Fortbewegungsvorhersage Modell Nachteile

Net. sourceforge. openforecast. models Klasse MovingAverageModel Ein gleitendes durchschnittliches Prognosemodell basiert auf einer künstlich konstruierten Zeitreihe, in der der Wert für einen bestimmten Zeitraum durch den Mittelwert dieses Wertes und die Werte für eine gewisse Anzahl vorangehender und nachfolgender Zeit ersetzt wird Perioden. Wie Sie vielleicht aus der Beschreibung erraten haben, eignet sich dieses Modell am besten für Zeitreihen-Daten, d. h. Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern. Zum Beispiel zeigen viele Charts von einzelnen Aktien auf der Börse 20, 50, 100 oder 200 Tage bewegte Durchschnitte als eine Möglichkeit, Trends zu zeigen. Da der Prognosewert für einen bestimmten Zeitraum ein Durchschnitt der Vorperioden ist, wird die Prognose immer wieder entweder hinter den Erhöhungen oder Abnahmen der beobachteten (abhängigen) Werte zurückbleiben. Wenn beispielsweise eine Datenreihe einen bemerkenswerten Aufwärtstrend aufweist, dann wird eine gleitende Durchschnittsprognose im Allgemeinen eine Unterbewertung der Werte der abhängigen Variablen liefern. Die gleitende durchschnittliche Methode hat einen Vorteil gegenüber anderen Prognosemodellen, dass sie Gipfel und Tröge (oder Täler) in einer Reihe von Beobachtungen glättet. Allerdings hat es auch mehrere Nachteile. Insbesondere erzeugt dieses Modell keine tatsächliche Gleichung. Daher ist es nicht so sinnvoll, dass es sich um ein Mittelprogramm handelt. Es kann nur zuverlässig verwendet werden, um ein oder zwei Perioden in die Zukunft zu prognostizieren. Das gleitende Durchschnittsmodell ist ein Spezialfall des allgemeineren gewichteten gleitenden Durchschnitts. Im einfachen gleitenden Durchschnitt sind alle Gewichte gleich. Seit: 0.3 Autor: Steven R. Gould Felder aus der Klasse net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel verschoben MovingAverageModel () Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. MovingAverageModel (int Zeitraum) Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung des angegebenen Zeitraums. GetForecastType () Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Init (DataSet dataSet) Wird verwendet, um das gleitende Durchschnittsmodell zu initialisieren. ToString () Dies sollte überschrieben werden, um eine Textbeschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, soweit möglich, alle abgeleiteten Parameter. Methoden, die von der Klasse net. sourceforge. openforecast. models geerbt werden. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell. Um ein gültiges Modell zu erstellen, sollten Sie init anrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, um die unabhängige Variable zu identifizieren. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell unter Verwendung des Vornamens als unabhängige Variable. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell mit dem angegebenen Zeitraum. Um ein gültiges Modell zu erstellen, sollten Sie init anrufen und einen Datensatz mit einer Reihe von Datenpunkten mit der Zeitvariablen initialisieren, um die unabhängige Variable zu identifizieren. Der Periodenwert wird verwendet, um die Anzahl der Beobachtungen zu bestimmen, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zum Beispiel für einen 50-tägigen gleitenden Durchschnitt, wo die Datenpunkte tägliche Beobachtungen sind, dann sollte die Periode auf 50 gesetzt werden. Die Periode wird auch verwendet, um die Menge der zukünftigen Perioden zu bestimmen, die effektiv prognostiziert werden können. Mit einem 50-tägigen gleitenden Durchschnitt, dann können wir nicht vernünftigerweise - mit beliebiger Genauigkeit - mehr als 50 Tage über den letzten Zeitraum hinausgehen, für den Daten vorliegen. Dies kann günstiger sein als, sagen wir eine 10-tägige Periode, wo wir nur vernünftigerweise prognostizieren konnte 10 Tage über die letzte Periode. Parameter: Periode - die Anzahl der Beobachtungen, die zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden sollen. MovingAverageModel Konstruiert ein neues gleitendes durchschnittliches Prognosemodell, wobei der angegebene Name als unabhängige Variable und der angegebene Zeitraum verwendet wird. Parameter: independentVariable - der Name der unabhängigen Variablen, die in diesem Modell verwendet werden soll. Zeitraum - die Anzahl der Beobachtungen, die zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden sollen. Wird verwendet, um das gleitende Durchschnittsmodell zu initialisieren. Diese Methode muss vor jeder anderen Methode in der Klasse aufgerufen werden. Da das gleitende Durchschnittsmodell keine Gleichung für die Prognose ableitet, verwendet diese Methode das eingegebene DataSet, um Prognosewerte für alle gültigen Werte der unabhängigen Zeitvariablen zu berechnen. Gegeben durch: init in interface PrognoseModel Overrides: init in class AbstractTimeBasedModel Parameter: dataSet - ein Datensatz von Beobachtungen, mit denen die Prognoseparameter des Prognosemodells initialisiert werden können. GetForecastType Gibt einen oder zwei Wortnamen dieser Art von Prognosemodell zurück. Halte das kurz Eine längere Beschreibung sollte in der toString-Methode implementiert werden. Dies sollte überschrieben werden, um eine textuelle Beschreibung des aktuellen Prognosemodells zu liefern, einschließlich, soweit möglich, abgeleiteter Parameter. Gegeben von: toString in der Schnittstelle PrognoseModel Overrides: toString in der Klasse WeightedMovingAverageModel Returns: eine String-Darstellung des aktuellen Prognosemodells und seine Parameter. Was sind die wichtigsten Vor-und Nachteile der Verwendung eines Simple Moving Average (SMA) Eine Art von Steuer erhoben auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht. DebtEquity Ratio ist Schuldenquote verwendet, um eine company039s finanzielle Hebelwirkung oder eine Schuldenquote zu messen, um eine Person zu messen. Eine Art von Vergütungsstruktur, die Hedge-Fondsmanager in der Regel beschäftigen, in welchem ​​Teil der Vergütung Leistung basiert. SIMPLE MOVING AVERAGE Probleme mit der Verwendung der einfachen gleitenden Durchschnitt als Prognose-Tool: Der gleitende Durchschnitt verfolgt die tatsächlichen Daten, aber es ist immer hinter ihm zurück . Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der tatsächlichen Daten erreichen, die die Daten verkleinern. Er sagt dir nicht viel über die Zukunft. Aber das macht nicht den gleitenden Durchschnitt useless151Sie müssen nur auf seine Probleme aufmerksam sein. SLIDE BESCHREIBUNG AUDIO TRANSCRIPTION Um so zusammenzufassen, für einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen einzigen gleitenden Durchschnitt haben wir einige Probleme mit der Verwendung der einfachen gleitenden Durchschnitt als Prognose-Tool gesehen. Der gleitende Durchschnitt verfolgt die tatsächlichen Daten, aber es liegt immer hinter ihm zurück. Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der eigentlichen Daten erreichen, die die Daten glätten, und es erzählt dir nicht wirklich viel über die Zukunft, denn es ist einfach eine Prognose für eine Zeit im Voraus, und diese Prognose wird angenommen, dass sie das Beste darstellt Wert für die zukünftige Periode, eine Periode im Voraus, aber es erzählt Ihnen nicht viel darüber hinaus. Das macht nicht die einfache gleitenden Durchschnitt useless151in Tatsache, dass Sie sehen, einfache UmzugsdurchschnitteDie Seite kann nicht gefunden werden Die Seite, die Sie suchen, könnte entfernt worden sein, hatte seinen Namen geändert oder ist vorübergehend nicht verfügbar. Bitte versuchen Sie Folgendes: Vergewissern Sie sich, dass die in der Adressleiste Ihres Browsers angezeigte Website-Adresse korrekt geschrieben und formatiert ist. Wenn Sie diese Seite erreicht haben, indem Sie auf einen Link klicken, wenden Sie sich an den Administrator der Website, um sie zu benachrichtigen, dass der Link falsch formatiert ist. Klicken Sie auf die Schaltfläche Zurück, um einen anderen Link zu versuchen. HTTP-Fehler 404 - Datei oder Verzeichnis nicht gefunden. Internet Information Services (IIS) Technische Informationen (für Supportpersonal) Gehen Sie zu Microsoft Product Support Services und führen Sie eine Titelsuche nach den Wörtern HTTP und 404 durch. Öffnen Sie IIS Hilfe. Die im IIS-Manager (inetmgr) zugänglich ist und nach Themen mit dem Titel Web Site Setup suchen. Gemeinsame Verwaltungsaufgaben. Und über benutzerdefinierte Fehlermeldungen.