Liukuva Keskiarvo To Ennusteen Demand

Siirtyminen keskimääräiseen ennusteeseen. Integrointi Kuten arvelette, tarkastelemme joitain alkeellisimpia lähestymistapoja ennusteeseen. Toivottavasti nämä ovat ainakin hyödyllistä tutustua joihinkin laskentataulukoiden ennusteiden toteuttamiseen liittyviin laskentaan liittyviin kysymyksiin. Alkavat alusta alkaen ja aloittavat työskentelyn Moving Average forecasts. Moving keskimääräiset ennusteet Jokainen on perehtynyt liikkuvien keskimääräisten ennusteiden riippumatta he uskovat he ovat Kaikki opiskelijat opiskelevat niitä koko ajan Ajattele testituloksia kurssi, jossa aiot Sinulla on neljä testiä lukukauden aikana Oletetaan, että sinulla on 85 testissä ensimmäisellä testillä. Mitä arvioisit toisen testipistemäärän suhteen. Mitä mieltä olet opettajasi seuraavan testipisteenne arvioimisesta? Mitä mieltä olet ystäväsi ennustavan seuraavalle testipistemäärällemme. Mitä mieltä olette vanhemmillenne seuraavan testipistemääränne suhteen. Riippumatta kaikista blabbereista, joita voit tehdä he ja sinun opettajasi odottavat todennäköisesti, että sait jotain 85: n juuri saamaasi alaan. Vaikka, nyt oletetaan, että huolimatta omasta mainoksestasi ystävillesi, olet yliarvioinut itsesi Ja luku voi opiskella vähemmän toisen testin ja niin saat 73. Nyt, mitä kaikki ovat huolissaan ja huolimattomia menossa ennakoimaan saat kolmannen testin On kaksi todennäköistä lähestymistapaa heille kehittää arvio riippumatta Ovatko he jakaneet sen kanssasi. He voivat sanoa itselleen: Tämä kaveri puhaltaa aina savua hänen älykkyydestään. Hän aikoo saada toisen 73, jos hän on onnekas. Ehkä vanhemmat yrittävät olla tukevampia ja sanoa: No, niin Pitkälle olet saanut 85: n ja 73: n, joten ehkä sinun pitäisi ymmärtää 85 73 2 79 En tiedä, ehkä jos teet vähemmän juhlimista ja ettet vaivaa nälässä koko paikka ja jos aloitit tekemään paljon enemmän opiskelu voit saada korkeampi score. Both näistä arvioista ovat todellisia Toinen on myös liukuva keskimääräinen ennuste, mutta käyttää kahta ajanjaksoa. Lien oletetaan että kaikki nämä ihmiset, jotka menettivät teidän suurta mieltänne, ovat jonkinlaisen kuohuttaneet sinut ja päättävät tehdä hyvin kolmannella testillä omasta syystä ja antaa korkeamman pistemäärän liittolaistensa edessä. Otat testin ja pisteet ovat oikeasti 89 Jokainen, mukaanlukien itsesi, on vaikuttunut. Nyt sinulla on viimeisen puolen lukukauden mittainen kokeilu, ja tavalliseen tapaan tunnet tarvetta yllyttää kaikki tekemään ennustuksen siitä, miten teet viimeisen testin aikana. Toivottavasti näet Kuvio. Nyt, toivottavasti näet kuvion Mikä on mielestänne tarkin. Whistle kun työskentelemme Nyt palataan uusi puhdistusyhtiö aloitti teidän estranged puolisko sisar nimeltä Whistle Vaikka työskentelemme Sinulla on joitakin menneisyystietoja Jota edustaa seuraava osio laskentataulukosta Esittelemme ensin tiedot kolmelle ajanjaksolle liukuvalle keskimääräiselle ennusteelle. Solun C6 merkinnän pitäisi olla. Nyt voit kopioida tämän solukehyksen alas muihin soluihin C7-C11. Huomaa, kuinka keskimääräinen liikkuu viimeisimpien historiallisten tietojen mukaan, mutta käyttää täsmälleen kolmea viimeisintä ajanjaksoa jokaiselle ennustukselle. Huomaa myös, että emme todellakaan tarvitse tehdä ennusteita aiempina aikoina, jotta voimme kehittää viimeisimmän ennustamme. Tämä on ehdottomasti erilainen kuin Eksponentiaalinen tasoitusmalli Olen sisällyttänyt aikaisemmat ennusteet, koska käytämme niitä seuraavalla verkkosivulla mittaamaan ennusteiden validiteetti. Nyt haluan esittää samankaltaiset tulokset kahden ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta varten. Solun C5 merkinnän pitäisi olla. voi kopioida tämän solukehyksen alas muille soluille C6-C11. Huomatkaa, kuinka kullekin ennusteelle käytetään vain kahta viimeisintä historiatietoa. Jälleen olen sisällyttänyt D aiempia ennusteita havainnollistamistarkoituksiin ja myöhempää käyttöä varten ennusteiden validoinnissa. Jotkin muut asiat, jotka ovat tärkeitä huomaamaan. Mm-ajan liikkuva keskiarvo ennustaa vain m viimeisimmät data-arvot käytetään tekemään ennuste Mitään muuta ei ole tarpeen . M-aikavälin liukuva keskimääräinen ennuste, kun tehdään aikaisempia ennusteita, huomaa, että ensimmäinen ennuste tapahtuu ajanjaksolla m 1. Näistä asioista suuri merkitys on, kun kehitämme koodimme. Liikkuvan keskiarvotoiminnon kehittäminen Nyt meidän on kehitettävä Koodin liikkuvaa keskimääräistä ennustetta, jota voidaan käyttää joustavammin. Koodi seuraa Huomaa, että panokset ovat ennusteiden ja historiallisten arvojen joukossa käytettävien aikojen määrää varten. Voit tallentaa sen haluamaasi työkirjaan. MovingAverage Historiallinen, NumberOfPeriods kuin yksittäinen Ilmoittaa ja alustaa muuttujat Dim Item kuin Variant Dim Counter kuin kokonaisluku Dim Kerääntyminen kuin yksi Dim HistoricalSize kuin kokonaisluku. Muuttujien alustaminen Counter 1: n kertyminen 0. Historical array HistoricalSize. for: n määrittäminen Counter 1: lle NumberOfPeriods: lle. Kertyminen sopivasta määrästä viimeisimpiä aiemmin havaittuja arvoja. Kertymän kertyminen Historiallinen HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAvoimavarojen keskimääräinen kertymänumeroPeruutukset. Koodi selitetään luokassa Haluat sijoittaa funktion laskentataulukkoon niin, että laskutoimitus näkyy missä se pitäisi Kuten seuraavassa. Käytännössä liukuva keskiarvo antaa hyvän arvion aikasarjojen keskiarvosta, jos keskiarvo on vakio tai hitaasti muuttuva Vakaan keskiarvon tapauksessa m: n suurin arvo antaa parhaan estimaatin taustalla olevasta Keskimääräinen Pitempi havaintojakso keskittää vaihtelun vaikutukset keskenään. Pienemmän m: n tarjoamisen tarkoituksena on mahdollistaa ennusteiden vastaaminen taustalla olevan prosessin muutokseen. Havainnollistamiseksi ehdotamme tietojoukkoa, joka sisältää muutoksia taustalla olevaan keskiarvoon aikasarja Kuviossa on esitetty havainnollistettu aikasarja yhdessä keskimääräisen kysynnän kanssa, josta se on Ries syntyi keskiarvo alkaa 10: ssä. Lähtöhetkellä 21, se kasvaa yhdellä yksiköllä kussakin ajanjaksossa, kunnes se saavuttaa 20: n arvon 30 hetkellä. Sitten se muuttuu jälleen vakiona. Tiedot simuloidaan lisäämällä keskiarvo, keskiarvo Satunnaisesta melusta Normaalijakaumasta nolla keskiarvolla ja keskihajonnalla 3 Simulointitulokset pyöristetään lähimpään kokonaislukuun. Taulukko esittää esimerkille käytetyt simuloituja havaintoja Kun käytämme taulukkoa, meidän on muistettava, että milloin tahansa, Vain aikaisemmat tiedot ovat tunnettuja. Mallin parametrin arviot kolmen eri m: n arvolle esitetään yhdessä aikasarjojen keskiarvon kanssa alla olevassa kuvassa. Kuvassa näkyy keskimääräisen keskiarvon liukuva keskiarvo joka kerralla eikä Ennuste Ennusteet siirtävät liikkuvat keskimääräiset käyrät oikealle kausittain. Yhteenveto ilmenee välittömästi luvusta Kaikkiaan kolmeen arvioon liukuva keskiarvo viivästyy lineaarisen kehityksen taakse. Ng kanssa m Viive on mallin ja aikamääritelmän välinen etäisyys Koska viivästys, liikkuva keskiarvo aliarvioi havaintoja keskimääräisen kasvavan Estimaattorin esijännitys on erona tiettynä ajankohtana keskimääräisessä arvossa mallista ja keskimääräisestä arvosta, joka ennustaa liikkumavälin keskiarvolla. Esivärä, kun keskiarvo kasvaa, on negatiivinen. Vähemmän keskitasoa, esijännitys on positiivinen. Aikaviive ja arvioon otettu bias ovat m: n funktiot. M suurempaa viivettä ja bias-arvoa. Jatkuvasti kasvava sarja trendillä a keskiarvon estimaattorin viive ja bias on annettu alla olevissa yhtälöissä. Esimerkkikäyrät eivät vastaa näitä yhtälöitä, koska esimerkkimalli on ei jatkuvasti kasvussa, vaan se alkaa jatkuvana, muuttuu trendiksi ja muuttuu taas jatkuvasti. Myös melu vaikuttaa myös esimerkkikäyräihin. Kausien liukuva keskimääräinen ennuste tulevaisuuteen On esitetty siirtäen käyrät oikealle. Viivästyminen ja esijännitys lisääntyvät suhteellisesti Alla olevat yhtälöt osoittavat ennustejaksojen myöhästymisen ja ennaltaehkäisyn tulevaisuuteen verrattuna malliparametreihin. Nämä kaavat taas ovat aikasarjoja, joilla on jatkuva lineaarinen kehitys. Nä ei pidä yllättyä tässä tuloksessa Liikkuvan keskiarvon estimaattori perustuu vakioarvon oletukseen ja esimerkissä on lineaarinen kehitys keskimäärin osan tutkimusjakson aikana Koska reaaliaikasarjat noudattavat harvoin tarkasti tarkoin oletuksia Mistä tahansa mallista, meidän pitäisi olla valmis tällaisiin tuloksiin. Voimme myös päätellä, että melun vaihtelulla on suurin vaikutus pienemmille m. Arvio on huomattavasti haihtumaton liikkuva keskiarvo 5 kuin liukuva keskiarvo 20 Meillä on ristiriitaiset toiveet kasvattaa m vähentää melun aiheuttaman vaihtelun vaikutusta ja pienentää m, jotta ennuste saadaan paremmin vastaamaan keskiarvon muutoksiin. Virhe on di todellisen datan ja ennustetun arvon välinen suhde Jos aikasarja on todella vakioarvo, virheen odotettu arvo on nolla ja virheen varianssi muodostuu termistä, joka on funktio ja toinen termi, joka on varianssi . Ensimmäinen termi on keskiarvon varianssi, joka on arvioitu otoksella m havaintoja, olettaen, että tiedot tulevat väestöstä, jolla on vakio keskiarvo. Tämä termi minimoidaan tekemällä m mahdollisimman suuret. Suuri m tekee ennusteesta puuttuvan Muuttuviin taustalla olevaan aikasarjaan. Jotta ennuste olisi reagoiva muutoksiin, haluamme m mahdollisimman pieneksi 1, mutta tämä lisää virhevariaatiota. Käytännön ennuste vaatii välivaiheen arvon. Lähetys Excelin kanssa. Ennusteiden lisäosa toteuttaa liikkuvia Keskimääräiset kaavat Seuraavassa esimerkissä esitetään sarakkeessa B olevan näytteenoton lisäosan tarjoama analyysi Ensimmäiset 10 havaintoa indeksoidaan -9 - 0 Verrattuna edellä olevaan taulukkoon ajanjakso ind ices siirretään -10: llä. Ensimmäiset kymmenen havaintoa antavat arvioinnin käynnistysarvot ja niitä käytetään laskettaessa liukuva keskiarvo ajanjaksolle. MA 10-sarakkeessa C esitetään lasketut liukuva keskiarvot. Liikkuva keskiarvo m on solussa C3 Fore 1 sarake D näyttää ennustuksen yhdeksi jaksoksi tulevaisuuteen. Ennusteintervalli on solussa D3. Kun ennustevälit muuttuvat suuremmiksi, Fore-sarakkeessa olevat numerot siirretään alaspäin. Err 1-sarake E osoittaa havainnon ja ennuste Esimerkiksi havainto ajankohtana 1 on 6 Oletusarvo liikkuvasta keskiarvosta hetkellä 0 on 11 1 Virhe on -5 1 Keskimääräinen poikkeama ja keskiarvon keskihajonta MAD lasketaan vastaavasti soluissa E6 ja E7 . Liikkuvan keskiarvon käyttäminen. Kuinka käyttää niitä. Jotkin liikkuvan keskiarvon ensisijaisista tehtävistä on tunnistaa suuntaukset ja peruutukset mittaamaan omaisuuden voiman vahvuutta ja määrittämään mahdolliset alueet, joilla omaisuus löytää tukea tai resistenssi Tässä osiossa huomautetaan, kuinka eri aikajaksot voivat seurata vauhtia ja miten liikkuvien keskiarvojen voi olla hyötyä pysähtymishäiriöiden määrittämisessä Lisäksi käsittelemme joitain liikkuvan keskiarvon ominaisuuksia ja rajoituksia, joita on harkittava käytettäessä niitä osa kaupankäynnin rutiinista Trend Trendien tunnistaminen on yksi liikkuvien keskiarvojen keskeisistä toiminnoista, joita useimmat kauppiaat pyrkivät tekemään kehityksestä ystävänsä kanssa. Moving averages ovat jäljessä olevia indikaattoreita, mikä tarkoittaa, että ne eivät ennusta uusia trendejä vaan vahvistavat suuntauksia kun ne on vahvistettu Kuten kuvasta 1 nähdään, varastossa katsotaan nousevan nousuun, kun hinta on liukuvan keskiarvon yläpuolella ja keskiarvo laskee ylöspäin. Sitä vastoin elinkeinonharjoittaja käyttää hintaa alaspäin laskevan keskiarvon alapuolelle Vahvista laskusuhdanne Monet kauppiaat harkitsevat vain pitkän sijoituksen pitämistä omaisuuserässä, kun hinta on kaupankäynnin kohteena liikkuvan keskiarvon yläpuolella Tämä yksinkertainen sääntö voi auttaa varmistamaan, että kolmen toinen toimii kauppiaiden hyväksi. MOMENTUM Monet aloittelevat toimijat kysyvät, miten on mahdollista mitata vauhtia ja kuinka liikkuvia keskiarvoja voidaan käyttää tällaisen toiminnan torjumiseen. Yksinkertainen vastaus on kiinnittää huomiota keskimääräisen jokainen ajanjakso voi tarjota arvokasta tietoa erilaisista vauhdittavuuksista Yleensä lyhyen aikavälin vauhtia voidaan mitata tarkastelemalla liukuvia keskiarvoja, jotka keskittyvät 20 päivän tai vähemmän aikajaksoihin. Tarkastellaan liukuvia keskiarvoja, jotka luodaan ajanjaksolla 20 - 100 päivää pidetään yleensä keskipitkällä vauhdilla hyväksi. Lopuksi kaikki liukuva keskiarvo, joka käyttää 100 päivää tai enemmän laskennassa, voidaan käyttää pitkän aikavälin vauhdin mittarina. Mielenrauhaa pitäisi kertoa, että 15 päivän liikkuva keskiarvo on sopivampi mitta lyhytaikaiseen vauhtiin kuin 200 päivän liukuva keskiarvo. Yksi parhaista tavoista määrittää voimakkuuden ja suuntauksen omaisuuden vauhtia on sijoittaa kolme liikkuvia keskiarvoja kaavioon ja kiinnität tarkkaan huomiota siihen, miten ne pinoavat suhteessa toisiinsa Kolmella liikkuvilla keskiarvoilla, joita yleensä käytetään, vaihtelevat aikakehyksiä yrittäessään edustaa lyhytaikaisia, keskipitkän ja pitkän aikavälin hintoja. Kuviossa 2 voimakas ylöspäin vauhtia nähdään, kun lyhyemmät keskiarvot sijaitsevat pitempiaikaisten keskiarvojen yläpuolella ja kaksi keskiarvoa poikkeavat Toisaalta, kun lyhyemmät keskiarvot sijaitsevat pidemmän aikavälin keskiarvojen alapuolella, vauhti on alaspäin. Tuki Toinen yleinen käyttö liukuvien keskiarvojen määrittämisessä on mahdollisten hintatukien määrittäminen. Se ei käytä paljon kokemusta liikkuvien keskiarvojen käsittelystä, kun huomataan, että omaisuuden hinnan lasku pysähtyy usein ja kääntää suunnan samalla tasolla kuin tärkeä keskimääräinen. Esimerkiksi kuviossa 3 Että 200 päivän liukuva keskiarvo pystyi kannattamaan varaston hintaa sen jälkeen, kun se laski sen korkeasta läheltä. 32 Monet toimijat odottavat poistumasta suurista liikkuvista keskiarvoista ja Käytä muita teknisiä indikaattoreita vahvistuksena odotetusta toiminnasta. Resurssit Kun hyödykkeen hinta laskee alle voimakkaan tuen tason, kuten 200 päivän liukuva keskiarvon, ei ole harvinaista, että keskimääräinen toimi olisi vahva este, estää sijoittajat työntämästä hintoja takaisin tämän keskiarvon yläpuolelle Kuten alla olevasta taulukosta voi nähdä, kauppiaat käyttävät tätä vastustusta merkkinä voittojen saamiseksi tai sulkemasta olemassa olevia pitkiä positioita Monet lyhyet myyjät käyttävät myös näitä keskiarvoja merkinnöinä koska hinta usein pudottaa vastarintaa ja jatkaa sen siirtymistä pienemmäksi Jos olet sijoittaja, jolla on pitkä asema omaisuuserässä, joka on kaupankäynnin kohteena tärkeimpien liikkuvien keskiarvojen alapuolella, voi olla parhaani mukaan katsella näitä tasoja tarkkaan, koska he Voi vaikuttaa merkittävästi sijoituksesi arvoon. Vakavaraukset Liikkuvan keskiarvon tuki - ja vastusominaisuudet tekevät niistä erinomaisen välineen riskien hallinnassa. tunnistaa strategiset paikat stop-loss-tilausten asettamiseksi antaa kauppiaille mahdollisuuden katkaista menetykset ennen kuin ne voivat kasvaa suuremmiksi Kuten kuvassa 5 nähdään, sijoittajat, joilla on pitkä asema varastossa ja joiden stop-loss-tilaukset ovat alle vaikutusvaltaiset keskiarvot Säästävät itseään paljon rahaa Käyttämällä liikkuvia keskiarvoja asettaakseen stop-loss-tilauksia on avain tahansa onnistuneeseen kaupankäyntistrategiaan.