Glidande medelvärde data management

Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la Rger intervallet desto mer topparna och dalarna utjämnas. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Flyttande medelvärde - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Som ett SMA-exempel, överväga en säkerhet Med följande stängningskurser över 15 dagar. Veck 1 5 dagar 20, 22, 24, 25, 23.Veek 2 5 dagar 26, 28, 26, 29, 27.Veek 3 5 dagar 28, 30, 27, 29, 28 . En 10-dagars MA skulle medeltala slutkurserna för de första 10 dagarna som första datapunkt. Nästa datapunkt skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och ta medeltalet, och så vidare som visas nedan. Som tidigare noterat lagrar MAs nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priser, desto längre tid för MA, desto större fördröjning. Således kommer en 200-dagars MA att ha en mycket större grad av fördröjning än en 20-dagars MA eftersom Den innehåller priser för de senaste 200 dagarna. MA: s längd som ska användas beror på handelsmålen, med kortare MAs som används för korttidshandel och på längre sikt MAs mer lämpade för långsiktiga investerare 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare, med raster över och under detta glidande medelvärde anses vara viktiga handelssignaler. MAs ger också viktiga handelssignaler på egen hand eller när två genomsnitt Korsa över En stigande MA indikerar att säkerheten är i en uptrend medan en minskande MA indikerar att den är i en downtrend På liknande sätt är uppåtgående momentum bekräftat med en haussead crossover som uppstår när en kortsiktig MA passerar över en längre sikt MA Downward Momentum bekräftas med en bearish crossover som uppträder när en kortsiktig MA passerar under en längre tid MA. I praktiken ger det glidande medlet en bra uppskattning av medelvärdet av tidsserierna om medelvärdet är konstant eller långsamt förändrad I I fallet med ett konstant medelvärde kommer det största värdet av m att ge de bästa uppskattningarna av det underliggande medelvärdet. En längre observationsperiod kommer att medeltala effekterna av variationen. Syftet med att tillhandahålla en mindre m är t O tillåta prognosen att svara på en förändring av den underliggande processen För att illustrera föreslår vi en dataset som innehåller förändringar i underliggande medelvärden för tidsserierna. Figuren visar tidsserierna som används för illustration tillsammans med den genomsnittliga efterfrågan från vilken serien Genererades Medlet börjar som en konstant vid 10 Börjar vid tid 21 ökar den med en enhet i varje period tills den når värdet 20 vid tiden 30 Då blir det konstant igen Dataen simuleras genom att i genomsnitt lägga en slumpmässig Buller från en normalfördelning med nollvärde och standardavvikelse 3 Simuleringens resultat avrundas till närmaste heltal. Tabellen visar de simulerade observationerna som används för exemplet När vi använder bordet måste vi komma ihåg att vid en viss tidpunkt endast Tidigare data är kända. Beräkningarna av modellparametern, för tre olika värden på m visas tillsammans med medelvärdet av tidsserierna i figuren nedan. Figuren visar det glidande medelvärdet est Imate av medelvärdet vid varje tidpunkt och inte prognosen. Prognoserna skulle flytta de glidande medelkurvorna till höger av perioden. En enda slutsats framgår tydligt av figuren. För alla tre uppskattningar ligger det rörliga genomsnittet bakom den linjära trenden, med att lagret ökar Med m Fördröjningen är avståndet mellan modellen och uppskattningen i tidsdimensionen På grund av fördröjningen underskattar det rörliga genomsnittsvärdet observationerna som medelvärdet ökar. Uppskattarens förspänning är skillnaden vid en viss tid i medelvärdet av Modellen och medelvärdet förutsagt av det glidande medletet Förskjutningen när medelvärdet ökar är negativt För ett minskande medelvärde är förspänningen positiv. Fördröjningen i tid och den förskjutning som införs i uppskattningen är m-funktionen. Ju större värdet av m Desto större är storleken på fördröjning och förskjutning. För en kontinuerligt ökande serie med trend a ges värdena för fördröjning och förspänning av medelvärdena i ekvationerna nedan. Exempelkurvan S matchar inte dessa ekvationer eftersom exemplet modellen inte ständigt ökar, utan det börjar som en konstant, ändras till en trend och blir sedan konstant igen. Exempletskurvorna påverkas också av bruset. Den rörliga genomsnittliga prognosen för perioder i framtiden Representeras genom att flytta kurvorna till höger. Fördröjningen och förspänningen ökar proportionellt. Ekvationerna nedan anger fördröjning och förspänning av prognosperioder i framtiden jämfört med modellparametrarna. Dessa formler är återigen en tidsserie med en konstant linjär trend . Vi borde inte bli förvånad över det här resultatet. Den glidande medelvärdena beräknas utifrån antagandet om ett konstant medelvärde och exemplet har en linjär trend i medelvärdet under en del av studieperioden. Eftersom realtidsserier sällan exakt kommer att följa antagandena Av vilken modell som helst, borde vi vara beredda på sådana resultat. Vi kan också dra slutsatsen av att variationen i bruset har störst effekt för mindre m. Uppskattningen Åt är mycket mer flyktig för det glidande medlet på 5 än det glidande medlet av 20 Vi har de motstridiga önskningarna att öka m för att minska effekten av variationer på grund av bullret och att minska m för att göra prognosen mer responsiv mot förändringar i medelvärdet. Felet är skillnaden mellan den faktiska data och det prognostiserade värdet Om tidsserierna verkligen är ett konstant värde är det förväntade värdet av felet noll och variansen av felet består av en term som är en funktion av och en sekund Termen som är brusets varians. Den första termen är medelvärdet av det medelvärde som uppskattas med ett urval av m-observationer, förutsatt att data kommer från en population med konstant medelvärde. Denna term minimeras genom att göra m så stor som möjligt. En stor M gör prognosen inte svarande mot en förändring i underliggande tidsserier För att prognosen ska kunna reagera på förändringar vill vi ha m så liten som möjligt 1, men detta ökar felvariationen. Praktisk prognos kräver en mellanliggande Value. Forecasting med Excel. The prognostillägget implementerar de glidande medelformlerna Exemplet nedan visar analysen som tillhandahålls av tillägget för provdata i kolumn B De första 10 observationerna är indexerade -9 till 0 Jämfört med tabellen ovan , Förskjuts periodindexen med -10. De första tio observationerna ger startvärdena för uppskattningen och används för att beräkna det glidande medlet för period 0 MA 10-kolumnen C visar beräknade glidmedelvärdena. Den glidande genomsnittsparametern m är i cellen C3 Fore 1-kolumnen D visar en prognos för en period framåt. Prognosintervallet ligger i cell D3 När prognosintervallet ändras till ett större antal, flyttas numren i Fore-kolumnen. Err 1-kolumnen E visar skillnaden Mellan observationen och prognosen Till exempel är observationen vid tidpunkten 1 6 Det prognostiserade värdet från det glidande medelvärdet vid tidpunkten 0 är 11 1 Felet är då -5 1 Standardavvikelsen och medelvärdet Deviatio N MAD beräknas i cellerna E6 respektive E7.