ข้อดี ของการ เฉลี่ยเคลื่อนที่ แบบ

net. sourceforge. openforecast. models Class WeightedMovingAverageModel แบบคาดการณ์ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เคลื่อนที่โดยประมาณจะขึ้นอยู่กับชุดเวลาที่สร้างขึ้นเองซึ่งค่าในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ จะถูกแทนที่ด้วยค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของค่านั้นและค่าสำหรับจำนวนเวลาก่อนหน้า งวด ตามที่คุณคาดเดาได้จากคำอธิบายรูปแบบนี้เหมาะที่สุดสำหรับข้อมูลชุดข้อมูลเวลาเช่นข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เนื่องจากค่าคาดการณ์ของช่วงเวลาหนึ่ง ๆ เป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของงวดก่อนหน้านี้การคาดการณ์จะมีแนวโน้มล่าช้าไปกว่าการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่าที่สังเกตได้ (ขึ้นอยู่กับค่า) ตัวอย่างเช่นถ้าชุดข้อมูลมีแนวโน้มสูงขึ้นที่น่าทึ่งก็คาดการณ์ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยจะให้ค่าเบาของค่าของตัวแปรขึ้นอยู่กับ แบบจำลองถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักเช่นเดียวกับโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่มีข้อได้เปรียบเหนือรูปแบบการคาดการณ์อื่น ๆ ในการทำให้ยอดและร่อง (หรือหุบเขา) เรียบขึ้นในชุดของข้อสังเกต อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับรุ่นเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ก็ยังมีข้อเสียอยู่หลายประการ โดยเฉพาะรุ่นนี้ไม่ได้สร้างสมการที่แท้จริง ดังนั้นจึงไม่ใช่สิ่งที่มีประโยชน์ในฐานะเครื่องมือคาดการณ์ในระยะปานกลาง สามารถใช้งานได้อย่างน่าเชื่อถือในการคาดการณ์ระยะเวลาไม่กี่แห่งในอนาคตเท่านั้น ตั้งแต่: 0.4 ผู้แต่ง: Steven R. Gould ฟิลด์ที่สืบทอดมาจากคลาส net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักใหม่ WeightedMovingAverageModel (double weights) สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่โดยใช้น้ำหนักที่ระบุ คาดการณ์ (double timeValue) ส่งกลับค่าพยากรณ์ของตัวแปรอิสระตามค่าที่กำหนดของตัวแปรเวลาที่เป็นอิสระ getForecastType () ส่งคืนคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการคาดการณ์ประเภทนี้ getNumberOfPeriods () ส่งคืนจำนวนปัจจุบันของรอบระยะเวลาที่ใช้ในโมเดลนี้ getNumberOfPredictors () แสดงจำนวนของตัวพยากรณ์ที่ใช้โดยโมเดลต้นแบบ setWeights (double weights) ตั้งค่าน้ำหนักที่ใช้โดยโมเดลการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักนี้ให้มีน้ำหนักตามที่กำหนด toString () ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ เมธอดสืบทอดมาจากคลาส net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่โดยใช้น้ำหนักที่ระบุ สำหรับรูปแบบที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรเรียก init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยชุดข้อมูลจุดที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระ ขนาดของอาร์เรย์น้ำหนักใช้เพื่อกำหนดจำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก นอกจากนี้ช่วงเวลาล่าสุดจะได้รับน้ำหนักที่กำหนดโดยองค์ประกอบแรกของอาร์เรย์เช่นน้ำหนัก we0 ขนาดของอาร์เรย์น้ำหนักจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนงวดในอนาคตที่คาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก 50 วันเราจึงไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องและแม่นยำในทุกๆ 50 วันนอกเหนือจากช่วงเวลาสุดท้ายที่มีข้อมูลอยู่ แม้การคาดการณ์ใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของช่วงนี้น่าจะไม่น่าเชื่อถือ โดยทั่วไปแล้วน้ำหนักที่ส่งผ่านไปยังตัวสร้างนี้ควรเพิ่มขึ้นเป็น 1.0 อย่างไรก็ตามหากสะดวกในการคำนวณหากน้ำหนักรวมเพิ่มขึ้นไม่เกิน 1.0 การใช้งานนี้จะให้น้ำหนักทั้งหมดตามสัดส่วนเพื่อให้รวมกันเป็น 1.0 พารามิเตอร์: น้ำหนัก - อาร์เรย์ของน้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อสังเกตในอดีตเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก WeightedMovingAverageModel สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่โดยใช้ตัวแปรชื่อเป็นตัวแปรอิสระและน้ำหนักที่ระบุ พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ น้ำหนัก - อาร์เรย์ของน้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อสังเกตในอดีตเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก WeightedMovingAverageModel สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่ ตัวสร้างนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้เฉพาะโดย subclasses (ดังนั้นจึงมีการป้องกัน) คลาสรองใด ๆ ที่ใช้คอนสตรัคเตอร์นี้ต้องเรียกใช้เมธอด setWeights (ที่มีการป้องกัน) ในการเริ่มต้นใช้งานน้ำหนักที่จะใช้โดยโมเดลนี้ WeightedMovingAverageModel สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่โดยใช้ตัวแปรอิสระที่กำหนด พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ setWeights ตั้งค่าน้ำหนักที่ใช้โดยแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักนี้ให้มีน้ำหนักตามที่กำหนด เมธอดนี้มีไว้เพื่อใช้เฉพาะกับคลาสย่อยเท่านั้น (โดยจะมีการป้องกัน) และใช้ร่วมกับคอนสตรัคอาร์กิวเมนต์หนึ่งอาร์กิวเมนต์ Subclass ที่ใช้คอนสตรัคอาร์กิวเมนต์หนึ่งอาร์กิวเมนต์ต้องเรียก setWeights ในภายหลังก่อนที่จะเรียกใช้เมธอด AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) เพื่อเริ่มต้นแบบ โดยทั่วไปน้ำหนักที่ส่งผ่านไปยังวิธีการนี้ควรเพิ่มเป็น 1.0 อย่างไรก็ตามหากสะดวกในการคำนวณหากน้ำหนักรวมเพิ่มขึ้นไม่เกิน 1.0 การใช้งานนี้จะให้น้ำหนักทั้งหมดตามสัดส่วนเพื่อให้รวมกันเป็น 1.0 พารามิเตอร์: น้ำหนัก - อาร์เรย์ของน้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อสังเกตในอดีตเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก ส่งกลับค่าคาดการณ์ของตัวแปรตามสำหรับค่าที่กำหนดของตัวแปรเวลาที่เป็นอิสระ คลาสย่อยต้องใช้วิธีนี้ในลักษณะที่สอดคล้องกับรูปแบบการคาดการณ์ที่ใช้ Subclasses สามารถใช้เมธอด getForecastValue และ getObservedValue เพื่อดูการคาดการณ์และข้อสังเกตก่อนหน้าตามลำดับ ระบุโดย: การคาดการณ์ในคลาส AbstractTimeBasedModel พารามิเตอร์: timeValue - ค่าของตัวแปรเวลาที่ต้องใช้ค่าคาดการณ์ Returns: ค่าคาดการณ์ของตัวแปรตามสำหรับช่วงเวลาที่กำหนด การโยน: IllegalArgumentException - หากมีข้อมูลประวัติไม่เพียงพอ - ข้อสังเกตที่ส่งไปยัง init - เพื่อสร้างการคาดการณ์สำหรับค่าเวลาที่กำหนด getNumberOfPredictors แสดงจำนวนของตัวพยากรณ์ที่ใช้โดยโมเดลต้นแบบ Returns: จำนวนตัวทำนายที่ใช้โดยโมเดลต้นแบบ getNumberOfPeriods ส่งคืนจำนวนปัจจุบันของรอบระยะเวลาที่ใช้ในโมเดลนี้ ระบุโดย: getNumberOfPeriods ในคลาส AbstractTimeBasedModel Returns: จำนวนปัจจุบันของรอบระยะเวลาที่ใช้ในโมเดลนี้ getForecastType แสดงคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการพยากรณ์อากาศแบบนี้ เก็บเรื่องสั้นนี้ไว้ ควรใช้คำอธิบายเพิ่มเติมในวิธี toString ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ในปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ซึ่งเป็นไปได้ ระบุโดย: toString ในอินเทอร์เฟซ ForecastingModel การแทนที่: toString ในคลาส AbstractTimeBasedModel Returns: การแสดงสตริงของรูปแบบการพยากรณ์ปัจจุบันและ parameter. sourceforge. openforecast. models Class MovingAverageModel รูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับเทมเพลตเวลาที่สร้างเทียมขึ้น ค่าสำหรับช่วงเวลาหนึ่ง ๆ จะถูกแทนที่ด้วยค่าเฉลี่ยของค่านั้นและค่าสำหรับช่วงเวลาก่อนหน้าและช่วงเวลาที่สำเร็จ ตามที่คุณคาดเดาได้จากคำอธิบายรูปแบบนี้เหมาะที่สุดสำหรับข้อมูลชุดข้อมูลเวลาเช่นข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ตัวอย่างเช่นแผนภูมิจำนวนมากของแต่ละหุ้นในตลาดหุ้นแสดงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20, 50, 100 หรือ 200 วันเพื่อแสดงแนวโน้ม เนื่องจากค่าคาดการณ์ของช่วงเวลาหนึ่ง ๆ เป็นค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาก่อนหน้านี้การคาดการณ์จะล่าช้ากว่าการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่าที่สังเกตได้ (ขึ้นอยู่กับค่า) ตัวอย่างเช่นถ้าชุดข้อมูลมีแนวโน้มสูงขึ้นที่น่าทึ่งจากนั้นการคาดการณ์โดยเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะให้ค่าที่วัดได้โดยเฉลี่ยของค่าที่ขึ้นกับตัวแปร วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่มีข้อได้เปรียบเหนือรูปแบบการคาดการณ์อื่น ๆ ในการทำให้ยอดและร่อง (หรือหุบเขา) เรียบขึ้นในชุดของข้อสังเกต อย่างไรก็ตามก็ยังมีข้อเสียอยู่หลายประการ โดยเฉพาะรุ่นนี้ไม่ได้สร้างสมการที่แท้จริง ดังนั้นจึงไม่ใช่สิ่งที่มีประโยชน์ในฐานะเครื่องมือคาดการณ์ในระยะปานกลาง สามารถคาดการณ์ได้อย่างน่าเชื่อถือเพียงอย่างเดียวในการคาดการณ์ระยะเวลาหนึ่งหรือสองช่วงเวลาในอนาคต แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นกรณีพิเศษของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักโดยทั่วไปมากขึ้น ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายน้ำหนักทั้งหมดมีค่าเท่ากัน ตั้งแต่: 0.3 ผู้แต่ง: Steven R. Gould ฟิลด์ที่สืบทอดมาจากคลาส net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () สร้างโมเดลการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ MovingAverageModel (int period) สร้างโมเดลพยากรณ์การเคลื่อนไหวโดยใช้ช่วงเวลาที่กำหนด getForecastType () ส่งคืนคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการคาดการณ์ประเภทนี้ init (DataSet dataSet) ใช้เพื่อเริ่มต้นโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ toString () ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ เมธอดสืบทอดมาจากคลาส net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ สำหรับรูปแบบที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรเรียก init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยชุดข้อมูลจุดที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระ MovingAverageModel สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่โดยใช้ชื่อที่ระบุเป็นตัวแปรอิสระ พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ MovingAverageModel สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ระยะเวลาที่กำหนด สำหรับรูปแบบที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรเรียก init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยชุดข้อมูลจุดที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระ ค่ารอบจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่จุดข้อมูลเป็นค่าสังเกตรายวันระยะเวลาควรกำหนดเป็น 50 ระยะเวลานี้ใช้เพื่อกำหนดจำนวนงวดในอนาคตที่คาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเราจึงไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องด้วยความถูกต้องแม่นยำในระดับใด ๆ มากกว่า 50 วันนอกเหนือจากช่วงเวลาสุดท้ายที่มีข้อมูลอยู่ ซึ่งอาจเป็นประโยชน์มากกว่ากล่าวคือระยะเวลา 10 วันซึ่งเราสามารถคาดการณ์ได้อย่างมีเหตุผลเพียง 10 วันนอกเหนือจากช่วงเวลาที่ผ่านมา พารามิเตอร์: ระยะเวลา - จำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ MovingAverageModel สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่โดยใช้ชื่อที่กำหนดเป็นตัวแปรอิสระและช่วงเวลาที่ระบุ พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ ระยะเวลา - จำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้เพื่อเริ่มต้นโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ ต้องเรียกวิธีนี้ก่อนวิธีอื่นในชั้นเรียน เนื่องจากโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้รับสมการใดในการคาดการณ์วิธีนี้ใช้ DataSet อินพุทเพื่อคำนวณค่าพยากรณ์สำหรับค่าที่ถูกต้องทั้งหมดของตัวแปรเวลาที่เป็นอิสระ ระบุโดย: init in interface ForecastingModel แทนที่: init ในคลาส AbstractTimeBasedModel พารามิเตอร์: dataSet - ชุดข้อมูลการสังเกตที่สามารถใช้เพื่อเริ่มต้นพารามิเตอร์พยากรณ์ของรูปแบบการคาดการณ์ getForecastType แสดงคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการพยากรณ์อากาศแบบนี้ เก็บเรื่องสั้นนี้ไว้ ควรใช้คำอธิบายเพิ่มเติมในวิธี toString ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ในปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ซึ่งเป็นไปได้ ระบุโดย: toString ในอินเทอร์เฟซ ForecastingModel การแทนที่: toString ในคลาส WeightedMovingAverageModel Returns: การแสดงสตริงของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันและพารามิเตอร์ของมัน 7 ผิดพลาดของการย้ายค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่ระบุ . นักวิเคราะห์มักใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์เพื่อให้ง่ายต่อการปฏิบัติตามแนวโน้มของตลาดในขณะที่การเคลื่อนไหวขึ้นและลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถสร้างเทรนด์และวัดโมเมนตัม ดังนั้นจึงสามารถใช้เพื่อระบุเมื่อนักลงทุนควรซื้อหรือขายหลักทรัพย์ที่เฉพาะเจาะจง นักลงทุนยังสามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อระบุจุดสนับสนุนหรือจุดต้านทานเพื่อวัดเมื่อราคามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงทิศทาง โดยการศึกษาช่วงการซื้อขายในอดีตจุดสนับสนุนและจุดแข็งที่เกิดขึ้นจะมีขึ้นเมื่อราคาหลักทรัพย์กลับมามีแนวโน้มปรับตัวสูงขึ้นหรือลดลงในอดีต จุดเหล่านี้จะใช้ในการตัดสินใจซื้อหรือขาย แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการสร้างเทรนด์และแสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่ลึกซึ้ง แต่มีนัยสำคัญต่อนักลงทุน นอกจากนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังไม่รวมถึงทุกประเภทของ บริษัท และอุตสาหกรรม ข้อเสียสำคัญ ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ 1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คำนวณจากข้อมูลที่ผ่านมา พวกเขาไม่ได้คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานในอนาคตของคู่แข่งเช่นคู่แข่งรายใหม่ความต้องการผลิตภัณฑ์ในอุตสาหกรรมที่สูงขึ้นหรือลดลงและการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างการบริหารของ บริษัท 2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแสดงการเปลี่ยนแปลงราคาที่สอดคล้องกันในช่วงเวลาหนึ่ง แต่น่าเสียดายที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ทำงานสำหรับทุก บริษัท โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่อยู่ในอุตสาหกรรมที่มีความผันผวนมากหรือผู้ที่ได้รับอิทธิพลอย่างมากจากเหตุการณ์ปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมน้ำมันและอุตสาหกรรมเก็งกำไรโดยทั่วไป 3. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถแพร่กระจายได้ตลอดช่วงเวลาใด ๆ อย่างไรก็ตามปัญหานี้อาจเป็นปัญหาได้เนื่องจากแนวโน้มทั่วไปสามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างมากขึ้นอยู่กับช่วงเวลาที่ใช้ กรอบเวลาที่สั้นลงมีความผันผวนมากขึ้นในขณะที่กรอบเวลาที่ยาวขึ้นมีความผันผวนน้อยกว่า แต่อย่าคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงใหม่ ๆ ในตลาด นักลงทุนจะต้องระมัดระวังในช่วงเวลาที่พวกเขาเลือกเพื่อให้แน่ใจว่าแนวโน้มมีความชัดเจนและเกี่ยวข้อง 4. การอภิปรายที่กำลังดำเนินอยู่คือการให้ความสำคัญมากขึ้นหรือไม่ในวันล่าสุดในช่วงเวลา หลายคนรู้สึกว่าข้อมูลล่าสุดสะท้อนให้เห็นถึงทิศทางที่ระบบรักษาความปลอดภัยมีการเคลื่อนไหวในขณะที่คนอื่น ๆ รู้สึกว่าการให้น้ำหนักมากกว่าคนอื่น ๆ บางวันจะทำให้แนวโน้มนี้แย่ลง นักลงทุนที่ใช้วิธีการต่าง ๆ ในการคำนวณค่าเฉลี่ยอาจวาดแนวโน้มที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง (เรียนรู้เพิ่มเติมในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและค่าเฉลี่ย) 5. นักลงทุนหลายคนให้เหตุผลว่าการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นวิธีที่ไม่มีนัยสำคัญในการทำนายพฤติกรรมของตลาด พวกเขากล่าวว่าตลาดไม่มีหน่วยความจำและอดีตไม่ได้เป็นตัวบ่งชี้อนาคต นอกจากนี้ยังมีงานวิจัยที่สำคัญในการสนับสนุนเรื่องนี้ ตัวอย่างเช่น Roy Nersesian ได้ทำการศึกษากับห้ากลยุทธ์ที่แตกต่างกันโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อัตราความสำเร็จของแต่ละกลยุทธ์แตกต่างกันระหว่าง 37 ถึง 66 ผลการวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะให้ผลลัพธ์เพียงครึ่งเดียวเท่านั้นซึ่งอาจทำให้การใช้งานเป็นเรื่องที่มีความเสี่ยงในการกำหนดเวลาของตลาดหุ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ 6 หลักทรัพย์มักจะแสดงรูปแบบของพฤติกรรมแบบวัฏจักร นี่เป็นเรื่องจริงสำหรับ บริษัท สาธารณูปโภคที่มีความต้องการผลิตภัณฑ์ของตนอย่างต่อเนื่องทุกปี แต่มีการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลที่แข็งแกร่ง แม้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้เรียบขึ้นแนวโน้มเหล่านี้พวกเขายังสามารถซ่อนความจริงที่ว่าการรักษาความปลอดภัยมีแนวโน้มในรูปแบบการแกว่ง (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดดูที่การเก็บตาบนโมเมนตัม) 7. วัตถุประสงค์ของแนวโน้มใด ๆ คือการคาดคะเนว่าราคาของการรักษาความปลอดภัยจะเป็นอย่างไรในอนาคต หากการรักษาความปลอดภัยไม่ได้มีแนวโน้มไปในทิศทางใดก็ไม่มีโอกาสที่จะทำกำไรจากการซื้อหรือขายสั้น ๆ วิธีเดียวที่นักลงทุนอาจมีความสามารถในการทำกำไรได้ก็คือการใช้กลยุทธ์ทางเลือกที่ซับซ้อนและอาศัยราคาที่คงที่ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักด้านล่างถือได้ว่าเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่มีค่าโดยหลายคน แต่สำหรับเครื่องมือใด ๆ ที่มีประสิทธิภาพคุณต้องเข้าใจฟังก์ชันเมื่อใช้และเมื่อไม่ใช้งาน ความเสี่ยงที่กล่าวถึงในที่นี้ระบุว่าเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจไม่ได้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเช่นเมื่อใช้กับหลักทรัพย์ที่มีความผันผวนและอาจดูข้อมูลทางสถิติที่สำคัญบางอย่างเช่นรูปแบบวัฏจักร ยังเป็นที่น่าสงสัยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการระบุแนวโน้มราคาได้อย่างถูกต้องอย่างไร เมื่อพิจารณาข้อบกพร่องค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นเครื่องมือที่ใช้ร่วมกับผู้อื่นได้ดีที่สุด ในท้ายที่สุดประสบการณ์ส่วนตัวจะเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีที่สุดว่าพวกเขามีประสิทธิผลอย่างแท้จริงสำหรับผลงานของคุณอย่างไร (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูที่การนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น) ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากผลกำไรที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดอัตราส่วนหนี้สินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละบุคคล ประเภทของโครงสร้างการชดเชยที่ผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงมักใช้ในการชดเชยส่วนหนึ่งคือประสิทธิภาพการทำงานหน้านี้ไม่พบหน้าเว็บที่คุณต้องการอาจถูกนำออกมีชื่อเปลี่ยนหรือไม่สามารถใช้งานได้ชั่วคราว โปรดลองทำต่อไปนี้: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าที่อยู่เว็บที่แสดงในแถบที่อยู่ของเบราเซอร์ของคุณสะกดและฟอร์แมตอย่างถูกต้อง ถ้าคุณไปที่หน้านี้โดยคลิกที่ลิงค์ติดต่อผู้ดูแลระบบเว็บไซต์เพื่อแจ้งเตือนว่าลิงก์นั้นถูกฟอร์แมตไม่ถูกต้อง คลิกปุ่มย้อนกลับเพื่อลองใช้ลิงค์อื่น ข้อผิดพลาด HTTP 404 - ไม่พบไฟล์หรือไดเรกทอรี ข้อมูลทางเทคนิคของบริการข้อมูลทางอินเทอร์เน็ต (IIS) (สำหรับบุคลากรสนับสนุน) ไปที่ Microsoft Product Support Services และค้นหาชื่อคำว่า HTTP และ 404 เปิดวิธีใช้ของ IIS ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ใน IIS Manager (inetmgr) และค้นหาหัวข้อที่ชื่อว่า Web Site Setup งานธุรการทั่วไป และเกี่ยวกับ Custom Error Messages