Przeprowadzka Średnia. Ten przykład uczy, jak obliczyć średnią ruchową serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin niezgodności w celu łatwego rozpoznania trendów.1 Po pierwsze, spójrzmy na nasz szereg czasowy.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Należy nacisnąć przycisk Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz Średnia ruchoma i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2. 5 Kliknij w polu Interwał i wpisz 6.6 Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3.8 Wykres wykresu tych wartości. Instrukcja, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżący punkt danych W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Konkluzja La rger odstępu, im więcej szczytów i dolin są wygładzane Im krótszy odstęp między nimi, tym dokładniejsze są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Sporządzanie arkusza kalkulacyjnego i wyrównywanie wykładników. Łatwe do przeprowadzania korekt sezonowych i wyrównywanie wykładnicze modele z wykorzystaniem Excel Poniższe obrazy i wykresy są pobierane z arkusza kalkulacyjnego, który został przedstawiony w celu zilustrowania multiplikatywnej korekty sezonowej i wyrównywania wykładniczości liniowej na następujących kwartalnych danych o sprzedaży z firmy Outboard Marine. Aby uzyskać kopię pliku arkusza kalkulacyjnego, kliknij tutaj Wersja liniowego wyrównania wykładniczego, który będzie używany tutaj do celów demonstracyjnych, jest wersją Brown, tylko dlatego, że może być zaimplementowana w pojedynczej kolumnie o wzorach i jest tylko jedna stała wygładzania, aby zoptymalizować Zazwyczaj lepiej używać wersji Holt które mają oddzielne stałe wygładzania dla poziomu i tendencji. Proces prognozowania przebiega zgodnie z poniższymi wskazówkami po pierwsze dane są sezonowo skorygowane ii wtedy generowane są prognozy dla danych skorygowanych sezonowo przez liniowe wyrównanie wykładnicze i iii wreszcie prognozy skorygowane sezonowo są powtórzone w celu uzyskania prognoz dla pierwotnych serii Proces sezonowego dostosowania jest przeprowadzany w kolumnach od D do G Pierwszym krokiem w dostosowaniu sezonowym jest wyliczenie średniej ruchomości przeprowadzonej tutaj w kolumnie D. Można to zrobić, biorąc średnią dwóch średnich rocznych, które są przesunięte o jeden okres względem siebie. Połączenie dwóch przesunięć średnie, a nie pojedyncza średnia jest potrzebna do celów centrowania, gdy liczba kolejnych pór roku jest równa Następnym krokiem jest obliczenie stosunku do średniej ruchomej - czyli oryginalnych danych podzielonych przez średnią ruchomej w każdym okresie - wykonywane tutaj w kolumna E Nazywana jest również cyklem trendu składową wzoru, o ile trend i skutki cyklu koniunkturalnego mogą być uznane za wszystkie, które pozostają bez zmian uśrednianie w skali całego roku Oczywiście zmiany w poszczególnych miesiącach, które nie wynikają z sezonowości, mogą być ustalone przez wiele innych czynników, ale średnio 12 miesięcy przewyższa ich w znacznym stopniu Szacowany indeks sezonowy dla każdego sezonu oblicza się najpierw przez uśrednienie wszystkich wskaźników dla danego sezonu, które wykonywane jest w komórkach G3-G6 przy użyciu formuły AVERAGEIF Przeciętne stosunki są następnie przeskalywane tak, że sumują się dokładnie dokładnie 100 razy liczba okresów w sezonie, lub 400 w tym przypadku, co jest zrobione w komórkach H3-H6 Poniżej w kolumnie F, formuły VLOOKUP służą do wstawienia odpowiedniej wartości indeksu sezonowego w każdym wierszu tabeli danych, zgodnie z kwartałem, jaki reprezentuje Środek ruchu średnie i dostosowane sezonowo dane wyglądają w ten sposób. Zauważ, że średnia ruchoma wygląda jak gładsza wersja sezonowo dostosowanych serii i jest krótszy na obu końcach. Inny arkusz roboczy w tym samym pliku Excel pokazuje wstawianie liniowego modelu wygładzania wykładniczego do danych skorygowanych sezonowo, zaczynając od kolumny wartość GA dla wygładzania stałego alfa jest wpisywana powyżej kolumny prognozy, w komórce H9 i dla wygody przypisana jest nazwa zakresu Alpha Nazwa została przydzielona przy użyciu Wstawić nazwę Utwórz polecenie Model LES jest inicjowany przez ustawienie pierwszych dwóch prognoz równych pierwszej rzeczywista wartość sezonowo skorygowanej serii Wzór stosowany tutaj w przypadku prognozy LES jest formą rekurencyjną pojedynczego równania modelu Brown's. w komórce odpowiadającej trzeciej godzinie tutaj, komórce H15 i skopiowanej z niej Należy zauważyć, że prognoza LES dla bieżącego okresu odnosi się do dwóch poprzednich obserwacji i dwóch poprzednich błędów prognozy, a także do wartości alfa formuła prognozowania w wierszu 15 odnosi się tylko do danych, które były dostępne w wierszu 14 i starszych Oczywiście, jeśli chcielibyśmy użyć prostego zamiast linearnego wykładniczego smoothi ng można zastąpić formułę SES zamiast tego Możemy też użyć Holta zamiast Brązowego modelu LES, który wymagałby dwóch dodatkowych kolumn o obliczeniach poziomu i tendencji, które są wykorzystane w prognozie. Błędy są obliczane w następna kolumna tutaj, kolumna J odejmując prognozy od rzeczywistych wartości Błąd kwadratowy średniej wielkości obliczany jest jako pierwiastek kwadratowy wariancji błędów plus kwadrat średniej Wynika to z matematycznej tożsamości Błędy MSI VARIANCE Błędy AVERAGE 2 W obliczając średnią i wariancję błędów w tej formule, pierwsze dwa okresy są wykluczone, ponieważ model nie zaczyna się prognozowania aż do trzeciego wiersza wiersza 15 w arkuszu kalkulacyjnym Optymalną wartość alfa można znaleźć ręcznie zmieniając alfa aż do minimalny RMSE jest znaleziony, albo można użyć Solver do wykonania dokładnej minimalizacji Wartość alfa, którą znalazł Solver jest tutaj wyświetlany alpha 0 471. Zazwyczaj dobry pomysł t o sprecyzować błędy modelu w jednostkach transformowanych, a także obliczyć i wyznaczyć ich autokorelacje z opóźnieniami do jednego sezonu Oto wykres szeregów czasowych dostosowanych sezonowo błędów. Autokorelacje błędów oblicza się za pomocą funkcji CORREL w celu obliczenia korelacje błędów ze sobą opóźnione przez jeden lub więcej okresów - szczegóły są przedstawione w modelu arkusza kalkulacyjnego Oto wykres zależności autokorelacji błędów w pierwszych pięciu opóźnieniach. Autokorelacje w przypadku opóźnień 1 do 3 są bardzo zbliżone do zera, ale skok o opóźnieniu 4, którego wartość wynosi 0 35, jest nieco kłopotliwa - sugeruje, że proces dostosowania sezonowego nie odniósł sukcesu. Niemniej jednak w rzeczywistości jest tylko nieznacznie znaczący 95 zakresów istotności dla sprawdzenia, czy autokorelacje różnią się istotnie od zera, plus-or-minus 2 SQRT nk, gdzie n jest wielkością próbki a k jest opóźnieniem Tu n wynosi 38 i k zmienia się od 1 do 5, więc pierwiastek-korzeń-n-minus-k wynosi około 6 wszystkie z nich, a zatem limity testowania statystycznego znaczenia odchyleń od zera są w przybliżeniu plus-lub-minus 2 6 lub 0 33 Jeśli zmienisz wartość alfa ręcznie w tym modelu programu Excel, możesz zaobserwować efekt na serie czasowe i wykresy autokorelacji błędów, a także błąd podstawowy-kwadratowy, który zostanie zilustrowany poniżej. W dolnej części arkusza kalkulacyjnego formuła prognozowana jest wzbogacana w przyszłość, zastępując jedynie prognozy dla wartości rzeczywistych w momencie, gdy faktyczne dane są wyczerpane - tzn. gdy przyszłość zaczyna się Innymi słowy, w każdej komórce, w której przyszła przyszła wartość danych, zostanie wstawiona odwołanie do komórki, które wskazuje na przewidywaną prognozę na ten czas Wszystkie pozostałe formuły są po prostu skopiowano z góry. Nieprawiawszy, że błędy prognoz przyszłości są obliczane jako zero. Nie oznacza to, że faktyczne błędy będą zero, ale raczej odzwierciedla jedynie fakt, że w celu przewidywania zakładamy, że przyszłe dane będą równe prognozom średnim Prognozy LES dla danych skorygowanych sezonowo wyglądają tak. Z tą szczególną wartością alfa, która jest optymalna dla prognoz jednokodzinnych, przewidywany trend jest nieznacznie wyższy, odzwierciedlając lokalny tendencja obserwowana w ciągu ostatnich 2 lat Jeśli chodzi o inne wartości alfa, można uzyskać bardzo inną tendencję do trendu Zwykle jest to dobry pomysł, aby zobaczyć, co się dzieje z długoterminową projekcją trendu, gdy alfa jest zróżnicowana, ponieważ wartość najlepiej w prognozach krótkoterminowych niekoniecznie będzie najlepszą wartością do przewidywania dalekiej przyszłości Na przykład tutaj jest uzyskany wynik, jeśli wartość alfa jest ustawiana ręcznie na 0 25. Przewidywany długoterminowy trend jest teraz negatywny, a nie pozytywny Z mniejszą wartością alfa, model przywiązuje większą wagę do starszych danych w szacowaniu bieżącego poziomu i tendencji, a długoterminowe prognozy odzwierciedlają obserwowany trend spadkowy w ciągu ostatnich 5 lat, a nie ostatniej tendencji wzrostowej Wykres ten wyraźnie ilustruje, jak model mający mniejszą wartość alfa jest wolniejszy, aby reagować na punkty zwrotne w danych, a zatem ma tendencję do popełniania błędu tego samego znaku przez wiele okresów z rzędu Błędy prognozowane na jeden krok naprzód są większe niż średnie uzyskane przed RMSE wynoszącym 344, a nie 274 i silnie pozytywnie autokorelacją Autokorelacja 0 opóźnienia 0 wynosi znacznie przekracza wartość 0 33 obliczoną powyżej dla statystycznie znaczące odchylenie od zera Jako alternatywę dla obniżenia wartości alfa w celu wprowadzenia bardziej konserwatywności do długoterminowych prognoz, do modelu dodawany jest współczynnik tłumienia trendów, aby przewidywana tendencja spłaszczała się po kilku okresach Ostatnim krokiem w budowaniu modelu prognozowania jest uszczegółowienie prognoz LES przez pomnożenie ich przez odpowiednie wskaźniki sezonowe. W ten sposób prognozy reasekurowane w kolumnie I są po prostu produkt sezonowych wskaźników w kolumnie F i sezonowe prognozy LES w kolumnie H. Jest stosunkowo łatwe do obliczenia przedziałów ufności dla jednoetapowych prognoz dokonanych przez ten model najpierw obliczyć błąd RMSE root-mean-squared, która jest jedynie pierwiastkiem kwadratowym MSE, a następnie obliczyć przedział ufności dla prognozowanej sezonowo przez dodanie i odjęcie dwóch razy RMSE Ogólnie 95 przedział ufności dla prognozy na jeden okres jest mniej więcej równe prognozom punktowym plus - lub-minus dwa razy szacunkowe odchylenie standardowe błędów prognozowanych przy założeniu, że rozkład błędów jest w przybliżeniu normalny i wielkość próbki jest wystarczająco duża, powiedzmy, 20 lub więcej Tutaj, RMSE, a nie standardowe odchylenie próbki błędów najlepsze oszacowanie standardowego odchylenia przyszłych błędów prognoz, ponieważ uwzględnia ona zarówno odchylenia, jak i losowe odchylenia. alimized wraz z prognozą, pomnożąc je przez odpowiednie wskaźniki sezonowe W tym przypadku RMSE wynosi 27 4, a prognoza skorygowana sezonowo dla pierwszego przyszłego okresu grudzień-93 wynosi 273 2, więc 95 skorygowanych sezonowo interwału wynosi od 273 2-2 27 4 218 4 to 273 2 2 27 4 328 0 Mnożąc te granice w grudniowym indeksie sezonowym 68 61 uzyskujemy dolne i górne granice ufności 149 8 i 225 0 w przybliżeniu prognozy na grudzień-93 na 187 4. Limity zaufania dla prognoz więcej niż jednego okresu naprzód będą ogólnie wzrastać wraz ze wzrostem horyzontu prognozy, ze względu na niepewność co do poziomu i tendencji oraz czynników sezonowych, ale trudno im wyliczyć je ogólnie metodami analitycznymi Odpowiednim sposobem obliczania limity ufności w prognozie LES są przy użyciu teorii ARIMA, ale niepewność w wskaźnikach sezonowych to inna sprawa Jeśli chcesz mieć pewien realny przedział ufności dla prognozy więcej niż jednego okresu, biorąc wszystkie źródła o Jeśli chodzi o błąd, najlepszym rozwiązaniem jest użycie metod empirycznych, na przykład w celu uzyskania przedziału ufności dla prognozy dwuetapowej przedziału czasowego, możesz utworzyć inną kolumnę w arkuszu kalkulacyjnym, aby obliczyć 2-krotną prognozę dla każdego okresu rozpoczynając prognozę jednoetapowej prognozy Następnie oblicz RMSE 2-krokowych błędów prognozy i użyj tego jako podstawy dla przedziału ufności o dwóch krokach. Średnia roli Jak z nich korzystać. Niektóre podstawowe funkcje programu średnia ruchoma to zidentyfikowanie trendów i odwrócenie pomiaru siły pędu aktywów i określenie potencjalnych obszarów, w których aktywa znajdą wsparcie lub opór W tej sekcji zwrócimy uwagę na to, jak różne okresy czasu mogą kontrolować tempo i jak ruchome średnie mogą być korzystne przy ustalaniu strat przystankowych Ponadto zajmiemy się niektórymi możliwościami i ograniczeniami przenoszenia średnich, które należy rozważyć podczas ich używania w ramach rutynowych trendów Trend identyfikacji trendów jest jednym z kluczowych czynników nasycenia średnich kroczących, które są wykorzystywane przez większość przedsiębiorców, którzy dążą do tego, aby ich przyjaciel Moving averages był wskaźnikiem słabiej rozwiniętym, co oznacza, że nie przewidują nowych trendów, ale potwierdzają tendencje po ich ustanowieniu Jak widać na rysunku 1, uważa się, że akcje są w trendzie wzrostowym, gdy cena jest powyżej średniej ruchomej, a średnia jest nachylona w górę. W przeciwieństwie do tego, przedsiębiorca użyje ceny poniżej średniej nachylonej w dół, aby potwierdzić tendencję spadkową Wielu przedsiębiorców rozważa jedynie utrzymanie długiej pozycji w aktywa, gdy cena jest powyżej średniej ruchomej Ta prosta reguła może pomóc zapewnić, że tendencja ta działa na korzyść przedsiębiorców. Mentent Wiele początkujących przedsiębiorców pyta, jak można mierzyć moment i jak średnie ruchy mogą być wykorzystane do pokonania takiego wyczynu Prostą odpowiedzią jest zwrócenie szczególnej uwagi na okresy czasu używane do tworzenia średniej, ponieważ każdy okres czasu może dostarczyć cennych informacji na temat różnych typów pędów Ogólnie krótko mówiąc ntum można ocenić, patrząc na ruchome średnie, które skupiają się na okresach 20 dni lub krótszych Patrzenie na ruchome średnie, które są tworzone w okresie od 20 do 100 dni, jest ogólnie uważane za dobrą miarę średniookresowego pędu W końcu, średnia, która wykorzystuje 100 dni lub więcej w obliczeniach może być wykorzystana jako środek dalekosiężnego rozsądku Powinieneś powiedzieć, że 15-dniowa średnia ruchoma jest bardziej odpowiednią miarą krótkoterminowego tempa niż 200-dniowa średnia ruchoma Jedna z najlepszych metod określania siły i kierunku dynamiki aktywów polega na umieszczeniu na wykresie trzech średnich kroczących na wykresie, a następnie zwracać szczególną uwagę na ich stos w stosunku do siebie Trzy średnie ruchome, które są powszechnie stosowane róŜne ramy czasowe w celu przedstawienia krótkoterminowych, średnioterminowych i długoterminowych zmian cen Na Rysunku 2 silny wzrost jest widoczny, gdy średnie krótkoterminowe są zlokalizowane powyŜej średnich długoterminowych, a dwa średnie d W przeciwieństwie do tego, kiedy średnie krótkoterminowe są zlokalizowane poniżej średniej długoterminowej, moment jest w kierunku skierowanym ku dołowi. Wsparcie Kolejnym powszechnym wykorzystaniem średnich kroczących jest określanie potencjalnych podpór cenowych. Nie wymaga wiele doświadczenia w odniesieniu do średnich kroczących zauważyć, że spadająca cena aktywów często zatrzymuje się i odwraca kierunek na tym samym poziomie co ważna średnia Na przykład na rysunku 3 widać, że 200-dniowa średnia ruchoma mogła podtrzymać cenę akcji po spadł z wysokiego poziomu w pobliżu 32 Wielu przedsiębiorców spodziewa się odejścia od głównych średnich kroczących i użyje innych wskaźników technicznych jako potwierdzenia oczekiwanego ruchu. Oprocentowanie Kiedy cena aktywa spadnie poniżej wpływowego poziomu wsparcia, takiego jak 200 średnie przeciętne dni, nie jest rzadkością, aby zobaczyć przeciętny czynnik jako silną barierę, która uniemożliwia inwestorom odbijanie ceny powyżej tej średniej Jak widać z poniższego wykresu, jest opór jest często używany przez handlowców jako znak do zysków lub do zamknięcia wszelkich długich pozycji Wiele krótkich sprzedawców będzie również używać tych średnich jako punkty wejścia, ponieważ cena często odbija się od oporu i kontynuuje ruch niższy Jeśli jesteś inwestorem który trzyma długą pozycję w aktywnym segmencie poniżej głównych średnich kroczących, może być w Twoim najlepszym interesie, aby uważnie obserwować te poziomy, ponieważ mogą znacznie wpłynąć na wartość inwestycji. Straty utraty Wsparcie i oporność przenoszenia średnie sprawiają, że są świetnym narzędziem zarządzania ryzykiem Zdolność przenoszenia średniej do określenia miejsc strategicznych w celu ustalania zleceń stop loss pozwala handlowcom na wyeliminowanie utraty pozycji, zanim będą mogły rosnąć większe. Jak widać na rysunku 5, przedsiębiorcy, którzy posiadają długie pozycja w magazynie i ustalenie zleceń stop loss poniżej średnich wpływów może zaoszczędzić sobie wiele pieniędzy Wykorzystanie średnich kroczących w celu ustalenia zleceń stop loss jest kluczem do sukcesu tra ding strategii.
No comments:
Post a Comment