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1)  space-time autoregressive moving average model
时空自回归移动平均模型
2)  autoregressive moving average
自我回归移动平均模型
3)  ARIMA(auto regressive integrated moving average) model
ARIMA(自回归移动平均)模型
4)  autoregressive integrated moving average model
自回归移动平均模型
1.
Objective To evaluate the use of autoregressive integrated moving average model(ARIMA) in the prediction of the amount of out-patients who need transfusion,and to predict the numbers of patients for the proper allocation of medical resources.
目的评价自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)在预测门诊输液人次中的作用,为医疗资源配置提供依据。
5)  SARIMA model
季节自回归求和移动平均模型
1.
For comparison,the two component models,namely the SARIMA model and GRNN model,are used to forecast the short-term traffic flow.
为了更精确地预测短期交通流,提出由季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)和广义回归神经网络(GRNN)模型所构成的组合模型(SARIMA-GRNN模型),该模型结合了时间序列模型和神经网络模型进行时间序列预测的优点。
6)  seasonal autoregressive integration moving average model
季节自回归单整移动平均模型
补充资料:(MACD)指数平滑移动平均线
指数平滑移动平均线(MACD)

一、指数平滑移动平均线

运用两条移动平均线相互背离,相互应证的交易法则,就可以得出指数平滑移动平均线(MACD)。它是运用快速和慢速移动平均线交叉换位、合并分离的特性加以双重平滑运算,来判断买卖时机。该指标在股市中具有重大实践意义。

二、公式

1.

指数平均值EMA(n)=n日平滑系数×(今日收盘价-昨日EMA)昨日EMA

n日平滑系数=2÷(n1)

赢正软件系统默认n值为12、26

2.

离差值DIF=EMA1-EMA2

3.

差离平均值MACD(n)=n日平滑系数×(今日DIF-昨日MACD)昨日MACD

4.

离差柱线BAR=DIF-MACD

三、MACD分析要领

1.运用MACD应该综合其它技术指标共同分析。

2.运用移动平均线(MA)判研买卖时机在趋势明显时收效甚大,但如果碰到盘整形态时,MA会发出频繁而不准确的信号。根据移动平均线原理发展出来的指数平滑异同移动平均线可以去掉移动平均线发出的虚假信号,同时能够保持平均线的效果。

3.由于DIF是短期移动平均值与长期移动平均值的"离差",因此,如果行情见涨,短期移动平均值在长期移动平均值之上,此时DIF为正值。且离差加大,投资者应适当控制买入速度防止追涨而被套牢;

如果行情下跌,短期移动平均值在长期移动平均值之下,此时DIF值为负,且离差加大,投资者可适当购入股票;

当行情由多头转向空头,或由空头转向多头时,离差值趋近于0,此时,投资者可观望一段时间,判定走势后,再决定买卖。

4.离差平均值MACD反映的是平均后的离差值,所以,二者应配合分析。当MACD和DIF都在0轴线以上时,说明买方力量强,投资者不可猛追;

当MACD和DIF都在0轴线以下时,说明市场抛盘压力大,投资者应适当购入,待股价上涨时再抛出。

5.如果DIF向上突破MACD和0轴线时,说明买盘大,投资者可适当加入多头;

如果DIF向下跌破MACD和0轴线时,说明卖方多,投资者应适时低价购进股票,待股价上涨后,再卖出。
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参考词条