Net. sourceforge. openforecast. models Clase WeightedMovingAverageModel Un modelo de pronóstico de media móvil ponderada se basa en una serie temporal construida artificialmente en la que el valor para un período de tiempo dado se sustituye por la media ponderada de ese valor y los valores de cierto número de tiempo anterior 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. 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. 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 que 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 corta. 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 que los promedios móviles pueden no haber sido una herramienta eficaz, 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 Medios móviles adaptables que conducen a mejores resultados) OANDA utiliza cookies para hacer que nuestros sitios web sean fáciles de usar y personalizados para nuestros visitantes. Las cookies no se pueden utilizar para identificarlo personalmente. Al visitar nuestro sitio web, usted acepta el uso de cookies de OANDA8217 de acuerdo con nuestra Política de privacidad. Para bloquear, eliminar o administrar cookies, visite aboutcookies. org. Restringir las cookies evitará que se beneficie de algunas de las funcionalidades de nuestro sitio web. Descarga nuestra sesión Aplicaciones Móvil En Seleccionar cuenta: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. net/activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. net/activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 Width1 talla1 frameborder0 styledisplay: ninguno mcestyledisplay: Lección noneampgtamplt / iframeampgt 1: Medias Móviles Ventajas del uso de medias móviles Información general Los promedios móviles suavizan las fluctuaciones de la tasa de mercado que a menudo ocurren con cada período de informe en una tabla de precios. Cuanto más frecuentes sean las actualizaciones de tarifas, es decir, cuanto más a menudo el gráfico de precios muestre una tasa actualizada, mayor será el potencial de ruido del mercado. Para los comerciantes que se ocupan en un mercado en rápido movimiento que se está extendiendo o whipsawing hacia arriba y hacia abajo, el potencial de señales falsas es una preocupación constante. Comparación de la media móvil de 20 períodos con las tasas de mercado en tiempo real Cuanto mayor es el grado de volatilidad de los precios, mayor es la probabilidad de que se genere una señal falsa. Una señal falsa ocurre cuando parece que la tendencia actual está a punto de revertirse, pero el siguiente período de reporte demuestra que lo que inicialmente parecía ser una inversión fue, de hecho, una fluctuación del mercado. Cómo el número de periodos de informe afecta a la media móvil El número de períodos de informe incluidos en el cálculo del promedio móvil afecta a la línea del promedio móvil como se muestra en un gráfico de precios. Cuanto menores sean los puntos de datos (es decir, períodos de informe) incluidos en el promedio, más cerca se mantendrá la media móvil en la tasa spot, reduciendo así su valor y ofreciendo un poco más de penetración en la tendencia general que la tabla de precios. Por otra parte, un promedio móvil que incluye demasiados puntos iguala hacia fuera las fluctuaciones del precio a tal grado que usted no puede detectar una tendencia discernible de la tarifa. Cualquiera de las situaciones puede dificultar el reconocimiento de los puntos de inversión en tiempo suficiente para aprovechar una inversión de tendencia de tasas. Tabla de Precios de Candelabros que muestra tres líneas de medias móviles diferentes Período de Reporte - Referencia genérica utilizada para describir la frecuencia con la que se actualizan los datos de tipo de cambio. También se conoce como granularidad. Esto podría ir desde un mes, un día, una hora - incluso con tanta frecuencia como cada pocos segundos. La regla del pulgar es que cuanto más corto el tiempo que usted mantiene comercios abiertos, más con frecuencia usted debe recuperar datos del intercambio de la tarifa. 169 1996 - 2016 OANDA Corporation. Todos los derechos reservados. OANDA, fxTrade y OANDAs fx familia de marcas son propiedad de OANDA Corporation. Todas las demás marcas registradas que aparecen en este sitio web son propiedad de sus respectivos propietarios. La negociación con apalancamiento en contratos de divisas u otros productos fuera de bolsa en el margen conlleva un alto nivel de riesgo y puede no ser adecuado para todos. Le aconsejamos que considere cuidadosamente si el comercio es apropiado para usted a la luz de sus circunstancias personales. Usted puede perder más de lo que invierte. La información en esta página web es de carácter general. Le recomendamos que busque asesoramiento financiero independiente y le asegure que entiende completamente los riesgos involucrados antes de operar. 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