Moving average forecasting model wady

net. sourceforge. openforecast. models Klasa MovingAverageModel Model średniorocznej średniej ruchomej oparty jest na sztucznie skonstruowanej serii czasowej, w której wartość dla danego okresu czasu jest zastępowana średnią tej wartości i wartościami dla pewnej liczby poprzednich i następnych okresy. Jak można się domyślić z opisu, ten model najlepiej nadaje się do danych z serii danych, tj. Danych zmieniających się w czasie. Na przykład wiele wykresów poszczególnych zasobów na giełdzie pokazuje średnie ruchome 20, 50, 100 lub 200 dni jako sposób na pokazanie trendów. Ponieważ wartość prognozy dla danego okresu jest średnią z poprzednich okresów, prognoza zawsze będzie się spóźniała zarówno wzrost, jak i spadek obserwowanych wartości (zależnych). Na przykład, jeśli szereg danych ma zauważalną tendencję wzrostową, średnia prognoza średniej ruchomej będzie ogólnie stanowić niedoszacowanie wartości zmiennej zależnej. Metoda średniej ruchomości ma przewagę nad innymi modelami prognozowania, ponieważ wyrównywuje szczyty i koryta (lub doliny) w zbiorze obserwacji. Ma jednak również kilka wad. W szczególności ten model nie daje rzeczywistego równania. Dlatego też nie jest to wszystko przydatne jako narzędzie prognozowania średnio - i długodystansowego. Można ją wiarygodnie wykorzystywać do przewidywania jednego lub dwóch okresów w przyszłości. Średni model ruchomy jest szczególnym przypadkiem bardziej ogólnej ważonej średniej ruchomej. W prostej średniej ruchomej wszystkie wagi są równe. Od: 0.3 Autor: Steven R. Gould Pola dziedziczne z klasy net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Tworzy nowy model prognozowania średniej ruchomej. MovingAverageModel (int period) Konstruuje nowy średnioroczny model średniej ruchomej przy użyciu określonego okresu. getForecastType () Zwraca jedną lub dwie nazwy tego typu modelu prognozowania. init (DataSet dataSet) Służy do inicjowania modelu średniej ruchomej. toString () Należy to zmienić, aby dostarczyć opis tekstowy obecnego modelu prognozowania, w tym, w miarę możliwości, dowolnych używanych parametrów. Metody dziedziczone z klasy net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Konstruuje nowy model prognozowania średniej ruchomej. Aby uzyskać prawidłowy model, który ma zostać skonstruowany, należy zadzwonić do init i przekazać zestaw danych zawierający serię punktów danych z zmienną czasową inicjowaną w celu zidentyfikowania zmiennej niezależnej. MovingAverageModel Konstruuje nowy model prognozowania średniej ruchomej, używając podanej nazwy jako zmiennej niezależnej. Parametry: independentVariable - nazwa zmiennej niezależnej do użycia w tym modelu. MovingAverageModel Konstruuje nowy model prognozowania średniej ruchomej przy użyciu określonego okresu. Aby uzyskać prawidłowy model, który ma zostać skonstruowany, należy zadzwonić do init i przekazać zestaw danych zawierający serię punktów danych z zmienną czasową inicjowaną w celu zidentyfikowania zmiennej niezależnej. Wartość okresu jest używana do określania liczby obserwacji, które mają być użyte do obliczania średniej ruchomej. Na przykład w przypadku 50-dniowej średniej ruchomej, w której punkty danych są dziennymi obserwacjami, okres powinien wynosić 50. Okres ten jest również używany do określenia kwoty przyszłych okresów, które można skutecznie prognozować. Przy średniej ruchomej wynoszącej 50 dni nie możemy w rozsądny sposób z jakąkolwiek dokładnością przewidzieć więcej niż 50 dni poza ostatnim okresem, dla którego dostępne są dane. Może to być korzystniejsze niż, powiedzmy, 10-dniowy okres, w którym można było racjonalnie przewidzieć 10 dni po ostatnim okresie. Parametry: okres - liczba obserwacji, która ma zostać użyta do obliczenia średniej ruchomej. MovingAverageModel Konstruuje nowy model prognozowania średniej ruchomej, używając podanej nazwy jako zmiennej niezależnej i określonego okresu. Parametry: independentVariable - nazwa zmiennej niezależnej do użycia w tym modelu. okres - liczba obserwacji, która ma być wykorzystana do obliczania średniej ruchomej. Służy do inicjowania modelu średniej ruchomej. Ta metoda musi być wywołana przed jakąkolwiek inną metodą w klasie. Ponieważ model średniej ruchomości nie ma żadnego równania dla prognozowania, metoda ta wykorzystuje dane wejściowe DataSet do obliczania wartości prognozowanych dla wszystkich prawidłowych wartości niezależnej zmiennej czasowej. Określone przez: init in interface ForecastingModel Zastąp: init w klasie AbstractTimeBasedModel Parametry: dataSet - zestaw danych obserwacji, które mogą być użyte do zainicjowania parametrów prognozowania modelu prognozowania. getForecastType Zwraca jedną lub dwie nazwy tego typu modelu prognozowania. Trzymaj to krótko. W metodzie toString należy wdrożyć długi opis. Należy to zmienić, aby przedstawić tekstowy opis bieżącego modelu prognozowania, w tym, w miarę możliwości, dowolnych używanych parametrów. Określone przez: toString w interfejsie ForecastingModel Override: toString w klasie WeightedMovingAverageModel Zwraca: ciąg znaków reprezentujący bieżący model prognozowania i jego parametry. Jakie są główne zalety i wady korzystania z Simple Moving Average (SMA)? Podatek pobierany od zyski kapitałowe poniesione przez jednostki i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która umożliwia wycofanie bez kary z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Wskaźnik zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru jednostki. Typ struktury kompensacji, z którą zazwyczaj zarządzają fundusze hedgingowe, w których część kompensacji oparta jest na wynikach. ŚREDNIA PRZEPŁYWA PRZYPADKOWA Problemy z używaniem prostej średniej ruchomej jako narzędzia prognozowania: średnia ruchoma śledzi aktualne dane, ale zawsze jest za późno . Średnia ruchoma nigdy nie osiągnie szczytów lub dolin rzeczywistych danych151i wygładza dane Nie mówi zbyt wiele o przyszłości Jednak to nie robi średniej ruchomej bezużyteczności151powinieneś być świadoma jego problemów. OPIS SLAJNY TRANSCRIPCJA AUDIO Aby podsumować, dla prostej średniej ruchomej lub jednej średniej ruchomej, zobaczyliśmy pewne problemy z użyciem prostej średniej ruchomej jako narzędzia prognozowania. Średnia ruchoma śledzi rzeczywiste dane, ale jej zawsze pozostanie w tyle. Średnia ruchoma nigdy nie osiągnie szczytów lub dolin rzeczywistych danych151i wygładza dane, a to naprawdę nie mówi zbyt wiele o przyszłości, ponieważ jest po prostu prognozowanie o jednym okresie z wyprzedzeniem, a prognoza zakłada się jako najlepsza wartość na przyszły okres, z góry na pewien okres, ale to nie mówi zbyt wiele. To nie robi prostej ruchomej średniej bezużyteczności151w rzeczywistości widać proste przenoszenie średniej stronyNie można znaleźć strony szukana strona mogła zostać usunięta, została zmieniona nazwa lub jest tymczasowo niedostępna. Spróbuj wykonać następujące czynności: Upewnij się, że adres witryny sieci Web wyświetlany w pasku adresu przeglądarki jest poprawnie sformatowany i poprawnie sformatowany. Jeśli dotarłeś na tę stronę, klikając łącze, skontaktuj się z administratorem witryny, aby powiadomić ich, że link jest niepoprawnie sformatowany. Kliknij przycisk Wstecz, aby wypróbować inny link. Błąd HTTP 404 - nie znaleziono pliku lub katalogu. Informacje techniczne dotyczące usług internetowych (IIS) Informacje techniczne (dla personelu pomocniczego) Przejdź do pomocy technicznej firmy Microsoft i wykonaj wyszukiwanie tytułów słów HTTP i 404. Otwórz Pomoc programu IIS. który jest dostępny w Menedżerze usług IIS (Inetmgr) i wyszukaj tematy zatytułowane Instalacja witryny sieci Web. Wspólne zadania administracyjne. i O niestandardowych komunikatach o błędach.