wieder hinter den Erhöhungen oder Abnahmen der beobachteten abhängigen Werte zurückbleiben. Wenn beispielsweise eine Datenreihe einen bemerkenswerten Aufwärtstrend hat, dann einen gleitenden Durchschnitt Prognose wird in der Regel eine Unterschätzung der Werte der abhängigen Variablen. Die gleitende durchschnittliche Methode hat einen Vorteil gegenüber anderen Prognose-Modelle, dass es glättet Peaks und t Roughs oder Täler in einer Reihe von Beobachtungen Allerdings hat es auch mehrere Nachteile Insbesondere dieses Modell erzeugt keine eigentliche Gleichung. Daher ist es nicht so sinnvoll, dass es sich um ein mittelweites Vorhersageinstrument handelt. Es kann nur zuverlässig verwendet werden, um es zu prognostizieren Oder zwei Perioden in die Zukunft. Die gleitende durchschnittliche Modell ist ein Spezialfall der allgemeineren gewichteten gleitenden Durchschnitt Im einfachen gleitenden Durchschnitt sind alle Gewichte gleich. Seit 0 3 Autor Steven R Gould. Fields von class. MovingAverageModel geerbt Constructs ein neues Gleitende durchschnittliche Prognosemodelle. MovingAverageModel int Periode Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell mit dem angegebenen Zeitraum. getForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognose model. init DataSet dataSet Dient zur Initialisierung der gleitenden durchschnittlichen model. toString Dies sollte Überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zur Verfügung zu stellen, einschließlich, wo möglich, alle abgeleiteten Parameter verwendet. Methoden vererbt von Class. Constructs ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell Für ein gültiges Modell, das konstruiert werden soll, solltest du init anrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, die initialisiert wurde, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Konstruiert eine neue gleitende durchschnittliche Prognose Modell, mit dem vorgegebenen Namen als unabhängige Variable. Parameter independentVariable - der Name der unabhängigen Variable in diesem Modell zu verwenden. Konstruiert ein neues gleitende durchschnittliche Prognose-Modell, mit dem angegebenen Zeitraum Für ein gültiges Modell zu konstruieren, sollten Sie init aufrufen Und übergibt einen Datensatz, der eine Reihe von Datenpunkten enthält, wobei die Zeitvariable initialisiert ist, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Der Periodenwert wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zum Beispiel für einen 50-Tage-Tag Gleitender Durchschnitt, wo die Datenpunkte tägliche Beobachtungen sind, dann sollte die Periode auf 50 gesetzt werden. Die Periode wird auch verwendet, um die Menge der zukünftigen Perioden zu bestimmen Hut kann effektiv prognostiziert werden Mit einem 50 Tage gleitenden Durchschnitt, dann können wir nicht vernünftigerweise - mit jedem Grad der Genauigkeit - prognostizieren mehr als 50 Tage über die letzte Periode, für die Daten verfügbar ist Dies kann vorteilhafter sein als, sagen wir eine 10-Tage-Zeitraum, Wo wir nur 10 Tage jenseits der letzten Periode prognostizieren konnten. Parameter Zeitraum - die Anzahl der Beobachtungen, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell, wobei der Vorname als die unabhängige Variable und die angegebene Periode verwendet wird. Parameter unabhängigVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll - die Anzahl der Beobachtungen, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zur Initialisierung des gleitenden Durchschnittsmodells Diese Methode muss vor jeder anderen Methode in der Klasse aufgerufen werden Das gleitende Durchschnittsmodell legt keine Gleichung für die Prognose ab, diese Methode verwendet das eingegebene DataSet, um Prognosewerte für alle gültigen Werte des unabhängigen ti zu berechnen Ich variabel. Specified by init in der Schnittstelle PrognoseModell Overrides init in der Klasse AbstractTimeBasedModel Parameter dataSet - ein Datensatz von Beobachtungen, die verwendet werden können, um die Prognoseparameter des Prognosemodells zu initialisieren. Returns ein oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell Keep Diese kurze Eine längere Beschreibung sollte in der toString-Methode implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zur Verfügung zu stellen, einschließlich, soweit möglich, alle abgeleiteten Parameter verwendet. Spezifiziert durch toString in der Schnittstelle PrognoseModel Overrides toString in der Klasse WeightedMovingAverageModel Gibt ein String-Darstellung des aktuellen Prognosemodells und seine Parameter. Die 7 Fallstricke der bewegenden Mittelwerte. Gebenden Durchschnitt ist der durchschnittliche Preis einer Sicherheit über einen bestimmten Zeitraum Analysten häufig verwenden gleitende Durchschnitte als ein analytisches Werkzeug, um es leichter zu folgen Markttrends, da sich die Wertpapiere nach oben und nach unten bewegen Lish Trends und messen Momentum daher können sie verwendet werden, um anzuzeigen, wenn ein Investor sollte kaufen oder verkaufen eine bestimmte Sicherheit Anleger können auch gleitende Durchschnitte verwenden, um Unterstützung oder Widerstandspunkte zu identifizieren, um zu messen, wenn die Preise sind wahrscheinlich, um die Richtung ändern Durch das Studium der historischen Handel Bereiche, Unterstützungs - und Widerstandspunkte werden dort festgelegt, wo der Preis einer Sicherheit seinen Aufwärts - oder Abwärtstrend umgekehrt hat, in der Vergangenheit Diese Punkte werden dann verwendet, um Entscheidungen zu treffen, zu kaufen oder zu verkaufen. Leider sind gleitende Durchschnitte keine perfekten Werkzeuge für die Entwicklung von Trends und sie Präsentieren viele subtile, aber signifikante Risiken für Investoren Darüber hinaus gelten gleitende Durchschnitte nicht für alle Arten von Unternehmen und Branchen. Einige der wichtigsten Nachteile der bewegten Durchschnitte sind.1 Verschieben von Mitteln ziehen Trends aus vergangenen Informationen Sie berücksichtigen Änderungen nicht Das kann die Sicherheit einer zukünftigen Leistung, wie neue Konkurrenten, höhere oder niedrigere Nachfrage nach Produkten in der Branche und Veränderungen beeinflussen In der Führungsstruktur des Unternehmens.2 Idealerweise wird ein gleitender Durchschnitt eine konsequente Veränderung des Preises eines Wertpapiers zeigen, im Laufe der Zeit Leider bewegen sich die Gänge für alle Unternehmen, vor allem für diejenigen in sehr volatilen Branchen oder solche, die sind Stark beeinflusst durch aktuelle Ereignisse Dies gilt insbesondere für die Ölindustrie und hochspekulative Industrien im Allgemeinen.3 Umzugsdurchschnitte können über einen beliebigen Zeitraum verteilt werden. Allerdings kann dies problematisch sein, weil sich der allgemeine Trend je nach Zeitraum erheblich ändern kann Verwendet Kürzere Zeitrahmen haben mehr Volatilität, während längere Zeitrahmen weniger Volatilität haben, aber don t Rechnung für neue Veränderungen im Markt Investoren müssen vorsichtig sein, welche Zeitrahmen sie wählen, um sicherzustellen, dass der Trend klar und relevant ist.4 Ein On - Gehen Debatte ist, ob oder nicht mehr Schwerpunkt sollte auf die jüngsten Tage in der Zeitspanne Viele fühlen, dass die jüngsten Daten besser reflektiert die Richtung der Sicherheit ist mov Während andere fühlen, dass einige Tage mehr Gewicht als andere, falsch vorspannt den Trend Investoren, die verschiedene Methoden für die Berechnung von Durchschnittswerten verwenden können ganz andere Trends zu ziehen Erfahren Sie mehr in Simple vs Exponential Moving Averages.5 Viele Investoren argumentieren, dass technische Analyse ist ein sinnlos Weg, um Marktverhalten vorherzusagen Sie sagen, der Markt hat kein Gedächtnis und die Vergangenheit ist kein Indikator für die Zukunft Darüber hinaus gibt es umfangreiche Forschung, um dies zu sichern Zum Beispiel führte Roy Nersesian eine Studie mit fünf verschiedenen Strategien mit gleitenden Durchschnitten Die Erfolgsquote Von jeder Strategie variiert zwischen 37 und 66 Diese Forschung deutet darauf hin, dass gleitende Durchschnitte nur Ergebnisse über die Hälfte der Zeit, die mit ihnen ein riskantes Angebot für effektiv Timing der Börse machen könnte. Die Wertpapiere zeigen oft ein zyklisches Verhaltensmuster Dies ist auch Wahr für Versorgungsunternehmen, die stetige Nachfrage nach ihrem Produkt Jahr zu Jahr haben, aber erleben Sie starke saisonale cha Nges Obwohl gleitende Durchschnitte dazu beitragen können, diese Trends zu glätten, können sie auch die Tatsache verbergen, dass die Sicherheit in einem oszillatorischen Muster tendiert. Um mehr zu erfahren, siehe Halten Sie ein Auge auf Momentum.7 Der Zweck eines jeden Trends ist, vorherzusagen, wo der Preis von Eine Sicherheit wird in der Zukunft sein Wenn ein Wertpapier nicht in beide Richtungen trifft, bietet es keine Chance, von Kauf oder Leerverkäufe zu profitieren. Der einzige Weg, den ein Investor in der Lage sein wird, zu profitieren, wäre, eine anspruchsvolle, Basierte Strategie, die auf den verbleibenden Preis beruht. Die Bottom Line Moving-Durchschnittswerte wurden von vielen als wertvolles analytisches Werkzeug angesehen, aber für jedes Werkzeug, um effektiv zu sein, muss man zuerst seine Funktion verstehen, wann es benutzt werden soll und wann es nicht benutzt werden soll Die hier diskutierten Gefahren deuten darauf hin, dass bei der Durchquerung von Durchschnittswerten kein wirksames Instrument, wie etwa bei Verwendung mit volatilen Wertpapieren, und wie sie bestimmte wichtige statistische Informationen übersehen können, wie z. B. zyklische Muster S auch fragwürdig, wie effektive gleitende Durchschnitte sind für die genaue Angabe von Preis Trends Angesichts der Nachteile, gleitende Durchschnitte kann ein Werkzeug am besten in Verbindung mit anderen Am Ende wird persönliche Erfahrung wird der ultimative Indikator, wie effektiv sie wirklich für Ihr Portfolio für Mehr, sehen Sie Adaptive Moving Averages Lead To Better Ergebnisse. A Umfrage von der Vereinigten Staaten 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 erstellt Das Zweite Liberty Bond Act. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut die Gelder in der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht.1 Ein statistisches Maß für die Verteilung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Die Volatilität kann entweder gemessen werden Der US-Kongress verabschiedete 1933 als Bankgesetz, das die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten hatte Ayroll bezieht sich auf jeden Job außerhalb von Bauernhöfen, privaten Haushalten und dem gemeinnützigen Sektor Das U S Bureau of Labor.
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