Vorteile Und Nachteile Of Moving Average Prognose

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 Anzahl von vorangehenden und nachfolgenden Zeitperioden ersetzt wird. Wie Sie vielleicht erraten haben Aus der Beschreibung ist dieses Modell am besten für Zeitreihen-Daten geeignet, dh Daten, die sich über die Zeit ändern. Beispielsweise zeigen viele Charts einzelner Aktien an der Börse 20, 50, 100 oder 200 Tage bewegte Durchschnitte als Trends. Da der Prognosewert für einen bestimmten Zeitraum ein Durchschnitt der vorherigen Perioden ist, wird die Prognose immer wieder hinter den Erhöhungen oder Abnahmen der beobachteten abhängigen Werte zurückbleiben. Wenn beispielsweise eine Datenreihe einen bemerkenswerten Aufwärtstrend hat, dann einen gleitenden Durchschnitt Prognose wird in der Regel eine Unterschätzung der Werte der abhängigen Variablen. Die gleitende durchschnittliche Methode hat einen Vorteil gegenüber anderen Prognose-Modelle, dass es glättet Spitzen und Täler oder Täler in einer Reihe von Beobachtungen Allerdings hat es auch mehrere Nachteile Im Besonderen Dieses Modell erzeugt keine wirkliche Gleichung. Daher ist es nicht so nützlich, dass es sich um ein Mittel-Langzeit-Prognosewerkzeug handelt. Es kann nur zuverlässig verwendet werden, um ein oder zwei Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Das gleitende Durchschnittsmodell ist ein Spezialfall der Allgemeiner gewichteter gleitender Durchschnitt Im einfachen gleitenden Durchschnitt sind alle Gewichte gleich. Seit 0 3 Autor Steven R Gould. Fields geerbt von class. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. MovingAverageModel int Periode Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung von Die angegebene Periode. getForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognose Model. init DataSet dataSet Dient zur Initialisierung der gleitenden Durchschnitt model. toString Dies sollte überschrieben werden, um eine Textbeschreibung des aktuellen Prognosemodells, einschließlich, soweit möglich, Alle abgeleiteten Parameter verwendet. Methoden vererbt von class. Constructs ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell Für ein gültiges Modell, das konstruiert werden soll, sollten Sie init aufrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, um die unabhängige zu identifizieren Variable. Constructs ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung des gegebenen Namens als unabhängige Variable. Parameters independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Konstrukt ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung des angegebenen Zeitraums Für ein gültiges Modell Zu konstruieren, sollten Sie init aufrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, die initialisiert wurden, 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 mit einem 50-tägigen gleitenden Durchschnitt prognostiziert werden können , Dann können wir nicht vernünftigerweise - mit einem gewissen Grad an Genauigkeit - mehr als 50 Tage über die letzte Periode hinausgehen, für die Daten vorliegen. Dies kann vorteilhafter sein als etwa 10 Tage, wo wir nur 10 Tage über dem letzten hinaus vernünftigerweise prognostizieren konnten Period. Parameters Zeitraum - die Anzahl der Beobachtungen, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell, wobei der angegebene Name als die unabhängige Variable und die angegebene Periode verwendet wird. Parameter independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen zu verwenden In dieser Modellperiode - die Anzahl der Beobachtungen, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Used, 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, Diese Methode verwendet das eingegebene DataSet, um Prognosewerte für alle gültigen Werte der unabhängigen Zeitvariablen zu berechnen. Spezifiziert durch init in der Schnittstelle PrognoseModell Overrides init in der Klasse AbstractTimeBasedModel Parameter dataSet - ein Datensatz von Beobachtungen, mit denen die Prognoseparameter der Initialisierung verwendet werden können Prognose Modell. Returns ein oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognose-Modell Halten Sie diese kurze Eine längere Beschreibung sollte in der toString-Methode implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung der aktuellen Prognose-Modell, einschließlich, wo möglich, jede Abgeleitete Parameter verwendet. Spezifiziert durch toString in der Schnittstelle PrognoseModel Overrides toString in der Klasse WeightedMovingAverageModel Gibt eine String-Darstellung des aktuellen Prognosemodells und seine Parameter. Was sind die wichtigsten Vor-und Nachteile der Verwendung eines Simple Moving Average SMA. Die maximale Menge an Geldern der Die Vereinigten Staaten können ausleihen Die Schuldenobergrenze wurde im Rahmen des Zweiten Freiheitsanleihegesetzes geschaffen. Der Zinssatz, bei dem ein Verwahrungsinstitut die Geldreserve an der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht.1 Ein statistisches Maß für die Streuung der Renditen für eine bestimmte Sicherheit oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Eine Handlung der US-Kongress verabschiedet im Jahr 1933 als Banking Act, die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jede Arbeit außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, private Haushalte und der gemeinnützige Sektor Das US-Büro Der Arbeit. Die Währung Abkürzung oder Währung Symbol für die indische Rupie INR, die Währung von Indien Die Rupie besteht aus 1.SIMPLE MOVING AVERAGE. Probleme mit der Verwendung der einfachen gleitenden Durchschnitt als Prognose-Tool. Die gleitenden Durchschnitt ist die Verfolgung der tatsächlichen Daten , Aber es ist immer hinter ihm zurück. Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der tatsächlichen Daten erreichen, die es die Daten glättet. Sie sagen nicht viel über die Zukunft. Jedoch macht das nicht den gleitenden Durchschnitt nutzlos Muss nur auf seine Probleme aufmerksam sein. SLIDE BESCHREIBUNG. AUDIO TRANSCRIPTION. So zu fassen, für einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen einzigen gleitenden Durchschnitt, haben wir einige Probleme mit der Verwendung der einfachen gleitenden Durchschnitt als Prognose-Tool Der gleitende Durchschnitt ist Tracking Die tatsächlichen Daten, aber es liegt immer hinter ihm Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der tatsächlichen Daten erreichen, die es die Daten glättet, und es ist wirklich nicht so viel von der Zukunft zu erzählen, weil es einfach eine Periode prognostiziert Im voraus, und diese Prognose wird angenommen, um den besten Wert für die zukünftige Periode zu repräsentieren, eine Periode im Voraus, aber es doesn t sage Ihnen viel darüber hinaus Das doesn t machen den einfachen gleitenden Durchschnitt nutzlos in der Tat sehen Sie einfache gleitende Durchschnitte.