Moving Average Naive Modell

Moving Average Forecasting. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, wir sind auf der Suche nach einigen der primitivsten Ansätze zur Prognose Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Kalkulationstabellen. In diesem Sinne werden wir weiter vorbei Beginnend am Anfang und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Moving Average Prognosen Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten tun sie die ganze Zeit Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie gehen werden Haben vier Tests während des Semesters Lassen Sie Sie davon ausgehen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score. Was denkst du, dein Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denkst du, deine Freunde können voraussagen Für deine nächste Testpartitur. Was denkst du, deine Eltern könnten für deinen nächsten Testbericht voraussagen. Unabhängig von all dem Blabbing, den du deinen Freunden und Eltern machen kannst, sind sie und dein Lehrer sehr wahrscheinlich, dass du etwas in der Gegend bekommst Von der 85 Sie gerade bekommen. Well, jetzt lassen Sie s 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.Now was sind Alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren Sie werden auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie, um eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen. Sie können sich selbst sagen, Dieser Kerl ist immer bläst Rauch Über seine smarts Er wird eine weitere 73 bekommen, wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so weit haben Sie eine 85 und eine 73 bekommen, so vielleicht sollten Sie sich auf eine 85 73 2 79 Ich weiß es nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musstest und den Wiesel an der ganzen Stelle wedeln würdest und wenn du anfingst, viel mehr zu studieren, kannst du eine höhere Punktzahl bekommen. Von diesen Schätzungen werden tatsächlich durchschnittliche Prognosen getragen. Die erste ist nur Ihre jüngsten Score zu prognostizieren Ihre zukünftige Leistung Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose aber mit zwei Perioden von data. Let s davon ausgehen, dass alle diese Menschen Zerschlagung Auf deinem großen Verstand hast du dich verärgert und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten zu setzen. Du nimmst den Test und dein Ergebnis ist eigentlich ein Allein, auch dich 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 Sie tun, auf den letzten Test Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Jetzt, hoffentlich Du siehst das Muster, das du glaubst, ist das genaueste. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle angerufen wurde. Wir arbeiten, wir haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt dargestellt werden Kalkulationstabelle Wir stellen zunächst die Daten für eine dreiseitige gleitende durchschnittliche Prognose dar. Der Eintrag für Zelle C6 sollte sein. Jetzt kannst du diese Zellformel in die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Nichts, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt Verwendet genau die drei letzten Perioden, die für jede Vorhersage zur Verfügung stehen Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell Vergangenheit Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Web-Seite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode gleitende durchschnittliche Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf zu kopieren Die anderen Zellen C6 bis C11.Notice, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke von historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden Wieder habe ich die Vergangenheit Vorhersagen für illustrative Zwecke und für spätere Verwendung in der Prognosevalidierung enthalten. Einige andere Dinge, die von Bedeutung sind Hinweis: Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet werden, um die Vorhersage Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt in der Periode M 1.Both von diesen Fragen wird sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten und das Array von historischen Werten Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern, die Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item Als Variant Dim Zähler als Integer Dim Accumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer. Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0. Ermittlung der Größe des Historischen Arrays HistoricalSize. For Counter 1 Zu NumberOfPeriods. Akkumulation der passenden Anzahl der letzten bisher beobachteten Werte. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. The Code wird in der Klasse erklärt Sie wollen die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden. In der Praxis wird der gleitende Durchschnitt eine gute Schätzung des Mittelwerts der Zeitreihen liefern, wenn der Mittelwert konstant oder langsam verändert ist. Im Falle eines konstanten Mittels wird der größte Wert von m die besten Schätzungen des Basiswerts geben Bedeuten Eine längere Beobachtungsperiode wird die Effekte der Variabilität ausmachen. Der Zweck der Bereitstellung eines kleineren m ist es, die Prognose auf eine Änderung des zugrunde liegenden Prozesses zu reagieren. Um zu veranschaulichen, schlagen wir einen Datensatz vor, der Änderungen im zugrunde liegenden Mittel einschließt Die Zeitreihe Die Figur zeigt die Zeitreihen, die zur Veranschaulichung verwendet wurden, zusammen mit der mittleren Nachfrage, aus der die Serie erzeugt wurde. Der Mittelwert beginnt als Konstante bei 10 Ab der Zeit 21 steigt er in jeder Periode um eine Einheit an, bis er den Wert erreicht hat 20 zur Zeit 30 Dann wird es wieder konstant Die Daten werden durch Hinzufügen zum Mittelwert, ein zufälliges Rauschen aus einer Normalverteilung mit Nullmittelwert und Standardabweichung simuliert. 3 Die Ergebnisse der Simulation werden auf die nächste Ganzzahl gerundet. Die Tabelle zeigt die simulierten Beobachtungen, die für das Beispiel verwendet werden Wenn wir die Tabelle verwenden, müssen wir uns daran erinnern, dass zu irgendeiner Zeit nur die vergangenen Daten bekannt sind. Die Schätzungen des Modellparameters sind für drei verschiedene Werte von m zusammen mit dem Mittelwert der Zeit dargestellt Serie in der folgenden Abbildung Die Abbildung zeigt die gleitende durchschnittliche Schätzung des Mittelwertes zu jeder Zeit und nicht die Prognose Die Prognosen würden die gleitenden durchschnittlichen Kurven nach rechts um Perioden verschieben. Eine Schlussfolgerung ist sofort aus der Figur ersichtlich. Für alle drei Schätzungen der Umzug Durchschnittlich hinter dem linearen Trend zurückbleibt, wobei die Verzögerung mit m beginnt Die Verzögerung ist der Abstand zwischen dem Modell und der Schätzung in der Zeitdimension Wegen der Verzögerung unterschätzt der gleitende Durchschnitt die Beobachtungen, wenn der Mittelwert zunimmt. Die Vorspannung des Schätzers ist Der Unterschied zu einer bestimmten Zeit im Mittelwert des Modells und der Mittelwert, der durch den gleitenden Durchschnitt vorhergesagt wird. Die Vorspannung, wenn der Mittelwert zunimmt, ist negativ. Für einen abnehmenden Mittelwert ist die Vorspannung positiv. Die Verzögerung in der Zeit und die Vorspannung, Schätzung sind Funktionen von m Je größer der Wert von m, desto größer ist die Größe der Verzögerung und Bias. Für eine stetig ansteigende Serie mit Trend a die Werte der Verzögerung und Bias der Schätzer des Mittels ist in den folgenden Gleichungen gegeben. Beispiel Kurven Stimmen nicht mit diesen Gleichungen überein, weil das Beispielmodell nicht kontinuierlich zunimmt, sondern es beginnt als Konstante, ändert sich zu einem Trend und wird dann wieder konstant Auch die Beispielkurven sind vom Lärm betroffen. Die gleitende durchschnittliche Prognose der Perioden in die Zukunft ist Dargestellt durch Verschieben der Kurven nach rechts Die Verzögerung und die Vorspannung steigen proportional Die nachstehenden Gleichungen zeigen die Verzögerung und die Vorspannung einer Prognoseperioden in die Zukunft im Vergleich zu den Modellparametern. Diese Formeln sind für eine Zeitreihe mit einem konstanten linearen Trend. Wir sollten uns über dieses Ergebnis nicht überraschen. Der gleitende durchschnittliche Schätzer basiert auf der Annahme eines konstanten Mittels, und das Beispiel hat einen linearen Trend im Mittel während eines Teils der Studienperiode Da Echtzeitreihen nur selten die Annahmen von Jedes Modell, sollten wir für solche Ergebnisse vorbereitet werden. Wir können auch aus der Figur, dass die Variabilität des Lärms hat die größte Wirkung für kleinere m Die Schätzung ist viel volatiler für den gleitenden Durchschnitt von 5 als der gleitende Durchschnitt von 20 Wir Haben die gegensätzlichen Wünsche, m zu erhöhen, um den Effekt der Variabilität aufgrund des Rauschens zu reduzieren und m zu verringern, um die Prognose besser auf die Änderungen des Mittelwerts zu reagieren. Der Fehler ist die Differenz zwischen den tatsächlichen Daten und dem prognostizierten Wert Wenn die Zeitreihe Ist wirklich ein konstanter Wert der erwartete Wert des Fehlers ist Null und die Varianz des Fehlers besteht aus einem Begriff, der eine Funktion und ein zweiter Term ist, der die Varianz des Rauschens ist. Der erste Term ist die Varianz des Mittelwerts Geschätzt mit einer Stichprobe von m Beobachtungen, vorausgesetzt, die Daten stammen aus einer Population mit einem konstanten Mittelwert Dieser Begriff wird minimiert, indem man m so groß wie möglich macht. Eine große m macht die Prognose nicht mehr auf eine Veränderung der zugrunde liegenden Zeitreihe, um die Prognose ansprechend zu machen Zu Änderungen, wir wollen m so klein wie möglich 1, aber dies erhöht die Fehlervarianz Die praktische Prognose erfordert einen Zwischenwert. Forecasting mit Excel. Das Prognose-Add-In implementiert die gleitenden durchschnittlichen Formeln Das folgende Beispiel zeigt die Analyse, die durch das Add - In für die Beispieldaten in Spalte B Die ersten 10 Beobachtungen sind indiziert -9 bis 0. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Schätzung und werden zur Berechnung der Gleitender Durchschnitt für Periode 0 Die MA 10 Spalte C zeigt die berechneten gleitenden Mittelwerte Der gleitende Mittelwert m ist in Zelle C3 Die Fore 1 Spalte D zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft Das Prognoseintervall befindet sich in Zelle D3 Wenn das Prognoseintervall ist In eine größere Zahl gewechselt, werden die Zahlen in der Spalte Fore nach unten verschoben. Die Err 1 Spalte E zeigt den Unterschied zwischen der Beobachtung und der Prognose. Zum Beispiel ist die Beobachtung zum Zeitpunkt 1 6 Der prognostizierte Wert aus dem gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt 0 Ist 11 1 Der Fehler ist dann -5 1 Die Standardabweichung und die mittlere mittlere Abweichung MAD werden in den Zellen E6 und E7 berechnet. Moving Averages So verwenden Sie Them. Einige der primären Funktionen eines gleitenden Durchschnitts sind zu identifizieren Trends und Umkehrungen messen Die Stärke des Wertes eines Vermögenswerts und bestimmen potenzielle Bereiche, in denen ein Vermögenswert Unterstützung oder Widerstand finden wird. In diesem Abschnitt werden wir darauf hinweisen, wie unterschiedliche Zeiträume die Dynamik überwachen können und wie sich die Bewegungsdurchschnitte bei der Einstellung von Stop-Verlusten vorteilhaft machen können Einige der Fähigkeiten und Einschränkungen der bewegten Durchschnitte, die man bei der Verwendung von ihnen als Teil einer Trading-Routine betrachten sollte. Die Trennung von Trends ist eine der wichtigsten Funktionen von gleitenden Durchschnitten, die von den meisten Händlern verwendet werden, die den Trend zu ihrem Freund bewegen wollen Mittelwerte sind nachlaufende Indikatoren, was bedeutet, dass sie keine neuen Trends vorhersagen, aber die Trends bestätigen, sobald sie etabliert sind. Wie Sie in Abbildung 1 sehen können, gilt eine Aktie als Aufwärtstrend, wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt und dem Durchschnitt liegt Ist nach oben geneigt Umgekehrt wird ein Händler einen Preis unter einem abwärts geneigten Durchschnitt verwenden, um einen Abwärtstrend zu bestätigen Viele Händler werden nur in Erwägung ziehen, eine lange Position in einem Vermögenswert zu halten, wenn der Preis über einen gleitenden Durchschnitt handelt. Diese einfache Regel kann dazu beitragen, dass der Trend Arbeiten in den Händlern favor. Momentum Viele Anfänger Händler fragen, wie es möglich ist, Momentum zu messen und wie gleitende Mittelwerte verwendet werden können, um eine solche Leistung zu begegnen Die einfache Antwort ist, die Aufmerksamkeit auf die Zeitspannen zu legen, die bei der Erstellung des Durchschnitts verwendet werden, wie jeder Zeitperiode kann wertvolle Einblicke in verschiedene Arten von Impuls geben Im Allgemeinen kann kurzfristige Dynamik durch das Betrachten der gleitenden Mittelwerte, die auf Zeitperioden von 20 Tagen oder weniger konzentrieren, betrachten, die sich mit durchschnittlichen Durchschnitten von 20 bis 100 betrachten Tage wird allgemein als ein gutes Maß für die mittelfristige Dynamik angesehen. Schließlich kann jeder gleitende Durchschnitt, der 100 Tage oder mehr in der Berechnung verwendet, als Maß für die langfristige Dynamik verwendet werden. Der gesunde Menschenverstand sollte Ihnen sagen, dass ein 15-tägiger gleitender Durchschnitt Ist ein geeigneteres Maß für kurzfristige Dynamik als ein 200-Tage-gleitender Durchschnitt. Eines der besten Methoden, um die Stärke und Richtung eines Vermögenswertes zu bestimmen, ist es, drei gleitende Durchschnitte auf ein Diagramm zu legen und dann genau darauf achten, wie Sie stapeln sich in Beziehung zueinander Die drei gleitenden Durchschnitte, die im Allgemeinen verwendet werden, haben unterschiedliche Zeitrahmen, um kurzfristige, mittelfristige und langfristige Preisbewegungen darzustellen. In Abbildung 2 ist ein starker Aufwärtsimpuls zu sehen, Langfristige Mittelwerte liegen über den längerfristigen Durchschnittswerten und die beiden Mittelwerte sind divergierend Umgekehrt, wenn sich die kürzeren Mittelwerte unterhalb der längerfristigen Mittelwerte befinden, befindet sich der Impuls in der Abwärtsrichtung. Unterstützen Sie eine andere gemeinsame Verwendung von sich bewegenden Mittelwerten ist in der Bestimmung Potenzielle Preisunterstützung Es braucht nicht viel Erfahrung im Umgang mit gleitenden Durchschnitten, um zu bemerken, dass der fallende Preis eines Vermögenswertes oft aufhört und die Richtung auf dem gleichen Niveau wie ein wichtiger Durchschnitt umkehrt. Zum Beispiel in Abbildung 3 können Sie sehen, dass die 200- Tag gleitenden Durchschnitt war in der Lage, den Preis der Aktie zu stützen, nachdem es von seinem hohen in der Nähe fiel 32 Viele Händler werden vorwegnehmen ein Absprung von großen gleitenden Durchschnitten und wird andere technische Indikatoren als Bestätigung der erwarteten move. Resistance Sobald der Preis von Ein Vermögenswert unter ein einflussreiches Niveau der Unterstützung, wie die 200-Tage gleitenden Durchschnitt, ist es nicht ungewöhnlich, um die durchschnittliche Handlung als eine starke Barriere, die Investoren daran hindern, den Preis zurück über diesen Durchschnitt, wie Sie sehen können aus dem Diagramm zu sehen Unten wird dieser Widerstand oft von Händlern als Zeichen verwendet, um Gewinne zu nehmen oder irgendwelche vorhandenen Long-Positionen zu schließen. Viele Short-Verkäufer werden auch diese Mittelwerte als Einstiegspunkte verwenden, weil der Preis oft vom Widerstand abprallt und seine Verschiebung weiter setzt. Wenn Sie sind Ein Investor, der eine lange Position in einem Vermögenswert hält, der unterhalb der großen gleitenden Durchschnitte gehandelt wird, kann es in Ihrem besten Interesse sein, diese Stufen genau zu beobachten, weil sie den Wert Ihrer Investition stark beeinflussen können. Stop-Verluste Die Unterstützung und Widerstandseigenschaften Von bewegten Durchschnitten machen sie zu einem großartigen Werkzeug für das Risikomanagement Die Fähigkeit der Durchblendung, um strategische Orte zu identifizieren, um Stop-Loss-Aufträge festzulegen, erlaubt es den Händlern, Positionen zu senken, bevor sie größer werden können. Wie Sie in Abbildung 5 sehen können, Händler, die halten Eine Long-Position in einer Aktie und setzen ihre Stop-Loss-Aufträge unter einflussreichen Durchschnitten können sich eine Menge Geld sparen Mit bewegten Durchschnitten, um Stop-Loss-Aufträge zu setzen ist der Schlüssel für jede erfolgreiche Handelsstrategie.