Benefícios da previsão média móvel ponderada

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Baixe o nosso Mobile Apps Select conta: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: nenhum mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lição 1: médias móveis vantagens da utilização de médias móveis Médias móveis suavizar as flutuações das taxas de mercado que muitas vezes Ocorre com cada período de relatório em um gráfico de preços. Quanto mais freqüentes forem as atualizações de tarifas - ou seja, quanto mais freqüentemente o gráfico de preços exibe uma taxa atualizada - maior o potencial de ruído do mercado. Para os comerciantes que lidam com um mercado em rápido movimento que está variando ou se deslocando para cima e para baixo, o potencial de falsos sinais é uma preocupação constante. Comparação da média móvel de 20 períodos com as taxas de mercado em tempo real Quanto maior o grau de volatilidade dos preços, maior a chance de gerar um sinal falso. Um sinal falso ocorre quando parece que a tendência atual está prestes a reverter, mas o próximo período de relatório prova que o que inicialmente pareceu ser uma reversão foi, de fato, uma flutuação do mercado. Como o número de períodos de relatório afeta a média móvel O número de períodos de relatório incluídos no cálculo da média móvel afeta a linha da média móvel como mostrado em um gráfico de preços. Quanto menor os pontos de dados (ou seja, os períodos de relatório) incluídos na média, quanto mais a média móvel permanecerá na taxa spot, reduzindo seu valor e oferecendo um pouco mais de visão sobre a tendência geral do que o próprio gráfico de preços. Por outro lado, uma média móvel que inclui muitos pontos afim as flutuações de preços até certo ponto que você não pode detectar uma tendência de taxa discernível. Qualquer situação pode dificultar o reconhecimento de pontos de reversão em tempo suficiente para tirar proveito de uma inversão de tendência de taxa. Gráfico de preços do castiçal mostrando três linhas de médias móveis diferentes Período de relatório - Uma referência genérica usada para descrever a freqüência pela qual os dados da taxa de câmbio são atualizados. Também referido como granularidade. Isso pode variar de um mês, um dia, uma hora - mesmo com a frequência de cada poucos segundos. A regra de ouro é que quanto mais curto for o tempo que você tiver negócios aberto, mais freqüentemente você deve recuperar dados de troca de taxa. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Todos os direitos reservados. A família de marcas OANDA, fxTrade e OANDAs fx são de propriedade da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são propriedade de seus respectivos proprietários. 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Estes documentos podem ser encontrados aqui. OANDA Japan Co. Ltd. Primeiro Diretor de Negócios Financeiros de Tipo I do Kanto Local Financial Bureau (Kin-sho) Nº 2137 do Instituto de Futuros Financeiros número 1571. Negociação FX e CFDs na margem é de alto risco e não é adequado para todos. As perdas podem exceder investment. net. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Um modelo de previsão média móvel ponderada é baseado em uma série temporal construída artificialmente, na qual o valor de um determinado período de tempo é substituído pela média ponderada desse valor e os valores para Alguns períodos de tempo anteriores. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados da série temporal, ou seja, dados que mudam ao longo do tempo. Uma vez que o valor de previsão para um determinado período é uma média ponderada dos períodos anteriores, a previsão sempre parecerá atrasada por aumentos ou diminuições nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média móvel ponderada geralmente fornecerá uma subestimação dos valores da variável dependente. O modelo de média móvel ponderada, como o modelo de média móvel, tem uma vantagem em relação a outros modelos de previsão, na medida em que ele suaviza picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, como o modelo de média móvel, ele também possui várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tão útil como uma ferramenta de previsão de longo alcance. Só pode ser usado de forma confiável para prever alguns períodos no futuro. Desde: 0.4 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel (pesos duplos) Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Previsão (double timeValue) Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor dado da variável de tempo independente. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. GetNumberOfPeriods () Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. GetNumberOfPredictors () Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. SetWeights (pesos duplos) Define os pesos utilizados por este modelo de previsão média móvel ponderada para os pesos dados. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. O tamanho da matriz de pesos é usado para determinar o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel ponderada. Além disso, o período mais recente receberá o peso definido pelo primeiro elemento da matriz, isto é, pesos0. O tamanho da matriz de pesos também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. Com uma média móvel ponderada de 50 dias, não podemos razoavelmente - com algum grau de precisão - prever mais de 50 dias além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Até a previsão próxima ao final deste intervalo provavelmente não será confiável. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para este construtor devem somar até 1.0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não for igual a 1,0, esta implementação dimensiona todos os pesos proporcionalmente para que eles somem para 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada, usando a variável nomeada como a variável independente e os pesos especificados. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Pesos - uma série de pesos para atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada. Este construtor destina-se a ser usado apenas por subclasses (portanto, está protegido). Qualquer subclasse usando este construtor deve invocar o método setWeights (protegido) subseqüentemente para inicializar os pesos a serem usados ​​por este modelo. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada usando a variável independente fornecida. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. SetWeights Define os pesos utilizados por este modelo de previsão média móvel ponderada para os pesos dados. Este método destina-se a ser usado apenas por subclasses (portanto, está protegido), e somente em conjunto com o construtor (protegido) de um argumento. Qualquer subclasse que utilize o construtor de um argumento deve subseqüentemente chamar setWeights antes de invocar o método AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) para inicializar o modelo. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para este método devem somar até 1.0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não for igual a 1,0, esta implementação dimensiona todos os pesos proporcionalmente para que eles somem para 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor dado da variável de tempo independente. As subclasses devem implementar este método de forma consistente com o modelo de previsão que implementam. As subclasses podem fazer uso dos métodos getForecastValue e getObservedValue para obter previsões e observações anteriores, respectivamente. Especificado por: previsão na classe AbstractTimeBasedModel Parâmetros: timeValue - o valor da variável de tempo para o qual um valor de previsão é necessário. Retorna: o valor de previsão da variável dependente para o tempo determinado. Lances: IllegalArgumentException - se houver dados históricos insuficientes - observações passadas para init - para gerar uma previsão para o valor de tempo determinado. GetNumberOfPredictors Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. Retorna: o número de preditores utilizados pelo modelo subjacente. GetNumberOfPeriods Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. Especificado por: getNumberOfPeriods na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: o número atual de períodos usados ​​neste modelo. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Mantenha isso curto. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Overrides: toString na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: uma representação de cadeia do modelo de previsão atual e seus parâmetros. Introdução de Previsão Média Mínima. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nessa linha, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Moeda em Movimento. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados ​​e desinteressados ​​vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer a si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Hes vai ter outros 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E não mexia com a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando, você poderia obter uma pontuação mais alta. Duas dessas estimativas são, na verdade, previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89, todos, incluindo você, está impressionado. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã separada chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que não precisamos realmente fazer as previsões para os períodos passados ​​para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora, eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde deveria gostar do seguinte.