أسئلة المتوسط المتحرك البسيطة

أنا أعمل على برنامج يستخدم ياهو المالية أبي لجمع البيانات وثيقة التاريخية لعدد الأسهم دخلت ثم المضي قدما وحساب المتوسط ​​المتحرك بسيط (سما) للبيانات لفترة 30 يوما. لدي ما يلي حتى الآن: هذا الرمز يعطيني القيم القريبة للأسهم للنطاق المحدد. لدي سؤالان: حاليا، hq. close هو عقد القيم لجميع الأسهم. كيف يمكنني وضع هذه القيم في مصفوفة بحيث يمكنني القيام بحساب على حساب سما لكل بيانات الأسهم حاولت القيام بشيء من هذا القبيل: ولكن هذا يعطي فقط قيمة الأسهم الأولى في ميفال. وأنا أعلم أنني يجب أن تضع حلقة هنا. حاولت وضع ولكن هذا يعطيني خطأ: كيف يمكنني حساب سما في روبي مرحبا، شكرا لافتا إلى الخطأ الخطأ المطبعي. ولكن حتى بعد التصحيح، ما زلت أحصل على نفس الخطأ. أنا أفكر في نهج آخر. منذ hq. close يحتوي على قائمة رموز الأسهم مع قيم الإغلاق الخاصة بهم، يمكنني أن أفعل اثنين من الحلقات على هذا الكائن، أولا لتكرار على الكائن للحصول على عدد من القوائم والثانية للحصول على القيم المعنية في القائمة. وأنا أعلم أن هذا ممكن جدا في جافا. هل هناك أي طريقة للقيام بذلك في روبي يرجى تقديم مثال نداش user1745117 14 أكتوبر 12 في 17:05 سألت اثنين من الأسئلة هنا، لذلك يتيح معالجتها واحدة في وقت واحد. أولا، هذا الرمز: سوف تنتج التجزئة التالية في الإغلاق. الذي أفهمه هو في الشكل الذي تريده: ثانيا، تريد حساب متوسط ​​متحرك بسيط - والذي بالنسبة للتطبيقات المالية هو مجرد متوسط ​​القيم. هناك جوهرة تسمى البساطة التي يمكن القيام بذلك. تنتج المتوسطات التالية في المتوسط: المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما كسر المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما المتوسط ​​المتحرك البسيط قابل للتخصيص بحيث يمكن حسابه لعدد مختلف من الفترات الزمنية، وذلك ببساطة عن طريق إضافة سعر إغلاق الضمان عدد الفترات الزمنية ومن ثم تقسيم هذا المجموع على عدد الفترات الزمنية، مما يعطي متوسط ​​سعر الضمان خلال الفترة الزمنية. متوسط ​​متحرك بسيط يزيل التقلب، ويجعل من الأسهل لعرض اتجاه السعر للأمن. إذا ارتفع المتوسط ​​المتحرك البسيط، فهذا يعني أن سعر الأمن آخذ في الازدياد. إذا كان يشير لأسفل فهذا يعني أن سعر الأمن آخذ في التناقص. وكلما زاد الإطار الزمني للمتوسط ​​المتحرك، كلما كان المتوسط ​​المتحرك البسيط أكثر سلاسة. والمتوسط ​​المتحرك القصير الأجل أكثر تقلبا، ولكن قراءته أقرب إلى بيانات المصدر. الأهمية التحليلية تعد المتوسطات المتحركة أداة تحليلية مهمة تستخدم لتحديد الاتجاهات الحالية للأسعار وإمكانية إحداث تغيير في اتجاه ثابت. أبسط شكل من أشكال استخدام المتوسط ​​المتحرك البسيط في التحليل هو استخدامه لتحديد بسرعة إذا كان الأمن في اتجاه صاعد أو اتجاه هبوطي. أداة تحليلية شعبية أخرى، وإن كانت أكثر تعقيدا، هي مقارنة زوج من المتوسطات المتحركة البسيطة التي تغطي كل منها أطر زمنية مختلفة. وإذا كان المتوسط ​​المتحرك البسيط على المدى القصير أعلى من المتوسط ​​الأطول أجلا، فمن المتوقع حدوث اتجاه صعودي. من ناحية أخرى، فإن المتوسط ​​على المدى الطويل فوق المتوسط ​​الأقصر يشير إلى حركة هبوطية في الاتجاه. أنماط التداول الشائعة اثنين من أنماط التداول الشائعة التي تستخدم المتوسطات المتحركة البسيطة تشمل الصليب الموت والصليب الذهبي. يحدث تقاطع الموت عندما يتقاطع المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 50 يوم دون المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم. ويعتبر هذا إشارة هبوطية، أن المزيد من الخسائر في المخزن. يحدث العبور الذهبي عندما يكسر المتوسط ​​المتحرك على المدى القصير فوق المتوسط ​​المتحرك على المدى الطويل. يمكن تعزيز ذلك من خلال أحجام التداول العالية، وهذا يمكن أن يشير إلى مزيد من المكاسب في المخزن. (من الاختبارات السابقة) ملاحظة: يتبع الإجابة الصحيحة. يشير الرمز i - j إلى أي جزء من النص تم تصميم السؤال لمعالجةه. 1. ما هي العوامل التي تستخدمها تقنيات تقوية البيانات الخمسة الواردة في الفصل الثالث في أ) أنها جميعا تستخدم فقط الملاحظات السابقة للبيانات. ب) انهم جميعا تفشل في التنبؤ الانعكاسات الدورية في البيانات. ج) كل ذلك على نحو سلس الضوضاء على المدى القصير من خلال المتوسطات البيانات. د) أنها جميع المنتجات المتسلسلة ترتبط التوقعات. ه) كل ما سبق صحيحة. 2. ويعطى متوسط ​​متحرك بسيط من 3 نقاط متغير للمسلسل الزمني متغير شت بواسطة: A) (شت-1 شت-2 شت-3) 3. ب) (شت شت-1 شت-1) 3. C) (Xt1 شت شت-1) 3. د) لا شيء من ما سبق صحيحة. 3. يمكن أن يؤدي تمهيد المتوسط ​​المتحرك إلى استدلال مضلل عند تطبيقه على A) البيانات الثابتة. ب) عكس اتجاه الاتجاه في سوق الأسهم. ج) مجموعات بيانات صغيرة ومحدودة. د) مجموعات بيانات كبيرة وفيرة. ه) لا يوجد أي مما سبق صحيحا. 4. أي مما يلي غير صحيح فيما يتعلق باختيار الحجم المناسب من ثابت التمهيد (أ) في نموذج التجانس الأسي البسيط أ) حدد قيم قريبة من الصفر إذا كان لدى السلسلة قدرا كبيرا من الاختلاف العشوائي. ب) حدد قيم قريبة من واحد إذا كنت ترغب في أن تعتمد قيم التوقعات بقوة على التغييرات الأخيرة في القيم الفعلية. C) حدد قيمة لتقليل رمز. D) حدد قيمة تزيد من خطأ متوسط ​​التربيع. ه) كل ما سبق صحيحة. 5. يجب أن يكون ثابت التجانس (أ) لنموذج تمهيد الأسي البسيط (أ) قيمة قريبة من واحد إذا كانت البيانات الأساسية غير منتظمة نسبيا. ب) يجب أن يكون لها قيمة قريبة من الصفر إذا كانت البيانات الأساسية على نحو سلس نسبيا. C) أقرب إلى الصفر، وكلما زاد التنقيح في التوقعات الحالية نظرا لخطأ التنبؤ الحالي. D) أقرب إلى واحد، وكلما زاد التنقيح في التوقعات الحالية نظرا لخطأ التنبؤ الحالي. 6. يقلل المربعات الصغرى الإجراء أ) مجموع البقايا. ب) مربع من الحد الأقصى للخطأ. ج) مجموع الأخطاء المطلقة. د) مجموع المخلفات المربعة. ه) لا يوجد أي مما سبق صحيحا. 7. الباقي هو (أ) الفرق بين متوسط ​​Y المشروط ب X والمتوسط ​​غير المشروط. ب) الفرق بين متوسط ​​Y وقيمته الفعلية. ج) الفرق بين التنبؤ الانحداري Y والقيمة الفعلية. D) الفرق بين مجموع الأخطاء المربعة قبل وبعد X يستخدم للتنبؤ Y. E) لا يوجد أي مما سبق صحيحا. 8 اضطرابات نموذج الانحدار (أخطاء التنبؤ) (أ) يفترض أنها تتبع توزيع الاحتمال الطبيعي. ب) يفترض أن تكون مستقلة مع مرور الوقت. C) إلى المتوسط ​​إلى الصفر. D) من خلال مخلفات عملية شريان الحياة للسودان. ه) كل ما سبق صحيحة. 9. الأرقام الموسمية للمبيعات لمنتجع بلاك لاب سكي ريسورت هي من 1 يناير إلى 20 ديسمبر .80. وإذا كانت مبيعات كانون الأول / ديسمبر لعام 1998 هي 000 5 مبيعات، فإن التقديرات المعقولة للمبيعات لشهر كانون الثاني / يناير 1999 هي: هاء) لا يوجد أي مما سبق. 10. أي من التقنيات التالية لا تستخدم لحل مشكلة الارتباط الذاتي أ) نماذج الانحدار الذاتي. ب) تحسين مواصفات النموذج. ج) تحريك متوسط ​​التمهيد. د) الاختلاف الأول للبيانات. ه) الانحدار باستخدام التغيرات المئوية. 11 - أي مما يلي ليس نتيجة للارتباط المتسلسل (أ) تقديرات منحدر عملية شريان الحياة للسودان الآن غير متحيزة. ب) انحياز فترات التنبؤ في عملية شريان الحياة للسودان. C) R - تربيع أقل من 0.5. د) تقديرات النقاط غير متحيزة. ه) لا يوجد أي مما سبق صحيحا. 12. الارتباط الذاتي يؤدي إلى أو يسبب: ب) الارتباط المتسلسل. ج) الانحدار الهامش. د) الانحدار غير الخطية. ه) كل ما سبق صحيحة. 13 - تكون فترات التنبؤ الدقيق للمتغير التابع أ) على شكل القوس حول خط الانحدار المقدر. ب) خطية حول خط الانحدار المقدر. ج) لا تأخذ تباين Y حول انحدار العينة في الاعتبار. D) لا تأخذ العشوائية من العينة في الاعتبار. ه) لا يوجد أي مما سبق صحيحا. مشكلة قصيرة مثال 14 - تم تقدير نموذج الانحدار الخطي ثنائي المتغيرات المتعلق بنفقات السفر المحلية (دت) كدالة للدخل الفردي (إيبك) على النحو التالي: دت -9589.67 .953538 التوقعات دت تحت افتراض أن إيبك سيكون 14،750. جعل النقطة المناسبة وتقريبية تقديرات فاصل 95 في المئة، على افتراض أن الاختلاف الخطأ الانحدار المقدرة كان 2،077،230.38. تقدير نقطة دت هو: دت -9589.67 .953538 (14،750) 4،475.02. الخطأ المعياري للانحدار هو 1441.26، و 95 فترة ثقة تقريبية هي: 4،475.02 بلوسمن (2) (1441.26) 4،475.02 بلوسمن 2882.52 P1592.50 لوت دت لوت 7357.54 .95. ب) بالنظر إلى أن دت الفعلي تبين أن 7،754 (مليون)، وحساب نسبة الخطأ في توقعاتك. إذا كانت القيمة الفعلية ل دت هي 7،754، فإن النسبة المئوية للخطأ في التوقعات، استنادا إلى تقدير النقطة 4475.02، هي 42.3. (7754 - 4475.02) 7754. 15 إذا تبين أن أخطاء التنبؤ من نموذج من نوع أريما تظهر ترابطا تسلسليا، فإن هذا النموذج A) ليس نموذجا كافيا للتنبؤ. ب) مرشحا لإضافة متغير توضيحي آخر. ج) تقريبا تقريبا يحتوي على الموسمية. D) مرشحا للانحدار كوكرين-أوركوت. ه) كل ما سبق صحيحة. 16 - وأفضل وصف للمتوسطات المتحركة المتوسطة هو A) المتوسطات البسيطة. ب) المتوسطات غير المرجحة. C) المتوسطات المرجحة لسلسلة الضوضاء البيضاء. د) المتوسطات المرجحة للتغيرات العشوائية غير العادية. ه) لا يوجد أي مما سبق صحيحا. 17- أي من الأنماط التالية لوظيفة ارتباط الارتباط الذاتي الجزئي لا تتفق مع عملية بيانات الانحدار الذاتي الكامنة A) تنخفض أضعافا مضاعفة إلى الصفر. ب) تنخفض دوريا إلى الصفر. C) إيجابية في البداية، ثم سلبية وتزيد إلى الصفر. د) سلبي في البداية، ثم إيجابية وتراجع إلى الصفر. ه) كل ما سبق صحيحة. 18 وتبين دالة الترابط الذاتي لسلسلة زمنية معاملات تختلف اختلافا كبيرا عن الصفر عند الفترات من 1 إلى 4. وتبين دالة الترابط الذاتي الجزئي ارتفاعا واحدا وتزداد رتابة إلى الصفر مع زيادة طول التأخر. مثل هذه السلسلة يمكن أن تكون نموذجا كنموذج. ه) لا يوجد أي مما سبق صحيحا. 19. أي مما يلي ليس خطوة أولى في عملية اختيار نموذج أريما أ) فحص وظيفة الارتباط الذاتي للسلسلة الخام. ب) فحص وظيفة الارتباط الذاتي الجزئي للسلسلة الخام. ج) اختبار البيانات ل ستاتيوناريتي. D) تقدير نموذج أريما (1،1،1) لأغراض مرجعية. ه) كل ما سبق صحيحة. 20 ما هي الفرضية الصفرية التي يجري اختبارها باستخدام إحصائية بوكس-بيرس A) إن مجموعة الترابطات التلقائية تساوي معا الصفر. ب) مجموعة من أوتوكوريلاتيونس هي معا لا يساوي الصفر. ج) مجموعة من أوتوكوريلاتيونس هي معا على قدم المساواة واحدة. D) مجموعة من أوتوكوريلاتيونس هي معا لا يساوي واحد. E) كل ما سبق غير صحيح. 21 - والغرض الرئيسي من الجمع بين التنبؤات هو خفض باء) متوسط ​​التحيز للتنبؤ. C) خطأ متوسط ​​التربيع. D) يعني خطأ التنبؤ المطلق. ه) كل ما سبق صحيحة. .22 أي مما یلي ھو میزة لاستخدام المقاربة التکیفیة لتقدیر الأوزان المثلى في عملیة تولید التنبؤات أ) تتغیر الأوزان من فترة إلی أخرى. ب) يمكن إجراء اختبار لنموذج التحيز المجمع. ج) يستخدم التباين بين فروق الخطأ. D) يتم اختيار الأوزان وذلك لتعظيم التباين الخطأ الانحدار. ه) كل ما سبق صحيحة.