Benefícios De Ponderação De Média Móvel De Previsão

Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução que vale a pena para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a 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 Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você comece algo na área dos 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambos estas estimativas são, na verdade, a média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor 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 quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, 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 previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe 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 nós 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. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los 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. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são usados ​​para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da 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 deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você quer posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar do seguinte. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Um 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 muda ao longo do tempo. Uma vez que o valor de previsão para um dado período é uma média ponderada dos períodos anteriores, então a previsão sempre ficará atrás de aumentos ou diminuições nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média ponderada da média móvel 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 em relação a outros modelos de previsão, na medida em que elimina picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, como o modelo de média móvel, ele também tem várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tudo isso útil como uma ferramenta de previsão de médio e longo alcance. Ele só pode ser usado de forma confiável para prever alguns períodos no futuro. Desde: 0.4 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel (double weights) Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Forecast (double timeValue) Retorna o valor de previsão da variável dependente 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 este modelo de previsão de média móvel ponderada para os pesos dados. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, 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 usadas para calcular a média móvel ponderada. Adicionalmente, o período mais recente será dado o peso definido pelo primeiro elemento da matriz, isto é pesos @. O tamanho da matriz de pesos também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. 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 período para o qual os dados estão disponíveis. Mesmo a previsão perto do fim desta escala é provável ser não confiável. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para esse construtor devem somar 1,0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não totalizar 1,0, esta implementação escalas todos os pesos proporcionalmente para que eles somam a 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, usando a variável nomeada como a variável independente e os pesos especificados. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada. Este construtor destina-se a ser utilizado apenas por subclasses (daí está protegido). Qualquer subclasse usando este construtor deve posteriormente invocar o método (protected) setWeights para inicializar os pesos a serem usados ​​por este modelo. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão da média móvel ponderada usando a variável independente dada. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. SetWeights Define os pesos usados ​​por este modelo de previsão de média móvel ponderada para os pesos dados. Este método destina-se a ser utilizado apenas por subclasses (portanto, ele é protegido), e somente em conjunto com o (protegido) construtor de um argumento. Qualquer subclasse usando o construtor de um argumento deve subsequentemente chamar setWeights antes de invocar o método AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) para inicializar o modelo. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para este método devem somar 1,0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não totalizar 1,0, esta implementação escalas todos os pesos proporcionalmente para que eles somam a 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor fornecido da variável de tempo independente. As subclasses devem implementar este método de forma consistente com o modelo de previsão que implementam. As subclasses podem fazer uso dos métodos getForecastValue e getObservedValue para obter previsões e observações anteriores respectivamente. Especificado por: forecast em 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 determinado. Throws: IllegalArgumentException - se houver dados históricos insuficientes - observações passadas para o init - para gerar uma previsão para o dado valor de tempo. GetNumberOfPredictors Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. Retorna: o número de preditores utilizados pelo modelo subjacente. GetNumberOfPeriods Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. Especificado por: getNumberOfPeriods na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: o número atual de períodos usados ​​neste modelo. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras desse tipo de modelo de previsão. Mantenha este short. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado utilizado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Substitui: toString na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: uma representação de seqüência do modelo de previsão atual e seus parâmetros. OANDA usa cookies para tornar nossos sites fáceis de usar e personalizados para nossos visitantes. Os cookies não podem ser usados ​​para identificá-lo pessoalmente. Ao visitar o nosso site você concorda com OANDA8217s uso de cookies, de acordo com nossa Política de Privacidade. Para bloquear, excluir ou gerenciar cookies, por favor visite aboutcookies. org. Restringir cookies impedirá que você se beneficie de algumas das funcionalidades do nosso site. Baixe o nosso Mobile Apps abrir uma conta ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: nenhum mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lição 1: médias móveis vantagens da utilização de médias móveis Médias móveis suavizar as flutuações das taxas de mercado que muitas vezes ocorrem com cada relato Período em uma tabela de preços. Quanto mais frequentes forem as atualizações de taxas - ou seja, quanto mais freqüentemente o gráfico de preços exibir uma taxa atualizada - maior será o potencial de ruído do mercado. Para os comerciantes que lidam com um mercado em rápido movimento que está variando ou whipsawing para cima e para baixo, o potencial de sinais falsos é uma preocupação constante. Comparação da média móvel de 20 períodos com as taxas de mercado em tempo real Quanto maior o grau de volatilidade dos preços, maior a chance de gerar um sinal falso. Um sinal falso ocorre quando parece que a tendência atual está a ponto de 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 relatório incluídos no cálculo da média móvel afeta a linha de média móvel como exibido em um gráfico de preços. Quanto menos os pontos de dados (isto é, os períodos de relatório) incluídos na média, mais próxima a média móvel se mantém na taxa spot, reduzindo assim o seu valor e oferecendo pouca visão da tendência geral do que a tabela de preços em si. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos iguala as flutuações de preços de tal forma que você não pode detectar uma tendência de taxa discernível. Qualquer situação pode dificultar o reconhecimento de pontos de reversão em tempo suficiente para tirar proveito de uma inversão de tendência de taxa. Tabela de preços de castiçal mostrando três linhas de médias móveis diferentes Período de relato - referência genérica utilizada para descrever a frequência com que os dados da taxa de câmbio são atualizados. Também referida como granularidade. Isso pode variar de um mês, um dia, uma hora - mesmo com a freqüência de alguns segundos. A regra de ouro é que quanto mais curto o tempo que você mantenha os comércios abertos, mais freqüentemente você deve recuperar os dados de troca de taxa. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. OANDA, fxTrade e OANDAs fx família de marcas são propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. 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