Henderson 5 Point Painotetun Liikkuva Keskiarvo

Luokkapainotettu liikkuva keskiarvoMalli. Painotettu liikkuva keskimääräinen ennuste - malli perustuu keinotekoisesti rakennettuun aikasarjaan, jossa tietyn ajanjakson arvo korvataan kyseisen arvon painotetulla keskiarvolla ja joidenkin aikaisempien aikajaksojen arvojen avulla. Kuten olette arvannut Kuvauksesta riippuen tämä malli sopii parhaiten aikasarjatietoihin eli tietoihin, jotka muuttuvat ajan myötä. Koska ennustearvo jokaiselle ajanjaksolle on edellisten jaksojen painotettu keskiarvo, ennuste näyttää aina jäljessä joko korotuksista tai Esimerkiksi jos tietosarjassa on havaittavissa nouseva suuntaus, painotettu liukuva keskiarvoennuste antaa yleensä aliarvion riippuvaisen muuttujan arvoista. Painotettu liikkuva keskiarvo, kuten liikkuva keskiarvo, on etuna muiden ennustemallien suhteen, koska se tasoittaa huiput ja kourut tai laaksot joukko havaintoja Kuitenkin, kuten movin G: n keskimääräinen malli, sillä on myös useita haittoja Erityisesti tämä malli ei tuota todellista yhtälöä Siksi ei ole kaikki hyödyllistä keskipitkän pitkän aikavälin ennustustyökaluna Se voidaan käyttää luotettavasti vain muutaman jakson ennustamiseen tulevaisuuteen. Koska 0 4 Tekijä Steven R Gould. Fields perinyt class. WeightedMovingAverageModel Rakentaa uuden painotetun liikkuvan keskimääräisen ennustamismallin. WeightedMovingAverageModel kaksoispainot Rakentaa uuden painotetun liukuvan keskiarvon ennustusmallin käyttämällä määriteltyjä painoja. Precast double timeValue Palauttaa riippuvaisen Muuttuja riippumattoman aikamuuttujan annettuun arvoon. getForecastType Palauttaa tämäntyyppisen ennustamismallin yhden tai kahden sanan nimen. getNumberOfPeriods Palauttaa tässä mallissa käytettyjen kausien lukumäärän. getNumberOfPredictors Palauttaa perustuvan mallin ennustajien lukumäärän. setWeights-kaksoispainot Määrittää tämän painotetun liukuvan keskiarvon ennusteiden painot mallia annettuihin painoihin. toString Tämä on ohitettava, jotta saadaan nykyinen ennustusmallin tekstuaalinen kuvaus, mukaan lukien mahdolliset johdetut parametrit mukaan lukien. Luokasta perittävät menetelmät. Rakentaa uuden painotetun liukuvan keskiarvon ennustusmallin käyttämällä määriteltyjä painoja. luotettava malli, sinun on kutsuttava init ja siirrettävä tietojoukko, joka sisältää joukon datapisteitä, jolloin aika-muuttuja on alustettu itsenäisen muuttujan tunnistamiseksi. Punnistusryhmän kokoa käytetään määrittämään havaintojen lukumäärä Painotetun liukuvan keskiarvon laskemiseksi Lisäksi viimeisimmässä jaksossa annetaan taulukon ensimmäisen elementin eli painojen 0 määrittämä paino. Painoarvojen kokoa käytetään myös määrittämään tulevien jaksojen määrä, joka voi olla tehokkaasti ennuste 50 päivän painotetulla liukuva keskiarvolla, emme voi kohtuudella - tarkkuudella - ennustaa yli 50 päivää viimeisen perion jälkeen d, jolle tietoa on saatavissa Ennusteen tämän alueen loppupuolella todennäköisesti voi olla epäluotettavaa. Kuitenkin painot. Yleensä tämän konstruktorin kulkemien painojen tulisi olla jopa 1 0. Painot eivät lisää jopa 1: tä, tämä toteutus laskee kaikki painot suhteellisesti siten, että ne summaavat yhteen 0. Parametrien painot - joukko painoja, jotka voidaan määrittää historiallisiin havaintoihin laskettaessa painotettua liikkuvaa keskiarvoa. Rakentaa uuden painotetun liukuvan keskiarvon Ennustemallin avulla käyttäen nimettyä muuttujaa itsenäisenä muuttujana ja määrätyissä painoissa. Parametrit independentVariable - tämän mallin painojen käyttämä riippumattoman muuttujan nimi - joukko painoja, jotka voidaan määrittää historiallisiin havaintoihin laskettaessa painotettua liikkuvaa keskiarvoa. Rakenteet uusi painotettu liikkuva keskimääräinen ennustemalli Tämä konstruktori on tarkoitettu käytettäväksi vain alaluokilla, joten se on suojattu. Vedota sitten suojattu setWeights-menetelmä tämän mallin painojen määrittämiseen. Rakentaa uuden painotetun liukuvan keskiarvon ennustemallin käyttämällä annettua riippumatonta muuttujaa. Parametrit independentVariable - tässä mallissa käytettävä riippumattoman muuttujan nimi. Asettaa käytetyt painot Tällä painotetulla liikkuvan keskimääräisen ennustemallin avulla annettuihin painoihin Tätä menetelmää on tarkoitus käyttää vain alaluokseilla, joten se on suojattu ja vain yhdessä suojatun yhden argumentin rakentajan kanssa. Jokainen alaluokka, joka käyttää yhden argumenttikonstruktorin, on sen jälkeen kutsuttava asetuksiksi Ennen kuin kutsutaan menetelmää mallin alustukseen. Huomaa painoihin. Yleensä tämän menetelmän läpäisevien painojen tulisi olla jopa 1 0. Käytännöllisyyden vuoksi, jos painojen summa ei ylitä arvoa 1 0, tämä toteutus Laskee kaikki painot suhteellisesti siten, että ne summaavat yhteen 0. Parametrien painot - joukko painoja, jotka voidaan määrittää historiallisiin havaintoihin laskettaessa ng painotettu liukuva keskiarvo. Palauttaa riippuvaisen muuttujan ennustearvon riippumattoman aikamuuttujan annetulle arvolle. Subclassit toteuttavat tämän menetelmän tavalla, joka vastaa niiden toteuttamia ennustamismalleja. Subclassit voivat käyttää getForecastValue - ja getObservedValue-menetelmiä Hankkia aikaisemmat ennusteet ja havainnot vastaavasti. Tarkennetaan luokassa ennusteessa. AbstractTimeBasedModel Parametrit timeValue - aikamuuttujan arvo, jota varten ennustearvo vaaditaan. Palauttaa annetun muuttujan ennustearvon annetulle ajalle. Throws IllegalArgumentException - jos historiatietoja ei ole riittävästi - havainnot siirretään init - tuottamaan ennuste annettuun aika-arvoon. Palauttaa mallin käyttämien ennustajien lukumäärän. Palauttaa mallin käyttämien ennustajien lukumäärän. Palauttaa tässä mallissa käytettyjen kausien lukumäärän. by getNumberOfPeriods luokassa AbstractTimeBasedModel R korvaa tässä mallissa käytettyjen kausien nykyisen lukumäärän. Palauttaa tämän tyyppisen ennustamismallin yhden tai kahden sanan nimen. Pidä tämä lyhyt. Pitkä kuvaus olisi toteutettava toString-menetelmässä. Tämä on ohitettava, jotta saadaan tekstuaalinen kuvaus nykyisestä Ennustemallit, mukaan lukien mahdolliset johdannaisten parametrit mukaan lukien, jos mahdollista, määritellyt johdetut parametrit. Tavoite bystrringin käyttöliittymässä. ForecastingModel Korvaa luokan luokassa. AbstractTimeBasedModel Palauttaa tämänhetkisen ennustamallin merkkijonoesityksen ja sen parametrit. Painotetut liikkuvat keskiarvot Basics. Vuosien kuluessa teknikot ovat löytäneet kaksi ongelmaa yksinkertaisella liukuvan keskiarvon kanssa Ensimmäinen ongelma on liikkuvan keskiarvon aikataulu MA Useimmat tekniset analyytikot uskovat, että hintavaihteluiden avaus - tai sulkemiskurssi ei riitä siihen, että ne riippuvat asianmukaisesti ennustamisesta osto - tai myyntisignaaleista MA: n crossover - toiminta Tämän ongelman ratkaisemiseksi analyytikot antavat nyt enemmän painoa viimeisimmille hintatietoilleen käyttäen eksponentiaalisesti tasoitettua liikkuvaa keskimäärää EMA Lue lisätietoja eksponentiaalisesti punnittavan liikkuvan keskiarvon selvittämisestä. Esimerkiksi Esimerkiksi 10 päivän MA: n avulla analyytikko ottaisi kymmenennen päivän päätöskurssi ja moninkertaistaa tämän numeron 10, yhdeksännen päivän Yhdeksän, kahdeksannen päivän kahdeksan ja niin edelleen ensimmäiselle MA: lle Kun kokonaisuus on määritetty, analyytikko jakaa sitten numeron lisäämällä kertojat Jos lisäät 10 päivän MA-esimerkin kertoimet, numero on 55 Tämä indikaattori tunnetaan lineaarisesti painotettuna liukuva keskiarvo Vastaava lukema, tarkista Yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot Tee trendit Stand Out. Many teknikot ovat vakaasti uskovia eksponentiaalisesti tasoitettu liikkuvan keskiarvon EMA Tämä indikaattori on selitetty niin monella eri tavalla Että se sekoittaa opiskelijat ja sijoittajat keskenään Ehkä paras selitys tulee John J Murphy'sin Financial Marketsin teknisestä analyysista, jonka julkaisi New Yorkin rahoitusinstituutti 1999. Eksponentiaalisesti tasoitettu liukuva keskiarvo kohdistaa molemmat ongelmat, jotka liittyvät yksinkertaiseen liukuvaan keskiarvoon Ensinnäkin eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo antaa suuremman painon uusille tiedoille Siksi se on painotettu liukuva keskiarvo Mutta vaikka se antaa aiempaa hintatiedolle vähemmän merkitystä, se sisältää laskennassaan kaikki välineen käyttöiän tiedot. Lisäksi käyttäjä voi mukauttaa painotusta antamaan enemmän tai vähemmän painoa viimeisimmän päivän hinnasta, joka lisätään prosenttiosuuteen edellisestä päivästä. s arvo Molempien prosenttiarvojen summa lisää jopa 100. Esimerkiksi viimeisen päivän hintaa voidaan käyttää painoa 10 10, joka lisätään edellisiin päiviin 90 90 painolla. Tämä antaa viimeisen päivän 10 kokonaispainotuksesta Tämä vastaa 20 vuorokauden keskiarvoa antamalla viimeisimpien päivien hinnasta pienemmän arvon 5 05. Kuvio 1 Exponentially Smoothed Moving Average. Yllä oleva kaavio esittää Nasdaq Composite - indeksin ensimmäisestä ek elokuusta 2000 kesäkuuhun 2001 Kuten voitte nähdä, EMA, joka tässä tapauksessa käyttää sulkemista hintatietoja yhdeksän päivän aikana, on määritellyt myyntisignaalit 8. syyskuuta merkitty mustalla nuolella. Tämä oli päivä, jolloin hakemisto rikkoi 4000: n tason alapuolella Toinen musta nuoli osoittaa toisen alaspäin, että teknikot todella odottivat Nasdaq ei voinut tuottaa tarpeeksi volyymia ja kiinnostusta vähittäis sijoittajilta rikkoa 3000 merkkiä Se sitten putosi alas pohjaan klo 1619 58 huhti 4 Huhtikuun 12. nousu on merkitty nuolella. Tässä indeksi suljettu oli 1.961 46 ja teknikot alkoivat nähdä institutionaalisten rahastonhoitajien alkavan poimia joitakin löytöjä, kuten Cisco, Microsoft ja jotkut energiaan liittyvistä asioista Lue aiheeseen liittyviä artikkeleita Keskimääräisten kirjekuorien siirtäminen Suositun kaupankäynnin työkalun jalostaminen ja liikkuvat keskimäärin Bounce. Yhdysvaltain työvaliokunnan työvaliokunnan tekemä kysely auttaa mittaamaan avoimia työpaikkoja. Se kerää tietoja työnantajista. USA: n lainat voidaan veloittaa Velkasaldo on perustettu toisen vapausrekisterioikeuden nojalla. Korko, jolla talletuslaitos myöntää Federal Reserve - rahaston varoja toiselle talletuslaitokselle.1 Tilastollinen toimenpide Tietyn arvopaperin tai markkinoiden indeksin volatiliteetti voidaan mitata. Yhdysvaltojen kongressin toimikausi hyväksyttiin vuonna 1933 pankkilaissa, jossa kiellettiin kaupallisia pankkeja osallistumasta investointeihin. Ei-palkkaneuvonta viittaa mihin tahansa tilaan, yksityisiin kotitalouksiin ja voittoa tavoittelemattomaan työhön Sektori Yhdysvaltain työvaliokunnan työtilanne. Easonal Factor - prosenttiosuus keskimäärin neljännesvuosittaisesta kysynnästä joka esiintyy jokaisella vuosineljänneksellä. Annual ennuste vuodelle 4 on ennustettu olevan 400 yksikköä. Keskimääräinen ennuste vuosineljänneksittäin on 400 4 100 yksikköä..KÄYTTÖMENETELMIENMUKAISUUDENMUKAISUUDENMUKAISUUDENMUKAISUUDENMUKAISUUDENMUKAISUUDENMUKAISUUDENMUKAISUUDENMUKAISUUDENMUKAISUUDENMUKAISUUSMENETELMÄT. rnali - tai sisäiset tekijät.1 regressiota matemaattinen yhtälö liittyy riippuvaiseen muuttujiin yhdelle tai useammalle riippumattomalle muuttujalle, joiden uskotaan vaikuttavan riippuvaiseen muuttujiin.2 ekonometristen malleja järjestelmästä, jossa toisistaan ​​riippuvaiset regressioyhtälöt kuvaavat jotakin taloudellisen toiminnan sektoria.3 panos-tuotosmallit kuvaavat Virrat yhdeltä talouden sektorilta toiseen ja ennustavat tarvittavan panoksen tuottamaan tuotoksia toisella sektorilla.4 simulointi mallinnus. MITTAA ENNUSTAVAN VIRHEET. On kaksi näkökohtaa ennakointi virheitä on huolissaan - Bias ja tarkkuus. Bias - Ennuste on puolueellinen, jos se muuttuu enemmän yhdestä suunnasta kuin toisessa. - Menetelmällä on taipumus alittaa ennusteita tai yliennusteita. Tarkkuus - Ennusteiden tarkkuus viittaa ennusteiden etäisyyteen todellisesta kysynnästä jättää virheen suunta. Esimerkki Kuusi jaksoa koskevat ennusteet ja todellinen kysyntä on seurattu Seuraavassa taulukossa esitetään todellinen kysyntä D t ja ennustettu kysyntä F t kuuden ajan. Ennustehäviöiden summittainen summa CFE -20.mean absoluuttinen poikkeama MAD 170 6 28 33.mekanismin neliövirhe MSE 5150 6 858 33. ennustehäviöiden standardipoikkeama 5150 6 29 30.Mean absoluuttinen prosentti-virhe MAPE 83 4 6 13 9.Mitä tietoa Antaa kummallekin. Precastin taipumus ylittää arviot kysynnästä. vertailulähde ennusteessa oli 28 33 yksikköä eli 13 9 todellista kysyntää. Ennustevirheiden näytteen jakautuminen on 29 3 yksikön keskihajonta. KÄYTTÄYTYMINEN VALMISTUSMENETELMÄN VALITSEMISEKSI. Tavoitteet 1 Maksimoi tarkkuus ja 2 Pienennä bias. Potentiaaliset säännöt aikasarjan ennustamismenetelmän valitsemiseksi Valitse menetelmä, joka antaa pienimmän puolueellisuuden, joka mitataan kumulatiivisella ennustevirheellä CFE tai pienimmän keskimääräisen absoluuttisen poikkeaman MAD tai pienimmän seurannan avulla Signaali tai. Tukee johdon näkemyksiä kysynnän taustalla olevasta mallista tai muilta. Näyttää siltä, ​​että kummatkin tarkkuutta ja puolueellisuutta koskevat mittaukset on käytettävä yhdessä. Kuinka paljon näytejaksojen lukumäärää d. jos kysyntä on luontaisesti vakaa, suositellaan N: n alhaisia ​​arvoja ja suurempia arvoja. Jos kysyntä on luonnostaan ​​epävakaata, ehdotetaan N: n korkeita arvoja ja pienempiä arvoja. FOCUS FORECASTING. focus - ennuste tarkoittaa lähestymistapaa ennusteeseen, Kehittää ennusteita eri tekniikoilla ja sitten poimii ennuste, joka on tuotettu parhaimmillaan näistä tekniikoista, missä parhaiten määräytyy ennalta arvioitujen virheiden määrä. FOCUS ESIMERKKEEN ESIMERKKI Vuoden ensimmäisten kuuden kuukauden aikana vähittäiskaupan On ollut 15, 14, 15, 17, 19 ja 18 yksikköä. Kauppias käyttää tarkennusennusteen järjestelmää, joka perustuu kahteen ennustustekniikkaan kahden aikajakson liukuva keskiarvo ja trendikorjattu eksponentiaalinen tasoitusmalli 0 1 ja 0 1 Eksponentiaalinen malli, tammikuun ennuste oli 15 ja trendin keskiarvo joulukuun lopussa oli 1. Jälleenmyyjä käyttää keskimääräistä absoluuttista poikkeamaa MAD viimeisten kolmen kuukauden aikana, koska se on kriteeri, jonka mukaan mallia käytetään ennustamaan t En ensi kuussa. a Mikä on heinäkuun ennustaminen ja millaista mallia käytetään. b Vastaatko osaan a ole erilainen, jos toukokuun kysyntä oli 14 sijasta 19?