Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono agli attuali dati di points. OR-Notes sono una serie di note introduttive su argomenti che rientrano nella ampia intestazione del campo di operazioni di ricerca (OR). Essi sono stati inizialmente utilizzati da me in un introduttivo o corso do presso l'Imperial College. Essi sono ora disponibili per l'uso con qualsiasi studenti e docenti interessati o soggette alle seguenti condizioni. Un elenco completo degli argomenti disponibili in OR-Notes può essere trovato qui. Esempi Previsione Previsione esempio 1996 UG esame la domanda di un prodotto in ciascuno degli ultimi cinque mesi è mostrato sotto. Utilizzare una media mobile due mesi per generare una previsione per la domanda nel mese 6. Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,9 per generare una previsione per la domanda per la domanda nel mese 6. Quale di queste due previsioni si preferisce e whythe due mesi in movimento media per mesi 2-5 è dato da: le previsioni per il sesto mese è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per mese 5 m 5 2350. l'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,9 otteniamo: Come prima le previsioni per il mese sei è solo la media per il mese 5 M 5 2386 per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16,67 e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,9 MSD (13-17) sup2 (16,60-19) sup2 (18,76-23) sup2 (22,58-24) sup24 10.44 Nel complesso, allora vediamo che livellamento esponenziale sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 2386 che è stato prodotto da livellamento esponenziale. Previsione esempio 1994 esame UG La tabella seguente mostra la richiesta di un nuovo dopobarba in un negozio per ciascuno degli ultimi 7 mesi. Calcolare una media mobile due mesi per mesi due a sette. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese di otto Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,1 per ricavare una previsione per la domanda nel mese di otto. Quale delle due previsioni per il mese di otto fanno preferisci e perché il negoziante ritiene che i clienti stanno passando a questo nuovo dopobarba da altre marche. Discutere di come si potrebbe modellare questo comportamento di commutazione e indicano i dati che si richiederebbe per confermare se questo passaggio sta avvenendo o meno. La media mobile a due mesi per mesi 2-7 è data da: Le previsioni per il mese di otto è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 7 m 7 46. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,1 noi ottenere: come prima le previsioni per il mese di otto è solo la media per il mese 7 M 7 31.11 31 (come non possiamo avere la domanda frazionaria). Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,1 Nel complesso, allora vediamo che la media mobile due mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 46 che è stato prodotto dalla media mobile a due mesi. Per esaminare il passaggio avremmo bisogno di utilizzare un modello di processo di Markov, dove afferma marche e avremmo bisogno di informazioni allo stato iniziale e il passaggio dei clienti probabilità (dalle indagini). Avremmo bisogno di eseguire il modello sui dati storici per vedere se abbiamo una misura tra il modello e il comportamento storico. Previsione esempio 1992 esame UG La tabella seguente mostra la richiesta di una particolare marca di rasoio in un negozio per ognuno degli ultimi nove mesi. Calcolare una media mobile a tre mesi per mesi tre a nove. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese dieci Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,3 per ricavare una previsione per la domanda nel mese dieci. Quale delle due previsioni per il mese dieci preferisci e perché La media mobile a tre mesi per i mesi da 3 a 9 è data da: Le previsioni per il mese 10 è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 9 m 9 20.33. Quindi (come non possiamo avere la domanda frazionaria) le previsioni per il mese 10 è 20. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,3 otteniamo: Come prima le previsioni per il mese 10 è solo la media per il mese 9 M 9 18.57 19 (come noi non può avere la domanda frazionaria). Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,3 Nel complesso, allora vediamo che la media mobile tre mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 20 che è stato prodotto dalla media mobile di tre mesi. Previsione esempio 1991 esame UG La tabella seguente mostra la richiesta di una particolare marca di fax in un grande magazzino in ciascuno degli ultimi dodici mesi. Calcolare la media mobile di quattro mesi per mesi 4 a 12. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese 13 Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,2 per ricavare una previsione per la domanda nel mese 13. Quale delle due previsioni per il mese 13 fanno preferisci e perché Quali altri fattori, non considerati nel calcolo di cui sopra, potrebbe influenzare la domanda per la macchina di fax nel mese 13 la media mobile a quattro mesi per i mesi da 4 a 12 è data da: m 4 (23 19 15 12) 4 17.25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19) 4 24.75 m 7 (32 30 27 23) 4 28 m 8 (33 32 30 27) 4 30,5 m 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46.25 le previsioni per il mese 13 è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 12 m 12 46.25. Quindi (come non possiamo avere la domanda frazionaria) le previsioni per il mese 13 è 46. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,2 otteniamo: Come prima le previsioni per il mese 13 è solo la media per il mese 12 M 12 38,618 39 (come noi non può avere la domanda frazionaria). Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,2 Nel complesso, allora vediamo che la media mobile quattro mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 46 che è stato prodotto dalla media mobile di quattro mesi. domanda di pubblicità variazioni stagionali dei prezzi, sia questa marca e altri marchi generale situazione economica nuova tecnologia Previsione esempio 1989 UG esame La tabella seguente mostra la richiesta di una particolare marca di forno a microonde in un grande magazzino in ciascuno degli ultimi dodici mesi. Calcolare una media mobile di sei mesi per ogni mese. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese 13 Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,7 per ricavare una previsione per la domanda nel mese 13. Quale delle due previsioni per il mese 13 preferisci e perché ora non possiamo calcolare un sei mese media mobile finché non avremo almeno 6 osservazioni - cioè possiamo calcolare solamente un tale media di mese 6 in poi. Quindi abbiamo: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30.50 m 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32.67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34.00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35.50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36.83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38.17 le previsioni per il mese 13 è solo la media mobile per la mese prima che cioè la media mobile per il mese 12 m 12 38.17. Quindi (come non possiamo avere la domanda frazionaria) le previsioni per il mese 13 è 38. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,7 otteniamo: Medie Questa pagina è circa la media mobile semplice, il più comune e popolare delle medie mobili in movimento. Se siete interessati ad altre versioni della media mobile si prega di selezionare i link qui sotto: media mobile semplice La media mobile semplice è senza dubbio lo strumento di analisi tecnica più utilizzata dai commercianti. La media mobile semplice (SMA) è spesso utilizzato per identificare la direzione di tendenza. ma può essere utilizzato per generare potenziali comprare e vendere segnali. La SMA è una media, o in parlare statistica - la media. Un esempio di una media mobile semplice è la seguente: I prezzi per gli ultimi 5 giorni sono stati 25, 28, 26, 24, 25. La media sarebbe (2.528.262,627 mila) 5 26.4. Pertanto, la linea SMA di sotto del prezzo ultimi giorni del 27 sarebbe 26.4. In questo caso, dato che i prezzi sono generalmente muovono più alto, la linea SMA di 26,4 potrebbe essere in qualità di supporto (vedi: Supporto Resistenza amp). Il grafico sottostante dello scambio Dow Jones Industrial Average Traded Fund (DIA) mostra una di 20 giorni mobile semplice recitazione media come supporto per i prezzi. Media mobile Agendo come supporto - Potenziale Acquista segnale Quando il prezzo è in una tendenza rialzista e, successivamente, la media mobile è in una tendenza rialzista, e la media mobile è stato testato per prezzo e il prezzo ha rimbalzato la media mobile a un paio di volte (cioè il movimento media serve come una linea di supporto), quindi un trader potrebbe acquistare sui prossimi pullbacks indietro alla media mobile semplice. Una media mobile semplice può servire come una linea di resistenza come la tabella della DIA mostra: media mobile Agire come resistenza - Potenziale Sell Signal A volte, quando il prezzo è in un trend al ribasso e la media mobile è in una tendenza al ribasso pure, e test di prezzo SMA sopra e viene rifiutato un paio di volte consecutive (cioè la media mobile serve come una linea di resistenza), poi un commerciante potrebbe vendere sul prossimo raduno fino alla media mobile semplice. Gli esempi di cui sopra sono stati solo utilizzando uno mobile semplice però, i commercianti utilizzano spesso due o anche tre medie mobili media semplice. I potenziali vantaggi di utilizzare più di una semplice media mobile è discusso nella pagina successiva. Le informazioni di cui sopra è solo a scopo informativo e di intrattenimento e non costituiscono consulenza di negoziazione o un invito ad acquistare o vendere qualsiasi titolo, l'opzione, futuro, delle materie prime, o di un prodotto forex. La performance passata non è necessariamente un'indicazione di risultati futuri. Trading è intrinsecamente rischioso. OnlineTradingConcepts non sarà responsabile per danni speciali o indiretti derivanti dall'uso o la incapacità di usare, i materiali e le informazioni fornite da questo sito. Visualizza intera disclaimer.
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