Ventajas Del Pronóstico Promedio Móvil

Net. sourceforge. openforecast. models Clase MovingAverageModel Un modelo de pronóstico de media móvil se basa en una serie temporal artificialmente construida en la que el valor para un período de tiempo dado se sustituye por la media de ese valor y los valores para un cierto número de tiempo anterior y posterior Períodos Como puede haberse adivinado a partir de la descripción, este modelo se adapta mejor a datos de series de tiempo, es decir, datos que cambian con el tiempo. Por ejemplo, muchos gráficos de acciones individuales en el mercado de valores muestran 20, 50, 100 o 200 días promedios móviles como una forma de mostrar tendencias. Puesto que el valor pronosticado para cualquier período dado es un promedio de los períodos anteriores, entonces el pronóstico siempre parecerá estar a la zaga de los aumentos o disminuciones en los valores observados (dependientes). Por ejemplo, si una serie de datos tiene una tendencia alcista alcista, entonces un pronóstico de media móvil proporcionará generalmente una subestimación de los valores de la variable dependiente. El método del promedio móvil tiene una ventaja sobre otros modelos de predicción en el sentido de que suaviza los picos y valles (o valles) en un conjunto de observaciones. Sin embargo, también tiene varias desventajas. En particular, este modelo no produce una ecuación real. Por lo tanto, no es tan útil como una herramienta de predicción a medio y largo plazo. Sólo se puede utilizar con fiabilidad para prever uno o dos períodos en el futuro. El modelo de media móvil es un caso especial de la media móvil ponderada más general. En la media móvil simple, todos los pesos son iguales. Desde: 0.3 Autor: Steven R. Gould Campos heredados de la clase net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Construye un nuevo modelo de pronóstico de media móvil. MovingAverageModel (período int) Construye un nuevo modelo de pronóstico de media móvil, utilizando el período especificado. GetForecastType () Devuelve un nombre de una o dos palabras de este tipo de modelo de pronóstico. Init (DataSet dataSet) Se utiliza para inicializar el modelo de media móvil. ToString () Esto debe anularse para proporcionar una descripción textual del modelo de pronóstico actual incluyendo, cuando sea posible, cualquier parámetro derivado utilizado. Métodos heredados de la clase net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Construye un nuevo modelo de pronóstico de media móvil. Para que un modelo válido sea construido, debe llamar a init y pasar en un conjunto de datos que contiene una serie de puntos de datos con la variable de tiempo inicializada para identificar la variable independiente. MovingAverageModel Construye un nuevo modelo de pronóstico de media móvil, utilizando el nombre dado como variable independiente. Parámetros: independentVariable - el nombre de la variable independiente que se va a utilizar en este modelo. MovingAverageModel Construye un nuevo modelo de pronóstico de media móvil, utilizando el período especificado. Para que un modelo válido sea construido, debe llamar a init y pasar en un conjunto de datos que contiene una serie de puntos de datos con la variable de tiempo inicializada para identificar la variable independiente. El valor del período se utiliza para determinar el número de observaciones que se utilizarán para calcular la media móvil. Por ejemplo, para un promedio móvil de 50 días en el que los puntos de datos son observaciones diarias, entonces el período debe establecerse en 50. El período también se utiliza para determinar la cantidad de períodos futuros que se pueden pronosticar efectivamente. Con una media móvil de 50 días, entonces no podemos razonablemente - con ningún grado de exactitud - pronosticar más de 50 días más allá del último período para el cual los datos están disponibles. Esto puede ser más beneficioso que, digamos, un período de 10 días, donde sólo podríamos prever razonablemente 10 días más allá del último período. Parámetros: período - el número de observaciones que se utilizarán para calcular la media móvil. MovingAverageModel Construye un nuevo modelo de pronóstico de media móvil, utilizando el nombre dado como variable independiente y el período especificado. Parámetros: independentVariable - el nombre de la variable independiente que se va a utilizar en este modelo. Período - el número de observaciones que se utilizarán para calcular la media móvil. Init Se utiliza para inicializar el modelo de media móvil. Este método debe ser llamado antes de cualquier otro método en la clase. Dado que el modelo de media móvil no deduce ninguna ecuación para la predicción, este método utiliza el DataSet de entrada para calcular los valores de pronóstico para todos los valores válidos de la variable de tiempo independiente. Especificado por: init in interface PredeterminaciónModel Overrides: init en la clase AbstractTimeBasedModel Parámetros: dataSet - conjunto de datos de observaciones que se pueden utilizar para inicializar los parámetros de pronóstico del modelo de pronóstico. GetForecastType Devuelve un nombre de una o dos palabras de este tipo de modelo de pronóstico. Mantenga esto corto. Una descripción más larga debe implementarse en el método toString. ToString Esto debe anularse para proporcionar una descripción textual del modelo de pronóstico actual incluyendo, cuando sea posible, cualquier parámetro derivado utilizado. Especificado por: toString en la interfaz ForecastingModel Overrides: toString en clase WeightedMovingAverageModel Devuelve: una representación de cadena del modelo de pronóstico actual y sus parámetros. Como usted podría adivinar, estamos estudiando algunos de los enfoques más primitivos para la predicción. Pero espero que estas sean al menos una introducción valiosa a algunos de los problemas de computación relacionados con la implementación de pronósticos en hojas de cálculo. En este sentido, continuaremos comenzando desde el principio y comenzando a trabajar con las previsiones de Media móvil. Pronósticos de media móvil. Todo el mundo está familiarizado con los pronósticos de promedio móvil, independientemente de si creen que son. Todos los estudiantes universitarios lo hacen todo el tiempo. Piense en los resultados de su examen en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Supongamos que tienes un 85 en tu primera prueba. ¿Qué predecirías para tu segundo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tu maestro predijo para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus amigos podrían predecir para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus padres podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Todo el blabbing que usted puede hacer a sus amigos y padres, él y su profesor son muy probables esperar que usted consiga algo en el área de los 85 que usted acaba de conseguir. Bueno, ahora vamos a suponer que a pesar de su autopromoción a sus amigos, usted se sobreestimar y la figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y por lo que se obtiene un 73. Ahora lo que todos los interesados ​​y despreocupados va a Anticipar que usted conseguirá en su tercer examen Hay dos acercamientos muy probables para que desarrollen una estimación sin importar si lo compartirán con usted. Pueden decir a sí mismos: "Este tipo siempre está soplando el humo de su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratarán de ser más solidarios y decir: "Bueno, hasta ahora has conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figura en obtener sobre un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si usted hizo menos Fiesta y werent meneando la comadreja en todo el lugar y si comenzó a hacer mucho más estudiando que podría obtener una puntuación más alta. quot Ambos de estos estimados son en realidad las previsiones de promedio móvil. El primero es usar sólo su puntaje más reciente para pronosticar su rendimiento futuro. Esto se denomina pronóstico de media móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico de media móvil, pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a asumir que todas estas personas estallando en su gran mente tienen tipo de molesto y usted decide hacer bien en la tercera prueba por sus propias razones y poner una puntuación más alta en frente de sus quotalliesquot. Usted toma la prueba y su puntuación es en realidad un 89 Todos, incluido usted mismo, está impresionado. Así que ahora tiene la prueba final del semestre que viene y como de costumbre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo youll hacer en la última prueba. Bueno, espero que veas el patrón. Ahora, espero que puedas ver el patrón. ¿Cuál crees que es el silbido más preciso mientras trabajamos? Ahora volvemos a nuestra nueva compañía de limpieza iniciada por su hermana separada llamada Whistle While We Work. Tiene algunos datos de ventas anteriores representados en la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un pronóstico de media móvil de tres periodos. La entrada para la celda C6 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo el promedio se mueve sobre los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que realmente no necesitamos hacer las predicciones para los períodos pasados ​​con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido las predicciones anteriores porque las usaremos en la siguiente página web para medir la validez de la predicción. Ahora quiero presentar los resultados análogos para un pronóstico de media móvil de dos periodos. La entrada para la celda C5 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se usan las dos más recientes piezas de datos históricos para cada predicción. Nuevamente he incluido las predicciones anteriores para fines ilustrativos y para uso posterior en la validación de pronósticos. Algunas otras cosas que son importantes de notar. Para una predicción de promedio móvil del período m sólo se usan los m valores de datos más recientes para hacer la predicción. Nada más es necesario. Para una predicción media móvil del período m, al hacer predicciones quotpast, observe que la primera predicción ocurre en el período m 1. Ambas cuestiones serán muy significativas cuando desarrollemos nuestro código. Desarrollo de la función de media móvil. Ahora necesitamos desarrollar el código para el pronóstico del promedio móvil que se puede usar con más flexibilidad. El código sigue. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y la matriz de valores históricos. Puede guardarlo en cualquier libro que desee. Función MovingAverage (Histórica, NumberOfPeriods) Como única Declaración e inicialización de variables Dim Item como variante Dim Contador como Entero Dim Acumulación como único Dim HistoricalSize As Entero Inicialización de variables Counter 1 Acumulación 0 Determinación del tamaño del historial HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulación del número apropiado de los valores observados anteriormente más recientes Acumulación Acumulación Histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulación / NumberOfPeriods El código se explicará en la clase. Usted desea colocar la función en la hoja de cálculo para que el resultado de la computación aparece donde debería gustar lo siguiente. 7 Armadillos de los promedios móviles Un promedio móvil es el precio promedio de un valor en un período de tiempo especificado. Los analistas suelen usar las medias móviles como una herramienta analítica para facilitar el seguimiento de las tendencias del mercado, ya que los valores suben y bajan. Los promedios móviles pueden establecer tendencias y medir el impulso. Por lo tanto, pueden utilizarse para indicar cuándo un inversor debe comprar o vender un valor específico. Los inversores también pueden usar promedios móviles para identificar puntos de soporte o resistencia a fin de medir cuándo es probable que los precios cambien de dirección. Al estudiar las gamas históricas de negociación, se establecen puntos de apoyo y resistencia donde el precio de un título revirtió su tendencia ascendente o descendente en el pasado. Estos puntos se utilizan para hacer, comprar o vender decisiones. Lamentablemente, los promedios móviles no son herramientas perfectas para establecer tendencias y presentan muchos riesgos sutiles, pero significativos, para los inversionistas. Además, las medias móviles no se aplican a todos los tipos de empresas e industrias. Algunas de las desventajas clave de los promedios móviles son: 1. Las medias móviles dibujan las tendencias de la información anterior. No toman en cuenta los cambios que pueden afectar el rendimiento futuro de una garantía, como nuevos competidores, mayor o menor demanda de productos en la industria y cambios en la estructura de gestión de la empresa. 2. Idealmente, una media móvil mostrará un cambio consistente en el precio de un valor, con el tiempo. Desafortunadamente, los promedios móviles no funcionan para todas las empresas, especialmente para aquellos en industrias muy volátiles o aquellos que están fuertemente influenciados por los eventos actuales. Esto es especialmente cierto para la industria petrolera y las industrias altamente especulativas, en general. 3. Las medias móviles se pueden distribuir en cualquier período de tiempo. Sin embargo, esto puede ser problemático porque la tendencia general puede cambiar significativamente dependiendo del período de tiempo utilizado. Los plazos más cortos tienen más volatilidad, mientras que los plazos más largos tienen menos volatilidad, pero no tienen en cuenta los nuevos cambios en el mercado. Los inversores deben tener cuidado en el marco de tiempo que elijan, para asegurarse de que la tendencia es clara y pertinente. 4. Un debate en curso es si se debe hacer más hincapié en los días más recientes en el período de tiempo. Muchos sienten que los datos recientes reflejan mejor la dirección en que se mueve la seguridad, mientras que otros sienten que dar unos días más de peso que otros, falsea la tendencia de manera incorrecta. Los inversores que utilizan diferentes métodos para calcular los promedios pueden dibujar tendencias completamente diferentes. (Obtenga más información sobre los promedios móviles simples vs. exponenciales.) 5. Muchos inversionistas argumentan que el análisis técnico es una forma sin sentido de predecir el comportamiento del mercado. Dicen que el mercado no tiene memoria y el pasado no es un indicador del futuro. Además, hay una investigación sustancial para respaldar esto. Por ejemplo, Roy Nersesian llevó a cabo un estudio con cinco estrategias diferentes utilizando promedios móviles. La tasa de éxito de cada estrategia varió entre 37 y 66. Esta investigación sugiere que los promedios móviles sólo rinden resultados alrededor de la mitad del tiempo, lo que podría hacer que usarlos una proposición de riesgo para sincronizar con eficacia el mercado de valores. 6. Los títulos muestran a menudo un patrón cíclico de comportamiento. Esto también es cierto para las empresas de servicios públicos, que tienen una demanda constante de su producto año a año, pero experimentan fuertes cambios estacionales. Aunque los promedios móviles pueden ayudar a suavizar estas tendencias, también pueden ocultar el hecho de que la seguridad está tendiendo en un patrón oscilatorio. (Para obtener más información, vea Mantener un ojo en el impulso.) 7. El propósito de cualquier tendencia es predecir dónde estará el precio de un valor en el futuro. Si una seguridad no está tendiendo en cualquier dirección, no proporciona una oportunidad de beneficiarse de la compra o de la venta en corto. La única forma en que un inversor puede ser capaz de obtener beneficios sería implementar una sofisticada estrategia basada en opciones que dependa de que el precio se mantenga estable. La línea de fondo Los promedios móviles han sido considerados una valiosa herramienta analítica por muchos, pero para que cualquier herramienta sea efectiva debes primero entender su función, cuándo usarla y cuándo no usarla. Los peligros aquí discutidos indican cuando los promedios móviles pueden no haber sido una herramienta efectiva, como cuando se usan con valores volátiles, y cómo pueden pasar por alto ciertas informaciones estadísticas importantes, como patrones cíclicos. También es cuestionable la efectividad de las medias móviles para indicar con precisión las tendencias de los precios. Dadas las desventajas, los promedios móviles pueden ser una herramienta mejor utilizada en conjunto con otros. Al final, la experiencia personal será el último indicador de lo efectivo que realmente son para su cartera. (Para obtener más información, consulte ¿Los promedios móviles adaptativos conducen a mejores resultados?)