A Gleit Durchschnitt Prognose

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Moving Averages: Wie man sie benutzt Einige der primären Funktionen eines gleitenden Durchschnitts sind Trends und Umkehrungen zu identifizieren. Messen die Stärke eines Vermögensimpulses und bestimmen potenzielle Bereiche, in denen ein Vermögenswert Unterstützung oder Widerstand finden wird. In diesem Abschnitt werden wir darauf hinweisen, wie unterschiedliche Zeiträume die Dynamik überwachen können und wie sich die Bewegungsdurchschnitte bei der Einstellung von Stop-Verlusten positiv beeinflussen können. Darüber hinaus werden wir einige der Fähigkeiten und Einschränkungen der sich bewegenden Mittelwerte ansprechen, die man bei der Verwendung als Teil einer Handelsroutine berücksichtigen sollte. Trend Die Identifizierung von Trends ist eine der wichtigsten Funktionen der bewegten Durchschnitte, die von den meisten Händlern verwendet werden, die den Trend zu ihrem Freund machen wollen. Durchgehende Durchschnitte sind nacheilende Indikatoren. Was bedeutet, dass sie keine neuen Trends vorhersagen, sondern die Trends bestätigen, sobald sie gegründet wurden. Wie Sie in Abbildung 1 sehen können, gilt eine Aktie als in einem Aufwärtstrend, wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt liegt und der Durchschnitt nach oben geneigt ist. Umgekehrt wird ein Händler einen Preis unter einem abwärts geneigten Durchschnitt verwenden, um einen Abwärtstrend zu bestätigen. Viele Händler werden nur in Erwägung ziehen, eine Long-Position in einem Vermögenswert zu halten, wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt gehandelt wird. Diese einfache Regel kann dazu beitragen, dass der Trend funktioniert in den Händlern zugunsten. Momentum Viele Anfänger Händler fragen, wie es möglich ist, Momentum zu messen und wie gleitende Mittelwerte verwendet werden können, um ein solches Kunststück anzupacken. Die einfache Antwort ist, die Aufmerksamkeit auf die Zeitspannen zu legen, die bei der Erstellung des Durchschnitts verwendet werden, da jeder Zeitraum einen wertvollen Einblick in verschiedene Arten von Impuls liefern kann. Im Allgemeinen kann die kurzfristige Dynamik durch die Suche nach gleitenden Durchschnitten gemessen werden, die sich auf Zeiträume von 20 Tagen oder weniger konzentrieren. Die Betrachtung von gleitenden Durchschnitten, die mit einem Zeitraum von 20 bis 100 Tagen erstellt werden, gilt allgemein als ein gutes Maß für die mittelfristige Dynamik. Schließlich kann jeder gleitende Durchschnitt, der 100 Tage oder mehr in der Berechnung verwendet, als Maß für die langfristige Dynamik verwendet werden. Der gesunde Menschenverstand sollte Ihnen sagen, dass ein 15-tägiger gleitender Durchschnitt ein geeigneteres Maß für kurzfristige Dynamik ist als ein 200-Tage-Gleitender Durchschnitt. Eine der besten Methoden, um die Stärke und die Richtung einer Vermögensdynamik zu bestimmen, besteht darin, drei bewegte Durchschnitte auf ein Diagramm zu legen und dann genau darauf zu achten, wie sie sich in Beziehung zueinander stapeln. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Regel verwendet werden, haben unterschiedliche Zeitrahmen, um kurzfristige, mittelfristige und langfristige Kursbewegungen darzustellen. In Abbildung 2 ist ein starker Aufwärtsimpuls zu sehen, wenn kürzere Mittelwerte über den längerfristigen Mittelwerten liegen und die beiden Mittelwerte divergieren. Umgekehrt, wenn die kürzeren Mittelwerte unterhalb der längerfristigen Mittelwerte liegen, befindet sich der Impuls in der Abwärtsrichtung. Unterstützung Eine weitere häufige Verwendung von gleitenden Durchschnitten ist in der Bestimmung potenziellen Preis unterstützt. Es dauert nicht viel Erfahrung im Umgang mit gleitenden Durchschnitten zu bemerken, dass der sinkende Preis eines Vermögenswertes oft aufhören und die Richtung auf dem gleichen Niveau wie ein wichtiger Durchschnitt umkehren wird. Zum Beispiel in Abbildung 3 können Sie sehen, dass der 200-Tage-gleitenden Durchschnitt in der Lage war, den Preis der Aktien zu stützen, nachdem er von seinem hohen in der Nähe von 32 fiel. Viele Händler werden ein Absprung von großen gleitenden Durchschnitten erwarten und werden andere verwenden Technische Indikatoren als Bestätigung der erwarteten Bewegung. Resistance Sobald der Preis eines Vermögenswertes unter ein einflussreiches Niveau der Unterstützung fällt, wie der 200-Tage gleitende Durchschnitt, ist es nicht ungewöhnlich, den durchschnittlichen Akt als eine starke Barriere zu sehen, die Investoren daran hindert, den Preis über diesen Durchschnitt zurückzukehren. Wie Sie aus der folgenden Tabelle sehen können, wird dieser Widerstand oft von Händlern als Zeichen verwendet, um Gewinne zu erzielen oder bestehende Longpositionen zu schließen. Viele kurze Verkäufer werden auch diese Durchschnitte als Einstiegspunkte verwenden, weil der Preis oft vom Widerstand abprallt und seine Bewegung weiter sinkt. Wenn Sie ein Investor sind, der eine lange Position in einem Vermögenswert hält, der unterhalb der großen gleitenden Durchschnitte gehandelt wird, kann es in Ihrem besten Interesse sein, diese Ebenen genau zu beobachten, weil sie den Wert Ihrer Investition stark beeinflussen können. Stop-Losses Die Stütz - und Widerstandseigenschaften der gleitenden Durchschnitte machen sie zu einem hervorragenden Werkzeug für das Risikomanagement. Die Fähigkeit, Durchschnitte zu ermitteln, um strategische Orte zu identifizieren, um Stop-Loss-Aufträge festzulegen, erlaubt es Händlern, Positionen zu unterbrechen, bevor sie größer werden können. Wie Sie in Abbildung 5 sehen können, können Händler, die eine Long-Position in einer Aktie halten und ihre Stop-Loss-Aufträge unter einflussreichen Durchschnitten setzen, sich eine Menge Geld sparen. Mit bewegten Durchschnitten, um Stop-Loss-Aufträge festzulegen, ist der Schlüssel für jede erfolgreiche Handelsstrategie. In der Praxis wird der gleitende Durchschnitt eine gute Schätzung des Mittelwerts der Zeitreihen liefern, wenn der Mittelwert konstant oder langsam verändert wird. Im Falle eines konstanten Mittels wird der größte Wert von m die besten Schätzungen des zugrunde liegenden Mittels geben. Eine längere Beobachtungsperiode wird die Effekte der Variabilität ausgleichen. Der Zweck der Bereitstellung eines kleineren m ist es, die Prognose auf eine Änderung des zugrunde liegenden Prozesses zu reagieren. Zur Veranschaulichung schlagen wir einen Datensatz vor, der Änderungen des zugrunde liegenden Mittels der Zeitreihen beinhaltet. Die Figur zeigt die Zeitreihen, die für die Illustration verwendet wurden, zusammen mit der mittleren Nachfrage, aus der die Serie erzeugt wurde. Der Mittelwert beginnt als Konstante bei 10. Beginnend um die Zeit 21 erhöht er sich in jeder Periode um eine Einheit, bis er zum Zeitpunkt 30 den Wert von 20 erreicht. Dann wird er wieder konstant. Die Daten werden durch Addition des Mittelwertes, eines zufälligen Rauschens aus einer Normalverteilung mit Nullmittelwert und Standardabweichung simuliert. 3. Die Ergebnisse der Simulation werden auf die nächste ganze Zahl gerundet. Die Tabelle zeigt die simulierten Beobachtungen für das Beispiel. Wenn wir den Tisch benutzen, müssen wir uns daran erinnern, dass zu irgendeiner Zeit nur die bisherigen Daten bekannt sind. Die Schätzungen des Modellparameters, für drei verschiedene Werte von m werden zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung dargestellt. Die Figur zeigt die gleitende durchschnittliche Schätzung des Mittelwertes zu jeder Zeit und nicht die Prognose. Die Prognosen würden die gleitenden Durchschnittskurven nach Perioden nach rechts verschieben. Aus der Figur ergibt sich sofort eine Schlussfolgerung. Für alle drei Schätzungen liegt der gleitende Durchschnitt hinter dem linearen Trend zurück, wobei die Verzögerung mit m zunimmt. Die Verzögerung ist der Abstand zwischen dem Modell und der Schätzung in der Zeitdimension. Wegen der Verzögerung unterschätzt der gleitende Durchschnitt die Beobachtungen, wenn der Mittelwert zunimmt. Die Vorspannung des Schätzers ist die Differenz zu einer bestimmten Zeit im Mittelwert des Modells und der durch den gleitenden Durchschnitt vorhergesagte Mittelwert. Die Vorspannung, wenn der Mittelwert zunimmt, ist negativ. Für ein abnehmendes Mittel ist die Vorspannung positiv. Die Verzögerung in der Zeit und die Vorspannung, die in der Schätzung eingeführt werden, sind Funktionen von m. Je größer der Wert von m. Je größer die Größe der Verzögerung und der Vorspannung ist. Für eine stetig wachsende Serie mit Trend a. Die Werte der Verzögerung und der Vorspannung des Schätzers des Mittels sind in den nachstehenden Gleichungen angegeben. Die Beispielkurven stimmen nicht mit diesen Gleichungen überein, weil das Beispielmodell nicht kontinuierlich zunimmt, sondern es beginnt als Konstante, ändert sich zu einem Trend und wird dann wieder konstant. Auch die Beispielkurven sind vom Lärm betroffen. Die gleitende durchschnittliche Prognose der Perioden in die Zukunft wird durch die Verschiebung der Kurven nach rechts dargestellt. Die Verzögerung und die Bias steigen proportional an. Die nachfolgenden Gleichungen zeigen die Verzögerung und die Vorspannung einer Prognoseperiode in die Zukunft im Vergleich zu den Modellparametern. Wiederum sind diese Formeln für eine Zeitreihe mit einem konstanten linearen Trend. Wir sollten uns über dieses Ergebnis nicht wundern. Der gleitende durchschnittliche Schätzer beruht auf der Annahme eines konstanten Mittels, und das Beispiel hat einen linearen Trend im Mittel während eines Teils des Untersuchungszeitraums. Da Echtzeit-Serien den Annahmen eines Modells nur selten gehorchen, sollten wir auf solche Ergebnisse vorbereitet sein. Wir können auch aus der Figur schließen, dass die Variabilität des Rauschens die größte Wirkung für kleinere m hat. Die Schätzung ist viel volatiler für den gleitenden Durchschnitt von 5 als der gleitende Durchschnitt von 20. Wir haben die widersprüchlichen Wünsche, m zu erhöhen, um den Effekt der Variabilität aufgrund des Rauschens zu reduzieren und m zu reduzieren, um die Prognose besser auf Veränderungen zu reagieren Im gemein Der Fehler ist die Differenz zwischen den tatsächlichen Daten und dem prognostizierten Wert. Ist die Zeitreihe wirklich ein konstanter Wert, so ist der erwartete Wert des Fehlers Null und die Varianz des Fehlers besteht aus einem Begriff, der eine Funktion und ein zweiter Term ist, der die Varianz des Rauschens ist. Der erste Term ist die Varianz des Mittelwertes, der mit einer Stichprobe von m Beobachtungen geschätzt wird, vorausgesetzt, die Daten stammen aus einer Population mit einem konstanten Mittelwert. Dieser Begriff wird minimiert, indem man m so groß wie möglich macht. Eine große m macht die Prognose nicht mehr auf eine Veränderung der zugrunde liegenden Zeitreihen. Um die Prognose auf Veränderungen zu reagieren, wollen wir m so klein wie möglich (1), aber das erhöht die Fehlerabweichung. Die praktische Vorhersage erfordert einen Zwischenwert. Vorhersage mit Excel Das Prognose-Add-In implementiert die gleitenden durchschnittlichen Formeln. Das folgende Beispiel zeigt die Analyse, die durch das Add-In für die Beispieldaten in Spalte B bereitgestellt wird. Die ersten 10 Beobachtungen sind indiziert -9 bis 0. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Schätzung und werden verwendet, um den gleitenden Durchschnitt für die Periode 0 zu berechnen. Die MA (10) - Spalte (C) zeigt die berechneten Bewegungsdurchschnitte. Der gleitende Mittelwert m ist in Zelle C3. Die Fore (1) Spalte (D) zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft. Das Prognoseintervall befindet sich in Zelle D3. Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Zahl geändert wird, werden die Zahlen in der Spalte Fore nach unten verschoben. Die Err (1) Spalte (E) zeigt den Unterschied zwischen Beobachtung und Prognose. Zum Beispiel ist die Beobachtung zum Zeitpunkt 1 gleich 6. Der prognostizierte Wert aus dem gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt 0 beträgt 11,1. Der Fehler ist dann -5.1. Die Standardabweichung und die mittlere mittlere Abweichung (MAD) werden in den Zellen E6 bzw. E7 berechnet.