Berukuran rata rata peramalan manfaat

Net. sourceforge. openforecast. models Class WeightedMovingAverageModel Model perkiraan rata-rata bergerak tertimbang didasarkan pada rangkaian waktu buatan yang dibuat secara artifisial dimana nilai untuk periode waktu tertentu digantikan oleh mean tertimbang dari nilai tersebut dan nilai untuk beberapa jumlah waktu sebelumnya Periode. Seperti yang telah Anda duga dari deskripsi, model ini paling sesuai untuk data deret waktu yaitu data yang berubah dari waktu ke waktu. Karena nilai perkiraan untuk periode tertentu adalah rata-rata tertimbang dari periode sebelumnya, maka perkiraan akan selalu nampak tertinggal dibandingkan kenaikan atau penurunan nilai (dependen) yang teramati. Misalnya, jika rangkaian data memiliki tren kenaikan yang dapat diketahui maka perkiraan rata-rata pergerakan tertimbang pada umumnya akan memberikan nilai yang rendah dari variabel dependen. Model rata-rata bergerak tertimbang, seperti model rata-rata bergerak, memiliki keuntungan dibandingkan model peramalan lainnya karena ia melakukan kelancaran keluar puncak dan lembah (atau lembah) dalam serangkaian pengamatan. Namun, seperti model rata-rata bergerak, juga memiliki beberapa kelemahan. Secara khusus model ini tidak menghasilkan persamaan yang sebenarnya. Oleh karena itu, tidak semua itu berguna sebagai alat peramalan jarak menengah. Ini hanya dapat dipercaya digunakan untuk meramalkan beberapa periode ke masa depan. Sejak: 0.4 Pengarang: Steven R. Gould Fields yang diwarisi dari kelas net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Membangun model peramalan rata-rata pergerakan tertimbang yang baru. WeightedMovingAverageModel (bobot ganda) Buat model peramalan rata-rata bergerak berat tertimbang baru, dengan menggunakan bobot yang ditentukan. Forecast (double timeValue) Mengembalikan nilai perkiraan dari variabel dependen untuk nilai variabel independen yang diberikan. GetForecastType () Mengembalikan nama kata satu atau dua jenis model peramalan ini. GetNumberOfPeriods () Mengembalikan jumlah periode saat ini yang digunakan dalam model ini. GetNumberOfPredictors () Mengembalikan jumlah prediktor yang digunakan oleh model yang mendasarinya. SetWeights (bobot ganda) Mengatur bobot yang digunakan oleh model peramalan rata-rata bergerak tertimbang ini pada bobot yang diberikan. ToString () Ini harus diganti untuk memberikan deskripsi tekstual dari model peramalan saat ini termasuk, jika mungkin, parameter turunan yang digunakan. Metode yang diwarisi dari kelas net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Bangun model peramalan rata-rata pergerakan tertimbang baru, dengan menggunakan bobot yang ditentukan. Untuk model yang valid yang akan dibangun, Anda harus memanggil init dan lulus dalam kumpulan data yang berisi serangkaian titik data dengan variabel waktu yang diinisialisasi untuk mengidentifikasi variabel independen. Ukuran dari array bobot digunakan untuk menentukan jumlah pengamatan yang akan digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak tertimbang. Selain itu, periode terbaru akan diberikan bobot yang ditentukan oleh elemen pertama dari array yaitu weights0. Ukuran dari array bobot juga digunakan untuk menentukan jumlah periode di masa depan yang dapat diperkirakan secara efektif. Dengan rata-rata pergerakan tertimbang 50 hari, maka kita tidak dapat dengan mudah - dengan tingkat akurasi - perkiraan lebih dari 50 hari di luar periode terakhir dimana data tersedia. Bahkan peramalan menjelang akhir rentang ini kemungkinan akan tidak dapat diandalkan. Catatan pada bobot Secara umum, bobot yang dilewatkan ke konstruktor ini harus menambahkan hingga 1,0. Namun, sebagai kenyamanan, jika jumlah bobot tidak bertambah hingga 1,0, skala penerapan ini semua bobotnya proporsional sehingga jumlahnya mencapai 1,0. Parameter: bobot - serangkaian bobot untuk diberikan pada pengamatan historis saat menghitung rata-rata bergerak tertimbang. WeightedMovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan tertimbang baru, menggunakan variabel bernama sebagai variabel independen dan bobot yang ditentukan. Parameter: independentVariable - nama variabel independen yang digunakan dalam model ini. Bobot - sebuah array bobot untuk diberikan pada pengamatan historis saat menghitung rata-rata bergerak tertimbang. WeightedMovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan tertimbang baru. Konstruktor ini dimaksudkan untuk digunakan hanya oleh subclass (oleh karena itu dilindungi). Setiap subkelas yang menggunakan konstruktor ini kemudian harus meminta metode setWeights (terlindungi) untuk menginisialisasi bobot yang akan digunakan oleh model ini. WeightedMovingAverageModel Membangun model peramalan rata-rata pergerakan tertimbang baru dengan menggunakan variabel independen yang diberikan. Parameter: independentVariable - nama variabel independen yang digunakan dalam model ini. SetWeights Mengatur bobot yang digunakan oleh model peramalan rata-rata bergerak tertimbang ini dengan bobot yang diberikan. Metode ini dimaksudkan untuk digunakan hanya oleh subclass (oleh karena itu dilindungi), dan hanya bersamaan dengan konstruktor argumen satu (terlindungi). Setiap subclass yang menggunakan konstruktor satu argumen kemudian harus memanggil setWeights sebelum meminta metode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) untuk menginisialisasi model. Catatan pada bobot Secara umum, bobot yang dilewatkan ke metode ini harus menambahkan hingga 1,0. Namun, sebagai kenyamanan, jika jumlah bobot tidak bertambah hingga 1,0, skala penerapan ini semua bobotnya proporsional sehingga jumlahnya mencapai 1,0. Parameter: bobot - serangkaian bobot untuk diberikan pada pengamatan historis saat menghitung rata-rata bergerak tertimbang. Mengembalikan nilai perkiraan variabel dependen untuk nilai variabel waktu independen yang diberikan. Subclass harus menerapkan metode ini sedemikian rupa sesuai dengan model peramalan yang mereka implementasikan. Subclass dapat menggunakan metode getForecastValue dan getObservedValue untuk mendapatkan perkiraan dan pengamatan sebelumnya. Ditentukan oleh: perkiraan di kelas AbstractTimeBasedModel Parameter: timeValue - nilai variabel waktu yang nilai perkiraannya diperlukan. Pengembalian: perkiraan nilai variabel dependen untuk waktu tertentu. Melempar: IllegalArgumentException - jika data data tidak mencukupi - pengamatan diteruskan ke init - untuk menghasilkan perkiraan untuk nilai waktu yang diberikan. GetNumberOfPredictors Mengembalikan jumlah prediktor yang digunakan oleh model yang mendasarinya. Pengembalian: jumlah prediktor yang digunakan oleh model yang mendasarinya. GetNumberOfPeriods Mengembalikan jumlah periode saat ini yang digunakan dalam model ini. Ditentukan oleh: getNumberOfPeriods di kelas AbstractTimeBasedModel Returns: jumlah periode saat ini yang digunakan dalam model ini. GetForecastType Mengembalikan satu atau dua kata nama model peramalan jenis ini. Jaga ini singkat. Uraian yang lebih panjang harus diimplementasikan dalam metode toString. Ini harus diganti untuk memberikan deskripsi tekstual dari model peramalan saat ini termasuk, jika mungkin, parameter turunan yang digunakan. Ditentukan oleh: toString in interface ForecastingModel Overrides: toString in class AbstractTimeBasedModel Returns: representasi string dari model perkiraan saat ini, dan parameternya. Rata-rata Moving Average: Dasar-dasar Selama bertahun-tahun, teknisi telah menemukan dua masalah dengan rata-rata pergerakan sederhana. Masalah pertama terletak pada kerangka waktu moving average (MA). Sebagian besar analis teknikal percaya bahwa aksi harga. Harga saham pembukaan atau penutupan, tidak cukup untuk mengandalkan prediksi pembelian atau penjualan sinyal aksi crossover MA yang tepat. Untuk mengatasi masalah ini, analis sekarang menetapkan bobot lebih banyak pada data harga terbaru dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial (EMA). (Pelajari lebih lanjut dalam Menjelajahi Nilai Pindah yang Dipengaruhi Secara Eksponensial). Contoh Misalnya, menggunakan MA 10 hari, seorang analis akan mengambil harga penutupan pada hari ke 10 dan memperbanyak angka ini pada tanggal 10, hari kesembilan sampai sembilan, kedelapan Hari ke delapan dan seterusnya ke MA yang pertama. Setelah total telah ditentukan, analis kemudian akan membagi jumlahnya dengan penambahan pengganda. Jika Anda menambahkan pengganda contoh MA 10-hari, jumlahnya 55. Indikator ini dikenal sebagai rata-rata bergerak tertimbang linear. (Untuk bacaan terkait, lihat Simple Moving Averages Making Trends Stand Out.) Banyak teknisi percaya diri dengan rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial (EMA). Indikator ini telah dijelaskan dengan berbagai cara sehingga membingungkan para siswa dan investor. Mungkin penjelasan terbaiknya berasal dari John J. Murphys Technical Analysis Of The Financial Markets, (diterbitkan oleh New York Institute of Finance, 1999): Rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial membahas kedua masalah yang terkait dengan moving average sederhana. Pertama, rata-rata merapikan secara eksponensial memberi bobot lebih besar pada data yang lebih baru. Oleh karena itu, ini adalah rata-rata bergerak tertimbang. Tapi sementara itu memberi informasi yang kurang penting untuk data harga terakhir, itu termasuk dalam penghitungannya semua data dalam kehidupan instrumen. Selain itu, pengguna dapat menyesuaikan bobot untuk memberi bobot lebih besar atau lebih kecil ke harga hari terakhir, yang ditambahkan ke persentase nilai hari sebelumnya. Jumlah dari kedua nilai persentase tersebut menambahkan hingga 100. Misalnya, harga hari terakhir dapat diberi bobot 10 (0,10), yang ditambahkan ke hari sebelumnya dengan berat 90 (0,90). Ini memberi hari terakhir 10 dari total bobot. Ini setara dengan rata-rata 20 hari, dengan memberikan harga hari terakhir dengan nilai lebih kecil dari 5 (0,05). Gambar 1: Exponentially Moving Average Rata-rata Bagan di atas menunjukkan Indeks Komposit Nasdaq dari minggu pertama di bulan Agustus 2000 sampai 1 Juni 2001. Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, EMA, yang dalam kasus ini menggunakan data harga penutupan selama suatu Periode sembilan hari, memiliki sinyal jual yang pasti pada 8 September (ditandai dengan panah bawah hitam). Ini adalah hari dimana indeks menembus di bawah level 4.000. Panah hitam kedua menunjukkan kaki ke bawah yang benar-benar diharapkan oleh teknisi. Nasdaq tidak bisa menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah di 1619.58 pada 4 April. Uptrend 12 Apr ditandai dengan panah. Di sini indeks ditutup pada 1.961,46, dan teknisi mulai melihat fund manager institusional mulai mengambil beberapa penawaran seperti Cisco, Microsoft dan beberapa isu terkait energi. (Baca artikel terkait kami: Amplop Rata-rata Bergerak: Menyempurnakan Alat Perdagangan Populer dan Memindahkan Bouncing Rata-rata.) Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Apa keuntungan dan kerugian utama menggunakan Simple Moving Average (SMA) Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan.