การย้าย ค่าเฉลี่ย การคาดการณ์ วิธี def

การคาดการณ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยขณะที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างในการคาดการณ์ แต่หวังว่าอย่างน้อยการแนะนำอย่างคุ้มค่าสำหรับประเด็นด้านคอมพิวเตอร์บางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีตในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อไป เริ่มต้นที่จุดเริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่าพวกเขาเป็นนักศึกษาวิทยาลัยทุกคนทำตลอดเวลาคิดถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณกำลังจะไป มีการทดสอบสี่ครั้งในระหว่างภาคการศึกษา Let s สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกคุณจะทำนายคะแนนทดสอบที่สองคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาได้อย่างไร สำหรับคะแนนการทดสอบถัดไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบต่อไปของคุณได้โดยไม่ต้องคำนึงถึงการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับคุณ iends และพ่อแม่พวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตตัวเองให้กับเพื่อน ๆ ของคุณ และตัวเลขที่คุณสามารถศึกษาได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกคนกังวลและไม่แยแสคาดว่าคุณจะได้รับในการทดสอบที่สามของคุณมีสองวิธีมีโอกาสมากสำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงถึง ไม่ว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณพวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดีอาจเป็นพ่อแม่จะพยายามที่จะสนับสนุนมากขึ้นและพูดว่าดีดังนั้น ไกลคุณได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นบางทีคุณควรจะคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ 85 73 2 79 ฉัน don t รู้บางทีถ้าคุณได้ปาร์ตี้น้อยและ weren t wagging วีเซิลทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำ มากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงกว่าทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริง การคาดการณ์โดยเฉลี่ยของการเคลื่อนที่เป็นอันดับแรกอันดับแรกใช้เฉพาะคะแนนล่าสุดของคุณที่จะคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณซึ่งเรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยโดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่งวินาทีนอกจากนี้ยังเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลสองช่วงข้อมูล ว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณจะทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคเรียนที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์ว่าคุณจะทำอะไรในการทดสอบครั้งล่าสุดดีหวังว่าคุณจะได้เห็น รูปแบบขณะนี้เราหวังว่าคุณจะได้เห็นรูปแบบที่คุณเชื่อว่าเป็นสิ่งที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงานตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ซึ่งเริ่มต้นโดยน้องสาวที่ถูกแยกออกจากกันของคุณชื่อ Whistle ขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายที่ผ่านมา เราแสดงข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงโดยรายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้าย มากกว่าข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งนอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเราซึ่งแน่นอนว่าแตกต่างจาก exponential smoothing model I ve รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพราะเราจะใช้พวกเขาในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องของการทำนายตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วงเวลารายการ C5 สำหรับเซลล์ควรเป็นตอนนี้ สามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้มีเพียงสองชิ้นล่าสุดของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ใช้สำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งที่ฉันได้รวมไว้ d การคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์สิ่งอื่น ๆ บางอย่างที่มีความสำคัญต่อการสังเกตสำหรับระยะเวลาการเคลื่อนที่เฉลี่ยของ m-m เท่านั้นค่าข้อมูล m ล่าสุดมีการใช้เพื่อทำให้การคาดการณ์ไม่มีอะไรที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-metric เมื่อทำการคาดการณ์ที่ผ่านมาสังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1. ปัญหาเหล่านี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาขึ้น รหัสสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้นรหัสต่อไปนี้สังเกตว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถจัดเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการใด ๆ ฟังก์ชั่น MovingAverage Historical, NumberOfPeriods เป็น Single Declaring และ initializing variables Dim Items เป็นตัวนับ Dim Variant เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim เป็น Single Dim HistoricalSize As Integer Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของ Historical HistoricalSize. For Counter จำนวน 1 ต่อ NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยต่อไปนี้.Meanของการสังเกตข้อมูลชุดข้อมูลแบบเว้นระยะเท่า ๆ กันในระยะเวลาจากช่วงเวลาต่อเนื่องหลายครั้งเรียกว่าการเคลื่อนที่เนื่องจากมีการคำนวณใหม่อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลใหม่จะพร้อมใช้งานโดยดำเนินการโดยการลดค่าที่เก่าสุดและเพิ่มค่าล่าสุดตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยของยอดขายตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนมิถุนายนโดยเฉลี่ยแล้วยอดขายตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ถึงเดือนกรกฎาคมเดือนมีนาคมถึงเดือนสิงหาคมเป็นต้นไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 1 จะลดผลกระทบของรูปแบบชั่วคราวใน ข้อมูล, 2 ปรับปรุงพอดีของข้อมูลไปยังสายกระบวนการที่เรียกว่าราบรื่นเพื่อแสดงแนวโน้มของข้อมูลมากขึ้น c learly และ 3 เน้นค่าใด ๆ เหนือหรือต่ำกว่าแนวโน้มหากคุณกำลังคำนวณสิ่งที่มีความแปรปรวนสูงมากที่ดีที่สุดที่คุณอาจสามารถทำคือคิดออกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ฉันอยากรู้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไร ดังนั้นฉันจะมีความเข้าใจที่ดีขึ้นว่าเรากำลังทำอะไรอยู่ขณะที่คุณกำลังพยายามหาตัวเลขที่มีการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือการคำนวณค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ย MAP. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. เป็นตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วันสัปดาห์ที่ 1 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 วัน 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28. MA - 10 วันจะออกจากราคาปิดสุด 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรกจุดข้อมูลถัดไปจะลดลงในราคาที่เก่าที่สุดเพิ่มราคาในวันที่ 11 และ ใช้เวลาเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงไว้ด้านล่างดังที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs ล่าช้าในการดำเนินการราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาเป็นเวลานาน ระยะเวลาสำหรับ MA ที่มากขึ้นล่าช้าดังนั้น MA 200 วันจะมีระดับมากขึ้นของความล่าช้ากว่า MA 20 วันเนื่องจากมีราคาสำหรับที่ผ่านมา 200 วันความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการซื้อขาย MAs ระยะสั้นที่ใช้สำหรับการซื้อขายระยะสั้นและระยะยาว MAs เหมาะสำหรับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้าหุ้นมีการซื้อขายพันธบัตรระยะยาว 200 วันโดยมีหุ้นอยู่เหนือและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยข้ามไป MA เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นในขณะที่ MA ลดลงบ่งชี้ว่ามันอยู่ในขาลงในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันด้วยการครอสโอเวอร์รั้นซึ่งเกิดขึ้น เมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือโมเมนตัมเชิงมุมระยะยาวในระยะยาวจะได้รับการยืนยันจากการคลี่คลายแบบหยาบคายซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นข้ามต่ำกว่า MA ระยะยาว