Flytte Gjennomsnittet Til Prognose

Flytte gjennomsnittlig prognose Innledning. Som du kanskje tror vi ser 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 veinen vil vi fortsette med å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Flytte gjennomsnittlige prognoser. Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uansett 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 vil du forutsi for din andre testscore Hva tror du at læreren din ville forutsi for din neste testscore Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste testscore Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for neste testresultat uansett om alt det du kan gjøre med dine venner og foreldre, de og din lærer er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i området av 85 du nettopp har fått. Vel, nå kan vi anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede går til Forvent deg 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, at denne fyren alltid blåser røyk om hans smarts. Hes kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Kanskje foreldrene vil prøve å være mer støttende og si, quote, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få en (85 73) 2 79. Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og werent vevet vasselen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere, kan du få en høyere score. quot Begge disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en flytende gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en periode med data. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. La oss anta at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og for å sette en høyere poengsum foran din quotalliesquot. 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. Hvilke tror du er den mest nøyaktige fløyten mens vi jobber. Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While We Work. 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. Legg merke til 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 for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell. Ive inkluderte quotpast predictionsquot fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg 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 C11. Legg merke til hvordan nå bare de to siste stykkene av historiske data blir brukt for hver prediksjon. Igjen har jeg tatt med quotpast predictionsquot for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Noen andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, brukes bare de nyeste dataverdiene for å gjøre prognosen. Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du merke til at den første prediksjonen forekommer i periode m 1. Begge disse problemene vil være svært viktige når vi utvikler koden vår. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen. 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 den i hvilken arbeidsbok du vil ha. Funksjon MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som Single Deklarering og Initialisering av variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer Initialiserende variabler Teller 1 Akkumulering 0 Bestemme størrelsen på Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier Akkumulasjonsakkumulering Historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der det skal like følgende. Flytende gjennomsnittlig eksponentielt bånd Teknisk indikator for flyttende gjennomsnittlig eksponentiell bånd er ganske enkelt mange eksponentielle glidende gjennomsnitt for økende tidsperiode plottet på samme graf . Antall eksponentielle bevegelige gjennomsnitt (EMA) for å plotte varierer enormt blant brukerne av denne indikatoren også, noen brukere plotter det enkle glidende gjennomsnittet i stedet for EMA. På samme måte varierer lengden på de bevegelige gjennomsnittene også vilt. Man må faktor tidshorisonten og investere mål når man velger lengdene for de bevegelige gjennomsnittene. I diagrammet under E-mini SampP 500 Futures-kontrakten ble det valgt åtte EMAer, som begynner med 10-dagers EMA og slutter med 80-dagers EMA: Flytende gjennomsnittlig eksponentiell båndpotensiell kjøpssignal En forhandler kan tolke et kjøpsignal som heshe ville med andre bevegelige gjennomsnittlige crossover. jo raskere bevegelige gjennomsnittsoverganger over det langsommere bevegelige gjennomsnittet, men forskjellen er at det er mange kryssoverføringer. Det må treffes beslutninger om hvor mange kryssinger som må skje før et kjøpssignal utløses offisielt. En nærbilde av de potensielle kjøpesignaloverskridelsene er presentert nedenfor: Flytende gjennomsnittlig eksponentiell båndpotensiell selgesignal Tilsvarende er et mulig salgssignal gitt for eksponentielle flytende gjennomsnittlige bånd når de bevegelige gjennomsnittene begynner å krysse imidlertid å bestemme hvor mange kryssinger må forekomme før et selgesignal offisielt utløses, er det opp til aksje-, futures - eller valutaparhandel. Informasjonen ovenfor er kun til informasjons - og underholdningsformål, og utgjør ikke handelsrådgivning eller en oppfordring til å kjøpe eller selge noen aksje-, opsjons-, fremtidig, vare - eller forexprodukt. Tidligere resultater er ikke nødvendigvis en indikasjon på fremtidig ytelse. Handel er iboende risikabelt. OnlineTradingConcepts er ikke ansvarlig for eventuelle spesielle eller følgeskader som skyldes bruk av eller manglende evne til å bruke, materialene og informasjonen som tilbys av dette nettstedet. Se full ansvarsfraskrivelse. Eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) Det eksponentielle flytende gjennomsnittet (EMA) veier nåværende priser høyere enn tidligere priser. Dette gir det eksponentielle flytende gjennomsnittet fordelen av å være raskere å svare på prisfluktuasjoner enn et enkelt flytende gjennomsnitt, men det kan også betraktes som en ulempe fordi EMA er mer utsatt for whipsaws (dvs. falske signaler). Tabellen under eBay (EBAY) lager viser forskjellen mellom en 10-dagers eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) og 10-dagers vanlig Simple Moving Average (SMA): Det viktigste å merke seg er hvor mye raskere EMA reagerer på pris reverseringer mens SMA låter i perioder med reversering. Tabellen nedenfor i Nasdaq 100-børsen (QQQQ) viser forskjellen mellom å flytte gjennomsnittlige overganger (se: Moving Average Crossovers) mulige kjøps - og salgssignaler med en EMA og en SMA: Som diagrammet ovenfor over QQQQs illustrerer, selv om EMAer er raskere å svare på prisbevegelsen, EMAer er ikke nødvendigvis raskere for å gi mulighet til å kjøpe og selge signaler ved bruk av bevegelige gjennomsnittsoverskridelser. Vær også oppmerksom på at konseptet som er illustrert i diagrammet ovenfor med eksponentielle Moving Average crossovers, er konseptet bak den populære Flytende Gjennomsnittlig Konvergensdivergens (MACD) indikator (se: MACD). Siden eksponentielle flytende gjennomsnitt veier nåværende priser høyere enn tidligere priser, er EMA sett av mange forhandlere som overlegne til Simple Moving Average, men hver handelsmann skal veie pros og ulemper fra EMA og bestemme på hvilken måte de skal bruke flytte gjennomsnitt. Ikke desto mindre er Flytte Gjennomsnitt fortsatt den mest populære tekniske analyseindikatoren ute på markedet i dag. Informasjonen ovenfor er kun til informasjons - og underholdningsformål, og utgjør ikke handelsrådgivning eller en oppfordring til å kjøpe eller selge noen aksje-, opsjons-, fremtidig, vare - eller forexprodukt. Tidligere resultater er ikke nødvendigvis en indikasjon på fremtidig ytelse. Handel er iboende risikabelt. OnlineTradingConcepts er ikke ansvarlig for eventuelle spesielle eller følgeskader som skyldes bruk av eller manglende evne til å bruke, materialene og informasjonen som tilbys av dette nettstedet. Se full ansvarsfraskrivelse.