이동 평균 모델의 장점

단순 이동 평균 SMA를 사용하는 주된 장점과 단점은 무엇입니까? 미국 노동 통계국 (United States Bureau of Labor Statistics)이 고용 빈자리 수를 측정하는 데 도움이되는 조사. 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 보유 할 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액 예금 기관이 연방 기금에서 다른 예금 기관에 자금을 빌려주는 이자율. 1 주어진 증권 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 통계적 측정 변동성은 측정 될 수 있습니다 미국 의회는 1933 년 은행법에 따라 상업 은행이 투자에 참여하는 것을 금지 한 법안을 통과 시켰습니다. 비농업 급여는 농장, 개인 가계 및 비영리 부문 외부의 모든 일을 나타냅니다. 미국 노동국. 이동 평균. 우리 연구에서 종종 ma로 단축되는 이동 평균은 가장 인기있는 지표 중 하나이며 기술 분석가가 다양한 ta ks. to 단기 지원 저항의 영역을 식별합니다. 현재 경향을 결정합니다. MACD 또는 Bollinger 밴드와 같은 많은 다른 지표에서 구성 요소입니다. 이동 평균의 주요 이점은 첫째로 그들은 데이터를 부드럽게하고 따라서 둘째로, 추세가 무엇인지에 대한 정확한 답을 줄 수 있다는 것이 주된 단점입니다. 그들은 주요 지표보다는 뒤쳐져 있지만 장기 투자자에게는 문제가되어서는 안됩니다. 이동 평균의 두 가지 주요 형태. 이름과 같은 단순 이동 평균은 지정된 이동 기간에 대한 평균 가격을 계산합니다. 예를 들어, 20 일 간단한 이동 평균은 지난 20 일간의 종가 마감 평균 평균 가격을 계산합니다 exponential moving average ema는 마지막 x 일의 평균을 구하지만 더 최근의 가격에 더 큰 가중치를 부여하여 현재의 가격 행동에보다 민감하게 만들고 따라서 시차 효과. 단기 지원 및 저항 결정. 아래 차트는 나스닥 100 지수를 50 일 지수 이동 평균 ema로 표시 한 것입니다. 이 지수는 2003 년 대부분과 50 일 에마를 통해 일관된 방식으로 최고치와 최저치를 높이고 있습니다 장기적으로 거래를 시작해야하는 곳이 어디인지에 대한 좋은 징조를 제공했습니다. 물론 모든 장기가 평균 이상으로 유지되도록 약간 더 긴 기간 이동 평균을 시도 할 수 있지만 경험을 통해 우리는 50 일 에마가 업무를 잘 수행 한 것으로 나타났습니다 . 거래 신호 생성. 크로스 오버 방법은 장기 평균이 장기 평균보다 높을 때 상당히 신뢰할 수있는 자동 거래 신호를 생성합니다. 아래의 예에서 나스닥 100 지수에 대해 20 일과 50 일을 표시했습니다. 보다 민감한 20 일 엠마 그린 라인이 장기간 50 일 엠 레드 라인을 넘을 때의 지수로, 20 일 엠마가 50 일 미만으로 다시 돌아갈 때 인덱스를 판매 할 것입니다 ema. 우리는 파란색 화살표가있는 제품을 표시하고 빨간색 화살표로 판매합니다. 이 시스템은 약 1000에서 약 1500 사이의 시장에서 우리를 지켜줍니다. 연구 서비스에 대한 액세스에는 사업 조건을 수락해야하며 면책 조항 개인 정보 보호 정책보기 미국 주식 서비스 및 미국 시장 타이밍 서비스는 규제 된 사업이 아닌 Chartcraft Inc Chartcraft에서 제공합니다. 다른 모든 서비스는 Stockcube Research Limited에서 제공합니다. 영국의 Financial Conduct Authority가 승인하고 규제하는 Stockcube Chartcraft와 Stockcube는 영국에 등록 된 영국 회사 인 Stockcube Ltd가 전액 출자했습니다. WeightedMovingAverageModel. A 가중 이동 평균 예측 모델은 주어진 기간의 값이 해당 값의 가중 평균 및 이전 기간의 일부 값으로 대체되는 인위적으로 구성된 시계열을 기반으로합니다. 설명에서이 모델은 시계열 데이터, 즉 시간에 따라 변하는 데이터에 가장 적합합니다. 주어진 기간의 예측 값은 이전 기간의 가중 평균이므로 예측은 항상 증가 또는 감소에 비해 지연되는 것처럼 보입니다 관측 종속 값 감소 예를 들어, 데이터 시리즈가 눈에 upward만한 상승 추세를 보이는 경우 가중 이동 평균 예측은 일반적으로 종속 변수의 값을 과소 평가합니다. 이동 평균 모델과 같은 가중 이동 평균 모델은 관측 세트에서 봉우리와 골짜기 또는 골짜기를 부드럽게 해준다는 점에서 다른 예측 모델에 비해 유리하다. g 평균 모델을 사용하면 몇 가지 단점이 있습니다. 특히이 모델은 실제 방정식을 생성하지 않습니다. 따라서 중간 장기 예측 도구로 유용하지는 않습니다. 향후 몇 기간을 정확하게 예측하는 데에만 사용할 수 있습니다. 0부터 4 Steven R Gould. class. WeightedMovingAverageModel에서 상속 된 새 가중 이동 평균 예측 모델을 생성합니다. WeightedMovingAverageModel double weights 지정된 가중치를 사용하여 새 가중 이동 평균 예측 모델을 생성합니다. forecast double timeValue 종속 변수의 예측 값을 반환합니다. getForecastType이 유형의 예측 모델에 대해 하나 또는 두 개의 단어 이름을 리턴합니다. getNumberOfPeriods이 model. getNumberOfPredictors에서 사용되는 현재 마침표 수를 리턴합니다. 기본 모델에서 사용되는 predictor 수를 리턴합니다. setWeights double weights 가중치 이동 평균 예측에 사용되는 가중치를 설정합니다. 모델을 지정된 weights. toString에 오버라이드 (override)합니다. 가능한 경우, 사용 된 파생 된 매개 변수를 포함하여 현재 예측 모델에 대한 텍스트 설명을 제공하려면 대체해야합니다. class에서 상속 된 메소드 지정된 가중치를 사용하여 새 가중 이동 평균 예측 모델을 작성합니다. For 유효한 모델을 만들려면 init을 호출하고 독립 변수를 식별하기 위해 시간 변수가 초기화 된 일련의 데이터 요소를 포함하는 데이터 세트를 전달해야합니다. 가중치 배열의 크기는 관측 수를 결정하는 데 사용됩니다 또한 가중치 이동 평균을 계산하는 데 사용됩니다. 또한 가장 최근 기간에는 배열의 첫 번째 요소 즉 가중치 0으로 정의 된 가중치가 주어집니다. 가중치 배열의 크기는 유효 기간을 결정하는 데에도 사용됩니다 예측 50 일간의 가중 평균에 의해, 우리는 합리적으로 - 어느 정도의 정확도로 - 지난 페리오를 50 일 이상 예측할 수 없습니다 d 데이터를 사용할 수있는 경우이 범위의 끝 부분 근처의 예측조차도 신뢰할 수 없습니다. 가중치에 유의하십시오. 일반적으로이 생성자에 전달 된 가중치는 최대 1 0이어야합니다. 그러나 편의상, 가중치는 1 0까지 가산되지 않습니다. 이 구현은 모든 가중치를 비율에 비례하여 1로 합계합니다. 매개 변수 가중치 - 가중 이동 평균을 계산할 때 이전 관측치에 할당 할 가중치 배열입니다. 새 가중 이동 평균을 구성합니다 예측 모델. 독립 변수 및 지정된 가중치로 명명 된 변수를 사용합니다. 매개 변수 independentVariable - 이 모델에서 사용할 독립 변수의 이름 - 가중 이동 평균을 계산할 때 이전 관측 값에 할당 할 가중치 배열입니다. 새로운 가중 이동 평균 예측 모델이 생성자은 서브 클래스에서만 사용하도록 (듯이) 설계되고 있으므로 보호되고 있습니다. 이 생성자을 사용하는 서브 클래스는, 그 후, 보호 된 setWeights 메소드를 호출 해, 이 모델이 사용하는 웨이트를 초기화합니다. 주어진 독립 변수를 사용해, 새로운 가중 이동 평균 예측 모델을 구축합니다. 파라미터 independentVariable - 이 모델로 사용하는 독립 변수의 이름. 사용 된 웨이트를 설정합니다. 주어진 가중치에 대한 가중 이동 평균 예측 모델이 메소드는 서브 클래스에서만 사용되므로 보호되는 하나의 인수로 구성된 생성자와 결합하여 사용됩니다. 하나의 인수로 작성자를 사용하는 모든 서브 클래스는 이후 setWeights 모델을 초기화하기 전에 메소드를 호출해야합니다. 가중치에 유의하십시오. 일반적으로이 메소드로 전달되는 가중치는 최대 1 0이어야합니다. 그러나 편의상 가중치의 합계가 1 0이되지 않으면이 구현 비례 적으로 모든 가중치의 비율을 조정하여 1로 합계합니다. 0 매개 변수 가중치 - 계산할 때 역사적 관측치에 할당 할 가중치 배열 독립 시간 변수의 주어진 값에 대한 종속 변수의 예측 값을 리턴합니다. 서브 클래스는 구현하는 예측 모델과 일치하는 방식으로이 메소드를 구현해야합니다. 서브 클래스는 getForecastValue 및 getObservedValue 메소드를 사용하여 AbstractTimeBasedModel 클래스의 예측에 의해 지정됨 timeValue - 예측값이 필요한 시간 변수의 값 주어진 시간 동안의 종속 변수의 예측 값을 반환 Throws IllegalArgumentException - 히스토리 데이터가 충분하지 않은 경우 - 관측치를 init에게 전달하여 주어진 시간 값에 대한 예측을 생성합니다. 기본 모델에서 사용하는 예측 변수의 수를 반환합니다. 기본 모델에서 사용하는 예측 변수의 수를 반환합니다. 이 모델에서 사용 된 현재 기간 수를 반환합니다. AbstractTimeBasedModel 클래스에있는 getNumberOfPeriods 이 모델에서 사용되는 현재 마침표의 수를 나타냅니다. 이 유형의 예측 모델에 대한 하나 또는 두 개의 단어 이름을 반환합니다. 짧게 유지하십시오. 더 긴 설명은 toString 메소드에 구현되어야합니다. 이것은 현재의 텍스트 설명을 제공하기 위해 대체되어야합니다 가능한 경우, 파생 된 파라미터를 포함한 예측 모델. ForecastingModel 인터페이스의 toString에 의해 지정 AbstractTimeBasedModel 클래스의 toString를 오버라이드 (override)하면, 현재의 예측 모델과 그 파라미터의 캐릭터 라인 표현을 돌려줍니다.