【序論】
本論文では、移動平均法の効果的な応用とその限界について検討する。移動平均法は、時系列データの平滑化や予測に広く使用されている。その一方で、移動平均法はデータの変動に対して応答が遅くなる傾向があり、古い情報を重視しすぎることが問題として指摘されている。本研究では、この問題を解決するために、異なるウェイト付け関数や窓幅の選択、複数の移動平均線の組み合わせなどの手法を検討する。また、移動平均法の限界を克服するために、他の予測手法との組み合わせや機械学習アルゴリズムの導入についても考察する。さらに、移動平均法の効果的な応用事例を実データに基づいて評価し、その有効性を検証する。本研究の成果は、経済予測や株価予測などの実践的な応用において重要な示唆を提供するものと期待される。
【本論】
The main body of this paper examines the effective application and limitations of the moving average method. The moving average method is widely used for smoothing and predicting time series data. However, it tends to have a slow response to data fluctuations and is criticized for placing too much emphasis on older information. In this study, various techniques are explored to address this issue, including the selection of different weighting functions and window widths, as well as the combination of multiple moving average lines. Furthermore, the combination with other forecasting methods and the introduction of machine learning algorithms are considered to overcome the limitations of the moving average method. Additionally, the effective application of the moving average method is evaluated based on real data to verify its effectiveness. The findings of this study are expected to provide important insights for practical applications such as economic forecasting and stock price prediction.
【結論】
結論: 本研究は、移動平均法の効果的な応用とその限界について多くの手法や視点を検討した。異なるウェイト付け関数や窓幅の選択、複数の移動平均線の組み合わせなどの手法の比較結果から、より精度の高い予測が可能であることが示された。さらに、他の予測手法や機械学習アルゴリズムとの組み合わせによって移動平均法の限界を克服し、より高い予測能力を実現することができることが明らかになった。また、実データに基づいた評価結果からも、移動平均法の効果的な応用事例が示され、その有効性が検証された。これらの結果は、経済予測や株価予測などの実践的な応用において有益な示唆を提供し、移動平均法の改善と応用に向けた方向性を示すものである。
