Usando A Mobile Media A Tempo

Moving Average Forecasting. Introduction Come si può intuire che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive alle previsioni, ma si spera questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni in spreadsheets. In questa linea continueremo da a partire dall'inizio e iniziare a lavorare con lo spostamento medio forecasts. Moving media previsioni Tutti conoscono con lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere tutti gli studenti universitari fare loro tutto il tempo Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando a avere quattro prove durante il semestre Sia s supporre che hai un 85 sul tuo primo test. What vuoi prevedere per il secondo score. What prova pensi che il tuo insegnante di prevedere per il prossimo test score. What pensi che i tuoi amici possono prevedere per il vostro prossimo score. What prova pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo test score. Regardless di tutti i blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 appena got. Well, ora diamo s supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e in modo da ottenere un 73.Now quali sono tutti gli interessati e indifferente che va ad anticipare si otterrà sul terzo test ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con you. They può dire a se stessi, questo ragazzo è sempre soffia il fumo sulle sue intelligenza si sta andando per ottenere un altro 73 se lui s lucky. Maybe i genitori cercano di essere più solidali e dire: Bene, finora si ve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa un 85 73 2 79 Non so, forse se l'avete fatto meno feste e weren t scuotendo la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. Both di queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future Questo si chiama una previsione media mobile usando un periodo di data. The secondo è anche una previsione media mobile ma con due periodi di data. Let s per scontato che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte ai vostri alleati si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso , è impressed. So ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come si ll fa su l'ultimo test Bene, speriamo che si vede il pattern. Now, si spera si può vedere il modello che credi sia la più accurate. Whistle mentre lavoriamo Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle While We lavoro che avete alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo per prima presentare i dati per un periodo di tre movimento di entrata media forecast. The per cella C6 dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7 C11.Notice come si muove il media nel corso degli ultimi dati storici, ma usa esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione si dovrebbe anche notare che don t veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale io ho incluso il previsioni passate perché noi li utilizzare nella pagina web successiva per misurare la previsione validity. Now voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento di entrata media forecast. The per cella C5 due dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula di cella fino a le altre cellule C6 C11.Notice come ora vengono utilizzati solo i due più recenti pezzi di dati storici per ogni previsione Ancora una volta mi hanno incluso le previsioni passate a scopo illustrativo e per un uso successivo in previsione validation. Some altre cose che sono importanti per notice. For un m-periodo in movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione non altro è necessary. For un m-periodo in movimento previsione media, quando fare previsioni precedenti, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1.Both di questi temi sarà molto significativo quando sviluppiamo la nostra code. Developing il Moving Average funzione Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile il codice segue Notare che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice di valori storici è possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro si want. Function media mobile storico, NumberOfPeriods singola Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As single Dim HistoricalSize As Integer. variabili Inizializzazione contatore 1 Accumulo 0. Determinare la dimensione della matrice storica HistoricalSize. For contatore 1 Per NumberOfPeriods. Accumulare il numero appropriato di più recenti precedentemente osservati values. Accumulation accumulazione storica HistoricalSize - NumberOfPeriods codice Counter. MovingAverage accumulo NumberOfPeriods. The saranno spiegati in classe si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come le Medie following. Moving Come utilizzare them. some delle funzioni primarie di una media mobile sono per identificare le tendenze e le inversioni di misurare la forza di slancio un bene s e determinare le aree in cui un bene troverà supporto o resistenza In questa sezione indicherà come i diversi periodi di tempo in grado di monitorare lo slancio e come medie mobili può essere utile nella creazione di stop loss Inoltre, affronteremo alcune delle capacità e dei limiti di medie mobili che si dovrebbe prendere in considerazione quando li utilizzano come parte di un trading Trend di routine Seguire le tendenze è una delle funzioni chiave di medie mobili, che sono utilizzati dalla maggior parte dei commercianti che cercano di rendere il trend loro amico le medie mobili sono in ritardo indicatori che significa che essi non prevedono nuove tendenze, ma confermano le tendenze, una volta che sono stati stabiliti come si può vedere nella figura 1, uno stock è considerato in una tendenza rialzista quando il prezzo è al di sopra di una media mobile e la media è in pendenza verso l'alto al contrario, un commerciante utilizzerà un prezzo al di sotto di una media inclinata verso il basso per confermare una tendenza al ribasso Molti commercianti prendere in considerazione solo in possesso di una posizione lunga su un bene quando il prezzo è scambiato sopra la media mobile Questa semplice regola può contribuire a garantire che la tendenza opera nei commercianti favor. Momentum Molti commercianti principianti chiedono come sia possibile misurare quantità di moto e di come le medie mobili può essere utilizzato per affrontare una simile impresa la risposta più semplice è quello di prestare molta attenzione ai periodi di tempo utilizzati nella creazione della media, come ogni periodo di tempo può fornire informazioni preziose in diversi tipi di moto in generale, lo slancio a breve termine può essere misurato, cercando a medie che si concentrano su periodi di tempo di 20 giorni o meno Guardando medie che vengono creati con un periodo di 20 a 100 giorni è generalmente considerata come una buona misura della quantità di moto a medio termine Infine, ogni media mobile che utilizza 100 giorni in movimento in movimento o più nel calcolo può essere utilizzato come una misura della quantità di moto a lungo termine il buon senso dovrebbe dirvi che una media mobile di 15 giorni è una misura più appropriata di slancio a breve termine di un mobile a 200 giorni average. One dei migliori metodi per determinare la forza e la direzione della quantità di moto un bene s è quello di posizionare tre medie mobili su un grafico e quindi prestare molta attenzione al modo in cui impilare fino in relazione l'uno all'altro le tre medie mobili che sono generalmente utilizzati hanno diversi intervalli di tempo nel tentativo per rappresentare a breve termine, a medio termine e movimenti di prezzo a lungo termine nella figura 2, forte slancio verso l'alto si vede quando le medie a breve termine si trovano sopra delle medie di lungo periodo e le due medie sono divergendo al contrario, quando le medie a breve termine si trovano al di sotto della media a lungo termine, la quantità di moto è in direction. Support verso il basso un altro uso comune di medie mobili è nel determinare il prezzo potenziale supporta non ci vuole molta esperienza nel trattare con medie mobili a notare che il calo dei prezzi di un bene spesso fermare e invertire la direzione allo stesso livello come media importante, ad esempio, nella figura 3 si può vedere che la media mobile a 200 giorni è stato in grado di sostenere il prezzo del titolo, dopo la flessione dal suo massimo vicino a 32 Molti commercianti anticiperà un rimbalzo fuori delle principali medie mobili e utilizzerà altri indicatori tecnici, come la conferma del move. Resistance atteso volta che il prezzo di un bene scende al di sotto di un livello influente di supporto, come ad esempio la media mobile a 200 giorni, non è raro per vedere l'atto media come una forte barriera che impedisce agli investitori di spingere il prezzo di nuovo sopra che la media come si può vedere dal grafico qui sotto, questa resistenza è spesso usato dai commercianti come un segno di prendere profitti o chiudere eventuali posizioni lunghe esistenti molti venditori allo scoperto anche utilizzare queste medie come punti di ingresso, perché il prezzo rimbalza spesso fuori la resistenza e continua la sua mossa più basso Se sei un investitore che sta tenendo una posizione lunga in un bene che viene scambiato sotto i principali medie mobili, può essere in vostro interesse a guardare questi livelli da vicino perché possono influenzare notevolmente il valore dei vostri investment. Stop-perdite le caratteristiche di supporto e di resistenza di medie mobili di loro un grande strumento per la gestione del rischio la capacità delle medie mobili per identificare punti strategici per impostare arresto fare ordini - Perdita consente agli operatori di tagliare perdere posizioni prima che possano crescere ogni più grande Come si può vedere nella figura 5, gli operatori che detengono una posizione lunga in un magazzino e fissano i loro ordini stop-loss di sotto delle medie influenti stessi possono risparmiare un sacco di soldi utilizzando medie mobili per impostare ordini stop-loss è la chiave per qualsiasi trading di successo strategy. In praticare la media mobile fornirà una buona stima della media della serie tempo se la media è costante o lentamente cambiando nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima del sottostante significare un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti della variability. The scopo di fornire una più piccola m è quello di consentire la previsione di rispondere a un cambiamento nel processo sottostante per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora cambiamenti nel medio sottostante della serie temporale la figura riporta le serie utilizzato per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui la serie è stata generata la media inizia come una costante a 10 a partire da tempo 21, che aumenta di un'unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al tempo 30 Poi diventa costante nuovamente i dati è simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con lo zero media e deviazione standard 3 I risultati della simulazione sono arrotondati al tavolo integer. The più vicina mostra le osservazioni simulate utilizzati per l'esempio Quando usiamo il tavolo, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati passati sono known. The stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storica in figura la figura mostra la stima media mobile della media in ogni tempo e non le previsioni le previsioni sposterebbe le curve media mobile a destra di periods. One conclusione è immediatamente evidente dalla figura Per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto l'andamento lineare, con il ritardo aumenta con m il ritardo è la distanza tra il modello e la stima nella dimensione tempo a causa del ritardo, la sottostima media mobile le osservazioni come la media è in aumento la polarizzazione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile la polarizzazione quando la media è in aumento è negativo Per una diminuzione media, la polarizzazione è positivo il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m maggiore è il valore di m maggiore è la grandezza di lag e bias. For una serie continua crescita con tendenza a valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è riportata nelle equazioni below. The esempio curve non corrispondono queste equazioni, perché il modello di esempio, non è in continuo aumento, piuttosto che inizia come una costante, modifiche a una tendenza e poi diventa costante di nuovo anche le curve di esempio sono affetti da il rumore cittadino. L'Hotel movimento previsione media di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra l'aumento lag e pregiudizi proporzionalmente le equazioni di seguito indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello nuovo, queste formule sono per una serie temporale con trend. We lineare costante non dovrebbe essere sorpreso di questo risultato lo stimatore media mobile si basa sull'ipotesi di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte della dal periodo di studio serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tale results. We può anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per i più piccoli m la stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile 20 Abbiamo i desideri contrastanti per aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni errore mean. The è il differenza tra i dati reali e il valore previsto Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del primo termine rumore cittadino. L'Hotel è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una costante significa Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile un'ampia m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vogliamo m più piccolo possibile 1, ma questo aumenta la previsione Pratica errore di varianza richiede un value. Forecasting intermedio con Excel. The previsione aggiuntivo implementa il movimento formule media l'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B le prime 10 osservazioni sono indicizzate -9 a 0 Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10.The primi dieci osservazioni fornire i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0 la colonna MA 10 C mostra il calcolato le medie la media mobile parametro m è nella cella C3 ribalta 1 colonna D in movimento mostra una previsione per un periodo nel futuro l'intervallo di previsione è in cella D3 Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati down. The Err 1 colonna e mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione per esempio, l'osservazione in tempo 1 è 6 il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11 1 l'errore è quindi -5 1 la deviazione standard e media MAD media deviazione sono calcolati, rispettivamente, nelle celle E6 ed E7.