Einfache Gleitende Durchschnittliche Fragen

Ich arbeite an einem Programm, das yahoo Finanz-API verwendet, um die historischen schließen Daten für die Anzahl der eingegebenen Aktien zu sammeln und dann gehen Sie voran und berechnen einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) für die Daten für den Zeitraum von 30 Tagen. Ich habe die folgenden so weit: Dieser Code gibt mir die engen Werte für Aktien für den angegebenen Bereich. Ich habe zwei Fragen: Derzeit hq. close hält Werte für alle Aktien. Wie kann ich diese Werte in ein Array, so dass ich eine Berechnung auf sie zu berechnen kann eine SMA für jede Bestandsdaten Ich habe versucht, so etwas wie dies zu tun: Aber das gibt nur den Wert des ersten Bestandes in myval. Ich weiß, ich muss eine Schleife hier. Ich versuchte Putting Aber das gibt mir einen Fehler: Wie kann ich ein SMA in Ruby Hallo berechnen, Vielen Dank für den Hinweis auf die Tippfehler. Aber auch nach der Korrektur bekomme ich immer noch den gleichen Fehler. Ich denke an einen anderen Ansatz. Da hq. close die Liste der Bestandssymbole mit ihren Schlusswerten enthält, kann ich zwei Schleifen auf diesem Objekt durchführen, zuerst zum Iterieren über das Objekt, um die Anzahl der Listen zu erhalten und zweitens die entsprechenden Werte in der Liste zu erhalten. Ich weiß, das ist sehr viel möglich in Java. Gibt es eine Möglichkeit, dies zu tun in ruby ​​Bitte geben Sie ein Beispiel ndash User1745117 Sie haben zwei Fragen hier, so können Sie sie ein zu einer Zeit. Erstens wird dieser Code: wird die folgenden Hash in schließt. Die ich verstehe, ist in dem gewünschten Format: Zweitens wollen Sie einen einfachen gleitenden Durchschnitt berechnen - was für Finanzanwendungen nur der Mittelwert der Werte ist. Es gibt ein Gem genannt einfachstatistics, die dies tun können. SMA BREAKING DOWN Einfacher gleitender Durchschnitt - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, da er für eine andere Anzahl von Zeitperioden berechnet werden kann, und zwar einfach durch Hinzufügen des Schlusskurses der Sicherheit für einen Anzahl von Zeitperioden und dann dividiert diese Summe durch die Anzahl der Zeitperioden, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis sinkt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerer bewegter Durchschnitt ist volatiler, aber sein Messwert ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Die gleitenden Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um aktuelle Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt in der Analyse ist es, schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres populäres, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug, besteht darin, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte mit jeweils unterschiedlichen Zeitrahmen zu vergleichen. Liegt ein kürzerer einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzerfristigen Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading-Muster Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schließen das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-tägige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird als bärisch signalisiert, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumen, kann dies signalisieren, weitere Gewinne sind im Laden (aus früheren Tests) Hinweis: Die richtige Antwort ist gefolgt von. Der Code i - j bezieht sich auf den Textabschnitt, auf den die Frage gerichtet ist. 1. Welche Faktoren haben die fünf in Kapitel 3 vorgestellten Datenglättungstechniken gemeinsam? A) Sie verwenden alle nur die Beobachtungen der Daten. B) Sie alle nicht zu prognostizieren zyklische Umkehrungen in den Daten. C) Sie alle glatt kurzfristige Rauschen durch Mittelung von Daten. D) Sie alle Produkt seriell korrelierte Prognosen. E) Alle oben genannten sind richtig. Ein einfachzentrierter 3-Punkt-Bewegungsdurchschnitt der Zeitreihenvariablen Xt ist gegeben durch: A) (Xt-1 Xt-2 Xt-3) 3. B) (Xt Xt-1 Xt-1) 3. C) (Xt1 Xt Xt-1) 3. D) Keine der obigen Angaben sind richtig. 3. Eine gleitende gleitende Glättung kann zu irreführenden Schlußfolgerungen führen, wenn sie auf A) stationäre Daten angewendet werden. B) Prognose Trendwende an der Börse. C) kleine und begrenzte Datensätze. D) große und umfangreiche Datensätze. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 4. Welche der folgenden Aussagen ist falsch in Bezug auf die Wahl der geeigneten Größe der Glättungskonstante (a) im einfachen exponentiellen Glättungsmodell A) Wählen Sie Werte nahe Null, wenn die Serie sehr viel zufällige Variationen aufweist. B) Wählen Sie Werte nahe eins, wenn die Prognosewerte stark von den jüngsten Änderungen der Istwerte abhängen sollen. C) Wählen Sie einen Wert, der RMSE minimiert. D) Wählen Sie einen Wert aus, der den mittleren Quadratfehler maximiert. E) Alle oben genannten sind richtig. 5. Die Glättungskonstante (a) des einfachen exponentiellen Glättungsmodells A) sollte einen Wert nahe 1 haben, wenn die zugrunde liegenden Daten relativ unregelmäßig sind. B) sollte einen Wert nahe Null haben, wenn die zugrundeliegenden Daten relativ glatt sind. C) näher bei Null liegt, desto größer ist die Revision in der aktuellen Prognose angesichts des aktuellen Prognosefehlers. D) näher zu eins ist, desto größer ist die Revision in der aktuellen Prognose angesichts des aktuellen Prognosefehlers. 6. Das Verfahren der kleinsten Quadrate minimiert die A) Summe der Residuen. B) Quadrat des maximalen Fehlers. C) Summe der absoluten Fehler. D) Summe der quadrierten Residuen. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 7. Ein Rest ist A) die Differenz zwischen dem Mittelwert von Y, bedingt von X und dem unbedingten Mittel. B) die Differenz zwischen dem Mittelwert von Y und seinem tatsächlichen Wert. C) die Differenz zwischen der Regressionsvorhersage von Y und ihrem tatsächlichen Wert. D) die Differenz zwischen der Summe der quadratischen Fehler vor und nach X wird verwendet, um Y vorherzusagen. E) Keines der obigen ist richtig. 8 Regressionsmodellstörungen (Prognosefehler) A) gehen davon aus, dass sie einer normalen Wahrscheinlichkeitsverteilung folgen. B) über die Zeit als unabhängig angenommen. C) durchschnittlich Null betragen. D) können durch OLS-Residuen abgeschätzt werden. E) Alle obigen Angaben sind richtig. 9. Saisonindizes der Verkäufe für die Black Lab Ski Resort sind für den Januar 1.20 und Dezember .80. Wenn Dezember-Verkäufe für 1998 5.000 waren, ist eine vernünftige Schätzung der Verkäufe für Januar 1999: E) Keine der oben genannten sind korrekt. 10. Welche der folgenden Techniken werden nicht verwendet, um das Problem der Autokorrelation zu lösen A) Autoregressive Modelle. B) Verbesserung der Modellspezifikation. C) Gleitende mittlere Glättung. D) Erstes Differenzieren der Daten. E) Regression mit prozentualen Veränderungen. 11. Welche der folgenden Aussagen ist keine Folge der seriellen Korrelation A) Die OLS-Steilheitschätzungen sind jetzt unvorteilhaft. B) Die OLS-Vorhersageintervalle sind vorgespannt. C) Der R-Quadrat ist kleiner als .5. D) Punktschätzungen sind unvoreingenommen. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 12. Autokorrelation führt oder verursacht: B) Serielle Korrelation. C) Spurious Regression. D) Nichtlineare Regression. E) Alle oben genannten sind richtig. Genaue Vorhersageintervalle für die abhängige Variable A) sind um die geschätzte Regressionslinie bogenförmig. B) sind linear um die geschätzte Regressionsgeraden. C) nicht die Variabilität von Y um die Probenregression berücksichtigen. D) die Zufälligkeit der Stichprobe nicht berücksichtigen. E) Keine der obigen Angaben stimmt. Kurzproblem Beispiel 14. Ein bivariates lineares Regressionsmodell, das die inländischen Reiseausgaben (DTE) als Funktion des Pro-Kopf-Einkommens (IPC) als Funktion des Pro-Kopf-Einkommens (IPC) bezeichnet, wurde als DTE-9589.67 .953538 (IPC) Prognose DTE unter der Annahme geschätzt, dass IPC 14.750 sein wird. Machen Sie die entsprechenden Punkt und approximieren 95 Prozent Intervall-Schätzungen, unter der Annahme, dass die geschätzte Regressionsfehler Varianz war 2.077.230,38. Die Punktschätzung von DTE ist: DTE-9589,67 .953538 (14,750) 4,475,02. Der Standardfehler der Regression ist 1441,26, und das ungefähr 95 Konfidenzintervall ist: 4,475,02 plusmn (2) (1441,26) 4,475,02 plus 2882,52 P1592,50 lt DTE lt 7357,54 .95. B) Angesichts der Tatsache, dass die tatsächliche DTE erwies sich als 7.754 (Millionen), berechnen Sie den prozentualen Fehler in Ihrer Prognose. Wenn der Istwert von DTE 7,754 beträgt, beträgt der prozentuale Fehler in der Prognose auf der Basis der Punktschätzung von 4475,02 42,3. (7754 - 4475,02) 7754, 423. 15 Wird festgestellt, dass die Prognosefehler eines ARIMA-Modells serielle Korrelation aufweisen, so ist dieses Modell A) kein adäquates Prognosemodell. B) ist ein Kandidat für das Hinzufügen einer anderen erklärenden Variable. C) fast sicher enthält Saisonalität. D) ist ein Kandidat für Cochrane-Orcutt-Regression. E) Alle obigen Angaben sind richtig. 16. Gleitende Durchschnittsmodelle werden am besten als A) einfache Mittelwerte beschrieben. B) nicht gewichtete Durchschnittswerte. C) gewichtete Mittelwerte der Weißrauschserie. D) gewichtete Durchschnittswerte von nicht normalen Zufallsvariaten. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 17. Welches der folgenden Muster des partiellen Autokorrelationsfunktions-Korrelogramms ist unvereinbar mit einem zugrunde liegenden autoregressiven Datenprozess A) Exponentiell sinkt auf Null. B) Zyklisch auf Null ab. C) Positiv zuerst, dann negativ und steigend auf Null. D) Negativ zuerst, dann positiv und sinkend auf Null. E) Alle obigen Angaben sind richtig. 18 Die Autokorrelationsfunktion einer Zeitreihe zeigt Koeffizienten, die sich signifikant von Null unterscheiden. Die partielle Autokorrelationsfunktion zeigt eine Spitze und steigt monoton auf Null an, wenn die Nachlauflänge zunimmt. Eine solche Reihe kann als Modell modelliert werden. E) Keine der obigen Angaben stimmt. 19. Welche der folgenden Punkte ist kein erster Schritt im ARIMA-Modellauswahlverfahren A) Untersuchen Sie die Autokorrelationsfunktion der Rohserie. B) Untersuche die partielle Autokorrelationsfunktion der Rohserie. C) Testen Sie die Daten für die Stationarität. D) Schätzen Sie ein ARIMA (1,1,1) Modell für Referenzzwecke. E) Alle obigen Angaben sind richtig. 20 Was ist die Nullhypothese, die mit der Box-Pierce-Statistik getestet wird A) Die Menge der Autokorrelationen ist gemeinsam gleich Null. B) Der Satz von Autokorrelationen ist gemeinsam nicht gleich Null. C) Der Satz von Autokorrelationen ist gemeinsam gleich eins. D) Der Satz von Autokorrelationen ist gemeinsam nicht gleich Eins. E) Alle obigen Angaben sind falsch. 21. Der Hauptzweck der Kombination von Prognosen ist die Verringerung der durchschnittlichen Prognosevorhersage B). C) quadratischer Vorhersagefehler. D) absoluter Prognosefehler. E) Alle oben genannten sind richtig. 22. Welcher der folgenden Vorteile bietet der adaptive Ansatz zur Schätzung der optimalen Gewichte im Prognosekombinationsprozess A) Die Gewichte ändern sich von Periode zu Periode. B) Es kann ein Test der kombinierten Prognosemodell-Bias durchgeführt werden. C) Die Kovarianz zwischen Fehlerabweichungen wird genutzt. D) Gewichte werden so gewählt, dass die Regressionsfehlervarianz maximiert wird. E) Alle obigen Angaben sind richtig.