Siirtyminen keskimääräiseen ennusteeseen. Integrointi Kuten ehkä arvailme, tarkastelemme joitakin alkeellisimpia ennusteiden lähestymistapoja. Toivottavasti nämä ovat ainakin hyödyllistä tutustua joihinkin laskentataulukoiden ennusteiden toteuttamiseen liittyviin laskentaan liittyviin kysymyksiin. aloittaen alusta ja aloittaa työskentelyn keskimääräisten ennusteiden kanssa. Keskimääräisten ennusteiden siirtäminen Jokainen tuntee liukuvat keskimääräiset ennusteet riippumatta siitä, uskovatko he ovat. Kaikki opiskelijat tekevät niitä koko ajan Ajattele testituloksia kurssissa, josta aiot sinulla on neljä testia lukukauden aikana Oletetaan, että sinulla on 85 testissä ensimmäisellä testillä. Mitä arvioisit toisen testipisteen suhteen? Mitä mieltä olet opettajasi seuraavan testipisteenne arvioimisesta? Mitä mieltä olet ystäväsi ennustavan seuraavalle testipistemäärällemme. Mitä mieltä olette vanhemmillenne seuraavan testipistemääränne suhteen. Riippumatta kaikista blabbereista, joita voit tehdä he ja sinun opettajasi odottavat todennäköisesti, että sait jotain 85: n juuri saamaasi alaan. Vaikka, nyt oletetaan, että huolimatta omasta mainoksestasi ystävillesi, olet yliarvioinut itsesi ja luku voi opiskella vähemmän toisen testin ja niin saat 73. Nyt, mitä kaikki ovat huolissaan ja huolimattomia menossa ennakoimaan saat kolmannella testillä on kaksi erittäin todennäköistä lähestymistapaa heille kehittää arvio riippumatta ovatko he jakaneet sen kanssasi. He voivat sanoa itselleen: Tämä kaveri puhaltaa aina savua hänen älykkyydestään. Hän aikoo saada toisen 73, jos hän on onnekas. Ehkä vanhemmat yrittävät olla tukevampia ja sanoa: No, niin että sinulla on 85 ja 73, joten ehkä sinun pitäisi ymmärtää 85 73 2 79 En tiedä, ehkä jos teet vähemmän juhlimista ja ettet vaivannut pikkulintua koko paikan päällä ja jos aloitit tekemään paljon enemmän opiskelu voit saada korkeampi score. Both näistä arvioista ovat todellisia Toinen on myös liukuva keskimääräinen ennuste, mutta käyttää kahta ajanjaksoa. Lien oletetaan että kaikki nämä ihmiset, jotka menettivät teidän suurta mieltänne, ovat jonkinlaisen kuohuttaneet sinut ja päättävät tehdä hyvin kolmannella testillä omasta syystä ja antaa korkeamman pistemäärän liittolaistensa edessä. Otat testin ja pisteet ovat oikeasti 89 Jokainen, mukaanlukien itsesi, on vaikuttunut. Nyt sinulla on lopullinen puolivälin testi, ja tavalliseen tapaan tunnet tarvetta yllyttää kaikki tekemään ennustusta siitä, miten teet viimeisen testin aikana. Toivottavasti näet kuvio. Nyt, toivottavasti näet kuvion Mitkä ovat mielestänne tarkimmat. Whistle Vaikka toimimme Nyt palataan uusi puhdistusyhtiö aloitti teidän estranged puolison sisar nimeltä Whistle Vaikka työskentelemme Sinulla on joitakin aiempia myynti tietoja edustaa seuraava osio laskentataulukosta Esittelemme ensin tiedot kolmelle ajanjaksolle liukuvalle keskimääräiselle ennusteelle. Solun C6 merkinnän tulisi olla. Nyt voit kopioida tämän solukehyksen alas muihin soluihin C7-C11. Huomaa, kuinka keskimääräinen liikkuu viimeisimpien historiallisten tietojen mukaan, mutta käyttää täsmälleen kolmea viimeisintä ajanjaksoa jokaiselle ennustukselle. Huomaa myös, että emme todellakaan tarvitse tehdä ennusteita aiempina aikoina, jotta voimme kehittää viimeisimmän ennustamme. Tämä on ehdottomasti erilainen kuin eksponentiaalinen tasoitusmalli Olen sisällyttänyt aikaisemmat ennusteet, koska käytämme niitä seuraavalla verkkosivulla mittaamaan ennusteiden pätevyys. Nyt haluan esittää samanlaiset tulokset kahden ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta varten. C5-solun merkinnän pitäisi olla. voi kopioida tämän solukehyksen alas muille soluille C6-C11. Huomatkaa, kuinka kullekin ennusteelle käytetään vain kahta viimeisintä historiatietoa. Jälleen olen sisällyttänyt d aiempia ennusteita havainnollistamistarkoituksiin ja myöhempää käyttöä varten ennusteiden validoinnissa. Jotkin muut asiat, jotka ovat tärkeitä huomaamaan. Mm-ajan liikkuvaa keskimääräistä ennustetta käytetään vain m viimeisimpien tietojen arvojen avulla tehdä ennuste Mitään muuta ei ole tarpeen . M-aikavälin liukuva keskimääräinen ennuste, kun tehdään aikaisempia ennusteita, huomaa, että ensimmäinen ennuste tapahtuu ajanjaksolla m 1. Näistä asioista suuri merkitys on, kun kehitämme koodimme. Liikkuvan keskiarvotoiminnon kehittäminen Nyt meidän on kehitettävä liikkuvaa keskimääräistä ennusteita, joita voidaan käyttää joustavammin. Koodi seuraa Huomaa, että syötteet ovat ennusteiden ja historiallisten arvojen joukossa käytettävien aikajaksojen lukumäärää. Voit tallentaa sen haluamaasi työkirjaan. MovingAverage Historiallinen, NumberOfPeriods kuin yksittäinen Ilmoittaa ja alustaa muuttujat Dim Item kuin Variant Dim Counter kuin kokonaisluku Dim Kerääntyminen kuin yksi Dim HistoricalSize kuin kokonaisluku. Muuttujien alustaminen Counter 1: n kertyminen 0. Historical array HistoricalSize. ofin määrittäminen Counter 1: lle NumberOfPeriods: lle. Keräämällä sopiva määrä viimeisimpiä aiemmin havaittuja arvoja. Kerääntymisen kertyminen Historiallinen HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingMaksujen keskimääräinen kertymänumero. Peruutukset. Koodi selitetään luokassa Haluat sijoittaa toiminnon laskentataulukkoon niin, että laskutoimitus näkyy missä se pitäisi kuten seuraavia. Liikkuvuusarvot Kuinka käyttää niitä. Jotkin liikkuvan keskiarvon ensisijaisista tehtävistä on tunnistaa suuntaukset ja muutokset mittaamaan omaisuuden voiman vahvuutta ja määrittämään mahdolliset alueet, joilla omaisuus löytää tukea tai vastustusta. huomauttaa, kuinka erilaiset aikajaksot voivat seurata vauhtia ja miten liukuvat keskiarvot voivat olla hyödyllisiä pysähtymishäiriöiden määrittämisessä Lisäksi käsittelemme joitakin liikkuvien keskiarvojen ominaisuuksia ja rajoituksia, joita pitäisi harkita käytettäessä niitä osana kaupankäynnin rutiinia. Trend Trendien tunnistaminen on yksi liikkuvien keskiarvojen keskeisistä tehtävistä, jotka ovat meitä että useimmat kauppiaat pyrkivät tekemään trendin ystävänsä Liikkuvat keskiarvot ovat jäljessä olevia indikaattoreita, mikä tarkoittaa, että ne eivät ennusta uusia suuntauksia vaan vahvistavat suuntauksia, kun ne on perustettu. Kuten kuvasta 1 nähdään, varastossa katsotaan olevan nousu, kun hinta on liukuvan keskiarvon yläpuolella ja keskimäärin laskeutuu ylöspäin. Sitä vastoin elinkeinonharjoittaja käyttää alhaisempaan kaltevaan keskiarvoon perustuvaa hintaa laskun laskemiseksi. Monet kauppiaat harkitsevat vain pitkäaikaisen sijoituksen pitämistä hyödykkeessä, kun hinta on kaupankäynti ylittävän liukuvan keskiarvon yläpuolella Tämä yksinkertainen sääntö voi auttaa varmistamaan, että suuntaus toimii kauppiaiden hyväksi. Momentum Monet aloittelijat kysyvät, miten on mahdollista mitata vauhtia ja kuinka liikkuvia keskiarvoja voidaan käyttää tällaisen haasteen ratkaisemiseen. Yksinkertainen vastaus on maksaa lähellä huomiota keskimääräisen keskiarvon käyttämiseen käytettyihin ajanjaksoihin, koska jokainen aika voi antaa arvokasta tietoa erilaisista vauhdityypeistä Yleensä lyhyen aikavälin vauhtia voidaan mitata tarkastelemalla liikkuvia keskiarvot, jotka keskittyvät 20 päivän tai vähemmän aikajaksoihin Keskimääräisen aikavälin voimakkuutta pidetään tavallisesti keskimäärin 100 päivää tai enemmän, kun otetaan huomioon 20-100 päivän ajan luotuja liikkuvia keskiarvoja. laskentaa voidaan käyttää pitkän aikavälin vauhdin mittana. Tuntemattoman sanan pitäisi kertoa, että 15 päivän liukuva keskiarvo on sopivampi lyhyen aikavälin vauhtia kuin 200 päivän liukuva keskiarvo. Yksi parhaista menetelmistä määrittää omaisuuden voimakkuuden ja suuntauksen on asetettava kolme liikkuvaa keskiarvoa kaavioon ja kiinnitettävä sitten tarkkaan huomiota siihen, miten ne pinoavat toisiinsa nähden. Yleensä käytetyillä liikkuvilla keskiarvoilla on eri aikavälejä yrittäessään edustaa Lyhytaikainen, keskipitkän ja pitkän aikavälin hintakehitys Kuviossa 2 nähdään voimakas nouseva vauhtia, kun lyhyemmät keskiarvot sijaitsevat pitempiaikaisten keskiarvojen yläpuolella ja kaksi keskiarvoa poikkeavat toisistaan. rm keskiarvot sijaitsevat pidemmän aikavälin keskiarvojen alapuolella, vauhti on alaspäin. Tuki Yksi yleinen liikkuvien keskiarvojen käyttö on määritettäessä mahdollisia hintatukia. Se ei ota paljon kokemusta liikkuvien keskiarvojen käsittelystä huomata, että omaisuus usein pysähtyy ja kääntää suunnan samalla tasolla kuin tärkeä keskimääräinen. Esimerkiksi kuviossa 3 näet, että 200 päivän liukuva keskiarvo pystyi kannattamaan varaston hintaa sen jälkeen, kun se laski korkeasta 32: sta Monet toimijat odottavat poistumasta suurista liikkuvista keskiarvoista ja käyttävät muita teknisiä indikaattoreita vahvistuksena odotetusta toiminnasta. Resurssit Kun omaisuuden hinta laskee alle vaikuttavan tuen, kuten 200 päivän liukuvan keskiarvon, ei ole harvinaista, että keskimääräinen toimi on vahva este, joka estää sijoittajat käyttämästä hintoja takaisin tämän keskiarvon yläpuolella. Kuten alla olevasta taulukosta käy ilmi, tätä vastustusta käytetään usein kauppiaiden sa merkki voitosta tai sulkemasta olemassa olevia pitkiä positioita Monet lyhyet myyjät käyttävät myös näitä keskiarvoja tulopisteinä, koska hinta usein pudottaa vastarintaa ja jatkaa siirtymistään. Jos olet sijoittaja, jolla on pitkä asema omaisuuserä, joka on kaupankäynnin kohteena tärkeimpien liukuvien keskiarvojen alapuolella, voi olla parhaimmillaankin kiinnostunut näistä tasoista tarkkaan, koska ne voivat merkittävästi vaikuttaa sijoituksesi arvoon. Vakavaraukset Liikkuvan keskiarvon tuki - ja vastusominaisuudet tekevät niistä erinomaisen hallinnan riski Liikkuvien keskiarvojen kyky identifioida strategiset paikat stop-loss-tilausten asettamiseksi antaa elinkeinonharjoittajat katkaisemaan menetykset ennen kuin he voivat kasvaa suuremmiksi Kuten kuvasta 5 nähdään, kauppiaat, joilla on pitkä asema varastossa ja pysähtyvät - laskujärjestys alle vaikutusvaltaiset keskiarvot voivat säästää paljon rahaa Käyttämällä liikkuvia keskiarvoja asettaa stop-loss-tilauksia on avain tahansa onnistunut kaupankäynnin strategiaa. Käytännössä liikkuva ave raivo antaa hyvän arvioidun aikasarjan keskiarvosta, jos keskiarvo on vakio tai muuttuu hitaasti. Jos vakion keskiarvo, m: n suurin arvo antaa parhaan estimaatin keskiarvosta. Pitempi havaintojakso on keskimäärin keskiarvo vaihtelun vaikutukset. Pienemmän m: n antamisen tarkoituksena on antaa ennuste vastaamaan taustalla olevan prosessin muutokseen. Havainnollistamiseksi ehdotamme tietojoukkoa, joka sisältää muutoksia aikasarjojen keskiarvoon. Kuvassa näkyy aika sarja, jota käytetään havainnollistamiseen yhdessä keskimääräisen kysynnän kanssa, josta sarja on muodostettu. Keskimäärä alkaa vakiona 10: ssä. Lähtöhetkellä 21 se kasvaa yhdellä yksiköllä kussakin ajanjaksossa, kunnes se saavuttaa 20: n arvon 30 aikana. Sitten se muuttuu vakiona uudelleen Data simuloituu lisäämällä keskiarvo, satunnaismelu Normaalijakaumasta nolla keskiarvolla ja keskihajonnalla 3 Simulointitulokset pyöristetään lähimpään kokonaislukuun. Taulukko sh Käytä esimerkissä käytettyjä simuloituja havaintoja Kun käytämme taulukkoa, meidän on muistettava, että tietyssä ajassa vain aiemmat tiedot ovat tunnettuja. Malliparametrin arviot kolmen eri m: n arvolle esitetään yhdessä keskiarvon aikasarjasta Kuvassa näkyy keskimääräisen keskimääräisen keskimääräisen estimaatin joka kerta eikä ennuste Ennusteet siirtävät liikkuvat keskimääräiset käyrät oikealle kausittain. Lopullinen johtopäätös ilmenee välittömästi luvusta. Kaikilla kolmella arvioi, että liukuva keskiarvo viivästyy lineaarisen kehityksen taakse, ja viive kasvaa m: llä. Viive on mallin ja aikamääritelmän välinen etäisyys. Viiveen vuoksi liikkuva keskiarvo aliarvioi havaintoja, kun keskiarvo kasvaa. arvioija on eroa tiettynä ajankohtana mallin keskimääräisessä arvossa ja keskiarvon, joka ennustaa liikkuvan keskiarvon avulla. Korostus, kun keskiarvo kasvaa, on negatiivinen. Keskimäärin bias on positiivinen Viive ajassa ja arvioinnissa esittämä bias ovat m: n funktiot Mitä suurempi m: n arvo on suurempi viiveen ja biasin suuruus. Jatkuvasti kasvava sarja trendillä a viive - ja keskiarvon estimaattorin bias on annettu alla olevissa yhtälöissä. Esimerkkikäyrät eivät vastaa näitä yhtälöitä, koska esimerkkimalli ei ole jatkuvasti kasvamassa, vaan se alkaa vakiona, muuttuu trendiksi ja muuttuu taas vakiona. Myös esimerkki käyrät vaikuttavat meluun. Kausien liukuva keskimääräinen ennuste tulevaisuuteen edustaa käyrän siirtäminen oikealle. Viive ja esijännitys lisääntyvät suhteellisesti Alla olevat yhtälöt kuvaavat ennustejaksojen viivettä ja ennaltaehkäisyä tulevaisuuteen verrattuna malliparametreille Nämä kaavat taas ovat aikasarjalle, jolla on jatkuva lineaarinen suuntaus. Emme saa yllättyä tässä tuloksessa Liikkuva keskiarvon estimaattori perustuu const keskiarvo, ja esimerkissä on lineaarinen suuntaus keskimäärin tutkimusjakson osan aikana Koska reaaliaikasarjat noudattavat harvoin tarkasti kaikkia mallin oletuksia, meidän pitäisi olla valmis tällaisiin tuloksiin. Voimme myös päätellä siitä, että melun vaihtelulla on suurin vaikutus pienemmille m. Arvio on huomattavasti haihtumaton liikkeen keskiarvona 5 kuin liukuva keskiarvo. Meillä on ristiriitaiset toiveet kasvattaa m vähentää melun aiheuttaman vaihtelun vaikutusta ja vähennetään m, jotta ennuste saadaan paremmin vastaamaan keskimääräisiin muutoksiin. Virhe on todellisen datan ja ennustetun arvon välinen ero. Jos aikasarja on todella vakioarvo, virheen odotettu arvo on nolla ja virheen varianssi koostuu termistä, joka on funktio ja toinen termi, joka on kohinan varianssi. Ensimmäinen termi on keskiarvon varianssi, joka on arvioitu otoksella m havaintoja, olettaen, että tiedot ovat peräisin populati jatkuva keskiarvo Tämä termi minimoituu tekemällä m mahdollisimman suuret Suuri m tekee ennusteesta vastaamatta muutoksen taustalla olevaan aikasarjaan Jotta ennuste olisi reagoiva muutoksiin, haluamme mahdollisimman pieneksi 1, mutta tämä lisää virhevirhettä Käytännön ennuste vaatii välivaiheen. Forecasting Excelin kanssa. Ennusteiden lisäosa toteuttaa liikkuvien keskimääräisten kaavojen. Alla oleva esimerkki näyttää analyysin, jonka lisäys on toimitettu sarakkeessa B olevien näytetietojen osalta. Ensimmäiset 10 havaintoa on indeksoitu -9 - 0 Verrattuna edellä olevaan taulukkoon ajanjaksoja siirretään -10: llä. Ensimmäiset kymmenen havaintoa antavat arvion käynnistysarvot ja niitä käytetään laskettaessa liukuvaa keskiarvoa ajanjaksolle. MA 10-sarakkeessa C esitetään laskettu liikkuva keskiarvot Liikkuva keskiarvo m on solussa C3 Etusivun 1 sarake D esittää yhden jakson ennustetta tulevaisuuteen Ennusteintervalli on solussa D3 Kun ennustevälit muuttuvat suurempaa numeroa Fore-sarakkeessa olevat numerot siirretään alaspäin. Err 1-sarake E osoittaa havainnon ja ennusteen välisen eron Esimerkiksi, havainto ajankohtana 1 on 6 Oletusarvo liikkuvasta keskiarvosta aikaan 0 on 11 1 Virhe on -5 1 Keskimääräinen poikkeama ja keskiarvon keskihajonta MAD lasketaan vastaavasti soluissa E6 ja E7.
No comments:
Post a Comment