Yksinkertainen Liikkuvan Keskiarvon Lähestymistavan

Yksinkertainen liukuva keskiarvo - SMA: n poistaminen Yksinkertainen liikkuva keskiarvo - SMA Yksinkertainen liukuva keskiarvo on muokattavissa, koska se voidaan laskea eri ajanjaksoille yksinkertaisesti lisäämällä vakuuden päätöskurssi useisiin ajanjaksoihin ja jakamalla sitten tämä kokonaismäärä ajanjaksojen lukumäärän mukaan, joka antaa vakuuden keskimääräisen hinnan ajanjaksona. Yksinkertainen liukuva keskiarvo heilahtelee volatiliteettia ja helpottaa tietoturvan hintatrendin tarkastelua. Jos yksinkertainen liukuva keskiarvo kohoaa, tämä tarkoittaa sitä, että tietoturvan hinta on kasvamassa. Jos se osoittaa alaspäin, se merkitsee sitä, että turvallisuuden hinta laskee. Mitä kauemmin liikkuvan keskiarvon aikataulu on, sitä helpompi on yksinkertainen liukuva keskiarvo. Lyhyen aikavälin liikkuva keskiarvo on epävakaampi, mutta sen lukema on lähempänä lähdetietoja. Analyyttinen merkitys Siirtyvät keskiarvot ovat tärkeä analyyttinen työkalu, jolla tunnistetaan nykyiset hintakehitykset ja mahdollisuudet muuttaa vakiintuneita suuntauksia. Yksinkertaisin tapa käyttää yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa analysoinnissa on käyttää sitä nopeasti tunnistamaan, onko suojaus nousussa tai laskussa. Toinen suosittu, vaikkakin hieman monimutkaisempi analyyttinen työkalu on vertailla pari yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa jokaiseen eri aikakehykseen. Jos lyhyen aikavälin yksinkertainen liukuva keskiarvo ylittää pitkän aikavälin keskiarvon, odotetaan nousevan. Toisaalta pitkän aikavälin keskimääräinen keskiarvo ylittää lyhyemmän aikavälin keskiarvon trendin alaspäin. Suositut kaupankäyntimallit Kaksi suosittua kaupankäyntimallia, joissa käytetään yksinkertaisia ​​liikkuvaa keskiarvoa, ovat kuolemanranta ja kultainen risti. Kuolemanranta syntyy, kun 50 päivän yksinkertainen liikkuva keskiarvo ylittää 200 päivän liukuva keskiarvon. Tätä pidetään laskevana signaalina, joka lisää tappioita. Kultainen risti syntyy, kun lyhyen aikavälin liukuva keskiarvo rikkoo pitkän aikavälin liikkuvan keskiarvon yläpuolella. Tämä vahvistaa voimakkaasti kaupankäyntivolyymiä, mikä voi merkitä sitä, että lisävoittoja on varastossa. Mikä on liukuvan keskiarvon ja painotetun liukuvan keskiarvon välinen ero. Edellä olevan hinnan perusteella laskettu viiden vuoden jakson liukuva keskiarvo lasketaan seuraavalla kaavalla: Edellä mainitulla ajanjaksolla keskimääräinen hinta oli 90,66. Liikkuvat keskiarvot ovat tehokas keino poistaa voimakkaat hintavaihtelut. Avainrajoitus on, että vanhempien tietojen datapisteitä ei painoteta eri tavalla kuin datapisteiden lähellä datasarjan alkua. Tässä painotetaan liikkuvia keskiarvoja. Painotetut keskiarvot antavat painavamman painotuksen nykyisemmille datapisteille, koska ne ovat merkityksellisempia kuin kaukaisessa tietopisteessä. Painotuksen summan on oltava enintään 1 (tai 100). Yksinkertaisen liikkuvan keskiarvon tapauksessa painotukset jakautuvat tasaisesti, minkä vuoksi niitä ei ole esitetty yllä olevassa taulukossa. AAPLLetsin sulkeva hinta sanoo, että minulla on näyte-tiedot (tässä on vain 10 numeroa, todellisuudessa minulla on noin 10000 mittaustulosta). Sitten haluan tarkistaa, onko data paikallaan vai ei yksinkertaisen keskitason menetelmää käytettäessä. Esimerkiksi tietojoukko kooltaan N 10: laskin keskiarvot (ikkuna 3): tällä kaavalla: ja laita ne SAM-taulukkoon yllä. Sitten laskettiin erot keskilukuani, SAMi1 SAMi. ja minulla on erojen taulukko: 1 1 1 1 1 1 1 josta näen, että välineiden (keskiarvot) välinen ero on vakio (aina 1). Voinko olettaa, että tällä yksinkertaisella testillä tietoni X pysähtyy kysyttyjä 16.12.1918 18:01 Jos ensimmäiset erot ovat vakioita, tietosi eivät ole paikallaan, koska keskiarvo kasvaa ajan myötä. Ensimmäiset erot ovat todellakin paikallaan keskiarvon 1 varianssi 0. Aikasarjatietojen kanssa yksi kriittisimmistä kysymyksistä on se, miten data pysyy paikallaan (voidaan väittää, että tämä on koko sarjan aikasarjan analyysi). Käytännössä tämä sisältää trendin tunnistamisen, kausivaihtelusyklin, stokastisen ajovirran ja autokorrelaation. Tämä vaatii enemmän kuin liikkuva keskiarvo voi tarjota omasta. Voit kuitenkin luultavasti käyttää liikkuvaa keskiarvoa kannattavasti, jos haluat saada karkean vahvistuksen siitä, että trendiä tai jaksoa ei ole. Tässä tapauksessa käytät liikkuvaa keskiarvoa tasoituslaitteena. Voit yksinkertaisesti regressaatiota tietosi ajan suhteen ja nähdä, onko paras sovituslinja suuri rinteessä, jos ei, niin sinulla ei ole vahvaa lineaarista suuntausta. Lisäksi, jos et näe mitään lisäyksiä spead noin linjan tai jaksotapahtuman (särkyvät arvot tai tiukkoja tietoja, joita seuraa hajallaan pilvet tiedot), niin olet vahvistanut, että ensimmäisen sekunnin tilaus trendi ja säännöllisyys eivät ole läsnä suuressa määrin. Tarvitset kehittyneempiä työkaluja saadaksesi enemmän määrällisiä. Tämä on olennaisesti aikasarja-analyysi, joka on koko tilastoala. Suuri osa tästä kentästä on omistautunut asentamaan ja testaamaan stationaarisuutta, joten en voi tehdä oikeutta tässä lyhyessä paikassa, vaan sanoa, että yoru-kysymys on ollut voimakkaasti tutkimus tutkijoiden kanssa aikasarjan analyysissä. Katso tämä joitain perustekijöitä varten. vastasi 16.12. 13 klo 18.41 Kiitos vastauksesta. Luulen, että ymmärsin väärin, en aio tarkastella eroja, mutta vain laskennallisilla keinoilla he eivät ole vakioita, kuten huomasit, kasvaa, joten tietoni ei ole paikallaan, oikealla Se ei ole mitään tekemistä erojen kanssa ndash nullpointer Dec 16 13 at 18:45 nullpointer oikea ndash user31668 16 joulukuu 13 at 18:46 Vain toinen kysymys, jos et mielessä. Joten minun tietoni on paikallaan, minun SAM-taulukon pitäisi näyttää tältä: SAM (tai jotain sellaista) - on se, että liukuvien keskiarvojen pitäisi olla vakioita, ei niiden eroja (ja minun pitäisi tarkistaa sama varianssin mukaan. vain keinot ovat tarpeeksi) ndash nullpointer Dec 16 13 at 18:48 Yksinkertaisin lähestymistapa olisi ottaa keskimäärin tammi-maaliskuu ja käyttää sitä arvioimaan huhtikuun 841 myynti: (129 134 122) 3 128.333 Näin ollen tammikuun Maaliskuussa voit ennustaa, että huhtikuussa myynti on 128 333 kappaletta. Kun huhtikuun 8217 todellinen myynti tulee, voit laskea ennuste toukokuulle, tällä kertaa helmikuusta huhtikuuhun. Sinun on oltava yhdenmukainen keskimääräisen ennustamisen liikkumiseen käytettyjen kausien määrän kanssa. Liikkuvaa keskimääräistä ennustetta käyttävien kausien määrä on mielivaltainen, joten voit käyttää vain kahta jaksoa tai viisi tai kuusi jaksoa, mitä haluat tuottaa ennusteesi. Yllä oleva lähestymistapa on yksinkertainen liukuva keskiarvo. Joskus, viime kuukausina8217 myynti voi olla voimakkaampia tulevana kuukausina8217 myynnissä, joten haluat antaa lähimmille kuukausille enemmän painoa arvioidussa mallissasi. Tämä on painotettu liukuva keskiarvo. Ja samoin kuin ajanjaksojen määrä, määrätyt painot ovat puhtaasti mielivaltaisia. Let8217s sanovat, että halusit antaa maaliskuussa myynti 50 paino, helmikuu8217s 30 paino ja tammikuu 8217s 20. Sitten ennuste huhtikuussa on 127000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Keskimääräisten siirrettävien menetelmien rajoitukset Keskimääräisten muuttujien katsotaan olevan 8220smoothing8221-ennustetekniikkaa. Koska olet keskimäärin ajan mittaan, pehmentää (tai tasoittaa) epäsäännöllisten tapahtumien vaikutuksia tietoihin. Tämän seurauksena kausivaihteluiden, liiketoimintajaksojen ja muiden satunnaisten tapahtumien vaikutukset voivat merkittävästi lisätä ennakoivaa virheta. Tutustu koko vuoden 8217 datan arvoihin ja vertaile 3-portaista liikkuvaa keskiarvoa ja 5-vuotista liikkuvaa keskimäärää: Huomaa, että tässä tapauksessa en ole esittänyt ennusteita vaan keskittynyt liukuvat keskiarvot. Ensimmäinen kolmen kuukauden liukuva keskiarvo on helmikuussa ja se on tammikuun, helmikuun ja maaliskuun keskiarvo. Tein samanlaisen myös 5 kuukauden keskiarvona. Katsokaa nyt seuraavaa kaavaa: Mitä näet Ei ole kolmen kuukauden liukuva keskiarvo sarja paljon sileämpi kuin todellinen myynti-sarja Ja miten viiden kuukauden liukuva keskiarvo It8217s vielä tasaisempi. Niinpä sitä, kuinka kauemmin käytät liikkuvaa keskimäärääsi, sitä sujuvammat aikasarjat. Näin ollen ennusteiden mukaan yksinkertainen liukuva keskiarvo ei ehkä ole tarkin menetelmä. Keskimääräisten menetelmien siirtyminen osoittautuu varsin arvokkaaksi, kun aikakauden kausittaiset, epäsäännölliset ja sykliset komponentit yritetään purkaa edistyksellisimpiä ennusteita, kuten regressiota ja ARIMAa varten, ja liikkuvien keskiarvojen käyttäminen aikasarjojen hajotessa käsitellään myöhemmin sarjassa. Siirrettävän keskimääräisen mallin tarkkuuden määrittäminen Yleensä haluat ennustamismenetelmän, jolla on pienin virhe todellisten ja ennustettujen tulosten välillä. Yksi yleisimmistä arvioitu tarkkuus on keskimääräinen absoluuttinen poikkeama (MAD). Tässä lähestymistavassa kunkin aikajakson jaksolle, jolle olet luonut ennuste, otat absoluuttisen arvon eron kyseisen ajanjakson8217 todellisten ja ennustettujen arvojen välillä (poikkeama). Sitten keskität nämä absoluuttiset poikkeamat ja saat MAD: n mittauksen. MAD voi olla hyödyllistä päättää keskimääräisten jaksoiden lukumäärän tai painojesi määrästä jokaisella jaksolla. Yleensä valitset sen, joka johtaa matalin MAD-arvoon. Here8217s on esimerkki siitä, kuinka MAD lasketaan: MAD on yksinkertaisesti keskimäärin 8, 1 ja 3. Liikkuvat keskiarvot: Recap Kun käytät ennusteiden liukuvia keskiarvoja, muista: Keskimääräisten siirtojen voi olla yksinkertainen tai painotettu. keskiarvo ja kullekin painot, jotka olet määrittänyt kumpaankin, ovat ehdottomasti mielivaltaisia. Siirtyvät keskiarvot tasaavat epäsäännöllisiä kuvioita aikasarjatiedoissa. Mitä suurempi on kunkin datapisteen ajanjakso, sitä suurempi tasoitusvaikutus. viimeksi viime kuukausina8217: n myynti voi aiheuttaa suuria poikkeamia tietojen kausivaihteluista, suhdanteista ja epäsäännöllisistä kuvioista ja liukuvan keskiarvomenetelmän tasoituskyky voi olla hyödyllinen aikasarjojen hajoamisessa kehittyneemmistä ennusteista. Seuraava viikko: eksponentiaalinen tasoittaminen ensi viikolla8217s ennuste perjantaina. keskustelemme eksponenttien tasoittamismenetelmistä, ja näet, että ne voivat olla paljon ylivoimaisia ​​liikkuvaa keskimääräistä ennustusmenetelmää. Vielä Don8217t tiedä miksi ennusteemme perjantai-viestejä ilmestyy torstaina Lisätietoja: tinyurl26cm6ma Tykkää: Post navigation Jätä vastaus Peruuta vastaus Minulla oli 2 kysymystä: 1) Voitteko käyttää keskitetty MA lähestymistapaa ennustaa tai vain kausiluonteisuuden poistamiseksi 2) Kun käytät yksinkertaista t (t-1t-2t-k) k MA: ta ennakoimaan yhtä jaksoa, onko mahdollista ennustaa yli 1 jakso eteenpäin Oletan, että ennusteesi olisi yksi pisteistä syötettäessä seuraavaan. Kiitos. Rakasta infoa ja selityksiäsi I8217m iloinen, että pidät blogista I8217m varma, että useat analyytikot ovat käyttäneet keskitettyä MA-lähestymistapaa ennakointiin, mutta henkilökohtaisesti en, koska tämä lähestymistapa johtaa havaintojen menetykseen molemmissa päissä. Tämä itse asiassa sitoo toiseen kysymykseesi. Yleensä yksinkertaista MA: ää käytetään ennakoimaan vain yhtä ajanjaksoa, mutta monet analyytikot 8211 ja minäkin joskus 8211 käyttävät yhtäjaksoista ennustettani yhdeksi tulevan toisen jakson panoksista. It8217s on tärkeää muistaa, että entistä tulevaisuuteen yrität ennakoida, sitä suurempi riski ennustevirheestä. Tästä syystä en suosittele keskitettyä MA: ta ennustamiselle 8211 havaintojen menetyksen lopussa tarkoittaa, että täytyy luottaa ennusteisiin kadonneista havainnoista sekä aika-ajoista, joten on todennäköisempää ennustevirhe. Lukijat: sinua pyydetään punnitsemaan tätä. Onko sinulla ajatuksia tai ehdotuksia tästä Brianista, kiitos kommenteista ja onnittelumme blogista Nice-aloitteesta ja hienosta selityksestä. It8217 on todella hyödyllinen. Ennakoiduille asiakkaille, jotka eivät anna ennusteita, suunnitellaan painettuja piirilevyjä. Olen käyttänyt liikkuvaa keskiarvoa, mutta se ei ole kovin tarkka, sillä teollisuus voi nousta ylös ja alas. Me näemme keskellä kesää vuoden loppuun, että lähetys pcb8217s on ylös. Sitten näemme alkuvuodesta hidastuvan. Kuinka voin tarkentaa tietoni Katrina, siitä, mitä kerroit minulle, näyttää siltä, ​​että piirilevyjen myynti on kausittainen. Käsittelen kausivaihtelua joissakin muissa ennusteperunaehdokkaissa. Toinen lähestymistapa, jota voit käyttää, on melko helppoa, on Holt-Winters-algoritmi, jossa otetaan huomioon kausiluonteisuus. Löydät sen hyvän selityksen täältä. Muista selvittää, ovatko kausivaihtasi kertolasit tai lisäaineet, koska algoritmi on hieman erilainen kullekin. Jos piirustat kuukausittaiset tiedot muutamasta vuodesta ja huomaat, että vuodenaikojen kausivaihtelut näyttävät jatkuvan vuosittain jatkuvasti, kausivaihtelu on lisäarvoa, jos kausivaihtelut näyttävät lisääntyvän ajan myötä, kausivaihtelu on kerrannaisvaikutuksia. Useimmat kausittaiset aikasarjat ovat moninkertaisia. Jos olet epävarma, oletetaan lisääntyvän. Onnea Hi there, Näiden menetelmien välillä:. Nave Forecasting. Päivitetään keskiarvo. Keskimääräinen pituus k. Joko painotettu keskimääräinen pituus keskimäärin k TAI Eksponentti-tasoitus Mikä näistä päivitysmalleista suosittelette minua ennustamaan tietoja Mielestäni ajattelen Moving Averagea. Mutta en osaa tehdä selkeää ja strukturoitua. Se riippuu todellisuudessa olevien tietojen määrästä ja laadusta sekä ennustejohtavuudestasi (pitkän aikavälin, keskipitkän tai lyhyen aikavälin)