Berechnungs Durchschnitt Prognose

Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2 aus. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Die la Rger das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Moving Averages Was sind sie. Among die beliebtesten technischen Indikatoren, gleitende Durchschnitte werden verwendet, um die zu messen Richtung des aktuellen Trends Jede Art von gleitenden Durchschnitt, die in diesem Tutorial als MA geschrieben wird, ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald sie bestimmt sind, wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen Blick auf geglättete Daten, anstatt sich auf die alltäglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die allen Finanzmärkten innewohnen. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, die in geeigneter Weise als einfacher gleitender Durchschnitts-SMA bekannt ist, wird berechnet, indem man das arithmetische Mittel von a nimmt Vorgegebener Satz von Werten Zum Beispiel, um einen grundlegenden 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann das Ergebnis durch 10 teilen. In Abbildung 1 ist die su M der Preise für die letzten 10 Tage 110 wird durch die Anzahl der Tage 10 geteilt, um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen Wenn ein Händler einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art von Berechnung gemacht werden, aber es ist Würde die Preise in den vergangenen 50 Tagen beinhalten Der daraus resultierende Durchschnitt unter 11 berücksichtigt die vergangenen 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert in Bezug auf die letzten 10 Tage vergeben wird. Vielleicht fragt man sich, warum technische Händler anrufen Dieses Tool ein gleitender Durchschnitt und nicht nur ein normaler Mittelwert Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz gelöscht werden müssen und neue Datenpunkte kommen müssen, um sie zu ersetzen. So wird der Datensatz ständig bewegt Für neue Daten, sobald sie verfügbar sind. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuelle Information berücksichtigt wird. In Abbildung 2 wird, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, der rote Kasten, der die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert, Rechts und das letzte v Alue von 15 wird aus der Berechnung fallen Da der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatzabnahme zu sehen ist, was es in diesem Fall von 11 bis 10 bedeutet Die Mittelwerte sehen aus, sobald die Werte des MA berechnet wurden, werden sie auf ein Diagramm gezeichnet und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu schaffen. Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch mehr variieren Dies später Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu jedem Diagramm hinzuzufügen, indem Sie die Anzahl der Zeiträume, die bei der Berechnung verwendet werden, anpassen. Diese geschwungenen Linien können zunächst ablenkend oder verwirrend erscheinen, aber Sie werden gewohnt Zu ihnen, wie die Zeit verläuft Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie ist der durchschnittliche Preis über die letzten 100 Tage. Jetzt, dass Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, wir Ll einführen Eine andere Art von gleitenden Durchschnitt und untersuchen, wie es unterscheidet sich von der zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt. Der einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritik Viele Menschen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist Weil jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo es in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die jüngsten Daten signifikanter sind als die älteren Daten und einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben sollten Als Reaktion auf diese Kritik, Händler begannen, mehr Gewicht auf die jüngsten Daten zu geben, die seither zur Erfindung von verschiedenen Arten von neuen Mitteln geführt hat, die beliebteste davon ist die exponentielle gleitenden Durchschnitt EMA Für weitere Lesung, siehe Grundlagen der gewichteten Moving Averages und was ist der Unterschied Zwischen einem SMA und einem EMA. Exponential Moving Average Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitenden Durchschnitt, die mehr Gewicht auf die jüngsten Preise in Ein Versuch, es besser auf neue Informationen zu lenken Lernen Sie die etwas komplizierte Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen Aber für Sie Mathe Geeks da draußen ist hier die EMA-Gleichung . Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als vorherige EMA verwendet werden kann. Dieses kleine Problem kann durch Starten der Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt gelöst werden und mit dem oben genannten fortfahren Formel von dort Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die reale Beispiele enthält, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen EMA und SMA Jetzt, wo Sie ein besseres Verständnis davon haben, wie die SMA ist Und die EMA berechnet werden, lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Wenn Sie die Berechnung der EMA betrachten, werden Sie feststellen, dass mehr Aufmerksamkeit auf den Recen gelegt wird T Datenpunkte, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt In Abbildung 5, die Anzahl der Zeiträume in jedem Durchschnitt verwendet wird identisch 15, aber die EMA reagiert schneller auf die wechselnden Preise Hinweis, wie die EMA hat einen höheren Wert, wenn der Preis ist Steigt und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Mean Moving Mittelwerte sind ein völlig anpassbarer Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer Kann frei wählen, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Schaffung der Durchschnitt Die häufigsten Zeiträume in gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage Je kürzer die Zeitspanne verwendet, um den Durchschnitt zu schaffen, desto empfindlicher wird es Bei Preisänderungen Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich oder mehr geglättet, der Durchschnitt wird es sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um beim Einrichten deiner gleitenden Mittelwerte zu verwenden. Der beste Weg, um herauszufinden, welches für dich am besten funktioniert ist T O Experimentieren Sie mit einer Reihe von verschiedenen Zeiträumen, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. 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 weiterhin von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen. Moving Durchschnittliche Prognosen Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten Mache sie die ganze Zeit Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben Lassen Sie s annehmen Sie erhielten eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie für Ihren zweiten Test score voraussagen. Was denken Sie Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denken Sie, dass Ihre Freunde für Ihre nächste Test-Score prognostizieren können. Was denken Sie, Ihr Paren Ts könnte für Ihre nächste Test-Score prognostizieren. Regardless von all dem Blabbing können Sie tun, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihre Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas in der Gegend der 85 Sie gerade bekommen bekommen. Nun, jetzt let S annehmen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Abbildung, die Sie weniger für den zweiten Test studieren können und so erhalten Sie eine 73.Now, was sind alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren Sie werden Erhalten Sie 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 gehen, um weitere 73 wenn Er s glücklich. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so weit haben Sie eine 85 und eine 73 bekommen, vielleicht sollten Sie sich auf eine 85 73 2 79 Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie Tat weniger feiern und weren t wagging das Wiesel überall auf dem Platz und wenn Sie s Tarted viel mehr studieren Sie könnte eine höhere score. Both dieser Schätzungen sind tatsächlich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist mit 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 all diese Menschen auf deinem großen Verstand zerschmettert haben Art von pissed Sie aus und Sie entscheiden, gut auf den dritten Test aus Ihren eigenen Gründen zu tun und zu setzen Eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten Sie nehmen den Test und Ihre Punktzahl ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie den letzten Test des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, alle zu gehen Machen ihre Vorhersagen darüber, wie Sie tun, auf den letzten Test Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Jetzt, hoffentlich können Sie das Muster sehen, die Sie glauben, ist die genaueste. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserem neuen Reinigungsunternehmen Begonnen von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle Während wir arbeiten Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden Wir stellen zuerst die Daten für eine dreiseitige gleitende durchschnittliche Prognose dar. Der Eintrag für Zelle C6 sollte sein. Jetzt können Sie kopieren Diese Zelle Formel bis zu den anderen Zellen C7 bis C11.Notice, wie der Durchschnitt bewegt sich über die neuesten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden für jede Vorhersage Sie sollten auch bemerken, dass wir don t wirklich brauchen, um die Vorhersagen für Die vergangenen Perioden, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln Dies ist definitiv anders als die exponentielle Glättung Modell Ich habe die Vergangenheit Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Web-Seite verwenden, um Vorhersage Gültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für Eine zwei Periode gleitende durchschnittliche Prognose. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf die anderen Zellen C6 bis C11.Notice, wie jetzt nur Die beiden jüngsten Stücke der historischen Daten werden für jede Vorhersage verwendet. Wieder habe ich die vergangenen Vorhersagen für illustrative Zwecke und für spätere Verwendung in der Prognosevalidierung enthalten. Einige andere Dinge, die von Bedeutung zu bemerken sind. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur Die m aktuellsten Datenwerte werden verwendet, um die Vorhersage zu machen Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt in Periode m 1.Both von diesen Fragen wird sehr signifikant sein Wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende durchschnittliche Prognose 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 der beliebigen Arbeitsmappe speichern, die Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item As Varia Nt Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation 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