Moving average to forecast

Moving Average Forecasting Pendahuluan. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksikan oleh guru untuk mendapatkan skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa perkiraan teman Anda untuk memprediksi skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes berikutnya? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu dari area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapatkan nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang menghina pikiran besar ini membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu mendorong setiap orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda melakukannya pada tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk ramalan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain melalui C6 C6. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua buah data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang perlu diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictququot, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical. Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya seperti berikut. Pendahuluan Pita Eksponensial Rata-rata Indikator teknis pita eksponensial Moving Average hanya banyak rata-rata pergerakan eksponensial dari periode waktu yang meningkat yang diplot pada grafik yang sama. . Jumlah rata-rata pergerakan eksponensial (EMA) ke plot sangat bervariasi di antara pengguna indikator ini juga, beberapa pengguna merencanakan rata-rata bergerak sederhana daripada EMA. Demikian juga, panjang rata-rata bergerak juga sangat bervariasi. Kita harus memperhitungkan cakrawala waktu dan tujuan investasi saat memilih panjang untuk rata-rata bergerak. Pada grafik di bawah kontrak E-mini SampP 500 Futures, delapan EMAs dipilih, dimulai dengan EMA 10 hari dan diakhiri dengan EMA 80 hari: Pita Bergerak Rata-rata Memindahkan Potensi Pita Potong Pokok Seorang pedagang dapat menafsirkan sinyal beli sebagai Dengan menggunakan crossover rata-rata bergerak lainnya. Rata-rata pergerakan yang lebih cepat bergerak di atas rata-rata bergerak yang lebih lambat Namun, perbedaannya adalah bahwa ada banyak crossover. Keputusan harus dibuat berapa banyak crossover harus terjadi sebelum sinyal beli dipicu secara resmi. Sebuah close-up dari crossover sinyal beli potensial disajikan di bawah ini: Sinyal Jual Potong Pita Eksponensial Pindah Eksponensial Demikian pula, sinyal jual yang mungkin diberikan untuk Pita Pindah Eksponensial Pindah ketika rata-rata bergerak mulai melakukan crossover, menentukan berapa banyak persilangan harus terjadi Sebelum sinyal jual secara resmi dipicu adalah sampai dengan pedagang saham, futures, atau currency pair. Informasi di atas hanya untuk tujuan informasi dan hiburan saja dan bukan merupakan saran perdagangan atau ajakan untuk membeli atau menjual produk saham, opsi, masa depan, komoditas, atau valas. Kinerja masa lalu belum tentu merupakan indikasi kinerja masa depan. Perdagangan secara inheren berisiko. OnlineTradingConcepts tidak bertanggung jawab atas kerusakan khusus atau konsekuensial yang diakibatkan oleh penggunaan atau ketidakmampuan untuk menggunakan, materi dan informasi yang diberikan oleh situs ini. Lihat disclaimer penuh. Exponential Moving Average (EMA) Exponential Moving Average (EMA) membebani harga saat ini lebih banyak daripada harga terakhir. Hal ini memberi Exponential Moving Average keuntungan untuk lebih cepat merespons fluktuasi harga daripada Simple Moving Average Namun, hal itu juga dapat dipandang sebagai kerugian karena EMA lebih rentan terhadap whipsaws (yaitu sinyal palsu). Bagan di bawah saham eBay (EBAY) menunjukkan perbedaan antara Exponential Moving Average 10 hari (EMA) dan Simple Moving Average (SMA) 10 hari biasa: Hal utama yang perlu diperhatikan adalah seberapa cepat EMA merespons harga. Pembalikan sedangkan SMA tertinggal selama periode pembalikan. Bagan di bawah dana pertukaran Nasdaq 100 yang diperdagangkan (QQQQ) menunjukkan perbedaan antara crossover rata-rata bergerak (lihat: Moving Average Crossover) kemungkinan membeli dan menjual sinyal dengan EMA dan SMA: Seperti grafik di atas QQQQs yang menggambarkan, meskipun EMA lebih cepat merespons pergerakan harga, EMA tidak selalu lebih cepat untuk memberi kemungkinan sinyal beli dan jual saat menggunakan movingover rata-rata bergerak. Perhatikan juga bahwa konsep yang digambarkan pada tabel di atas dengan crossover Exponential Moving Average adalah konsep di balik indikator Moving Average Convergence Divergence (MACD) yang populer (lihat: MACD). Karena Exponential Moving Averages membebani harga saat ini lebih banyak daripada harga di masa lalu, EMA dipandang oleh banyak pedagang lebih unggul dari Simple Moving Average Namun, setiap trader harus mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan EMA dan memutuskan dengan cara mana mereka akan menggunakan Bergerak rata-rata. Namun demikian, Moving Averages tetap menjadi indikator analisis teknis yang paling populer di pasaran saat ini. Informasi di atas hanya untuk tujuan informasi dan hiburan saja dan bukan merupakan saran perdagangan atau ajakan untuk membeli atau menjual produk saham, opsi, masa depan, komoditas, atau valas. Kinerja masa lalu belum tentu merupakan indikasi kinerja masa depan. Perdagangan secara inheren berisiko. OnlineTradingConcepts tidak bertanggung jawab atas kerusakan khusus atau konsekuensial yang diakibatkan oleh penggunaan atau ketidakmampuan untuk menggunakan, materi dan informasi yang diberikan oleh situs ini. Lihat penyangkalan penuh.