Ruchliwa Średnia Prognoza Dokładność

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 jak poniżej. Średnie kroczące Jak z nich korzystać. Niektóre podstawowe funkcje średniej ruchomej to określenie tendencji i odwrócenie pomiaru siły pędu aktywów i określenie potencjalnych obszarów, w których składnik aktywów znajdzie wsparcie lub opór W tej sekcji wskaże, jak różne okresy czasu mogą monitorować tempo i jak średnie ruchome mogą być korzystne w ustalaniu strat przystankowych Ponadto zajmiemy się niektórymi możliwościami i ograniczeniami przenoszenia średnich, które należy rozważyć podczas ich używania w ramach procedury handlowej Trend Identyfikacja trendów jest jedną z kluczowych funkcji przenoszenia średnich, które są naszymi ed przez większość przedsiębiorców, którzy dążą do tego, że ich przyjaciel jest średnim krokiem, co oznacza, że ​​nie przewidują nowych trendów, ale potwierdzają tendencje po ich ustanowieniu Jak widać na rysunku 1, zapas uważa się za tendencja wzrostowa, gdy cena jest powyżej średniej ruchomej, a średnia jest nachylona w górę W przeciwieństwie do tego, przedsiębiorca użyje ceny poniżej średniej nachylonej w dół, aby potwierdzić tendencję spadkową Wielu przedsiębiorców rozważa posiadanie długiej pozycji w aktywach, gdy cena jest w obrocie powyżej średniej ruchomej Ta prosta reguła może pomóc zapewnić, że trend działa w handlu korzyść. Momentum Wielu początkujących handlowców pyta, jak można zmierzyć tempo i jak ruchome średnie mogą być wykorzystane do walki z takim wyczynem Prostą odpowiedzią jest zapłacić blisko zwrócenie uwagi na okresy czasu stosowane do tworzenia średniej, ponieważ każdy okres czasu może dostarczyć cennych informacji na temat różnych typów pędów Ogólnie, moment pędu krótkoterminowego można oszacować, patrząc na ruch średnie, które koncentrują się na okresach 20 dni lub krótszych Patrzenie na ruchome średnie, które są tworzone w okresie od 20 do 100 dni, jest ogólnie uważane za dobry środek średniookresowego tempa Wreszcie, każda średnia ruchoma, która wykorzystuje 100 dni lub dłużej obliczenie może być wykorzystane jako środek dalekosiężnego rozsądku Zdrowy rozsądek powinien powiedzieć, że 15-dniowa średnia ruchoma jest bardziej odpowiednią miarą krótkoterminowego tempa niż 200-dniowa średnia ruchoma. Jedna z najlepszych metod określania siła i kierunek dynamiki aktywów polega na umieszczeniu na wykresie trzech średnich kroczących, a następnie zwracając szczególną uwagę na ich stos w stosunku do siebie Trzy średnie ruchome, które są powszechnie stosowane, mają różne zakresy czasowe w celu reprezentowania krótkoterminowe, średniookresowe i długoterminowe zmiany cen Na rys. 2 silny dynamika wzrostu jest widoczna, gdy średnie krótkoterminowe są zlokalizowane nad średnimi długoterminowymi i dwa średnie różnią się odwrotnie, gdy krótsze rm średnie znajdują się poniżej średniej dalekosiężnej, dynamika jest w kierunku downward. Wsparcie Kolejnym częstym użyciem średnich kroczących jest określenie potencjalnych podpór cenowych. Nie wymaga wiele doświadczeń w odniesieniu do średnich kroczących, aby zauważyć, że spadająca cena aktywa często zatrzymują się i odwrócą kierunek na tym samym poziomie, co ważna średnia Na przykład na rysunku 3 widać, że 200-dniowa średnia ruchoma mogła podtrzymać cenę akcji po jej upadku z wysokiego poziomu bliskiego 32 Wielu przedsiębiorców przewiduje odbijanie się od głównych średnich kroczących i wykorzysta inne wskaźniki techniczne jako potwierdzenie oczekiwanego ruchu. Odsetek Gdy cena aktywów spadnie poniżej wpływowego poziomu wsparcia, takiego jak 200-dniowa średnia ruchoma, jest to nie jest rzadkością, aby zobaczyć przeciętny czynnik jako silną barierę, która uniemożliwia inwestorom odbijanie ceny powyżej tej średniej Jak widać z poniższego wykresu, opór ten jest często używany przez handlowców znak do zysków lub wyeliminowanie istniejących długich pozycji Wiele krótkich sprzedawców będzie również używać tych średnich jako punktów wejścia, ponieważ cena często odbija się od oporu i kontynuuje ruch niższy Jeśli jesteś inwestorem, który trzyma długą pozycję w aktywa będące w obrocie poniżej głównych średnich kroczących, najlepszym interesem może być uważne obserwowanie tych poziomów, ponieważ mogą one znacząco wpłynąć na wartość inwestycji. Utraty strat Zachowanie się i opór charakterystyk przenoszenia średnich sprawiają, że są to doskonałe narzędzie do zarządzania ryzyko Zdolność przenoszenia średniej do określenia miejsc strategicznych dla ustalania zleceń stop loss pozwala handlowcom na wyeliminowanie utraty pozycji, zanim będą mogły rosnąć większe. Jak widać na rysunku 5, przedsiębiorcy, którzy posiadają długą pozycję w magazynie i ustawiają stop - Zmiana zamówień poniżej średnich wpływów może zaoszczędzić sobie dużo pieniędzy Używanie średnich kroczących w celu ustalenia zleceń stop-loss jest kluczowe dla skutecznej strategii handlowej. W praktyce przenoszenie ave wściekłość zapewni dobre oszacowanie średniej serii czasowej, jeśli średnia jest stała lub powoli zmienia się W przypadku średniej stałej, największa wartość m daje najlepsze oszacowania średniej podstawy Średni czas dłuższego obserwacji przekroczy się skutki zmienności. Celem zapewnienia mniejszej m jest umożliwienie prognozowania reakcji na zmianę procesu bazowego W celu zilustrowania proponujemy zestaw danych zawierający zmiany w podstawowej wartości średniej serii czasowej Rysunek przedstawia czas seria używana do ilustracji wraz ze średnim zapotrzebowaniem, z którego powstała seria Średnia zaczyna się jako stała w punkcie 10 Uruchomienie 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 poprzez dodanie do średniej, losowego szumu z rozkładu normalnego ze średnią zerową i odchyleniem standardowym 3 Wyniki symulacji są zaokrąglane do najbliższej liczby całkowitej. Tabela sh na przykład przy użyciu tabeli musimy pamiętać, że w danym momencie znane są tylko poprzednie dane. Szacunki modelu parametru, dla trzech różnych wartości m są pokazane razem ze średnią szeregów czasowych na rysunku poniżej Rysunek przedstawia ruchome średnie oszacowanie średniej w każdym czasie, a nie prognoza Prognozy przesunęły średnie ruchome krzywe na prawo przez okresy. Jeden wniosek jest natychmiast widoczny na podstawie rysunku Dla wszystkich trzech szacuje, że średnia ruchoma jest opóźniona w stosunku do tendencji liniowej, przy czym opóźnienie wzrasta w m. Opóźnienie to odległość między modelem a szacunkiem w wymiarze czasu Z powodu opóźnienia, średnia ruchoma nie docenia obserwacji w miarę wzrostu średniego Odchylenia estymator jest różnicą w określonym czasie w średniej wartości modelu i średniej wartości przewidywanej przez średnią ruchoma Odchylenie, gdy średnia wzrasta, jest ujemna Dla dekad co oznacza, że ​​nastawa jest dodatnia Zauważmy, że opóźnienie w czasie i tendencja do oszacowania są funkcjami m. Im większa wartość m, tym większa jest wielkość opóźnienia i stronniczości. Dla ciągle rosnącej serii z tendencją do wartości opóźnień i nastawy średniej podane są w poniższych równaniach. Przykładowe krzywe nie pasują do tych równań, ponieważ przykładowy model nie wzrasta stale, raczej zaczyna się jako stała, zmienia tendencję, a następnie staje się stały ponownie. Przykład krzywe mają wpływ na hałas. Średnia ruchoma prognoza okresów w przyszłości jest reprezentowana przez przesunięcie krzywych w prawo. Opóźnienie i tendencja wzrost proporcjonalnie. Poniższe równania wskazują na opóźnienie i nastawienie prognozowanych okresów w przyszłość w porównaniu do parametry modelu Ponownie wzory te są dla szeregów czasowych o stałej tendencji liniowej. Nie należy dziwić temu wynikowi Ruchome średnie estymator opiera się na założeniu const średniej średniej i przykład ma tendencję liniową w średniej podczas części okresu studiów Ponieważ serie czasu rzeczywistego rzadko spełniają założenia dowolnego modelu, powinniśmy być przygotowani na takie rezultaty. Możemy również wywnioskować z rysunku, że zmienność hałasu ma największy wpływ na m m m Szacunek jest znacznie bardziej lotny dla średniej ruchomej 5 niż średnia ruchoma 20 Mamy sprzeczne pragnienia, aby zwiększyć m, aby zmniejszyć wpływ zmienności spowodowanej hałasem, a aby zmniejszyć wartość m, aby prognoza była bardziej wrażliwa na zmiany średnie. Błąd jest różnicą między rzeczywistymi danymi a przewidywaną wartością. Jeśli seria czasów jest rzeczywiście stałą wartością, oczekiwana wartość błędu wynosi zero, a wariancja błędu składa się z terminu, który jest funkcją drugiego terminu, który jest wariancją szumu. Pierwszy termin to wariancja średniej oszacowanej próbką m obserwacji, zakładając, że dane pochodzą z populatu on ze stałą średnią Ten termin jest zminimalizowany przez uczynienie m jak największej wielkości Duża m sprawia, że ​​prognoza nie reaguje na zmianę szeregu czasów bazowych Aby prognoza odpowiadała na zmiany, chcemy m tak małą jak to możliwe 1, ale to zwiększa wariancję błędów Praktyczne prognozy wymagają wartości pośredniej. Prognozowanie w programie Excel. Dodatek prognozujący implementuje średnie ruchome wzory Poniższy przykład przedstawia analizę dostarczoną przez dodatek dla przykładowych danych w kolumnie B Pierwsze 10 spostrzeżeń jest indeksowanych -9 do 0 Wskaźniki okresu są przesuwane o -10. Pierwsze dziesięć obserwacji dostarcza wartości początkowe dla oszacowania i służy do obliczania średniej ruchomej dla okresu 0. Kolumna 10 w kolumnie MA pokazuje ruch obliczony średnie ruchomy parametr m jest w komórce C3 kolumna 1 Fore 1 pokazuje prognozę dla jednego okresu w przyszłości Przedział czasowy prognozy znajduje się w komórce D3 Kiedy przedział prognozy zostanie zmieniony na większa liczba liczb w kolumnie Fore są przesunięte w dół. Err 1 kolumna E pokazuje różnicę pomiędzy obserwacją a prognozą Na przykład, obserwacja w czasie 1 wynosi 6 Prognozowana wartość wykonana z średniej ruchomej w czasie 0 wynosi 11 1 Błąd wynosi -5 1 Odchylenie standardowe i średnia średnia odchylenie MAD obliczane są odpowiednio w komórkach E6 i E7.