Moving Average Methode Of Prognose Pdf

Moving Average Forecasting. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, wir sind auf der Suche nach einigen der primitivsten Ansätze zur Prognose Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Kalkulationstabellen. In diesem Sinne werden wir weiter vorbei Beginnend am Anfang und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Moving Average Prognosen Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten tun sie die ganze Zeit Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie gehen werden Haben vier Tests während des Semesters Lassen Sie Sie davon ausgehen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score. Was denkst du, dein Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denkst du, deine Freunde können voraussagen Für Ihre nächste Test-Score. Was denkst du, deine Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score prognostizieren. Um trotz aller Blabbing können Sie tun, um Ihre fr Iend und Eltern, sie und dein Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas in der Gegend von 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt gehts an, dass du trotz deiner Selbstbeförderung zu deinen Freunden dich selbst überschätzst Und die Zahl, die Sie weniger für den zweiten Test studieren können und so erhalten Sie eine 73.Now, was sind alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren Sie werden auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie, um eine Schätzung unabhängig von zu entwickeln Ob sie es mit Ihnen teilen werden. Sie können sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts Er wird zu bekommen 73, wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so Weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine 85 73 2 79 steigen. Ich weiß es nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern wolltest und den Wiesel über den ganzen Platz wedelnd und wenn du anfingst zu tun Viel mehr studieren könnte man eine höhere score. Both von diesen Schätzungen sind tatsächlich Ly gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist mit nur Ihre jüngsten Score zu prognostizieren Ihre zukünftige Leistung Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von data. Let s annehmen Dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten zu setzen Du nimmst den Test und dein Ergebnis ist eigentlich ein 89 Jeder, auch dich selbst, ist beeindruckt. So jetzt hast du die abschließende Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlst du die Notwendigkeit, alle zu machen, die ihre Vorhersagen darüber machen, wie du bei dem letzten Test machst. Nun, hoffentlich sehst du das Pattern. Now, hoffentlich können Sie das Muster sehen, was Sie glauben, ist das genaueste. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle genannt wird, während wir arbeiten Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten Vertreten durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle Wir stellen zunächst die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose dar. Der Eintrag für Zelle C6 sollte sein. Jetzt kannst du diese Zellformel in die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Notice, wie sich der Durchschnitt bewegt Über die jüngsten historischen Daten, sondern nutzt genau die drei letzten Perioden für jede Vorhersage Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln Dies ist definitiv anders als die Exponentielle Glättung Modell I ve enthalten die Vergangenheit Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Web-Seite verwenden, um Vorhersage Gültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode gleitende durchschnittliche Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt Sie Kann diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Notice, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke historischer Daten für jede Vorhersage verwendet werden D die vergangenen Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognosevalidierung. Einige andere Dinge, die von Bedeutung zu bemerken sind. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur die m neuesten Datenwerte verwendet werden, um die Vorhersage Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt in der Periode m 1.Both von diesen Fragen wird sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir entwickeln Der Code für die gleitende durchschnittliche Prognose, die flexibler genutzt werden kann Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten, und das Array von historischen Werten Sie können es speichern, was auch immer Arbeitsmappe Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Accumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer. Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0. Ermittlung der Größe des Historischen Arrays HistoricalSize. For Counter 1 Zu NumberOfPeriods. Akkumulation der passenden Anzahl der letzten bisher beobachteten Werte. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. The Code wird in der Klasse erklärt Sie wollen die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ein SMA Beispiel, betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskurse über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als den ersten Datenpunkt ausgleichen. Der nächste Datenpunkt Würde den frühesten Preis fallen lassen, fügen Sie den Preis am Tag 11 hinzu und nehmen Sie den Durchschnitt, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, MAs lag die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA, die Größer die Verzögerung So wird ein 200-Tage-MA haben Uch höheres Maß an Verzögerung als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs mehr geeignet für Langfristige Investoren Die 200-Tage-MA wird weitgehend von Investoren und Händlern gefolgt, wobei Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale gelten. MAs vermitteln auch wichtige Handelssignale auf eigene Faust oder wenn zwei Durchschnitte überkreuzen MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ähnlich wird der Aufwärtsimpuls mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA-Abwärtsimpuls übergeht Eine bärige Überkreuzung, die auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unterhalb eines längerfristigen MA. moving average. Mean von Zeitreihen-Datenbeobachtungen gleichmäßig beabstandet in der Zeit von mehreren aufeinander folgenden Perioden aufgerufen wird, bewegt sich, weil es co ist Ntinual neu berechnet, da neue Daten zur Verfügung stehen, geht es fort, indem sie den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt von sechsmonatigen Verkäufen berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkäufe von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt des Umsatzes nimmt Von Februar bis Juli, dann von März bis August, und so weiter Moving-Mittelwerte 1 reduzieren die Wirkung von temporären Variationen in Daten, 2 verbessern die Anpassung der Daten an eine Zeile ein Prozess namens Glättung, um die Daten s Trend deutlich zu zeigen, und 3 Markiere jeden Wert über oder unter dem Trend. Wenn Sie etwas mit sehr hoher Varianz berechnen das Beste, was Sie in der Lage zu tun sind, ist herauszufinden, die gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt war von den Daten, so hätte ich Ein besseres Verständnis von, wie wir taten. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die sich ändern oft das Beste, was Sie tun können, ist berechnen die gleitenden Durchschnitt. Box Jenkins BJ Modelle.