Modèle De Prévision Moyenne Mobile

Moyenne mobile Prévision Introduction. Comme vous pouvez le deviner, nous examinons certaines des approches les plus primitives en matière de prévision. Mais nous espérons que ce sont au moins une introduction utile à certains des problèmes informatiques liés à la mise en œuvre des prévisions dans les tableurs. Dans cette veine, nous allons continuer en commençant par le début et commencer à travailler avec les prévisions Moyenne mobile. Prévisions moyennes mobiles. Tout le monde est familier avec les prévisions de moyenne mobile, peu importe s'ils croient qu'ils sont. Tous les étudiants les font tout le temps. Pensez à vos résultats d'examen dans un cours où vous allez avoir quatre tests au cours du semestre. Supposons que vous avez obtenu un 85 sur votre premier test. Que penseriez-vous que votre professeur pourrait prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos amis pourraient prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos parents pourraient prédire pour votre score de test suivant Indépendamment de Tous les blabbing que vous pourriez faire à vos amis et parents, ils et votre professeur sont très susceptibles de vous attendre à obtenir quelque chose dans le domaine des 85 que vous venez de recevoir. Eh bien, maintenant, supposons qu'en dépit de votre auto-promotion à vos amis, vous surestimer vous-même et la figure que vous pouvez étudier moins pour le deuxième test et ainsi vous obtenez un 73. Maintenant, qu'est-ce que tous les intéressés et indifférents va Anticiper que vous obtiendrez sur votre troisième test Il ya deux approches très probables pour eux de développer une estimation indépendamment du fait qu'ils le partageront avec vous. Ils peuvent se dire, ce type est toujours souffler de la fumée sur son smarts. Hes va obtenir un autre 73 si hes chance. Peut-être que les parents vont essayer d'être plus solidaires et dire: «Bien, jusqu'à présent, vous avez obtenu un 85 et un 73, donc vous devriez peut-être figure sur obtenir environ (85 73) / 2 79. Je ne sais pas, peut-être si vous avez fait moins La fête et Werent remuant la belette partout et si vous avez commencé à faire beaucoup plus d'étude, vous pourriez obtenir un score plus élevé. quot Ces deux estimations sont en fait des prévisions moyennes mobiles. Le premier est d'utiliser uniquement votre score le plus récent pour prévoir vos performances futures. C'est ce que l'on appelle une moyenne mobile en utilisant une période de données. La seconde est également une prévision moyenne mobile, mais en utilisant deux périodes de données. Supposons que toutes ces personnes se brisant sur votre grand esprit ont sorte de pissé vous off et vous décidez de bien faire sur le troisième test pour vos propres raisons et de mettre un score plus élevé en face de vos quotalliesquot. Vous prenez le test et votre score est en fait un 89 Tout le monde, y compris vous-même, est impressionné. Donc, maintenant, vous avez le test final du semestre à venir et, comme d'habitude, vous vous sentez le besoin d'inciter tout le monde à faire leurs prédictions sur la façon dont vous allez faire sur le dernier test. Eh bien, j'espère que vous voyez le modèle. Maintenant, j'espère que vous pouvez voir le modèle. Qui pensez-vous est le sifflet le plus précis alors que nous travaillons. Maintenant, nous revenons à notre nouvelle entreprise de nettoyage a commencé par votre demi-soeur sœur appelé Whistle While We Work. Vous avez des données de ventes passées représentées par la section suivante dans une feuille de calcul. Nous présentons d'abord les données pour une moyenne mobile de trois périodes prévisionnelles. L'entrée pour la cellule C6 doit être maintenant Vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C7 à C11. Notez comment la moyenne se déplace sur les données historiques les plus récentes, mais utilise exactement les trois périodes les plus récentes disponibles pour chaque prédiction. Vous devriez également remarquer que nous n'avons pas vraiment besoin de faire les prédictions pour les périodes passées afin de développer notre prédiction la plus récente. Ceci est certainement différent du modèle de lissage exponentiel. Ive inclus les prévisions quotpastquot parce que nous les utiliserons dans la prochaine page Web pour mesurer la validité de prédiction. Maintenant, je veux présenter les résultats analogues pour une prévision moyenne mobile à deux périodes. L'entrée pour la cellule C5 doit être Maintenant, vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C6 à C11. Remarquez que maintenant, seules les deux plus récentes données historiques sont utilisées pour chaque prédiction. Ici encore, j'ai inclus les prévisions quotpast à des fins d'illustration et pour une utilisation ultérieure dans la validation des prévisions. Quelques autres choses qui sont d'importance à remarquer. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, seules les m valeurs de données les plus récentes sont utilisées pour faire la prédiction. Rien d'autre n'est nécessaire. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, lorsque vous faites des prédictions quotpast, notez que la première prédiction se produit dans la période m 1. Ces deux questions seront très importantes lorsque nous développerons notre code. Développement de la fonction Moyenne mobile. Maintenant, nous devons développer le code de la moyenne mobile qui peut être utilisé avec plus de souplesse. Le code suit. Notez que les entrées sont pour le nombre de périodes que vous souhaitez utiliser dans la prévision et le tableau des valeurs historiques. Vous pouvez le stocker dans le classeur que vous voulez. Fonction DéplacementAvant (Historique, NumberOfPeriods) En tant que Déclaration unique et initialisation de variables Dim Item Comme Variant Dim Compteur Comme Entier Dim Accumulation Comme Simple Dim HistoricalSize As Integer Initialisation des variables Counter 1 Accumulation 0 Détermination de la taille de Historique HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Accumuler le nombre approprié des valeurs les plus récentes observées précédemment Accumulation Accumulation Historique (HistoriqueSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPeriods Le code sera expliqué en classe. Vous voulez positionner la fonction sur la feuille de calcul afin que le résultat du calcul apparaisse où il devrait aimer le suivant. Motation moyenne - MA Qu'est-ce que une moyenne mobile - MA Un indicateur largement utilisé dans l'analyse technique qui aide à lisser l'action des prix par filtrage Le bruit des fluctuations de prix aléatoires. Une moyenne mobile (MA) est un indicateur de tendance ou de retard, car il est basé sur les prix passés. Les deux MA de base et couramment utilisés sont la moyenne mobile simple (SMA), qui est la moyenne simple d'une sécurité sur un nombre défini de périodes de temps, et la moyenne mobile exponentielle (EMA), ce qui donne plus de poids aux prix plus récents. Les applications les plus courantes des MAs sont d'identifier l'orientation de la tendance et de déterminer les niveaux de soutien et de résistance. Alors que les AG sont assez utiles par eux-mêmes, ils forment également la base pour d'autres indicateurs tels que la Divergence de Convergence Moyenne Mouvante (MACD). Chargement du lecteur. (5 jours) 20, 22, 24, 25, 23 Semaine 2 (5 jours) 26, 28, 26, 29, 27 Semaine 3 (5 jours) 28, 30, 27, 29, 28 Une MA de 10 jours calcule les prix de clôture pour les 10 premiers jours comme premier point de données. Le prochain point de données laisserait tomber le premier prix, ajoute le prix au jour 11 et prend la moyenne, et ainsi de suite comme montré ci-dessous. Comme on l'a noté plus haut, les AM retardent l'action actuelle du prix parce qu'elles sont basées sur des prix passés, plus la période de l'AM est longue, plus le décalage est important. Ainsi, un MA de 200 jours aura un décalage beaucoup plus grand que d'une MA de 20 jours, car il contient des prix pour les 200 derniers jours. La durée de la MA à utiliser dépend des objectifs de négociation, avec plus courte MA utilisés pour les transactions à court terme et à plus long terme MA plus adaptés pour les investisseurs à long terme. La MA de 200 jours est largement suivie par les investisseurs et les commerçants, avec des ruptures au-dessus et en dessous de cette moyenne mobile considérés comme des signaux commerciaux importants. Les MA confèrent également des signaux commerciaux importants seuls, ou lorsque deux moyennes se croisent. Une augmentation MA indique que la sécurité est dans une tendance haussière. Tandis qu'un MA en déclin indique qu'il est dans une tendance baissière. De même, la dynamique ascendante est confirmée par un croisement haussier. Qui se produit quand un MA à court terme traverse au-dessus d'un MA à plus long terme. Le momentum descendant est confirmé par un croisement baissier, qui se produit quand un MA à court terme traverse un MA à plus long terme.