مزايا من الحركة - متوسط - نموذج

ما هي المزايا والعيوب الرئيسية لاستخدام المتوسط ​​المتحرك البسيط SMA. A المسح الذي قام به مكتب الولايات المتحدة لإحصاءات العمل للمساعدة في قياس الوظائف الشاغرة وهو يجمع البيانات من أرباب العمل. أقصى مبلغ من الأموال يمكن للولايات المتحدة الاقتراض سقف الديون بموجب قانون سندات الحرية الثاني. معدل الفائدة الذي تقدم به مؤسسة الإيداع الأموال المحفوظة في الاحتياطي الاتحادي إلى مؤسسة إيداع أخرى (1). مقياس إحصائي لتشتت العائدات لمؤشر أمني أو سوق معين يمكن قياس التقلب إما . عمل الكونجرس الأمريكي الذي أقر في عام 1933 كقانون البنوك، الذي يمنع البنوك التجارية من المشاركة في الاستثمار. الرقم غير الزراعي يشير إلى أي وظيفة خارج المزارع والأسر الخاصة والقطاع غير الربحي مكتب الولايات المتحدة للعمل. متوسطات التحمل. المتوسط ​​المتحرك غالبا ما تقصر إلى ما في بحثنا هو واحد من المؤشرات الأكثر شعبية ويستخدم من قبل المحللين الفنيين لمجموعة متنوعة من تاس كس لتحديد مجالات مقاومة الدعم على المدى القصير. لتحديد الاتجاه الحالي. أحد المكونات في العديد من المؤشرات الأخرى مثل ماسد أو بولينجر باندز. المزايا الرئيسية للمتوسطات المتحركة هي أولا أنها سلسة البيانات وبالتالي توفير صورة بصرية أكثر وضوحا للاتجاه الحالي وثانيا، أن إشارات ما يمكن أن تعطي إجابة دقيقة عن ما هو الاتجاه والعيب الرئيسي هو أنها متخلفة بدلا من المؤشرات الرائدة ولكن هذا لا ينبغي أن يكون مشكلة للمستثمرين على المدى الطويل. هناك شكلين رئيسيين للمتوسط ​​المتحرك. المتوسط ​​المتحرك البسيط كما يوحي الاسم بحساب متوسط ​​السعر على مدى فترة زمنية محددة للتحرك على سبيل المثال، فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 20 يوم سيحسب متوسط ​​السعر المتوسط ​​من آخر عشرين يوم إغلاق الأسعار وهكذا . كما أن المتوسط ​​المتحرك الأسي إيما يسجل أيضا إغلاق الأيام العشر الأخيرة ولكنه يعطي وزنا أكبر للأسعار الأحدث مما يجعله أكثر حساسية للعمل الحالي للأسعار وبالتالي تقليل تأثير التأخر. تحديد الدعم على المدى القصير والمقاومة. الرسم البياني أدناه يظهر مؤشر ناسداك 100 مع المتوسط ​​المتحرك الأسي 50 يوم إيما. المؤشر هو جعل قمم أعلى وأعلى مستويات منخفضة بطريقة متسقة من خلال معظم عام 2003 و 50 يوما إيما قدمت مؤشرا جيدا عن مكان هذه الحوضات أي حيث لبدء الصفقات الطويلة يمكن للمرء أن بطبيعة الحال محاولة فترة أطول قليلا من المتوسط ​​المتحرك لضمان بقاء جميع الأحواض فوق المتوسط ​​ولكن من الخبرة وجدنا أن 50 يوما إما تفعل هذه المهمة بشكل جيد. توليد إشارات التداول. أسلوب كروس يولد إشارة تداول آلي موثوقة إلى حد ما عندما يكون متوسط ​​المدى الأقصر عبر فوق المتوسط ​​على المدى الأطول. في المثال أدناه لقد أظهرنا 20 و 50 يوما من مؤشر ناسداك 100 طريقة كروس مؤشر عندما أكثر حساسية 20 يوم خط الأخضر إما يعبر فوق المدى الطويل 50 يوم إيما الخط الأحمر، وسوف تبيع المؤشر عندما 20 يوما إيما يعبر مرة أخرى إلى أسفل 50 يوم ema. We وقد تميزت يشتري مع الأسهم الزرقاء ويبيع مع الأسهم الحمراء هذه القاعدة من نظام الإبهام قد أبقينا في السوق من حوالي 1000 إلى حوالي 1500. الوصول إلى الخدمات البحثية لدينا يتطلب قبول شروط العمل لدينا وتخضع لدينا تنويه عرض سياسة الخصوصية لدينا خدمة الأسهم الأمريكية وخدمة توقيت السوق الأمريكية يتم توفيرها من قبل تشارتكرافت إنك تشارتكرافت، وهي ليست الأعمال الخاضعة للتنظيم يتم توفير جميع الخدمات الأخرى من قبل ستوككيوب ريزارتش ليميتد ستوككيوب والتي هي مرخصة ومنظمة من قبل سلطة السلوك المالي في المملكة المتحدة تشارتكرافت و ستوككيوب مملوكة بالكامل من قبل ستوكبي المحدودة شركة في المملكة المتحدة مسجلة في انكلترا. نموذج موزون متوسط ​​الوزن المتوسط ​​المتوسط ​​يعتمد نموذج التنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك المرجح على سلسلة زمنية تم إنشاؤها بصورة مصطنعة تستبدل فيها القيمة لفترة زمنية معينة بالمتوسط ​​المرجح لتلك القيمة والقيم الخاصة بعدد من الفترات الزمنية السابقة كما كنت قد خمنت من الوصف، فإن هذا النموذج هو الأنسب لبيانات السلاسل الزمنية أي البيانات التي تتغير بمرور الوقت. بما أن قيمة التوقعات لأي فترة معينة هي المتوسط ​​المرجح للفترات السابقة، فإن التوقعات ستكون دائما متخلفة عن أي من الزيادات أو الانخفاض في القيم المعتمدة الملاحظة على سبيل المثال، إذا كان لسلسلة البيانات اتجاها تصاعديا ملحوظا، فإن توقعات المتوسط ​​المتحرك المرجح تعطي عموما قيمة ناقصة لقيم المتغير التابع. نموذج المتوسط ​​المتحرك المرجح، مثل نموذج المتوسط ​​المتحرك، ميزة على نماذج التنبؤ الأخرى في أنه لا سلس القمم والأحواض أو الوديان في مجموعة من الملاحظات ومع ذلك، مثل موفين g نموذج متوسط، كما أن لديها العديد من العيوب على وجه الخصوص هذا النموذج لا ينتج معادلة فعلية لذلك، فإنه ليس كل ما هو مفيد كأداة التنبؤ المدى المتوسط ​​والطويل ويمكن استخدامها بشكل موثوق فقط للتنبؤ بضع فترات في المستقبل. منذ 0 4 الكاتب ستيفن R Gould. Fields الموروثة من class. WeightedMovingAverageModel بناء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح. الوزن المتبقيالمتوسطات الأوزان المزدوجة للأوزان إنشاء نموذج جديد للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام الأوزان المزدوجة المحددة. القيمة المزدوجة ترجع قيمة التنبؤ بالتبعية متغير للقيمة المعطاة لمتغير الوقت المستقل. getForecastType إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من التنبؤ model. getNumberOfPeriods إرجاع العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا model. getNumberOfPredictors إرجاع عدد المتنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. مجموعة الأوزان الأوزان المزدوجة تحدد الأوزان المستخدمة بواسطة هذا المتوسط ​​المتحرك للتنبؤ بالمتوسط نموذج إلى الأوزان المعطاة. سترينغ يجب أن يتم تجاوز ذلك لتوفير وصف نصي لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي معلمات مشتقة المستخدمة. الطرائق الموروثة من class. Constructs نموذج مرجح متوسط ​​متحرك جديد للتنبؤ، باستخدام الأوزان المحددة ل نموذجا صالحا يتم إنشاؤه، يجب عليك استدعاء إينيت وتمرير في مجموعة بيانات تحتوي على سلسلة من نقاط البيانات مع متغير الوقت تهيئة للتعرف على المتغير المستقل. تم استخدام حجم مجموعة الأوزان لتحديد عدد من الملاحظات لتكون تستخدم لحساب المتوسط ​​المتحرك المرجح بالإضافة إلى ذلك، سيتم إعطاء الفترة الأخيرة الوزن الذي يحدده العنصر الأول من الصفيف أي الأوزان 0. كما يستخدم حجم مجموعة الأوزان لتحديد مقدار الفترات المستقبلية التي يمكن أن تكون فعالة توقعات مع المتوسط ​​المتحرك المرجح لمدة 50 يوما، ثم لا يمكننا معقول - مع أي درجة من الدقة - توقعات أكثر من 50 يوما بعد بيريو الماضي د التي تتوفر البيانات حتى التنبؤ بالقرب من نهاية هذا النطاق من المرجح أن تكون غير موثوق بها. ملاحظة على الأوزان. بصفة عامة، الأوزان التي تم تمريرها إلى هذا منشئ يجب أن تضيف ما يصل إلى 1 0 ومع ذلك، كراحة، إذا كان مجموع لا تضيف الأوزان ما يصل إلى 1 0، فإن هذا التنفيذ يقيس جميع الأوزان بشكل متناسب بحيث يكون مجموعها 1 0. أوزان الأوزان - صفيف من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح. يبني متوسط ​​متحرك جديد مرجح باستخدام المتغير المسماة كمتغير مستقل والأوزان المحددة. البارامترات المستقلةفاريابل - اسم المتغير المستقل المطلوب استخدامه في الأوزان النموذجية هذه - صفيف من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح. نموذج جديد للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك المرجح يهدف هذا المنشئ لاستخدامه فقط حسب الفئات الفرعية وبالتالي فهو محمي أي فئة فرعية تستخدم هذا المنشئ يجب أن تستخدم في وقت لاحق استدعاء طريقة وزن مجموعة المحمية لتهيئة الأوزان التي سيتم استخدامها من قبل هذا النموذج. يضع نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام المتغير المستقل معين. المعايير المستقلةفاريابل - اسم المتغير المستقل لاستخدامها في هذا النموذج. تعيين الأوزان المستخدمة بواسطة هذا النموذج المرجح للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك للأوزان المعطاة الغرض من هذه الطريقة هو أن تستخدم فقط من خلال الفئات الفرعية وبالتالي فهي محمية فقط وبالاقتران مع منشئ وسيط واحد محمي. أي فئة فرعية باستخدام منشئ وسيطة واحدة يجب أن تستدعي لاحقا مجموعة الأوزان قبل استدعاء طريقة تهيئة النموذج. ملاحظة على الأوزان. بصفة عامة، يجب أن ترجيح الأوزان التي تم تمريرها إلى هذه الطريقة تصل إلى 1 0 ومع ذلك، كراحة، إذا كان مجموع الأوزان لا تضيف ما يصل إلى 1 0، وهذا التنفيذ موازين جميع الأوزان نسبيا بحيث أنها لا مجموع إلى 1 0. الأوزان الأوزان - مجموعة من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حسابية نغ المتوسط ​​المتحرك المرجح. يعيد قيمة التنبؤ للمتغير التابع للقيمة المعطاة للمتغير الزمني المستقل يجب أن تنفذ الفئات الفرعية هذه الطريقة بطريقة تتسق مع نموذج التنبؤات التي تنفذها يمكن أن تستخدم الفئات الفرعية استخدام جيتفوريكرافالو و جيتوبسرفيدفالو إلى الحصول على التنبؤات السابقة والملاحظات على التوالي. تحدد من قبل التنبؤ في فئة أبستراكتيمباسموديموديل معلمات تيميفالو - قيمة المتغير الوقت المطلوب قيمة توقعات إرجاع قيمة توقعات المتغير التابع للوقت معين يلقي إليغالارغمنتكسيبتيون - إذا كان هناك بيانات تاريخية غير كافية - الملاحظات التي تم تمريرها إلى البداية - لتوليد توقعات للقيمة الزمنية المعينة. يعيد عدد المنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. يعيد عدد المنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. يعيد العدد الحالي للفترات المستخدمة في هذا النموذج. محدد بواسطة جيتنومبيروفريودز في فئة أبستراكتيمباسموديموديل R إتورنس العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا النموذج. إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ الحفاظ على هذا قصير يجب تنفيذ وصف أطول في أسلوب توسترينغ. وينبغي تجاوز هذا لتوفير وصف نصي للتيار بما في ذلك، حيثما كان ذلك ممكنا، أي المعلمات المشتقة المستخدمة. تحديدها من قبل سترينغ في واجهة التنبؤاتموديل يتجاوز توسترينغ في فئة أبستراكتيمباسيدموديل إرجاع تمثيل سلسلة نموذج التنبؤ الحالي، ومعلماته.