Modelo De Previsão Média Em Movimento Ponderado

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 para um determinado período de tempo é substituído pela média ponderada desse valor e pelos valores de algum número de tempo anterior Períodos. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados de séries temporais, isto é, 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 aumento ou diminuição 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 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 alcance médio. Ele 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. Mesmo 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 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 posteriormente o método (protegido) setWeights 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 usando 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 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 do 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 seqüência do modelo de previsão atual e seus parâmetros. 7 Armadilhas de médias móveis Uma média móvel é o preço médio de uma garantia em um período de tempo especificado . Os analistas freqüentemente usam médias móveis como uma ferramenta analítica para tornar mais fácil seguir as tendências do mercado, à medida que os valores se movem para cima e para baixo. As médias móveis podem estabelecer tendências e medir o dinamismo. Portanto, eles podem ser usados ​​para indicar quando um investidor deve comprar ou vender uma segurança específica. Os investidores também podem usar médias móveis para identificar pontos de suporte ou de resistência, a fim de avaliar quando os preços provavelmente mudarão de direção. Ao estudar os intervalos de negociação históricos, os pontos de apoio e resistência são estabelecidos onde o preço de uma garantia reverteu sua tendência ascendente ou descendente, no passado. Esses pontos são usados ​​para fazer, comprar ou vender decisões. Infelizmente, as médias móveis não são ferramentas perfeitas para estabelecer tendências e apresentam muitos riscos sutis, mas significativos para os investidores. Além disso, as médias móveis não se aplicam a todos os tipos de empresas e indústrias. Algumas das principais desvantagens das médias móveis incluem: 1. As médias móveis atraem tendências de informações passadas. Eles não levam em consideração mudanças que podem afetar o desempenho futuro de segurança, como novos concorrentes, demanda maior ou menor de produtos na indústria e mudanças na estrutura gerencial da empresa. 2. Idealmente, uma média móvel mostrará uma mudança consistente no preço de uma segurança, ao longo do tempo. Infelizmente, as médias móveis não funcionam para todas as empresas, especialmente para aqueles em indústrias muito voláteis ou aqueles que são fortemente influenciados pelos eventos atuais. Isto é especialmente verdadeiro para a indústria do petróleo e as indústrias altamente especulativas, em geral. 3. As médias móveis podem ser distribuídas em qualquer período de tempo. No entanto, isso pode ser problemático porque a tendência geral pode mudar significativamente dependendo do período de tempo usado. Cortes de tempo mais curtos têm mais volatilidade, enquanto marcos de tempo mais longos têm menos volatilidade, mas não contam novas mudanças no mercado. Os investidores devem ter cuidado com o prazo que eles escolherem, para garantir que a tendência seja clara e relevante. 4. Um debate em curso é se deve ou não se colocar mais ênfase nos últimos dias no período de tempo. Muitos acham que os dados recentes melhor refletem a direção em que a segurança se está movendo, enquanto outros acham que dar alguns dias mais peso do que outros, prejudica incorretamente a tendência. Os investidores que usam diferentes métodos para calcular médias podem desenhar tendências completamente diferentes. (Saiba mais em Médias móveis simples vs. Exponenciais.) 5. Muitos investidores argumentam que a análise técnica é uma maneira sem sentido de prever o comportamento do mercado. Eles dizem que o mercado não tem memória e o passado não é um indicador do futuro. Além disso, há pesquisas substanciais para respaldar isso. Por exemplo, Roy Nersesian realizou um estudo com cinco estratégias diferentes usando médias móveis. A taxa de sucesso de cada estratégia variou entre 37 e 66. Esta pesquisa sugere que as médias móveis apenas produzem resultados aproximadamente metade do tempo, o que poderia fazer com que eles usassem uma proposta de risco para efetivamente sincronizar o mercado acionário. 6. Os valores mobiliários mostram frequentemente um padrão cíclico de comportamento. Isso também é verdade para as empresas de serviços públicos, que têm uma demanda constante por seu produto ano-a-ano, mas experimentam fortes mudanças sazonais. Embora as médias móveis possam ajudar a suavizar essas tendências, elas também podem esconder o fato de que a segurança está em um padrão oscilatório. (Para saber mais, veja Keep An Eye On Momentum.) 7. O objetivo de qualquer tendência é prever onde o preço de uma garantia será no futuro. Se uma segurança não é tendência em qualquer direção, ela não oferece uma oportunidade de lucrar com a compra ou venda a descoberto. A única maneira que um investidor pode lucrar seria implementar uma estratégia sofisticada baseada em opções que dependa do preço restante constante. A média final As médias móveis foram consideradas uma ferramenta analítica valiosa por muitos, mas para que qualquer ferramenta seja efetiva, você deve primeiro entender sua função, quando usá-la e quando não usá-la. Os perigos aqui discutidos indicam que as médias móveis podem não ter sido uma ferramenta efetiva, como quando usadas com títulos voláteis e como podem ignorar certas informações estatísticas importantes, como padrões cíclicos. Também é questionável como as médias móveis efetivas são para indicar com precisão as tendências de preços. Dadas as desvantagens, as médias móveis podem ser uma ferramenta mais utilizada em conjunto com outras. No final, a experiência pessoal será o último indicador de quão eficazes são realmente para o seu portfólio. (Para mais, veja As médias móveis adaptativas conduzem a melhores resultados) Um atalho para estimar o número de anos necessários para dobrar seu dinheiro a uma determinada taxa de retorno anual (ver anual composto. A taxa de juros cobrada em um empréstimo ou realizada em um Investimento em um período de tempo específico. A maioria das taxas de juros são. Um título de grau de investimento apoiado por um conjunto de títulos, empréstimos e outros ativos. Os CDOs não se especializam em um tipo de dívida. O ano em que o primeiro influxo de capital de investimento É entregue a um projeto ou empresa. Isso marca quando o capital é. Leonardo Fibonacci era um matemático italiano nascido no século 12. Ele é conhecido por ter descoberto os quotFibonacci números, uma segurança com um preço que é dependente ou derivado de Um ou mais ativos subjacentes.