3 งวด ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่

Weighted Moving Average ให้ความสำคัญกับการเคลื่อนไหวของราคาเมื่อเร็ว ๆ นี้ค่า Average Moving Average จะทำปฏิกิริยากับการเปลี่ยนแปลงของราคาได้เร็วกว่า Average Moving Average ทั่วไป Simple Average Moving Average ตัวอย่างระยะเวลาเฉลี่ย 3 ปีว่า Average Moving Average เป็นอย่างไร คำนวณได้ดังนี้ด้านล่าง 3 วัน 5, 4 และ 8 เนื่องจากมี 3 ช่วงคือวันล่าสุด 8 รับน้ำหนัก 3 วันที่ 2 ล่าสุด 4 รับน้ำหนัก 2 และ วันสุดท้ายของงวด 3 เดือน 5 ได้รับน้ำหนักเพียงหนึ่งรายการการคำนวณมีดังต่อไปนี้ 3 x 8 2 x 4 1 x 5 6 6 17 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเคลื่อนที่ของ 6 17 เปรียบเทียบกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายของ 5 67 หมายเหตุว่าการเพิ่มขึ้นของราคาที่สูงขึ้น 8 อันเกิดขึ้นในวันล่าสุดสะท้อนให้เห็นได้ดียิ่งขึ้นในการคำนวณ Weighted Moving Average แผนภูมิด้านล่างของสต็อกของ Wal-Mart แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่าง 10-day Weighted Moving Average และ 10- วันเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่าย สัญญาณซื้อและขายที่สำคัญสำหรับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบเคลื่อนถ่วงน้ำหนักได้รับการกล่าวถึงในเชิงลึกโดยใช้ตัวบ่งชี้ Simple Moving Average (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ) ที่ Average Moving Average (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย) ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยอิงจากราคา ข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรดังต่อไปนี้ตามสมการข้างต้นราคาเฉลี่ยในช่วงที่ระบุข้างต้นคือ 90 66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่งข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจากข้อมูลที่เก่ากว่านั้น ไม่มีน้ำหนักใด ๆ ที่แตกต่างจากจุดข้อมูลที่อยู่ใกล้จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูลนี่คือที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเข้ามาในการเล่นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นเนื่องจากจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากมีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตอันไกลโพ้น การถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มขึ้นเป็น 1 หรือ 100 ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆการถ่วงน้ำหนักมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลที่พวกเขามี ไม่ได้แสดงในตารางด้านบนการลดราคาของ AAPL. Moving Forecasting เฉลี่ยบทนำขณะที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาบางส่วนของวิธีการแบบดั้งเดิมมากที่สุดในการพยากรณ์ แต่หวังว่าอย่างน้อยเหล่านี้อย่างน้อยแนะนำที่คุ้มค่าบางประเด็นเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับ การดำเนินการคาดการณ์ใน spreadsheets ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อโดยเริ่มต้นที่จุดเริ่มต้นและเริ่มต้นทำงานกับการคาดการณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่การคาดการณ์เฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงว่าพวกเขาเชื่อว่าพวกเขาเป็นนักศึกษาวิทยาลัยทำพวกเขาตลอดเวลาคิด เกี่ยวกับคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีสี่การทดสอบในช่วงภาคการศึกษา Let s สมมติว่าคุณมี 85 ในการทดสอบครั้งแรกของคุณสิ่งที่คุณจะคาดการณ์สำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดว่าครูของคุณจะทำนายของคุณ คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบต่อไปได้อย่างไร โดยไม่คำนึงถึงการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังให้คุณได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 คุณเพิ่งได้เป็นอย่างดีตอนนี้ขอให้สมมติว่าทั้งๆที่มีความสามารถในตนเองของคุณ - การส่งเสริมให้เพื่อนของคุณคุณมากกว่าประมาณการตัวเองและรูปที่คุณสามารถศึกษาได้น้อยลงสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73.Now ทุกสิ่งที่มีความกังวลและไม่แยแสไปคาดหวังว่าคุณจะได้รับในการทดสอบที่สามของคุณมีสองมาก พวกเขาอาจจะพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดีอาจเป็นพ่อแม่จะพยายาม ให้มากขึ้นสนับสนุนและพูดว่าดีที่คุณได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นบางทีคุณควรจะคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ 85 73 2 79 ฉัน don t รู้บางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้และ weren t wagging วีเซิล ทั่วทั้งสถานที่และถ้าคุณเริ่มทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณสามารถจีอี ta คะแนนสูงกว่าทั้งสองประมาณนี้เป็นจริงการคาดการณ์โดยเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวครั้งแรกใช้เฉพาะคะแนนล่าสุดของคุณในการคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ช่วงเวลาหนึ่งของข้อมูลที่สองคือการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ ใช้สองช่วงของข้อมูลสมมติว่าทุกคนเหล่านี้ busting ในใจที่ดีของคุณมีการจัดเรียงของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณ ทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาขึ้นมาและตามปกติคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนในการคาดการณ์ของพวกเขาเกี่ยวกับวิธีการที่คุณจะทำใน การทดสอบครั้งสุดท้ายดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบที่คุณเชื่อว่าเป็นที่ถูกต้องมากที่สุดในขณะที่เราทำงานตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดใหม่ของเราเริ่มต้นโดยน้องสาวครึ่งหนึ่งที่ทำให้เหินห่างของคุณที่เรียกว่า นกหวีดขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีตก่อนอื่นเรานำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงเวลารายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรของเซลล์นี้ลงไปได้ เซลล์ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้ายข้อมูลล่าสุดที่ผ่านมา แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งนอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อที่จะพัฒนา การคาดการณ์ล่าสุดของเรานี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการทำให้เกิดความคมชัดตามที่อธิบายไว้ในอดีตเพราะเราจะใช้ข้อมูลเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องของการคาดการณ์ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้เพียงสองชิ้นล่าสุดของข้อมูลย้อนหลัง a ใช้สำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งฉันได้รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์สิ่งอื่น ๆ บางอย่างที่มีความสำคัญในการแจ้งให้ทราบล่วงหน้าสำหรับ m-period moving average average เท่านั้น m ค่าข้อมูลล่าสุดคือ ใช้ในการคาดเดาไม่มีอะไรที่เป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m เมื่อทำการคาดการณ์ที่ผ่านมาให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในระยะเวลา m 1. ถ้าปัญหาเหล่านี้มีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนา ฟังก์ชัน Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้นโค้ดต่อไปนี้สังเกตว่าอินพุทเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถ เก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการใด ๆ MovementAverage ฟังก์ชันประวัติศาสตร์ NumberOfPeriods เป็น Single Declaring และ initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็น Integer Dim Accumulating As Single Dim HistoricalSize เป็นจำนวนเต็ม Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของ Historical HistoricalSize. For Counter จำนวน 1 ต่อ NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร เช่นต่อไปนี้