SIMPLE MOVING MOYENNE Problèmes d'utilisation de la moyenne mobile simple comme outil de prévision: La moyenne mobile est le suivi des données réelles, mais il est toujours en retard par rapport à lui. La moyenne mobile n'atteindra jamais les sommets ou les vallées des données réelles. Il lisse les données. Il ne vous dit pas grand-chose sur l'avenir. Cependant, cela ne rend pas la moyenne mobile inutile151. Il vous suffit d'être conscient de ses problèmes. Pour résumer, pour une moyenne mobile simple ou une seule moyenne mobile, nous avons vu des problèmes avec l'utilisation de la moyenne mobile simple comme outil de prévision. La moyenne mobile est suivi des données réelles, mais sa toujours en retard par rapport à elle. La moyenne mobile n'atteindra jamais les sommets ou les vallées des données réelles, car elle permet de lisser les données, et cela ne vous dit pas grand-chose sur l'avenir, car il ne fait que prévoir une période à l'avance et cette prévision est censée représenter la meilleure Valeur pour la période future, une période à l'avance, mais il ne vous dit pas beaucoup au-delà. Cela ne rend pas la moyenne mobile simple inutilisable en fait, vous voyez un moyen de déplacement simple. Une modélisation de la moyenne mobile est basée sur une série chronologique artificiellement construite dans laquelle la valeur pour une période de temps donnée est remplacée par la moyenne de Cette valeur et les valeurs pour un certain nombre de périodes de temps précédentes et suivantes. Comme vous l'avez peut-être deviné à partir de la description, ce modèle convient le mieux aux données de séries temporelles, c'est-à-dire aux données qui changent au fil du temps. Par exemple, de nombreux graphiques de stocks individuels sur le marché boursier montrent des moyennes mobiles de 20, 50, 100 ou 200 jours comme un moyen de montrer les tendances. Puisque la valeur de prévision pour une période donnée est la moyenne des périodes précédentes, alors la prévision apparaîtra toujours à la traîne derrière les augmentations ou les diminutions des valeurs observées (dépendantes). Par exemple, si une série de données a une tendance à la hausse notable, alors une prévision moyenne mobile fournira généralement une sous-estimation des valeurs de la variable dépendante. La méthode de la moyenne mobile a un avantage par rapport aux autres modèles de prévision en ce qu'elle permet de lisser les pics et les creux (ou les vallées) dans un ensemble d'observations. Cependant, il présente également plusieurs inconvénients. En particulier, ce modèle ne produit pas d'équation réelle. Par conséquent, il n'est pas tout ce qui est utile comme moyen de prévision à moyen terme. Il ne peut être utilisé de manière fiable que pour prévoir une ou deux périodes dans le futur. Le modèle de la moyenne mobile est un cas particulier de la moyenne mobile pondérée plus générale. Dans la moyenne mobile simple, tous les poids sont égaux. Depuis: 0.3 Auteur: Steven R. Gould Champs hérités de la classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile. MovingAverageModel (période int) Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, en utilisant la période spécifiée. GetForecastType () Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. Init (DataSet dataSet) Utilisé pour initialiser le modèle de moyenne mobile. ToString () Cela doit être remplacé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Méthodes héritées de la classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile. Pour qu'un modèle valide soit construit, vous devez appeler init et passer dans un ensemble de données contenant une série de points de données avec la variable de temps initialisée pour identifier la variable indépendante. MovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, utilisant le nom donné comme variable indépendante. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. MovingAverageModel Crée un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, en utilisant la période spécifiée. Pour qu'un modèle valide soit construit, vous devez appeler init et passer dans un ensemble de données contenant une série de points de données avec la variable de temps initialisée pour identifier la variable indépendante. La valeur de la période est utilisée pour déterminer le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile. Par exemple, pour une moyenne mobile de 50 jours où les points de données sont des observations quotidiennes, la période devrait être fixée à 50. Cette période sert également à déterminer le nombre de périodes futures qui peuvent être effectivement prévues. Avec une moyenne mobile de 50 jours, nous ne pouvons raisonnablement - avec un degré de précision - prévoir plus de 50 jours au-delà de la dernière période pour laquelle les données sont disponibles. Cela peut être plus avantageux que, par exemple, une période de 10 jours, où nous ne pouvions raisonnablement prévoir 10 jours au-delà de la dernière période. Paramètres: période - le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile. MovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, en utilisant le nom donné comme variable indépendante et la période spécifiée. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. Période - le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile. Utilisé pour initialiser le modèle de moyenne mobile. Cette méthode doit être appelée avant toute autre méthode de la classe. Puisque le modèle de moyenne mobile ne dérive aucune équation de prévision, cette méthode utilise le DataSet d'entrée pour calculer les valeurs de prévision pour toutes les valeurs valides de la variable de temps indépendante. Spécifié par: init dans l'interface ForecastingModel Overrides: init dans la classe AbstractTimeBasedModel Paramètres: dataSet - ensemble de données d'observations pouvant être utilisées pour initialiser les paramètres de prévision du modèle de prévision. GetForecastType Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. Gardez ce court. Une description plus longue doit être implémentée dans la méthode toString. Cela devrait être annulé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Spécifié par: toString dans l'interface ForecastingModel Overrides: toString dans la classe WeightedMovingAverageModel Renvoie: une représentation en chaîne du modèle de prévision actuel et de ses paramètres. Les 7 pièges des moyennes mobiles Une moyenne mobile est le prix moyen d'un titre sur une période de temps spécifiée . Les analystes utilisent fréquemment les moyennes mobiles comme outil analytique pour faciliter le suivi des tendances du marché, à mesure que les titres se déplacent de haut en bas. Les moyennes mobiles peuvent établir des tendances et mesurer l'élan. Par conséquent, ils peuvent être utilisés pour indiquer quand un investisseur doit acheter ou vendre un titre spécifique. Les investisseurs peuvent également utiliser des moyennes mobiles pour identifier des points de soutien ou de résistance afin de mesurer quand les prix sont susceptibles de changer de direction. En étudiant les gammes historiques de négociation, des points de soutien et de résistance sont établis lorsque le prix d'un titre a inversé sa tendance à la hausse ou à la baisse, par le passé. Ces points sont ensuite utilisés pour faire, acheter ou vendre des décisions. Malheureusement, les moyennes mobiles ne sont pas des outils parfaits pour établir des tendances et présentent de nombreux risques subtils mais importants pour les investisseurs. En outre, les moyennes mobiles ne s'appliquent pas à tous les types d'entreprises et d'industries. Voici quelques-uns des principaux inconvénients des moyennes mobiles: 1. Les moyennes mobiles tirent les tendances des informations passées. Ils ne tiennent pas compte des changements qui peuvent affecter les performances futures des titres, comme les nouveaux concurrents, la demande plus ou moins forte de produits dans l'industrie et les changements dans la structure de gestion de l'entreprise. 2. Idéalement, une moyenne mobile montrera un changement constant dans le prix d'un titre, au fil du temps. Malheureusement, les moyennes mobiles ne fonctionnent pas pour toutes les entreprises, en particulier pour ceux dans les industries très volatiles ou ceux qui sont fortement influencés par les événements actuels. Cela est particulièrement vrai pour l'industrie pétrolière et les industries hautement spéculatives, en général. 3. Moyennes mobiles peuvent être étalées sur toute période de temps. Cependant, cela peut être problématique car la tendance générale peut changer considérablement selon la période de temps utilisée. Les délais plus courts ont plus de volatilité, alors que les délais plus longs ont moins de volatilité, mais ne tiennent pas compte des nouveaux changements sur le marché. Les investisseurs doivent être prudents dans le temps qu'ils choisissent, afin de s'assurer que la tendance est claire et pertinente. 4. Un débat en cours est de savoir s'il convient ou non de mettre davantage l'accent sur les derniers jours de la période. Beaucoup estiment que les données récentes reflètent mieux l'orientation de la sécurité, tandis que d'autres estiment que donner quelques jours plus de poids que d'autres, fausse de façon incorrecte la tendance. Les investisseurs qui utilisent différentes méthodes pour calculer des moyennes peuvent tirer des tendances complètement différentes. (En savoir plus sur les moyennes mobiles simples et exponentielles.) 5. Beaucoup d'investisseurs soutiennent que l'analyse technique est une façon dénuée de sens de prédire le comportement du marché. Ils disent que le marché n'a pas de mémoire et que le passé n'est pas un indicateur de l'avenir. De plus, il y a des recherches substantielles pour étayer cela. Par exemple, Roy Nersesian a mené une étude avec cinq stratégies différentes en utilisant des moyennes mobiles. Le taux de réussite de chaque stratégie variait entre 37 et 66. Cette recherche suggère que les moyennes mobiles ne donnent que les résultats environ la moitié du temps, ce qui pourrait faire de leur utilisation une proposition risquée pour effectivement chronométrer le marché boursier. 6. Les titres présentent souvent un comportement cyclique. Cela vaut également pour les entreprises de services publics, qui ont une demande constante pour leur produit d'une année à l'autre, mais connaissent de fortes variations saisonnières. Bien que les moyennes mobiles peuvent aider à lisser ces tendances, ils peuvent également cacher le fait que la sécurité est tendue dans un modèle oscillatoire. (Pour en savoir plus, consultez Gardez un œil sur l'élan.) 7. L'objectif de toute tendance est de prédire où le prix d'un titre sera à l'avenir. Si un titre n'est pas tendance dans l'une ou l'autre direction, il ne fournit pas une occasion de tirer profit de l'achat ou de la vente à découvert. La seule façon dont un investisseur peut être en mesure de réaliser des bénéfices serait de mettre en œuvre une stratégie sophistiquée basée sur les options qui repose sur le prix restant stable. Le fond Les moyennes mobiles ont été jugées un outil analytique précieux par beaucoup, mais pour n'importe quel outil pour être efficace vous devez d'abord comprendre sa fonction, quand l'employer et quand ne pas l'employer. Les risques décrits ici indiquent que les moyennes mobiles n'ont peut-être pas été un outil efficace, par exemple lorsqu'ils sont utilisés avec des titres volatils, et comment ils peuvent négliger certaines informations statistiques importantes, comme les modèles cycliques. On peut également se demander comment les moyennes mobiles sont efficaces pour indiquer avec exactitude les tendances des prix. Compte tenu des inconvénients, les moyennes mobiles peuvent être un outil mieux utilisé en conjonction avec d'autres. En fin de compte, l'expérience personnelle sera l'indicateur ultime de l'efficacité qu'ils sont vraiment pour votre portefeuille. (Pour en savoir plus, voir Les moyennes mobiles adaptées conduisent à de meilleurs résultats)
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