Glidande Medelvärde Naiva Modell

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 tycker 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 Långa rörliga genomsnittliga prognoser. 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 använder 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 sker i period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant 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 As Single Declaration och initialisering av variabler Dim Item Som variant Dim Counter som integer Dim ackumulering som Single Dim HistoricalSize som heltal. 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. Akkumuleringsackumulering 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. I praktiken ger det glidande medelvärdet en bra uppskattning av medelvärdet av tidsserierna om medelvärdet är konstant eller långsamt förändrat. Vid konstant medel kommer det största värdet av m att ge de bästa uppskattningarna av det underliggande mean En längre observationsperiod kommer att medeltala effekterna av variabilitet. Syftet med att tillhandahålla en mindre m är att tillåta prognosen att svara på en förändring i den underliggande processen. För att illustrera föreslår vi en dataset som innehåller förändringar i det underliggande genomsnittet av tidsserien Figuren visar tidsserierna som används för illustration tillsammans med den genomsnittliga efterfrågan från vilken se Ries genererades Medelvärdet börjar som en konstant vid 10 Börjar vid tid 21 ökar den med en enhet i varje period tills den når värdet 20 vid tidpunkten 30 Då blir det konstant igen Dataen simuleras genom att lägga till i genomsnitt en slumpmässigt brus från en normalfördelning med nollvärde och standardavvikelse 3 Resultaten av simuleringen avrundas till närmaste heltal. Tabellen visar de simulerade observationerna som används för exemplet När vi använder tabellen måste vi komma ihåg att vid varje given tillfälle, Endast de tidigare uppgifterna är kända. Beräkningarna av modellparametern, för tre olika värden på m visas tillsammans med medelvärdet av tidsserierna i figuren nedan. Figuren visar den genomsnittliga rörliga genomsnittliga beräkningen av medelvärdet vid varje tidpunkt och inte Prognosen Prognoserna skulle flytta de glidande genomsnittliga kurvorna till höger efter perioden. En enda slutsats framgår tydligt av figuren. För alla tre uppskattningar ligger det glidande medlet bakom den linjära trenden med fördröjningen Ng med m Fördröjningen är avståndet mellan modellen och uppskattningen i tidsdimensionen På grund av fördröjningen underskattar det rörliga genomsnittet observationerna när medelvärdet ökar. Förskjutarens förspänning är skillnaden vid en viss tid i medelvärdet av modellen och medelvärdet förutspått av glidande medelvärdet Förskjutningen när medelvärdet ökar är negativt För ett minskande medelvärde är förspänningen positiv. Fördröjningen i tid och förspänningen som införs i uppskattningen är m-funktioner. Ju större värdet av m desto större grad och fördämning. För en kontinuerligt ökande serie med trend a anges värdena för fördröjning och förspänning av medelvärdet av estimatorn i ekvationerna nedan. Exempelkurvorna matchar inte dessa ekvationer eftersom exemplen är inte ständigt ökar, snarare börjar det som en konstant, förändras i en trend och blir sedan konstant igen Även exempletskurvorna påverkas av bruset. Den rörliga genomsnittliga prognosen för perioder in i framtiden Representeras genom att flytta kurvorna till höger. Fördröjningen och förskjutningen ökar proportionellt. Ekvationerna nedan anger fördröjning och förspänning av prognosperioder i framtiden jämfört med modellparametrarna. Dessa formler är återigen en tidsserie med en konstant linjär trend . Vi borde inte bli förvånad över det här resultatet. Den glidande medelvärdena beräknas utifrån antagandet om ett konstant medelvärde och exemplet har en linjär trend i medelvärdet under en del av studieperioden. Eftersom realtidsserier sällan exakt kommer att följa antagandena Av vilken modell som helst, borde vi vara beredda på sådana resultat. Vi kan också dra slutsatsen av att variationen i bruset har störst effekt för mindre m. Uppskattningen är mycket mer flyktig för det glidande medlet på 5 än det glidande medlet på 20 Vi har de motstridiga önskningarna att öka m för att minska effekten av variationer på grund av bullret och att minska m för att göra prognosen mer responsiv mot förändringar i medelvärdet. Felet är di avvikelse mellan den faktiska data och det prognostiserade värdet Om tidsserierna verkligen är ett konstant värde är det förväntade värdet av felet noll och variansen av felet består av en term som är en funktion av och en andra term som är variansen av bruset. Den första termen är medelvärdet av variationer som uppskattas med ett urval av m-observationer, förutsatt att data kommer från en population med konstant medelvärde. Denna term minimeras genom att göra m så stor som möjligt. En stor m gör prognosen inte svarande till en förändring i de underliggande tidsserierna För att prognosen ska kunna reagera på förändringar vill vi ha m så liten som möjligt 1, men det ökar felvariationen. Praktisk prognos kräver ett mellanvärde. Förhandsgranskning med Excel. Prognosen för tillägg implementerar rörelsen Genomsnittliga formler Nedanstående exempel visar analysen som tillhandahålls av tillägget för provdata i kolumn B De första 10 observationerna är indexerade -9 till 0 Jämfört med tabellen ovan indikerar perioden ind Iserna förskjuts av -10. De första tio observationerna ger startvärdena för uppskattningen och används för att beräkna det glidande medlet för period 0 MA 10-kolumnen C visar beräknade glidmedelvärdena. Den glidande genomsnittsparametern m är i cell C3. Den Fore 1 kolumn D visar en prognos för en period in i framtiden Prognosintervallet är i cell D3 När prognosintervallet ändras till ett större antal flyttas numren i Fore-kolumnen. Err 1-kolumnen E visar skillnaden mellan observationen Och prognosen Till exempel är observationen vid tidpunkten 1 6 Det prognostiserade värdet från det glidande medlet vid tidpunkten 0 är 11 1 Felet är då -5 1 Standardavvikelsen och medelvärdesavvikelsen MAD beräknas i cellerna E6 respektive E7.Moving Averages Så här använder du dem. Vissa av de primära funktionerna i ett rörligt medelvärde är att identifiera trender och reverseringar mäta styrkan i en tillgångs moment och bestämma potentiella områden där en tillgång kommer att hitta stöd Eller motstånd I det här avsnittet kommer vi att påpeka hur olika tidsperioder kan övervaka momentum och hur glidande medelvärden kan vara fördelaktiga vid inställning av stoppförluster. Dessutom kommer vi att ta itu med några av möjligheterna och begränsningarna av glidmedel som man bör överväga när de används som En del av en trading rutin Trend Identifierande trender är en av de viktigaste funktionerna för glidande medelvärden som används av de flesta handlare som försöker göra trenden sin vän. Rörande medelvärden är långsamma indikatorer vilket innebär att de inte förutsäger nya trender, men bekräftar trender när de har blivit etablerade Som du kan se i Figur 1, anses ett lager vara i en uptrend när priset ligger över ett glidande medelvärde och medeltalet är sluttande uppåt. Omvänt kommer en näringsidkare att använda ett pris under ett nedåtgående sluttande medelvärde till Bekräfta en nedgång Många handlare kommer bara att överväga att hålla en lång position i en tillgång när priset handlar över ett glidande medelvärde. Denna enkla regel kan bidra till att trädet nd arbetar i näringsidkarens favor. Momentum Många nybörjare handlar om hur det är möjligt att mäta momentum och hur glidande medelvärden kan användas för att ta itu med en sådan prestation. Det enkla svaret är att noggrant uppmärksamma de tidsperioder som används för att skapa medelvärdet, som varje tidsperiod kan ge värdefull insikt i olika typer av momentum Generellt kan kortsiktiga momentum mätas genom att titta på glidande medelvärden som fokuserar på tidsperioder på 20 dagar eller mindre. Kollar på glidande medelvärden som skapas med en period av 20 till 100 dagar betraktas allmänt som ett bra mått på medellångt momentum Slutligen kan varje glidande medelvärde som använder 100 dagar eller mer i beräkningen användas som ett mått på långsiktigt momentum Sunt förnuft ska berätta att en 15-dagars rörelse genomsnittet är en lämpligare åtgärd av kortsiktig moment än ett 200-dagars glidande medelvärde. En av de bästa metoderna för att bestämma styrkan och riktningen för en tillgång s moment är att placera tre glidande medelvärden på ett diagram och var noga med hur de stackar i förhållande till varandra De tre glidande medelvärdena som brukar användas har olika tidsramar i ett försök att representera kortsiktiga, medellånga och långsiktiga prisrörelser. I Figur 2 är starka uppåtgående momentum ses när kortfristiga medelvärden ligger över mer långsiktiga medelvärden och de två genomsnittet är divergerande Omvänt när de kortare genomsnitten ligger under de längre siktvärdena är momentet i nedåtriktad riktning. Stöd En annan vanlig användning av glidande medelvärden är att bestämma potentiella prisstöd. Det tar inte mycket erfarenhet av att hantera glidande medelvärden för att märka att det fallande priset på en tillgång ofta kommer att stoppa och vända riktningen på samma nivå som ett viktigt medel. Till exempel i Figur 3 Kan se att 200-dagars glidande medel kunde förhöja priset på beståndet efter det föll från dess höga närhet 32 ​​Många handlare kommer att förutse en studsa av stora glidande medelvärden och kommer att använda andra tekniska indikatorer som bekräftelse på det förväntade flyget. Resurser När priset på en tillgång faller under en inflytelserik stödnivå, som det 200-dagars glidande genomsnittet, är det inte ovanligt att se den genomsnittliga lagen som en stark barriär som hindrar investerare från att pressa priset tillbaka över det genomsnittet Som du kan se från tabellen nedan används detta motstånd ofta av handlare som ett tecken för att ta vinst eller att stänga ut befintliga långa positioner. Många korta säljare kommer också att använda dessa medelvärden som inträde pekar på att priset ofta stöter på motståndet och fortsätter att röra sig lägre Om du är en investerare som håller en lång position i en tillgång som handlar under stora glidande medelvärden kan det vara i din bästa intresse att titta på dessa nivåer noga eftersom de Kan kraftigt påverka värdet av din investering. Stopp-förluster Stöd och resistansegenskaperna hos glidande medelvärden gör dem till ett utmärkt verktyg för att hantera risken. Förmågan att flytta medelvärden till identifiera strategiska ställen att fastställa slutförlustorder gör det möjligt för näringsidkare att skära av förlorade positioner innan de kan växa något större Som du kan se i Figur 5 kan handlare som håller en lång position i ett lager och sätter sina slutförlustorder under inflytelserika medelvärden Rädda sig mycket pengar Med hjälp av glidande medelvärden för att ställa in förlustorder är nyckeln till en lyckad handelsstrategi.