Compute A Moving Average Forecast

Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais os picos e vales são alisados ​​Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Médias de Múltiplos O que São Eles. Entre os indicadores técnicos mais populares, as médias móveis são usadas para medir a Direção da tendência atual Cada tipo de média móvel comumente escrito neste tutorial como MA é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinado, a média resultante é então plotada em um gráfico para permitir que os comerciantes Olhar para os dados suavizados ao invés de se concentrar nas flutuações de preços do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, adequadamente conhecida como uma média móvel simples SMA, é calculada tomando a média aritmética de um Dado o conjunto de valores Por exemplo, para calcular uma média móvel de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. M dos preços para os últimos 10 dias 110 é dividido pelo número de dias 10 para chegar à média de 10 dias Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas ele Iria incluir os preços nos últimos 50 dias A média resultante abaixo de 11 leva em conta os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um activo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam Esta ferramenta é uma média móvel e não apenas uma média regular A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Conta para novos dados à medida que se torna disponível Este método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha que representa os últimos 10 pontos de dados se move para a Direita e a última v Um alue de 15 é descartado do cálculo Uma vez que o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso de 11 para 10.O que se move Uma vez que os valores do MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha de média móvel Estas linhas de curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados ​​podem variar drasticamente mais Isto mais tarde Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel para qualquer gráfico, ajustando o número de períodos de tempo utilizados no cálculo Estas linhas de curvar pode parecer distraente ou confuso no início, mas você vai se acostumar Para eles como o tempo passa A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e que parece, nós Vai introduzir um Tipo diferente de média móvel e examinar como ele difere da mencionada média móvel simples. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, ele tem seus críticos Muitos indivíduos argumentam que a utilidade da SMA é limitada Porque cada ponto da série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência Críticos argumentam que os dados mais recentes é mais significativo do que os dados mais antigos e deve ter uma maior influência sobre o resultado final Em resposta a esta crítica, Os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular é a média móvel exponencial EMA Para ler mais, consulte Basics Of Weighted Moving Averages e What's the difference Entre uma SMA e uma EMA. Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes em Uma tentativa de torná-lo mais receptivo a novas informações Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você No entanto, para você matemática geeks lá fora, aqui é a equação EMA . Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com o acima Fórmula a partir daí Nós fornecemos-lhe uma planilha de exemplo que inclui exemplos da vida real de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre a EMA e SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como a SMA E o EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como essas médias diferem Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada no recen T pontos de dados, tornando-se um tipo de média ponderada Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntica 15, mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança Observe como a EMA tem um valor mais alto quando o preço é Aumentando e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está diminuindo Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. What Do que os dias diferentes médias médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário Os períodos de tempo mais comuns usados ​​nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto mais curto o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível ele será Ser a mudanças de preço Quanto mais tempo o período, menos sensível, ou mais suavizada, a média será Não há nenhum frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é T O experimento com um número de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se enquadra a sua estratégia. Movendo Média Forecasting. Introduction Como você pode imaginar que estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão Mas espero que estes são, pelo menos, uma introdução útil para alguns Das questões de computação relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Em este sentido, vamos continuar, começando no início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de se eles acreditam que são todos os estudantes universitários Fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você iria prever para sua segunda pontuação de teste. O que você acha Seu professor poderia prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seu paren Ts pode prever para o seu próximo teste score. Regardless de todos os blabbing você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você obtenha algo na área de 85 você acabou got. Well, agora deixe S assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai antecipar você vai Chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolverem uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando fumaça sobre o seu smarts Ele vai ter mais 73 se Ele tem sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e digam: Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva pensar em obter cerca de 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você Fez menos festa e weren t wagging o Weasel todo o Place e se você s Tarted fazendo muito mais estudando você poderia obter uma maior score. Both dessas estimativas são realmente média móvel previsões. O primeiro é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado de média móvel previsão usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua mente grande têm tipo de mijo você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar Uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos Fazendo suas previsões sobre como você vai fazer no último teste Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você pode ver o padrão Que você acha que é o mais preciso. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza Começado por sua meia-irmã distanciada chamada Assobio enquanto nós trabalhamos Você tem alguns dados de vendas passados ​​representados pela seção seguinte de uma planilha Nós apresentamos primeiramente os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser. Agora você pode copiar Esta fórmula de célula até as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar que realmente não precisamos fazer as previsões para Os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Este é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial eu incluí as previsões do passado, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora, eu quero apresentar os resultados análogos para Uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice como agora apenas As duas mais recentes pedaços de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente eu incluí as previsões do passado para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância para aviso. Para uma média móvel m-previsão média apenas Os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma média móvel m-previsão média, ao fazer predições passadas, observe que a primeira predição ocorre no período m 1.Both destas questões será muito significativo Quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a Função de Média Móvel Agora precisamos desenvolver o código para a previsão de média móvel que pode ser usado com mais flexibilidade O código segue Note que as entradas são para o número de períodos que você quer usar na previsão e A matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods como único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item como Varia Nt Dim Counter As Integer Dim Acumulação como Single Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho de Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte.