How To Moving Average Prognose

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 wollen die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es das folgende aussehen soll. Moving Average Exponential Ribbon Die Moving Average Exponential Ribbon technische Indikator ist einfach zahlreiche exponentielle gleitende Mittelwerte der zunehmenden Zeitspanne auf dem gleichen Diagramm gezeichnet . Die Anzahl der exponentiellen gleitenden Durchschnitte (EMA), um zu zeichnen, variiert immens unter den Benutzern dieses Indikators auch, einige Benutzer zeichnen den einfachen gleitenden Durchschnitt anstelle der EMA. Ebenso variieren die Längen der sich bewegenden Mittelwerte auch wild. Man muss den Zeithorizont fokussieren und Ziele bei der Auswahl der Längen für die gleitenden Mittelwerte investieren. In der Tabelle unten des E-Mini SampP 500 Futures-Kontrakts wurden acht EMAs ausgewählt, beginnend mit der 10-tägigen EMA und enden mit dem 80-Tage-EMA: Moving Average Exponential Ribbon Potential Buy Signal Ein Trader kann ein Kaufsignal als interpretieren Heshe würde mit anderen gleitenden durchschnittlichen Crossover. Der schnellere gleitende durchschnittliche Übergang über den langsameren gleitenden Durchschnitt aber der Unterschied ist, dass es zahlreiche Crossover gibt. Entscheidungen müssen getroffen werden, wie viele Crossover auftreten müssen, bevor ein Kaufsignal offiziell ausgelöst wird. Eine Nahaufnahme der potenziellen Kaufsignalübergänge ist nachfolgend dargestellt: Bewegliches mittleres exponentielles Farbpotenzial-Signal, Ähnlich wird ein mögliches Verkaufssignal für die exponentiellen bewegten durchschnittlichen Bänder gegeben, wenn die gleitenden Mittelwerte anfangen zu kreuzen, jedoch zu bestimmen, wie viele Übergänge auftreten müssen Bevor ein Verkaufssignal offiziell ausgelöst wird, ist bis zu dem Aktien-, Futures - oder Währungspaar-Händler. Die oben genannten Informationen dienen nur zu Informationszwecken und Unterhaltungszwecken und stellen keine Handelsberatung oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Aktien-, Options-, Zukunfts-, Rohstoff - oder Forex-Produkten dar. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Der Handel ist inhärent riskant. OnlineTradingConcepts haftet nicht für irgendwelche besonderen oder Folgeschäden, die durch die Nutzung oder die Nichtbenutzung, die Materialien und Informationen auf dieser Website entstehen. Siehe vollständiger Haftungsausschluss. Exponential Moving Average (EMA) Der Exponential Moving Average (EMA) wiegt die aktuellen Preise stärker als die vergangenen Preise. Dies verleiht dem Exponential Moving Average den Vorteil, dass er schneller auf Preisschwankungen reagieren wird als ein Simple Moving Average, der aber auch als Nachteil angesehen werden kann, weil die EMA anfälliger für Whipsaws ist (d. h. falsche Signale). Die Tabelle unten von eBay (EBAY) Aktie zeigt den Unterschied zwischen einem 10-tägigen Exponential Moving Average (EMA) und dem 10-Tage-regulären Simple Moving Average (SMA): Die wichtigste Sache zu bemerken ist, wie viel schneller die EMA auf Preis reagiert Umkehrungen, während die SMA in Zeiten der Umkehrung verzögert ist. Die Tabelle unten des Nasdaq 100 Exchange Traded Fund (QQQQ) zeigt den Unterschied zwischen gleitenden durchschnittlichen Crossover (siehe: Moving Average Crossovers) möglich kaufen und verkaufen Signale mit einem EMA und einem SMA: Wie die Grafik oben der QQQQs veranschaulicht, obwohl EMAs sind schneller auf Preisbewegungen zu reagieren, EMAs sind nicht unbedingt schneller, um mögliche kaufen und verkaufen Signale bei der Verwendung von gleitenden durchschnittlichen Crossovers. Beachten Sie auch, dass das Konzept, das in der obigen Tabelle mit Exponential Moving Average Crossover dargestellt ist, das Konzept hinter dem populären Moving Average Convergence Divergence (MACD) Indikator ist (siehe: MACD). Da Exponential Moving Averages die aktuellen Preise stärker als die vergangenen Preise belasten, wird die EMA von vielen Händlern als überlegen gegenüber dem Simple Moving Average betrachtet, aber jeder Trader sollte die Profis und die Nachteile der EMA abwägen und entscheiden, in welcher Art und Weise sie verwenden werden Gleitende Mittelwerte Trotzdem bleiben die Moving Averages nach wie vor der populärste technische Analyseindikator auf dem Markt. Die oben genannten Informationen dienen nur zu Informationszwecken und Unterhaltungszwecken und stellen keine Handelsberatung oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Aktien-, Options-, Zukunfts-, Rohstoff - oder Forex-Produkten dar. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf die zukünftige Wertentwicklung. Der Handel ist inhärent riskant. OnlineTradingConcepts haftet nicht für irgendwelche besonderen oder Folgeschäden, die durch die Nutzung oder die Nichtbenutzung, die Materialien und Informationen auf dieser Website entstehen. Siehe vollständiger Haftungsausschluss.