Promedio Móvil Ponderado Java

Gráfico de Acciones - SMA, WMA, EMA El gráfico de stock promedio móvil es una representación gráfica de los precios de las acciones históricas que ayudan a determinar la oferta actual y las fuerzas de la demanda en un mercado bursátil. En las bolsas de valores y los mercados de materias primas, el estudio de patrones gráficos desempeña un papel importante durante el análisis técnico. Análisis del gráfico de acciones permite a un comerciante para determinar con más precisión exactamente lo que la oferta actual y la demanda está en una acción. JenScript es compatible con indicadores comunes y superposiciones tales como ohlc, candle stick, media móvil, sma, ema, wma, macd, bandas de bollinger, el tiempo de recogida, etc En las estadísticas, una media móvil (promedio móvil o promedio) es un cálculo a Analizar puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. Una media móvil se utiliza comúnmente con datos de series de tiempo para suavizar las fluctuaciones a corto plazo y resaltar tendencias o ciclos a largo plazo. El umbral entre corto y largo plazo depende de la aplicación, y los parámetros de la media móvil se establecerán en consecuencia. Por ejemplo, a menudo se utiliza en el análisis técnico de los datos financieros, como los precios de las acciones, los volúmenes o los volúmenes de negociación. También se utiliza en economía para examinar el producto interno bruto, el empleo u otras series temporales macroeconómicas. Registre el complemento StockPlugin en la proyección de la vista. Agregue el archivo en el complemento y luego registre diseños como StockMovingAverageLayer o StockWeightedMovingAverageLayer o StockExponentialMovingAverageLayer como curvas de media móvil de estas poblaciones en el período. Caso de promedio móvil simple En aplicaciones financieras un promedio móvil simple (SMA) es el promedio no ponderado de los datos n anteriores. Sin embargo, en la ciencia y la ingeniería la media se toma normalmente de un número igual de datos a cada lado de un valor central. Esto asegura que las variaciones en la media estén alineadas con las variaciones en los datos en lugar de ser desplazadas en el tiempo. Un ejemplo de una media simple de ponderación igual para una muestra de n días de precio de cierre es la media de los precios de cierre de n días anteriores. Caso de promedio móvil ponderado Un promedio ponderado es cualquier promedio que tiene factores multiplicadores para dar pesos diferentes a los datos al Diferentes posiciones en la ventana de muestra. Matemáticamente, el promedio móvil es la convolución de los puntos de referencia con una función de ponderación fija. En el análisis técnico de los datos financieros, una media móvil ponderada (WMA) tiene el significado específico de los pesos que disminuyen en la progresión aritmética. En un WMA de día n el último día tiene peso n, el segundo más reciente n 1, etc., hasta uno. Caso de promedio móvil exponencial Un tipo de media móvil que es similar a una media móvil simple, excepto que se da más peso a los datos más recientes. El promedio móvil exponencial (EMA) también se conoce como promedio móvil exponencialmente ponderado. Este tipo de media móvil reacciona más rápido a los cambios de precios recientes que un promedio móvil simple. Los EMA de 12 y 26 días son los promedios a corto plazo más populares, y se utilizan para crear indicadores como la divergencia de convergencia de la media móvil (MACD) y el oscilador de precios porcentuales (PPO). En general, los EMA de 50 y 200 días se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Para este estudio de caso, buscamos los precios históricos de las acciones en el mercado de nasdaq. Por ejemplo slv que es el iShares Silver Trust (el Trust) busca reflejar en general el rendimiento del precio de la plata. Ir en la sección de menú histórico y después de re orden esta historia tenemos slv precios históricos divididos por años. El artículo común se define por las propiedades: fijación. La fecha de fijación es baja. El precio más bajo en una unidad de tiempo (por ejemplo, un día o una hora) de alto precio. El precio más alto sobre una unidad de tiempo (), por ejemplo, Un día o una hora) precio abierto. El precio de apertura (por ejemplo, para un gráfico diario este sería el precio inicial para ese día) cerrar el precio. El precio de cierre para este período de tiempo de fijación de volumen. El número de acciones o contratos negociados en un valor o un mercado entero El proceso de UI que no bloquea supone que estamos utilizando un trabajo web que carga de forma asincrónica cada una de las partes de datos históricas. Podemos utilizar este trabajador de stock que proporciona el procesamiento de descarga de datos y el cargador de stock que gestiona los datos cargados. Primero prepare el documento HTML. Clase WeightedMovingAverageModel Un modelo de predicción de media móvil ponderada se basa en una serie temporal artificialmente construida en la que el valor para un período de tiempo dado se sustituye por el de ponderado La media de ese valor y los valores para un cierto número de períodos de tiempo precedentes. 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. Dado que el valor pronosticado para cualquier período dado es un promedio ponderado de los períodos anteriores, entonces el pronóstico siempre parecerá rezagarse detrás de los aumentos o disminuciones en los valores observados (dependientes). Por ejemplo, si una serie de datos tiene una tendencia alcista hacia arriba, entonces un promedio ponderado de la media móvil proporcionará generalmente una subestimación de los valores de la variable dependiente. El modelo de media móvil ponderada, al igual que el modelo de media 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, al igual que el modelo de media móvil, también tiene varias desventajas. En particular, este modelo no produce una ecuación real. Por lo tanto, no es tan útil como una herramienta de pronóstico a medio y largo plazo. Sólo se puede utilizar de forma fiable para predecir unos cuantos períodos en el futuro. Desde: 0.4 Autor: Steven R. Gould Campos heredados de la clase net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Construye un nuevo modelo de predicción del promedio móvil ponderado. WeightedMovingAverageModel (double weights) Construye un nuevo modelo de predicción de promedio móvil ponderado, usando los pesos especificados. Forecast (double timeValue) Devuelve el valor de pronóstico de la variable dependiente para el valor dado de la variable de tiempo independiente. GetForecastType () Devuelve un nombre de una o dos palabras de este tipo de modelo de pronóstico. GetNumberOfPeriods () Devuelve el número actual de períodos utilizados en este modelo. GetNumberOfPredictors () Devuelve el número de predictores utilizados por el modelo subyacente. SetWeights (pesos dobles) Establece los pesos utilizados por este modelo de predicción del promedio móvil ponderado a los pesos dados. 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. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Construye un nuevo modelo de predicción de promedio móvil ponderado, usando los pesos especificados. 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 tamaño de la matriz de pesos se utiliza para determinar el número de observaciones que se utilizarán para calcular la media móvil ponderada. Adicionalmente, el período más reciente recibirá el peso definido por el primer elemento de la matriz, es decir, ponderaciones0. El tamaño de la matriz de pesos también se utiliza para determinar la cantidad de períodos futuros que pueden ser pronosticados con eficacia. Con una media móvil ponderada de 50 días, no podemos razonablemente - con ningún grado de exactitud - pronosticar más de 50 días más allá del último período para el cual se dispone de datos. Incluso los pronósticos cercanos al final de este rango probablemente no serán confiables. Nota sobre los pesos En general, los pesos que se pasan a este constructor deben sumar hasta 1,0. Sin embargo, como conveniencia, si la suma de los pesos no suma 1.0, esta implementación escala todos los pesos proporcionalmente de modo que sumen a 1.0. Parámetros: pesos - una serie de pesos a asignar a las observaciones históricas al calcular la media móvil ponderada. WeightedMovingAverageModel Construye un nuevo modelo de predicción de promedio móvil ponderado, utilizando la variable nombrada como variable independiente y los pesos especificados. Parámetros: independentVariable - el nombre de la variable independiente que se va a utilizar en este modelo. Pesos - una serie de pesos para asignar a las observaciones históricas al calcular el promedio móvil ponderado. WeightedMovingAverageModel Construye un nuevo modelo de predicción del promedio móvil ponderado. Este constructor está destinado a ser utilizado sólo por subclases (por lo tanto, está protegido). Cualquier subclase que utilice este constructor debe invocar posteriormente el método (protected) setWeights para inicializar los pesos que usará este modelo. WeightedMovingAverageModel Construye un nuevo modelo de predicción del promedio móvil ponderado usando la variable independiente dada. Parámetros: independentVariable - el nombre de la variable independiente que se va a utilizar en este modelo. SetWeights Establece los pesos utilizados por este modelo de predicción del promedio móvil ponderado a los pesos dados. Este método está destinado a ser utilizado sólo por subclases (por lo tanto está protegido), y sólo en conjunción con el (protegido) constructor de un argumento. Cualquier subclase que utiliza el constructor de un argumento debe llamar a setWeights antes de invocar el método AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) para inicializar el modelo. Nota sobre pesos En general, los pesos que se pasan a este método deben sumar 1,0. Sin embargo, como conveniencia, si la suma de los pesos no suma 1.0, esta implementación escala todos los pesos proporcionalmente de modo que sumen a 1.0. Parámetros: pesos - una serie de pesos a asignar a las observaciones históricas al calcular la media móvil ponderada. Forecast Devuelve el valor de pronóstico de la variable dependiente para el valor dado de la variable de tiempo independiente. Las subclases deben implementar este método de manera consistente con el modelo de predicción que implementan. Las subclases pueden hacer uso de los métodos getForecastValue y getObservedValue para obtener pronósticos y observaciones anteriores, respectivamente. Especificado por: forecast en la clase AbstractTimeBasedModel Parámetros: timeValue - el valor de la variable de tiempo para la que se requiere un valor de pronóstico. Devuelve: el valor de pronóstico de la variable dependiente para el tiempo dado. Tiros: IllegalArgumentException - si no hay datos históricos suficientes - observaciones pasadas a init - para generar una previsión para el valor de tiempo dado. GetNumberOfPredictors Devuelve el número de predictores utilizados por el modelo subyacente. Devuelve: el número de predictores utilizados por el modelo subyacente. GetNumberOfPeriods Devuelve el número actual de períodos utilizados en este modelo. Especificado por: getNumberOfPeriods en la clase AbstractTimeBasedModel Devuelve: el número actual de períodos utilizados en este modelo. 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 la clase AbstractTimeBasedModel Devuelve: una representación de cadena del modelo de pronóstico actual y sus parámetros. Promedio móvil ponderado: lo básico Durante años, los técnicos han encontrado dos problemas con la media móvil simple. El primer problema radica en el marco temporal del promedio móvil (MA). La mayoría de los analistas técnicos creen que la acción de los precios. El precio de la acción de apertura o cierre, no es suficiente de lo que depender para predecir adecuadamente las señales de compra o venta de la acción de cruce del MA. Para resolver este problema, los analistas asignan ahora más peso a los datos de precios más recientes utilizando el promedio móvil con suavidad exponencial (EMA). Por ejemplo, usando un MA de 10 días, un analista tomaría el precio de cierre del décimo día y multiplicaría este número por 10, el noveno día por nueve, el octavo Día por ocho y así sucesivamente a la primera de la MA. Una vez que se ha determinado el total, el analista dividirá el número por la adición de los multiplicadores. Si agrega los multiplicadores del ejemplo de MA de 10 días, el número es 55. Este indicador se conoce como el promedio móvil ponderado linealmente. (Para la lectura relacionada, echa un vistazo a los promedios móviles simples hacen que las tendencias se destacan.) Muchos técnicos son creyentes firmes en el promedio móvil exponencialmente suavizado (EMA). Este indicador se ha explicado de muchas maneras diferentes que confunde tanto a los estudiantes como a los inversores. Tal vez la mejor explicación viene de John J. Murphys Análisis Técnico de los Mercados Financieros, (publicado por el Instituto de Nueva York de Finanzas, 1999): El exponencialmente suavizado media móvil se ocupa de los dos problemas asociados con el promedio móvil simple. En primer lugar, el promedio suavizado exponencial asigna un mayor peso a los datos más recientes. Por lo tanto, es una media móvil ponderada. Pero si bien asigna menor importancia a los datos de precios pasados, incluye en su cálculo todos los datos en la vida útil del instrumento. Además, el usuario puede ajustar la ponderación para dar mayor o menor peso al precio de los días más recientes, que se agrega a un porcentaje del valor de días anteriores. La suma de ambos valores porcentuales se suma a 100. Por ejemplo, el precio de los últimos días se podría asignar un peso de 10 (.10), que se agrega a los días anteriores peso de 90 (.90). Esto da el último día 10 de la ponderación total. Esto sería el equivalente a un promedio de 20 días, al dar al precio de los últimos días un valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Promedio móvil suavizado exponencial El gráfico anterior muestra el índice Nasdaq Composite desde la primera semana de agosto de 2000 hasta el 1 de junio de 2001. Como puede ver claramente, la EMA, que en este caso está usando los datos de cierre de precios en un De nueve días, tiene señales de venta definitiva el 8 de septiembre (marcado por una flecha negra hacia abajo). Este fue el día en que el índice se rompió por debajo del nivel de los 4.000. La segunda flecha negra muestra otra pierna abajo que los técnicos esperaban. El Nasdaq no pudo generar suficiente volumen e interés de los inversores minoristas para romper la marca de 3.000. Luego se zambulló de nuevo hasta el fondo en 1619.58 el 4 de abril. La tendencia alcista del 12 de abril está marcada por una flecha. Aquí el índice cerró en 1,961.46, y los técnicos comenzaron a ver a los gestores de fondos institucionales comenzando a recoger algunos negocios como Cisco, Microsoft y algunos de los temas relacionados con la energía. (Lea nuestros artículos relacionados: Moving Average Envelopes: Refinación de una herramienta de comercio popular y rebote promedio móvil).