flytende gjennomsnitt. Gjennomgang av tidsserier data observasjoner like fordelt i tid fra flere påfølgende perioder Kalt flytting fordi det kontinuerlig rekomputeres når nye data blir tilgjengelige, går det fremover ved å slippe den tidligste verdien og legge til den nyeste verdien For eksempel er det bevegelige gjennomsnittet på seks - salgsalg kan beregnes ved å ta gjennomsnittet av salget fra januar til juni, deretter gjennomsnittet av salget fra februar til juli, deretter mars til august osv. Flytte gjennomsnitt 1 redusere effekten av midlertidige variasjoner i data, 2 forbedre Tilpasning av data til en linje En prosess som kalles utjevning for å vise data s trend tydeligere, og 3 markere en verdi over eller under trenden. Hvis du beregner noe med svært høy varians, er det best du kan gjøre, å finne tall ut det bevegelige gjennomsnittet. Jeg ønsket å vite hva det bevegelige gjennomsnittet var av dataene, så jeg ville få en bedre forståelse av hvordan vi gjorde. Når du prøver å finne ut noen tall som ofte endrer seg St du kan gjøre er å beregne den bevegelige gjennomsnittlige eksponensielle utjevning. Gjennomgang av gjennomsnittlig prognose. Innledning Som du kanskje antar, ser vi på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser. Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene relatert for å implementere prognoser i regneark. I denne veinen vil vi fortsette med å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average Forecasts. Moving Average Forecasts Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testresultatene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva ville du forutsi for din andre test score. Hva tror du at læreren din ville forutsi for din neste test score. Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din ne xt test score. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til dine venner og foreldre, vil de og din lærer sannsynligvis forvente deg å få noe i området 85 du nettopp har fått. Vel, la oss nå antar at på tross av det av din selvfremmende til dine venner, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen og så får du en 73.Nå hva er alle de bekymrede og ubekymrede som kommer til å forutse at du kommer til å få din tredje test Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uavhengig av om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv: Denne fyren blåser alltid røyk om hans smarts. Han kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. foreldrene vil prøve å være mer støttende og si: Vel, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne ut på å få om en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og weren Ikke vassle vasselen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer stud ying du kan få en høyere score. Both av disse estimatene er faktisk flytte gjennomsnittlig prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose med en dataperiode. Den andre er også en Flytte gjennomsnittlig prognose, men bruk to dataperioder. La oss anta at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pissed off og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere score foran av dine allierte Du tar testen, og poengsummen din er faktisk en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du vil gjøre på den siste testen Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hva tror du, er det mest nøyaktige. Varsle mens vi jobber Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremstredte ha Hvis søsteren ringte Whistle mens vi jobber. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Notat hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder i for å utvikle vår siste prediksjon Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell Jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonsgyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-periodes bevegelse gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvordan nå bare de to siste stykkene av historiske data brukes til hver prediksjon Igjen har jeg tatt med de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode beveger gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataene verdier brukes til å foreta forutsigelsen Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du merke til at den første prediksjonen foregår i periode m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler koden vår. Developering av Moving Average Function Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt. Koden følger Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier Du kan lagre det i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon MovingAverage Historisk, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item As Variant Dim Counter Som Integer Di m Akkumulering som Single Dim HistoricalSize som helhet. Initialisering av variabler Teller 1 Akkumulering 0. Bestemme størrelsen på Historisk matrise HistoricalSize. For Counter 1 til NumberOfPeriods. Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier. Akkumulasjonsakkumulering Historisk Historisk størrelse - AntallOfPeriods Counter. MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods. Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal som følgende. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As et SMA eksempel, betrakt en sikkerhet med følgende lukkepriser over 15 dager. Velg 1 5 dager 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dager 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dager 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagers MA vil gjennomsnittlig utgående sluttpriser for de første 10 dagene som første datapunkt Det neste datapunktet ville slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet og så videre som vist nedenfor. Som tidligere notert, lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, den større lag Således vil en 200-dagers MA ha am uka større grad enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lånet til MA som skal brukes, avhenger av handelsmålene, med kortere MAs som brukes til kortvarig handel og langsiktige MA'er som er mer egnet for langsiktige investorer 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med brudd over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes for å være viktige handelssignaler. MA'er gir også viktige handelssignaler alene eller når to gjennomsnitt krysser over En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend Tilsvarende er oppadgående momentum bekreftet med et bullish overgang som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA.
No comments:
Post a Comment