Fortbewegungsvorhersage Modell Nachteile

Net. sourceforge. openforecast. models Klasse MovingAverageModel Ein gleitendes durchschnittliches Prognosemodell basiert auf einer künstlich konstruierten Zeitreihe, in der der Wert für einen bestimmten Zeitraum durch den Mittelwert dieses Wertes und die Werte für eine gewisse Anzahl vorangehender und nachfolgender Zeit ersetzt wird Perioden. Wie Sie vielleicht aus der Beschreibung erraten haben, eignet sich dieses Modell am besten für Zeitreihen-Daten, d. h. Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern. Zum Beispiel zeigen viele Charts von einzelnen Aktien auf der Börse 20, 50, 100 oder 200 Tage bewegte Durchschnitte als eine Möglichkeit, Trends zu zeigen. Da der Prognosewert für einen bestimmten Zeitraum ein Durchschnitt der Vorperioden ist, wird die Prognose immer wieder entweder hinter den Erhöhungen oder Abnahmen der beobachteten (abhängigen) Werte zurückbleiben. Wenn beispielsweise eine Datenreihe einen bemerkenswerten Aufwärtstrend aufweist, dann wird eine gleitende Durchschnittsprognose im Allgemeinen eine Unterbewertung der Werte der abhängigen Variablen liefern. Die gleitende durchschnittliche Methode hat einen Vorteil gegenüber anderen Prognosemodellen, dass sie Gipfel und Tröge (oder Täler) in einer Reihe von Beobachtungen glättet. Allerdings hat es auch mehrere Nachteile. Insbesondere erzeugt dieses Modell keine tatsächliche Gleichung. Daher ist es nicht so sinnvoll, dass es sich um ein Mittelprogramm handelt. Es kann nur zuverlässig verwendet werden, um ein oder zwei Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Das gleitende Durchschnittsmodell ist ein Spezialfall des allgemeineren gewichteten gleitenden Durchschnitts. Im einfachen gleitenden Durchschnitt sind alle Gewichte gleich. Seit: 0.3 Autor: Steven R. Gould Felder aus der Klasse net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel verschoben MovingAverageModel () Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. MovingAverageModel (int Zeitraum) Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung des angegebenen Zeitraums. GetForecastType () Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Init (DataSet dataSet) Wird verwendet, um das gleitende Durchschnittsmodell zu initialisieren. ToString () Dies sollte überschrieben werden, um eine Textbeschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, soweit möglich, alle abgeleiteten Parameter. Methoden, die von der Klasse net. sourceforge. openforecast. models geerbt werden. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. Um ein gültiges Modell zu erstellen, sollten Sie init anrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, um die unabhängige Variable zu identifizieren. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung des Vornamens als unabhängige Variable. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell mit dem angegebenen Zeitraum. Um ein gültiges Modell zu erstellen, sollten Sie init anrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Der Periodenwert wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zum Beispiel für einen 50-tägigen gleitenden Durchschnitt, wo die Datenpunkte tägliche Beobachtungen sind, dann sollte die Periode auf 50 gesetzt werden. Die Periode wird auch verwendet, um die Menge der zukünftigen Perioden zu bestimmen, die effektiv prognostiziert werden können. Mit einem 50-tägigen gleitenden Durchschnitt, dann können wir nicht vernünftigerweise - mit beliebiger Genauigkeit - mehr als 50 Tage über den letzten Zeitraum hinausgehen, für den Daten vorliegen. Dies kann günstiger sein als, sagen wir eine 10-tägige Periode, wo wir nur vernünftigerweise prognostizieren konnte 10 Tage über die letzte Periode. Parameter: Periode - die Anzahl der Beobachtungen, die zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden sollen. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell, wobei der angegebene Name als unabhängige Variable und der angegebene Zeitraum verwendet wird. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Zeitraum - die Anzahl der Beobachtungen, die zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden sollen. Wird verwendet, um das gleitende Durchschnittsmodell zu initialisieren. Diese Methode muss vor jeder anderen Methode in der Klasse aufgerufen werden. Da das gleitende Durchschnittsmodell keine Gleichung für die Prognose ableitet, verwendet diese Methode das eingegebene DataSet, um Prognosewerte für alle gültigen Werte der unabhängigen Zeitvariablen zu berechnen. Gegeben durch: init in interface PrognoseModel Overrides: init in class AbstractTimeBasedModel Parameter: dataSet - ein Datensatz von Beobachtungen, mit denen die Prognoseparameter des Prognosemodells initialisiert werden können. GetForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Halte das kurz Eine längere Beschreibung sollte in der toString-Methode implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, soweit möglich, abgeleiteter Parameter. Gegeben von: toString in interface PrognoseModel Overrides: toString in class WeightedMovingAverageModel Rückgabewert: eine Stringdarstellung des aktuellen Prognosemodells und dessen Parameter. SIMPLE MOVING DURCHSCHNITT Probleme mit der Verwendung des einfachen gleitenden Durchschnitts als Prognosewerkzeug: Der gleitende Durchschnitt verfolgt die tatsächlichen Daten , Aber es bleibt immer dahinter Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der tatsächlichen Daten erreichen, die die Daten verkleinern. Er sagt dir nicht viel über die Zukunft. Aber das macht nicht den gleitenden Durchschnitt useless151Sie müssen nur auf seine Probleme aufmerksam sein. SLIDE BESCHREIBUNG AUDIO TRANSCRIPTION Um so zusammenzufassen, für einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen einzigen gleitenden Durchschnitt haben wir einige Probleme mit der Verwendung der einfachen gleitenden Durchschnitt als Prognose-Tool gesehen. Der gleitende Durchschnitt verfolgt die tatsächlichen Daten, aber es liegt immer hinter ihm zurück. Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der eigentlichen Daten erreichen, die die Daten glätten, und es erzählt dir nicht wirklich viel über die Zukunft, denn es ist einfach eine Prognose für eine Zeit im Voraus, und diese Prognose wird angenommen, dass sie das Beste darstellt Wert für die zukünftige Periode, eine Periode im Voraus, aber es erzählt Ihnen nicht viel darüber hinaus. Das macht nicht die einfache gleitenden Durchschnitt useless151in Tatsache, dass Sie sehen, einfache Umzugsdurchschnitte Die 7 Fallstricke der bewegenden Mittelwerte Ein gleitender Durchschnitt ist der durchschnittliche Preis einer Sicherheit über einen bestimmten Zeitraum. Analysten verwenden häufig gleitende Durchschnitte als analytisches Werkzeug, um es einfacher zu machen, Markttrends zu verfolgen, da sich die Wertpapiere nach oben und unten bewegen. Durchgehende Mittelwerte können Trends erzeugen und Impulse messen. Daher können sie verwendet werden, um anzugeben, wann ein Investor eine bestimmte Sicherheit kaufen oder verkaufen sollte. Investoren können auch gleitende Durchschnitte verwenden, um Stütz - oder Widerstandspunkte zu identifizieren, um festzustellen, wann die Preise die Richtung ändern werden. Durch das Studium historischer Handelsbereiche werden Unterstützungs - und Widerstandspunkte festgelegt, bei denen der Preis einer Sicherheit in der Vergangenheit seinen Aufwärts - oder Abwärtstrend rückgängig gemacht hat. Diese Punkte werden dann verwendet, um Entscheidungen zu treffen, zu kaufen oder zu verkaufen. Leider sind gleitende Durchschnitte keine perfekten Werkzeuge für die Trends und sie präsentieren viele subtile, aber signifikante Risiken für Investoren. Darüber hinaus gelten gleitende Durchschnitte nicht für alle Arten von Unternehmen und Branchen. Einige der wichtigsten Nachteile der sich bewegenden Mittelwerte sind: 1. Bewegungsdurchschnitte ziehen Trends aus vergangenen Informationen. Sie berücksichtigen keine Änderungen, die eine zukünftige Wertentwicklung der Sicherheitseffekte wie neue Konkurrenten, höhere oder niedrigere Nachfrage nach Produkten in der Branche und Änderungen in der Führungsstruktur des Unternehmens beeinflussen können. 2. Idealerweise wird ein gleitender Durchschnitt eine konsequente Veränderung des Preises einer Sicherheit im Laufe der Zeit zeigen. Leider sind gleitende Durchschnitte nicht für alle Unternehmen, vor allem für diejenigen in sehr volatilen Branchen oder diejenigen, die stark von aktuellen Ereignissen beeinflusst werden. Dies gilt insbesondere für die Ölindustrie und hochspekulative Industrien im Allgemeinen. 3. Bewegliche Mittelwerte können über einen beliebigen Zeitraum verteilt werden. Dies kann jedoch problematisch sein, da sich der allgemeine Trend je nach eingestelltem Zeitraum erheblich ändern kann. Kürzere Zeitrahmen haben mehr Volatilität, während längere Zeitrahmen weniger Volatilität haben, aber nicht für neue Veränderungen im Markt verantwortlich sind. Investoren müssen vorsichtig sein, welchen Zeitrahmen sie wählen, um sicherzustellen, dass der Trend klar und relevant ist. 4. Eine laufende Debatte ist, ob auf die jüngsten Tage in der Zeitspanne mehr Wert gelegt werden sollte oder nicht. Viele fühlen, dass die jüngsten Daten besser die Richtung widerspiegeln, in der sich die Sicherheit bewegt, während andere das Gefühl haben, dass einige Tage mehr Gewicht haben als andere, fälschlicherweise den Trend. Anleger, die unterschiedliche Methoden zur Berechnung von Durchschnittswerten verwenden, können ganz unterschiedliche Trends ziehen. (Erfahren Sie mehr in Simple vs. Exponential Moving Averages.) 5. Viele Investoren argumentieren, dass technische Analyse eine sinnlose Möglichkeit ist, das Marktverhalten vorherzusagen. Sie sagen, der Markt hat keine Erinnerung und die Vergangenheit ist kein Indikator für die Zukunft. Darüber hinaus gibt es umfangreiche Forschung, um dies zu sichern. Zum Beispiel führte Roy Nersesian eine Studie mit fünf verschiedenen Strategien mit gleitenden Durchschnitten durch. Die Erfolgsquote jeder Strategie variierte zwischen 37 und 66. Diese Forschung deutet darauf hin, dass gleitende Durchschnitte nur Ergebnisse über die Hälfte der Zeit, die mit ihnen eine riskante Vorschlag für effektiv Timing der Börse könnte. 6. Wertpapiere zeigen oft ein zyklisches Verhalten. Dies gilt auch für Versorgungsunternehmen, die eine ständige Nachfrage nach ihrem Produkt von Jahr zu Jahr haben, aber auch starke saisonale Veränderungen erfahren. Obwohl gleitende Durchschnitte dazu beitragen können, diese Trends zu glätten, können sie auch die Tatsache verbergen, dass sich die Sicherheit in einem oszillatorischen Muster befindet. (Um mehr zu erfahren, siehe Halten Sie ein Auge auf Momentum.) 7. Der Zweck jeder Tendenz ist, vorherzusagen, wo der Preis eines Wertpapiers in der Zukunft sein wird. Wenn ein Wertpapier nicht in beide Richtungen trifft, bietet es keine Gelegenheit, von Kauf oder Leerverkäufen zu profitieren. Der einzige Weg, den ein Investor in der Lage sein wird, zu profitieren, wäre, eine anspruchsvolle, wählbare Strategie umzusetzen, die auf dem verbleibenden Preis beruht. Die Bottom Line Moving-Durchschnittswerte wurden von vielen als wertvolles Analysewerkzeug angesehen, aber für jedes Werkzeug, um effektiv zu sein, muss man zuerst seine Funktion verstehen, wann es benutzt wird und wann es nicht benutzt wird. Die hier diskutierten Gefahren deuten darauf hin, dass bei der Durchquerung von Durchschnittswerten kein wirksames Instrument, wie etwa bei Verwendung mit volatilen Wertpapieren, und wie sie bestimmte wichtige statistische Informationen übersehen können, wie zyklische Muster. Es ist auch fraglich, wie effektiv gleitende Durchschnitte für die genaue Angabe der Preisentwicklung sind. Angesichts der Nachteile können gleitende Durchschnitte ein Werkzeug sein, das am besten in Verbindung mit anderen verwendet wird. Am Ende wird persönliche Erfahrung der ultimative Indikator dafür sein, wie effektiv sie wirklich für Ihr Portfolio sind. (Für mehr, siehe Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen)