Flytte Gjennomsnittet Dataadministrasjon

Flytende gjennomsnitt. Dette eksempelet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. 1 Først, la oss ta en titt på våre tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere toppene og dalene blir utjevnet. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Som et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende lukkepriser over 15 dager. Vei 1 5 dager 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dager 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dager 28, 30, 27, 29, 28 . En 10-dagers MA ville gjennomsnittlig utgående sluttpriser for de første 10 dagene som første datapunkt. Det neste datapunktet ville slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som nevnt tidligere, lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, jo større er lagret. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi Den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lånet til MA som skal brukes avhenger av handelsmålene, med kortere MAs som brukes til kortsiktig handel og langsiktig MAs mer egnet for langsiktige investorer 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med pauser over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MA'er gir også viktige handelssignaler alene eller når to gjennomsnitt krysse over En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend Tilsvarende er oppadgående momentum bekreftet med et bullish overgang som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA nedover momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA. I praksis vil det glidende gjennomsnittet gi et godt estimat av gjennomsnittet av tidsserien hvis gjennomsnittet er konstant eller sakte endring i I tilfelle av konstant gjennomsnitt vil den største verdien av m gi de beste estimatene for det underliggende gjennomsnittet. En lengre observasjonsperiode vil gjennomsnitts ut effektene av variabilitet. Formålet med å gi en mindre m er t o la prognosen svare på en endring i den underliggende prosessen For å illustrere foreslår vi et datasett som inkorporerer endringer i det underliggende gjennomsnittet av tidsserien Figuren viser tidsserien som brukes til illustrasjon sammen med den gjennomsnittlige etterspørselen fra hvilken serien ble generert. Middelet begynner som en konstant på 10. Begynner på tid 21, øker den med en enhet i hver periode til den når verdien av 20 på tiden 30. Da blir det konstant igjen. Dataene blir simulert ved å legge til i gjennomsnitt en tilfeldig støy fra en normal fordeling med null gjennomsnitt og standardavvik 3 Resultatene av simuleringen er avrundet til nærmeste heltall. Tabellen viser de simulerte observasjonene som brukes til eksempelet. Når vi bruker bordet, må vi huske at det til enhver tid bare er mulig å Tidligere data er kjent. Estimatene til modellparameteren, for tre forskjellige verdier av m, vises sammen med gjennomsnittet av tidsseriene i figuren under Figuren viser glidende gjennomsnitt est Imate av gjennomsnittet på hver tid og ikke prognosen. Prognosene ville skifte de bevegelige gjennomsnittskurver til høyre etter periodene. En konklusjon vises umiddelbart fra figuren. For alle tre estimatene ligger det glidende gjennomsnittet bak den lineære trenden, med at laget øker med m Forsinkelsen er avstanden mellom modellen og estimatet i tidsdimensjonen På grunn av lagret undervurderer det bevegelige gjennomsnittet observasjonene etter hvert som gjennomsnittet øker. Forskjellen er estimert forskjell på en bestemt tid i middelverdien av modellen og middelverdien spådd av det bevegelige gjennomsnittet Forspenningen når gjennomsnittet øker er negativt For et avtagende middel er forspenningen positiv. Forsinkelsen i tid og forspenningen introdusert i estimatet er funksjoner av m Jo større verdien av m jo større størrelsen på lag og bias. For en kontinuerlig økende serie med trend a er verdiene av lag og forspenning av estimatoren av middelet gitt i ligningene nedenfor. Eksempelkurven s stemmer ikke overens med disse ligningene fordi eksempelmodellen ikke øker kontinuerlig, men det begynner som en konstant, endrer seg til en trend og blir konstant igjen Også eksempelkurver påvirkes av støyen. Den bevegelige gjennomsnittlige prognosen for perioder inn i fremtiden representeres ved å flytte kurvene til høyre. Lag og forspenning øker proporsjonalt. Ligningene nedenfor indikerer lag og forspenning av en prognoseperiode inn i fremtiden sammenlignet med modellparametrene. Disse formlene er igjen i en tidsserie med en konstant lineær trend . Vi bør ikke bli overrasket over dette resultatet. Den glidende gjennomsnittlige estimatoren er basert på antagelsen om et konstant gjennomsnitt, og eksemplet har en lineær trend i gjennomsnittet i en del av studieperioden. Siden sanntidsseriene sjelden vil adlyde nøyaktig antagelsene av hvilken som helst modell, bør vi være forberedt på slike resultater. Vi kan også konkludere fra figuren at variasjonen av støyen har størst effekt for mindre m Anslaget spiste er mye mer flyktig for det bevegelige gjennomsnittet på 5 enn det bevegelige gjennomsnittet på 20 Vi har de motstridende ønskene om å øke m for å redusere effekten av variabilitet på grunn av støyen og å redusere m for å gjøre prognosen mer lydhør for endringer i gjennomsnitt . Feilen er forskjellen mellom de faktiske dataene og den prognostiserte verdien. Hvis tidsseriene er virkelig en konstant verdi, er den forventede verdien av feilen null og variansen av feilen består av et begrep som er en funksjon av og en sekund termen som er variansen av støyen. Første termen er variansen av gjennomsnittet estimert med et utvalg av m observasjoner, forutsatt at data kommer fra en befolkning med konstant gjennomsnitt. Dette begrepet er minimert ved å gjøre m så stor som mulig. En stor m gjør prognosen uforsvarlig for en endring i underliggende tidsserier For å gjøre prognosen lydhør for endringer, ønsker vi m så liten som mulig 1, men dette øker feilvariasjonen. Praktisk prognose krever et mellomliggende value. Forecasting with Excel. The Forecasting add-in implementerer de bevegelige gjennomsnittlige formlene Eksemplet nedenfor viser analysen gitt av tillegget for prøvedata i kolonne B De første 10 observasjonene er indeksert -9 til 0 Sammenlignet med tabellen ovenfor , skiftes tidsindeksene med -10. De første ti observasjonene gir oppstartsverdiene for estimatet og brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet for periode 0 MA 10-kolonnen C viser de beregnede bevegelige gjennomsnittene. Den bevegelige gjennomsnittsparameteren m er i cellen C3 Fore 1-kolonnen D viser en prognose for en periode inn i fremtiden Prognoseintervallet er i celle D3 Når prognoseperioden endres til et større tall, flyttes tallene i Fore-kolonnen. Err 1-kolonnen E viser forskjellen mellom observasjonen og prognosen For eksempel er observasjonen på tidspunkt 1 6 Den prognostiserte verdien fra det bevegelige gjennomsnittet på tidspunktet 0 er 11 1 Feilen er da -5 1 Standardavviket og gjennomsnittlig Deviatio n MAD beregnes i henholdsvis celler E6 og E7.