المتوسطات المتحركة المرجحة: الأساسيات على مر السنين، وجد الفنيون مشكلتين مع المتوسط المتحرك البسيط. تكمن المشكلة الأولى في الإطار الزمني للمتوسط المتحرك (ما). ويعتقد معظم المحللين الفنيين أن العمل السعر. فتح أو إغلاق سعر السهم، لا يكفي على أن تعتمد على التنبؤ بشكل صحيح شراء أو بيع إشارات العمل كروس ما. ولحل هذه المشكلة، يعين المحللون الآن مزيدا من الوزن لأحدث بيانات الأسعار باستخدام المتوسط المتحرك الممتد أضعافا مضاعفة (إما). (مزيد من المعلومات في استكشاف المتوسط المتحرك الموزون أضعاف.) مثال على سبيل المثال، باستخدام ما 10 أيام، فإن المحلل يأخذ سعر الإغلاق لليوم العاشر ويضاعف هذا الرقم قبل 10، في اليوم التاسع من تسعة، والثامنة يوم من قبل ثمانية وهلم جرا إلى أول من ماجستير. وبمجرد تحديد المجموع، يقوم المحلل بعد ذلك بتقسيم الرقم بإضافة المضاعفات. إذا قمت بإضافة مضاعفات المثال ما 10 أيام، فإن الرقم هو 55. ويعرف هذا المؤشر باسم المتوسط المتحرك المرجح خطي. (للحصول على القراءة ذات الصلة، تحقق من المتوسطات المتحركة البسيطة جعل الاتجاهات الوقوف.) العديد من الفنيين مؤمنين بقوة في المتوسط المتحرك السلس أضعافا (إما). وقد تم شرح هذا المؤشر في العديد من الطرق المختلفة التي يخلط بين الطلاب والمستثمرين على حد سواء. ولعل أفضل تفسير يأتي من جون ج. مورفيس التحليل الفني للأسواق المالية، (نشره معهد نيويورك المالي، 1999): يعالج المتوسط المتحرك الممتد أضعافا مضاعفة المشاكل المرتبطة بالمتوسط المتحرك البسيط. فأولا، يعين المتوسط الملمس أضعافا أكبر وزنا أكبر للبيانات الأحدث. ولذلك، فهو متوسط متحرك مرجح. ولكن في حين أنه يولي أهمية أقل لبيانات الأسعار الماضية، فإنه يشمل في حسابه جميع البيانات في حياة الصك. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدم ضبط الترجيح لإعطاء وزن أكبر أو أقل لسعر الأيام الأخيرة، والذي يضاف إلى نسبة مئوية من قيمة الأيام السابقة. ويضاف مجموع قيمتي النسبة المئوية إلى 100. على سبيل المثال، يمكن تعيين سعر الأيام الأخيرة على وزن 10 (10)، والذي يضاف إلى وزن الأيام السابقة 90 (.90). وهذا يعطي اليوم الأخير 10 من إجمالي الترجيح. هذا سيكون ما يعادل متوسط 20 يوما، من خلال إعطاء سعر الأيام الماضية قيمة أصغر من 5 (.05). الشكل 1: المتوسط المتحرك الملمس أضعافا مضاعفة يظهر الرسم البياني أعلاه مؤشر ناسداك المركب من الأسبوع الأول في أغسطس 2000 إلى 1 يونيو 2001. كما ترون بوضوح، إما، والتي في هذه الحالة تستخدم بيانات سعر الإغلاق فوق لمدة تسعة أيام، لديها إشارات بيع محددة في 8 سبتمبر (تميزت لأسفل أسود لأسفل). وكان هذا هو اليوم الذي كسر فيه المؤشر دون مستوى 4000. يظهر السهم الأسود الثاني آخر أسفل الساق التي الفنيين كانوا يتوقعون فعلا. لم يتمكن ناسداك من توليد ما يكفي من حجم واهتمام من المستثمرين التجزئة لكسر 3000 علامة. ثم ينخفض مرة أخرى إلى أسفل إلى أسفل في 1619.58 في ابريل 4. يتميز الاتجاه الصعودي 12 أبريل السهم. وهنا أغلق المؤشر عند 1،961.46، وبدأ الفنيون في رؤية مديري الصناديق المؤسسية بدءا من التقاط بعض الصفقات مثل سيسكو ومايكروسوفت وبعض القضايا المتعلقة بالطاقة. (اقرأ مقالاتنا ذات الصلة: متحرك متوسط المغلفات: تكرير أداة التداول الشعبي والمتوسط المتحرك ترتد.) مقياس للعلاقة بين التغير في الكمية المطلوبة من سلعة معينة وتغير في سعرها. السعر. إجمالي القيمة السوقية للدولار لكل من أسهم الشركة المعلقة. يتم احتساب القيمة السوقية عن طريق الضرب. فريكسيت قصيرة ل كوتشيفيش إكسيتكوت هو الفرنسية سبينوف من بريكسيت المدى، التي برزت عندما صوتت المملكة المتحدة ل. أمر وضعها مع وسيط يجمع بين ملامح وقف النظام مع تلك من أجل الحد. أمر وقف الحد سوف. جولة من التمويل حيث المستثمرين شراء الأسهم من شركة في تقييم أقل من التقييم وضعت على. نظرية اقتصادية للإنفاق الكلي في الاقتصاد وآثاره على الإنتاج والتضخم. تم تطوير الاقتصاد الكينسي. سورسفورجي. أوبينفوريكاستم. موديلز موتيفدوفينغ أفيراجوديل يعتمد نموذج توقعات المتوسط المتحرك المرجح على سلسلة زمنية تم إنشاؤها بشكل اصطناعي يتم فيها استبدال القيمة لفترة زمنية معينة بالمتوسط المرجح لتلك القيمة والقيم لبعض القيم من الفترات الزمنية السابقة. كما كنت قد خمنت من الوصف، وهذا النموذج هو الأنسب لبيانات سلسلة زمنية أي البيانات التي تتغير مع مرور الوقت. وبما أن قيمة التوقعات لأي فترة معينة هي المتوسط المرجح للفترات السابقة، فإن التنبؤ سيبدو دائما متخلفا عن الزيادة أو النقصان في القيم الملاحظة (المعتمدة). على سبيل المثال، إذا كان لسلسلة البيانات اتجاها تصاعديا ملحوظا، فإن توقعات المتوسط المتحرك المرجح سوف توفر عموما قيمة ناقصة لقيم المتغير التابع. إن نموذج المتوسط المتحرك المرجح، مثل نموذج المتوسط المتحرك، له ميزة على نماذج التنبؤ الأخرى حيث أنه يزيل القمم والأحواض (أو الوديان) في مجموعة من الملاحظات. ومع ذلك، مثل نموذج المتوسط المتحرك، كما أن لديها العديد من العيوب. على وجه الخصوص هذا النموذج لا ينتج معادلة فعلية. ولذلك، فإنه ليس كل ذلك مفيد كأداة متوسطة المدى التنبؤ المدى. لا يمكن إلا أن تستخدم بشكل موثوق للتنبؤ بضع فترات في المستقبل. منذ: 0.4 المؤلف: ستيفن R. جولد الحقول الموروثة من الطبقة net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel الوزن الموزون أفيراجوديل () بناء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط المتحرك المرجح. ويتموفينغ متوسطي (أوزان مزدوجة) يبني نموذج جديد للتنبؤ المتوسط المتحرك المرجح، باستخدام الأوزان المحددة. التنبؤ (دوبل تايمفالو) ترجع قيمة التنبؤ للمتغير التابع للقيمة المعطاة للمتغير الزمني المستقل. جيتفوريكاستيب () إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ. جيتنومبيروفريودس () إرجاع العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا النموذج. جيتنومبيروفبريديكتورس () إرجاع عدد المتنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. مجموعة الأوزان (الأوزان المزدوجة) يحدد الأوزان التي يستخدمها هذا النموذج المرجح للتنبؤ بالمتوسط المتحرك للأوزان المعطاة. توسترينغ () ينبغي تجاوز ذلك لتوفير وصف نصي لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي معلمات مشتقة مستخدمة. الطرق الموروثة من الطبقة net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel الوزن الموزعي المتوسطي إنشاء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط المتحرك المرجح باستخدام الأوزان المحددة. ولكي يتم إنشاء نموذج صالح، يجب استدعاء إينيت وتمرير مجموعة بيانات تحتوي على سلسلة من نقاط البيانات مع تهيئة متغير الوقت لتحديد المتغير المستقل. ويستخدم حجم صفيف الأوزان لتحديد عدد الملاحظات التي ستستخدم لحساب المتوسط المتحرك المرجح. بالإضافة إلى ذلك، سيتم إعطاء الفترة الأخيرة الوزن الذي يحدده العنصر الأول من المصفوفة أي الأوزان. كما يستخدم حجم مجموعة الأوزان لتحديد مقدار الفترات المستقبلية التي يمكن التنبؤ بها على نحو فعال. مع المتوسط المتحرك المرجح لمدة 50 يوما، فإننا لا يمكننا بشكل معقول - مع أي درجة من الدقة - توقع أكثر من 50 يوما بعد الفترة الأخيرة التي تتوفر البيانات. حتى التنبؤ بالقرب من نهاية هذا النطاق من المرجح أن تكون غير موثوق بها. ملاحظة حول الأوزان بشكل عام، يجب أن ترتفع الأوزان التي تم تمريرها إلى هذا المنشئ إلى 1.0. ومع ذلك، كراحة، إذا كان مجموع أوزان لا تضيف ما يصل إلى 1.0، وهذا التنفيذ موازين جميع الأوزان نسبيا بحيث أنها لا مجموع إلى 1.0. المعلمات: الأوزان - صفيف من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط المتحرك المرجح. ويتدوفينغ أفيراج موديل إنشاء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط المتحرك المرجح، باستخدام المتغير المسماة كمتغير مستقل والأوزان المحددة. المعلمات: إنديبندنتفاريابل - اسم المتغير المستقل لاستخدامه في هذا النموذج. أوزان - مجموعة من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط المتحرك المرجح. ويتدوفينغ أفيراج موديل إنشاء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط المتحرك المرجح. ويهدف هذا المنشئ ليتم استخدامها فقط من قبل الفئات الفرعية (وبالتالي فهي محمية). يجب على أي فئة فرعية تستخدم هذا المنشئ أن تستدعي لاحقا طريقة (الوزن) المحمية (ويتويتس) لتهيئة الأوزان التي سيستخدمها هذا النموذج. ويتدوفينغ أفيراجيموديل بناء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط المتحرك المرجح باستخدام المتغير المستقل المعطى. المعلمات: إنديبندنتفاريابل - اسم المتغير المستقل لاستخدامه في هذا النموذج. مجموعة الأوزان تحدد الأوزان التي يستخدمها هذا النموذج المرجح للتنبؤ بالمتوسط المتحرك للأوزان المعطاة. وتهدف هذه الطريقة إلى أن تستخدم فقط من قبل الفئات الفرعية (وبالتالي فهي محمية)، وبالاقتران مع منشئ وسيط واحد (محمي) فقط. يجب أن تقوم أي فئة فرعية باستخدام منشئ وسيطة واحدة باستدعاء أوزان المجموعة قبل استدعاء الأسلوبstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) لتهيئة النموذج. ملاحظة حول الأوزان بشكل عام، يجب أن تضيف الأوزان التي تم تمريرها إلى هذه الطريقة ما يصل إلى 1.0. ومع ذلك، كراحة، إذا كان مجموع أوزان لا تضيف ما يصل إلى 1.0، وهذا التنفيذ موازين جميع الأوزان نسبيا بحيث أنها لا مجموع إلى 1.0. المعلمات: الأوزان - صفيف من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط المتحرك المرجح. لعرض قيمة توقعات المتغير التابع للقيمة المعطاة للمتغير الزمني المستقل. ويجب أن تنفذ الفئات الفرعية هذه الطريقة بطريقة تتسق مع نموذج التنبؤ الذي تنفذه. الفئات الفرعية يمكن الاستفادة من جيتفوريكرافالو وأساليب جيتوبسرفيدفالو للحصول على التوقعات السابقة والملاحظات على التوالي. المحدد من قبل: التنبؤ في الصف أبستراكتيمباسيدموديل معلمات: تيميفالو - قيمة المتغير الزمني الذي مطلوب قيمة التنبؤ. العوائد: قيمة التنبؤ للمتغير التابع للوقت المحدد. رميات: إليغالارجومنتكسيبتيون - إذا كان هناك بيانات تاريخية غير كافية - الملاحظات التي تم تمريرها إلى البداية - لتوليد توقعات للقيمة الزمنية المعطاة. جيتنومبيروفريديكتورس إرجاع عدد من أجهزة التنبؤ المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. العوائد: عدد المتنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. جيتنومبيروفريودس إرجاع العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا النموذج. محدد بواسطة: جيتنومبيروفريودز في الصف أبستراكتيمباسدموديل الإرجاع: العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا النموذج. جيتفوريكاستيب إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ. حافظ على هذا قصير. يجب تنفيذ وصف أطول في أسلوب توسترينغ. وينبغي تجاوز ذلك لتوفير وصف نصي لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي معلمات مشتقة مستخدمة. تحديد بواسطة: توسترينغ في واجهة التنبؤات تجاوزات: توسترينغ في فئة أبستراكتيمباسدموديل الإرجاع: تمثيل سلسلة من نموذج التنبؤ الحالي، و paramators. FORECASTING عامل الموسمية - النسبة المئوية من متوسط الطلب ربع السنوي الذي يحدث في كل ربع سنة. ومن المتوقع أن تبلغ التوقعات السنوية للسنة الرابعة 400 وحدة. متوسط التوقعات لكل ربع سنة هو 4004 100 وحدة. توقعات ربع سنوية أفغ. توقع عامل موسمي. طرق التنبؤ المسببة تعتمد طرق التنبؤ السببية على علاقة معروفة أو متصورة بين العامل المطلوب التنبؤ به والعوامل الخارجية أو الداخلية الأخرى 1. الانحدار: ترتبط المعادلة الرياضية لمتغير تابع لمتغير مستقل واحد أو أكثر يعتقد أنه يؤثر على المتغير التابع 2 - نماذج الاقتصاد القياسي: نظام معادلات الانحدار المترابطة التي تصف بعض قطاعات النشاط الاقتصادي 3 - نماذج المدخلات والمخرجات: تصف التدفقات من قطاع من قطاعات الاقتصاد إلى أخرى، وتتوقع بالتالي المدخلات اللازمة لإنتاج مخرجات في قطاع آخر 4. نمذجة المحاكاة قياس أخطاء الخطأ هناك نوعان من جوانب أخطاء التنبؤ التي يجب أن تكون قلقة بشأن التحيز والتحيز الدقة - إن التوقعات متحيزة إذا كانت أكثر في اتجاه واحد أكثر من غيرها - الطريقة تميل إلى تنبؤات أقل أو توقعات مفرطة. الدقة - تشير دقة التنبؤ إلى مسافة التنبؤات من الطلب الفعلي تتجاهل اتجاه ذلك الخطأ. على سبيل المثال: بالنسبة لتوقعات الفترات الست والطلب الفعلي تم تعقب الجدول التالي يعطي الطلب الفعلي D t والطلب المتوقع F t لمدة ست فترات: المجموع التراكمي لأخطاء التنبؤ (كف) -20 الانحراف المطلق المتوسط 170 6 28.33 متوسط التربيع (مس) 5150 6 858.33 الانحراف المعياري لأخطاء التنبؤ 5150 6 29.30 متوسط الخطأ المطلق في النسبة المئوية (ماب) 83.4 6 13.9 ما هي المعلومات التي يعطيها كل من التنبؤات ميلا إلى الإفراط في تقدير متوسط الخطأ في الطلب لكل توقع 28.33 وحدة أو 13.9 والتوزيع الفعلي أخذ العينات الطلب من أخطاء التنبؤ لديه الانحراف المعياري من 29.3 وحدة. معايير اختيار طريقة التنبؤ الأهداف: 1. تعظيم الدقة و 2. تقليل القواعد المحتملة التحيز لاختيار طريقة التنبؤ السلاسل الزمنية. حدد الطريقة التي تعطي أصغر تحيز، مقاسة بخطأ التنبؤ التراكمي (كف) أو تعطي أصغر متوسط انحراف مطلق (ماد) أو تعطي أصغر إشارة تتبع أو تدعم معتقدات الإدارة حول النمط الأساسي للطلب أو غيرها. ويبدو واضحا أنه ينبغي استخدام قدر من الدقة والتحيز معا. كيف ماذا عن عدد الفترات التي يجب أخذ عينات منها إذا كان الطلب مستقر بطبيعته وقيم منخفضة وقيم أعلى من N مقترحة إذا كان الطلب غير مستقر بطبيعته وقيم عالية وقيم أقل من N واقترح التركيز فوكوس التنبؤ كوتفوكوس يشير إلى وهو نهج للتنبؤ بتطوير التنبؤات من تقنيات مختلفة، ثم يختار التوقعات التي تم إنتاجها من قبل كوبيستكوت من هذه التقنيات، حيث يتم تحديد كوبيستكوت من قبل بعض قياس الخطأ التنبؤ. التركيز على التوقعات: مثال بالنسبة للأشهر الستة الأولى من العام، كان الطلب على بند التجزئة 15 و 14 و 15 و 17 و 19 و 18 وحدة. ويستخدم بائع التجزئة نظاما للتنبؤ بالتركيز يستند إلى أسلوبين للتنبؤ هما: المتوسط المتحرك لفترة زمنية واحدة، ونموذج تمهيد أسي معدل بقياس 0.1 و 0.1. مع النموذج الأسي، كانت التوقعات لشهر يناير 15 وكان متوسط الاتجاه في نهاية ديسمبر 1. يستخدم بائع التجزئة المتوسط الانحراف المطلق (ماد) خلال الأشهر الثلاثة الماضية كمعيار لاختيار النموذج الذي سيتم استخدامه للتنبؤ للشهر المقبل. ا. ما هي التوقعات لشهر يوليو والذي سيتم استخدام النموذج ب. هل ستجيب على الجزء أ. قد يكون مختلفا إذا كان الطلب على أيار / مايو 14 بدلا من 19
No comments:
Post a Comment