Monday 20 November 2017

Limitazioni Of Mobile Media Previsione


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Operazioni di amministrazione comuni. e A proposito di messaggi di errore personalizzati. 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 successivi periodi di tempo. 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. The 7 insidie ​​di medie mobili Una media mobile è il prezzo medio di un titolo per un periodo di tempo specificato . Gli analisti utilizzano spesso le medie mobili come strumento analitico per rendere più facile seguire le tendenze del mercato, i titoli si muovono su e giù. Le medie mobili in grado di stabilire le tendenze e misurare slancio. di conseguenza, possono essere utilizzati per indicare quando un investitore dovrebbe comprare o vendere un titolo specifico. Gli investitori possono anche utilizzare le medie per identificare supporto o resistenza punti al fine di valutare lo spostamento quando i prezzi sono suscettibili di cambiare direzione. Studiando trading range storici, di supporto e resistenza punti sono stabiliti in cui il prezzo di un titolo ha invertito la sua tendenza al rialzo o al ribasso, in passato. Questi punti vengono poi utilizzati per fare, acquistare o vendere le decisioni. Purtroppo, medie mobili non sono strumenti perfetti per stabilire le tendenze e presentano molti sottili, ma significativi, i rischi per gli investitori. Inoltre, le medie mobili non si applicano a tutti i tipi di aziende e industrie. Alcuni degli svantaggi principali di medie mobili comprendono: 1. Le medie mobili disegnano tendenze ai dati passato. Essi non tenere conto dei cambiamenti che possono influenzare una performance securitys futuro, come i nuovi concorrenti, maggiore o minore domanda di prodotti del settore e cambiamenti nella struttura manageriale della società. 2. Idealmente, una media mobile mostrerà un cambiamento consistente nel prezzo di un titolo, nel corso del tempo. Purtroppo, medie mobili non funzionano per tutte le aziende, in particolare per quelli in settori molto volatili o quelli che sono fortemente influenzato dagli eventi in corso. Questo è particolarmente vero per l'industria petrolifera e le industrie altamente speculativi, in generale. 3. Le medie mobili possono essere distribuiti su qualsiasi periodo di tempo. Tuttavia, questo può essere problematico in quanto la tendenza generale può variare notevolmente a seconda del periodo di tempo utilizzato. Brevi tempi hanno più la volatilità, mentre tempi più lunghi hanno una minore volatilità, ma non lo conto per i nuovi cambiamenti del mercato. Gli investitori devono stare attenti che lasso di tempo che scelgono, per assicurarsi che la tendenza è chiara e pertinente. 4. Un dibattito in corso è se non maggiormente l'accento dovrebbe essere posto sulle più recenti giorni nel periodo di tempo. Molti ritengono che i dati recenti riflette meglio la direzione della sicurezza è in movimento, mentre altri ritengono che dare qualche giorno in più peso rispetto ad altri, polarizza in modo non corretto la tendenza. Gli investitori che utilizzano metodi diversi per le medie calcolo possono trarre tendenze completamente diversi. (Per saperne di più nel semplice rispetto a medie mobili esponenziali.) 5. Molti investitori ritengono che l'analisi tecnica è un modo privo di significato per prevedere il comportamento di mercato. Dicono che il mercato non ha memoria e il passato non è un indicatore del futuro. Inoltre, non vi è sostanziale la ricerca di sostegno di questo. Ad esempio, Roy Nersesian ha condotto uno studio con cinque diverse strategie che utilizzano le medie mobili. Il tasso di successo di ogni strategia varia tra il 37 e il 66. Questa ricerca suggerisce che le medie mobili producono solo risultati circa la metà del tempo, che potrebbe rendere il loro utilizzo una proposta rischiosa per la temporizzazione in modo efficace il mercato azionario. 6. I titoli mostrano spesso un andamento ciclico di comportamento. Questo vale anche per le aziende di servizi pubblici, che hanno costante domanda per il loro prodotto di anno in anno, ma l'esperienza forti cambiamenti stagionali. Anche se le medie mobili può aiutare a smussare queste tendenze, possono anche nascondere il fatto che la sicurezza è in trend in un modello oscillatorio. (Per ulteriori informazioni, vedere tenere d'occhio il Momentum.) 7. Lo scopo di qualsiasi tendenza è quella di prevedere dove il prezzo di un titolo sarà in futuro. Se un titolo non è in trend in entrambe le direzioni, si pretende di fornire l'opportunità di trarre profitto da l'acquisto e la vendita allo scoperto. L'unico modo in cui un investitore può essere in grado di profitto sarebbe quello di implementare una sofisticata strategia, le opzioni-based che si basa sul prezzo residuo costante. La linea di fondo medie mobili sono stati ritenuti uno strumento analitico prezioso da molti, ma per qualsiasi strumento sia efficace è necessario prima capire la sua funzione, quando usarlo e quando non usarlo. I pericoli discussi nel presente documento indicano quando le medie mobili non può essere stato uno strumento efficace, come ad esempio quando viene utilizzato con i titoli volatili, e in che modo essi possono ignorare certe informazioni statistiche importanti, come ad esempio modelli ciclici. E 'anche discutibile quanto efficace medie mobili sono per indicare con precisione l'andamento dei prezzi. Date le inconvenienti, medie mobili possono essere uno strumento migliore utilizzato in combinazione con altri. Alla fine, l'esperienza personale sarà l'ultimo indicatore di quanto sia efficace sono veramente per il vostro portafoglio. (Per ulteriori informazioni, vedere Do Adaptive medie mobili portare a risultati migliori) L'articolo 50 è una clausola nel trattato UE che delinea i passi di un paese membro deve adottare per lasciare l'Unione europea. Gran Bretagna. Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di sicurezza o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La norma richiede fare quello. Il approccio più semplice sarebbe quella di prendere la media di gennaio a marzo e l'uso che per stimare le vendite April8217s: (129 134 122) 3 128,333 Quindi, in base alle vendite di gennaio a marzo, si prevedono che le vendite nel mese di aprile saranno 128.333. Una volta April8217s vendite effettive sono disponibili in, si dovrebbe quindi calcolare il tempo per maggio, questa volta usando febbraio ad aprile. Si deve essere coerente con il numero di periodi che si utilizzano per spostare la previsione media. Il numero di periodi di utilizzare nel vostro movimento previsioni medie sono arbitrari si possono utilizzare solo due periodi, o cinque o sei periodi di quello che desiderate per generare le previsioni. L'approccio di cui sopra è una media mobile semplice. A volte, le vendite months8217 più recenti possono essere influenzatori forti delle vendite month8217s prossimi, così si vuole dare i mesi più vicine più peso nel vostro modello di previsione. Si tratta di una media mobile ponderata. E proprio come il numero di periodi, i pesi assegnati sono puramente arbitraria. Let8217s dicono che si voleva dare le vendite March8217s 50 peso, February8217s 30 di peso, e January8217s 20. Allora la vostra previsione per aprile saranno 127.000 (122.50) (134,30) (129,20) 127. Limitazioni di Moving Metodi media Le medie mobili sono considerati una tecnica 8220smoothing8221 previsione. Perché you8217re prendendo una media nel corso del tempo, si sta ammorbidendo (o appianare) gli effetti di eventi irregolari all'interno dei dati. Di conseguenza, gli effetti della stagionalità, cicli economici, e altri eventi casuali possono aumentare drammaticamente errore di previsione. Date un'occhiata a un pieno year8217s vale la pena di dati e confronta i media mobile a 3 epoca e un 5-periodo di media mobile: Si noti che in questo caso che io non ho creato le previsioni, ma piuttosto centrato le medie mobili. La prima media mobile a 3 mesi è per febbraio, e it8217s la media di gennaio, febbraio e marzo. Ho anche fatto simile per la media di 5 mesi. Ora date un'occhiata alla seguente tabella: Che cosa si vede non è il mobile a tre mesi della serie media molto più agevole rispetto alla serie di vendita effettivo E per quanto riguarda il movimento di cinque mesi It8217s media anche più uniformi. Quindi, i più periodi che si utilizzano nella vostra media mobile, il più agevole la vostra serie tempo. Quindi, per la previsione, una media mobile semplice non può essere il metodo più accurato. Spostamento metodi medio Sei rivelarsi molto prezioso quando you8217re si cerca di estrarre i componenti stagionali, irregolari, e cicliche di una serie storica per ulteriori metodi di previsione avanzate, come la regressione e ARIMA, e l'utilizzo di medie mobili in decomposizione di una serie tempo sarà affrontato più avanti nella serie. Determinare la precisione di un modello a media mobile In generale, si vuole un metodo di previsione che ha il minimo errore tra i risultati effettivi e previsti. Una delle misure più comuni di accuratezza delle previsioni è la deviazione assoluta media (MAD). In questo approccio, per ogni periodo della serie tempo per il quale è stata generata una previsione, si prende il valore assoluto della differenza tra quella period8217s valori effettivi e previsti (la deviazione). Poi si calcola la media quelle deviazioni assolute e si ottiene una misura di MAD. MAD può essere utile per decidere il numero di periodi che si media, Andor la quantità di peso si posiziona su ogni periodo. In genere, si sceglie quello che provoca la MAD più basso. Here8217s un esempio di come MAD è calcolato: MAD è semplicemente la media di 8, 1 e 3. medie mobili: Recap Quando si utilizzano le medie mobili per la previsione, ricordate: Le medie mobili possono essere semplici o ponderati Il numero di periodi che si utilizza per la vostra media e qualsiasi pesi assegnati a ciascuna sono strettamente arbitraria medie mobili appianare i modelli irregolari nei dati di serie temporali più grande è il numero di periodi utilizzati per ogni punto di dati, maggiore è l'effetto levigante a causa di lisciatura, previsione prossimi vendite month8217s sulla base del la maggior parte delle recenti vendite pochi month8217s possono provocare grandi deviazioni a causa della stagionalità, ciclico, e modelli irregolari nei dati e la capacità di livellamento di un metodo di media mobile può essere utile in decomposizione di una serie di tempo per ulteriori metodi di previsione avanzati. La prossima settimana: livellamento esponenziale Nei prossimi week8217s meteo Venerdì. si discuterà metodi di livellamento esponenziale, e vedrete che possano essere di gran lunga superiore a spostare i metodi di previsione media. Ancora don8217t sapere perché i nostri post del tempo venerdì appaiono il Giovedi Trova fuori a: tinyurl26cm6ma Ti piace questa: Messaggio di navigazione Lascia un commento Cancella risposta ho avuto 2 domande: 1) È possibile utilizzare l'approccio MA centrato per prevedere o anche solo per la rimozione di stagionalità 2) Quando si utilizza il semplice t (t-1t-2t-k) k mA per prevedere un prossimo futuro, è possibile fare previsioni più di 1 periodo a venire Credo che allora il tempo sarebbe stato uno dei punti di alimentazione nel successivo. Grazie. Amore informazioni e le vostre explanantions I8217m contento che ti piace il blog I8217m sicuro molti analisti hanno usato l'approccio MA centrato per la previsione, ma io personalmente non lo farei, dal momento che i risultati approccio in una perdita di osservazioni ad entrambe le estremità. Questo in realtà poi si riallaccia la seconda domanda. Generalmente, semplice MA viene utilizzato per prevedere un solo periodo avanti, ma molti analisti 8211 e troppo volte 8211 I utilizzerà il uniperiodale avanti previsione come uno degli ingressi al secondo periodi in avanti. It8217s importante ricordare che il più avanti nel futuro si tenta di prevedere, maggiore è il rischio di errori di previsione. Questo è il motivo per cui non consiglio MA centrato di previsione 8211 la perdita di osservazioni alla fine significa dover fare affidamento sulle previsioni per le osservazioni persi, così come il periodo di (s) in avanti, per cui vi è maggiore probabilità di errore di previsione. Lettori: you8217re invitati a pesare su questo. Hai qualche idea o suggerimento su questa Brian, grazie per il vostro commento ei vostri complimenti per il blog bella iniziativa e bella spiegazione. It8217s davvero utile. Ho previsione personalizzati circuiti stampati per un cliente che non riconoscono alcuna previsione. Ho usato la media mobile, tuttavia non è molto preciso come l'industria può andare su e giù. Vediamo verso metà estate fino alla fine dell'anno che pcb8217s spedizione è in su. Poi vediamo all'inizio dell'anno rallenta fino in fondo. Come posso essere più preciso con il mio dati Katrina, da quello che mi hai detto, sembra le vendite di circuiti stampati hanno una componente stagionale. Io rivolgo stagionalità in alcuni degli altri posti del tempo venerdì. Un altro approccio è possibile utilizzare, che è abbastanza facile, è l'algoritmo di Holt-Winters, che tiene conto della stagionalità. È possibile trovare una buona spiegazione di qui. Assicurati di determinare se i modelli stagionali sono moltiplicativo o additivo, perché l'algoritmo è leggermente diverso per ciascuno. Se si traccia i dati mensili di qualche anno e vedere che le variazioni stagionali agli stessi orari di anni sembrano essere anno costante nel corso dell'anno, poi la stagionalità è additivo se le variazioni stagionali nel tempo sembrano essere in aumento, allora la stagionalità è moltiplicativo. La maggior parte delle serie temporali di stagione sarà moltiplicativo. In caso di dubbio, assumere moltiplicativo. Buona fortuna Hi there, tra quelli metodo:. Previsione Nave. Aggiornamento della media. Media mobile di lunghezza k. In entrambi i casi ponderata media mobile di k lunghezza o esponenziale Quale uno di quei modelli aggiornamento Sei mi consiglia di utilizzare per prevedere i dati per me, sto pensando di media mobile. Ma io don8217t so come mettere in chiaro e strutturato In realtà dipende la quantità e la qualità dei dati che avete e il vostro orizzonte di previsione (a lungo termine, a medio termine, oa breve termine)

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