Bewegende gemiddelde vooruitskatting Inleiding. Soos jy kan raai ons is op soek na 'n paar van die mees primitiewe benaderings tot vooruitskatting. Maar hopelik dit is ten minste 'n waardevolle inleiding tot sommige van die rekenaar kwessies wat verband hou met die implementering van voorspellings in sigblaaie. In dié opsig sal ons voortgaan deur te begin by die begin en begin werk met bewegende gemiddelde voorspellings. Bewegende gemiddelde voorspellings. Almal is vertroud met bewegende gemiddelde voorspellings ongeag of hulle glo hulle is. Alle kollege studente doen dit al die tyd. Dink aan jou toetspunte in 'n kursus waar jy gaan vier toetse gedurende die semester het. Kom ons neem aan jy het 'n 85 op jou eerste toets. Wat sou jy voorspel vir jou tweede toetstelling Wat dink jy jou onderwyser sou Ongeag voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou vriende kan voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou ouers kan voorspel vir jou volgende toetstelling al die blabbing jy kan doen om jou vriende en ouers, hulle en jou onderwyser is baie geneig om te verwag dat jy iets kry in die gebied van die 85 wat jy nou net gekry. Wel, nou kan aanneem dat ten spyte van jou self-bevordering van jou vriende, jy oorskat jouself en vind jy minder vir die tweede toets te studeer en so kry jy 'n 73. Nou wat is al die betrokkenes en onbekommerd gaan verwag jy sal op jou derde toets te kry Daar is twee baie waarskynlik benaderings vir hulle om 'n skatting, ongeag of hulle dit sal met julle deel te ontwikkel. Hulle mag sê om hulself, quotThis man is altyd waai rook oor sy intelligensie. Hes gaan na 'n ander 73 as hes gelukkig te kry. Miskien sal die ouers probeer meer ondersteunend te wees en sê, quotWell, tot dusver youve gekry 'n 85 en 'n 73, so miskien moet jy dink oor hoe om oor 'n (85 73) / 2 79. Ek weet nie, miskien as jy minder gedoen partytjies en werent swaaiende die mol al oor die plek en as jy begin doen 'n baie meer studeer jy kan kry 'n hoër score. quot Beide van hierdie vooruitskattings eintlik bewegende gemiddelde voorspellings. Die eerste is net met jou mees onlangse telling tot jou toekomstige prestasie te voorspel. Dit staan bekend as 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting gebruik van een tydperk van data. Die tweede is ook 'n bewegende gemiddelde voorspelling, maar die gebruik van twee periodes van data. Kom ons neem aan dat al hierdie mense breker op jou groot gees soort het dronk jy af en jy besluit om goed te doen op die derde toets vir jou eie redes en 'n hoër telling in die voorkant van jou quotalliesquot sit. Jy neem die toets en jou telling is eintlik 'n 89 Almal, insluitende jouself, is beïndruk. So nou het jy die finale toets van die semester kom en soos gewoonlik jy voel die behoefte om almal te dryf in die maak van hul voorspellings oor hoe sal jy doen op die laaste toets. Wel, hopelik sien jy die patroon. Nou, hopelik kan jy die patroon te sien. Wat glo jy is die mees akkurate Whistle Terwyl ons werk. Nou moet ons terugkeer na ons nuwe skoonmaak maatskappy wat begin is deur jou vervreemde halfsuster genoem Whistle Terwyl ons werk. Jy het 'n paar verkope verlede data wat deur die volgende artikel uit 'n sigblad. Ons bied eers die data vir 'n drie tydperk bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C6 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C7 kopieer deur C11. Let op hoe die gemiddelde beweeg oor die mees onlangse historiese data, maar gebruik presies die drie mees onlangse tye beskikbaar wees vir elke voorspelling. Jy moet ook sien dat ons nie regtig nodig om die voorspellings vir die afgelope tyd maak om ons mees onlangse voorspelling ontwikkel. Dit is beslis anders as die eksponensiële gladstryking model. Ive ingesluit die quotpast predictionsquot omdat ons dit sal gebruik in die volgende webblad om voorspellingsgeldigheid meet. Nou wil ek die analoog resultate aan te bied vir 'n periode van twee bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C5 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C6 kopieer deur C11. Let op hoe nou net die twee mees onlangse stukke historiese data gebruik vir elke voorspelling. Weereens het ek die quotpast predictionsquot vir illustratiewe doeleindes en vir latere gebruik in vooruitskatting validering ingesluit. Sommige ander dinge wat van belang om te let. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling net die m mees onlangse data waardes word gebruik om die voorspelling te maak. Niks anders is nodig. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling, wanneer quotpast predictionsquot, agterkom dat die eerste voorspelling kom in periode m 1. Beide van hierdie kwessies sal baie belangrik wees wanneer ons ons kode te ontwikkel. Die ontwikkeling van die bewegende gemiddelde funksie. Nou moet ons die kode vir die bewegende gemiddelde voorspelling dat meer buigsaam kan word ontwikkel. Die kode volg. Let daarop dat die insette is vir die aantal periodes wat jy wil gebruik in die vooruitsig en die verskeidenheid van historiese waardes. Jy kan dit stoor in watter werkboek wat jy wil. Funksie MovingAverage (Historiese, NumberOfPeriods) as 'n enkele verkondig en inisialisering veranderlikes Dim punt Soos Variant Dim Counter As Integer Dim Akkumulasie as 'n enkele Dim HistoricalSize As Integer Inisialiseer veranderlikes Counter 1 Akkumulasie 0 bepaling van die grootte van Historiese skikking HistoricalSize Historical. Count Vir Counter 1 Om NumberOfPeriods opbou van die toepaslike aantal mees onlangse voorheen waargeneem waardes Akkumulasie Akkumulasie Historiese (HistoricalSize - NumberOfPeriods toonbank) MovingAverage Akkumulasie / NumberOfPeriods die kode sal in die klas verduidelik. Jy wil die funksie te posisioneer op die sigblad sodat die resultaat van die berekening verskyn waar dit wil die following. moving gemiddelde gemiddeld van tydreeksdata (waarnemings eweredig gespasieerde in tyd) van 'n paar agtereenvolgende tydperke. Genoem beweeg omdat dit voortdurend recomputed as nuwe data beskikbaar raak, dit vorder deur die val van die vroegste waarde en die toevoeging van die jongste waarde. Byvoorbeeld, kan die bewegende gemiddelde van ses maande verkoop word bereken deur die gemiddelde van verkope van Januarie tot Junie, dan is die gemiddeld van verkope van Februarie tot Julie dan Maart tot Augustus en so aan. Bewegende gemiddeldes (1) verminder die effek van tydelike verskille in data, (2) die verbetering van die passing van data om 'n lyn ( 'n proses genaamd smoothing) om die data in tendens duideliker wys, en (3) na vore te bring enige waarde bo of onder die tendens. As jy iets met 'n baie hoë variansie is die berekening van die beste wat jy kan in staat wees om te doen, is uit die bewegende gemiddelde. Ek wou weet wat die bewegende gemiddelde was van die data, so ek sal 'n beter begrip van hoe ons doen het. As jy probeer om uit te vind 'n paar nommers wat verander dikwels die beste wat jy kan doen is om te bereken die bewegende gemiddelde. Die beste van BusinessDictionary, afgelewer dailyMoving Gemiddeld - MA afbreek bewegende gemiddelde - MA As SMA voorbeeld, kyk na 'n sekuriteit met die volgende sluitingsdatum pryse meer as 15 dae: Week 1 (5 dae) 20, 22, 24, 25, 23 Week 2 (5 dae) 26, 28, 26, 29, 27 Week 3 (5 dae) 28, 30, 27, 29, 28 A 10-dag MA sou gemiddeld uit die sluitingsdatum pryse vir die eerste 10 dae as die eerste data punt. Die volgende data punt sal daal die vroegste prys, voeg die prys op dag 11 en neem die gemiddelde, en so aan, soos hieronder getoon. Soos voorheen verduidelik, MA lag huidige prys aksie omdat dit gebaseer is op vorige pryse hoe langer die tydperk vir die MA, hoe groter is die lag. So sal 'n 200-dag MA 'n veel groter mate van lag as 'n 20-dag MA het omdat dit pryse vir die afgelope 200 dae bevat. Die lengte van die MA om te gebruik, hang af van die handel doelwitte, met korter MA gebruik vir 'n kort termyn handel en langer termyn MA meer geskik vir 'n lang termyn beleggers. Die 200-dag MA word wyd gevolg deur beleggers en handelaars, met onderbrekings bo en onder hierdie bewegende gemiddelde beskou as belangrike handel seine wees. MA ook mee belangrik handel seine op hul eie, of wanneer twee gemiddeldes kruis. 'N stygende MA dui daarop dat die sekuriteit is in 'n uptrend. terwyl 'n dalende MA dui daarop dat dit in 'n verslechtering neiging. Net so, is opwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover. wat gebeur wanneer 'n korttermyn-MA kruisies bo 'n langer termyn MA. Afwaartse momentum bevestig met 'n lomp crossover, wat plaasvind wanneer 'n kort termyn MA kruisies onder 'n langer termyn MA. Moving Gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Sommige van die primêre funksies van 'n bewegende gemiddelde is om tendense en terugskrywings identifiseer. meet die sterkte van 'n bate momentum en bepaal potensiaal gebiede waar 'n bate ondersteuning of weerstand sal vind. In hierdie afdeling sal ons wys hoe verskillende tydperke momentum kan monitor en hoe bewegende gemiddeldes voordelig in die opstel van stop-verlies kan wees. Verder sal ons 'n paar van die vermoëns en beperkinge van bewegende gemiddeldes dat 'n mens in ag moet neem wanneer jy dit gebruik as deel van 'n verhandeling roetine aan te spreek. Tendens te identifiseer tendense is een van die belangrikste funksies van bewegende gemiddeldes, wat gebruik word deur die meeste handelaars wat probeer om die tendens hul vriend te maak. Bewegende gemiddeldes is agter aanwysers. wat beteken dat hulle nie nuwe tendense te voorspel, maar bevestig tendense wanneer hulle ingestel is. Soos jy kan sien in Figuur 1, is 'n voorraad geag word in 'n uptrend wanneer die prys is hoër as 'n bewegende gemiddelde en die gemiddelde is opwaartse helling. Aan die ander kant, sal 'n handelaar gebruik 'n prys laer as 'n afwaartse gemiddelde tot 'n verslechtering neiging bevestig. Baie handelaars sal net oorweeg wat 'n lang posisie in 'n bate wanneer die prys handel bo 'n bewegende gemiddelde. Hierdie eenvoudige reël kan help om te verseker dat die tendens werk in die handelaars guns. Momentum Baie beginner handelaars vra hoe dit moontlik is om momentum en hoe bewegende gemiddeldes te meet kan word om so 'n ding aan te pak. Die eenvoudige antwoord is om aandag te skenk aan die tydperke wat in die skep van die gemiddelde, soos elke tydperk waardevolle insig kan bied in verskillende tipes momentum. In die algemeen, kan kort termyn momentum kan meet deur te kyk na bewegende gemiddeldes wat fokus op tydperke van 20 dae of minder. As ons kyk na bewegende gemiddeldes wat gemaak is met 'n tydperk van 20 tot 100 dae word algemeen beskou as 'n goeie maatstaf van medium termyn momentum. Ten slotte, kan enige bewegende gemiddelde wat 100 dae of meer gebruik in die berekening gebruik word as 'n maatstaf van 'n lang termyn momentum. Gesonde verstand moet jou vertel dat 'n 15-dae bewegende gemiddelde is 'n meer gepaste maatstaf van kort termyn momentum as 'n 200-daagse bewegende gemiddelde. Een van die beste metodes om die krag en rigting van 'n bate momentum te bepaal is om drie bewegende gemiddeldes te plaas op 'n grafiek en dan aandag skenk aan hoe hulle stapel in verhouding tot mekaar. Die drie bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik het verskillende tydraamwerke in 'n poging om kort termyn, medium termyn en langtermyn-prysbewegings verteenwoordig. In Figuur 2 word sterk opwaartse momentum gesien toe korter termyn gemiddeldes bo langer termyn gemiddeldes geleë en die twee gemiddeldes uiteenlopende. Aan die ander kant, wanneer die korter termyn gemiddeldes geleë onder die langer termyn gemiddeldes, die momentum is in die afwaartse rigting. Ondersteun Nog 'n algemene gebruik van bewegende gemiddeldes is in die bepaling van moontlike prys ondersteun. Dit maak nie veel ervaring in die hantering van bewegende gemiddeldes te neem om te sien dat die dalende prys van 'n bate dikwels sal ophou en agteruit op dieselfde vlak as 'n belangrike gemiddelde. Byvoorbeeld, in figuur 3 kan jy sien dat die 200-daagse bewegende gemiddelde kon stut van die prys van die voorraad nadat dit het van sy hoë nabye 32. Baie handelaars sal vooruitloop nie 'n weerkaats van groot bewegende gemiddeldes en sal ander gebruik tegniese aanwysers as bevestiging van die verwagte beweeg. Weerstand Sodra die prys van 'n bate onder 'n invloedryke vlak van ondersteuning val, soos die 200-daagse bewegende gemiddelde, is dit nie ongewoon om die gemiddelde te tree as 'n sterk versperring wat beleggers verhoed stoot die prys terug bo die gemiddelde sien. Soos jy kan sien uit die onderstaande grafiek, is hierdie weerstand dikwels gebruik deur handelaars as 'n teken om wins te neem of om enige bestaande lang posisies te sluit uit. Klomp kort verkopers sal ook hierdie gemiddeldes as toegangspunte te gebruik, want die prys hop dikwels af van die weerstand en gaan voort met sy skuif laer. As jy 'n belegger wat hou van 'n lang posisie in 'n bate wat handel onder groot bewegende gemiddeldes, kan dit wees in jou beste belang om hierdie vlakke fyn dop te hou omdat hulle die waarde van jou belegging grootliks beïnvloed. Stop-Verliese Die ondersteuning en weerstand eienskappe van bewegende gemiddeldes maak hulle 'n groot hulpmiddel vir die bestuur van risiko. Die vermoë van bewegende gemiddeldes strategiese plekke te identifiseer om keerverliesopdragte stel toelaat handelaars om uit te roei posisies verloor voordat hulle enige groter kan groei. Soos jy kan sien in Figuur 5, kan handelaars wat 'n lang posisie te hou in 'n voorraad en stel hul keerverliesopdragte hieronder invloedryke gemiddeldes hulself 'n klomp geld te spaar. Die gebruik van bewegende gemiddeldes te keerverliesopdragte stel is die sleutel tot 'n suksesvolle handel strategy. A tydreeks is 'n reeks waarnemings van 'n periodieke ewekansige veranderlike. Voorbeelde hiervan is die maandelikse vraag na 'n produk, die jaarlikse eerstejaars inskrywing in 'n departement van die Universiteit en die daaglikse vloei in 'n rivier. Tydreeks is belangrik vir operasionele navorsing, want hulle is dikwels die bestuurders van beslissing modelle. 'N inventaris model ramings van toekomstige eise vereis, 'n kursus skedulering en personeel model vir 'n universiteit departement vereis ramings van toekomstige student invloei, en 'n model vir die verskaffing van waarskuwings aan die bevolking in 'n rivier bekken vereis skattings van riviervloei vir die onmiddellike toekoms. Tydreeksanalise bied gereedskap vir die kies van 'n model wat die tydreeks beskryf en met behulp van die model om toekomstige gebeure te voorspel. Modellering van die tydreeks is 'n statistiese probleem omdat waargeneem data word gebruik in berekeningsprosedures die koëffisiënte van 'n vermeende model skat. Modelle aanvaar dat waarnemings wissel lukraak oor 'n onderliggende gemiddelde waarde wat 'n funksie van tyd. Op hierdie bladsye beperk ons aandag aan die gebruik van historiese tydreeksdata 'n tyd afhanklik model skat. Die metodes is geskik vir 'n outomatiese, korttermyn voorspelling van dikwels gebruik inligting waar die onderliggende oorsake van tyd variasie is nie merkbaar verander in die tyd. In die praktyk word die voorspellings afgelei deur hierdie metodes daarna gewysig deur menslike ontleders wat inligting nie beskikbaar by die historiese data te inkorporeer. Ons primêre doel van hierdie artikel is om die vergelykings te bied vir die vier voorspelling metodes gebruik in die vooruitskatting add-in: bewegende gemiddelde, eksponensiële gladstryking, regressie en dubbel eksponensiële gladstryking. Dit is genoem glad metodes. Metodes nie oorweeg sluit kwalitatiewe vooruitskatting, meervoudige regressie, en outoregressiewe metodes (ARIMA). Diegene wat belangstel in meer uitgebreide dekking moet die voorspelling Beginsels webwerf te besoek of lees een van die verskeie uitstekende boeke oor die onderwerp. Ons gebruik die boek vooruitskatting. deur Makridakis, wielmaker en McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Om die Excel Voorbeelde werkboek gebruik, moet jy die vooruitskatting add-in geïnstalleer. Kies die opdrag Herskakel om die skakels na die add-in te stel. Hierdie bladsy beskryf die gebruik van eenvoudige voorspelling en die notasie wat gebruik word vir die analise modelle. Dit eenvoudigste vooruitskatting metode is die bewegende gemiddelde skatting. Die metode eenvoudig gemiddeldes van die laaste m waarnemings. Dit is nuttig vir tydreekse met 'n stadig veranderende gemiddelde. Hierdie metode van mening dat die hele verlede in sy voorspelling, maar weeg onlangse ervaring swaarder as minder onlangse. Die berekeninge is eenvoudig omdat slegs die raming van die vorige tydperk en die huidige data die nuwe skatting bepaal. Die metode is nuttig vir tydreekse met 'n stadig veranderende gemiddelde. Die bewegende gemiddelde metode nie goed reageer op 'n tydreeks wat die styging of daling met tyd. Hier sluit ons 'n lineêre tendens term in die model. Die regressie benaderde model deur die bou van 'n lineêre vergelyking wat die kleinste kwadrate geskik is om die laaste m Waarnemings bied.
No comments:
Post a Comment