Kalkulator Bergerak Rata-rata Dengan daftar data sekuensial, Anda dapat membuat n-point moving average (atau rata-rata bergulir) dengan menemukan rata-rata setiap rangkaian n poin berturut-turut. Misalnya, jika Anda memiliki data yang diurutkan 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, rata-rata pergerakan 4 titik adalah 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75 Rata-rata pergerakan digunakan Untuk memperlancar data sekuensial mereka membuat puncak yang tajam dan dips kurang terasa karena setiap titik data mentah hanya diberi bobot fraksional dalam moving average. Semakin besar nilai n. Grafik grafik bergerak lebih halus dibandingkan dengan grafik data asli. Analis saham sering melihat pergerakan rata-rata data harga saham untuk memprediksi tren dan melihat pola lebih jelas. Anda dapat menggunakan kalkulator di bawah ini untuk menemukan rata-rata data yang bergerak. Jumlah Persyaratan dalam Nilai Pindah n - Point Sederhana Jika jumlah istilah dalam himpunan awal adalah d dan jumlah istilah yang digunakan pada setiap rata-rata adalah n. Maka jumlah istilah dalam urutan rata-rata bergerak akan Sebagai contoh, jika Anda memiliki urutan 90 harga saham dan mengambil rata-rata rolling 14-hari dari harga, urutan rata-rata bergulir akan memiliki 90 - 14 1 77 poin. Kalkulator ini menghitung moving averages dimana semua istilah dibobot secara merata. Anda juga dapat membuat rata-rata bergerak berbobot di mana beberapa istilah diberi bobot lebih besar daripada yang lain. Misalnya, memberi bobot lebih pada data yang lebih baru, atau menciptakan rata-rata tertimbang terpusat dimana istilah tengahnya dihitung lebih banyak. Lihat artikel rata-rata tertimbang bergerak dan kalkulator untuk informasi lebih lanjut. Seiring dengan rata-rata aritmatika yang bergerak, beberapa analis juga melihat rata-rata pergerakan data pesanan karena median tidak terpengaruh oleh outlier aneh. Ribbon Rata-rata Ribuan Pita Rata-rata Bergerak Teknik yang digunakan dalam analisis teknis untuk mengidentifikasi perubahan tren. Ini dibuat dengan menempatkan sejumlah besar rata-rata bergerak ke grafik yang sama. Bila semua rata-rata bergerak ke arah yang sama, tren dikatakan kuat. Pembalikan dikonfirmasi saat rata-rata crossover dan menuju ke arah yang berlawanan. Rata-rata bergerak yang digunakan dalam diagram dimulai dengan rata-rata pergerakan 50 hari dan meningkat dengan periode 10 hari sampai rata-rata akhir 200. (50, 60, 70, 80. 190, 200) BREAKING DOWN Pindahkan Frekuensi Pita Pindah ke Kondisi yang berubah dipertanggungjawabkan dengan mengubah jumlah periode waktu yang digunakan dalam rata-rata bergerak. Semakin pendek jumlah periode yang digunakan untuk menciptakan rata-rata, pita yang lebih sensitif adalah sedikit perubahan harga. Misalnya, serangkaian rata-rata pergerakan 5, 15, 25, 35 dan 45 hari akan menjadi pilihan yang lebih baik untuk menemukan pembalikan jangka pendek, yaitu rata-rata bergerak 150, 160, 170, 180 hari. Peramalan Rata-rata Peramalan Rata-Rata. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan yang paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksi guru Anda untuk skor tes Anda berikutnya Menurut Anda, apa yang diperkirakan prediksi teman Anda untuk skor tes Anda berikutnya Menurut Anda apa perkiraan orang tua Anda untuk skor tes berikutnya Anda? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu di area yang baru Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapat nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengambil tes dan skor Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk diri Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu memandu semua orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk perkiraan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C6 sampai C11. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua data historis terbaru yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang penting diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictquote, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode untuk ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical. Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Data Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya seperti berikut ini.
No comments:
Post a Comment