Enkel Bevegelse Gjennomsnittet Tilnærming

Enkelt flytende gjennomsnitt - SMA BREAKING DOWN Enkelt flytende gjennomsnitt - SMA Et enkelt bevegelige gjennomsnitt er tilpassbart ved at det kan beregnes for et annet antall tidsperioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkurs for sikkerheten i et antall tidsperioder og deretter dele dette totalt etter antall tidsperioder, som gir gjennomsnittsprisen på sikkerheten over tidsperioden. Et enkelt glidende gjennomsnitt svekker ut volatiliteten, og gjør det enklere å se prisutviklingen av et sikkerhetssystem. Hvis det enkle glidende gjennomsnittet peker opp, betyr dette at sikkerhetsprisen øker. Hvis det peker ned, betyr det at sikkerhetsprisen faller. Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo glattere det enkle glidende gjennomsnittet. Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatilt, men lesingen er nærmere kildedataene. Analytisk betydning Flytende gjennomsnitt er et viktig analytisk verktøy som brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert trend. Den enkleste formen av å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitts i analyse, bruker det til å raskt identifisere om en sikkerhet er i en opptrinn eller nedtrengning. Et annet populært, om enn litt mer komplekst analytisk verktøy, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning forskjellige tidsrammer. Hvis et kortere sikt enkelt glidende gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, forventes en opptrend. På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trenden. Populære handelsmønstre To populære handelsmønstre som bruker enkle bevegelige gjennomsnitt inkluderer dødskrysset og et gyldent kors. Et dødskors oppstår når 50-dagers enkelt glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette betraktes som et bearish signal, at ytterligere tap er i butikk. Gullkorset oppstår når et kortsiktig glidende gjennomsnitt bryter over et langsiktig glidende gjennomsnitt. Forsterket av høye handelsvolumer, kan dette signalere ytterligere gevinster i butikken. Hva er forskjellen mellom flytende gjennomsnitt og vektet glidende gjennomsnitt? Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på prisene ovenfor, vil bli beregnet ved hjelp av følgende formel: Basert på ligningen over, var gjennomsnittsprisen over perioden ovenfor 90,66. Bruk av bevegelige gjennomsnitt er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veier noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer til spill. Veidede gjennomsnitt gir tyngre vekting til mer gjeldende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden. Summen av vektingen skal legge til opptil 1 (eller 100). Når det gjelder det enkle glidende gjennomsnittet, er vektene fordelt like mye, og derfor er de ikke vist i tabellen ovenfor. Sluttpris på AAPLLets sier at jeg har en prøvedata (her er bare 10 tall, i ekte har jeg omtrent 10000 måleresultater). Deretter vil jeg sjekke om dataene er stasjonære eller ikke bruker Simple Average Method. For eksempel, min datasett med størrelse N 10: Jeg har beregnet gjennomsnitt (vindu 3): med denne formelen: og sett dem inn i SAM-tabellen ovenfor. Deretter beregner forskjellene mine gjennomsnitt, SAMi1 SAMi. og jeg fikk et forskjellstabell: 1 1 1 1 1 1 1 hvorfra jeg ser at forskjellen mellom middel (gjennomsnitt) er konstant (det er alltid 1). Kan jeg anta at med denne enkle testen blir dataene mine X stasjonære bedt 16. desember kl 13:01 Hvis de første forskjellene dine er konstante, er dataene dine ikke stasjonære, da gjennomsnittet øker over tid. Dine første forskjeller er faktisk stasjonære med gjennomsnittlig 1 varians 0. Med tidsseriedata er en av de mest kritiske spørsmålene hvordan man lager dataene stille (man kan argumentere for at dette er hele punktet i tidsserieanalyse). I praksis inkluderer dette å identifisere trend, sesongmessig syklisitet, stokastisk drift og autokorrelasjon. Dette vil kreve mer enn det bevegelige gjennomsnittet kan skaffe seg selv. Du kan imidlertid sannsynligvis bruke det bevegelige gjennomsnittet lønnsomt hvis du vil få en grov bekreftelse på at det ikke er noen trend eller periodicitet. I dette tilfellet bruker du glidende gjennomsnitt som en utjevningsenhet. Du kan rett og slett regresse dataene dine mot tiden og se om den beste passformen har en stor skråning, hvis ikke, så har du ikke en sterk lineær trend. Også, hvis du ikke merker noen økning i spead om linjen eller en hvilken som helst periodcity (ocillating verdier eller stramme klumper av data etterfulgt av dispergerte clouds of data), så har du bekreftet at førstekundens ordreutvikling og periodicitet ikke er til stede i stor grad. Du trenger mer sofistikerte verktøy for å få mer kvantitative. Dette er i hovedsak en tidsserieanalyse, som er et helt felt av statistikk. En stor del av dette feltet er viet til å etablere og teste stasjonar derfor, jeg kan ikke gjøre det rettferdighet i denne korte plassen, er det nok å si at yoru-spørsmålet har vært tungt studier av forskere i tidsserieanalyse. Se dette for noen grunnleggende bakgrunn. Besvart 16. desember kl 13:41 Takk for svaret. Jeg antar at jeg forsto det feil Jeg skal ikke se på forskjellene, men bare på de beregnede betyr at de ikke er konstante, som du la merke til, at de øker, slik at dataene mine ikke er stasjonære, akkurat det har ingenting å gjøre med forskjellene ndash nullpointer Dec 16 13 kl 18:45 nullpointer korrekt ndash user31668 Des 16 13 kl 18:46 Bare et annet spørsmål hvis du ikke bryr deg. Så for at dataene mine skal være stasjonære, skal SAM-tabellen se slik ut: SAM (eller noe sånt) - poenget er at de bevegelige gjennomsnittsverdiene skal være konstante, ikke deres forskjeller (Og jeg bør sjekke det samme for variansen Or bare midler er nok) ndash nullpointer 16 desember 13 kl 18: 48 Den enkleste tilnærmingen ville være å ta gjennomsnittet fra januar til mars og bruke det til å estimere April8217s salg: (129 134 122) 3 128 333 Basert på salget fra januar til og med Mars, du forutsier at salget i april vil være 128 333. Når April8217s faktiske salg kommer inn, vil du da beregne prognosen for mai, denne gangen bruker februar til april. Du må være i samsvar med antall perioder du bruker til å flytte gjennomsnittlig prognose. Antall perioder du bruker i dine gjennomsnittlige prognoser er vilkårlige. Du kan bare bruke to perioder, eller fem eller seks perioder uansett hva du ønsker å generere prognosene dine. Tilnærmingen ovenfor er et enkelt bevegelige gjennomsnitt. Noen ganger kan nyere salg i måneder8217 være sterkere påvirkning av det kommende month8217s salg, så du vil gi de nærmere månedene mer vekt i prognosemodellen din. Dette er et vektet glidende gjennomsnitt. Og akkurat som antall perioder, er vektene du tildeler, rent vilkårlig. Let8217s sier at du ønsket å gi March8217s salg 50 vekt, februar8217s 30 vekt og januar8217s 20. Deretter vil prognosen for april være 127,000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Begrensninger av bevegelige gjennomsnittsmetoder Flytende gjennomsnitt regnes som en 8220smoothing8221 prognose teknikk. Fordi du8217 tar et gjennomsnitt over tid, myker du (eller utjevner) virkningen av uregelmessige hendelser i dataene. Som et resultat kan effektene av sesongmessighet, konjunktursykluser og andre tilfeldige hendelser dramatisk øke prognosen feil. Ta en titt på en full år8217s verdi av data, og sammenlign et 3-års glidende gjennomsnitt og et 5-års glidende gjennomsnitt: Legg merke til at i dette tilfellet at jeg ikke lagde prognoser, men heller sentrert de bevegelige gjennomsnittene. Det første tre måneders glidende gjennomsnittet er for februar, og det er gjennomsnittlig januar, februar og mars. Jeg gjorde også lignende for 5-måneders gjennomsnittet. Nå ser du på følgende diagram: Hva ser du Er ikke tremåneders glidende gjennomsnittsserien mye jevnere enn den faktiske salgsserien Og hva med femmåneders glidende gjennomsnitt It8217s jevnere. Derfor, jo flere perioder du bruker i glidende gjennomsnitt, jo jevnere din tidsserie. Derfor, for prognoser, kan et enkelt glidende gjennomsnitt ikke være den mest nøyaktige metoden. Flytte gjennomsnittlige metoder viser seg å være ganske verdifulle når man prøver å trekke ut sesongmessige, uregelmessige og sykliske komponenter i en tidsserie for mer avanserte prognosemetoder, som regresjon og ARIMA, og bruken av bevegelige gjennomsnittsverdier ved dekomponering av en tidsserie vil bli adressert senere i serien. Bestemme nøyaktigheten til en flytende gjennomsnittsmodell Vanligvis vil du ha en prognosemetode som har minst feil mellom faktiske og forventede resultater. En av de vanligste målene for prognose nøyaktighet er gjennomsnittlig absolutt avvik (MAD). I denne tilnærmingen tar du den absolutte verdien av forskjellen mellom period8217s faktiske og forventede verdier (avviket) for hver periode i tidsseriene som du genererte en prognose for. Så gjennomsnittlig de absolutt avvik, og du får et mål på MAD. MAD kan være nyttig når du bestemmer deg for antall perioder du gjennomsnittlig, og eller hvor mye vekt du legger på hver periode. Vanligvis velger du den som resulterer i laveste MAD. Here8217 er et eksempel på hvordan MAD beregnes: MAD er bare gjennomsnittet på 8, 1 og 3. Flytte gjennomsnitt: Recap Når du bruker bevegelige gjennomsnitt for prognoser, husk: Flytte gjennomsnitt kan være enkelt eller vektet Antall perioder du bruker til din gjennomsnittlig og eventuelle vekter du tildeler hver, er strengt vilkårlig. Flytende gjennomsnitt utjevner uregelmessige mønstre i tidsseriedata, jo større antall perioder som brukes for hvert datapunkt, desto større utjevningseffekt. På grunn av utjevning, prognose neste måned8217s salg basert på siste månedene8217s salg kan resultere i store avvik på grunn av sesongmessige, sykliske og uregelmessige mønstre i dataene og Utjevningskapasiteten til en bevegelig gjennomsnittlig metode kan være nyttig ved å dekomponere en tidsserie for mer avanserte prognosemetoder. Neste uke: Eksponensiell utjevning I neste uke8217s Forecast Forecast Friday. Vi vil diskutere eksponensielle utjevningsmetoder, og du vil se at de kan være langt bedre enn å flytte gjennomsnittlige prognosemetoder. Fortsatt don8217t vet hvorfor våre prognose fredag ​​innlegg ser ut på torsdag Finn ut på: tinyurl26cm6ma Liker dette: Postnavigasjon Legg igjen et svar Avbryt svar Jeg hadde 2 spørsmål: 1) Kan du bruke den sentrert MA-tilnærmingen til å prognose eller bare for å fjerne sesongmessighet 2) Når du bruker den enkle t (t-1t-2t-k) k MA for å prognose en periode fremover, er det mulig å prognose mer enn 1 periode framover. Jeg antar da at prognosen din ville være en av poengene som fôr til neste. Takk. Elske infoen og dine forklaringer I8217m er glad for at bloggen I8217m er sikker på at flere analytikere har brukt den sentrale MA-tilnærmingen til prognoser, men jeg ville ikke, siden denne tilnærmingen gir et tap av observasjoner i begge ender. Dette knytter seg da til ditt andre spørsmål. Vanligvis er simpel MA brukt til å prognose bare en periode framover, men mange analytikere 8211 og jeg for noen ganger 8211 vil bruke min foreløpige prognose for en periode som en av inngangene til andre periode fremover. Det er viktig å huske at jo lenger inn i fremtiden du forsøker å prognose, desto større er risikoen for prognosefeil. Dette er grunnen til at jeg ikke anbefaler sentrert MA for prognose 8211. Tapet av observasjoner på slutten betyr at du må stole på prognoser for de tapte observasjonene, så vel som perioden (er) foran, så det er større sjanse for prognosefeil. Lesere: You8217 er invitert til å veie inn på dette. Har du noen tanker eller forslag på denne Brian, takk for din kommentar og dine komplimenter på bloggen. Fint initiativ og fin forklaring. It8217 er veldig hjelpsomme. Jeg prognose egendefinerte kretskort for en kunde som ikke gir noen prognoser. Jeg har brukt glidende gjennomsnitt, men det er ikke så nøyaktig som industrien kan gå opp og ned. Vi ser mot midten av sommeren til slutten av året at frakt pcb8217 er oppe. Da ser vi i begynnelsen av året bremser nedover. Hvordan kan jeg være mer nøyaktig med mine data Katrina, fra det du fortalte meg, ser det ut til at ditt trykte kretskortsalg har en sesongbestemt komponent. Jeg tar opp sesongmessighet i noen av de andre prognosen fredag ​​innleggene. En annen tilnærming du kan bruke, som er ganske enkelt, er Holt-Winters algoritmen, som tar hensyn til sesongmessighet. Du kan finne en god forklaring på det her. Pass på å avgjøre om årstidens mønster er multiplikativ eller additiv, fordi algoritmen er litt forskjellig for hver. Hvis du plotter dine månedlige data fra noen år og ser at sesongvariasjoner på samme tidspunkter ser ut til å være konstant år over år, så er sesongmessigheten additiv hvis sesongvariasjonene over tid ser ut til å øke, så sesongmessigheten er multiplikativ. De fleste sesongbestemte tidsserier vil være multiplikative. Hvis du er i tvil, antar du multiplikativ. Lykke til Hei, Mellom den metoden:. Nave Forecasting. Oppdaterer gjennomsnittet. Flytte gjennomsnittet av lengden k. Enten vektet Flytende Gjennomsnittlig lengde k ELLER Eksponentiell utjevning Hvilken av disse oppdateringsmodellene anbefaler du at jeg bruker for å prognose dataene. Etter min mening tenker jeg på Moving Average. Men jeg skjønner ikke hvordan jeg gjør det klart og strukturert. Det avhenger egentlig av mengden og kvaliteten på dataene du har, og din prognosehorisont (langsiktig, mellomlang eller kort sikt)