Media Ponderata Benefici Movimento

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di medie calibrati medie calibrati sono spesso utilizzati per valutare portafogli azionari. Definizione di media ponderata Al fine di determinare una media ponderata, è necessario assegnare un valore a ciascuno dei numeri che si desidera fare la media, e quindi moltiplicare il valore per i rispettivi numeri. Aggiungere il totale di tutti questi valori moltiplicati e dividerlo per la somma di tutti i valori originali. Ciò produrrà la media ponderata, che tiene conto l'importanza relativa di ogni numero nel campione. Appianare le fluttuazioni Il vantaggio principale di medie ponderate per le scorte e la contabilità è che appiana le fluttuazioni del mercato. La media normale può essere una cattiva indicatore delle tendenze di riserva, che possono avere enormi fluttuazioni in un breve lasso di tempo. La media ponderata tiene conto di queste fluttuazioni per quanto riguarda la quantità di tempo che trascorrono a un prezzo particolare. La media ponderata riflette una più a lungo termine e la valutazione costante di un titolo. Conti per dati non uniforme In studi di popolazione o di dati del censimento, alcuni segmenti di una popolazione possono essere sopra o sotto rappresentati. medie ponderate tengono conto delle porzioni che possono avere rappresentazione irregolare, e rappresentano loro facendo il prodotto finale riflette un'interpretazione più equilibrata ed equa dei dati. Questo tipo di media è particolarmente utile nei dati che si occupano di demografia e le dimensioni della popolazione. Assume pari valori sono uguali Il vantaggio del sistema media ponderata è che assume valori uguali che sono equivalenti in proporzione. Ad esempio, un insegnante potrebbe desiderare di determinare l'età relativa dei suoi alunni di prima elementare. Lei sa che tutti gli studenti sono 4, 5 o 6 anni. Può contare il numero di studenti di ogni fascia di età, e poi prendere una media ponderata per determinare l'età media degli studenti. Questo la rende semplice compito perché lei può supporre che tutti i bambini che sono cinque saranno valutate allo stesso modo e in modo uniforme nelle average. sourceforge. openforecast. models finali Classe WeightedMovingAverageModel Un movimento ponderata modello medio di previsione si basa su una serie storica costruito artificialmente in cui il valore per un dato periodo di tempo viene sostituito dalla media ponderata di tale valore ei valori per un numero di periodi di tempo precedente. Come avrete intuito dalla descrizione, questo modello è più adatto ai dati di serie temporali cioè dati che cambiano nel corso del tempo. Poiché il valore di previsione per un determinato periodo è una media ponderata dei periodi precedenti, quindi la previsione sarà sempre sembrano ritardo aumenta o diminuzioni dei valori osservati (dipendente). Ad esempio, se una serie di dati ha una tendenza all'aumento inferme poi un mobile ponderata previsione media sarà generalmente fornisce una sottostima dei valori della variabile dipendente. Il modello a media mobile ponderata, come il modello media mobile, ha un vantaggio rispetto ad altri modelli di previsione a che esso appianare picchi e depressioni (o valli) in una serie di osservazioni. Tuttavia, come il modello di media mobile, ma 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 usato per prevedere alcuni periodi nel futuro. Dal: 0.4 Autore: Steven R. Gould I campi ereditati dalla classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Costruisce un nuovo modello a media mobile ponderata di previsione. WeightedMovingAverageModel (pesi doppie) Costruisce un nuovo mobile ponderata modello previsionale media, utilizzando i pesi specificati. meteorologiche (doppia ORARIO. VALORE) restituisce il valore di previsione della variabile dipendente per il valore dato della variabile tempo indipendente. getForecastType () Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione. getNumberOfPeriods () restituisce il numero corrente di periodi utilizzati in questo modello. getNumberOfPredictors () restituisce il numero di predittori utilizzati dal modello sottostante. setWeights (pesi doppie) Definire i pesi utilizzati da questo movimento ponderata modello di previsione media ai pesi dati. 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. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel costruisce una nuova mobile ponderata modello di previsione media, utilizzando i pesi specificati. 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. La dimensione della matrice pesi viene utilizzato per determinare il numero di osservazioni da utilizzare per calcolare la media mobile ponderata. Inoltre, il periodo più recente sarà dato il peso definita dal primo elemento della matrice cioè weights0. La dimensione della matrice pesi viene anche utilizzato per determinare la quantità di periodi futuri che possono essere efficacemente previsione. Con una media mobile a 50 giorni ponderata, 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. Anche la previsione verso la fine di questa gamma è probabile essere inaffidabili. Nota sui pesi in generale, i pesi passati al costruttore di questo dovrebbero aggiungere fino a 1,0. Tuttavia, come vantaggio, se la somma dei pesi non aggiunge fino a 1,0, questa implementazione scale tutti i pesi proporzionalmente in modo che sommano a 1,0. Parametri: pesi - una serie di pesi da assegnare alle osservazioni storiche nel calcolo della media mobile ponderata. WeightedMovingAverageModel Costruisce un nuovo mobile ponderata modello previsionale media, utilizzando la variabile denominata come variabile indipendente e pesi specificati. Parametri: independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo modello. pesi - una serie di pesi da assegnare alle osservazioni storiche nel calcolo della media mobile ponderata. WeightedMovingAverageModel Costruisce un nuovo modello a media mobile ponderata di previsione. Questo costruttore è destinato ad essere utilizzato solo da sottoclassi (quindi è protetto). Ogni sottoclasse utilizzando questo costruttore deve successivamente invocare il metodo (protette) setWeights per inizializzare i pesi per essere utilizzati da questo modello. WeightedMovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento modello di previsione medio ponderato utilizzando la variabile indipendente. Parametri: independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo modello. setWeights Imposta i pesi utilizzati da questo movimento ponderata modello di previsione media ai pesi dati. Questo metodo è destinato ad essere utilizzato solo da sottoclassi (quindi è protetto), e solo in combinazione con il costruttore (protetto) di un argomento. Qualsiasi sottoclasse utilizzando il costruttore un argomento deve chiedere successivamente setWeights prima di richiamare il metodo AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) per inizializzare il modello. Nota sui pesi in generale, i pesi passati a questo metodo dovrebbero aggiungere fino a 1,0. Tuttavia, come vantaggio, se la somma dei pesi non aggiunge fino a 1,0, questa implementazione scale tutti i pesi proporzionalmente in modo che sommano a 1,0. Parametri: pesi - una serie di pesi da assegnare alle osservazioni storiche nel calcolo della media mobile ponderata. Restituisce il valore di previsione della variabile dipendente per il valore dato della variabile tempo indipendente. Sottoclassi devono implementare questo metodo in modo coerente con il modello di previsione implementano. Le sottoclassi possono usufruire dei metodi getForecastValue e getObservedValue per ottenere, rispettivamente, le previsioni e le osservazioni precedenti. Specificato da: previsioni in classe AbstractTimeBasedModel Parametri: TimeValue - il valore della variabile tempo per il quale è richiesto un valore di previsione. Restituisce: il valore di previsione della variabile dipendente per il tempo determinato. Produce: IllegalArgumentException - se non v'è insufficiente dati storici - osservazioni passati a init - per generare una previsione per un dato valore di tempo. getNumberOfPredictors Restituisce il numero di predittori utilizzati dal modello sottostante. Restituisce: il numero di predittori utilizzati dal modello sottostante. getNumberOfPeriods Restituisce l'attuale numero di periodi utilizzati in questo modello. Specificato da: getNumberOfPeriods in classe AbstractTimeBasedModel Restituisce: l'attuale numero dei periodi usati in questo modello. 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 nell'interfaccia ForecastingModel Sostituzioni: toString nella classe restituisce AbstractTimeBasedModel: una rappresentazione di stringa del modello di previsione corrente, e la sua parameters. What sono i principali vantaggi di usare medie mobili (MA) Beta è una misura della volatilità, o sistematica il rischio, 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 individual. How calcolare medie mobili calibrati in Excel Utilizzando esponenziale di analisi dei dati di Excel per i manichini, strumento 2nd Edition L'esponenziale in Excel calcola il movimento media. Tuttavia, i pesi di livellamento esponenziale i valori inclusi nei calcoli in movimento media in modo che i valori più recenti hanno un effetto maggiore sul calcolo della media e vecchi valori hanno un effetto minore. Questa ponderazione è raggiunto mediante un costante livellamento. Per illustrare come funziona lo strumento esponenziale, supponiamo che you8217re di nuovo guardando i dati di temperatura media giornaliera. Per calcolare medie mobili ponderate con livellamento esponenziale, procedere come segue: Per calcolare una media mobile esponenziale levigata, in primo luogo fare clic sul pulsante di comando dati tab8217s Data Analysis. Quando Excel visualizza la finestra di dialogo Analisi dati, selezionare la voce esponenziale dall'elenco e fare clic su OK. Excel visualizza la finestra di dialogo esponenziale. Identificare i dati. Per identificare i dati per i quali si desidera calcolare una media mobile esponenziale lisciato, fare clic nella casella di testo di input. Quindi individuare il campo di ingresso, sia digitando un indirizzo di intervallo di prospetto o selezionando l'intervallo di prospetto. Se l'intervallo di input include un'etichetta di testo per identificare o descrivere i dati, selezionare la casella di controllo etichette. Fornire la costante di smoothing. Inserire il smoothing valore costante nella casella di testo Damping Factor. Il file Excel suggerisce di utilizzare una costante di smoothing di tra 0,2 e 0,3. Presumibilmente, tuttavia, se you8217re utilizzando questo strumento, si ha le proprie idee su ciò che la costante di smoothing corretta è. (Se you8217re all'oscuro circa la lisciatura costante, forse si shouldn8217t utilizzare questo strumento.) Dillo Excel dove collocare i dati di media mobile esponenziale levigate. Utilizzare la casella di testo Intervallo di output per identificare l'intervallo di prospetto in cui si desidera inserire i dati medi in movimento. Nell'esempio foglio di lavoro, ad esempio, si posiziona i dati medi in movimento nella gamma del foglio di lavoro B2: B10. (Opzionale) Grafico i dati in modo esponenziale levigate. Per tracciare i dati in modo esponenziale levigate, selezionare la casella di controllo Grafico in output. (Opzionale) indicare che si desidera informazioni errore standard calcolato. Per calcolare gli errori standard, selezionare la casella di controllo gli errori standard. luoghi di Excel i valori di errore standard, accanto ai valori medi in movimento in modo esponenziale levigate. Una volta specificato quali lo spostamento delle informazioni media che si desidera calcolato e dove vuoi collocato, fare clic su OK. Excel calcola lo spostamento delle informazioni media.