Fortbewegungsvorteile

Gleitende durchschnittliche Vorhersage Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, damit das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sich um die folgenden handelt. Die 7 Fallstricke der gleitenden Mittelwerte Ein gleitender Durchschnitt ist der durchschnittliche Preis einer Sicherheit über einen bestimmten Zeitraum. Analysten verwenden häufig gleitende Durchschnitte als analytisches Werkzeug, um es einfacher zu machen, Markttrends zu verfolgen, da sich die Wertpapiere nach oben und unten bewegen. Durchgehende Mittelwerte können Trends erzeugen und Impulse messen. Daher können sie verwendet werden, um anzugeben, wann ein Investor eine bestimmte Sicherheit kaufen oder verkaufen sollte. Investoren können auch gleitende Durchschnitte verwenden, um Stütz - oder Widerstandspunkte zu identifizieren, um festzustellen, wann die Preise die Richtung ändern werden. Durch das Studium historischer Handelsbereiche werden Unterstützungs - und Widerstandspunkte festgelegt, bei denen der Preis einer Sicherheit in der Vergangenheit seinen Aufwärts - oder Abwärtstrend rückgängig gemacht hat. Diese Punkte werden dann verwendet, um Entscheidungen zu treffen, zu kaufen oder zu verkaufen. Leider sind gleitende Durchschnitte keine perfekten Werkzeuge für die Trends und sie präsentieren viele subtile, aber signifikante Risiken für Investoren. Darüber hinaus gelten gleitende Durchschnitte nicht für alle Arten von Unternehmen und Branchen. Einige der wichtigsten Nachteile der sich bewegenden Mittelwerte sind: 1. Bewegungsdurchschnitte ziehen Trends aus vergangenen Informationen. Sie berücksichtigen keine Änderungen, die eine zukünftige Wertentwicklung der Sicherheitseffekte wie neue Konkurrenten, höhere oder niedrigere Nachfrage nach Produkten in der Branche und Änderungen in der Führungsstruktur des Unternehmens beeinflussen können. 2. Idealerweise wird ein gleitender Durchschnitt eine konsequente Veränderung des Preises einer Sicherheit im Laufe der Zeit zeigen. Leider sind gleitende Durchschnitte nicht für alle Unternehmen, vor allem für diejenigen in sehr volatilen Branchen oder diejenigen, die stark von aktuellen Ereignissen beeinflusst werden. Dies gilt insbesondere für die Ölindustrie und hochspekulative Industrien im Allgemeinen. 3. Bewegliche Mittelwerte können über einen beliebigen Zeitraum verteilt werden. Dies kann jedoch problematisch sein, da sich der allgemeine Trend je nach eingestelltem Zeitraum erheblich ändern kann. Kürzere Zeitrahmen haben mehr Volatilität, während längere Zeitrahmen weniger Volatilität haben, aber nicht für neue Veränderungen im Markt verantwortlich sind. Investoren müssen vorsichtig sein, welchen Zeitrahmen sie wählen, um sicherzustellen, dass der Trend klar und relevant ist. 4. Eine laufende Debatte ist, ob auf die jüngsten Tage in der Zeitspanne mehr Wert gelegt werden sollte oder nicht. Viele fühlen, dass die jüngsten Daten besser die Richtung widerspiegeln, in der sich die Sicherheit bewegt, während andere das Gefühl haben, dass einige Tage mehr Gewicht haben als andere, fälschlicherweise den Trend. Anleger, die unterschiedliche Methoden zur Berechnung von Durchschnittswerten verwenden, können ganz unterschiedliche Trends ziehen. (Erfahren Sie mehr in Simple vs. Exponential Moving Averages.) 5. Viele Investoren argumentieren, dass technische Analyse eine sinnlose Möglichkeit ist, das Marktverhalten vorherzusagen. Sie sagen, der Markt hat keine Erinnerung und die Vergangenheit ist kein Indikator für die Zukunft. Darüber hinaus gibt es umfangreiche Forschung, um dies zu sichern. Zum Beispiel führte Roy Nersesian eine Studie mit fünf verschiedenen Strategien mit gleitenden Durchschnitten durch. Die Erfolgsquote jeder Strategie variierte zwischen 37 und 66. Diese Forschung deutet darauf hin, dass gleitende Durchschnitte nur Ergebnisse über die Hälfte der Zeit, die mit ihnen eine riskante Vorschlag für effektiv Timing der Börse könnte. 6. Wertpapiere zeigen oft ein zyklisches Verhalten. Dies gilt auch für Versorgungsunternehmen, die eine ständige Nachfrage nach ihrem Produkt von Jahr zu Jahr haben, aber auch starke saisonale Veränderungen erfahren. Obwohl gleitende Durchschnitte dazu beitragen können, diese Trends zu glätten, können sie auch die Tatsache verbergen, dass sich die Sicherheit in einem oszillatorischen Muster befindet. (Um mehr zu erfahren, siehe Halten Sie ein Auge auf Momentum.) 7. Der Zweck jeder Tendenz ist, vorherzusagen, wo der Preis eines Wertpapiers in der Zukunft sein wird. Wenn ein Wertpapier nicht in beide Richtungen trifft, bietet es keine Gelegenheit, von Kauf oder Leerverkäufen zu profitieren. Der einzige Weg, den ein Investor in der Lage sein wird, zu profitieren, wäre, eine anspruchsvolle, wählbare Strategie umzusetzen, die auf dem verbleibenden Preis beruht. Die Bottom Line Moving-Durchschnittswerte wurden von vielen als wertvolles Analysewerkzeug angesehen, aber für jedes Werkzeug, um effektiv zu sein, muss man zuerst seine Funktion verstehen, wann es benutzt wird und wann es nicht benutzt wird. Die hier diskutierten Gefahren deuten darauf hin, dass bei der Durchquerung von Durchschnittswerten kein wirksames Instrument, wie etwa bei Verwendung mit volatilen Wertpapieren, und wie sie bestimmte wichtige statistische Informationen übersehen können, wie zyklische Muster. Es ist auch fraglich, wie effektiv gleitende Durchschnitte für die genaue Angabe der Preisentwicklung sind. Angesichts der Nachteile können gleitende Durchschnitte ein Werkzeug sein, das am besten in Verbindung mit anderen verwendet wird. Am Ende wird persönliche Erfahrung der ultimative Indikator dafür sein, wie effektiv sie wirklich für Ihr Portfolio sind. (Weitere Informationen finden Sie unter Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen) Gleitende Mittelwert von Zeitreihendaten (Beobachtungen gleichermaßen zeitlich beabstandet) aus mehreren aufeinanderfolgenden Perioden. Angerufen, sich zu bewegen, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, wenn neue Daten verfügbar werden, wird es fortgesetzt, indem man den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt von sechsmonatigen Verkäufen berechnet werden, indem man den Durchschnitt des Umsatzes von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter. Durchgehende Mittelwerte (1) reduzieren den Effekt von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung der Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um den Daten-Trend deutlicher zu zeigen und (3) einen Wert über oder unter dem Wert zu markieren Trend. Wenn du etwas mit sehr hoher Abweichung kalkst, kannst du das gleitende Durchschnitt herausfinden. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt von den Daten war, also hätte ich ein besseres Verständnis dafür, wie wir es gemacht haben. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die sich ändern oft das Beste, was Sie tun können, ist die gleitenden Durchschnitt zu berechnen.