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 enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 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. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder 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: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere beveger gjennomsnittet seg til de faktiske datapunktene. Gjennomgang av gjennomsnittlig prognoseinnledning. 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 forutse din neste testscore Hva tror du dine venner kan forutsi for neste testresultat Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for neste testresultat uansett 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 den skal like følgende. Flytende gjennomsnittlig indikator Flytende gjennomsnitt gir et objektivt mål for trendretning ved å utjevne prisdata. Normalt beregnet ved hjelp av sluttkurs, kan det glidende gjennomsnittet også brukes med median. typisk. vektet lukking. og høye, lave eller åpne priser samt andre indikatorer. Kortere lengde bevegelige gjennomsnitt er mer følsomme og identifiserer nye trender tidligere, men gir også flere falske alarmer. Lengre bevegelige gjennomsnitt er mer pålitelige, men mindre responsive, bare å plukke opp de store trender. Bruk et glidende gjennomsnitt som er halve lengden på syklusen du sporer. Hvis topp-til-topp sykluslengden er omtrent 30 dager, er et 15-dagers glidende gjennomsnitt passende. Hvis 20 dager, så er et 10 dagers glidende gjennomsnitt riktig. Noen handelsfolk vil imidlertid bruke 14 og 9 dagers glidende gjennomsnitt for de ovennevnte syklusene i håp om å generere signaler litt foran markedet. Andre favoriserer Fibonacci-tallene på 5, 8, 13 og 21. 100 til 200 dagers (20 til 40 uker) glidende gjennomsnitt er populære i lengre sykluser 20 til 65 dager (4 til 13 uker) glidende gjennomsnitt er nyttige for mellomliggende sykluser og 5 til 20 dager for korte sykluser. Det enkleste glidende gjennomsnittssystemet genererer signaler når prisen krysser glidende gjennomsnitt: Gå lenge når prisen krysser over det bevegelige gjennomsnittet underfra. Gå kort når prisen krysser til under glidende gjennomsnittet fra ovenfor. Systemet er utsatt for whipsaws i varierende markeder, med prisovergang frem og tilbake over det bevegelige gjennomsnittet, og genererer et stort antall falske signaler. Av den grunn bruker glidende gjennomsnittlige systemer normalt filtre for å redusere whipsaws. Mer sofistikerte systemer bruker mer enn ett bevegelige gjennomsnitt. To flytende gjennomsnitt bruker et raskere bevegelige gjennomsnitt som en erstatning for sluttkurs. Tre flytende gjennomsnitt bruker et tredje glidende gjennomsnitt for å identifisere når prisen varierer. Flere bevegelige gjennomsnitt bruker en serie på seks hurtige bevegelige gjennomsnitt og seks langsomme bevegelige gjennomsnitt for å bekrefte hverandre. Flyttede flytteverdier er nyttige for trenden etter følgende formål, og reduserer antall piskesager. Keltner Channels bruker bånd som er plottet på et flertall av gjennomsnittlig sann rekkevidde for å filtrere bevegelige gjennomsnittsoverskridelser. Den populære MACD-indikatoren (Moving Average Convergence Divergence) er en variasjon av de to bevegelige gjennomsnittlige systemene, plottet som en oscillator som trekker det langsomme glidende gjennomsnittet fra det raskt bevegelige gjennomsnittet. Det er flere forskjellige typer bevegelige gjennomsnitt, hver med sine egne særegenheter. Enkle bevegelige gjennomsnitt er det enkleste å konstruere, men også de mest utsatt for forvrengning. Veidede glidende gjennomsnitt er vanskelig å konstruere, men pålitelig. Eksponentielle glidende gjennomsnitt oppnår fordelene med vekting kombinert med enkel konstruksjon. Wilder glidende gjennomsnitt brukes hovedsakelig i indikatorer utviklet av J. Welles Wilder. I hovedsak den samme formelen som eksponentielle glidende gjennomsnitt, bruker de forskjellige vektingsmdash som brukerne må ta hensyn til. Indikatorpanel viser hvordan du oppretter glidende gjennomsnitt. Standardinnstillingen er et 21 dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt.