เฉลี่ยเคลื่อนที่ ที่มีความแม่นยำ

การคาดการณ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยขณะที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างในการคาดการณ์ แต่หวังว่าอย่างน้อยการแนะนำอย่างคุ้มค่าสำหรับประเด็นด้านคอมพิวเตอร์บางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีตในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อไป เริ่มต้นที่จุดเริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่าพวกเขาเป็นนักศึกษาวิทยาลัยทุกคนทำตลอดเวลาคิดถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณกำลังจะไป มีการทดสอบสี่ครั้งในระหว่างภาคการศึกษา Let s สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกคุณจะทำนายคะแนนทดสอบที่สองคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาได้อย่างไร สำหรับคะแนนการทดสอบถัดไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบต่อไปของคุณได้โดยไม่ต้องพึ่งการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับคุณ iends และพ่อแม่พวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตตัวเองให้กับเพื่อน ๆ ของคุณ และตัวเลขที่คุณสามารถศึกษาได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกคนกังวลและไม่แยแสคาดว่าคุณจะได้รับในการทดสอบที่สามของคุณมีสองวิธีมีโอกาสมากสำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงถึง ไม่ว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณพวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดีอาจเป็นพ่อแม่จะพยายามที่จะสนับสนุนมากขึ้นและพูดว่าดีดังนั้น ไกลคุณได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นบางทีคุณควรจะคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ 85 73 2 79 ฉัน don t รู้บางทีถ้าคุณได้ปาร์ตี้น้อยและ weren t wagging วีเซิลทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำ มากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงกว่าทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริง การคาดการณ์โดยเฉลี่ยของการเคลื่อนที่เป็นอันดับแรกอันดับแรกใช้เฉพาะคะแนนล่าสุดของคุณที่จะคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณซึ่งเรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยโดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่งวินาทีนอกจากนี้ยังเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลสองช่วงข้อมูล ว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและใส่คะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณจะทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคเรียนที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์ว่าคุณจะทำอะไรในการทดสอบครั้งล่าสุดดีหวังว่าคุณจะได้เห็น รูปแบบขณะนี้เราหวังว่าคุณจะได้เห็นรูปแบบที่คุณเชื่อว่าเป็นสิ่งที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงานตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ซึ่งเริ่มต้นโดยน้องสาวที่ถูกแยกออกจากกันของคุณชื่อ Whistle ขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายที่ผ่านมา เราแสดงข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงโดยรายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้าย มากกว่าข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งนอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเราซึ่งแน่นอนว่าแตกต่างจาก exponential smoothing model I ve รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพราะเราจะใช้พวกเขาในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องของการทำนายตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วงเวลารายการ C5 สำหรับเซลล์ควรเป็นตอนนี้ สามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้มีเพียงสองชิ้นล่าสุดของข้อมูลที่ผ่านมาที่ใช้สำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งที่ฉันได้รวมไว้ d การคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์สิ่งอื่น ๆ บางอย่างที่มีความสำคัญต่อการสังเกตสำหรับระยะเวลาการเคลื่อนที่เฉลี่ยของ m-m เท่านั้นค่าข้อมูล m ล่าสุดมีการใช้เพื่อทำให้การคาดการณ์ไม่มีอะไรที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-metric เมื่อทำการคาดการณ์ที่ผ่านมาสังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1. ปัญหาเหล่านี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาขึ้น รหัสสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้นโค้ดต่อไปนี้สังเกตว่าอินพุตเป็นจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถจัดเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการฟังก์ชั่น MovingAverage Historical, NumberOfPeriods เป็น Single Declaring และ initializing variables Dim Items เป็นตัวนับ Dim Variant เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim เป็น Single Dim HistoricalSize As Integer Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของ Historical HistoricalSize. For Counter จำนวน 1 ต่อ NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร มีความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยอิงตามราคาข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้ตามสมการข้างต้นราคาเฉลี่ยในช่วงที่ระบุ สูงกว่าคือ 90 66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่งข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจากข้อมูลเก่าจะไม่ได้รับการถ่วงน้ำหนักใด ๆ กว่าจุดข้อมูลใกล้จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูลซึ่งเป็นที่ที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเข้ามาเล่น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกำหนดน้ำหนักที่หนักกว่าให้กับจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากเป็น m แร่ที่มีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตที่ผ่านมาผลรวมของการถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มขึ้นเป็น 1 หรือ 100 ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายน้ำหนักจะกระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงไม่แสดงในตารางด้านบนราคาปิด ของ AAPL วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อหุ้นค่าเฉลี่ย MA เคลื่อนไหวเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่เรียบง่ายซึ่งช่วยให้ข้อมูลราคาดีขึ้นโดยการสร้างราคาเฉลี่ยที่ปรับขึ้นอย่างต่อเนื่องค่าเฉลี่ยจะถูกนำมาใช้ในช่วงเวลาหนึ่งเช่น 10 วัน, 20 นาที 30 สัปดาห์หรือช่วงเวลาใดก็ได้ที่ผู้ขายเลือกมีข้อได้เปรียบในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อขายรวมทั้งตัวเลือกในประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้กลยุทธ์การย้ายโดยเฉลี่ยยังเป็นที่นิยมและสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับกรอบเวลาใดก็ได้ , suiting ทั้งนักลงทุนระยะยาวและผู้ค้าระยะสั้นดู Top Four ตัวชี้วัดทางเทคนิค Trend Traders ต้องรู้ทำไมต้องใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถช่วยลดปริมาณของเสียงในแผนภูมิราคาดู Directio n ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อให้ได้แนวคิดพื้นฐานว่าราคาใดเคลื่อนที่มุมสูงขึ้นและราคาปรับตัวสูงขึ้นหรือเมื่อเร็ว ๆ นี้โดยรวมแล้วมีมุมต่ำลงและราคามีการเคลื่อนไหวโดยรวมลดลงและราคาอาจอยู่ในช่วง A ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจมีบทบาทเป็นแนวรับหรือแรงหนุนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะ 50 วันระยะเวลา 100 วันหรือ 200 วันอาจเป็นระดับการสนับสนุนได้ดังรูปข้างล่างนี้เนื่องจากค่าเฉลี่ยที่ทำหน้าที่เหมือนกับการรองรับพื้น, ราคาจะพุ่งขึ้นจากค่าเฉลี่ยในช่วงขาลงค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักอาจทำหน้าที่เหมือนความต้านทานเช่นเพดานราคาจะเข้าสู่จุดสูงสุดแล้วเริ่มลดลงอีกครั้งราคาจะไม่นับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในลักษณะนี้ มันเล็กน้อยหรือหยุดและย้อนกลับก่อนที่จะถึงมันเป็นแนวทางทั่วไปถ้าราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นถ้าราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีแนวโน้มลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถมีความยาวแตกต่างกันแม้ว่าจะกล่าวถึงในไม่ช้า, ดังนั้นหนึ่งอาจบ่งบอกถึงแนวโน้มขาขึ้นในขณะที่ anothe r หมายถึง downtrend. Types of Moving Averages ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้หลายวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 5 วันของ SMA จะเพิ่มขึ้น 5 ราคาล่าสุดในแต่ละวันและแบ่งเป็น 5 ค่าเพื่อสร้างค่าเฉลี่ยใหม่ในแต่ละวัน ค่าเฉลี่ยที่เชื่อมต่อกับการสร้างสายไหลเอกพจน์ประเภทอื่น ๆ ที่เป็นที่นิยมของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการคำนวณ EMA การคำนวณมีความซับซ้อนมากขึ้น แต่โดยทั่วไปใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด Plot SMA 50 วันและ 50- วัน EMA ในแผนภูมิเดียวกันและคุณจะสังเกตเห็น EMA ตอบสนองได้อย่างรวดเร็วเพื่อการเปลี่ยนแปลงราคามากกว่า SMA ไม่เนื่องจากน้ำหนักเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลราคาล่าสุดซอฟต์แวร์ Charting และแพลตฟอร์มการซื้อขายจะคำนวณดังนั้นคณิตศาสตร์ไม่ต้องใช้ด้วยตนเอง ใช้ MAO ประเภท MA ไม่ดีกว่าอีก EMA อาจทำงานได้ดีกว่าในตลาดหุ้นหรือตลาดการเงินเป็นระยะ ๆ และในบางครั้ง SMA อาจทำงานได้ดีกว่ากรอบเวลาที่เลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นค่าเฉลี่ย มีความยาวเฉลี่ยที่ยาวนานคือ 10, 20, 50, 100 และ 200 ความยาวเหล่านี้สามารถนำไปใช้กับกรอบเวลาแผนภูมิหนึ่งนาทีทุกวันรายสัปดาห์ ฯลฯ ขึ้นอยู่กับผู้ค้า horizon กรอบเวลาหรือความยาวที่คุณเลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือที่เรียกว่าช่วงเวลาที่มองย้อนกลับสามารถมีบทบาทอย่างมากในการที่มีประสิทธิภาพแมสซาชูเซตส์ที่มีกรอบเวลาสั้น ๆ จะตอบสนองได้เร็วกว่าการเปลี่ยนแปลงราคามากกว่า MA ระยะเวลาในการมองย้อนกลับเป็นระยะเวลายาวนานรูปที่ 20 วันนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันจะติดตามราคาจริงที่แท้จริงกว่า 100 วันโดย 20 วันอาจเป็นประโยชน์สำหรับนักวิเคราะห์ระยะสั้นเนื่องจากเป็นราคาที่สูงกว่า ใกล้เคียงและทำให้เกิดความล่าช้าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวระยะเวลาคือเวลาที่ใช้สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อเป็นสัญญาณการกลับรายการที่อาจเกิดขึ้น Recall เป็นหลักเกณฑ์ทั่วไปเมื่อราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ ดังนั้นเมื่อราคาลดลงต่ำกว่า mov ค่าเฉลี่ยจะเป็นสัญญาณการกลับรายการที่อาจเกิดขึ้นจากค่าเฉลี่ย MA ที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันจะให้สัญญาณการกลับรายการมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถยาวได้ 15, 28, 89 และอื่น ๆ การปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ดังนั้นจึงให้สัญญาณที่ถูกต้องมากขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์อาจช่วยสร้างสัญญาณที่ดีขึ้นในอนาคตกลยุทธ์การซื้อขาย - Crossovers. Crossovers เป็นหนึ่งในกลยุทธ์เฉลี่ยการเคลื่อนไหวเฉลี่ยประเภทแรกคือครอสโอเวอร์ราคานี้ได้กล่าวถึงก่อนหน้านี้และเมื่อราคาข้ามข้างต้นหรือ ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อบ่งบอกถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มอีกกลยุทธ์หนึ่งคือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าเป็นกราฟหนึ่งและยาวอีกหนึ่งอันเมื่อ MA สั้นข้ามระยะยาว MA ก็เป็นสัญญาณซื้อเนื่องจากมีการเปลี่ยนแปลง เป็นที่รู้จักกันเป็นกากบาทสีทองเมื่อ MA สั้นข้ามด้านล่างระยะยาว MA มัน sa ขายสัญญาณตามที่บ่งชี้ว่ามีแนวโน้มที่จะขยับลงนี้เรียกว่าตายตาย cross. Moving ค่าเฉลี่ยคำนวณจาก hi ข้อมูลสตอเรจและไม่มีอะไรเกี่ยวกับการคำนวณเป็นที่คาดการณ์ในธรรมชาติดังนั้นผลการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถสุ่ม - ในบางครั้งตลาดดูเหมือนว่าจะเคารพความต้านทานการสนับสนุน MA และสัญญาณการค้าและเวลาอื่น ๆ ก็แสดงให้เห็นว่าไม่มี respect. One ปัญหาสำคัญคือว่าถ้า การกระทำของราคาจะเปลี่ยนแปลงเร็วราคาอาจแกว่งไปมาสร้างสัญญาณการกลับรายการแนวโน้มการค้าหลายครั้งเมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้นดีที่สุดที่จะหลีกเลี่ยงหรือใช้ตัวบ่งชี้อื่นเพื่อช่วยชี้แจงแนวโน้มสิ่งเดียวกันสามารถเกิดขึ้นได้กับไขว้ MAs ที่ MAs ได้รับการพันกัน ระยะเวลาที่เรียกความชอบชอบการสูญเสียหลาย trades. Moving ค่าเฉลี่ยทำงานค่อนข้างดีในสภาพแนวโน้มที่แข็งแกร่ง แต่มักจะไม่ดีในสภาพเปลี่ยนแปลงเร็วหรือแตกต่างกันการปรับกรอบเวลาสามารถช่วยในการนี้ชั่วคราวแม้ว่าในบางประเด็นปัญหาเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นโดยไม่คำนึงถึง ของกรอบเวลาที่เลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ MA sA ทำให้ข้อมูลราคาง่ายขึ้นโดยการทำให้เรียบและสร้างเส้นที่ไหลได้ซึ่งจะทำให้การแยกแยะ t ง่ายขึ้นง่ายกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในบางกรณีอาจเป็นผลดีและในบางกรณีอาจเป็นสาเหตุให้สัญญาณผิดพลาดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยย้อนหลัง 20 วันตัวอย่างเช่นจะตอบสนองต่อราคาได้เร็วกว่า การเปลี่ยนแปลงมากกว่าค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลามองยาวกว่า 200 วันการเปลี่ยนแปลงไขว้เฉลี่ยเป็นกลยุทธ์ที่เป็นที่นิยมสำหรับทั้งสองรายการและการออก MAs ยังสามารถเน้นพื้นที่ที่มีศักยภาพในการสนับสนุนหรือความต้านทานในขณะที่การคาดการณ์นี้อาจเป็นไปในเชิงคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีต ราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ อัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินที่เก็บรักษาไว้ที่ Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับดัชนีความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดหนึ่ง ๆ สามารถวัดความผันผวนได้ การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปีพ. ศ. 2476 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามมิให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมใน i nvestment. Nonfarm payroll หมายถึงงานใด ๆ นอกฟาร์มครัวเรือนส่วนบุคคลและภาคผลประโยชน์ US Bureau of Labor ย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของ INR รูปีอินเดียซึ่งเป็นสกุลเงินของประเทศอินเดีย Rupee ถูกสร้างขึ้นจาก 1. เริ่มต้น ประมูลทรัพย์สินของ บริษัท ที่ล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลายจากกลุ่มผู้เสนอราคา