13 Periode Moving Average

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 følgende. Moving Average Indicator. Shorter lengde flytte gjennomsnitt er mer sensitive og identifisere nye trender tidligere, men også gi mer falske alarmer Lengre bevegelige gjennomsnitt er mer pålitelige, men mindre responsive, bare plukke opp de store trender. Bruk et glidende gjennomsnitt som er Halv lengden på syklusen du sporer Hvis topp-til-topp sykluslengden er omtrent 30 dager, er et 15-dagers glidende gjennomsnitt riktig. Hvis 20 dager er det et 10-dagers glidende gjennomsnitt riktig. Noen handelsmenn vil imidlertid bruk 14 og 9 dagers glidende gjennomsnitt for de ovennevnte syklusene i håp om å generere signaler litt foran markedet Andre favoriserer Fib Onacci-tallene på 5, 8, 13 og 21.100 til 200 Dag 20 til 40 Ukens glidende gjennomsnitt er populært i lengre sykluser.20 til 65 Dag 4 til 13 Uke Flytteverdier er nyttige for mellomliggende sykluser og 5 til 20 dager for korte sykluser. Det enkleste glidende gjennomsnittssystemet genererer signaler når prisen krysser det bevegelige gjennomsnittet. Gå lenge når prisen krysser over det bevegelige gjennomsnittet underfra. Gå kort når prisen krysser til under glidende gjennomsnitt fra oven. Systemet er utsatt for whipsaws i varierende markeder, med prisovergang frem og tilbake over det bevegelige gjennomsnittet, genererer et stort antall falske signaler Av den grunn bruker glidende gjennomsnittlige systemer normalt filtre for å redusere whipsaws. More sofistikerte systemer bruker mer enn ett bevegelige gjennomsnitt. To Moving Averages bruker et raskere glidende gjennomsnitt som erstatning for sluttkurs. Tre Moving Averages bruker et tredje glidende gjennomsnitt for å identifisere når prisen er varierende. Multiple Moving Averages bruker en serie på seks hurtige bevegelige gjennomsnitt og seks sakte bevegelse Gjennomsnitt for å bekrefte hverandre. Displaced Moving Averages er nyttige for trenden etter følgende formål, og reduserer antall whipsaws. Keltner Channels bruker bånd som er plottet på et flertall av gjennomsnittlig sann rekkevidde for å filtrere glidende gjennomsnittsoverskridelser. Den populære MACD Moving Average Convergence Divergence-indikatoren er en variasjon av de to bevegelige gjennomsnittlige systemene, plottet som en oscillator som trekker det langsomme glidende gjennomsnittet fra det raskt bevegelige gjennomsnittet. Cholin Twiggs ukentlige gjennomgang av den globale økonomien vil hjelpe deg med å identifisere markedsrisiko og forbedre timingen.