Classe WeightedMovingAverageModel. A modelo de previsão de média móvel ponderada é baseado em uma série temporal artificialmente construída em que o valor para um dado período de tempo é substituído pela média ponderada desse valor e os valores para algum número de períodos de tempo precedentes Como você pode ter adivinhado A partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados de séries temporais ou seja, dados que mudam ao longo do tempo. Uma vez que o valor da previsão para um dado período é uma média ponderada dos períodos anteriores, então a previsão Diminuição nos valores dependentes observados Por exemplo, se uma série de dados tem uma tendência ascendente notável, então uma média ponderada da previsão média irá geralmente fornecer uma subestimação dos valores da variável dependente. O modelo de média móvel ponderada, como o modelo de média móvel, tem Uma vantagem sobre outros modelos de previsão em que ele suavizar picos e vales ou vales em um conjunto de observações No entanto, como a movin G modelo médio, que também tem várias desvantagens Em particular, este modelo não produz uma equação real Portanto, não é tudo o que útil como uma ferramenta de previsão de médio a longo prazo Ele só pode ser usado de forma confiável para prever alguns períodos no futuro. Desde 0 4 Autor Steven R Gould. Fields herdado de class. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel pesos duplos Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, usando o weights. forecast especificado double timeValue Retorna o valor da previsão do dependente Variável para o valor fornecido da variável de tempo independente. getForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras desse 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 double weights Define os pesos usados por esta previsão média ponderada de média móvel Modelo para o dado weights. toString Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, quaisquer parâmetros derivados utilizados. Métodos herdados de classe. Construções um novo modelo de previsão ponderada de média móvel, usando os pesos especificados Para Um modelo válido a ser construído, você deve chamar init e passar em um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializado para identificar a variável independente. O tamanho da matriz de pesos é usado para determinar o número de observações a serem Usado para calcular a média móvel ponderada. Além disso, o período mais recente será dado o peso definido pelo primeiro elemento da matriz, ou seja, pesos 0.O tamanho da matriz pesos também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente Com uma média móvel ponderada de 50 dias, não podemos razoavelmente - com qualquer grau de precisão - prever mais de 50 dias para além do último perio D para o qual os dados estão disponíveis Mesmo a previsão perto do final deste intervalo é provável ser não confiável. Nota sobre pesos. Em geral, os pesos passados para este construtor deve adicionar até 1 0 No entanto, como uma conveniência, se a soma do Pesos não totaliza 1 0, esta implementação escala todas as ponderações proporcionalmente de modo que elas somem 1 pesos 0.Parameters - uma matriz de pesos para atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Constrói uma nova média móvel ponderada Modelo de previsão, usando a variável nomeada como a variável independente e os pesos especificados. Parameters independentVariable - o nome da variável independente para usar neste modelo pesos - uma matriz de pesos para atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Construções Um novo modelo de previsão de média móvel ponderada Este construtor destina-se a ser utilizado apenas por subclasses, portanto, está protegido Qualquer subclasse usando este construtor deve Subsequentemente invocar o método setWeights protegido para inicializar os pesos a serem utilizados por este modelo. Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada usando a dada variável independente. Parameters independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Sets os pesos usados Por este modelo de previsão de média móvel ponderada para os pesos dados Este método é destinado a ser usado apenas por subclasses, portanto, é protegido, e apenas em conjunto com o construtor de um argumento protegido. Qualquer subclasse usando o construtor de um argumento deve subsequentemente chamar setWeights Antes de invocar o método para inicializar o modelo. Nota sobre os pesos. Em geral, os pesos passados para este método deve adicionar até 1 0 No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não adiciona até 1 0, esta implementação Escala todos os pesos proporcionalmente de modo que eles somem a 1 pesos 0.Parameters - uma matriz de pesos para atribuir às observações históricas quando calculati Ng a média móvel ponderada. Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor dado da variável de tempo independente Subclasses devem implementar este método de forma consistente com o modelo de previsão que implementam 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 dado IllegalArgumentException - se houver dados históricos insuficientes - observações passadas para o init - para gerar uma previsão para o valor de tempo dado. Retorna o número de preditores usados pelo modelo subjacente. Retorna o número de preditores usados pelo modelo subjacente. Retorna o número atual de períodos usados neste modelo. Especificado Por getNumberOfPeriods na classe AbstractTimeBasedModel R Eturns o número atual de períodos usados neste modelo. Returna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão Manter este curto Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do atual Previsão, incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado utilizado. Especificado por toString na interface ForecastingModel Substitui toString na classe AbstractTimeBasedModel Retorna uma representação de seqüência do modelo de previsão atual e seus parâmetros. Média móvel ponderada O básico. Ao longo dos anos, os técnicos encontraram Dois problemas com a média móvel simples O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel MA maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação de preço o preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer corretamente sinais de compra ou venda do Ação de crossover do MA Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes por Usando a média móvel exponencialmente suavizada EMA Saiba mais em Explorando a média móvel ponderada exponencialmente. Exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do dia 10 e multiplicaria esse número por 10, o nono dia Por nove, o oitavo dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA Uma vez que o total foi determinado, o analista, em seguida, dividiria o número pela adição dos multiplicadores Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de 10 dias MA, O número é 55 Este indicador é conhecido como a média móvel linearmente ponderada Para a leitura relacionada, verifique as médias simples Moving Tornar as tendências Stand Out. Muitos técnicos são crentes firmes na exponencialmente suavizada média móvel EMA Este indicador tem sido explicado de muitas maneiras diferentes Que confunde estudantes e investidores Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphy s Análise Técnica dos Mercados Financeiros, publicado pelo New York Institute of Finance, 1999. A média móvel suavizada exponencialmente endereça ambos os problemas associados com a média móvel simples Primeiramente, a média exponencial suavizada atribui um peso mais grande aos dados mais recentes Portanto, é uma média móvel ponderada Mas enquanto atribui pouca importância aos dados passados do preço, Inclui no seu cálculo todos os dados na vida do instrumento. Além disso, o utilizador é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço do dia mais recente, que é adicionado a uma percentagem do dia anterior s Valor A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100.Por exemplo, o preço do último dia s poderia ser atribuído um peso de 10 10, que é adicionado aos dias anteriores peso de 90 90 Isso dá o último dia 10 da ponderação total Isso equivaleria a uma média de 20 dias, ao dar ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 05.Figura 1 Média Móvel Suavizada Exponencialmente O gráfico acima mostra o índice composto Nasdaq desde o primeiro Ek em agosto de 2000 a 1 de junho de 2001 Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços durante um período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro marcado por uma seta preta para baixo This Foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000 A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando O Nasdaq não poderia gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000 Depois mergulhou novamente para baixo para fora Em 1619 58 em 4 de abril A tendência de alta de 12 de abril é marcado por uma seta Aqui o índice fechado em 1.961 46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começam a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas com a energia Leia nossos artigos relacionados Moving Average Envelopes Refining Uma Ferramenta de Negociação Popular e Média Movendo Bounce. A pesquisa realizada pelo Bureau de Estados Unidos de Estatísticas do Trabalho para ajudar a medir vagas de emprego Coleta dados de empregadores. O máximo amoun T de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto da dívida foi criado sob a Segunda Liberty Bond Act. A taxa de juros na qual uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão dos retornos para Um dado índice de segurança ou mercado A volatilidade pode ser medido. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. Nonfarm folha de pagamento refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, O US Bureau of Labor. Fator sazonal - a porcentagem da demanda média trimestral que ocorre em cada quarter. Anual Previsão para o ano 4 é previsto para ser 400 units. Average previsão por trimestre é de 400 4 100 units. Quarterly Forecast avg previsão fator sazonal Os métodos de previsão automáticos baseiam-se numa relação conhecida ou percebida entre o factor a prever e Fatores de risco ou fatores internos.1 a equação matemática de regressão relaciona uma variável dependente com uma ou mais variáveis independentes que se acredita que influenciam a variável dependente.2 modelos econométricos sistema de equações de regressão interdependentes que descrevem algum setor da atividade econômica.3 modelos de input - Os fluxos de um setor da economia para outro e, portanto, prevê os insumos necessários para produzir resultados em outro setor.4 simulação modelling. MEASURING PREVISÃO ERROS. Há dois aspectos de erros de previsão a ser preocupado sobre - Bias e Accuracy. Bias - A previsão é tendenciosa se errar mais em uma direção do que na outra. - O método tende a sub-previsões ou sobre-previsões. Precisão - Previsão de precisão refere-se à distância das previsões de demanda real ignorar a direção desse erro. Exemplo Para seis períodos, as projeções ea demanda real foram monitoradas. A tabela a seguir apresenta a demanda real Dt ea demanda prevista Ft para seis períodos. Soma somatória dos erros de previsão CFE -20.desvio absoluto MAD 170 6 28 33.análcio quadrático MSE 5150 6 858 33. desvio padrão dos erros de previsão 5150 6 29 30.o erro percentual absoluto MAPE 83 4 6 13 9.Quais informações Cada fonte tem uma tendência a superestimar a demanda. O erro médio por previsão foi de 28 33 unidades, ou 13,9 da demanda real. A distribuição amostral dos erros de previsão tem desvio padrão de 29 3 unidades. CRITÉRIOS PARA A SELEÇÃO DE UM MÉTODO DE PREVISÃO. Objetivos 1 Maximizar a Precisão e 2 Minimizar o Bias. Potencial Regras para selecionar um método de previsão de séries cronológicas Selecione o método que gere o menor viés, medido pelo erro de previsão cumulativo CFE ou. giva o menor desvio absoluto médio MAD ou. give o menor rastreamento Sinalizar ou apoiar as crenças da gerência sobre o padrão subjacente da demanda. Ou outros Parece óbvio que alguma medida de exatidão e viés deve ser usada em conjunto How. What sobre o número de períodos a ser amostra D. if a demanda é inerentemente estável, são sugeridos valores baixos de e e valores mais elevados de N. Se a demanda for inerentemente instável, sugere-se valores elevados de e e valores menores de N. PREFERÊNCIA DE FOCO. A previsão de focos refere-se a uma abordagem para a previsão de que Desenvolve as previsões por várias técnicas e, em seguida, escolhe a previsão que foi produzida pela melhor destas técnicas, onde melhor é determinada por alguma medida de erro de previsão. EXEMPLO DE PREVISÃO DE FOCO. Para os primeiros seis meses do ano, a demanda por um item de varejo Um varejista usa um sistema de previsão de foco baseado em duas técnicas de previsão uma média móvel de dois períodos e um modelo de suavização exponencial ajustado à tendência com 0 1 e 0 1 Com O modelo exponencial, a previsão para janeiro foi de 15 ea média tendencial no final de dezembro foi de 1.O varejista utiliza o desvio absoluto médio MAD para os últimos três meses como critério para escolher qual modelo será usado para prever para t O próximo mês. a Qual será a previsão para julho e qual modelo será usado. b Você responderia à Parte a ser diferente se a demanda para Maio tivesse sido 14 em vez de 19.
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