การย้าย ค่าเฉลี่ย ผลตอบแทน

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 เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยต่อไปนี้ค่าเฉลี่ย - MA. BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA เป็นตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน 1 สัปดาห์ 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 วันที่ 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28. MA 10 วันจะเฉลี่ยราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรกจุดข้อมูลถัดไป จะลดราคาที่เก่าที่สุดเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงไว้ด้านล่างดังที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs ล่าช้าในการดำเนินการในปัจจุบันเพราะราคาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาอีกต่อไประยะเวลาสำหรับ MA, lag มากขึ้นดังนั้น MA 200 วันจะมี am มีความล่าช้ากว่า MA ในระยะเวลา 20 วันเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การซื้อขายโดย MAs สั้นสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและ MAs ระยะยาวมีความเหมาะสมมากกว่า นักลงทุนและนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้ารายใหญ่มีแนวโน้มที่จะขายพันธบัตรระยะ 200 วันโดยมีส่วนแบ่งสูงกว่าและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ซึ่งถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อทั้งสองค่าเฉลี่ยข้ามตัว A ขึ้น MA แสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นขณะที่ MA ลดลงแสดงให้เห็นว่าอยู่ในขาลงขณะเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นจะได้รับการยืนยันจากการพังทลายของค่าระวางซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือระดับ MA Downward Moment ระยะยาวได้รับการยืนยันด้วย ครอสโอเวอร์แบบลบซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุต่ำกว่า MA ในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - SMA BREAKING DOWN Average Moving Average - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้โดยสามารถคำนวณได้ สำหรับช่วงเวลาที่แตกต่างกันโดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยสำหรับช่วงเวลาหลายช่วงจากนั้นหารจำนวนรวมทั้งหมดตามจำนวนช่วงเวลาซึ่งจะทำให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลานั้นง่ายขึ้น ค่าเฉลี่ยช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของการรักษาความปลอดภัยได้ง่ายขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเล็กน้อยหมายความว่าราคาของระบบรักษาความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้นหากมีการชี้ลงไปหมายความว่าราคาของระบบรักษาความปลอดภัยลดลง ระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับความสำคัญเชิงสถิติค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญที่ใช้ระบุแนวโน้มราคาปัจจุบันและ ศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่เป็นรูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์จะใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นหรือดาวน์ nd เครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมแม้ว่าจะมีความซับซ้อนมากกว่าเล็กน้อยก็คือการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่ใช้ในแต่ละช่วงเวลาถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าแนวโน้มขาขึ้นจะเป็นไปในทางกลับกัน ค่าเฉลี่ยระยะยาวสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่สัญญาณการเคลื่อนไหวลงในแนวโน้มรูปแบบการค้าเป็นที่นิยมมากรูปแบบการค้าที่เป็นที่นิยมใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ได้แก่ เครื่องหมายการเสียชีวิตและเครื่องหมายกากบาทสีทองการเสียชีวิตเกิดขึ้นเมื่อ 50 วัน เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งถือเป็นสัญญาณหยาบคายว่ามีการขาดทุนเพิ่มขึ้นโกลเด้นครอสเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาวโดยมีปริมาณการซื้อขายเพิ่มขึ้น สามารถส่งสัญญาณกำไรเพิ่มเติมอยู่ในร้าน