Flytte Gjennomsnittet Sesong Indeksen

Flytende gjennomsnitt. Dette eksempelet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. 1 Først, la oss ta en titt på våre tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere toppene og dalene blir utjevnet. Jo mindre intervallet, desto nærmere er de bevegelige gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. Spredning av implementering av sesongjustering og eksponensiell utjevning. Det er greit å utføre sesongjustering og passe eksponensiell utjevning. modeller som bruker Excel Skjermbilder og diagrammer nedenfor er hentet fra et regneark som er satt opp for å illustrere multiplikativ sesongjustering og lineær eksponensiell utjevning på følgende kvartalsvise salgsdata fra Outboard Marine. For å få en kopi av regnearkfilen selv, klikk her Den versjonen av lineær eksponensiell utjevning som vil bli brukt her for demonstrasjonsformål er Browns versjon, bare fordi den kan implementeres med en enkelt kolonne med formler og det er bare en utjevningskonstant for å optimalisere. Det er vanligvis bedre å bruke Holts versjon som har separate utjevningskonstanter for nivå og trend. Prognoseprosessen fortsetter som foll først er dataene sesongjustert ii, da blir prognoser generert for sesongjusterte data via lineær eksponensiell utjevning og endelig blir de sesongjusterte prognosene resesasonalized for å få prognoser for den opprinnelige serien. Sesongjusteringsprosessen utføres i kolonne D til G. Det første trinnet i sesongjustering er å beregne et sentrert glidende gjennomsnitt som utføres her i kolonne D Dette kan gjøres ved å ta gjennomsnittet av to ettårige gjennomsnitt som kompenseres av en periode i forhold til hverandre. En kombinasjon av to kompensasjoner gjennomsnitt i stedet for et enkelt gjennomsnitt er nødvendig for sentreringsformål når antall sesonger er like. Det neste trinnet er å beregne forholdet til glidende gjennomsnitt - de opprinnelige dataene divideres med glidende gjennomsnitt i hver periode - som utføres her i kolonne E Dette kalles også trend-syklus-komponenten i mønsteret, forutsatt at trend og konjunktursykluser kan anses å være alt som gjenstår av Gjennomsnittlig endring av data over et helt års data Selvfølgelig kan endringer i måneden til måned som ikke skyldes sesongbestemte, bestemmes av mange andre faktorer, men gjennomsnittet på 12 måneder glatter over dem i stor grad. Den estimerte sesongindeksen for hver sesong beregnes ved først å beregne alle forholdene for den spesielle sesongen, som er gjort i celler G3-G6 ved hjelp av en AVERAGEIF-formel. Gjennomsnittskvotene blir deretter rescaled slik at de summerer til nøyaktig 100 ganger antall perioder i en sesong, eller 400 i dette tilfellet, som er gjort i celler H3-H6 Nedenfor i kolonne F, brukes VLOOKUP formler til å sette inn riktig sesongbestemt verdi i hver rad av datatabellen, i henhold til kvartalet av året representerer den Sentrert bevegelse gjennomsnittlig og sesongjusterte data ser ut som dette. Merk at det bevegelige gjennomsnittet vanligvis ser ut som en jevnere versjon av den sesongjusterte serien, og den er kortere i begge endene. Et annet regneark i samme Excel-fil viser a pplikering av den lineære eksponensielle utjevningsmodellen til sesongjusterte data, som begynner i kolonne GA-verdi for utjevningskonstanten alfa, er angitt over prognosen kolonnen her, i celle H9 og for enkelhets skyld blir det tildelt rekkevidde-navnet Alpha Navnet er tildelt ved hjelp av Sett inn Navn Opprett kommando LES-modellen initialiseres ved å sette de to første prognosene tilsvarer den første virkelige verdien av sesongjusterte serier. Formelen som brukes her for LES-prognosen, er rekursiv form for brønn s. Denne formelen er skrevet inn i cellen som svarer til den tredje perioden her, celle H15 og kopiert derfra Merk at LES-prognosen for den nåværende perioden refererer til de to foregående observasjonene og de to foregående prognosefeilene, samt til verdien av alfa. prognoseformel i rad 15 refererer bare til data som var tilgjengelige i rad 14 og tidligere Selvfølgelig, hvis vi ønsket å bruke enkle i stedet for lineære eksponensielle smoothi ng, vi kunne erstatte SES-formelen her i stedet. Vi kunne også bruke Holt s i stedet for Brown s LES-modellen, som ville kreve to flere kolonner med formler for å beregne nivået og trenden som brukes i prognosen. Feilene beregnes i neste kolonne her, kolonne J ved å trekke prognosene fra de faktiske verdiene Rutenes gjennomsnittlige kvadratfeil beregnes som kvadratroten av feilenes variasjon pluss kvadratet av gjennomsnittet Dette følger av den matematiske identiteten MSE VARIANCE-feil AVERAGE-feil 2 I beregner gjennomsnittet og variansen av feilene i denne formelen, er de to første periodene utelukket fordi modellen ikke faktisk begynner prognoser til tredje periode rad 15 på regnearket. Den optimale verdien av alfa kan bli funnet enten ved å endre alfa manuelt til minimum RMSE er funnet, ellers kan du bruke Solver til å utføre en nøyaktig minimering. Verdien av alfa som Solver funnet er vist her alpha 0 471. Det er vanligvis en god ide t o plotte feilen til modellen i transformerte enheter og også å beregne og plotte sine autokorrelasjoner ved lags på opptil en sesong. Her er en tidsserie av de sesongjusterte feilene. Feilautokorrelasjonene beregnes ved å bruke CORREL-funksjonen for å beregne korrelasjoner av feilene med seg selv forsinket av en eller flere perioder - detaljer er vist i regnearkmodellen Her er et plot av autokorrelasjonene av feilene ved de første fem lagene. Autokorrelasjonene på lags 1 til 3 er svært nær null, men spissen ved lag 4, hvis verdi er 0 35, er litt plagsom - det antyder at sesongjusteringsprosessen ikke har vært helt vellykket. Det er imidlertid bare marginalt signifikant 95 signifikansbånd for å teste om autokorrelasjoner er signifikant forskjellig fra null, er grovt pluss-eller-minus 2 SQRT nk, hvor n er prøvestørrelsen, og k er lagdet. Her er n 38 og k varierer fra 1 til 5, slik at kvadratroten-av-n-minus-k er rundt 6 for alle av dem, og derfor er grensene for å teste den statistiske signifikansen av avvik fra null, omtrent pluss-eller-minus 2 6 eller 0 33 Hvis du varierer verdien av alpha for hånd i denne Excel-modellen, kan du observere effekten på tidsserien og autokorrelasjonsplanene av feilene, så vel som på den rotte-kvadratiske feilen, som vil bli illustrert nedenfor. På bunnen av regnearket blir prognoseformelen oppstartet inn i fremtiden ved bare å erstatte prognoser for faktiske verdier på det tidspunktet hvor de faktiske dataene går tom - det vil si hvor fremtiden begynner. Med andre ord, i hver celle der en fremtidig dataværdi vil oppstå, settes en cellereferanse som peker på prognosen for den perioden. Alle de andre formlene er bare kopiert ned ovenfra. Merk at feilene for fremtidsutsikter er alle beregnet til å være null. Dette betyr ikke at de faktiske feilene vil være null, men det reflekterer bare det faktum at vi forutsetter at fremtidige data vil tilsvare gjennomsnittlig prognose. De resulterende LES-prognosene for de sesongjusterte dataene ser slik ut. Med denne spesielle verdien av alpha, som er optimal for prognoser på en periode, er den prognostiserte trenden litt oppover, noe som gjenspeiler den lokale trend som ble observert de siste 2 årene eller så For andre verdier av alfa kan det oppnås en helt annen trendprojeksjon. Det er vanligvis en god ide å se hva som skjer med den langsiktige trendprojeksjonen når alfa er variert, fordi verdien det som er best for kortsiktig prognose vil ikke nødvendigvis være den beste verdien for å forutsi den lengre fremtid. For eksempel er her resultatet som oppnås hvis verdien av alfa er manuelt satt til 0 25. Den projiserte langsiktige trenden er nå negativ i stedet for positiv Med en mindre verdi av alfa, legger modellen vekt på eldre data i sin estimering av dagens nivå og trend, og dets langsiktige prognoser reflekterer den nedadgående trenden observert i løpet av de siste 5 årene i stedet for den nyere oppadgående trenden. Dette diagrammet illustrerer også tydelig hvordan modellen med en mindre verdi av alfa er langsommere for å svare på vendepunkter i dataene og derfor har en tendens til å gjøre en feil på samme tegn i mange perioder på rad De 1-trinns prognosefeilene er større i gjennomsnitt enn de som er oppnådd før RMSE på 34 4 i stedet for 27 4 og sterkt positivt autokorrelert. Lag-1 autokorrelasjonen på 0 56 overstiger i stor grad verdien av 0 33 beregnet ovenfor for en statistisk signifikant avvik fra null Som et alternativ til å svekke verdien av alfa for å introdusere mer konservatisme i langsiktige prognoser, blir det noen ganger lagt en trend-dempningsfaktor til modellen for å gjøre den projiserte trenden flatt ut etter noen perioder . Det endelige skrittet i å bygge prognosemodellen er å redegjøre LES-prognosene ved å multiplisere dem med de relevante sesongindeksene. De resesasonaliserte prognosene i kolonne I er derfor bare produktet av sesongindeksene i kolonne F og de sesongjusterte LES-prognosene i kolonne H. It er relativt enkelt å beregne konfidensintervaller for en-trinns prognoser laget av denne modellen først beregne RMSE root-mean-squared feilen, som bare er kvadratroten til MSE, og deretter beregner et konfidensintervall for sesongjustert prognose ved å legge til og trekke to ganger RMSE Generelt er et 95 konfidensintervall for en prognose for en periode frem til omtrent samme som poengprognosen pluss - eller-minus-to ganger den estimerte standardavviket for prognosefeilene, forutsatt at feilfordelingen er omtrent normal og prøven er stor nok, si 20 eller mer. Her er RMSE i stedet for prøve standardavviket av feilene det beste estimatet av standardavviket til fremtidige prognosefeil fordi det tar forvirring, samt tilfeldige variasjoner i betraktning. Tillitsgrensene for sesongjustert prognose er da resesongen sammenliknet med prognosen, ved å multiplisere dem med de riktige sesongindeksene. I dette tilfellet er RMSE lik 27,4 og sesongjustert prognose for første fremtidige periode 93-tallet er 273 2, slik at det sesongjusterte 95 konfidensintervallet er fra 273 2-2 27 4 218 4 til 273 2 2 27 4 328 0 Multiplikasjon av disse grensene innen desember s sesongindeks på 68 61, oppnår vi lavere og øvre konfidensgrenser på 149 8 og 225 0 rundt prognosen for 93 prosentpoeng på 187 4. Forventningsgrenser for prognoser mer enn en periode framover vil generelt øke som prognoseperioden øker på grunn av usikkerhet om nivå og trend, samt sesongfaktorer, men det er vanskelig å beregne dem generelt ved hjelp av analytiske metoder. Den riktige måten å beregne konfidensgrenser for LES-prognosen er ved å bruke ARIMA-teorien, men usikkerheten i sesongindeksene er en annen sak. Hvis du vil ha et realistisk konfidensintervall for en prognose mer enn en periode framover, tar du alle kilder o F feil med hensyn, er det beste alternativet å bruke empiriske metoder for eksempel for å oppnå et konfidensintervall for en 2-trinns prognose. Du kan opprette en annen kolonne på regnearket for å beregne en 2-trinns prognose for hver periode etter bootstrapping en-trinns prognose Deretter beregner RMSE av de to-trinns prognosefeilene og bruker dette som grunnlag for et 2-trinns konfidensintervall. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Slik bruker du dem. Noen av de primære funksjonene til et glidende gjennomsnitt er å identifisere trender og reverseringer måle styrken av en aktivums momentum og bestemme potensielle områder der en eiendel vil finne støtte eller motstand. I denne delen vil vi påpeke hvordan ulike tidsperioder kan overvåke momentum og hvordan bevegelige gjennomsnitt kan være gunstig Videre legger vi til rette for noen av evner og begrensninger av bevegelige gjennomsnitt som man bør vurdere når de bruker dem som en del av en handelsrutine. Trend Identifiserende trender er en av nøkkelen fu Neksjoner av bevegelige gjennomsnitt som brukes av de fleste handelsfolk som forsøker å gjøre trenden til deres venn Flytte gjennomsnitt er forsinkende indikatorer, noe som betyr at de ikke forutsier nye trender, men bekrefter trender når de er etablert. Som du kan se i Figur 1, en aksje anses å være i en uptrend når prisen er over et glidende gjennomsnitt og gjennomsnittet er skråt oppover. Omvendt vil en forhandler bruke en pris under et nedovergående skråt gjennomsnitt for å bekrefte en nedgang. Mange handlende vil bare vurdere å ha en lang posisjon i en ressurs når prisen handler over et glidende gjennomsnitt Denne enkle regelen kan bidra til at trenden virker i handelshandlerens favor. Momentum Mange nybegynnere handler om hvordan det er mulig å måle momentum og hvordan bevegelige gjennomsnitt kan brukes til å takle en slik prestasjon Det enkle svaret er å være oppmerksom på tidsperioder som brukes til å skape gjennomsnittet, da hver tidsperiode kan gi verdifull innsikt i ulike typer momentum Generelt sett er kortsiktig mome ntum kan måles ved å se på bevegelige gjennomsnitt som fokuserer på tidsperioder på 20 dager eller mindre. Å se på bevegelige gjennomsnitt som er opprettet med en periode på 20 til 100 dager, regnes generelt som et godt mål på mellomlang sikt. gjennomsnitt som bruker 100 dager eller mer i beregningen kan brukes som et mål for langsiktig momentum Sunn fornuft skal fortælle deg at et 15-dagers glidende gjennomsnitt er et mer hensiktsmessig mål for kortsiktig momentum enn et 200-dagers glidende gjennomsnitt . En av de beste metodene for å bestemme styrken og retningen til en aktivums moment er å plassere tre bevegelige gjennomsnitt på et diagram og så være nøye med hvordan de stabler opp i forhold til hverandre. De tre glidende gjennomsnittene som vanligvis er brukt har varierende tidsrammer i et forsøk på å representere kortsiktige, mellomlangs og langsiktige prisbevegelser I figur 2 ses sterk oppadgående fart når kortere gjennomsnitt ligger over lengre gjennomsnitt og de to gjennomsnittene er d iverging Omvendt, når de kortere gjennomsnittene ligger under de langsiktige gjennomsnittene, er momentumet i nedadgående retning. Støtte En annen vanlig bruk av glidende gjennomsnitt er å bestemme potensielle prisstøtte. Det tar ikke mye erfaring med å håndtere glidende gjennomsnitt å legge merke til at den fallende prisen på en eiendel ofte vil stoppe og reversere retningen på samme nivå som et viktig gjennomsnitt. For eksempel, i figur 3 kan du se at 200-dagers glidende gjennomsnitt kunne stramme prisen på aksjen etter det falt fra det høye i nærheten av 32 Mange handelsfolk vil forutse en sprette av store bevegelige gjennomsnitt og vil bruke andre tekniske indikatorer som bekreftelse på forventet bevegelse. Resistance Når prisen på et aktivum faller under et innflytelsesfullt nivå av støtte, for eksempel 200 - dags glidende gjennomsnitt, er det ikke uvanlig å se gjennomsnittlig handling som en sterk barriere som hindrer investorer i å presse prisen tilbake over det gjennomsnittet. Som du kan se fra diagrammet nedenfor, er det er motstand ofte brukt av handelsmenn som et tegn for å ta fortjeneste eller å lukke eventuelle eksisterende lange stillinger Mange korte selgere vil også bruke disse gjennomsnittene som inngangspunkter fordi prisen ofte hopper av motstanden og fortsetter å bevege seg lavere Hvis du er en investor hvem holder en lang posisjon i en eiendel som handler under store bevegelige gjennomsnitt, kan det være best for deg å se disse nivåene nøye fordi de kan ha stor innvirkning på verdien av investeringen. Stopp-Tap Støtten og motstandskarakteristikkene ved å flytte Gjennomsnitt gjør dem til et godt verktøy for å håndtere risiko Evnen til å flytte gjennomsnitt for å identifisere strategiske steder for å sette stoppordreordninger tillater handelsmenn å kutte bort tapende stillinger før de kan vokse noe større. Som du kan se i figur 5, handler handelsmenn som holder lenge posisjon i en aksje og sette sine stopp-tap ordrer under innflytelsesrike gjennomsnitt kan spare seg for mye penger Ved å bruke bevegelige gjennomsnitt for å sette stopp-ordre er nøkkelen til enhver vellykket tra ding strategi.