Wat Is Geweeg Bewegende Gemiddelde Model

net. sourceforge. openforecast. models Klas WeightedMovingAverageModel n geweegde bewegende gemiddelde voorspelling model is gebaseer op 'n kunsmatig gebou tydreekse waarin die waarde vir 'n gegewe tydperk word vervang deur die geweegde gemiddelde van die waarde en die waardes vir 'n paar aantal voorafgaande tyd tydperke. Soos jy dalk geraai het van die beskrywing, hierdie model is die beste geskik is om tydreeksdata maw data wat verander met verloop van tyd. Sedert die voorspelling waarde vir enige gegewe tydperk is 'n geweegde gemiddelde van die vorige tydperke, dan sal die voorspelling altyd blyk te wees agter óf styging of daling in die waargeneem (afhanklike) waardes. Byvoorbeeld, as 'n data-reeks het 'n merkbare opwaartse neiging dan 'n geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting sal oor die algemeen bied 'n onderskatting van die waardes van die afhanklike veranderlike. Die geweegde bewegende gemiddelde model, soos die bewegende gemiddelde model, het 'n voorsprong bo ander voorspellingsmodelle in dat dit glad pieke en trôe (of dale) in 'n stel waarnemings. Maar soos die bewegende gemiddelde model, het dit ook 'n paar nadele. In die besonder het hierdie model nie produseer 'n werklike vergelyking. Daarom is dit nie alles wat nuttig as 'n medium-lang voorspelling instrument reeks. Dit kan slegs betroubaar gebruik word om 'n paar periodes in die toekoms te voorspel. Sedert: 0.4 outeur: Steven R. Gould Fields geërf het uit die klas net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Stel 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model. WeightedMovingAverageModel (dubbel gewigte) Stel 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die gespesifiseerde gewigte. voorspelling (dubbel TIMEVALUE) gee terug Die voorspelling waarde van die afhanklike veranderlike vir die gegewe waarde van die onafhanklike veranderlike tyd. getForecastType () gee terug 'n een of twee woorde naam van hierdie tipe voorspelling model. getNumberOfPeriods () gee terug Die huidige aantal periodes wat in hierdie model. getNumberOfPredictors () gee terug Die nommer van voorspellers gebruik word deur die onderliggende model. setWeights (dubbel gewigte) Stel die gewigte wat gebruik word deur die geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model om die gegewe gewigte. toString () Dit moet geneutraliseer om voorsiening te maak 'n tekstuele beskrywing van die huidige voorspelling model insluitende, waar moontlik, enige afgeleide parameters gebruik. Metodes geërf het uit die klas net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel bou 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die gespesifiseerde gewigte. Vir 'n geldige model gebou moet word, moet jy init noem en slaag in 'n datastel met 'n reeks van data punte met die tyd veranderlike geïnisialiseer om die onafhanklike veranderlike identifiseer. Die grootte van die gewigte skikking word gebruik om die aantal waarnemings te bepaal wat gebruik gaan word om die geweegde bewegende gemiddelde te bereken. Daarbenewens sal die mees onlangse tydperk gegee word om die gewig bepaal deur die eerste element van die skikking maw weights0. Die grootte van die gewigte array word ook gebruik om die bedrag van toekomstige tydperke wat effektief kan voorspel bepaal. Met 'n 50 dag geweeg bewegende gemiddelde, dan kan ons nie redelik - met 'n mate van akkuraatheid - voorspel meer as 50 dae buite die laaste tydperk waarvoor inligting beskikbaar is. Selfs voorspel naby die einde van hierdie reeks is waarskynlik onbetroubaar wees. Let op gewigte In die algemeen, moet die gewigte geslaag om hierdie konstruktor voeg tot 1.0. Maar as 'n gerief, as die som van die gewigte nie optel tot 1,0, hierdie implementering skale al gewigte proporsioneel sodat hulle op te som tot 1.0. Parameters: gewigte - 'n verskeidenheid van gewigte toe te ken aan die historiese Waarnemings by die berekening van die geweegde bewegende gemiddelde. WeightedMovingAverageModel bou 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model, met behulp van die naam van veranderlike as die onafhanklike veranderlike en die gespesifiseerde gewigte. Parameters: independentVariable - die naam van die onafhanklike veranderlike te gebruik in hierdie model. gewigte - 'n verskeidenheid van gewigte toe te ken aan die historiese Waarnemings by die berekening van die geweegde bewegende gemiddelde. WeightedMovingAverageModel bou 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model. Dit konstruktor is bedoel om slegs gebruik word deur subklasse (dus is dit beskerm). Enige subklas gebruik van hierdie konstruktor moet daarna roep die (beskerm) setWeights metode om die gewigte inisialiseer om gebruik te word deur hierdie model. WeightedMovingAverageModel bou 'n nuwe geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model met behulp van die gegewe onafhanklike veranderlike. Parameters: independentVariable - die naam van die onafhanklike veranderlike te gebruik in hierdie model. setWeights Stel die gewigte wat gebruik word deur die geweegde bewegende gemiddelde vooruitskatting model om die gegewe gewigte. Hierdie metode is bedoel om slegs deur subklasse gebruik word (dus is dit beskerm), en slegs in samewerking met die (beskerm) een-argument constructor. Enige subklas met behulp van die een-argument konstruktor moet daarna setWeights bel voordat oproep van die metode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) om die model inisialiseer. Let op gewigte In die algemeen, moet die gewigte geslaag om hierdie metode te voeg tot 1.0. Maar as 'n gerief, as die som van die gewigte nie optel tot 1,0, hierdie implementering skale al gewigte proporsioneel sodat hulle op te som tot 1.0. Parameters: gewigte - 'n verskeidenheid van gewigte toe te ken aan die historiese Waarnemings by die berekening van die geweegde bewegende gemiddelde. voorspelling Returns die voorspelling waarde van die afhanklike veranderlike vir die gegewe waarde van die onafhanklike veranderlike tyd. Subklasse moet hierdie metode implementeer in so 'n wyse wat in ooreenstemming met die voorspelling model wat hulle implementeer. Subklasse kan gebruik maak van die getForecastValue en getObservedValue metodes maak om vroeëre voorspellings en waarnemings onderskeidelik verkry. Gespesifiseerde deur: voorspelling in die klas AbstractTimeBasedModel Parameters: TIMEVALUE - die waarde van die tyd veranderlike waarvoor 'n voorspelling waarde is vereis. Terugkeer: die voorspelling waarde van die afhanklike veranderlike vir die gegewe tyd. Gooi: IllegalArgumentException - indien daar onvoldoende historiese data - Waarnemings geslaag om init - 'n voorspelling vir die gegewe tyd waarde te genereer. getNumberOfPredictors Returns die getal voorspellers gebruik word deur die onderliggende model. Opbrengste: die getal voorspellers gebruik word deur die onderliggende model. getNumberOfPeriods Returns die huidige aantal periodes wat in hierdie model. Gespesifiseerde deur: getNumberOfPeriods in die klas AbstractTimeBasedModel Returns: die huidige aantal periodes wat in hierdie model. getForecastType Wys 'n een of twee woorde naam van hierdie tipe voorspelling model. Hou dit kort. 'N Langer beskrywing moet in die toString-metode toegepas word. toString Dit moet geneutraliseer om voorsiening te maak 'n tekstuele beskrywing van die huidige voorspelling model insluitende, waar moontlik, enige afgeleide parameters gebruik. Gespesifiseerde deur: toString in koppelvlak ForecastingModel Schrijft: toString in die klas AbstractTimeBasedModel Opbrengste: 'n string voorstelling van die huidige voorspelling model, en sy parameters. Weighted bewegende gemiddelde Model definisie in die geweegde bewegende gemiddelde model (voorspelling strategie 14), elke historiese waarde is geweegde met 'n faktor van die gewig groep in die eenveranderlike voorspelling profiel. Formule vir die Geweegde Moving Gemiddelde Die geweegde bewegende gemiddelde model kan jy onlangse historiese data swaarder gewig as ouer data by die bepaling van die gemiddelde. Jy doen dit as die meer onlangse data is meer verteenwoordigend van watter toekomstige aanvraag sal wees as ouer data. Daarom is die stelsel in staat is om vinniger te reageer op 'n verandering in die vlak. Gebruik Die akkuraatheid van hierdie model hang grootliks af van jou keuse van gewig faktore. As die tyd reeks patroon verander, moet jy ook pas die gewig faktore. Wanneer die skep van 'n gewig groep, betree jy die gewig faktore as persentasies. Die som van die gewig faktore hoef nie te wees 100. Geen ex-post voorspel word bereken met hierdie voorspelling strategy. Weighted Bewegende Gemiddeldes: Die Basics Oor die jare, het tegnici twee probleme met die eenvoudige bewegende gemiddelde gevind. Die eerste probleem lê in die tyd van die bewegende gemiddelde (MA). Die meeste tegniese ontleders glo dat die prys aksie. die opening of sluiting voorraad prys, is nie genoeg om op te hang vir goed voorspel koop of te verkoop seine van die MA crossover aksie. Om hierdie probleem op te los, het ontleders nou meer gewig toeken aan die mees onlangse prys data deur gebruik te maak van die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). (Meer inligting in die ondersoek van die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde.) 'N voorbeeld Byvoorbeeld, met behulp van 'n 10-dag MA, sou 'n ontleder die sluitingsprys van die 10de dag te neem en vermeerder hierdie getal deur 10, die negende dag van nege, die agtste van dag tot agt en so aan tot die eerste van die MA. Sodra die totale bepaal, sou die ontleder dan verdeel die aantal deur die byvoeging van die vermenigvuldigers. As jy die vermenigvuldigers van die 10-dag MA voorbeeld te voeg, die getal is 55. Hierdie aanwyser is bekend as die lineêr geweeg bewegende gemiddelde. (Vir verwante leesstof, check Eenvoudige bewegende gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Baie tegnici is ferm gelowiges in die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie aanwyser is verduidelik in so baie verskillende maniere waarop dit verwar studente en beleggers sowel. Miskien is die beste verduideliking kom van John J. Murphy tegniese ontleding van die finansiële markte, (uitgegee deur die New York Instituut van Finansies, 1999): Die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde adresse beide van die probleme wat verband hou met die eenvoudige bewegende gemiddelde. Eerstens, die eksponensieel stryk gemiddelde ken 'n groter gewig aan die meer onlangse data. Daarom is dit 'n geweegde bewegende gemiddelde. Maar terwyl dit ken mindere belang vir verlede prys data, beteken dit sluit in die berekening al die data in die lewe van die instrument. Daarbenewens het die gebruiker in staat is om die gewig te pas by mindere of meerdere gewig te gee aan die mees onlangse dae prys, wat by 'n persentasie van die vorige dae waarde. Die som van beide persentasie waardes voeg tot 100. Byvoorbeeld, die laaste dae die prys kan 'n gewig van 10 (0,10), wat by die vorige dae gewig van 90 (0,90) opgedra. Dit gee die laaste dag 10 van die totale gewig. Dit sou die ekwivalent van 'n 20-dag gemiddeld deur die laaste dae die prys 'n kleiner waarde van 5 (0,05) wees. Figuur 1: eksponensieel stryk bewegende gemiddelde Bogenoemde grafiek toon die Nasdaq saamgestelde indeks van die eerste week in Augustus 2000 tot 1 Junie 2001 As jy duidelik kan sien, die EMO, wat in hierdie geval is die gebruik van die sluitingsprys data oor 'n tydperk van nege dae, het definitiewe verkoop seine op die 8 September (gekenmerk deur 'n swart afpyltjie). Dit was die dag toe die indeks het onder die vlak 4000. Die tweede swart pyl toon 'n ander af been wat tegnici eintlik verwag het nie. Die Nasdaq kon genoeg volume en belangstelling van die kleinhandel beleggers na die 3000 merk breek nie genereer. Dit dan duif weer af na onder uit by 1619,58 op April 4. Die uptrend van 12 April is gekenmerk deur 'n pyl. Hier is die indeks gesluit 1,961.46, en tegnici begin institusionele fondsbestuurders begin om af te haal 'n paar winskopies soos Cisco, Microsoft en 'n paar van die energie-verwante kwessies te sien. (Lees ons verwante artikels: Moving Gemiddelde Koeverte: Verfyning 'n gewilde Trading Tool en bewegende gemiddelde Bounce.) QuotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. 'N bestelling geplaas met 'n makelaar om 'n sekere aantal aandele te koop of te verkoop teen 'n bepaalde prys of beter. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos. In die sakewêreld, 'n buffel is 'n maatskappy, gewoonlik 'n aanloop wat nie 'n gevestigde prestasie rekord. 'N Bedrag n huiseienaar moet betaal voordat versekering sal dek die skade wat veroorsaak word deur 'n hurricane. Weighted Gemiddeld Wat is Geweegde Gemiddelde Geweegde gemiddelde is 'n gemiddelde bereken deur waardes in 'n datastel meer invloed volgens sommige kenmerk van die data. Dit is 'n gemiddelde waarin elke hoeveelheid wat gemiddeld 'n gewig toegeken, en hierdie gewigte bepaal die relatiewe belangrikheid van elke hoeveelheid op die gemiddelde. Gewigte is die ekwivalent van 'dat baie soos items met dieselfde waarde wat betrokke is by die gemiddelde. VIDEO laai die speler. Afbreek van geweegde gemiddelde A geweegde gemiddelde word meestal bereken ten opsigte van die frekwensie van die waardes in 'n datastel. 'N Geweegde gemiddelde kan bereken word op verskillende maniere, maar indien sekere waardes in 'n datastel is gegee meer belang vir ander doeleindes as die frekwensie van voorkoms redes. Berekening van geweegde gemiddelde Beleggers stel dikwels 'n posisie in 'n voorraad oor 'n paar jaar. Aandele pryse verander elke dag, so dit kan moeilik wees om tred te hou van die basis koste op daardie aandele opgehoopte oor 'n tydperk van jare hou. As 'n belegger wil 'n geweegde gemiddelde van die aandeelprys hy betaal vir die aandele te bereken, moet hy die aantal aandele teen elke prys deur daardie prys te vermenigvuldig, voeg die waardes en dan verdeel die totale waarde van die totale aantal aandele . Byvoorbeeld, sê 'n belegger verkry 100 aandele van 'n maatskappy in die jaar 1 op 10 en 50 aandele van dieselfde maatskappy in jaar 2 by 40. Ten einde die geweegde gemiddelde van die prys wat betaal word, die belegger vermeerder 100 aandele met 10 vir jaar 1, 50 aandele met 40 vir jaar 2, en voeg dan die resultate op 'n totale waarde van 3000 kry. Die belegger verdeel die totale bedrag vir die aandele bedrag, 3000 in hierdie geval, deur die totale aantal aandele oor beide jare, 150, om die geweegde gemiddelde prys betaal van 20. kry die gemiddelde wisselkoers geweeg ten opsigte van die getal aandele verkry by elke prys en nie net die absolute prys. Voorbeelde van geweegde gemiddelde Geweegde gemiddelde toon in baie gebiede van finansies bykomend tot die koopprys van die aandele, insluitend portefeulje opbrengste, inventaris rekeningkundige en waardasie. Wanneer 'n fonds, wat verskeie sekuriteite hou, is tot 10 op die jaar, wat 10 verteenwoordig 'n geweegde gemiddelde van opbrengste vir die fonds ten opsigte van die waarde van elke posisie in die fonds. Vir inventaris rekeningkunde, die geweegde gemiddelde waarde van voorraad verantwoordelik vir skommelinge in kommoditeitspryse, byvoorbeeld, terwyl LIEU of EIEU metode gee meer waarde aan tyd as waarde. By die beoordeling van maatskappye te onderskei of hulle aandele korrek geprys, beleggers gebruik die geweegde gemiddelde koste van kapitaal (GGKK) om 'n maatskappy se kontantvloei te verdiskonteer. GGKK is geweeg op grond van die markwaarde van skuld en ekwiteit in 'n maatskappy se kapitaal structure.8.4 Moving gemiddelde modelle eerder as om verby waardes van die voorspelling veranderlike in 'n regressie, 'n bewegende gemiddelde model gebruik afgelope voorspelling foute in 'n regressie-agtige model. y c et theta e theta e kolle theta e, waar et is wit geraas. Ons noem dit 'n MA (Q) model. Natuurlik, ons het nie die waardes van et waarneem, so dit is nie regtig regressie in die gewone sin. Let daarop dat elke waarde van yt gesien kan word as 'n geweegde bewegende gemiddelde van die afgelope paar voorspel foute. Maar bewegende gemiddelde modelle moet nie verwar word met bewegende gemiddelde smoothing ons in Hoofstuk 6. 'n bewegende gemiddelde model bespreek word gebruik vir die voorspelling van toekomstige waardes, terwyl bewegende gemiddelde smoothing word gebruik vir die bepaling van die tendens-siklus van verlede waardes wees. Figuur 8.6: Twee voorbeelde van data uit bewegende gemiddelde modelle met verskillende parameters. Links: MA (1) met y t 20e t 0.8e t-1. Regs: MA (2) met y t e t-e t-1 0.8e t-2. In beide gevalle, is e t normaalverdeelde wit geraas met gemiddelde nul en variansie een. Figuur 8.6 toon 'n mate van data uit 'n MA (1) model en 'n MA (2) model. Die verandering van die parameters theta1, kolle, thetaq resultate in verskillende tyd reeks patrone. Soos met outoregressiemodelle, sal die afwyking van die term fout et net verander die skaal van die reeks, nie die patrone. Dit is moontlik om 'n stilstaande AR (p) model as 'n MA (infty) model skryf. Byvoorbeeld, met behulp van herhaalde vervanging, kan ons hierdie bewys vir 'n AR (1) model: begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 e et amp phi13y phi12e phi1 e et amptext einde verstande -1 Dit phi1 Dit 1, sal die waarde van phi1k kleiner te kry as k groter word. So uiteindelik kry ons yt et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, 'n MA (infty) proses. Die omgekeerde gevolg het as ons 'n paar beperkinge op te lê op die MA parameters. Toe die MA-model is omkeerbaar genoem. Dit wil sê, dat ons 'n omkeerbare MA (Q) proses as 'n AR (infty) proses kan skryf. Omkeerbare modelle is nie net om ons in staat stel om van MA modelle om modelle AR. Hulle het ook 'n paar wiskundige eienskappe wat maak dit makliker om te gebruik in die praktyk. Die inverteerbaarheid beperkings is soortgelyk aan die stasionariteit beperkings. Vir 'n MA (1) model: -1lttheta1lt1. Vir 'n MA (2) model: -1lttheta2lt1, theta2theta1 GT-1, theta1 - theta2 Dit 1. Meer ingewikkelde voorwaardes hou vir qge3. Weereens, sal R sorg van hierdie beperkings te neem wanneer die beraming van die modelle.