Vorteile Of Weighted Moving Average Prognose

Gleitende durchschnittliche Vorhersage Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Tabellenkalkulation positionieren, damit das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es die folgenden geben soll. sourceforge. openforecast. models Klasse WeightedMovingAverageModel Ein gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell basiert auf einer künstlich konstruierten Zeitreihe, in der der Wert für Eine vorgegebene Zeitspanne wird durch das gewichtete Mittelwert dieses Wertes und die Werte für eine Anzahl von vorhergehenden Zeitperioden ersetzt. 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. Da der Prognosewert für einen bestimmten Zeitraum ein gewichteter Durchschnitt der Vorperioden ist, wird die Prognose immer wieder entweder in den beobachteten (abhängigen) Werten ansteigen oder abnehmen. Wenn zum Beispiel eine Datenreihe einen bemerkenswerten Aufwärtstrend aufweist, dann wird eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose im Allgemeinen eine Unterbewertung der Werte der abhängigen Variablen liefern. Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell, wie das gleitende Durchschnittsmodell, hat gegenüber anderen Prognosemodellen einen Vorteil, dass es in einer Reihe von Beobachtungen Gipfel und Tröge (oder Täler) glättet. Doch wie das gleitende Mittelmodell 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 paar Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Seit: 0.4 Autor: Steven R. Gould Felder aus der Klasse net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Erstellt ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. WeightedMovingAverageModel (doppelte Gewichte) Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. Prognose (double timeValue) Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den vorgegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. GetForecastType () Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. GetNumberOfPeriods () Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. GetNumberOfPredictors () Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. SetWeights (doppelte Gewichte) Setzt die Gewichte, die von diesem gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosemodell verwendet werden, auf die angegebenen Gewichte. 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. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung der angegebenen Gewichte. 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. Die Größe des Gewichts-Arrays wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die verwendet werden sollen, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zusätzlich wird die letzte Periode das Gewicht gegeben, das durch das erste Element des Arrays definiert ist, d. h. Gewichte0. Die Größe des Gewichts-Arrays wird auch verwendet, um die Menge der zukünftigen Perioden zu bestimmen, die effektiv prognostiziert werden können. Mit einem 50 Tage gewichteten gleitenden Durchschnitt, dann können wir nicht vernünftigerweise - mit beliebiger Genauigkeit - mehr als 50 Tage über den letzten Zeitraum hinausgehen, für den Daten vorliegen. Sogar die Prognose in der Nähe des Endes dieses Bereichs ist wahrscheinlich unzuverlässig. Hinweis auf Gewichte Im Allgemeinen sollten die Gewichte, die an diesen Konstruktor übergeben wurden, bis zu 1,0 addieren. Jedoch, als eine Bequemlichkeit, wenn die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 summieren. Parameter: Gewichte - eine Reihe von Gewichten, um die historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell, wobei die benannte Variable als unabhängige Variable und die angegebenen Gewichte verwendet wird. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Gewichte - eine Reihe von Gewichten, um die historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. Dieser Konstruktor soll nur von Unterklassen verwendet werden (daher ist er geschützt). Jede Unterklasse, die diesen Konstruktor verwendet, muss anschließend die (geschützte) setWeights-Methode aufrufen, um die von diesem Modell zu verwendenden Gewichte zu initialisieren. WeightedMovingAverageModel Konstruiert ein neues gewichtetes gleitendes durchschnittliches Prognosemodell mit der gegebenen unabhängigen Variablen. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. SetWeights Setzt die von diesem gewichteten gleitenden durchschnittlichen Prognosemodell verwendeten Gewichte auf die angegebenen Gewichte. Diese Methode soll nur von Unterklassen (also geschützt) und nur in Verbindung mit dem (geschützten) Ein-Argument-Konstruktor verwendet werden. Jede Unterklasse, die den Ein-Argument-Konstruktor verwendet, muss anschließend setWeights aufrufen, bevor sie die Methode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) aufrufen, um das Modell zu initialisieren. Hinweis auf Gewichte Im Allgemeinen sollten die Gewichte, die an diese Methode übergeben wurden, bis zu 1,0 addieren. Jedoch, als eine Bequemlichkeit, wenn die Summe der Gewichte nicht bis zu 1,0 addiert, skaliert diese Implementierung alle Gewichte proportional, so dass sie auf 1,0 summieren. Parameter: Gewichte - eine Reihe von Gewichten, um die historischen Beobachtungen bei der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts zuzuordnen. Gibt den Prognosewert der abhängigen Variablen für den angegebenen Wert der unabhängigen Zeitvariablen zurück. Unterklassen müssen diese Methode so umsetzen, dass sie mit dem von ihr implementierten Prognosemodell übereinstimmen. Unterklassen können die Methoden getForecastValue und getObservedValue nutzen, um frühere Prognosen und Beobachtungen zu erhalten. Angegeben durch: Prognose in der Klasse AbstractTimeBasedModel Parameter: timeValue - der Wert der Zeitvariablen, für die ein Prognosewert erforderlich ist. Rückgabewert: der Prognosewert der abhängigen Variablen für die angegebene Zeit. Throws: IllegalArgumentException - wenn es unzureichende historische Daten gibt - Beobachtungen, die an init weitergegeben wurden - um eine Prognose für den vorgegebenen Zeitwert zu generieren. GetNumberOfPredictors Gibt die Anzahl der Prädiktoren zurück, die vom zugrunde liegenden Modell verwendet werden. Rückgabewerte: die Anzahl der Prädiktoren, die von dem zugrunde liegenden Modell verwendet werden. GetNumberOfPeriods Gibt die aktuelle Anzahl von Perioden zurück, die in diesem Modell verwendet werden. Gegeben durch: getNumberOfPeriods in der Klasse AbstractTimeBasedModel Rückgabewerte: die aktuelle Anzahl von Perioden, die in diesem Modell verwendet werden. 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 durch: toString in der Schnittstelle PrognoseModell Overrides: toString in class AbstractTimeBasedModel Rückgabewert: eine Stringdarstellung des aktuellen Prognosemodells und seine Parameter. OANDA verwendet Cookies, um unsere Webseiten einfach zu bedienen und an unsere Besucher angepasst zu machen. Cookies können nicht verwendet werden, um Sie persönlich zu identifizieren. Durch den Besuch unserer Website erklären Sie sich mit OANDA8217s Gebrauch von Cookies in Übereinstimmung mit unseren Datenschutzbestimmungen. Um Cookies zu blockieren, zu löschen oder zu verwalten, besuchen Sie bitte aboutcookies. org. Die Beschränkung von Cookies verhindert, dass Sie von der Funktionalität unserer Website profitieren. Laden Sie unser Mobile-Apps ein Konto eröffnen ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 breite1 height1 frameborder0 Styledisplay: keine mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lektion 1: Moving Averages Vorteile der Verwendung von Gleitende Durchschnitte Gleitende Durchschnitte glätten Marktkursschwankungen, die oft mit jedem Berichts auftreten Zeitraum in einer Preisliste. Je häufiger die Ratenaktualisierungen - das heißt, je häufiger das Preisdiagramm eine aktualisierte Rate anzeigt - desto größer ist das Potenzial für Marktlärm. Für Händler, die sich in einem schnelllebigen Markt befassen, der auf und ab geht, ist das Potenzial für falsche Signale ein ständiges Anliegen. Vergleich von 20-Perioden-Verschiebungs-Durchschnitt zu Real-Time-Marktraten Je größer der Grad der Preisvolatilität ist, desto größer ist die Chance, dass ein falsches Signal erzeugt wird. Ein falsches Signal tritt auf, wenn es scheint, dass der aktuelle Trend im Begriff ist, sich umzukehren, aber die nächste Berichtsperiode beweist, dass das, was anfangs eine Umkehrung zu sein schien, in der Tat eine Marktschwankung war. Wie die Anzahl der Berichtszeiträume den bewegten Durchschnitt beeinflusst Die Anzahl der Berichtszeiträume, die in der gleitenden Durchschnittsberechnung enthalten sind, wirkt sich auf die gleitende Durchschnittslinie aus, wie sie in einem Preisdiagramm angezeigt wird. Je weniger Datenpunkte (d. H. Berichtszeiträume) im Durchschnitt enthalten sind, desto näher liegt der gleitende Durchschnitt auf dem Kassakurs und reduziert damit seinen Wert und bietet wenig mehr Einblick in den Gesamttrend als die Preisliste selbst. Auf der anderen Seite ergibt sich ein gleitender Durchschnitt, der zu viele Punkte umfasst, die Preisschwankungen in einem solchen Ausmaß, dass man keinen erkennbaren Tarifverlauf erkennen kann. Jede Situation kann es schwierig machen, Umkehrpunkte in ausreichender Zeit zu erkennen, um eine Ratenstrendumkehr zu nutzen. Candlestick-Preis-Diagramm mit drei verschiedenen gleitenden Durchschnitten Zeilen Berichtszeitraum - Eine generische Referenz, die verwendet wird, um die Häufigkeit zu beschreiben, mit der die Wechselkursdaten aktualisiert werden. Auch als Granularität bezeichnet. Das könnte von einem Monat, einem Tag, einer Stunde - sogar so oft wie alle paar Sekunden liegen. Die Faustregel ist, dass je kürzer die Zeit ist, die du Trades offen hältst, desto häufiger solltest du Ratenaustauschdaten abrufen. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Alle Rechte vorbehalten. OANDA, fxTrade und OANDAs fx Familie von Marken sind Eigentum der OANDA Corporation. 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