الأسي الحركة من المتوسط ، ولفرام

التنبؤ بالمتوسطات المتحركة الأسية بالنسبة إلى البيانات الثابتة أو الثابتة تقريبا، فإن المتوسط ​​المتحرك الأسي هو طريقة بسيطة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية. الاختيار بين التنبؤ والتجانس لمعرفة الفرق بينهما هو المعلمة التمهيد في المتوسط ​​المتحرك الأسي وهو متوسط ​​خطأ مربع بين التنبؤ (منحنى أحمر) والقيم الفعلية للبيانات (منحنى زرقاء). قيم أكبر من سبب أقل تمهيد. ثينغس تو تري وتعطى التوقعات في الوقت الذي هو القيمة الفعلية للسلاسل الزمنية في الوقت المحدد. يبدأ هذا التكرار في. متى . والتنبؤ هو لجميع الوقت ومتى. والتوقعات هي الملاحظة الأخيرة. لمزيد من المعلومات عن التنبؤ بأساليب التمهيد الأسي، انظر 1. يجب على الطلاب أن يسألوا أنفسهم: هل هناك أي علاقة بين مظهر البيانات والقيمة المثلى للتنبؤ لماذا ليس هو المتوسط ​​المتحرك الأسي طريقة جيدة جدا للتنبؤ للبيانات مع الاتجاه 1 سغ ماكريداكيس، سك ويلوريت، و ري هيندمان، والتنبؤ، وطرق والتطبيقات. الطبعة الثالثة. هوبوكين، نيو جيرسي: جون وايلي أمب سونس، Inc. 1998.معلومات قانونية هامة حول البريد الإلكتروني الذي سيتم إرساله. باستخدام هذه الخدمة، فإنك توافق على إدخال عنوان بريدك الإلكتروني الحقيقي وإرساله فقط إلى الأشخاص الذين تعرفهم. إنه انتهاك للقانون في بعض الولايات القضائية لتحديد نفسك بشكل زائف في رسالة إلكترونية. سيتم استخدام جميع المعلومات التي تقدمها الإخلاص فقط لغرض إرسال البريد الإلكتروني نيابة عنك. سطر الموضوع من البريد الإلكتروني الذي ترسله سيكون الإخلاص: تم إرسال البريد الإلكتروني الخاص بك. صناديق الاستثمار المشترك والصناديق المشتركة الاستثمار - الإخلاص الاستثمارات النقر على رابط سوف يفتح نافذة جديدة. المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) الوصف المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) يشبه المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما)، ويقيس اتجاه الاتجاه خلال فترة من الزمن. ومع ذلك، في حين سما ببساطة بحساب متوسط ​​بيانات الأسعار، إما تطبق المزيد من الوزن على البيانات التي هي أكثر الحالي. بسبب حساب فريدة من نوعها، سوف إما تتبع الأسعار بشكل وثيق من سما المقابلة. كيفية عمل هذا المؤشر استخدام نفس القواعد التي تنطبق على سما عند تفسير إما. نضع في اعتبارنا أن إما بشكل عام أكثر حساسية لحركة السعر. يمكن أن يكون هذا سيف ذو حدين. على جانب واحد، يمكن أن تساعدك على تحديد الاتجاهات في وقت سابق من سما. على الجانب الآخر، فإن إما ربما تواجه المزيد من التغييرات على المدى القصير من سما المقابلة. استخدام إما لتحديد اتجاه الاتجاه، والتجارة في هذا الاتجاه. عندما ترتفع إما، قد تحتاج إلى النظر في شراء عندما تراجع الأسعار بالقرب أو أسفل إما. عندما تسقط إما، قد تفكر في البيع عند ارتفاع الأسعار نحو أو فوق المتوسط ​​المتحرك مباشرة. ويمكن أن تشير المتوسطات المتحركة أيضا إلى مناطق الدعم والمقاومة. يميل ارتفاع إما إلى دعم حركة السعر، في حين أن انخفاض إما يميل إلى توفير مقاومة للعمل السعر. هذا يعزز استراتيجية الشراء عندما يكون السعر بالقرب من ارتفاع إما وبيع عندما يكون السعر بالقرب من انخفاض إما. لم يتم تصميم جميع المتوسطات المتحركة، بما في ذلك إما، لتحديد التداول في أسفل وأسفل بالضبط. قد تساعدك المتوسطات المتحركة على التداول في الاتجاه العام للاتجاه، ولكن مع التأخير عند نقاط الدخول والخروج. و إما لديه تأخير أقصر من سما مع نفس الفترة. الحساب يجب أن تلاحظ كيف تستخدم إما القيمة السابقة لل إما في حسابها. وهذا يعني أن إما يتضمن جميع بيانات الأسعار ضمن قيمته الحالية. أحدث بيانات الأسعار لها أكبر تأثير على المتوسط ​​المتحرك وأقدم بيانات الأسعار له تأثير ضئيل فقط. E (K x (C - P) P حيث: C السعر الحالي P الفترات السابقة إما (A سما يستخدم لحسابات الفترات الأولى) K ثابت تمهيد الأسي K ثابت التنعيم K، يطبق الوزن المناسب على آخر سعر. ويستخدم عدد الفترات المحددة في المتوسط ​​المتحرك. مؤشرات ذات صلة سما هو المتوسط ​​المتحرك الأسهل لبناء. هو ببساطة متوسط ​​السعر خلال الفترة المحددة. ويركز التحليل الفني على إجراءات السوق على وجه التحديد، والحجم والسعر. التحليل الفني هو نهج واحد فقط لتحليل المخزونات. عند النظر في أي الأسهم لشراء أو بيع، يجب عليك استخدام النهج الذي كنت أكثر راحة مع. كما هو الحال مع كل ما تبذلونه من الاستثمارات، يجب عليك أن تقرر بنفسك ما إذا كان الاستثمار في أي أمن معين أو الأوراق المالية هو حق لكم على أساس أهدافك الاستثمارية، والتسامح المخاطر، والوضع المالي. الأداء السابق ليس ضمانا للنتائج المستقبلية. الخلفية والخلفية الذين جاءوا أولا مع المتوسطات المتحركة وقد استخدم المحللون الفنيون المتوسطات المتحركة الآن لعدة عقود. هم في كل مكان في عملنا أن معظمنا لا يعرفون أين جاءوا. الإحصائيون تصنيف المتوسطات المتحركة كجزء من مجموعة من الأدوات لدكوتيم سلسلة أناليسيسردكو. أخرى في تلك الأسرة هي: أنوفا، المتوسط ​​الحسابي، معامل الارتباط، التباين، جدول الفرق، أقل الساحات المناسب، أقصى احتمال، المتوسط ​​المتحرك، بيريوديغرام، نظرية التنبؤ، المتغير العشوائي، المشي العشوائي، المتبقي، التباين. يمكنك قراءة المزيد عن كل من هذه وتعاريفها في ولفرام. تطوير لفيكوميروفينغ أفيراجيردكو يعود إلى عام 1901، على الرغم من أن اسم تم تطبيقها على ذلك في وقت لاحق. من مؤرخ الرياضيات جيف ميلر: تحريك أفيراج. وقد استخدمت هذه التقنية لتيسير نقاط البيانات لعقود قبل ذلك، أو أي مصطلح عام، دخلت حيز الاستخدام. في عام 1909 وصفت يو جول (مجلة الجمعية الإحصائية الملكية 72، 721-730) لكونوانتانتانيوس أفيتيرسردكو ر عاهرة هو حساب في عام 1901 كما لدكوموفينغ arates. rdquo لم يول لم تعتمد هذا المصطلح في كتابه، لكنها دخلت التداول من خلال واي كينغرسكوس عناصر الأسلوب الإحصائي (1912). لدكووموفينغ أفيراجيردكو في اشارة الى نوع من العملية العشوائية هو اختصار ل H. ولدرسكوس لدوبروسيس تتحرك أفيراجيردكو (دراسة في تحليل سلسلة الوقت ثابتة (1938)). وصف ولد كيف تم دراسة حالات خاصة من هذه العملية في 1920s من قبل يول (في اتصال مع خصائص طريقة الاختلاف الفرق الاختلاف) و سلوتسكي جون ألدريتش. من ستاتسوفت شركة يأتي هذا الوصف من الأسي التمويه. والتي هي واحدة من عدة تقنيات لترجيح البيانات الماضية بشكل مختلف: أصبح لدكوكسوننتيال تمهيد شعبية جدا كوسيلة للتنبؤ لمجموعة واسعة من البيانات سلسلة زمنية. تاريخيا، تم تطوير هذه الطريقة بشكل مستقل من قبل روبرت جوديل براون وتشارلز هولت. عمل براون للبحرية الامريكية خلال الحرب العالمية الثانية، حيث كان مهمته لتصميم نظام تتبع لمعلومات مكافحة الحرائق لحساب موقع الغواصات. وفي وقت لاحق، طبق هذه التقنية على التنبؤ بالطلب على قطع الغيار (مشكلة مراقبة المخزون). ووصف تلك الأفكار في كتابه لعام 1959 بشأن مراقبة المخزون. وقد رعت البحوث هولترسكووس من قبل مكتب البحوث البحرية بشكل مستقل، وقال انه طور نماذج تمهيد الأسي لعمليات مستمرة، والعمليات مع الاتجاهات الخطية، وللوصول data. rdquo ورقة هولترسكووس الموسمية، لدكووفوريكاستينغ المواسم والاتجاهات من خلال أفيستيرسيردكو تتحرك أضعافا مضاعفة نشرت في عام 1957 في O. N.R. مذكرة بحثية 52، معهد كارنيغي للتكنولوجيا. وهو غير موجود على شبكة الإنترنت مجانا، ولكن يمكن الوصول إليها من قبل أولئك الذين لديهم الوصول إلى الموارد ورقة الأكاديمية. على حد علمنا، كان P. N. (بيت) هورلان أول من استخدم التجانس الأسي لتتبع أسعار الأسهم. كان هورلان عالما صاروخيا فعليا كان يعمل لدى شركة جي بي إل في أوائل الستينيات، وبالتالي كان بإمكانه الوصول إلى جهاز كمبيوتر. وقال انه لم ندعو لهم لدكوكسوننتيال المتوسطات المتحركة (إماس) رديقو، أو من المألوف المتوسطات الرياضية لدكوكسوننتيالي المتوسط ​​المرجح (إوماس) رديقو. بدلا من ذلك دعا لهم لدكوترند فالويسردكو، وأشار إليها من قبل ثوابت تمهيد. وهكذا، ما يسمى اليوم عادة إما 19 يوما، ودعا ldquo10 تريندردكو. وبما أن المصطلحات التي استخدمها هي الأصل في مثل هذا الاستخدام في تتبع أسعار الأسهم، فإن هذا هو السبب في استمرارنا في استخدام هذه المصطلحات في عملنا. وكان هورلان قد استخدم وكالات الطيران الدولية في تصميم أنظمة تتبع الصواريخ، والتي قد تحتاج مثلا إلى اعتراض جسم متحرك مثل قمر صناعي، كوكب، وما إلى ذلك. إذا كان المسار إلى الهدف كان خارج، ثم نوع من المدخلات تحتاج إلى تطبيق إلى آلية التوجيه، ولكنهم لم يرغبوا في الإفراط في هذه المدخلات أو الاستغناء عنها، وإما أن يصبحوا غير مستقرين أو يفشلون في الدوران. وهكذا، كان النوع الصحيح من تمهيد المدخلات البيانات مفيدة. ودعا هورلان هذا كونترولردكو لدكوبرونتيونال، وهذا يعني أن آلية التوجيه لن تحاول ضبط كل من خطأ تتبع في كل مرة. كانت رموز إماس أسهل في تشفير الدوائر التناظرية في وقت مبكر من أنواع أخرى من المرشحات لأنها تحتاج فقط قطعتين من البيانات المتغيرة: قيمة المدخلات الحالية (على سبيل المثال، السعر، والموقف، زاوية، وما إلى ذلك)، وقيمة إما السابقة. سيكون ثابت تمهيد الثابت السلكية في الدوائر، وبالتالي فإن لدكوميموريردكو فقط أن تتبع هذين المتغيرات. المتوسط ​​المتحرك البسيط، من ناحية أخرى، يتطلب تتبع جميع القيم في فترة الاسترجاع. لذا فإن 50-سما يعني تتبع 50 نقطة البيانات، ثم متوسطها. انها تربط الكثير من قوة المعالجة. انظر المزيد حول المتوسطات المتحركة مقابل المتوسطات المتحركة البسيطة (سما) عند الأسية مقابل بسيطة. أسس هورلان النشرة الإخبارية لمستويات التجارة في الستينيات من القرن الماضي، مما ترك شركة جيه بي إل لهذا العمل الأكثر ربحا. وكانت رسالته الإخبارية راعية لرسم عرض برنامج تلفزيوني على قناة كوهي-تف في لوس أنجلوس، وهو أول برنامج تلفزيوني لتكنولوجيا المعلومات، استضافه جين مورغان. كان عمل هورلان ومورغان جزءا كبيرا من الإلهام وراء شيرمان وماريان ماكليلانرسكوس تطوير مذبذب مكليلان ومؤشر التوليف، والتي تنطوي على تمهيد أسي للبيانات مسبقة الانخفاض. يمكنك قراءة كتيب 1968 يسمى قياس قيم الاتجاه التي نشرتها هورلان بدءا من الصفحة 8 من نشرة جائزة متا. الذي أعددنا للحضور في مؤتمر متا 2004 حيث تم منح شيرمان وماريان جائزة متارسكوس الإنجاز مدى الحياة. هورلان لا يسرد أصل تلك التقنية الرياضية، لكنه يلاحظ أنه كان قيد الاستخدام في هندسة الطيران لسنوات عديدة. أنا أحاول أن تلمس الرسم البياني 3D باستخدام المتوسط ​​المتحرك في الرياضيات. وأنا أعلم أن هناك وظيفة تسمى smoothhistogram3D، والتي هي قريبة من ما أريد، ومع ذلك، يبدو أن لديها فقط خيار استخدام وظائف التوزيع لتسهيل منحنى. وكنت قادرا على إنشاء وظيفة لتمهيد الرسم البياني 2D من خلال تعديل هذا الجواب ستاكوفيرفلو لتشمل إنتيربولاتيونوردر وميزة المتوسط ​​المتحرك. حاولت أن تمتد إلى البعد 3 باستخدام التعليمات البرمجية أدناه، ولكن لم يكن لها النجاح. ومع ذلك، وظيفة 3D إخراج هذه الصورة باستخدام مجموعة البيانات الخاصة بي: إمغورمجيبو حاولت استخدام طريقة مشابهة لهذا أولا، إلا مع خيار لتسهيل ذلك باستخدام المتوسط ​​المتحرك: ومع ذلك، فإنه إخراج صورة مثل هذا: أريد مجموعة بيانات التي تشبه إلى حد بعيد إخراج smoothhistogram3D، ولكن مع خيار تجانس مع المتوسط ​​المتحرك. أي اقتراحات هل هناك طريقة أبسط إم لا تحقيق آسف وأنا أدرك رمز، وخاصة الجزء الثاني، هو بالكاد للقراءة. إم جديد على الرياضيات وكان مجرد محاولة للحصول عليه للعمل. هذه هي المرة الأولى التي نشر على تجاوز كومة لذا يرجى عذر أي أخطاء التنسيق أو التوجيهي.