Ruchoma średnia liczba okresów

Przenoszenie średniej kalkulatora Biorąc pod uwagę listę danych sekwencyjnych, można skonstruować średnią ruchomą punktu n (lub średnią kroczącą), znajdując średnią każdego zestawu n kolejnych punktów. Na przykład, jeśli masz uporządkowany zestaw danych 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, 4-punktowa średnia krocząca to 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75 Średnie kroczące są używane aby wygładzić sekwencyjne dane, powodują one, że ostre piki i spadki są mniej wyraźne, ponieważ każdy surowy punkt danych otrzymuje tylko ułamkową masę w średniej ruchomej. Im większa wartość n. bardziej płynny wykres średniej ruchomej w porównaniu z wykresem oryginalnych danych. Analitycy giełdowi często patrzą na średnie ruchy danych o cenach akcji, aby przewidzieć trendy i wyraźniej zobaczyć wzorce. Możesz użyć poniższego kalkulatora, aby znaleźć średnią kroczącą zbioru danych. Liczba terminów w prostej średniej ruchomej z punktu n Jeśli liczba terminów w oryginalnym zestawie to d, a liczba terminów użytych w każdej średniej wynosi n. wtedy liczba terminów w sekwencji średniej ruchomej będzie Na przykład, jeśli masz sekwencję 90 cen akcji i weź 14-dniową średnią kroczącą cen, średnia krocząca będzie miała 90 - 14 1 77 punktów. Ten kalkulator oblicza średnie ruchome, w których wszystkie terminy są równomiernie ważone. Można także tworzyć ważone średnie ruchome, w których niektóre terminy mają większą wagę niż inne. Na przykład nadanie większej wagi nowszym danym lub utworzenie centralnie ważonej średniej, w której średnie terminy są liczone bardziej. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z ważonym artykułem i kalkulatorem ruchomym. Wraz z ruchomymi wartościami arytmetycznymi niektórzy analitycy również patrzą na ruchomą medianę uporządkowanych danych, ponieważ na medianę nie mają wpływu dziwne wartości oddalone. Poruszanie się ze średnią wstążką DEFINICJA średniej ruchomej wstążki Technika stosowana w analizie technicznej do identyfikowania zmieniających się trendów. Jest tworzony przez umieszczenie dużej liczby ruchomych średnich na tym samym wykresie. Kiedy wszystkie średnie poruszają się w tym samym kierunku, mówi się, że trend jest silny. Zmiany są potwierdzane, gdy średnia crossover i głowa w przeciwnym kierunku. Średnie ruchome użyte na wykresie zaczynają się od 50-dniowej średniej kroczącej i zwiększają się o 10-dniowe okresy aż do końcowej średniej wynoszącej 200. (50, 60, 70, 80. 190, 200) ZWIĘKSZAJĄC RÓWNOCZEŚĆ Średnia Wstążka Reakcja na zmieniające się warunki są uwzględniane poprzez zmianę liczby okresów używanych w ruchomych średnich. Im krótsza jest liczba okresów użytych do utworzenia średniej, tym bardziej czuła na wstążce jest niewielka zmiana ceny. Na przykład serie 5, 15, 25, 35 i 45-dniowych średnich kroczących będą lepszym wyborem dla znalezienia krótkoterminowych zwrotów, a następnie 150, 160, 170, 180-dniowych średnich kroczących. Przeprowadzenie średniej prognozy wstępnej. Jak można się domyślić, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Miejmy nadzieję, że są to przynajmniej wartościowe wprowadzenie do niektórych problemów informatycznych związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym duchu będziemy kontynuować od początku i zacząć pracę z prognozami średniej ruchomej. Średnie prognozy ruchome. Wszyscy znają średnie ruchome prognozy, niezależnie od tego, czy uważają, że są. Wszyscy studenci robią to cały czas. Pomyśl o swoich wynikach testowych na kursie, w którym będziesz miał cztery testy w trakcie semestru. Załóżmy, że masz 85 na pierwszym teście. Co byś przewidział dla swojego drugiego wyniku testu Jak sądzisz, co Twój nauczyciel przewidział dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem mogą przewidzieć twoi znajomi dla twojego następnego wyniku testu Co twoim zdaniem rodzice mogą przewidzieć dla twojego następnego wyniku testu Niezależnie od wszystko, co możesz zrobić swoim przyjaciołom i rodzicom, oni i twój nauczyciel najprawdopodobniej oczekują, że dostaniesz coś w okolicy 85, którą właśnie dostałeś. Teraz załóżmy, że pomimo twojej autopromocji dla twoich przyjaciół, przeinaczasz siebie i wyobrażasz sobie, że możesz mniej uczyć się na drugi test, a więc dostajesz 73. Teraz, co się dzieje z tymi wszystkimi zainteresowanymi i beztroskimi? spodziewaj się, że dostaniesz swój trzeci test. Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do opracowania oszacowania, niezależnie od tego, czy podzielą się nim z tobą. Mogą powiedzieć sobie: "Ten facet zawsze dmucha o swoich sprytach. Zamierza zdobyć kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej pomocni i powiedzieć: "Cóż, jak dotąd dostałeś 85 i 73, więc może powinieneś pomyśleć o zdobyciu czegoś" (85 73) 2 79. Nie wiem, może gdybyś mniej imprezował i nie kręcili weasel w całym miejscu i jeśli zacząłeś robić o wiele więcej nauki, możesz uzyskać wyższy wynik. Oba te szacunki są w rzeczywistości średnią ruchomą. Pierwszym z nich jest wykorzystanie tylko ostatniego wyniku do prognozowania przyszłej skuteczności. Jest to tak zwana prognoza średniej ruchomej z użyciem jednego okresu danych. Drugi to również prognoza średniej ruchomej, ale z wykorzystaniem dwóch okresów danych. Załóżmy, że wszyscy ci ludzie, którzy wpadają w twój wielki umysł, trochę cię wkurzyli i postanawiasz zrobić dobrze w trzecim teście z własnych powodów i wystawić wyższy wynik przed swoimi cytatami. Zdajesz egzamin, a twój wynik to w sumie 89 Wszyscy, łącznie z tobą, są pod wrażeniem. Teraz masz już ostatni test semestru i jak zwykle czujesz potrzebę nakłonienia wszystkich do przedstawienia swoich przewidywań na temat ostatniego testu. Mam nadzieję, że widzisz ten wzór. Miejmy nadzieję, że widać wzór. Co według ciebie jest najdokładniejszym Gwizdkiem, podczas gdy my pracujemy. Teraz wracamy do naszej nowej firmy sprzątającej rozpoczętej przez twoją siostrę o imieniu Whistle While We Work. Masz kilka poprzednich danych dotyczących sprzedaży reprezentowanych w poniższej sekcji z arkusza kalkulacyjnego. Najpierw przedstawiamy dane dla trzyzmianowej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C6 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C7 do C11. Zwróć uwagę, jak średnia porusza się po najnowszych danych historycznych, ale używa dokładnie trzech ostatnich okresów dostępnych dla każdej prognozy. Powinieneś również zauważyć, że tak naprawdę nie musimy tworzyć prognoz dla przeszłych okresów, aby rozwinąć naszą najnowszą prognozę. To zdecydowanie różni się od wykładniczego modelu wygładzania. Podaję prognozy cudzysłowów, ponieważ użyjemy ich na następnej stronie internetowej do pomiaru trafności prognozy. Teraz chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwuletniej prognozy średniej ruchomej. Wpis dla komórki C5 powinien być teraz. Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek od C6 do C11. Zwróć uwagę, jak teraz dla każdej prognozy są używane tylko dwa najnowsze dane historyczne. Ponownie uwzględniłem prognozy quotpast dla celów ilustracyjnych i do późniejszego wykorzystania w walidacji prognoz. Kilka innych rzeczy, o których należy pamiętać. Dla prognozy średniej ruchomej z okresu m do prognozowania wykorzystuje się tylko m najnowsze wartości danych. Nic więcej nie jest konieczne. Dla prognozy średniej ruchomej okresu m, podczas dokonywania prognozy quotpast, zauważ, że pierwsza prognoza ma miejsce w okresie m 1. Oba te problemy będą bardzo istotne, gdy opracujemy nasz kod. Opracowanie średniej ruchomej funkcji. Teraz musimy opracować kod dla średniej ruchomej prognozy, która może być wykorzystywana bardziej elastycznie. Kod następuje. Zauważ, że dane wejściowe odnoszą się do liczby okresów, których chcesz użyć w prognozie i tablicy wartości historycznych. Możesz przechowywać go w dowolnym skoroszycie, który chcesz. Funkcja MovingAverage (Historyczne, NumberOfPeriods) Jako pojedyncze zadeklarowanie i inicjalizacja zmiennych Dim Pozycja jako zmienny licznik wymiaru jako całkowita liczba wymiarów Dim Dimit as Single Dim HistoricalSize jako liczba całkowita Inicjowanie zmiennych Counter 1 Akumulacja 0 Określanie rozmiaru tablicy historycznej HistoricalSize Historical. Count dla licznika 1 na NumberOfPeriods Kumulacja odpowiedniej liczby ostatnio obserwowanych wartości Akumulacja akumulacja Historycznie (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kod zostanie wyjaśniony w klasie. Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym, aby wynik obliczeń pojawiał się tam, gdzie powinien być następujący.