Fordeler Vektet Moving Average Prognose

Class WeightedMovingAverageModel. En vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell er basert på en kunstig konstruert tidsserie hvor verdien for en gitt tidsperiode er erstattet av det vektede gjennomsnittet av den verdien og verdiene for noen antall tidligere tidsperioder Som du kanskje har gjettet fra beskrivelsen er denne modellen best egnet til tidsseriedata, dvs. data som endres over tid. Da prognosen for en gitt periode er et veid gjennomsnitt av de foregående periodene, vil prognosen alltid synes å ligge etter enten øker eller reduksjoner i observerte avhengige verdier For eksempel hvis en datarie har en merkbar oppadgående trend, vil en veid gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose generelt gi et undervurdering av verdiene av den avhengige variabelen. Den veide, glidende, gjennomsnittlige modellen, som den bevegelige gjennomsnittsmodellen, har en fordel i forhold til andre prognosemodeller ved at det glir ut tinder og troughs eller daler i et sett med observasjoner. Men som movin g-modell, har den også flere ulemper. Spesielt gir denne modellen ikke en egentlig ligning. Derfor er det ikke alt som er nyttig som et middels langt prognoseverktøy. Det kan bare pålidelig brukes til å prognose noen perioder inn i fremtiden. Siden 0 4 Forfatter Steven R Gould. Fields arvet fra class. WeightedMovingAverageModel Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell. VektetMovingAverageModel dobbeltvekter Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell, ved hjelp av de angitte vekter. forvent dobbel timeValue Returnerer prognosen for den avhengige variabel for den oppgitte verdien av den uavhengige tidsvariabelen. getForecastType Returnerer et eller to ordnavn for denne typen prognose model. getNumberOfPeriods Returnerer gjeldende antall perioder som brukes i denne modellen. getNumberOfPredictors Returnerer antall prediktorer som brukes av den underliggende modellen. setWeights dobbeltvekter Setter vektene som brukes av denne vektede glidende gjennomsnittlige prognosen modell til de oppgitte vekter. toString Dette bør overstyres for å gi en tekstbeskrivelse av den nåværende prognosemodellen, inkludert, hvor det er mulig, noen avledede parametere som brukes. Metoder arvet fra klassen. Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell ved bruk av de angitte vekter For en gyldig modell som skal bygges, bør du ringe init og passere i et datasett som inneholder en serie datapunkter med tidsvariabelen initiert for å identifisere den uavhengige variabelen. Størrelsen på vektararrayet brukes til å bestemme antall observasjoner som skal være brukes til å beregne det veide glidende gjennomsnittet I tillegg vil den siste perioden bli gitt vekten definert av det første elementet i arrayet, dvs. vekt 0. Størrelsen på vektar-oppstillingen brukes også til å bestemme mengden av fremtidige perioder som effektivt kan være prognose Med et 50 dagers vektet glidende gjennomsnitt, kan vi ikke med rimelighet - med noen grad av nøyaktighet - prognose mer enn 50 dager utover den siste perioden d for hvilke data som er tilgjengelige Selv om prognoser nær slutten av dette området er sannsynligvis, være upålitelig. Merk på vekter. Generelt skal vekter som sendes til denne konstruktøren, legge opp til 1 0. Men som en bekvemmelighet, hvis summen av vektene legger ikke opp til 1 0, denne implementeringen skalerer alle vektene proporsjonalt slik at de gir summen til 1 0. Parametervekter - en rekke vikter for å tilordne de historiske observasjonene ved beregning av det veide glidende gjennomsnittet. Konstruerer et nytt vektet glidende gjennomsnitt prognosemodell, bruker den navngitte variabelen som den uavhengige variabelen og de angitte vekter. Parametre uavhengigVariabel - navnet på den uavhengige variabelen som skal brukes i denne modellen vekter - en rekke vikter for å tilordne de historiske observasjonene ved beregning av det veide glidende gjennomsnittet. Konstruksjoner en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell Denne konstruktøren er ment å bare brukes av underklasser, derfor er den beskyttet. Enhver underklasse som bruker denne konstruktøren må Bruk deretter den beskyttede setWeights-metoden for å initialisere vektene som skal brukes av denne modellen. Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell ved hjelp av den oppgitte uavhengige variabelen. Parametre uavhengigVariabel - navnet på den uavhengige variabelen som skal brukes i denne modellen. Angir vektene som brukes av denne vektede glidende gjennomsnittlige prognosemodellen til de gitt vektene Denne metoden er ment å bare brukes av underklasser, derfor er den beskyttet, og kun i forbindelse med den beskyttede enargumentkonstruktøren. En ny underklasse ved hjelp av enargumentkonstruktøren må etterfølgende ringe setWeights før man påkaller metoden for å initialisere modellen. Noter på vekter. Generelt sett skal vekter som sendes til denne metoden, legge til opptil 1 0. Men som en bekvemmelighet, hvis summen av vektene ikke legger opp til 1 0, vil denne gjennomføringen skalaer alle vekter proporsjonalt slik at de gir summen til 1 0. Parametervekter - en rekke vekter som tilordnes de historiske observasjonene når calculati ng det veide glidende gjennomsnittet. Tilbakestiller prognosen for den avhengige variabelen for den oppgitte verdien av den uavhengige tidsvariabelen. Subklasser må implementere denne metoden på en slik måte i samsvar med prognosemodellen de implementerer. Underklasser kan benytte seg av getForecastValue og getObservedValue-metodene til hente tidligere prognoser og observasjoner henholdsvis. Spesifisert av prognose i klassen AbstractTimeBasedModel Parameters timeValue - verdien av tidsvariabelen som en prognoseverdi kreves Returnerer prognosen for den avhengige variabelen for gitt tid. Kaster ulovligArgumentException - hvis det ikke er tilstrekkelig historisk data - observasjoner sendt til init - for å generere en prognose for den angitte tidsverdien. Returnerer antall prediktorer som brukes av den underliggende modellen. Returnerer antall prediktorer som brukes av den underliggende modellen. Returnerer det nåværende antall perioder som brukes i denne modellen. Specified av getNumberOfPeriods i klassen AbstractTimeBasedModel R eturns det nåværende antall perioder som brukes i denne modellen. Returerer et eller to ordnavn på denne typen prognosemodell. Hold denne korte. En lengre beskrivelse bør implementeres i toString-metoden. Dette bør overstyres for å gi en tekstbeskrivelse av gjeldende prognosemodell inkludert, hvor det er mulig, noen avledede parametere used. Specified av toString i grensesnitt ForecastingModel Overrides toString i klassen AbstractTimeBasedModel Returnerer en strengrepresentasjon av den nåværende prognosemodellen og dens parametere. OANDA bruker informasjonskapsler for å gjøre våre nettsteder enkle å bruke og tilpasset til Våre besøkende Cookies kan ikke brukes til å identifisere deg personlig. Ved å besøke vår nettside samtykker du i OANDAs bruk av informasjonskapsler i samsvar med vår personvernpolicy. For å blokkere, slette eller administrere informasjonskapsler, vennligst besøk. Begrensende informasjonskapsler forhindrer at du drar nytte av noen av funksjonalitetene til vårt nettsted. Last ned våre Mobile Apps. Open en konto. ltiframe bredde 1 høyde 1 frameborder 0 stil di splay ingen mcestyle display ingen gt lt iframe gt. Lesson 1 Moving Averages. Advantages av å bruke Moving Averages. Moving gjennomsnitt utjevne markedsrente svingninger som ofte oppstår med hver rapporteringsperiode i et pris diagram. Hyppigere rate oppdateringer - det vil si, Jo oftere viser prisdiagrammet en oppdatert hastighet - jo større er potensialet for markedsstøy. For handelsfolk som arbeider i et rasktflyttende marked som strekker seg eller pisker opp og ned, er potensialet for falske signaler en konstant concernparison på 20-Periode Flytte gjennomsnittet til realtidsmarkedspriser. Jo større grad av prisvolatilitet, jo større er sjansen for at et falsk signal genereres. Et falskt signal oppstår når det ser ut til at den nåværende trenden er i ferd med å reversere, men den neste rapporteringsperioden viser at Det som i utgangspunktet syntes å være en reversering, var faktisk en markedssvingning. Hvor Antall Rapporteringsperioder påvirker Moving Average. Antall rapporteringsperioder som er inkludert i den bevegelige gjennomsnittlige ca Lculation påvirker glidende gjennomsnittlinje som vist i prisdiagram. Færre datapunkter, dvs. rapporteringsperioder som er inkludert i gjennomsnittet, jo nærmere glidende gjennomsnitt forblir til spotrenten, og dermed reduserer verdien og gir litt mer innsikt i den generelle trenden enn prisdiagrammet selv. På den annen side utgjør et glidende gjennomsnitt som inneholder for mange poeng ut prissvingninger i en slik grad at du ikke kan oppdage en merkbar rente trend. Enhver situasjon kan gjøre det vanskelig å gjenkjenne reverseringspunkter i tilstrekkelig tid for å dra nytte av en trend trend reversering. Kalkulatorpris diagrammet viser tre forskjellige glidende gjennomsnitt linjer. Reporteringsperiode - En generell referanse som brukes til å beskrive frekvensen ved hvilken valutakursdata er oppdatert. Også referert til som granularitet. Dette kan variere fra en måned, en dag, en time - selv så ofte som noen få sekunder Tommelfingerregelen er at jo kortere tiden du holder handler åpne, jo oftere skal du ld henter kursutvekslingsdata.1996 - 2017 OANDA Corporation Alle rettigheter forbeholdes OANDA, fxTrade og OANDA s fx familie av varemerker eies av OANDA Corporation. Alle andre varemerker som vises på denne nettsiden tilhører deres respektive eiere. Behandlet handel i valutakontrakter eller andre bytteprodukter på margin har høy risiko og kan ikke være egnet for alle. Vi anbefaler deg å nøye vurdere om handel passer for deg i lys av dine personlige forhold. Du kan miste mer enn du investerer. Informasjon på denne nettsiden er generell i naturen Vi anbefaler at du søker uavhengig finansiell rådgivning og sørger for at du fullt ut forstår de risikoene som er involvert før handel. Handel via en online plattform medfører ytterligere risiko. Se vår juridiske seksjon her. Fondsspørsmål er kun tilgjengelig for kunder i OANDA Europe Ltd som bor i Storbritannia eller Irland CFDs, MT4 sikringsegenskaper og innflytelsesgrader overstiger 50 1 er ikke tilgjengelig for innbyggere i USA. Informasjonen på dette nettstedet er ikke rettet mot innbyggere i land hvor distribusjonen, eller bruk av noen, ville være i strid med lokal lovgivning eller regulering. OANDA Corporation er en registrert Fremtidskommisjon for handels - og detaljhandel utenlandsk Exchange Dealer med Commodity Futures Trading Commission og er medlem av National Futures Association nr 0325821 Vennligst referer til NFA s FOREX INVESTOR ALERT når det er relevant. OANDA Canada Corporation ULC-kontoer er tilgjengelig for alle med en kanadisk bankkonto OANDA Canada Corporation ULC er regulert av Investeringsindustrien Regulatory Organization of Canada IIROC, som inkluderer IIROC s online rådgiver sjekk database IIROC AdvisorReport, og kundekontoer er beskyttet av det kanadiske Investor Protection Fund innenfor angitte grenser En brosjyre som beskriver naturen og begrensninger av dekning er tilgjengelig på forespørsel eller at. OANDA Europe Limited er et selskap registrert i England nummer 7110087, og har sitt hovedkontor på Floor 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. Det er autorisert og regulert av Financial Conduct Authority nr. 542574.OANDA Asia Pacific Pte Ltd Co Reg No 200704926K har en Capital Markets Services License utstedt av Den monetære myndighet i Singapore og er også lisensiert av International Enterprise Singapore. OANDA Australia Pty Ltd er regulert av Australian Securities and Investments Commission ASIC ABN 26 152 088 349, AFSL nr. 412981 og er utsteder av produktene og / eller tjenestene på denne nettsiden Det er viktig for deg å vurdere den nåværende Financial Service Guide FSG Produktopplysningserklæring PDS Kontovilkår og andre relevante OANDA-dokumenter før du tar noen økonomiske investeringsbeslutninger. Disse dokumentene finner du her. OANDA Japan Co Ltd Første Type I Finansielle Instrumenter Forretningsdirektør i Kanto Lokale Finansielle Bureau Kin-sho No 2137 Institute Financial Futures Association abonnent nummer 1571. Handelsfaks og / eller CFDs på margin er høy risiko og ikke egnet for alle Tap kan overstige investment. The 7 fallgruver av bevegelige gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittsprisen på et sikkerhetsnivå over en bestemt tidsperiode Analytikere bruker ofte bevegelige gjennomsnitt som en analytisk verktøy for å gjøre det lettere å følge markedstrender, ettersom verdipapirene beveger seg opp og ned. Gjennomgående gjennomsnitt kan etablere trender og måle momentum, derfor kan de brukes til å indikere når en investor skal kjøpe eller selge en bestemt sikkerhet. Investorer kan også bruke flytende gjennomsnitt å identifisere støtte - eller motstandspunkter for å måle når prisene sannsynligvis vil endre retning. Ved å studere historiske handelsområder opprettes støtte - og motstandspunkter hvor sikkerhetsprisen reverserer sin oppadgående eller nedadgående trend. Tidligere brukes disse punktene. å lage, kjøpe eller selge beslutninger. Dessverre er glidende gjennomsnitt ikke perfekte verktøy for å etablere trender, og de presenterer mange subtile, men signifikante , risikoer for investorer Dessuten er glidende gjennomsnitt ikke gjeldende for alle typer bedrifter og næringer. Noen av de viktigste ulempene med bevegelige gjennomsnitt inkluderer.1 Flytte gjennomsnitt trekker trender fra tidligere informasjon De tar ikke hensyn til endringer som kan påvirke en sikkerhet s fremtidig ytelse, som nye konkurrenter, høyere eller lavere etterspørsel etter produkter i bransjen og endringer i selskapets ledelsesstruktur.2 Ideelt sett vil et bevegelige gjennomsnitt vise en jevn forandring i prisen på en sikkerhet over tid gjennomsnitt gjør ikke arbeid for alle bedrifter, spesielt for de i svært flyktige næringer eller de som er sterkt påvirket av dagens hendelser. Dette gjelder spesielt for oljeindustrien og spekulative næringer generelt.3 Flytte gjennomsnitt kan spres over tid periode Dette kan imidlertid være problematisk fordi den generelle trenden kan endre seg betydelig avhengig av tidsperioden som brukes. Kortere tidsrammer har mer volatilitet, hv reas lengre tidsrammer har mindre volatilitet, men ikke ta hensyn til nye endringer i markedet. Investorer må være forsiktig med hvilken tidsramme de velger, for å sikre at trenden er klar og relevant. 4 En pågående debatt er om ikke mer vekt bør plasseres på de siste dagene i tidsperioden Mange føler at nyere data bedre reflekterer retningen sikkerheten beveger seg, mens andre føler at det gir noen dager mer vekt enn andre, forstyrrer feilen trenden Investorer som bruker forskjellige metoder for å beregne gjennomsnitt kan trekke helt forskjellige trender Lær mer i Simple vs Exponential Moving Averages.5 Mange investorer hevder at teknisk analyse er en meningsløs måte å forutsi markedsadferd. De sier at markedet ikke har noe minne og fortiden er ikke en indikator for fremtiden. Dessuten er det betydelig forskning for å gjøre dette igjen For eksempel har Roy Nersesian gjennomført en studie med fem forskjellige strategier ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt. Suksessraten for hver strategi var i mellom 37 og 66 Denne undersøkelsen antyder at glidende gjennomsnitt bare gir resultater omtrent halvparten av tiden, noe som kan gjøre at de bruker et risikabelt proposisjon for effektivt timing av aksjemarkedet.6 Verdipapirer viser ofte et konjunktursamfunn Dette er også tilfelle for verktøy selskaper som har jevn etterspørsel etter produkt fra år til år, men opplever sterke sesongmessige endringer. Selv om glidende gjennomsnitt kan bidra til å utjevne disse trendene, kan de også skjule det faktum at sikkerheten trender i et oscillerende mønster. For å lære mer, se Hold øye med Momentum.7 Formålet med enhver trend er å forutsi hvor sikkerhetsprisen vil være i fremtiden Hvis en sikkerhet ikke trender i begge retninger, gir den ikke mulighet til å tjene på enten å kjøpe eller selge Den eneste måten en investor kan være i stand til å profittere på, er å implementere en sofistikert, opsjonsbasert strategi som er avhengig av den gjenværende prisen. Bunnlinjen Moving gjennomsnitt er ansett som en verdifullt analytisk verktøy av mange, men for ethvert verktøy for å være effektivt må du først forstå funksjonen, når du skal bruke den og når du ikke skal bruke den. De farene som diskuteres her, indikerer at glidende gjennomsnitt ikke har vært et effektivt verktøy, for eksempel når det brukes med flyktige verdipapirer, og hvordan de kan overse visse viktige statistiske opplysninger, for eksempel sykliske mønstre. Det er også tvilsomt hvor effektive glidende gjennomsnitt er for nøyaktig å indikere prisutviklingen. Med ulempene kan glidende gjennomsnitt være et verktøy som er best brukt sammen med andre I slutten, personlig erfaring vil være den ultimate indikatoren på hvor effektive de virkelig er for porteføljen din. Se mer for å gjøre Adaptive Moving Averages. Lead To Better Results. Det maksimale beløpet av penger USA kan låne. Gjeldstaket ble opprettet under Second Liberty Bond Act. Renten som en depotinstitusjon gir midler til, som opprettholdes ved Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 A statistisk måling av spredningen av avkastning for en gitt sikkerhet eller markedsindeks. Volatilitet kan enten måles. En handling vedtok den amerikanske kongressen i 1933 som bankloven, som forbyde kommersielle banker å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til hvilken som helst jobb utenfor av gårder, private husholdninger og nonprofit sektor. Det amerikanske presidiet for arbeid. Den valuta forkortelse eller valutasymbol for den indiske rupee INR, valutaen til India Rupee består av 1.