이동 평균 모델 주식 시장

이동 평균 - 단순 및 지수. 이동 평균 - 단순 및 지수. 이동 평균은 가격 데이터를 원활하게하여 추세 지표를 형성합니다. 이들은 가격 방향을 예측하지 않고 지연을 사용하여 현재 방향을 정의합니다. 이동 평균은 과거 가격 이러한 지연에도 불구하고 이동 평균은 원활한 가격 조치를 돕고 소음을 필터링합니다. 또한 Bollinger Bands MACD 및 McClellan 발진기와 같은 다른 많은 기술 지표 및 오버레이의 빌딩 블록을 형성합니다. 이동 평균의 두 가지 가장 일반적인 유형은 단순 이동 평균 SMA 및 지수 이동 평균 EMA 이러한 이동 평균은 추세의 방향을 식별하거나 잠재 지원 및 저항 수준을 정의하는 데 사용할 수 있습니다. 여기에 SMA 및 EMA가있는 차트가 있습니다. 실시간 차트를 클릭하십시오 간단한 이동 평균 계산. 단순 이동 평균은 특정 기간 동안 보안의 평균 가격을 계산하여 형성됩니다 ■ 대부분의 이동 평균은 종가 기준 5 일 이동 평균은 5 일 마감 가격을 5로 나눈 값입니다. 이름에서 알 수 있듯이 이동 평균은 이전 평균입니다. 이전 데이터는 새 데이터가 제공 될 때 삭제됩니다. 평균은 시간 척도를 따라 움직입니다. 아래는 3 일 동안 진화하는 5 일 이동 평균의 예입니다. 이동 평균의 첫 번째 날은 지난 5 일을 단순히 커버합니다. 이동 평균의 두 번째 날은 첫 번째 데이터 포인트를 떨어 뜨립니다 11을 추가하고 새 데이터 요소를 추가합니다. 16 첫 번째 데이터 요소 12를 삭제하고 새 데이터 요소 17을 추가하여 이동 평균의 세 번째 날이 계속됩니다. 위의 예제에서 가격은 총 7 일 동안 11에서 17로 점차 증가합니다. 3 일간의 계산 기간 동안 이동 평균도 13에서 15로 증가합니다. 또한 각 이동 평균 값이 마지막 가격보다 약간 낮습니다. 예를 들어, 하루 1의 이동 평균은 13이고 마지막 가격은 15입니다. 이전 가격 4 일이 더 낮아 이동 평균이 지연됩니다. 지수 이동 평균 계산. 지수 이동 평균은 최근 가격에 더 많은 가중치를 적용하여 지연을 줄입니다. 가장 최근 가격에 적용된 가중치는 이동 평균 기간의 수에 따라 다릅니다. 지수 이동 평균 계산 3 단계입니다. 단순 이동 평균 계산 지수 이동 평균 EMA는 어딘가에서 시작해야하므로 간단한 이동 평균이 이전 기간으로 사용됩니다. EMA 첫 번째 계산에서 두 번째로 가중 승수를 계산합니다. 셋째, 지수 이동 평균 계산 아래 공식은 10 일 EMA에 대한 것입니다. 10 기간 지수 이동 평균은 최근 가격에 18 18 가중치를 적용합니다. 10 기간 EMA는 18 18 EMA A 20 기간 EMA는 가장 최근 가격에 9 52 계량을 적용합니다. 2 20 1 0952 더 짧은 기간의 가중치는 더 긴 기간의 가중치보다 큼 사실 이동 평균 기간이 두 배가 될 때마다 가중치가 반으로 줄어 듭니다. EMA에 대한 특정 비율을 원하면이 수식을 사용하여 기간으로 변환 한 다음 해당 값을 EMA 매개 변수로 입력 할 수 있습니다. 인텔에 대한 10 일 이동 평균 및 10 일 지수 이동 평균의 스프레드 시트 예제입니다. 이동 평균은 간단하고 설명이 거의 필요하지 않습니다. 10 일 평균은 새로운 가격이 출시되고 이전 가격이 하락하면서 간단히 이동합니다. 지수 이동 평균은 첫 번째 계산에서 단순 이동 평균 2222로 시작됩니다. 첫 번째 계산 후 일반 공식이 처리됩니다. EMA가 간단한 이동 평균으로 시작되기 때문에 실제 값은 20 시간 정도 될 때까지 실현되지 않습니다. 다시 말해, 엑셀 스프레드 시트의 값은 룩백 기간이 짧기 때문에 차트 값과 다를 수 있습니다. 이 스프레드 시트는 30 개 기간으로 만 돌아갑니다. 이는 간단한 mov ing 평균은 20 기간을 분산 시켰습니다. StockCharts는 적어도 250 기간 동안 계산을 위해 훨씬 더 멀리 돌아가므로 첫 번째 계산에서 단순 이동 평균의 영향이 완전히 사라졌습니다. 지연 계수. 이동 평균이 길수록 지연 10 일간의 지수 이동 평균은 가격을 매우 밀접하게 유지하고 가격이 조정 된 직후에 돌아갑니다. 단기 이동 평균은 속도 보트와 같습니다 (민첩하고 빠르게 변경됨). 반면, 100 일 이동 평균에는 과거 데이터가 많아서 속도가 느려집니다 아래로 움직이는 평균 이동 거리는 해상 유조선과 같습니다 - 혼수 상태 및 천천히 변화 100 일 이동 평균이 코스를 변경하려면 더 크고 긴 가격 이동이 필요합니다. 실시간 버전의 차트를 클릭하십시오. 위의 차트는 SP 500 ETF 10 일간의 EMA가 가격에 밀접하게 밀착되고 100 일간의 SMA가 더 높은 수준으로 연마 됨 1 월 -2 월의 감소에도 불구하고 100 일 SMA는 그 과정을 유지했지만 거절하지 않았습니다. 50 일 SMA는 10 일 사이의 어딘가에 적합합니다 100 배 이동 평균을 의미합니다. 단순 이동 평균과 지수 이동 평균 간의 명확한 차이점이 있지만, 다른 지수 이동 평균과 비교하여 분명히 차이는 있지만 지수 이동 평균은 지연이 적고 따라서 최근 가격에 민감하고 - 최근 가격 변화 지수 이동 평균은 단순 이동 평균보다 먼저 나타납니다. 반면에 단순 이동 평균은 전체 기간에 대한 가격의 실제 평균을 나타냅니다. 이와 같이 단순 이동 평균이 더 적합 할 수 있습니다 평균 선호도는 목표, 분석 스타일 및 시간대에 따라 달라집니다. 차트리스트는 두 가지 유형의 이동 평균과 다른 시간대를 사용하여 최상의 적합성을 찾습니다. 아래 차트는 50 일 SMA가있는 IBM을 보여줍니다. 빨간색과 50 일 EMA는 녹색으로 둘 다 1 월 말에 정점을 찍었지만 EMA의 감소는 감소보다 컸습니다. n SMA EMA가 2 월 중순에 나타 났지만 SMA는 3 월 말까지 계속 낮아졌습니다. SMA가 EMA 이후 1 개월 이상 나타났습니다. 길이 및 시간 프레임. 이동 평균의 길이는 분석 목적에 달려 있습니다. Short 이동 평균 5 ~ 20 기간은 단기 트렌드와 거래에 가장 적합합니다 중기 트렌드에 관심이있는 Chartists는 20-60 기간을 연장 할 수있는 더 긴 이동 평균을 선택합니다 장기 투자자는 100 개 이상의 기간으로 이동 평균을 선호합니다. 몇몇 이동 평균 길이는 다른 사람보다는 대중적이다 아마 200 일 이동 평균은 아마 대중적이다. 그것의 길이 때문에, 이것은 명확하게 장기 이동 평균이다. 다음으로, 50 일 이동 평균은 중기 기간 동안 확실히 대중적이다 추세 많은 차트 작성자들이 50 일 및 200 일 이동 평균을 함께 사용합니다 단기적으로, 10 일 이동 평균은 계산하기 쉽기 때문에 과거에는 꽤 인기가있었습니다. 단순히 숫자를 추가하고 소수점을 이동했습니다. 트렌드 ID 단순한 지수 이동 평균을 사용하여 동일한 신호를 생성 할 수 있습니다. 위에서 언급 한 것처럼 선호도는 각 개인에 따라 다릅니다. 아래의 예제는 단순 지수 이동 평균과 지수 이동 평균을 모두 사용합니다. 이동 평균이라는 용어는 단순 및 지수 이동 평균에 모두 적용됩니다. 이동 평균의 중요한 정보를 전달 이동 상승 평균은 가격이 일반적으로 증가하고 있음을 보여줌 이동 평균은 하락하는 평균 가격 장기 상승 추세 반영 장기 오름세 반영 이동 평균은 장기 하락 추세를 반영합니다. 위의 차트는 3M MMM과 150 일 지수 이동 평균을 보여줍니다. 이 예는 추세가 강할 때 이동 평균이 얼마나 잘 작동하는지 보여줍니다. 150 일 EMA는 2007 년 11 월에 거절되고 다시 2008 년 1 월이 이동 평균의 방향을 반전시키는 데 15 개월의 감소가 있음을 알 수 있습니다. 이러한 지연 지표는 경향 반전 최대로 발생하거나 최악의 상황이 발생한 후 MMM이 2009 년 3 월까지 계속 하락한 후 40-50으로 급등했습니다. 150 일간의 EMA가 급증한 이후까지 상승하지 않았 음을 알립니다. 그러나 MMM이 계속 증가하면 다음 12 개월 이동 평균은 강력한 추세에서 훌륭하게 작동합니다. 이중 교차 .2 개의 이동 평균을 함께 사용하여 교차 신호를 생성 할 수 있습니다. 금융 시장의 기술적 분석 John Murphy는 이것을 이중 교차 방법이라고합니다. 이중 교차는 비교적 짧은 이동 평균과 비교적 긴 이동 평균을 포함합니다 이동 평균 모든 이동 평균과 마찬가지로 이동 평균의 일반적인 길이는 시스템의 시간 프레임을 정의합니다. 5 일 EMA 및 35 일 EMA를 사용하는 시스템은 50 일 SMA를 사용하는 단기 A 시스템으로 간주됩니다 일 SMA는 중기, 아마 장기간으로 간주 될 것입니다. 낙관적 인 크로스 오버는 더 짧은 이동 평균이 더 긴 이동 평균을 초과 할 때 발생합니다. 이것은 또한 황금 십자가로 알려져 있습니다. 곰 같은 십자가 더 짧은 이동 평균이 더 긴 이동 평균 아래로 교차 할 때 발생합니다. 이것은 사십 십분이라고 알려져 있습니다. 이동 평균 크로스 오버는 상대적으로 늦은 신호를 생성합니다. 시스템은 두 개의 지연 지표를 사용합니다. 이동 평균 기간이 길수록 신호 좋은 신호가 들릴 때 이러한 신호가 잘 작동합니다. 그러나 이동 평균 크로스 오버 시스템은 강한 경향이없는 경우 많은 휩쓰 바를 생성합니다. 또한 3 가지 이동 평균을 포함하는 3 중 크로스 오버 방법이 있습니다. 가장 짧은 이동 평균은 두 개의 더 긴 이동 평균을 교차합니다. 간단한 삼중 크로스 오버 시스템은 5 일, 10 일 및 20 일 이동 평균을 포함 할 수 있습니다. 위 차트는 10 일 EMA 녹색 점선과 50 일 이동 평균을 갖는 Home Depot HD를 보여줍니다. 하루 EMA 레드 라인 검은 라인은 일일 마감입니다. 이동 평균 크로스 오버를 사용하면 좋은 거래를하기 전에 3 개의 whipsaw가 발생했을 것입니다. 10 일 EMA는 50 일 EMA 10 월 1 일을 먹었지 만 11 일 2 일 중순 경 10 일만에 다시 돌아왔다. 이 십자가는 더 오래 지속되었지만 1 월 3 일의 다음 곰 같은 크로스 오버는 11 월 말의 물가 수준 근처에서 발생하여 또 다른 휩쓸 기가 발생했다. 지난 10 일간의 EMA가 며칠 후 50 일 이상으로 이동했을 때까지 지속되지는 않음 4 3 개의 나쁜 신호가 발생한 후 네 번째 신호는 20보다 큰 주식이 상승함에 따라 강한 움직임을 보였습니다. 여기에는 두 번의 집계가 있습니다. 먼저 교차가 발생하기 쉽습니다 to whipsaw whipsaws 방지를 위해 가격이나 시간 필터를 적용 할 수 있습니다. 거래가 일어나기 3 일 전에 교차가 필요하거나 10 일 EMA가 50 일 EMA 아래로 일정량만큼 움직일 것을 요구할 수 있습니다. MACD 이러한 교차를 식별하고 정량화하는 데 사용할 수 있습니다. MACD 10,50,1은 두 지수 이동 평균의 차이를 나타내는 선을 표시합니다. MACD는 황금 십자가에서 양수로 표시되고 죽은 십자가에서는 음수입니다. 백분율 가격 오스카 토 r PPO는 동일한 방식으로 백분율 차이 표시 MACD와 PPO는 지수 이동 평균을 기반으로하며 단순 이동 평균과 일치하지 않습니다. 이 차트는 Oracle ORCL에 50 일 EMA, 200 일 EMA MACD 50,200,1 2 년 12 개월 동안 4 개의 이동 평균 크로스 오버가 발생했습니다. 첫 3 개는 휘파람 또는 불량 거래로 이어졌습니다. ORCL이 20 대 중반으로 진행됨에 따라 지속적인 크로스 오버가 네 번째 크로스 오버에서 시작되었습니다. 트렌드가 없을 때 손실이 발생합니다. 가격 크로스 오버. 이동 평균은 또한 간단한 가격 크로스 오버로 신호를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 가격이 이동 평균을 초과하면 강세 신호가 생성됩니다. 가격은 이동 평균보다 아래로 이동합니다. 가격 크로스 오버는 더 큰 트렌드 내에서 거래 될 수 있습니다. 더 긴 이동 평균은 더 큰 경향에 대한 톤을 설정하고 더 짧은 이동 평균은 생성에 사용됩니다 신호 하나는 가격이 이미 더 긴 이동 평균보다 위에있을 때만 낙관적 인 가격 십자가를 찾을 것입니다. 이것은 더 큰 추세와 조화를 이루어 거래 될 것입니다. 예를 들어 가격이 200 일 이동 평균보다 높으면 차트 작성자는 가격은 50 일 이동 평균 이상으로 이동 분명히 50 일 이동 평균보다 낮은 주가는 그러한 신호보다 우선합니다. 그러나 더 큰 추세가 올라 가기 때문에 곰 같은 십자가는 무시 될 것입니다. 곰 같은 십자가는 단순히 더 큰 상승 추세 50 일 이동 평균을 넘어서는 크로스 오버는 가격 상승세와 더 큰 상승 추세를 나타낼 것입니다. 다음 차트는 50 일 EMA와 200 일 EMA를 사용하는 Emerson Electric EMR을 보여줍니다. 8 월 200 일 이동 평균 11 월 초 50 일 EMA 미만으로 하락했고 2 월 초 다시 하락 가격은 50 일 EMA 이상으로 빨리 이동하여 bullish 신호를 제공합니다. 녹색 화살표는 b와 조화를 이룹니다. 상승 추세 MACD 1,50,1은 50 일 EMA보다 높거나 낮은 가격 교차를 확인하기 위해 표시기 창에 표시됩니다. 1 일 EMA는 마감 가격과 같습니다. MACD 1,50,1은 마감이 50을 초과하면 양수입니다 50 일 EMA. Support and Resistance보다 낮 으면 마이너스 평균치는 마이너스이고 마이너스 평균은 하락 추세에서 상승 추세와 저항에 대한지지 역할을 할 수있다. 단기 상승 추세는 20 일간의 단순 이동 평균, Bollinger Bands에서 사용됩니다. 장기 상승 추세는 200 일 간단한 이동 평균 근처에서 지원을 찾을 수 있습니다. 이는 가장 인기있는 장기 이동 평균입니다. 실제로 200 일 이동 평균은 지원 또는 저항을 제공 할 수 있습니다 단순하게 널리 사용되기 때문에 이것은 거의 자기 실현 예언과 같습니다. 위의 차트는 2004 년 중반부터 2008 년 말까지 200 일 간단한 이동 평균을 가진 NY Composite를 보여줍니다. advance 더블 탑 지원으로 추세가 반전되면 br eak, 200 일 이동 평균은 약 9500의 저항으로 작용했습니다. 움직이는 평균, 특히 더 긴 이동 평균의 정확한 지원 및 저항 수준을 기대하지 마십시오. 시장은 감정으로 인해 움직입니다. 따라서 오버 슛이 발생하기 쉽습니다. 정확한 수준 대신 이동 평균은 지원 또는 저항 영역을 식별하는 데 사용됩니다. 이동 평균을 사용하여 장점은 단점에 대해 무게가 나가야합니다 이동 평균은 추세에 따라 추세 또는 지연, 항상 뒤에 단계 것입 지표 이것은 반드시 나쁜 것은 아니지만 결국, 트렌드는 친구이며 추세의 방향으로 거래하는 것이 가장 좋습니다 이동 평균은 거래자가 현재 추세와 일치 함을 보장합니다 추세가 친구인데도 증권은 거래 범위에서 많은 시간을 소비합니다. 이동 평균을 비효율적으로 렌더링 트렌드에서 한 번, 이동 평균은 당신을 계속 유지할 것입니다. 또한 늦게 신호를 보냅니다. 상단에서 팔리지 않을 것이고 이동 평균을 사용하여 하단에서 구매할 것을 기대하지 마십시오. ges 대부분의 기술적 분석 도구와 마찬가지로 이동 평균을 자체적으로 사용해서는 안되며 다른 보완 도구와 함께 사용해야합니다. 차트리스트는 이동 평균을 사용하여 전반적인 추세를 정의한 다음 RSI를 사용하여 과매 수 또는 과매 수 수준을 정의 할 수 있습니다. StockCharts Charts. Moving average는 SharpCharts 워크 벤치에서 가격 오버레이 기능으로 사용할 수 있습니다. 오버레이 드롭 다운 메뉴를 사용하여 사용자는 단순 이동 평균 또는 지수 이동 평균 중 하나를 선택할 수 있습니다. 첫 번째 매개 변수는 기간 수를 설정하는 데 사용됩니다. 계산에 사용할 가격 필드를 지정하기 위해 선택적 매개 변수를 추가 할 수 있습니다. 예를 들어 열기에는 H, 낮음에는 L, 닫기 A에는 C를 사용하여 매개 변수를 구분할 수 있습니다. 다른 선택적 매개 변수는 이동 평균을 왼쪽 과거 또는 오른쪽 미래로 이동하려면 음수 -10을 사용하면 이동 평균을 왼쪽으로 10주기 이동합니다. 양수 10은 이동 평균을 이동시킵니다. 챕터를 오른쪽 10 개 기간으로 늘릴 수 있습니다. 워크 벤치에 다른 오버레이 라인을 추가하기 만하면 여러 이동 평균을 오버레이 할 수 있습니다. StockCharts 회원은 여러 이동 평균을 구별하기 위해 색상과 스타일을 변경할 수 있습니다. 표시기를 선택한 후 작은 녹색 삼각형. 고급 옵션을 사용하여 RSI, CCI 및 Volume과 같은 다른 기술 지표에 이동 평균 오버레이를 추가 할 수도 있습니다. 여러 다른 이동 평균이있는 라이브 차트를 보려면 여기를 클릭하십시오. StockCharts 스캔을 사용하여 이동 평균 사용. 여기에는 StockCharts 회원은 다양한 이동 평균 상황을 스캔하는 데 사용할 수 있습니다. Bullish Moving Average Cross이 스캔은 150 일 간단한 이동 평균 및 5 일 EMA 및 35 일 EMA의 강세 크로스가있는 주식을 찾습니다. 150 일 이동 평균 5 일전에 5 일 EMA가 평균 이상으로 35 일 EMA 이상으로 움직일 때 완고한 교차가 발생합니다. Bearish Moving Average Cross이 스캔은 150 일이 지나면 하락하는 주식을 찾습니다. 5 일 EMA 및 35 일 EMA의 일일 이동 평균 및 약세 간 비교 150 일 이동 평균은 5 일 전 수준에서 거래되는 한 하락하고 있습니다. 5 일 EMA가 이동하면 약세 교차가 발생합니다 abo에 대한 35 일 EMA 미만 평균 연구량. 연구. 존 머피의 책에는 평균 이동과 그 다양한 용도에 관한 장이 있습니다. 머피는 이동 평균의 장단점을 다루고 있습니다. 또한 Murphy는 이동 평균이 Bollinger Bands 및 채널 기반 거래 시스템과 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 기술 금융 시장 분석 John Murphy. 클래스 MovingAverageModel. A 이동 평균 예측 모델은 인위적으로 구성된 시계열을 기반으로합니다. 주어진 시간주기의 값이 해당 값의 평균 및 이전 및 이후의 특정 기간 수에 대한 값으로 대체됩니다. 설명에서이 모델은 시계열 데이터, 즉 시간이 지남에 따라 변하는 데이터에 가장 적합합니다. 예를 들어, 주식 시장의 개별 주식 차트에서는 추세를 보여주는 방법으로 20, 50, 100 또는 200 일 이동 평균을 표시합니다. 특정 기간에 대한 예측 값은 이전 기간의 평균이므로 예측은 항상 관찰 된 종속 값의 증가 또는 감소보다 지연되는 것처럼 보입니다. 예를 들어 데이터 시리즈가 눈에 able만한 상승 경향을 갖는 경우 이동 평균 예측은 일반적으로 종속 변수의 가치를 과소 평가합니다. 이동 평균법은 최고점과 최고점을 부드럽게한다는 점에서 다른 예측 모델에 비해 이점이 있습니다 거칠기 또는 계곡을 관찰 세트에서 계산할 수 있지만 몇 가지 단점이 있습니다. 특히이 모델은 실제 방정식을 생성하지 않습니다. 따라서 중거리 예측 도구로 유용하지는 않습니다. 이동 평균 모델은보다 일반적인 가중 이동 평균의 특수한 경우입니다. 단순 이동 평균에서는 모든 가중치가 동일합니다. 0 3 작성자 Steven R Gould. class. MovingAverageModel에서 상속받은 필드 new moving average forecasting model. MovingAverageModel int period 지정된 period. getForecastType을 사용하여 새로운 이동 평균 예측 모델을 생성합니다. 이 유형의 예측 모델에 대해 하나 또는 두 개의 단어 이름을 반환합니다. init DataSet dataSet 이동 평균 model. toString을 초기화하는 데 사용됩니다. 가능한 경우 파생 된 매개 변수가 사용 된 경우를 포함하여 현재 예측 모델에 대한 텍스트 설명을 제공하기 위해 재정의됩니다. 상속 된 메소드 새로운 이동 평균 예측 모델을 구축합니다. 유효한 모델을 생성하려면 init을 호출하고 독립 변수를 식별하기 위해 time 변수가 초기화 된 일련의 데이터 요소를 포함하는 데이터 집합을 전달해야합니다. 새로운 이동 평균 예측을 구성합니다. 모델. 독립 변수로 지정된 이름을 사용합니다. 매개 변수 independentVariable - 이 모델에서 사용할 독립 변수의 이름입니다. 지정된 기간을 사용하여 새로운 이동 평균 예측 모델을 구성합니다. 유효한 모델을 생성하려면 init 독립 변수를 식별하기 위해 시간 변수가 초기화 된 일련의 데이터 요소를 포함하는 데이터 세트를 전달하십시오. 기간 값은 이동 평균을 계산하는 데 사용되는 관측 수를 결정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 50 일 데이터 포인트가 일별 관측치 인 이동 평균은 기간을 50으로 설정해야합니다. 이 기간은 미래 기간 t 모자를 효과적으로 예측할 수 있습니다. 50 일 이동 평균을 사용하면 데이터를 사용할 수있는 마지막 기간보다 50 일 이상 예측할 수있는 합리적 정확성이 없습니다. 이는 10 일의 기간보다 더 유용 할 수 있습니다. 여기서 우리는 마지막 기간 이후 10 일을 합리적으로 예측할 수있었습니다. 매개 변수 기간 - 이동 평균을 계산하는 데 사용되는 관측 수입니다. 주어진 이름을 독립 변수 및 지정된 기간으로 사용하여 새로운 이동 평균 예측 모델을 생성합니다. 변수 independentVariable - 이 모델에서 사용할 독립 변수의 이름 period - 이동 평균을 계산하는 데 사용되는 관측 수입니다. 이동 평균 모델을 초기화하는 데 사용됩니다. 이 메서드는 클래스의 다른 메서드보다 먼저 호출해야합니다. 이동 평균 모델은 예측을위한 방정식을 유도하지 않으며, 이 방법은 입력 데이터 세트를 사용하여 독립 ti의 모든 유효한 값에 대한 예측 값을 계산합니다 me 변수. 인터페이스 ForecastingModel의 init에 의해 지정 AbstractTimeBasedModel 클래스의 init를 오버라이드합니다. 매개 변수 dataSet - 예측 모델의 예측 매개 변수를 초기화하는 데 사용할 수있는 관측 데이터 집합입니다. 이 유형의 예측 모델 유형 중 하나 또는 두 개의 단어 이름을 반환합니다. 유지 이 Short 메소드는, toString 메소드로 구현할 필요가 있습니다. 가능한 경우, 사용 된 파생 파라미터를 포함한, 현재의 예측 모델의 텍스트 설명을 제공하기 위해서 (때문에) 오버라이드 (override) 할 필요가 있습니다. 인터페이스 ForecastingModel의 toString에 의해 지정된 WeightedMovingAverageModel의 toString를 오버라이드 (override)합니다. 현재 예측 모델의 문자열 표현 및 매개 변수. 이동 평균 - MA. 이동 평균 이동 평균 - MA. SMA 예를 들어, 15 일 동안 다음 종가가되는 보안을 고려하십시오. 주 1 5 일 20, 22, 24 , 25, 23. 주 2 5 일 26, 28, 26, 29, 27 주 3 5 일 28, 30, 27, 29, 28. 10 일 MA는 종결 첫 번째 데이터 포인트로 첫 10 일 동안의 가격 다음 데이터 포인트는 가장 빠른 가격을 떨어 뜨리고 11 일에 가격을 추가하고 평균을 취하는 등 아래에 나와 있습니다. 이전에 언급했듯이 MA는 현재 가격 행동을 지연시킵니다. 그들은 과거의 가격을 기반으로합니다. MA의 기간이 길수록 지연 기간이 길어집니다. 따라서 지난 200 일간의 가격이 포함되어 있기 때문에 200 일의 MA는 20 일의 MA보다 지연이 훨씬 더 큽니다. 사용하려는 MA의 목적은 단기 거래에 사용되는 짧은 MA와 장기 투자자에게 더 적합한 장기 MA와 함께 거래 목적에 따라 다릅니다. 200 일 MA에는 투자자와 거래자가 널리 퍼져 있으며 위와 아래의 휴식 이 이동 평균은 중요한 거래 신호로 간주됩니다. MA는 또한 중요한 거래 신호를 자체적으로 전달하거나 2 개의 평균이 교차 할 때 상승하는 MA는 증권이 상승 추세에있는 것을 나타내며 하락하는 MA는 하락 추세에 있음을 나타냅니다. 상승 모멘텀 확인 단기 MA가 장기 MA보다 높을 때 발생하는 낙관적 인 크로스 오버가 있습니다. 단기 MA가 장기 MA보다 낮을 때 발생하는 곰 같은 크로스 오버로 하강 모멘텀이 확인됩니다.