Model Peramalan Rata Rata Bergerak

SEDERHANA MOVING RATA-RATA. Masalah dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana sebagai alat peramalan. Rata-rata bergerak melacak data aktual, namun selalu tertinggal. Rata-rata bergerak tidak akan sampai di puncak atau lembah dari data sebenarnya yang menghaluskannya. Data. Doesn t memberitahu Anda banyak tentang masa depan. Namun, ini doesn t membuat rata-rata bergerak tidak berguna Anda hanya perlu menyadari masalahnya. SLIDE DESCRIPTION. AUDIO TRANSCRIPTION. Jadi untuk meringkas, untuk rata-rata bergerak sederhana atau tunggal Rata bergerak, kita telah melihat beberapa masalah dengan menggunakan rata-rata bergerak sederhana sebagai alat peramalan Rata-rata bergerak adalah melacak data sebenarnya, namun selalu tertinggal di belakangnya Rata-rata bergerak tidak akan pernah mencapai puncak atau lembah dari data sebenarnya yang dipercepat. Data, dan itu benar-benar tidak memberi tahu Anda banyak tentang masa depan, karena hanya meramalkan satu periode sebelumnya, dan perkiraan tersebut diasumsikan mewakili nilai terbaik untuk periode yang akan datang, satu periode dalam iklan Vance, tapi tidak memberi tahu Anda lebih dari itu Bahwa tidak membuat rata-rata bergerak sederhana tidak berguna sebenarnya Anda melihat rata-rata bergerak sederhana. Class MovingAverageModel. Model perkiraan rata-rata bergerak didasarkan pada rangkaian waktu buatan yang dibuat secara artifisial dimana nilai untuk periode waktu tertentu diganti dengan nilai rata-rata dan nilai untuk beberapa periode sebelumnya dan periode waktu yang akan datang Seperti yang telah Anda duga Dari deskripsi, model ini paling sesuai untuk data deret waktu yaitu data yang berubah dari waktu ke waktu Misalnya, banyak bagan saham individual di pasar saham menunjukkan rata-rata pergerakan 20, 50, 100, atau 200 hari sebagai cara untuk menunjukkan tren. Karena nilai perkiraan untuk periode tertentu adalah rata-rata periode sebelumnya, maka perkiraan akan selalu nampak tertinggal dibandingkan kenaikan atau penurunan nilai tergantung yang diamati. Misalnya, jika rangkaian data memiliki kecenderungan kenaikan yang nyata, maka rata-rata bergerak Perkiraan umumnya akan memberikan nilai yang lebih rendah dari nilai variabel dependen. Metode rata-rata bergerak memiliki keunggulan dibandingkan model peramalan lain karena tidak mulus dari puncak dan t Kasar atau lembah dalam satu set pengamatan Namun, juga memiliki beberapa kelemahan Secara khusus, model ini tidak menghasilkan persamaan yang sebenarnya. Oleh karena itu, tidak semua itu berguna sebagai alat peramalan jarak menengah Jangkauan ini hanya dapat digunakan untuk memperkirakan satu Atau dua periode ke masa depan. Model rata-rata bergerak adalah kasus khusus dari rata-rata pergerakan tertimbang yang lebih umum. Dalam rata-rata pergerakan sederhana, semua bobotnya sama. Sejak 0 3 Penulis Steven R Gould. Fields diwarisi dari kelas. MovingAverageModel Membangun yang baru Model peramalan rata-rata bergerak. MovingAverageModel int period Membangun model peramalan rata-rata pergerakan baru, menggunakan periode yang ditentukan. getForecastType Mengembalikan satu atau dua kata nama dari jenis model peramalan ini. DataSet DataSet Digunakan untuk menginisialisasi model rata-rata bergerak. toString Ini harus Ditimpa untuk memberikan deskripsi tekstual dari model peramalan saat ini termasuk, jika mungkin, parameter turunan yang digunakan. Metode yang diwarisi dari Class. Constructs a new moving average forecasting model Untuk model yang valid yang akan dibangun, Anda harus memanggil init dan lulus dalam kumpulan data yang berisi serangkaian titik data dengan variabel waktu yang diinisialisasi untuk mengidentifikasi variabel independen. Buatlah peramalan rata-rata pergerakan baru Model, dengan menggunakan nama yang diberikan sebagai variabel independen. Parameters independentVariable - nama variabel independen yang digunakan dalam model ini. Buat model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan periode yang ditentukan Untuk model yang valid yang akan dibangun, Anda harus memanggil init Dan lulus dalam kumpulan data yang berisi serangkaian titik data dengan variabel waktu yang diinisialisasi untuk mengidentifikasi variabel independen. Nilai periode digunakan untuk menentukan jumlah pengamatan yang akan digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak Misalnya, untuk 50 hari Moving average dimana titik data adalah pengamatan harian, maka periode harus ditetapkan ke 50. Periode juga digunakan untuk menentukan jumlah periode masa depan t Topi dapat diperkirakan secara efektif Dengan rata-rata pergerakan 50 hari, maka kita tidak dapat dengan mudah - dengan tingkat akurasi - perkiraan lebih dari 50 hari di luar periode terakhir dimana data tersedia Ini mungkin lebih bermanfaat daripada, katakanlah periode 10 hari, Dimana kita hanya bisa memperkirakan 10 hari di luar periode terakhir. Periode peramet - jumlah pengamatan yang akan digunakan untuk menghitung rata-rata pergerakan. Buat model peramalan rata-rata pergerakan baru, dengan menggunakan nama yang diberikan sebagai variabel independen dan periode yang ditentukan. Parameter independentVariable - nama variabel independen yang akan digunakan dalam periode model ini - jumlah observasi yang akan digunakan untuk menghitung moving average. Digunakan untuk menginisialisasi model moving average Metode ini harus dipanggil sebelum metode lain di kelas. Model rata-rata bergerak tidak menghasilkan persamaan untuk peramalan, metode ini menggunakan input DataSet untuk menghitung nilai perkiraan untuk semua nilai berlaku dari ti independen. Saya variabel. Ditentukan oleh init di antarmuka ForecastingModel Overrides init di kelas AbstractTimeBasedModel Parameters dataSet - kumpulan data pengamatan yang dapat digunakan untuk menginisialisasi parameter peramalan model peramalan. Mengembalikan satu atau dua kata nama model peramalan jenis ini Keep Deskripsi singkat ini harus diimplementasikan dalam metode toString. Ini harus diganti untuk memberikan deskripsi tekstual mengenai model peramalan saat ini, termasuk, jika mungkin, parameter turunan yang digunakan. Ditentukan oleh toString di antarmuka ForecastingModel Overrides toString di kelas WeightedMovingAverageModel Mengembalikan a Representasi string dari model perkiraan saat ini, dan parameternya. 7 Perangkap Bergerak Rata-rata Bergerak Rata-rata bergerak adalah harga rata-rata keamanan selama jangka waktu tertentu Analis sering menggunakan moving averages sebagai alat analisis untuk memudahkan mengikuti Tren pasar, karena sekuritas bergerak naik dan turun. Rata-rata pergerakan dapat ditetapkan Tren lish dan mengukur momentum karena itu, mereka dapat digunakan untuk menunjukkan kapan investor harus membeli atau menjual keamanan tertentu Investor juga dapat menggunakan moving averages untuk mengidentifikasi titik support atau resistance untuk mengukur kapan harga cenderung berubah arah Dengan mempelajari perdagangan historis Kisaran, titik support dan resistance ditetapkan dimana harga sebuah keamanan membalikkan tren ke atas atau ke bawahnya, di masa lalu Poin-poin ini kemudian digunakan untuk membuat, membeli atau menjual keputusan. Sayangnya, rata-rata bergerak bukanlah alat yang sempurna untuk membangun tren dan mereka Banyak risiko yang krusial namun signifikan bagi investor. Selain itu, rata-rata bergerak tidak berlaku untuk semua jenis perusahaan dan industri. Beberapa kelemahan utama dari rata-rata bergerak antara lain.1 Rata-rata bergerak menarik tren dari informasi masa lalu Mereka tidak memperhitungkan perubahan akun. Yang dapat mempengaruhi kinerja masa depan keamanan, seperti pesaing baru, permintaan produk dan produk yang lebih tinggi atau lebih rendah di industri dan perubahan Dalam struktur manajerial perusahaan.2 Idealnya, rata-rata bergerak akan menunjukkan perubahan harga keamanan yang konsisten, dari waktu ke waktu Sayangnya, rata-rata bergerak tidak bekerja untuk semua perusahaan, terutama bagi industri yang sangat tidak stabil atau yang Sangat dipengaruhi oleh kejadian terkini Hal ini terutama berlaku untuk industri minyak dan industri yang sangat spekulatif, secara umum.3 Rata-rata pergerakan dapat menyebar selama periode waktu apapun Namun, ini dapat menjadi masalah karena tren umum dapat berubah secara signifikan tergantung pada jangka waktu Digunakan Kerangka waktu yang lebih pendek memiliki volatilitas lebih, sedangkan kerangka waktu yang lebih lama memiliki volatilitas yang rendah, namun tidak memperhitungkan perubahan baru di pasar Investor harus berhati-hati dalam kerangka waktu yang mereka pilih, untuk memastikan trennya jelas dan relevan.4 Perdebatan sedang adalah apakah penekanan lebih harus ditempatkan pada hari-hari terakhir dalam periode waktu Banyak yang merasa bahwa data terakhir lebih mencerminkan arah keamanan adalah mov Ing, sementara yang lain merasa bahwa memberi bobot beberapa hari lebih banyak daripada yang lain, salah menilai tren Investor yang menggunakan metode yang berbeda untuk menghitung rata-rata dapat menarik tren yang sama sekali berbeda Pelajari lebih banyak dalam Rata-rata Bergerak Sederhana vs Eksponensial.5 Banyak investor berpendapat bahwa analisis teknis tidak ada artinya. Cara untuk memprediksi perilaku pasar Mereka mengatakan bahwa pasar tidak memiliki ingatan dan masa lalu bukanlah indikator masa depan. Apalagi, ada penelitian substansial untuk mendukung hal ini. Misalnya, Roy Nersesian melakukan penelitian dengan lima strategi berbeda dengan menggunakan rata-rata bergerak Tingkat keberhasilan Dari masing-masing strategi bervariasi antara 37 dan 66 Penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata bergerak hanya menghasilkan hasil sekitar setengah dari waktu, yang dapat membuat mereka menggunakan proposisi berisiko untuk secara efektif menentukan waktu pasar saham.6 Efek sering menunjukkan pola perilaku siklus. Benar untuk perusahaan utilitas, yang memiliki permintaan yang mantap untuk produk mereka dari tahun ke tahun, namun mengalami cha musiman yang kuat Nges Meskipun rata-rata bergerak dapat membantu menghaluskan tren ini, mereka juga dapat menyembunyikan fakta bahwa keamanan sedang tren dalam pola osilasi. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Keep An Eye On Momentum.7 Tujuan dari setiap tren adalah untuk memperkirakan di mana harga Keamanan akan di masa depan Jika keamanan tidak berjalan baik, tidak memberikan kesempatan untuk memperoleh keuntungan dari membeli atau short selling Satu-satunya cara seorang investor dapat memperoleh keuntungan adalah dengan menerapkan opsi-opsi yang canggih, Strategi berbasis yang bergantung pada harga yang tetap stabil. Garis Bawah Rata-rata Bergerak telah dianggap sebagai alat analisis yang berharga oleh banyak orang, namun agar alat apapun efektif, pertama-tama Anda harus mengerti fungsinya, kapan menggunakannya dan kapan tidak menggunakannya. Bahaya yang dibahas di sini menunjukkan kapan rata-rata bergerak mungkin bukan alat yang efektif, seperti bila digunakan dengan sekuritas yang mudah menguap, dan bagaimana mereka dapat mengabaikan informasi statistik penting tertentu, seperti pola siklus. S juga dipertanyakan seberapa efektif rata-rata bergerak untuk secara akurat menunjukkan tren harga Mengingat kekurangan, moving averages mungkin merupakan alat yang paling baik digunakan bersamaan dengan orang lain Pada akhirnya, pengalaman pribadi akan menjadi indikator utama seberapa efektifnya portofolio mereka. Lebih banyak lagi, lihat Apakah Rata-rata Bergerak Adaptif Memimpin Untuk Hasil yang Lebih Baik. Sebuah survei yang dilakukan oleh Biro Statistik Perburuhan Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Ini mengumpulkan data dari pengusaha. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam Amerika Serikat Langit-langit utang dibuat di bawah Undang-Undang Liberty Reserve Kedua. Tingkat bunga di mana lembaga penyimpanan meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke institusi penyimpanan lainnya.1 Ukuran statistik dari penyebaran pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Sebuah tindakan Kongres AS meloloskan pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Nonfarm hal Ayroll mengacu pada pekerjaan di luar peternakan, rumah tangga pribadi dan sektor nirlaba Biro Perburuhan U S.