평균 이동 평균 예측 pdf

이동 평균 예측. 소개 당신이 추측 할 수 있듯이 우리는 예측에 대한 가장 원시적 인 접근법 중 일부를보고 있습니다. 그러나 이것은 적어도 스프레드 시트에서 예측을 구현하는 것과 관련된 일부 컴퓨팅 문제에 대한 가치있는 소개 일 것입니다. 이 경우 우리는 처음부터 시작하여 이동 평균 예측으로 작업을 시작하십시오. 이동 평균 예측 모든 사람들은 그들이 믿는 지 여부에 관계없이 이동 평균 예측에 익숙합니다. 모든 대학생들이 항상 그 일을합니다. 진행할 코스에서 시험 점수를 생각해보십시오. 4 학기 동안 시험을 치러야합니다. 첫 번째 시험에서 85 점이라고 가정합시다. 두 번째 시험 점수를 어떻게 예측할 것입니까? 당신의 선생님이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측할 것이라고 생각하십니까. 친구들이 예측할 수 있다고 생각합니까? 다음 시험 성적을 위해. 부모님이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측 하시는지 생각해보십시오. 귀하가 귀하의 fr에 할 수있는 모든 모방에 상관없이 부모님들과 부모님들, 선생님과 선생님은 당신이 방금 얻은 85의 영역에서 뭔가를 얻을 것을 기대할 가능성이 큽니다. 이제, 당신의 친구들에게 당신의 자기 승진에도 불구하고, 당신 자신을 과대 평가한다고 가정합시다. 두 번째 테스트에서 더 적은 수를 공부하면 73 점을 얻을 수 있습니다. 이제 걱정 스럽거나 걱정하지 않는 것이 무엇인지 예상하여 세 번째 테스트를 시작하게 될 것입니다. 그들이 너와 나눌 지 말지. 그들은 스스로에게 말할지도 모른다. 이 남자는 항상 그의 영리에 대해 연기를 불고있다. 그가 운이 좋다면 73 세를 더 가질 것이다. 어쩌면 부모가 더지지하고 말하기를 시도 할 것이다. 음. 지금까지 85와 73을 얻었습니다. 85 73 2 79 알지 못합니다. 만약 파티가 덜하고 집집마다 족제비를 흔들지 않았다면 더 많이 공부하면 더 높은 점수를 얻을 수 있습니다. 이 두 견적은 모두 실제입니다. 이동 평균 예측. 첫 번째는 가장 최근의 점수 만 사용하여 미래의 실적을 예측합니다. 이것은 한 기간의 데이터를 사용하는 이동 평균 예측이라고합니다. 두 번째는 이동 평균 예측이지만 두 기간의 데이터를 사용합니다. 당신의 위대한 마음에 파문을 가진이 사람들은 모두 당신을 화나게하고 당신은 당신의 동맹국 앞에서 높은 점수를두기 위해 세 번째 시험에서 잘하기로 결정합니다. 시험을 치고 점수는 실제로 89 자신을 포함한 모든 사람들이 감명받습니다. 그래서 이제 학기말 테스트가 끝납니다. 평소처럼 모든 사람들이 마지막 테스트에서 어떻게 할 것인가에 대한 예측을 할 필요가 있다고 느낍니다. 패턴입니다. 자, 이제 패턴을 볼 수 있습니다. 가장 정확하다고 믿습니다. 우리가 일하는 동안 지금 우리는 일하는 동안 호각이라고 불리는 이분의 여동생이 시작한 새로운 청소 회사로 돌아갑니다. 과거 판매 데이터가 있습니다. 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 표시됩니다. 우리는 먼저 3 기간 이동 평균 예측에 대한 데이터를 제시합니다. 셀 C6에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 다른 셀 C7에서 C11까지 복사 할 수 있습니다. 평균 이동 방식을 알려줍니다. 가장 최근의 과거 데이터를 사용하지만 각 예측에 사용할 수있는 가장 최근의 세 기간을 정확하게 사용합니다. 가장 최근의 예측을 개발하기 위해 과거 기간에 대한 예측을 실제로 수행 할 필요가 없음을 알아야합니다. 지수 평활화 모델 저는 예측 결과를 다음 웹 페이지에서 사용하여 예측 유효성을 측정하기 때문에 과거 예측을 포함 시켰습니다. 이제는 2 기간 이동 평균 예측에 대한 유사한 결과를 제시하고자합니다. 셀 C5에 대한 항목이 있어야합니다. 이 셀 수식을 다른 셀 C6에서 C11까지 복사 할 수 있습니다. 이제는 가장 최근의 두 가지 기록 데이터 만 각 예측에 사용됩니다. 다시 말하지만 예측을 검증하기 위해 나중에 사용하기 위해 과거 예측을 사용합니다. 주목해야 할 다른 중요한 사항입니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우 가장 최근의 데이터 값만이 예측을 수행하는 데 사용됩니다. . m - 기간 이동 평균 예측에 대해 과거 예측을 할 때 첫 번째 예측이 m1 기간에 발생 함을 주목하십시오. 우리가 코드를 개발할 때이 두 문제 모두 매우 중요합니다. 이동 평균 기능 개발 이제는 보다 유연하게 사용할 수있는 이동 평균 예측을위한 코드 코드는 다음과 같습니다. 예측은 예측에서 사용하려는 기간 수와 기록 값 배열에 대한 것입니다. 원하는 통합 문서에 저장할 수 있습니다. 기능 MovingAverage Historical, NumberOfPeriods 단일 변수로 선언 및 초기화 함 Dim 항목으로 Variant Dim 카운터를 정수로 희석 Accumulation으로 Single Dim HistoricalSize Integer로. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 카운터. 이동중 누적 누적 누적 횟수입니다. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 이동 평균 - MA. 이동 평균 - MA를 위반 함. SMA 예를 들어, 15 일 동안 다음 마감 가격의 보안을 고려하십시오 .1 주일 5 일 20, 22, 24, 25, 23. 주 2 5 26 일, 28 일, 26 일, 29 일, 27 일, 30 일, 27 일, 29 일, 28 일. 첫 번째 데이터 포인트로 10 일간의 종가를 평균 초기 가격을 떨어 뜨리고 11 일에 가격을 추가하고 평균을 취하는 등 아래에 나와 있습니다. 이전에 언급했듯이 MA는 과거 가격을 기반으로하기 때문에 MA의 시간 간격이 길어지기 때문에 현재 가격 조치가 지연됩니다. 200 일간의 MA가있을 것입니다. 지난 200 일간의 가격을 포함하고 있기 때문에 20 일의 MA보다 지연이 더 큼 MA 사용 기간은 단기 거래에 사용되는 MA가 짧고 장기간 MA에 더 적합한 거래 목표에 따라 다릅니다. 장기 투자자 200 일간의 MA에는 투자자와 거래자가 널리 퍼져 있으며이 이동 평균 위와 아래의 휴식은 중요한 거래 신호로 간주됩니다. 또한 MA는 중요한 거래 신호를 그들 자신에게 전가합니다. MA는 하락 추세에있는 것을 나타내는 반면, 하락하는 MA는 하락 추세에 있음을 나타내는 반면, 단기 상승 국면이 장기 상승 국면을 넘을 때 발생하는 상승 교차 모멘텀으로 확인 됨. 단기간의 MA가 장기간의 평균 이동 평균보다 낮을 때 발생하는 곰 같은 크로스 오버. 연속되는 몇 차례의 시간과 동일한 시간 간격으로 시계열 데이터 관찰의 관점 예를 들어, 6 개월 매출의 이동 평균은 1 월에서 6 월까지의 평균 판매량을 계산 한 다음 평균 판매량을 계산하여 계산할 수 있습니다 2 월 ~ 7 월, 3 월 ~ 8 월 등 이동 평균 1은 데이터의 일시적인 변화의 영향을 줄이고, 2는 데이터를 라인에 맞추기 위해 프로세스를 부드럽게하는 방법을 사용하여 데이터를 더 명확하게 보여주고 3 경향의 위 또는 아래의 값을 강조 표시합니다. 매우 높은 분산을 가진 값을 계산하는 경우 이동 평균을 계산하면됩니다. 이동 평균이 데이터의 무엇인지 알고 싶었 기 때문에 우리가 어떻게하고 있었는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 자주 바뀌는 숫자를 알아 내려고 할 때, 최선의 방법은 이동 평균을 계산하는 것입니다. Box Jenkins BJ models.