Benefícios De Média Ponderada Em Média

Net. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Um modelo de previsão média móvel ponderada é baseado em uma série temporal artificialmente construída, na qual o valor de 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 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 Returns: uma representação de cadeia do modelo de previsão atual e seus parâmetros. Quais são as principais vantagens do uso de médias móveis (MA) As médias móveis são abrangentes na análise técnica do mercado de ações, Porque eles são capazes de alisar os dados de preços, formar linhas de tendência e criar uma ajuda visual facilmente interpretada. Desenvolvido como uma ferramenta estatística para uso em conjunto com conjuntos de dados que abrangem um período de tempo específico, as médias móveis provaram ser adequadas para gráficos de preços e outros indicadores. As médias móveis simples (SMAs) são calculadas pela soma dos pontos de dados em um intervalo de tempo dividido pelo número de períodos de tempo no mesmo. Por exemplo, uma média móvel padrão de 10 dias em um gráfico de preço do candelabro leva o valor de cada preço de fechamento, os acrescenta e depois divide o valor resultante em 10. O comprimento do intervalo e os pontos de dados escolhidos são deixados para o comerciante individual , Tornando as médias móveis altamente flexíveis. A média móvel exponencial (EMA) usa os mesmos princípios que o SMA, exceto que aplica mais peso às barras de preços mais recentes. Ao enfatizar a ação recente, as EMAs reduzem o atraso nos dados do tempo e evitam distorções de informações que podem não ser mais relevantes. Às vezes, as médias móveis podem ajudar a identificar áreas de suporte e resistência. Nestas circunstâncias, use médias móveis simples, em vez de exponenciais ou ponderadas. A simplicidade da aplicação e interpretação média móvel permite traçar várias linhas médias móveis ao mesmo tempo, uma vantagem que muitos outros indicadores técnicos não possuem. A relação entre linhas de tendência média móvel mais curtas e mais longas é objeto de muito estudo, e os comerciantes procuram cruzamentos para oportunidades de compra, venda ou curtas. Como qualquer sinal de média móvel, os crossovers devem ser confirmados com outro indicador. Descubra por que os atores e analistas técnicos podem usar uma média móvel exponencial (EMA) em vez de uma média móvel simples. Leia Resposta Conheça os períodos mais comumente selecionados usados ​​por comerciantes e analistas de mercado na criação de médias móveis para sobreposição como técnicas. Resposta lida A única diferença entre esses dois tipos de média móvel é a sensibilidade que cada um mostra para as mudanças nos dados usados. Leia a resposta Saiba mais sobre diferentes tipos de médias móveis, bem como os cruzamentos médios móveis e entende como eles são usados. Leia Resposta Saiba mais sobre uma estratégia básica de média móvel baseada no relacionamento entre uma ação de preço de segurança e sua mudança. Leia Resposta Veja por que o conceito estatístico de médias móveis desempenha um papel central para os comerciantes e os cartistas que dependem da análise técnica. Leia Resposta Quais são os Benefícios do Uso de Médias Ponderadas As médias ponderadas são freqüentemente usadas para avaliar as carteiras de estoque. Definição de Média Ponderada Para determinar uma média ponderada, você deve atribuir um valor a cada um dos números que deseja usar e, em seguida, multiplique o valor pelos respectivos números. Adicione o total de todos esses valores multiplicados e divida-o pela soma de todos os valores originais. Isso renderá a média ponderada, que leva em consideração a importância relativa de cada número em sua amostra. Flutuações lisas O principal benefício das médias ponderadas para ações e contabilidade é que ele suaviza as flutuações no mercado. A média normal pode ser um indicador ruim das tendências das ações, que podem ter enormes flutuações em um curto período de tempo. A média ponderada leva em consideração essas flutuações quanto à quantidade de tempo que elas gastam a um preço específico. A média ponderada reflete uma avaliação mais longa e consistente de uma ação. Contas de dados irregulares Em estudos populacionais ou dados do censo, certos segmentos de uma população podem estar sobre ou sob representados. As médias ponderadas levam em consideração as partes que podem ter uma representação desigual, e elas as contabilizam ao fazer o produto final refletir uma interpretação mais equilibrada e igual dos dados. Este tipo de média é particularmente útil em dados que tratam da demografia e do tamanho da população. Assume valores iguais iguais. O benefício do sistema médio ponderado é que ele pressupõe que valores iguais são equivalentes em proporção. Por exemplo, um professor pode querer determinar a idade relativa de seus alunos de primeiro ano. Ela sabe que todos os alunos têm 4, 5 ou 6 anos de idade. Ela pode contar o número de alunos em cada faixa etária e, em seguida, tomar uma média ponderada para determinar a idade média dos alunos. Isso torna sua tarefa simples porque ela pode assumir que todas as crianças com cinco anos serão representadas de forma igual e uniforme na média final.