3 기간 이동 평균법

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 자신이 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 점수를 예측할 것이라고 생각합니까. 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 여부. 그들은 스스로에게 말할지도 모른다. 이 남자는 항상 그의 영리에 대해 연기를 불고있다. 그는 운이 좋다면 73 세를 더 가질 것이다. 어쩌면 부모님이 더 많은지지를 얻으려고 노력할 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 당신 자신의 이유로 3 번째 시험에서 잘하고 동맹국 앞에서 더 높은 점수를 얻기로 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 예측 데이터를 제시합니다. 셀 C6에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 다른 셀 C7에서 C11까지 복사 할 수 있습니다. 평균 이동 방법을 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 값만 예측에 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 예측에 대한 코드 코드는 다음과 같습니다. 예측은 예측에서 사용하려는 기간 수 및 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 Accumulation As Single Dimarch HistoricalSize As Integer. 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 횟수. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저, 데이터 계열 탭에서 데이터 분석 단추를 찾으십시오. 여기를 클릭하여 Analysis ToolPak 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 범위 B2 M2.5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력하십시오. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택하십시오. 이 값의 그래프를 플롯하십시오. 간격 t를 설정했기 때문에 설명 o 6, 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트와 현재 데이터 포인트의 평균입니다. 결과적으로 산과 골이 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 이전의 데이터 포인트가 충분하지 않습니다 .9 간격 2와 간격 4에 대해 2-8 단계를 반복하십시오. 간격 간격이 클수록 봉우리와 골이 부드럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터에 가까워집니다 간단한 이동 평균 - SMA. 간단한 이동 평균 - SMA. 간단한 이동 평균은 여러 시간 기간에 대해 보안의 마감 가격을 추가함으로써 다른 기간 수에 대해 계산 될 수 있다는 점에서 사용자 정의 가능합니다 기간을 계산 한 다음이 총계를 기간의 수로 나눈 다음, 기간별 보안 평균 가격을 제공합니다. 단순 이동 평균은 변동성을 완화시키고 가격을 쉽게 볼 수 있도록합니다 d 단순 이동 평균이 올라간다는 것은 보안 가격이 상승하고 있다는 것을 의미합니다. 아래를 가리키면 보안 가격이 하락하고 있음을 의미합니다. 이동 평균의 시간이 길수록 단순 이동 평균이 더 부드러워집니다 단기 평균 이동 평균은 변동성이 크지 만 판독 값은 원본 데이터에 더 가깝습니다. 분석적 중요성. 이동 평균은 현재 가격 추세와 확립 된 추세의 변화 가능성을 식별하는 데 사용되는 중요한 분석 도구입니다. 분석에서 간단한 이동 평균을 사용하여 보안이 상승 추세 또는 하락 추세에 있는지를 신속하게 식별합니다. 약간 더 복잡한 분석 도구 라하더라도 다른 인기있는 간단한 분석 도구는 서로 다른 시간대를 다루는 한 쌍의 단순 이동 평균을 비교하는 것입니다. - term 단순 이동 평균이 장기 평균을 상회하면 상승 추세가 예상된다. 반면 단기 평균 평균을 상회하는 장기 평균은 하락 모멘텀 단순한 이동 평균을 사용하는 두 가지 인기있는 거래 패턴에는 죽음의 십자가와 십자가가 포함됩니다. 50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균을 밑돌면 죽음의 십자가가 발생합니다. 곰 같은 신호, 추가 손실은 저장 중입니다. 황금 십자가는 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 이상으로 떨어질 때 발생합니다. 높은 거래량으로 보강되면 더 많은 이익이 창출 될 것입니다.