พยากรณ์ - เฉลี่ยเคลื่อนที่ แบบ

พยากรณ์ - เฉลี่ยเคลื่อนที่ แบบ

Ea -forex- ซื้อขาย เก็งกำไร ระบบ
Binary   ตัวเลือก - รอบ   11
ที่ดีที่สุด -forex- แพลตฟอร์ม   iPad


ก่อ -forex- lhermie Forex- สาธิต การประกวด สัปดาห์ 2013 บลู โซน การค้า ระบบ Forex ฟรี การฝึกอบรม Forex- ทั่วไป - กระจาย Forex -trading- หลักสูตร อียิปต์

การย้ายการคาดการณ์เชิงปริมาณเฉลี่ย ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าสิ่งเหล่านี้เป็นการนำเสนอที่คุ้มค่าสำหรับปัญหาด้านคอมพิวเตอร์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการใช้การคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยย้าย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการแบ่งประเภทของคุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของ quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical.Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรจะเป็นดังต่อไปนี้ sourceforge.openforecast.models Class MovingAverageModel แบบจำลองการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับเทมเพลตเวลาที่สร้างเทียมซึ่งมีค่าเป็น a ช่วงเวลาที่กำหนดจะถูกแทนที่ด้วยค่าเฉลี่ยของค่านั้นและค่าสำหรับช่วงเวลาก่อนหน้าและช่วงเวลาที่สำเร็จ ตามที่คุณอาจคาดเดาได้จากคำอธิบายรูปแบบนี้เหมาะที่สุดสำหรับข้อมูลชุดข้อมูลเวลาเช่นข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ตัวอย่างเช่นแผนภูมิจำนวนมากของแต่ละหุ้นในตลาดหุ้นแสดงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20, 50, 100 หรือ 200 วันเพื่อแสดงแนวโน้ม เนื่องจากค่าคาดการณ์ของช่วงเวลาหนึ่ง ๆ เป็นค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาก่อนหน้านี้การคาดการณ์จะล่าช้ากว่าการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่าที่สังเกตได้ (ขึ้นอยู่กับค่า) ตัวอย่างเช่นถ้าชุดข้อมูลมีแนวโน้มสูงขึ้นที่น่าทึ่งจากนั้นการคาดการณ์โดยเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะให้ค่าที่วัดได้โดยเฉลี่ยของค่าที่ขึ้นกับตัวแปร วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่มีข้อได้เปรียบเหนือรูปแบบการคาดการณ์อื่น ๆ ในการทำให้ยอดและร่อง (หรือหุบเขา) เรียบขึ้นในชุดของข้อสังเกต อย่างไรก็ตามก็ยังมีข้อเสียอยู่หลายประการ โดยเฉพาะรุ่นนี้ไม่ได้สร้างสมการที่แท้จริง ดังนั้นจึงไม่ใช่สิ่งที่มีประโยชน์ในฐานะเครื่องมือคาดการณ์ในระยะปานกลาง สามารถคาดการณ์ได้อย่างน่าเชื่อถือเพียงอย่างเดียวในการคาดการณ์ระยะเวลาหนึ่งหรือสองช่วงเวลาในอนาคต แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นกรณีพิเศษของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักโดยทั่วไปมากขึ้น ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายน้ำหนักทั้งหมดมีค่าเท่ากัน ตั้งแต่: 0.3 ผู้แต่ง: Steven R. Gould ฟิลด์ที่สืบทอดมาจากคลาส net.sourceforge.openforecast.models.AbstractForecastingModel MovingAverageModel () สร้างโมเดลการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ MovingAverageModel (int period) สร้างโมเดลพยากรณ์การเคลื่อนไหวโดยใช้ช่วงเวลาที่กำหนด getForecastType () ส่งคืนคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการคาดการณ์ประเภทนี้ init (DataSet dataSet) ใช้เพื่อเริ่มต้นโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ toString () ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ เมธอดสืบทอดมาจากคลาส net.sourceforge.openforecast.models.WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ สำหรับรูปแบบที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรโทร init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่มีชุดข้อมูลจุดที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระ MovingAverageModel สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่โดยใช้ชื่อที่ระบุเป็นตัวแปรอิสระ พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ MovingAverageModel สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ระยะเวลาที่กำหนด สำหรับรูปแบบที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรโทร init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่มีชุดข้อมูลจุดที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระ ค่ารอบจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่จุดข้อมูลเป็นค่าสังเกตรายวันระยะเวลาควรกำหนดเป็น 50 ระยะเวลานี้ใช้เพื่อกำหนดจำนวนงวดในอนาคตที่คาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเราจึงไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องด้วยความถูกต้องแม่นยำในระดับใด ๆ มากกว่า 50 วันนอกเหนือจากช่วงเวลาสุดท้ายที่มีข้อมูลอยู่ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์มากกว่ากล่าวคือระยะเวลา 10 วันซึ่งเราสามารถคาดการณ์ได้อย่างมีเหตุผลเพียง 10 วันนอกเหนือจากช่วงเวลาที่ผ่านมา พารามิเตอร์: ระยะเวลา - จำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ MovingAverageModel สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่โดยใช้ชื่อที่กำหนดเป็นตัวแปรอิสระและช่วงเวลาที่ระบุ พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ ระยะเวลา - จำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้เพื่อเริ่มต้นโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ ต้องเรียกวิธีนี้ก่อนวิธีอื่นในชั้นเรียน เนื่องจากโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้รับสมการใดในการคาดการณ์วิธีนี้ใช้ DataSet อินพุทเพื่อคำนวณค่าพยากรณ์สำหรับค่าที่ถูกต้องทั้งหมดของตัวแปรเวลาที่เป็นอิสระ ระบุโดย: init in interface ForecastingModel แทนที่: init ในคลาส AbstractTimeBasedModel พารามิเตอร์: dataSet - ชุดข้อมูลการสังเกตที่สามารถใช้เพื่อเริ่มต้นพารามิเตอร์พยากรณ์ของรูปแบบการคาดการณ์ getForecastType แสดงคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการพยากรณ์อากาศแบบนี้ เก็บเรื่องสั้นนี้ไว้ ควรใช้คำอธิบายเพิ่มเติมในวิธี toString ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ในปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ซึ่งเป็นไปได้ ระบุโดย: toString ในอินเทอร์เฟซ ForecastingModel การแทนที่: toString ในคลาส WeightedMovingAverageModel Returns: การแสดงสตริงของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันและพารามิเตอร์ชุดข้อมูลเวลาเป็นลำดับของการสังเกตตัวแปรสุ่มแบบเป็นงวด ตัวอย่างคือความต้องการรายเดือนสำหรับผลิตภัณฑ์การลงทะเบียนเรียนปีแรกในแผนกของมหาวิทยาลัยและการไหลรายวันในแม่น้ำ ชุดเวลามีความสำคัญสำหรับการวิจัยการดำเนินงานเนื่องจากมักเป็นตัวขับเคลื่อนของโมเดลการตัดสินใจ แบบจำลองสินค้าคงคลังต้องใช้การประมาณความต้องการในอนาคตการตั้งเวลาหลักสูตรและรูปแบบการจัดทำบุคลากรสำหรับแผนกของมหาวิทยาลัยจะต้องมีการประมาณการการไหลเข้าของนักเรียนในอนาคตและแบบจำลองสำหรับการให้คำเตือนแก่ประชากรในลุ่มน้ำต้องอาศัยการประมาณค่าของกระแสแม่น้ำในอนาคตอันใกล้นี้ การวิเคราะห์อนุกรมเวลามีเครื่องมือในการเลือกแบบจำลองที่อธิบายชุดเวลาและใช้แบบจำลองในการคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคต การสร้างแบบจำลองลำดับเวลาเป็นปัญหาทางสถิติเนื่องจากข้อมูลที่สังเกตได้ถูกใช้ในขั้นตอนการคำนวณเพื่อประมาณค่าสัมประสิทธิ์ของแบบจำลองที่ควร โมเดลสมมติว่าการสังเกตแตกต่างกันไปอย่างสุ่มเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยที่อยู่ภายใต้ซึ่งเป็นฟังก์ชันของเวลา ในหน้าเว็บเหล่านี้เราจำกัดความสนใจในการใช้ข้อมูลชุดข้อมูลตามเวลาในอดีตเพื่อประมาณแบบจำลองขึ้นอยู่กับเวลา วิธีการนี้เหมาะสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของข้อมูลที่ใช้บ่อยซึ่งสาเหตุที่แท้จริงของการเปลี่ยนแปลงเวลาไม่ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างชัดเจนในเวลา ในทางปฏิบัติการคาดการณ์ที่ได้จากวิธีการเหล่านี้จะได้รับการแก้ไขในภายหลังโดยนักวิเคราะห์มนุษย์ซึ่งรวมข้อมูลที่ไม่สามารถใช้ได้จากข้อมูลในอดีต วัตถุประสงค์หลักของเราในส่วนนี้คือเพื่อนำเสนอสมการสำหรับสี่วิธีการคาดการณ์ที่ใช้ในการพยากรณ์ add-in: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยชี้แจงการถดถอยและการเรียบขึ้นเลขคู่ เหล่านี้เรียกว่าวิธีราบเรียบ วิธีการที่ไม่ได้พิจารณารวมถึงการคาดการณ์เชิงคุณภาพการถดถอยพหุคูณและวิธีอัตโนมัติ (ARIMA) ผู้ที่สนใจในความครอบคลุมมากขึ้นควรไปที่ไซต์ Forecasting Principles หรืออ่านหนังสือที่ยอดเยี่ยมหลายเรื่องในหัวข้อนี้ เราใช้หนังสือ Forecasting โดย Makridakis, Wheelwright และ McGee, John Wiley amp Sons, 1983 ในการใช้สมุดงาน Excel ในตัวอย่างคุณต้องมี Add-in พยากรณ์การณ์ไว้ เลือกคำสั่ง Relink เพื่อสร้างลิงค์ไปยัง add-in หน้านี้อธิบายถึงรูปแบบที่ใช้ในการพยากรณ์อากาศแบบง่ายและสัญกรณ์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ วิธีการพยากรณ์ที่ง่ายที่สุดคือการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีนี้เป็นเพียงค่าเฉลี่ยของการสังเกตการณ์สุดท้ายของ m เป็นประโยชน์สำหรับชุดเวลาที่มีค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงช้า วิธีนี้จะพิจารณาทั้งอดีตในการคาดการณ์ แต่มีน้ำหนักประสบการณ์ล่าสุดมากกว่าไม่ค่อยดีนัก การคำนวณทำได้ง่ายเพียงเพราะประมาณการของช่วงเวลาก่อนหน้าและข้อมูลปัจจุบันจะเป็นตัวกำหนดค่าประมาณใหม่ วิธีนี้เป็นประโยชน์สำหรับชุดเวลาที่มีค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงช้า วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ตอบสนองต่อชุดข้อมูลเวลาที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงตามเวลา ที่นี่เรารวมถึงรูปแบบเส้นแนวโน้มในรูปแบบ วิธีถดถอยประมาณรูปแบบโดยการสร้างสมการเชิงเส้นที่ให้สี่เหลี่ยมน้อยที่สุดพอดีกับการสังเกตการณ์ m ล่าสุด
Forex- CZK -usd
หุ้น ตัวเลือก การซื้อขาย