Net. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Um modelo de previsão de média móvel ponderada é baseado em uma série temporal artificialmente construída em que o valor para um dado período de tempo é substituído pela média ponderada desse valor e os valores para algum número de tempo precedente Períodos. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados de séries temporais, ou seja, dados que muda ao longo do tempo. Uma vez que o valor de previsão para um dado período é uma média ponderada dos períodos anteriores, então a previsão sempre ficará atrás de aumentos ou diminuições nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tem uma tendência ascendente notável, então uma previsão média ponderada da média móvel irá geralmente fornecer uma subestimação dos valores da variável dependente. O modelo de média móvel ponderada, como o modelo de média móvel, tem uma vantagem em relação a outros modelos de previsão, na medida em que elimina picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, como o modelo de média móvel, ele também tem várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tudo isso útil como uma ferramenta de previsão de médio e longo alcance. Ele só pode ser usado de forma confiável para prever alguns períodos no futuro. Desde: 0.4 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel (double weights) Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Forecast (double timeValue) Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor fornecido da variável de tempo independente. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras desse tipo de modelo de previsão. GetNumberOfPeriods () Retorna o número atual de períodos usados neste modelo. GetNumberOfPredictors () Retorna o número de preditores usados pelo modelo subjacente. SetWeights (double weights) Define os pesos usados por este modelo de previsão de média móvel ponderada para os pesos dados. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Para um modelo válido a ser construído, você deve chamar init e passar em um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializado para identificar a variável independente. O tamanho da matriz de pesos é usado para determinar o número de observações a serem usadas para calcular a média móvel ponderada. Adicionalmente, o período mais recente será dado o peso definido pelo primeiro elemento da matriz, isto é pesos @. O tamanho da matriz de pesos também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. Com uma média móvel ponderada de 50 dias, não podemos razoavelmente - com qualquer grau de precisão - prever mais de 50 dias para além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Mesmo a previsão perto do fim desta escala é provável ser não confiável. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados para esse construtor devem somar 1,0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não totalizar 1,0, esta implementação escalas todos os pesos proporcionalmente para que eles somam a 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, usando a variável nomeada como a variável independente e os pesos especificados. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada. Este construtor destina-se a ser utilizado apenas por subclasses (daí está protegido). Qualquer subclasse usando este construtor deve posteriormente invocar o método (protected) setWeights para inicializar os pesos a serem usados por este modelo. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão da média móvel ponderada usando a variável independente dada. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. SetWeights Define os pesos usados por este modelo de previsão de média móvel ponderada para os pesos dados. Este método destina-se a ser utilizado apenas por subclasses (portanto, ele é protegido), e somente em conjunto com o (protegido) construtor de um argumento. Qualquer subclasse usando o construtor de um argumento deve subsequentemente chamar setWeights antes de invocar o método AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) para inicializar o modelo. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados para este método devem somar 1,0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não totalizar 1,0, esta implementação escalas todos os pesos proporcionalmente para que eles somam a 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor fornecido da variável de tempo independente. As subclasses devem implementar este método de forma consistente com o modelo de previsão que implementam. As subclasses podem fazer uso dos métodos getForecastValue e getObservedValue para obter previsões e observações anteriores respectivamente. Especificado por: forecast em classe AbstractTimeBasedModel Parâmetros: timeValue - o valor da variável de tempo para o qual um valor de previsão é necessário. Retorna: o valor de previsão da variável dependente para o tempo determinado. Throws: IllegalArgumentException - se houver dados históricos insuficientes - observações passadas para o init - para gerar uma previsão para o dado valor de tempo. GetNumberOfPredictors Retorna o número de preditores usados pelo modelo subjacente. Retorna: o número de preditores utilizados pelo modelo subjacente. GetNumberOfPeriods Retorna o número atual de períodos usados neste modelo. Especificado por: getNumberOfPeriods na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: o número atual de períodos usados neste modelo. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras desse tipo de modelo de previsão. Mantenha este short. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado utilizado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Substitui: toString na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: uma representação de seqüência de caracteres do modelo de previsão atual e seus parâmetros. sourceforge. openforecast. models Classe MovingAverageModel Um modelo de previsão de média móvel é baseado em uma série temporal artificialmente construída em que O valor para um dado período de tempo é substituído pela média desse valor e os valores para algum número de períodos de tempo precedentes e sucessivos. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados de séries temporais, ou seja, dados que muda ao longo do tempo. Por exemplo, muitos gráficos de ações individuais no mercado de ações mostram médias de movimento de 20, 50, 100 ou 200 dias como uma maneira de mostrar tendências. Uma vez que o valor da previsão para um determinado período é uma média dos períodos anteriores, então a previsão sempre parecerá ficar aquém de aumentos ou diminuições nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média móvel geralmente irá fornecer uma subestimação dos valores da variável dependente. O método da média móvel tem uma vantagem sobre outros modelos de previsão, na medida em que suaviza os picos e depressões (ou vales) num conjunto de observações. No entanto, ele também tem várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tudo isso útil como uma ferramenta de previsão de médio e longo alcance. Ele só pode ser usado de forma confiável para prever um ou dois períodos no futuro. O modelo de média móvel é um caso especial da média móvel ponderada mais geral. Na média móvel simples, todos os pesos são iguais. Desde: 0.3 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão de média móvel. MovingAverageModel (período int) Constrói um novo modelo de previsão de média móvel, usando o período especificado. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras desse tipo de modelo de previsão. Init (DataSet dataSet) Usado para inicializar o modelo de média móvel. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel. Para um modelo válido a ser construído, você deve chamar init e passar em um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializado para identificar a variável independente. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel, usando o nome fornecido como variável independente. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel, usando o período especificado. Para um modelo válido a ser construído, você deve chamar init e passar em um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializado para identificar a variável independente. O valor do período é usado para determinar o número de observações a serem usadas para calcular a média móvel. Por exemplo, para uma média móvel de 50 dias onde os pontos de dados são observações diárias, então o período deve ser definido como 50. O período também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem efetivamente ser previstos. Com uma média móvel de 50 dias, não podemos razoavelmente - com qualquer grau de precisão - prever mais de 50 dias para além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Isso pode ser mais benéfico do que, digamos, um período de 10 dias, onde nós só poderia razoavelmente prever 10 dias para além do último período. Parâmetros: período - o número de observações a ser usado para calcular a média móvel. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel, usando o nome fornecido como a variável independente eo período especificado. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. - o número de observações a utilizar para calcular a média móvel. Usado para inicializar o modelo de média móvel. Esse método deve ser chamado antes de qualquer outro método na classe. Como o modelo de média móvel não obtém qualquer equação para a previsão, este método usa o DataSet de entrada para calcular os valores de previsão para todos os valores válidos da variável de tempo independente. Especificado por: init na interface ForecastingModel Overrides: init na classe AbstractTimeBasedModel Parâmetros: dataSet - um conjunto de dados de observações que podem ser usados para inicializar os parâmetros de previsão do modelo de previsão. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras desse tipo de modelo de previsão. Mantenha este short. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado utilizado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Substitui: toString na classe WeightedMovingAverageModel Retorna: uma representação de seqüência do modelo de previsão atual e seus parâmetros. 7 Armadilhas das médias móveis Uma média móvel é o preço médio de um título durante um período de tempo especificado . Analistas freqüentemente usam médias móveis como uma ferramenta analítica para tornar mais fácil seguir as tendências do mercado, como os valores mobiliários para cima e para baixo. As médias móveis podem estabelecer tendências e medir o momentum. Portanto, eles podem ser usados para indicar quando um investidor deve comprar ou vender um determinado título. Os investidores também podem usar médias móveis para identificar pontos de suporte ou resistência, a fim de avaliar quando os preços são susceptíveis de mudar de direção. Ao estudar os intervalos comerciais históricos, pontos de suporte e resistência são estabelecidos onde o preço de uma garantia reverteu sua tendência de alta ou de baixa, no passado. Esses pontos são então usados para fazer, comprar ou vender decisões. Infelizmente, as médias móveis não são ferramentas perfeitas para estabelecer tendências e apresentam muitos riscos sutis, mas significativos, para os investidores. Além disso, as médias móveis não se aplicam a todos os tipos de empresas e indústrias. Algumas das principais desvantagens de médias móveis incluem: 1. Médias móveis desenhar tendências de informações passadas. Eles não levam em conta mudanças que podem afetar o desempenho futuro de uma segurança, como novos concorrentes, maior ou menor demanda por produtos na indústria e mudanças na estrutura gerencial da empresa. 2. Idealmente, uma média móvel vai mostrar uma mudança consistente no preço de um título, ao longo do tempo. Infelizmente, as médias móveis não funcionam para todas as empresas, especialmente para aqueles em indústrias muito voláteis ou aqueles que são fortemente influenciados por eventos atuais. Isto é especialmente verdadeiro para a indústria de petróleo e indústrias altamente especulativas, em geral. 3. As médias móveis podem ser distribuídas em qualquer período de tempo. No entanto, isso pode ser problemático porque a tendência geral pode mudar significativamente dependendo do período de tempo utilizado. Os prazos mais curtos têm mais volatilidade, enquanto os períodos de tempo mais longos têm menos volatilidade, mas não contam com novas mudanças no mercado. Os investidores devem ter cuidado com o prazo que escolherem, para se certificar de que a tendência é clara e relevante. 4. Um debate em curso consiste em saber se deve ou não dar mais ênfase aos últimos dias do período. Muitos acham que os dados recentes melhor refletem a direção da segurança, enquanto outros acham que dar alguns dias mais peso do que outros, incorretamente tende a tendência. Investidores que utilizam métodos diferentes para calcular médias podem traçar tendências completamente diferentes. (Saiba mais em Simple vs. Exponential Moving Averages.) 5. Muitos investidores argumentam que a análise técnica é uma maneira sem sentido de prever o comportamento do mercado. Eles dizem que o mercado não tem memória eo passado não é um indicador do futuro. Além disso, há uma pesquisa substancial para apoiar isso. Por exemplo, Roy Nersesian conduziu um estudo com cinco estratégias diferentes usando médias móveis. A taxa de sucesso de cada estratégia variou entre 37 e 66. Esta pesquisa sugere que as médias móveis só rendem resultados cerca de metade do tempo, o que poderia fazer com que eles sejam uma proposta arriscada para efetivamente timing do mercado de ações. 6. As seguranças mostram frequentemente um teste padrão cíclico do comportamento. Isso também é verdadeiro para as empresas de serviços públicos, que têm uma demanda constante por seu produto ano a ano, mas experimentam fortes mudanças sazonais. Embora as médias móveis podem ajudar a suavizar essas tendências, eles também podem ocultar o fato de que a segurança está tendendo em um padrão oscilatório. (Para saber mais, veja Manter Um Olho Em Momentum.) 7. O objetivo de qualquer tendência é prever onde o preço de um título será no futuro. Se uma segurança não é tendência em qualquer direção, não fornece uma oportunidade de lucrar com qualquer compra ou venda a descoberto. A única maneira que um investidor pode ser capaz de lucrar seria implementar uma estratégia sofisticada, baseada em opções que depende do preço permanecer estável. A linha inferior As médias móveis foram consideradas uma ferramenta analítica valiosa por muitos, mas para que toda a ferramenta seja eficaz você deve primeiramente compreender sua função, quando a usar e quando não a usar. Os perigos aqui discutidos indicam quando as médias móveis podem não ter sido uma ferramenta eficaz, como quando usadas com títulos voláteis, e como podem ignorar certas informações estatísticas importantes, como padrões cíclicos. Também é questionável como as médias móveis eficazes são para indicar com precisão tendências de preços. Dadas as desvantagens, médias móveis podem ser uma ferramenta melhor usada em conjunto com outros. No final, a experiência pessoal será o indicador final de quão eficaz eles realmente são para o seu portfólio. (Para mais, veja as Médias Movimentais Adaptáveis Conduzem a Melhores Resultados) Tipo de imposto cobrado sobre ganhos de capital incorridos por indivíduos e corporações. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores, mais jovens à procura da. DebtEquity Ratio é o rácio da dívida utilizado para medir a alavancagem financeira de uma empresa ou um rácio da dívida utilizado para medir um indivíduo. Um tipo de estrutura de compensação que os gerentes de fundos de hedge normalmente empregam em que parte da compensação é baseado no desempenho. A página não pode ser encontrada A página que você está procurando pode ter sido removida, teve seu nome alterado ou está temporariamente indisponível. Experimente o seguinte: Certifique-se de que o endereço do Web site apresentado na barra de endereços do browser está escrito e formatado correctamente. Se você acessou essa página clicando em um link, entre em contato com o administrador do site para alertá-los de que o link está formatado incorretamente. Clique no botão Voltar para tentar outro link. Erro HTTP 404 - Arquivo ou diretório não encontrado. Informações Técnicas do IIS (Internet Information Services) Vá para Serviços de Suporte Técnico da Microsoft e execute uma pesquisa de título para as palavras HTTP e 404. Abra a Ajuda do IIS. Que é acessível no Gerenciador do IIS (inetmgr) e pesquisa de tópicos intitulada Configuração do site. Tarefas Administrativas Comuns. E sobre mensagens de erro personalizadas.
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