Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Gjennomgang av gjennomsnittlig prognoser. 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 knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne venen vil vi fortsette ved å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Gjennomgående gjennomsnittlige prognoser 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 forutsier for din andre testscore. Hva tror du at læreren din ville forutse for neste testscore. Hva tror du dine venner kan pre dikt for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste testscore. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til dine venner og foreldre, er de og din lærer veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i område av 85 du nettopp fikk. Vel, la oss nå anta at til tross for selvfremmende til vennene dine, 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 kommer til å forutse at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett 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. Måtte foreldrene forsøke å være mer støttende og si: Vel, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde regne med å skaffe deg en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og weren t wagging væsen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere kan du få en høyere score. Både disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en datadata. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to dataperioder. Vi antar at alle disse menneskene bryr seg i det store sinnet, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre vel på den tredje testen av dine egne grunner og å sette en høyere poengsum foran 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 skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hva tror du er mest nøyaktige. Whistl e Mens vi jobber Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremstilt halv søster, kalt Whistle mens vi jobber. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en treårs 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 legg merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponensiell utjevningsmodell. Jeg har inkludert de siste spådommene fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjon gyldighet. Nå jeg vil presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være. Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til og med C11.Notice hvordan nå brukes bare de to siste stykkene av historiske data for 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 av viktig for å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, blir bare de nyeste dataverdiene brukt til å foreta prognosen. Det er ikke nødvendig med noe annet. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose i perioden m 1.Bet av disse problemene vil være svært viktig når vi utvikler vår kode. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt. Koden følger Merk at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil. Funksjon FlyttingAktiv Historisk, AntallOfPerioder Som Synd gle Deklarer og initialiserer variabler Dim-element som variant dim-teller som integer dim akkumulering som enkelt dim historisk størrelse 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 de følgende. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Hva er de. I de mest populære tekniske indikatorene, er glidende gjennomsnitt brukt til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type bevegelige gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen, da MA er et matematisk resultat som beregnes av gjennomsnitt Et antall tidligere datapunkter Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste form av et glidende gjennomsnitt, hensiktsmessig kjent som et enkelt bevegelig gjennomsnittlig SMA, beregnes av tak innføring av det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett med verdier For eksempel for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge opp sluttkursene fra de siste 10 dagene og deretter dele resultatet med 10 I figur 1, summen av prisene i de siste 10 dagene 110 er delt på antall dager 10 for å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet Hvis en handelsmann ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene Det resulterende gjennomsnittet under 11 tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi forhandlere en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet en bevegelse gjennomsnittlig og ikke bare et vanlig middel Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Dermed går datasettet kontinuerlig for å regne for nye data som det blir tilgjengelig Denne metoden på ca. Lculation sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2 flyttes den røde boksen som representerer de siste 10 datapunktene til høyre, og den siste verdien av 15 blir tapt fra den beregning Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter den høye verdien av 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettets reduksjon, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10.Hva ser Flytte gjennomsnitt ut som en gang verdiene av MA har blitt beregnet, de er plottet på et diagram og deretter koblet til for å skape en bevegelig gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk mer på dette senere. Som du kan se i Figur 3, det er mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt i et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse svingete linjene kan virke distraherende eller forvirrende først, men du vil bli vant til dem når tiden gårrød linje er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen i løpet av de siste 100 dagene. Nå som du forstår hva et glidende gjennomsnitt er, og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type bevegelse gjennomsnittlig og undersøke hvordan det adskiller seg fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i Datarierne er vektet like, uansett hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene, og bør ha større innflytelse på sluttresultatet. På grunn av denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, hvorav den mest populære er det eksponentielle glidende gjennomsnittet EMA. For videre lesing, se B Asics Of Weighted Moving Gjennomsnitt og Hva er forskjellen mellom en SMA og en EMA. Eksponensiell Moving Average Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til de siste prisene i et forsøk på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon. noe komplisert likning for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange forhandlere, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg. Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen. Når du bruker formelen til å beregne det første punktet i EMA, kan du legge merke til at det ikke er noen verdi tilgjengelig for å bruke som forrige EMA. Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsetter videre med formelen ovenfor. Vi har gitt deg et eksempelarkiv som inkluderer ekte eksempler på hvordan å beregne både et enkelt bevegelige gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har ve en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA er beregnet, la oss se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA, vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt I figur 5 er antall tidsperioder som brukes i hvert gjennomsnitt identisk 15, men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Merk hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger og faller raskere enn SMA når prisen faller Denne responsen er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. Hva er de forskjellige dagene Gjennomsnittlig Flytte gjennomsnitt er en helt tilpassbar indikator, noe som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de har Ønsker når du lager gjennomsnittet De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsrammen brukes til å skape gjennomsnittet, desto mer følsomt blir det for prisendringer. Nger tidsperioden, jo mindre følsom eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du setter opp bevegelige gjennomsnittsverdier. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med et tall av forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi.
No comments:
Post a Comment