M Zeitraum Gleitender Durchschnitt

Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so vielleicht sollten Sie auf eine über (85 73) 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern Und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Nun kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Tabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) als einzelne Deklarations - und Initialisierungsvariablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Summe als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0 Festlegung der Größe des Historical Arrays HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 bis NumberOfPeriods Summieren der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion in der Tabellenkalkulation positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung angezeigt wird, wo es die folgenden. Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel zu berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Durchschnitte zu den tatsächlichen Datenpunkten. OANDA verwendet Cookies, um unsere Websites einfach zu bedienen und an unsere Besucher angepasst. Cookies können nicht verwendet werden, um Sie persönlich zu identifizieren. Durch den Besuch unserer Website stimmen Sie zu OANDA8217s Cookies im Einklang mit unserer Datenschutzerklärung. Um Cookies zu blockieren, zu löschen oder zu verwalten, besuchen Sie bitte aboutcookies. org. Das Einschränken von Cookies verhindert, dass Sie von einigen Funktionen unserer Website profitieren. Laden Sie unser Mobile-Apps Konto auswählen: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick. netactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 breite1 height1 frameborder0 Styledisplay: keine mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt Lektion 1: Moving Averages Arten von Moving Averages Es gibt mehrere Arten von gleitenden Durchschnitten zur Verfügung zu erfüllen Unterschiedliche Marktanalysebedürfnisse. Die am häufigsten von Händlern verwendet werden, gehören die folgenden: Einfache Moving Average Weighted Moving Average Exponential Moving Average Einfache Moving Average (SMA) Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist die grundlegendste Art der gleitenden Durchschnitt. Sie wird berechnet, indem eine Reihe von Preisen (oder Berichtsperioden) berechnet, diese Preise addiert und dann die Summe durch die Anzahl der Datenpunkte dividiert wird. Diese Formel legt den Mittelwert der Preise fest und wird in einer Weise berechnet, die als Reaktion auf die letzten zur Berechnung des Durchschnitts verwendeten Daten angepaßt (oder verschoben) wird. Wenn Sie z. B. nur die letzten 15 Wechselkurse in die Durchschnittsberechnung einbeziehen, wird die älteste Rate automatisch jedes Mal, wenn ein neuer Preis verfügbar ist, gelöscht. Tatsächlich bewegt sich der Durchschnitt, wenn jeder neue Preis in die Berechnung einbezogen wird, und stellt sicher, dass der Durchschnitt nur auf den letzten 15 Preisen basiert. Mit einem kleinen Versuch und Fehler können Sie einen gleitenden Durchschnitt bestimmen, der zu Ihrer Handelsstrategie passt. Ein guter Ausgangspunkt ist ein einfacher gleitender Durchschnitt basierend auf den letzten 20 Preisen. Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) Ein gewichteter gleitender Durchschnitt wird in der gleichen Weise wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet, verwendet jedoch Werte, die linear gewichtet werden, um sicherzustellen, dass die jüngsten Kurse einen größeren Einfluss auf den Durchschnitt haben. Dies bedeutet, dass die älteste Rate, die in die Berechnung einbezogen ist, eine Gewichtung von 1 erhält, der nächstälteste Wert eine Gewichtung von 2 und der nächstälteste Wert eine Gewichtung von 3 bis zum jüngsten Satz erhält. Einige Händler finden diese Methode eher relevant für die Trendfindung vor allem in einem schnelllebigen Markt. Der Nachteil der Verwendung eines gewichteten gleitenden Durchschnitts ist, dass die resultierende durchschnittliche Linie chopper als ein einfacher gleitender Durchschnitt sein kann. Dies könnte es schwieriger machen, einen Markttrend von einer Fluktuation zu unterscheiden. Aus diesem Grund ziehen einige Trader es vor, sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen gewichteten gleitenden Durchschnitt auf demselben Kursdiagramm zu platzieren. Candlestick-Kursdiagramm mit einfachem Moving Average und gewichtetem Moving Average Exponential Moving Average (EMA) Ein exponentieller gleitender Durchschnitt ist ähnlich wie ein einfacher gleitender Durchschnitt, während ein einfacher gleitender Durchschnitt die ältesten Preise entfernt, wenn neue Preise verfügbar sind, ein exponentieller gleitender Durchschnitt berechnet Der Durchschnitt aller historischen Bereiche, beginnend an dem Punkt, den Sie angeben. Wenn Sie z. B. eine neue exponentielle gleitende durchschnittliche Überlagerung zu einem Preisschema hinzufügen, ordnen Sie die Anzahl der Berichtszeiträume zu, die in die Berechnung einbezogen werden sollen. Nehmen wir an, Sie spezifizieren für die letzten 10 Preise enthalten sein. Diese erste Berechnung ist genau die gleiche wie eine einfache gleitende Durchschnitt auch auf 10 Berichtszeiträume basiert, aber wenn der nächste Preis verfügbar wird, wird die neue Berechnung behalten die ursprünglichen 10 Preise, plus den neuen Preis, um den Durchschnitt zu erreichen. Dies bedeutet, dass es jetzt 11 Berichtsperioden in der exponentiellen gleitenden Durchschnittsberechnung gibt, während der einfache gleitende Durchschnitt immer nur auf den letzten 10 Kursen basiert. Entscheiden, welche Moving Average zu verwenden Um zu bestimmen, welche gleitenden Durchschnitt für Sie am besten ist, müssen Sie zuerst verstehen, Ihre Bedürfnisse. Wenn Ihr Hauptziel ist es, den Lärm von konsequent schwankenden Preisen zu reduzieren, um eine allgemeine Marktrichtung zu bestimmen, dann einen einfachen gleitenden Durchschnitt der letzten 20 oder so Preise können die Detaillierung, die Sie benötigen. Wenn Sie wollen, dass Ihre gleitenden Durchschnitt mehr Wert auf die neuesten Preise setzen, ist ein gewichteter Durchschnitt angemessener. Denken Sie jedoch daran, dass die Form der durchschnittlichen Linie möglicherweise verzerrt werden könnte, weil gewichtete gleitende Mittelwerte mehr durch die neuesten Preise betroffen sind, was möglicherweise die Erzeugung von falschen Signalen zur Folge hat. Bei der Arbeit mit gewichteten gleitenden Durchschnitten müssen Sie für einen größeren Grad an Volatilität vorbereitet sein. Einfach Beweglich Durchschnittlich Durchschnittlich Durchschnittlich 169 1996 - 2017 OANDA Corporation. Alle Rechte vorbehalten. OANDA, fxTrade und OANDAs fx sind Eigentum der OANDA Corporation. Alle anderen Marken, die auf dieser Website erscheinen, sind Eigentum der jeweiligen Inhaber. Der fremdfinanzierte Handel mit Devisentermingeschäften oder anderen außerbörslich gehandelten Produkten hat ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für jedermann geeignet. 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