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Showing posts from February, 2019

Problemas e desvantagens do modelo de previsão de média móvel

Net. 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 tempo precedente e sucessivo 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. 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 tem uma tendência ascendente notável, então uma previsão média móvel geralmente irá fornecer uma subestimação dos valores

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Para ver ações que combinam esses métodos, experimente um teste GRATUITO de 30 dias. Método I 151 Volatility Breakout Anos atrás, o falecido Bruce Babcock, da Revista de Consumidores de Commodity Traders, me entrevistou para essa publicação. Após a entrevista conversamos por um tempo - a entrevista gradualmente se reverteu - e concluiu que sua abordagem favorita de comercialização de commodities era a fuga de volatilidade. Eu mal podia acreditar nos meus ouvidos. Aqui está o sujeito que examinou mais sistemas de negociação - e feito de forma tão rigorosa - do que qualquer um com a possível exceção de John Hill of Futures Truth e ele estava dizendo que sua abordagem de escolha para negociação era o sistema de desvio de volatilidade. A própria abordagem Que eu pensei melhor para o comércio depois de muita investigação. Talvez a aplicação direta mais elegante das Bandas Bollinger seja um sistema de desvio de volatilidade. Estes sistemas têm sido em torno de um longo tempo e existem em mui

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