Flyttande genomsnittlig prognostisering. Introduktion Som du kanske antar vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med Börja i början och börja arbeta med Moving Average Forecasts. Moving Average Prognoser Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är Alla studenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du ska Har fyra tester under terminen Låt oss anta att du fick 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga För din nästa testpoäng. Vad tror du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett om du blabbar kan du göra din fr Älskar och föräldrar, de och din lärare förväntar mycket sannolikt att du får något i det område du bara har fått. Väl, nu låt oss anta att trots din självbefrämjande till dina vänner överskattar du dig själv Och figur du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade kommer att förutse att du kommer att få på ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för att utveckla en uppskattning oavsett Om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: Den här killen sprider alltid rök om hans smarts. Han kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Måste föräldrarna försöker vara mer stödjande och säga, ja, så Långt har du fått en 85 och en 73, så kanske du borde räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fester och inte vågade väsen överallt och om du började göra en Mycket mer studerar du kan få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar är faktiska De rörliga genomsnittliga prognoserna. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. Detta kallas en glidande genomsnittlig prognos med en dataperiod. Den andra är också en glidande genomsnittlig prognos men med två dataperioder. Låt oss anta Att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har gissat dig och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga en högre poäng framför dina allierade. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Allting, inklusive dig själv, är imponerad. Så nu har du det sista provet på terminen som kommer upp och som vanligt känns det som om du behöver göra alla förutspåringar om hur du ska göra det sista testet. Förhoppningsvis ser du Mönster. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Hälsa medan vi arbetar Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster kallas Whistle medan vi arbetar. Du har några tidigare försäljningsdata Representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Notera hur genomsnittet rör sig Över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte behöver verkligen göra förutsägelserna för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än Exponentiell utjämningsmodell I ve inkluderade tidigare förutsägelser eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta prediktionsgiltighet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu Kan kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11.Notice hur nu används bara de två senaste bitarna av historiska data för varje förutsägelse igen jag har med D de senaste förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att notera. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. . För en m-period glidande medelprognos när du gör tidigare förutsägelser märker du att den första förutsägelsen inträffar i period m 1. Båda dessa problem kommer att vara väldigt signifikanta när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion Nu behöver vi utveckla Koden för det glidande medelprognosen som kan användas mer flexibelt Koden följer Observera att ingångarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och i rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Som Single Declaration och initialisering av variabler Dim Item As Variant Dim Counter Som Integer Dim Accumulation Som Single Dim HistoricalSize As Integer. Initialiserande variabler Counter 1 Accumulation 0. Bestämning av storleken på Historical array HistoricalSize. For Counter 1 till NumberOfPeriods. Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden. Akkumuleringsaccumulering Historisk Historisk storlek - AntalOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Koden kommer att förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska Som följande. movande medel. Manan av tidsserie data observationer lika fördelade i tid från flera på varandra följande perioder kallas rörelse eftersom det kontinuerligt recomputed som nya data blir tillgängliga, det fortskrider genom att släppa det tidigaste värdet och lägga till det senaste värdet till exempel Glidande medelvärde av sex månaders försäljning kan beräknas genom att genomsnittet av försäljningen går från januari till juni, då genomsnittet av försäljningen från februari till juli, mars-augusti osv. Flytta genomsnittsvärden 1 minskar effekten av tillfälliga variationer i Data, 2 förbättra passningen av data till en rad en process som kallas utjämning för att visa datas trend mer c Learly och 3 markera något värde över eller under trenden. Om du beräknar något med mycket hög varians är det bästa du kan göra att räkna ut det rörliga genomsnittet. Jag ville veta vad det rörliga genomsnittet var för data, Så jag skulle få en bättre förståelse för hur vi gjorde. När du försöker räkna ut några siffror som ändras ofta, är det bästa du kan göra att beräkna det glidande genomsnittliga genomsnittliga priset MAP. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Som ett SMA-exempel, överväga en säkerhet med följande stängningskurser över 15 dagar. Vecka 1 5 dagar 20, 22, 24, 25, 23.Veek 2 5 dagar 26, 28, 26, 29, 27.Veek 3 5 dagar 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagars MA skulle genomsnittliga slutkurserna för de första 10 dagarna som första datapunkt. Nästa datapunkt skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och Ta medeltalet och så vidare som visas nedan. Som tidigare noterat lagrar MAs nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priser, desto längre tid Period för MA, desto större fördröjning. Således kommer en 200-dagars MA att ha en mycket större grad av fördröjning än en 20-dagars MA eftersom den innehåller priser för de senaste 200 dagarna. MAs längd som ska användas beror på handelsmålen , Med kortare MAs som används för kortfristig handel och långsiktiga MAs mer lämpade för långsiktiga investerare 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare, med raster över och under detta glidande medel anses vara viktiga handelssignaler. MAs ger också viktiga handelssignaler på egen hand eller när två medelvärden passerar över. En stigande MA indikerar att säkerheten är i en uptrend medan en minskande MA indikerar att den är i en nedåtgående trend. På liknande sätt bekräftas uppåtgående moment med en bullish övergång som uppstår När en kortsiktig MA korsar över en längre sikt MA Nedåtgående momentum bekräftas med en bearish crossover, vilket uppstår när en kortsiktig MA korsar en längre sikt MA.
No comments:
Post a Comment