Moving Average Forecasting. Introduction Som du kanskje antar 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 venen fortsetter vi med begynner i begynnelsen og begynner å jobbe med Moving Average Forecasts. Moving Average Forecasts Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uavhengig av om de tror de er Alle studenter gjør dem hele tiden Tenk på testpoengene 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 forutsi for din andre test score. Hva tror du at din lærer ville forutsi for din neste test score. Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste test score. Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for din neste testscore. Uansett hvilken blabbing du kan gjøre til din fr Jeg og foreldrene mine, de og din lærer, er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i det 85 du nettopp har fått. Vel, la oss nå anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og finne ut at du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det 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 uavhengig av 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 du har fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne ut på å få en 85 73 2 79 Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fester og ikke ville veksle vevet over alt, og hvis du begynte å gjøre en mye mer å studere du kan få en høyere score. Både disse estimatene er faktiske Den bevegelige gjennomsnittlige prognosen. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en dataperiode. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. 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 å sette en høyere poengsum foran dine allierte. Du tar testen og poengsummen din er egentlig 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 pattern. Now, forhåpentligvis kan du se mønsteret som tror du er den mest nøyaktige. Whistle Mens vi jobber nå, går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startet av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While we Work Du har noen tidligere salgsdata representert av følgende seksjon 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 og med 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 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 eksponensiell utjevningsmodell Jeg har inkludert de siste spådommene 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 kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Notat hvor nå blir bare de to siste stykkene av historiske data brukt for hver prediksjon igjen, jeg har med d de siste spådommene for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Som andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode beveger gjennomsnittlig prognose bare de nyeste dataverdiene er brukt til å foreta prognosen Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som går i gjennomsnitt, vil prognosen ved første forsinkelse oppstå 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 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. Funksjon MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Som Single Declaration og initialisering av variabler Dim Item Som variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer. 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. movende gjennomsnitt. Mengden av tidsserier data observasjoner like fordelt i tid fra flere påfølgende perioder Kalt flytting fordi det kontinuerlig rekomputeres når nye data blir tilgjengelig, utvikler den ved å slippe den tidligste verdien og legge til den nyeste verdien For eksempel Flytende gjennomsnitt på seks måneders salg kan beregnes ved å ta gjennomsnittet av salget fra januar til juni, deretter gjennomsnittet av salget fra februar til juli, mars til august osv. Flytte gjennomsnitt 1 redusere effekten av midlertidige variasjoner i data, 2 forbedre passformen til en linje en prosess kalt utjevning for å vise datas trend mer c learly og 3 markere noen verdi over eller under trenden. Hvis du beregner noe med svært høy varians, er det beste du kanskje kan gjøre å finne ut det bevegelige gjennomsnittet. Jeg ville vite hva det bevegelige gjennomsnittet var av dataene, så jeg ville få en bedre forståelse av hvordan vi gjorde. Når du prøver å finne ut noen tall som endrer seg ofte, er det best du kan gjøre å beregne den gjennomsnittlige gjennomsnittlige gjennomsnittlige gjennomsnittlige MAP. Moving-gjennomsnittene. Slik bruker du dem. Noen av De primære funksjonene til et bevegelige gjennomsnitt er å identifisere trender og reverseringer måle styrken av en aktivums momentum og bestemme potensielle områder hvor en eiendel vil finne støtte eller motstand. I dette avsnittet vil vi påpeke hvordan forskjellige tidsperioder kan overvåke momentum og hvordan flytte gjennomsnitt kan være gunstig når det gjelder å sette stoppetap. Videre vil vi ta opp noen av evnene og begrensningene i bevegelige gjennomsnitt som man bør vurdere når de bruker dem som en del av en trading rutine Trend Identify trender er en av nøkkelfunksjonene til bevegelige gjennomsnitt som brukes av de fleste handelsfolk som søker å gjøre trenden til deres venn. Flytte gjennomsnitt er forsinkende indikatorer, noe som betyr at de ikke forutsier nye trender, men bekrefter trender når de er etablert. Som du kan se på figur 1, en aksje anses å være i en uptrend når prisen er over et bevegelige gjennomsnitt og gjennomsnittet er skråt oppover Omvendt vil en næringsdrivende bruke en pris under et nedovergående hellende gjennomsnitt for å bekrefte en nedgang Mange forhandlere vil bare vurder å holde en lang posisjon i en eiendel når prisen handler over et glidende gjennomsnitt. Denne enkle regelen kan bidra til at trenden virker i handelshandlerens favor. Momentum Mange nybegynnere handler om hvordan det er mulig å måle momentum og hvordan bevegelige gjennomsnitt kan Brukes til å takle en slik prestasjon. Det enkle svaret er å være nøye med tidsperioder som brukes til å skape gjennomsnittet, da hver tidsperiode kan gi verdifull innsikt i forskjellige typer momen tum Generelt kan kortsiktig momentum vurderes ved å se på bevegelige gjennomsnitt som fokuserer på tidsperioder på 20 dager eller mindre. Å se på bevegelige gjennomsnitt som er opprettet med en periode på 20 til 100 dager, regnes generelt som et godt mål på medium langsiktig momentum Til slutt kan ethvert glidende gjennomsnitt som bruker 100 dager eller mer i beregningen, brukes som et mål for langsiktig momentum. Sunn fornuft bør fortælle deg at et 15-dagers glidende gjennomsnitt er et mer hensiktsmessig mål for kortsiktig momentum enn et 200-dagers glidende gjennomsnitt. En av de beste metodene for å bestemme styrken og retningen til en aktivums moment er å plassere tre bevegelige gjennomsnitt på et diagram og så være nøye med hvordan de stabler opp i forhold til hverandre. De tre Flytte gjennomsnitt som vanligvis brukes har varierende tidsrammer i et forsøk på å representere kortsiktige, mellomlangs og langsiktige prisbevegelser. I figur 2 vises sterk oppadgående momentum når kortsiktige gjennomsnitt ligger over lengre sikt aldre og de to gjennomsnittene er divergerende Omvendt, når de kortere gjennomsnittene ligger under de langsiktige gjennomsnittene, er momentet i nedadgående retning. Støtte En annen vanlig bruk av bevegelige gjennomsnitt er å bestemme potensielle prisstøtte. Det tar ikke mye erfaring med å håndtere bevegelige gjennomsnitt for å legge merke til at fallende pris på en eiendel ofte vil stoppe og reversere retning på samme nivå som et viktig gjennomsnitt. For eksempel, i figur 3 kan du se at 200-dagers glidende gjennomsnitt kunne klare seg Prisen på aksjen etter at den falt fra den høye nær 32 Mange handelsfolk vil forutse en sprette av store bevegelige gjennomsnitt og vil bruke andre tekniske indikatorer som bekreftelse på forventet bevegelse. Resistance Når prisen på et aktivum faller under et innflytelsesrik nivå av støtte, for eksempel 200-dagers glidende gjennomsnitt, er det ikke uvanlig å se gjennomsnittlig handling som en sterk barriere som hindrer investorer i å presse prisen tilbake over det gjennomsnittet. Som du c en se fra diagrammet nedenfor, brukes denne motstanden ofte av handelsmenn som et tegn for å ta fortjeneste eller å lukke eksisterende eksisterende stillinger. Mange korte selgere vil også bruke disse gjennomsnittene som inngangspunkter fordi prisen ofte hopper av motstanden og fortsetter sin Flytt lavere Hvis du er en investor som har en lang posisjon i en eiendel som handler under store bevegelige gjennomsnitt, kan det være best for deg å se disse nivåene nøye fordi de i stor grad kan påvirke verdien av investeringen. Stopp-tap Støtte - og motstandskarakteristikkene til bevegelige gjennomsnitt gjør dem til et godt verktøy for å håndtere risiko Evnen til å flytte gjennomsnitt for å identifisere strategiske steder for å sette stoppordreordninger, tillater handelsmenn å kutte bort tapende stillinger før de kan vokse noe større som du kan se i figur 5, handlere som holder en lang posisjon i en aksje og setter sine stopp-tap bestillinger under innflytelsesrike gjennomsnitt kan spare seg mye penger ved å bruke bevegelige gjennomsnitt for å sette stopp-tap orden rs er nøkkelen til enhver vellykket handelsstrategi.
No comments:
Post a Comment