Przenosząca się średnia prognoza. Introduction Jak można się spodziewać, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Ale miejmy nadzieję, że są to przynajmniej warte wprowadzenia do niektórych zagadnień związanych z komputerem, związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym duchu będziemy kontynuować począwszy od początku i zacznij pracę z Prognozami Ruchoma Przeciętne Prognozy Wszyscy znają średnie ruchome prognozy, niezależnie od tego, czy uważają, że są Wszyscy studenci czynią je przez cały czas Pomyśl o swoich testach w trakcie, w którym zamierzasz mają cztery testy w semestrze Załóżmy, że masz 85 lat na pierwszym testie. Jaki byłby przewidywany Twój drugi wynik testu. Jak myślisz, jaki byłby Twój nauczyciel przewidywał następny wynik testu. Jak myślisz, że Twoi przyjaciele mogą przewidzieć za kolejny wynik testu. Jak myślisz, że Twoi rodzice mogli przewidzieć następny wynik testu. Niezależnie od blabbingu, jaki możesz zrobić dla swojego jaja i rodzice, oni i nauczyciel bardzo oczekują, że dostaniesz coś w tej dziedzinie, którą właśnie dostałeś. Pozwól, że pomimo twojej samoobrony do swoich przyjaciół, oszacujesz siebie a rysunek można studiować mniej w drugim teście, a więc masz 73. Teraz co są wszystkie zainteresowane i nie przejmowane spodziewać się dostaniesz na swój trzeci test Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do nich opracować szacunek niezależnie od czy będą się dzielić z tobą. Mogą powiedzieć sobie, Ten facet zawsze dmucha dymu o jego inteligencje On ma zamiar uzyskać kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej wspierający i powiedz: "Cóż, więc doszedłeś do 85 i 73, więc może powinieneś się dowiedzieć na temat 85 73 2 79 nie wiem, może gdybyś się mniej bawił i nie żartował łasic w całym miejscu, a jeśli zaczniesz robić dużo więcej studiów można uzyskać wyższy score. Both tych szacunków są rzeczywiste średnie prognozy ruchu. Pierwszy wykorzystuje tylko swój najnowszy wynik, aby prognozować przyszłe wyniki. Nazywa się to ruchomą średnią prognozą przy użyciu jednego okresu danych. Druga to również prognoza średniej ruchomej, ale przy użyciu dwóch okresów danych. że wszyscy ci ludzie popychają do twojego wielkiego umysłu, wkurza cię i decydujesz się na trzecim testie z własnego powodu i położyć wyższy wynik przed swoimi sojusznikami Bierzesz test, a Twój wynik jest rzeczywiście 89 Wszyscy, łącznie z sobą, są pod wrażeniem. Teraz masz ostatni test semestru nadchodzącego i jak zwykle masz wrażenie, że musimy nakłonić wszystkich do stworzenia swoich przepowiedni na temat tego, jak zrobisz na ostatnim testie Cóż, miejmy nadzieję, że widzisz pattern. Now, miejmy nadzieję, że możesz zobaczyć wzór Który z Twoich opinii uważasz za najdokładniejszy. Podczas pracy Pracujemy teraz wracamy do naszej nowej firmy zajmującej się sprzątaniem, którą rozpoczęliśmy od twojej ukochanej siostry o nazwie Gwizdek Podczas pracy Pracujesz w przeszłości reprezentowane przez następującą sekcję z arkusza kalkulacyjnego Najpierw przedstawiamy dane dla trzech średnich okresów prognoz. Wpis w komórce C6 powinien być. Będzie można skopiować tę formułę komórki do innych komórek C7 do C11.Notice jak średnia przenosi w odniesieniu do najnowszych danych historycznych, ale wykorzystuje dokładnie trzy ostatnie okresy dostępne dla każdej prognozy. Należy również zauważyć, że nie musimy naprawdę przewidzieć ostatnich okresów w celu opracowania naszej najnowszej prognozy. To zdecydowanie różni się od model wygładzania wykładniczego I ve zawiera przeszłości prognozy, ponieważ będziemy używać ich na następnej stronie internetowej w celu pomiaru ważności przewidywania. Now chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwóch okres ruchomych średniej prognozy. Wpis dla komórki C5 powinno być. Będzie może skopiować tę formułę komórki do innych komórek C6 do C11.Notice jak teraz tylko dwa najnowsze dane historyczne są wykorzystywane do każdego przewidywania Ponownie mam dołączyć d poprzednie przepowiednie do celów ilustracyjnych i do późniejszego wykorzystania w walidacji prognozy. Masz inne rzeczy, które są istotne do zauważenia. Dla m-okresowej ruchomych średniej prognozy tylko m najnowocześniejszych wartości danych są wykorzystywane do przewidywania Nic innego jest konieczne Dla średniej prognozy średniej w okresie m, podczas dokonywania wcześniejszych prognoz, zauważ, że pierwsza przewidywania występują w okresie m 1. Wszystkie te problemy będą bardzo istotne w trakcie opracowywania naszego kodu. Rozwijanie funkcji średniej ruchomej Teraz musimy rozwijać kod prognozy średniej ruchomej, którą można używać bardziej elastycznie Kod śledzić Zauważ, że dane wejściowe są dla liczby okresów, których chcesz użyć w prognozie i tablicę wartości historycznych Możesz je zapisać w dowolnej skoroszycie, którą chcesz. Funkcja MovingAverage Historyczne, NumberOfPeriods jako pojedynczy Deklarowanie i inicjowanie zmiennych Dim Item as Variant Dim Counter jako Integer Dim Accumulation jako Single Dim HistoricalSize Jako Integer. Inicjalizacja zmiennych Licznik 1 Akumulacja 0. Określenie rozmiaru historycznej tablicy HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Zbierając odpowiednią liczbę ostatnich poprzednio obserwowanych wartości. Kumulacja Akumulacja Historical HistoricalSize - licznik NumberOfPeriods. MovingAverage Akumulacja NumberOfPeriods. Kodeks zostanie wyjaśniony w klasie Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym tak, aby wynik obliczeń pojawił się tam, gdzie powinien podobnie jak poniżej. W praktyce średnia ruchoma daje dobre oszacowanie średniej serii czasowej, jeśli średnia jest stała lub powoli zmienia się. W przypadku średniej stałej, największa wartość m daje najlepsze oszacowanie wartości bazowej średnio Dłuższy okres obserwacji będzie wynosił średnie efekty zmienności. Celem zapewnienia mniejszej m jest umożliwienie prognozowania reakcji na zmianę procesu leżącego u ich podstaw W celu zilustrowania proponujemy zestaw danych zawierający zmiany w podstawowej średniej szereg czasowy Na rysunku pokazano serie czasowe wykorzystane do ilustracji wraz ze średnim zapotrzebowaniem, z czego se ries = średnia zaczyna się jako stała = 10 Początek w czasie 21 wzrasta o jedną jednostkę w każdym okresie, aż osiągnie wartość 20 w czasie 30 Następnie staje się stała ponownie Dane są symulowane przez dodanie do średniej przypadkowy hałas z rozkładu normalnego z zera średnią i odchyleniem standardowym 3 Wyniki symulacji są zaokrąglane do najbliższej liczby całkowitej. Tabela przedstawia symulowane obserwacje wykorzystywane na przykład Kiedy korzystamy z tabeli, musimy pamiętać, że w danym momencie, tylko znane są dane z przeszłości. Szacunki dotyczące parametru modelu, dla trzech różnych wartości m są pokazane razem ze średnią serii czasowej na poniższym rysunku. Rysunek przedstawia średnią ruchomej średniej ruchomej za każdym razem, a nie prognoza Prognozy zmieniłyby średnie ruchome krzywe po prawej stronie w poszczególnych okresach. Jeden z wniosków jest natychmiast widoczny na podstawie danych liczbowych W przypadku wszystkich trzech szacunków, średnia ruchoma trwa w kierunku tendencji liniowej, przy czym opóźnienie narasta ng z m Opóźnienie to odległość pomiędzy modelem a szacunkiem w wymiarze czasu Ze względu na opóźnienie, średnia ruchoma nie docenia obserwacji w miarę wzrostu średniego Odchylenia estymatora jest różnicą w określonym czasie w średniej wartości modelu i średniej wartości przewidywanej przez średnią ruchoma Odchylenie, gdy średnia wzrasta, jest ujemna Dla średniej malejącej, nastawa jest dodatnia Z opóźnieniem w czasie i stronniczością wprowadzoną w oszacowaniu są funkcje m Im większa wartość m im większa jest wielkość opóźnienia i stronniczości. Dla ciągle rosnącej serii z tendencją wartości opóźnienia i stronniczości estymatora średniego podane są w poniższych równaniach. Przykładowe krzywe nie odpowiadają tym równym, ponieważ przykładowy model jest nie stale wzrasta, raczej zaczyna się jako stała, zmienia tendencję, a następnie staje się stała ponownie Również przykładowe krzywe mają wpływ na hałas. Ruchliwa średnia prognoza okresów w przyszłości jest reprezentowana przez przesunięcie krzywych w prawo Zwiększenie proporcji opóźnienia i stronniczości Poniższe równania wskazują na opóźnienie i skłonność prognozowanych okresów do przyszłości w porównaniu do parametrów modelu Ponownie, te wzory są dla serii czasowych o stałym trendie liniowym Nie powinniśmy być zaskoczeni tym rezultatem Ruchome średnie estymator opiera się na założeniu stałej średniej, a przykład ma liniową tendencję średnią podczas części okresu studiów Ponieważ serie czasu rzeczywistego rzadko spełniają założenia jakiegokolwiek modelu, powinniśmy być przygotowani na takie wyniki. Z rysunku wynika, że zmienność hałasu ma największy wpływ na mniejsze m Szacunkowa wartość jest dużo bardziej zmienna dla średniej ruchomej 5 niż średnia ruchoma równa 20 Mamy sprzeczne pragnienia, aby zwiększyć m, aby zmniejszyć wpływ zmienności spowodowany hałasem i zmniejszyć m, aby przewidzieć większą reakcję na zmiany średnie. Błąd jest di fferencja między rzeczywistymi danymi a przewidywaną wartością Jeśli seria czasowa jest rzeczywiście stałą wartością, oczekiwana wartość błędu wynosi zero, a wariancja błędu składa się z terminu, który jest funkcją, a drugi warunek, który jest wariancją hałasu. Pierwszy termin to wariancja średniej oszacowanej próbką m obserwacji, zakładając, że dane pochodzą z populacji o stałej średniej. Określenie to jest zminimalizowane poprzez uczynienie m jak największej wielkości. Duża m sprawia, że prognoza nie reaguje do zmiany podstawowej serii czasowej Aby prognoza odpowiadała na zmiany, chcemy m tak małą jak to możliwe 1, ale zwiększa to wariancję błędów Praktyczne prognozy wymagają wartości pośredniej. Prognozowanie w programie Excel. Dodatek prognozujący implementuje ruch średnie wzory Poniższy przykład przedstawia analizę dostarczoną przez dodatek dla danych przykładowych w kolumnie B Pierwsze 10 obserwacji indeksuje się od -9 do 0 W porównaniu z powyższym tabelą okres ind są przesuwane o -10. Pierwsze dziesięć obserwacji dostarcza wartości początkowe dla oszacowania i służy do obliczania średniej ruchomej dla okresu 0. Kolumna MA 10 w kolumnie C pokazuje obliczone średnie ruchome Średni ruchowy parametr m jest w komórce C3 Fore 1 kolumna D pokazuje prognozę dla jednego okresu w przyszłości. Interwał prognozy znajduje się w komórce D3 Gdy przedział prognozy zostanie zmieniony na większą liczbę, liczby w kolumnie Fore zostaną przesunięte. Err 1 kolumna E pokazuje różnicę między obserwacją a prognoza Na przykład obserwacja w czasie 1 wynosi 6 Prognozowana wartość wykonana z średniej ruchomej w czasie 0 wynosi 11 1 Błąd to wynosi -5 1 Odchylenie standardowe i średnia średnia odchylenie MAD oblicza się odpowiednio w komórkach E6 i E7 Średnie kroczące Jak korzystać z nich. Niektóre podstawowe funkcje średniej ruchomej mają na celu określenie trendów i odwróceń mierzenia siły siły nabywczej i określenie potencjalnych obszarów, w których składnik aktywów znajdzie wsparcie lub oporu W tej sekcji zwrócimy uwagę na to, jak różne okresy czasu mogą monitorować tempo i jak średnie ruchome mogą być korzystne przy ustalaniu strat przystankowych Ponadto zajmiemy się niektórymi możliwościami i ograniczeniami przenoszenia średnich, które należy rozważyć podczas ich używania jako część rutynowych trendów Trend identyfikacji trendów jest jedną z kluczowych funkcji przenoszących średnie, które są wykorzystywane przez większość przedsiębiorców, którzy dążą do tego, aby ich przyjaciel Moving averages był wskaźnikiem słabiej rozwiniętym, co oznacza, że nie przewidują nowych trendów, ale potwierdzają trendy po ich ustanowieniu Jak widać na rysunku 1, uważa się, że towar jest w trendzie wzrostowym, gdy cena jest powyżej średniej ruchomej, a średnia jest nachylona w górę. W przeciwieństwie do tego, przedsiębiorca użyje ceny poniżej średniej nachylonej w dół do potwierdzić tendencję spadkową Wielu przedsiębiorców rozważa tylko posiadanie długiej pozycji w aktywach, gdy cena jest powyżej średniej ruchomej Ta prosta zasada może pomóc zapewnić, że tre nd działa na korzyść handlowców. Momentum Wielu przedsiębiorców początkujących pyta, jak można zmierzyć tempo i jak ruchome średnie mogą być wykorzystane do pokonania takiego wyczynu Prostą odpowiedzią jest zwrócenie szczególnej uwagi na okresy czasu używane do tworzenia średniej, jako każdy okres czasu może dostarczyć cennych informacji na temat różnych typów pędów Ogólnie rzecz biorąc, moment pędu krótkoterminowego można oszacować, patrząc na ruchome średnie, które skupiają się na okresach 20 dni lub krótszych Patrzenie na ruchome średnie, które są tworzone w okresie od 20 do 100 dni jest ogólnie uznawany za dobrą miarę średniookresowej dynamiki. Wreszcie każda średnia ruchoma, która wykorzystuje 100 dni lub więcej w obliczeniach, może być wykorzystana jako środek dalekosiężnego rozsądku. Powinieneś powiedzieć, że 15-dniowy ruch Średnia jest bardziej odpowiednią miarą dynamiki krótkoterminowej niż 200-dniowa średnia ruchoma. Jedną z najlepszych metod określania siły i kierunku dynamiki aktywów jest umieszczenie trzech średnich kroczących na wykresie i należy zwrócić szczególną uwagę na to, jak stosują się do siebie nawzajem Trzy średnie ruchome, które są powszechnie stosowane, mają róŜne ramy czasowe w celu przedstawienia krótkoterminowych, średnio - i długoterminowych ruchów cen Na Rysunku 2 silnie rosnąco puls jest widoczny, gdy średnie krótkoterminowe są zlokalizowane powyżej średniej długoterminowej i obydwie średnie różnią się odwrotnie Gdy średary krótkoterminowe są zlokalizowane poniżej średniej dalekosiężnej, moment jest w kierunku skierowanym ku dołowi. Support Kolejny wspólny użytek średnich kroczących jest określanie potencjalnych podpór cenowych Nie wymaga wiele doświadczeń w odniesieniu do średnich kroczących, aby zauważyć, że spadająca cena aktywów często zatrzymuje się i odwraca kierunek na tym samym poziomie co ważna średnia Na przykład na rysunku 3 widać, że 200-dniowa średnia ruchoma była w stanie podeprzeć cenę akcji po spadku z wysokiego poziomu w pobliżu 32. Wielu przedsiębiorców spodziewa się odejścia od głównych średnich kroczących i będą używać innych wskaźników technicznych jako potwierdzenia oczekiwanego ruchu. Oprocentowanie Gdy cena aktywa spadnie poniżej wpływowego poziomu wsparcia, takiego jak 200-dniowa średnia ruchoma, nie jest rzadkością, aby średni przebieg był silną barierą, uniemożliwia inwestorom odbijanie ceny powyżej tej średniej Jak widać z poniższego wykresu, opór ten jest często używany przez handlowców jako znak do zysków lub likwidacji istniejących długich pozycji Wiele krótkich sprzedawców będzie również używać tych średnich jako pozycji ponieważ cena często odbija się od oporu i kontynuuje ruch niższy Jeśli jesteś inwestorem, który trzyma długą pozycję w aktywnym na rynku aktywnym poniżej średnich ruchomej, może być w Twoim najlepszym interesie, aby uważnie obserwować te poziomy, ponieważ może znacznie wpłynąć na wartość inwestycji. Straty utraty Wsparcie i oporność charakterystyk średnich kroczących sprawiają, że są one doskonałym narzędziem zarządzania ryzykiem Możliwość przenoszenia średnich na określenie miejsc strategicznych w celu ustalania zleceń stop loss pozwala handlowcom na wyeliminowanie utraty pozycji, zanim będą mogły rosnąć większe. Jak widać na rysunku 5, przedsiębiorcy, którzy mają długą pozycję w magazynie i ustawiają swoje zlecenia stop loss poniżej średnich wpływów oszczędzaj dużo pieniędzy Wykorzystanie średnich kroczących w celu ustalenia zleceń stop loss jest kluczem do skutecznej strategii handlowej.
No comments:
Post a Comment