Bevegelige Gjennomsnittet Fordeler Prognoser

Flytte gjennomsnittlig prognose Innledning. Som du kanskje tror vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser. Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne veinen vil vi fortsette med å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Flytte gjennomsnittlige prognoser. Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uansett om de tror de er. Alle studenter gjør dem hele tiden. Tenk på testresultatene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva vil du forutsi for din andre testscore Hva tror du at læreren din ville forutsi for din neste testscore Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste testscore Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for neste testresultat uansett om alt det du kan gjøre med dine venner og foreldre, de og din lærer er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i området av 85 du nettopp har fått. Vel, nå kan vi anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede går til Forvent deg at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv, at denne fyren alltid blåser røyk om hans smarts. Hes kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Kanskje foreldrene vil prøve å være mer støttende og si, quote, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få en (85 73) 2 79. Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og werent vevet vasselen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere, kan du få en høyere score. quot Begge disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en flytende gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en periode med data. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. La oss anta at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og for å sette en høyere poengsum foran din quotalliesquot. Du tar testen og poengsummen din er faktisk en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hvilke tror du er den mest nøyaktige fløyten mens vi jobber. Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While We Work. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Legg merke til hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell. Ive inkluderte quotpast predictionsquot fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Legg merke til hvordan nå bare de to siste stykkene av historiske data blir brukt for hver prediksjon. Igjen har jeg tatt med quotpast predictionsquot for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Noen andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, brukes bare de nyeste dataverdiene for å gjøre prognosen. Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du merke til at den første prediksjonen forekommer i periode m 1. Begge disse problemene vil være svært viktige når vi utvikler koden vår. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen. Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt. Koden følger. Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil ha. Funksjon MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som Single Deklarering og Initialisering av variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer Initialiserende variabler Teller 1 Akkumulering 0 Bestemme størrelsen på Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier Akkumulasjonsakkumulering Historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der den skal like følgende. 7 Fallfeller av bevegelige gjennomsnitt En gjennomsnittlig pris på en sikkerhet over en angitt tidsperiode. Analytikere bruker ofte bevegelige gjennomsnitt som et analytisk verktøy for å gjøre det lettere å følge markedstrender, ettersom verdipapirene beveger seg opp og ned. Flytte gjennomsnitt kan etablere trender og måle momentum. Derfor kan de brukes til å indikere når en investor bør kjøpe eller selge en bestemt sikkerhet. Investorer kan også bruke bevegelige gjennomsnitt for å identifisere støtte - eller motstandspunkter for å måle når prisene sannsynligvis vil endre retning. Ved å studere historiske handelsområder, opprettes støtte - og motstandspunkter hvor sikkerhetsprisen reverserer sin oppadgående eller nedadgående trend i fortiden. Disse punktene brukes da til å lage, kjøpe eller selge beslutninger. Dessverre er glidende gjennomsnitt ikke perfekte verktøy for å etablere trender, og de presenterer mange subtile, men betydelige, risikoer for investorer. Videre gjelder glidende gjennomsnitt ikke for alle typer bedrifter og næringer. Noen av de viktigste ulempene med bevegelige gjennomsnitt er: 1. Flytende gjennomsnitt trekker trender fra tidligere informasjon. De tar ikke hensyn til endringer som kan påvirke fremtidens ytelse for sikkerheten, for eksempel nye konkurrenter, høyere eller lavere etterspørsel etter produkter i bransjen, og endringer i selskapets ledelsesstruktur. 2. Ideelt sett vil et glidende gjennomsnitt vise en jevn forandring i prisen på en sikkerhet over tid. Dessverre går glidende gjennomsnitt ikke for alle bedrifter, spesielt for de i svært flyktige næringer eller de som er sterkt påvirket av dagens hendelser. Dette gjelder spesielt for oljeindustrien og høy spekulasjonsindustrien generelt. 3. Flytende gjennomsnitt kan spres over en tidsperiode. Dette kan imidlertid være problematisk fordi den generelle trenden kan endres vesentlig avhengig av tidsperioden som brukes. Kortere tidsrammer har mer volatilitet, mens lengre tidsrammer har mindre volatilitet, men tar ikke hensyn til nye endringer i markedet. Investorer må være forsiktig med hvilken tidsramme de velger, for å sikre at trenden er klar og relevant. 4. En pågående debatt er om det bør legges større vekt på de siste dagene i tidsperioden. Mange føler at nyere data bedre reflekterer hvilken retning sikkerheten beveger seg, mens andre føler at det gir noen dager mer vekt enn andre, forstyrrer utviklingen feil. Investorer som bruker ulike metoder for å beregne gjennomsnitt kan trekke helt forskjellige trender. (Lær mer i Simple vs Exponential Moving Average.) 5. Mange investorer hevder at teknisk analyse er en meningsløs måte å forutsi markedsadferd. De sier markedet har ingen minne og fortiden er ikke en indikator for fremtiden. Videre er det betydelig forskning for å få tilbake dette. For eksempel har Roy Nersesian gjennomført en studie med fem forskjellige strategier ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt. Suksessraten for hver strategi varierte mellom 37 og 66. Denne undersøkelsen antyder at glidende gjennomsnitt bare gir resultater omtrent halvparten av tiden, noe som kan gjøre at de bruker et risikabelt proposisjon for effektivt timing av aksjemarkedet. 6. Verdipapirer viser ofte et syklisk mønster av oppførsel. Dette gjelder også for verktøyselskaper, som har jevn etterspørsel etter produkt fra år til år, men opplever sterke sesongmessige endringer. Selv om glidende gjennomsnitt kan bidra til å utjevne disse trendene, kan de også skjule det faktum at sikkerheten trender i et oscillerende mønster. (For å lære mer, se Hold øye med Momentum.) 7. Formålet med enhver trend er å forutse hvor prisen på et sikkerhetssystem vil være i fremtiden. Hvis en sikkerhet ikke trender i begge retninger, gir den ikke mulighet til å tjene på enten å kjøpe eller selge. Den eneste måten en investor kan være i stand til å profittere ville være å implementere en sofistikert, opsjonsbasert strategi som er avhengig av den gjenværende prisen stabil. Bottom Line Moving gjennomsnitt har blitt ansett som et verdifullt analytisk verktøy av mange, men for ethvert verktøy for å være effektivt må du først forstå funksjonen, når du skal bruke den og når du ikke skal bruke den. Faren som diskuteres her, indikerer at når gjennomsnittlig flytte ikke har vært et effektivt verktøy, for eksempel når det brukes med flyktige verdipapirer, og hvordan de kan overse visse viktige statistiske opplysninger, for eksempel sykliske mønstre. Det er også tvilsomt hvor effektive glidende gjennomsnitt er for nøyaktig å indikere prisutvikling. Gitt ulempene, kan bevegelige gjennomsnitt være et verktøy som er best brukt sammen med andre. Til slutt vil personlig erfaring være den ultimate indikatoren for hvor effektiv de egentlig er for din portefølje. (For mer, se Gjør Adaptive Moving Averages Lead To Better Results) glidende gjennomsnitt Gjennomsnitt av tidsseriedata (observasjoner like fordelt i tid) fra flere sammenhengende perioder. Kalt flytting fordi det kontinuerlig omdannes når nye data blir tilgjengelige, går det fremover ved å slippe den tidligste verdien og legge til den nyeste verdien. For eksempel kan det bevegelige gjennomsnittet på seks måneders salg beregnes ved å ta gjennomsnittet av salget fra januar til juni, deretter gjennomsnittet av salget fra februar til juli, deretter fra mars til august og så videre. Flytte gjennomsnitt (1) redusere effekten av midlertidige variasjoner i data, (2) forbedre passformen til en linje (en prosess kalt utjevning) for å vise datasendensen tydeligere, og (3) markere en verdi over eller under trend. Hvis du regner med noe med svært høy varians, er det beste du kan gjøre, å finne ut det bevegelige gjennomsnittet. Jeg ønsket å vite hva det bevegelige gjennomsnittet var av dataene, så jeg ville få en bedre forståelse av hvordan vi gjorde. Når du prøver å finne ut noen tall som endrer seg ofte, er det beste du kan gjøre å beregne det bevegelige gjennomsnittet.