Como você pode supor que nós estamos olhando algumas das aproximações as mais primitivas à previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições de computação relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos por Começando no início e começar a trabalhar com previsões média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você está indo Ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua segunda pontuação de teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem prever Para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer para o seu fr Eu e seus pais, eles e seu professor são muito provável esperar que você obtenha algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestima-se E figura você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que são todos os interessados e despreocupados vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Há duas abordagens muito provável para eles desenvolverem uma estimativa, independentemente de Se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência Ele vai ter outro 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, então Longe de você ter obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e weren t sacudindo a doninha todo o lugar e se você começou a fazer um Muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são reais A média móvel previsões. A primeira é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado de uma média móvel previsão usando um período de dados. O segundo é também uma média móvel previsão, mas usando dois períodos de dados. Somente Que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todo mundo, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o Pattern. Now, espero que você pode ver o padrão Que você acha que é o mais preciso. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciado por sua meia irmã distanciada chamado Whistle While We Work Você tem alguns dados de vendas anteriores Representado pela seguinte seção de uma planilha Nós primeiro apresentar os dados para um período de três média móvel forecast. The entrada para a célula C6 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move Sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Isso é definitivamente diferente do Modelo de suavização exponencial Eu incluí as previsões passadas porque vamos usá-las na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser. Agora você Pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente tenho incluir D as previsões passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância para aviso. Para uma m-período média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma média móvel de m-período de previsão, ao fazer predições passadas, observe que a primeira predição ocorre no período m 1.Todas estas questões serão muito significativas quando desenvolvemos o nosso code. Developing a função média móvel Agora precisamos desenvolver O código para a previsão média móvel que pode ser usado de forma mais flexível O código segue Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você want. Function MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho de Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. A estranha maneira de uma média móvel ferrets a tendência de uma massa de medições confusas pode ser visto por traçar a média móvel de 10 dias, juntamente com os pesos diários originais, mostrados como diamantes pequenos. As médias móveis que usamos até agora dar Igual importância para todos os dias na média Isso não precisa ser assim Se você pensar sobre isso, não faz muito sentido, especialmente se você está interessado em usar uma média móvel de longo prazo para suavizar os golpes aleatórios na tendência Suponha que você Re usando uma média móvel de 20 dias Por que seu peso quase três semanas atrás deve ser considerado igualmente relevante para a tendência atual como seu peso Esta manhã. Várias formas de médias móveis ponderadas foram desenvolvidas para resolver esta objeção Em vez de apenas somar as medidas para uma seqüência de dias e dividir pelo número de dias, em uma média móvel ponderada cada medida é primeiro multiplicada por um fator de peso Que difere de dia para dia A soma final é dividida, não pelo número de dias, mas pela soma de todos os fatores de peso Se fatores de peso maiores são usados para dias mais recentes e fatores menores para medidas mais atrás no tempo, a tendência Será mais sensível às mudanças recentes sem sacrificar a suavização de uma média móvel fornece. Uma média móvel não ponderada é simplesmente uma média móvel ponderada com todos os fatores de peso iguais a 1 Você pode usar qualquer fatores de peso que você gosta, mas um determinado conjunto com o jawbreaking Monicker Exponentially Smoothed Moving Average provou ser útil em aplicações que vão desde radar de defesa aérea para a negociação do mercado de barriga de porco de Chicago Vamos colocá-lo para o trabalho Em nossa barriga também. Este gráfico compara os fatores de peso para uma média movimentada de 20 dias exponencialmente suavizada com uma média móvel simples que pesos todos os dias igualmente. A suavização exponencial dá hoje s medição duas vezes o significado a média simples iria atribuí-lo, a medida de ontem Um pouco menos do que isso e cada dia sucessivo menos do que seu antecessor com o dia 20 contribuindo apenas 20 tanto para o resultado como com uma simples média móvel. Os fatores de peso em uma média móvel exponencialmente suavizada são potências sucessivas de um número chamado de suavização Constante Uma média móvel exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 1 é idêntica a uma média móvel simples, uma vez que 1 a qualquer potência é 1 As constantes de suavização inferiores a 1 pesam mais recentemente os dados recentes, com a tendência para as medições mais recentes a aumentar à medida que a suavização Constante diminui para zero Se a constante de suavização for superior a 1, os dados mais antigos são pesados mais Observe como os fatores de peso são todos 1 quando a constante de suavização é 1. Quando a constante de suavização está entre 0 5 e 0 9, o peso dado a dados antigos cai Off tão rapidamente em comparação com medidas mais recentes que não há necessidade de restringir a média móvel para um número específico de dias, podemos média todos os dados que temos, logo de volta ao início muito, e deixar os fatores de peso calculado a partir da constante de suavização Automaticamente descartar os dados antigos, uma vez que se torna irrelevante para a tendência atual. Médias ponderadas Moving The Basics. Over os anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples O primeiro problema reside no prazo da média móvel MA maioria dos analistas técnicos Acreditam que a ação de preço a abertura ou fechamento do preço das ações, não é suficiente para depender para prever adequadamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento MA Para resolver este problema, Os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada EMA Saiba mais em Explorando a média móvel ponderada exponencialmente. Exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do 10 º dia e multiplicar este número por 10, o nono dia por nove, o oitavo dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA Uma vez que o total foi determinado, o analista, em seguida, dividiria o número pela adição dos multiplicadores If Você adiciona os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Este indicador é conhecido como a média móvel linearmente ponderada. Para leitura relacionada, verifique as Médias Móveis Simples Faça as Tendências se destacarem. Muitos técnicos são crentes firmes no movimento exponencialmente suavizado Média EMA Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores Talvez a melhor explicação vem de John J. Murphy s Análise Técnica do Financeiro M A média móvel suavizada exponencialmente endereça ambos os problemas associados com a média móvel simples. Primeiro, a média exponencial suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma ponderada Média móvel Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida do instrumento Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso para o dia mais recente Que é adicionado a uma porcentagem do valor do dia anterior s A soma de ambos os valores percentuais se somam a 100.Por exemplo, o preço do último dia poderia ser atribuído um peso de 10 10, que é adicionado aos dias anteriores Peso de 90 90 Isso dá o último dia 10 da ponderação total Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando os últimos dias preço um valor menor de 5 05.Figura 1 Exponentially Smoothed Moving Average. O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite da primeira semana de agosto de 2000 a 1º de junho de 2001 Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um período de nove dias, tem sinais de venda definitivos No dia 8 de setembro marcado por uma seta para baixo preta Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000 A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando O Nasdaq não poderia gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar A marca de 3.000 Em seguida, mergulhou novamente para baixo para fora em 1619 58 em 04 de abril A tendência de alta de 12 de abril é marcado por uma seta Aqui o índice fechado em 1.961 46 e técnicos começaram a ver alguns gestores de fundos institucionais, Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas com a energia Leia nossos artigos relacionados Moving Average Envelopes Refining Uma ferramenta de negociação popular e média móvel Bounce. The montante máximo de dinheiro os Estados Unidos podem pedir emprestado O teto da dívida Foi criada sob o segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida . Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. A folha de pagamento não-fumante refere-se a qualquer trabalho fora das fazendas, casas particulares e do setor sem fins lucrativos. Símbolo da moeda corrente para a rupia indiana INR, a moeda corrente de India A rupia é compo de 1.
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