net. sourceforge. openforecast. models Classe MovingAverageModel Un modello a media mobile previsione si basa su una serie storica costruito artificialmente in cui il valore per un dato periodo di tempo, è sostituito dal mezzo di tale valore ei valori per un determinato numero di precedenti e successive tempo periodi. Come avrete intuito dalla descrizione, questo modello è più adatto ai dati di serie temporali cioè dati che cambiano nel corso del tempo. Per esempio, molte classifiche dei singoli titoli sul mercato azionario mostrano 20, 50, 100 o 200 giorni medie mobili come un modo per mostrare le tendenze. Poiché il valore del tempo per un dato periodo è una media dei periodi precedenti, allora il tempo sarà sempre sembrano restare indietro aumenta o diminuisce nei valori osservati (dipendenti). Ad esempio, se una serie di dati ha una tendenza all'aumento noticable quindi una previsione media mobile sarà generalmente fornire una sottostima dei valori della variabile dipendente. Il metodo della media mobile ha un vantaggio rispetto ad altri modelli di previsione nel senso che non smussare i picchi e le depressioni (o valli) in una serie di osservazioni. Tuttavia, ha anche diversi svantaggi. In particolare, questo modello non produce un'equazione reale. Pertanto, non è poi così utile come strumento di previsione medio-lungo raggio. Può affidabile solo essere utilizzato per prevedere uno o due periodi nel futuro. Il modello di media mobile è un caso speciale della media più generale mobile ponderata. Nella media mobile semplice, tutti i pesi sono uguali. Dal: 0.3 Autore: Steven R. Gould campi ereditati dalla classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Costruisce un nuovo modello a media mobile di previsione. MovingAverageModel (periodo int) Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il periodo specificato. getForecastType () Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione. init (DataSet dataSet) utilizzato per inizializzare il modello di media mobile. toString () Questo dovrebbe essere ignorato per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, eventuali parametri derivati utilizzati. Metodi ereditati dalla classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel costruisce un nuovo modello a media mobile di previsione. Per un valido modello da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare la variabile indipendente. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il nome dato come variabile indipendente. Parametri: independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo modello. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il periodo specificato. Per un valido modello da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare la variabile indipendente. Il valore del periodo viene utilizzato per determinare il numero di osservazioni da utilizzare per calcolare la media mobile. Ad esempio, per una media mobile a 50 giorni in cui i punti sono osservazioni giornaliere, allora il periodo dovrebbe essere fissato a 50. Il termine viene usato per determinare la quantità di periodi futuri che possono efficacemente essere previsto. Con una media mobile 50 giorni, allora non possiamo ragionevolmente - con qualsiasi grado di precisione - prevedere più di 50 giorni oltre l'ultimo periodo per il quale sono disponibili i dati. Questo può essere più vantaggioso rispetto, ad esempio un periodo di 10 giorni, dove abbiamo potuto solo ragionevolmente prevedere 10 giorni oltre l'ultimo periodo. Parametri: periodo - il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della media mobile. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il nome dato come variabile indipendente e il periodo specificato. Parametri: independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo modello. periodo - il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della media mobile. Utilizzato per inizializzare il modello di media mobile. Questo metodo deve essere chiamato prima di qualsiasi altro metodo nella classe. Dal momento che il modello di media mobile non deriva alcuna equazione per la previsione, questo metodo utilizza il DataSet di ingresso per calcolare i valori di previsione per tutti i valori validi della variabile tempo indipendente. Specificato da: init nell'interfaccia ForecastingModel Sostituzioni: init in classe AbstractTimeBasedModel Parametri: dataSet - un set di dati di osservazioni che possono essere utilizzate per inizializzare i parametri di previsione del modello di previsione. getForecastType Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione. Mantenere questo breve. Una descrizione più lunga dovrebbe essere attuato nel metodo toString. Questo dovrebbe essere ignorato per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, eventuali parametri derivati utilizzati. Specificato da: toString in un'interfaccia ForecastingModel Sostituzioni: toString in ritorni di classe WeightedMovingAverageModel: una rappresentazione di stringa del modello di previsione corrente, e la sua parameters. OANDA usa i cookies per rendere i nostri siti web facile da usare e personalizzate per i nostri visitatori. Cookie non possono essere utilizzati per identificare personalmente. Visitando il nostro sito l'utente acconsente all'uso OANDA8217s di biscotti in conformità con la normativa sulla privacy. Per bloccare, eliminare o gestire i cookie, si prega di visitare il sito aboutcookies. org. Limitare i cookie ti impedirà beneficiando alcune delle funzionalità del nostro sito web. 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Confronto di 20 periodi media mobile in tempo reale di mercato Corsi Maggiore è il grado di volatilità dei prezzi, maggiore è la probabilità che un falso segnale viene generato. Un falso segnale si verifica quando sembra che la tendenza attuale è di invertire, ma il prossimo periodo di riferimento dimostra che quello che inizialmente sembrava essere un'inversione era, infatti, una fluttuazione di mercato. Come il numero di periodi di riferimento influisce la media mobile il numero di periodi di riferimento nel calcolo della media mobile influenza la linea di media mobile come visualizzato in un grafico dei prezzi. Il minor numero di punti di dati (cioè periodi di riferimento) incluse nella media, più il movimento soggiorni medi per il tasso a pronti, riducendo in tal modo il suo valore e offrendo poco più spaccato la tendenza generale rispetto al grafico dei prezzi in sé. D'altra parte, una media mobile che include troppi punti uniforma le fluttuazioni dei prezzi in misura tale che non è possibile rilevare una tendenza tasso discernibile. In entrambi i casi situazione può rendere difficile riconoscere punti di inversione in tempo utile per approfittare di una inversione di tendenza dei tassi. Candeliere Grafico dei prezzi che mostra tre linee diverse medie mobili periodo di riferimento - Un riferimento generico usato per descrivere la frequenza con cui scambiare dati tasso è aggiornato. Indicato anche come granularità. Questo potrebbe variare da un mese, un giorno, un'ora - anche più spesso ogni pochi secondi. La regola generale è che più breve è il tempo che si tiene scambi aperti, più frequentemente lo deve recuperare i dati del tasso di cambio. 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Tutti i diritti riservati. OANDA, fxTrade e OANDAs famiglia FX di marchi sono di proprietà di OANDA Corporation. 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Internet Information Services (IIS) Informazioni tecniche (per il personale di supporto) Vai Microsoft Product Support Services ed eseguire una ricerca del titolo per le parole HTTP e 404. Aprire IIS Guida. che è accessibile in Gestione IIS (inetmgr), e cercare gli argomenti di configurazione del sito Web. Operazioni di amministrazione comuni. e A proposito di messaggi di errore personalizzati. Weighted medie mobili: Le basi Nel corso degli anni, i tecnici hanno trovato due problemi con la media mobile semplice. Il primo problema è il lasso di tempo della media mobile (MA). La maggior parte degli analisti tecnici ritengono che l'azione dei prezzi. l'apertura o la chiusura del prezzo delle azioni, non è sufficiente su cui dipendere per prevedere correttamente i segnali di acquisto o vendita delle azioni di crossover MAs. Per risolvere questo problema, gli analisti ora assegnare più peso ai dati relativi ai prezzi più recenti utilizzando la media mobile esponenziale livellata (EMA). (Per saperne di più nell'esplorazione esponenziale Pesato media mobile.) Un esempio per esempio, utilizzando un 10-giorni MA, un analista avrebbe preso il prezzo del 10 ° giorno di chiusura e moltiplicare questo numero per 10, il nono giorno per le nove, l'ottavo giorno per otto e così via alla prima della MA. Una volta che il totale è stato determinato, l'analista poi dividere il numero per l'aggiunta dei moltiplicatori. Se si aggiungono i moltiplicatori del 10-day MA esempio, il numero è 55. Questo indicatore è conosciuta come la media mobile linearmente ponderata. (Per la lettura correlata, controllare semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Molti tecnici sono convinti sostenitori del esponenzialmente lisciato media mobile (EMA). Questo indicatore è stato spiegato in tanti modi diversi che confonde gli studenti e degli investitori. Forse la migliore spiegazione viene da John J. Murphys: Analisi tecnica dei mercati finanziari, (pubblicato dal New York Institute of Finance, 1999): Il modo esponenziale lisciato movimento indirizzi medi sia dei problemi connessi con la media mobile semplice. Innanzitutto, la media esponenziale livellata assegna un peso maggiore ai dati più recenti. Pertanto, è una media mobile ponderata. Ma mentre assegna minore importanza ai dati dei prezzi passati, esso include nel suo calcolo tutti i dati nella vita dello strumento. Inoltre, l'utente può regolare il coefficiente di dare maggiore o minore peso al più recente prezzo giorni, che viene aggiunta ad una percentuale del valore giorni precedente. La somma dei due valori percentuali aggiunge fino a 100. Per esempio, l'ultimo giorni prezzo potrebbe essere assegnato un peso di 10 (.10), che viene aggiunto al giorno precedente peso di 90 (.90). Questo dà l'ultimo giorno 10 del peso totale. Questo sarebbe l'equivalente di una media di 20 giorni, dando l'ultimo giorni prezzo un valore inferiore di 5 (.05). Figura 1: esponenziale Smoothed media mobile È possibile che questo grafico mostra il Nasdaq Composite Index dalla prima settimana di agosto 2000 al 1 ° giugno 2001. Come si può vedere chiaramente, l'EMA, che in questo caso utilizza i dati relativi ai prezzi di chiusura nel corso di un periodo di nove giorni, ha segnali di vendita precisi sul 8 settembre (contrassegnato da un nero freccia verso il basso). Questo era il giorno in cui l'indice rotto sotto il livello 4.000. La seconda freccia nera indica un'altra tappa verso il basso che i tecnici sono stati effettivamente aspettavano. Il Nasdaq non ha potuto generare abbastanza volume e interesse da parte degli investitori al dettaglio per rompere il marchio 3.000. E poi tuffò di nuovo a toccare il fondo a 1619,58 su aprile 4. La fase di rialzo del 12 aprile è contrassegnato da una freccia. Qui l'indice ha chiuso a 1,961.46, e tecnici ha cominciato a vedere i gestori di fondi istituzionali che iniziano a prendere alcuni affari come Cisco, Microsoft e alcuni dei problemi legati all'energia. (Leggi i nostri articoli correlati: Moving Buste media:. Raffinazione uno strumento popolare Trading and Moving Average rimbalzo) Beta è una misura della volatilità o rischio sistematico, di un titolo o di un portafoglio rispetto al mercato nel suo complesso. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola prevede che. La prima vendita di azioni da una società privata al pubblico. IPO sono spesso emesse da piccole, le aziende più giovani che cercano la. Rapporto DebtEquity è rapporto debito utilizzato per misurare una leva finanziaria company039s o un rapporto debito utilizzato per misurare un individuo.
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