การย้าย ค่าเฉลี่ย ข้อมูล การจัดการ

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบรื่นกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la ช่วงที่มีค่าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA เป็นตัวอย่าง SMA ให้พิจารณาความปลอดภัย โดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วันสัปดาห์ที่ 1 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 วัน 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 วันโดยเฉลี่ยจะปิดราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรกจุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเริ่มต้นเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงด้านล่าง ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs lag การกระทำราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาระยะเวลาที่ยาวสำหรับ MA, ยิ่งล่าช้าดังนั้น MA 200 วันจะมีระดับมากขึ้นของความล่าช้ากว่า MA 20 วันเพราะ จะมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การซื้อขายโดยใช้ MA ที่สั้นกว่าสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและระยะยาว MAs เหมาะสำหรับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้าหุ้นมีการซื้อขายพันธบัตรระยะยาว 200 วันโดยมีส่วนแบ่งสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อมีค่าเฉลี่ย 2 ค่า ข้าม MA เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นในขณะที่ MA ลดลงบ่งชี้ว่ามันอยู่ในขาลงในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันด้วยการข้ามตัวรั้นซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นข้ามเหนือระยะยาว MA ลดลง โมเมนตัมได้รับการยืนยันโดยการขึ้นเครื่องหมาย Crossover ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุ MA ระยะยาวในทางปฏิบัติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะให้ค่าประมาณค่าเฉลี่ยของชุดค่าเฉลี่ยหากค่าเฉลี่ยมีค่าคงที่หรือค่อยๆเปลี่ยนแปลง กรณีของค่าเฉลี่ยคงที่ค่าที่ใหญ่ที่สุดของ m จะให้การประมาณการที่ดีที่สุดของค่าเฉลี่ยระยะเวลาการสังเกตนานจะเฉลี่ยออกผลกระทบของความแปรปรวนวัตถุประสงค์ของการให้ m ขนาดเล็กคือ t o อนุญาตให้การคาดการณ์เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการอ้างอิงเพื่อเป็นการแสดงให้เราเห็นชุดข้อมูลที่รวมเอาการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยของชุดค่าผสมเวลาชุดภาพแสดงชุดเวลาที่ใช้สำหรับภาพรวมพร้อมกับความต้องการเฉลี่ยที่ชุดข้อมูล ถูกสร้างขึ้นค่าเฉลี่ยเริ่มต้นเป็นค่าคงที่ที่ 10 เริ่มต้นที่ 21 เวลาจะเพิ่มขึ้นโดยหนึ่งหน่วยในแต่ละงวดจนกว่าจะถึงค่า 20 ที่เวลา 30 แล้วมันจะกลายเป็นค่าคงที่อีกครั้งข้อมูลจะถูกจำลองโดยการเพิ่มค่าเฉลี่ยสุ่ม เสียงจากการแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเป็นศูนย์และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 3 ผลของการจำลองจะถูกปัดเศษให้เป็นจำนวนเต็มใกล้ที่สุดตารางแสดงการสังเกตแบบจำลองที่ใช้ตัวอย่างเช่นเมื่อเราใช้ตารางเราต้องจำไว้ว่าในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งเท่านั้น ข้อมูลที่ผ่านมาเป็นที่รู้จักกันค่าประมาณของพารามิเตอร์แบบจำลองสำหรับค่าที่แตกต่างกันสามค่าของ m จะแสดงพร้อมกับค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลเวลาในรูปด้านล่างรูปที่แสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ imate ของค่าเฉลี่ยในแต่ละครั้งและไม่คาดการณ์การคาดการณ์จะเปลี่ยนเส้นโค้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวาตามระยะเวลาหนึ่งข้อสรุปจะเห็นได้ชัดทันทีจากตัวเลขสำหรับทั้งสามประมาณการค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ล่าช้าหลังแนวโน้มเชิงเส้นกับความล่าช้าที่เพิ่มขึ้น กับ m ความล่าช้าคือระยะห่างระหว่างรูปแบบกับการประมาณค่าในมิติเวลาเนื่องจากความล่าช้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถอยหลังการสังเกตเป็นค่าเฉลี่ยจะเพิ่มขึ้นค่าความลำเอียงของตัวประมาณคือความแตกต่างในเวลาที่กำหนดในค่าเฉลี่ยของ แบบจำลองและค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์โดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเมื่อค่าเฉลี่ยเพิ่มขึ้นเป็นค่าลบสำหรับค่าเฉลี่ยที่ลดลงค่าความลำเอียงเป็นบวกความล่าช้าในเวลาและความอคติที่นำมาใช้ในการประมาณค่านี้เป็นหน้าที่ของ m ค่า M มีค่ามากขึ้น ขนาดของความล่าช้าและความลำเอียงที่ใหญ่ขึ้นสำหรับชุดที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยมีแนวโน้มที่ค่าของความล่าช้าและความลำเอียงของ estimator ของค่าเฉลี่ยจะได้รับในสมการด้านล่างตัวอย่างเช่นเส้นโค้ง s ไม่ตรงกับสมการเหล่านี้เนื่องจากแบบจำลองตัวอย่างไม่ได้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องค่อนข้างจะเริ่มต้นเป็นค่าคงที่การเปลี่ยนแปลงแนวโน้มแล้วจะกลายเป็นค่าคงที่อีกครั้งนอกจากนี้ยังมีเส้นโค้งตัวอย่างได้รับผลกระทบจากเสียงการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของงวดในอนาคต จะแสดงโดยการขยับเส้นโค้งไปทางขวาความล่าช้าและความลำเอียงเพิ่มขึ้นตามสัดส่วนสมการด้านล่างแสดงถึงความล่าช้าและความลำเอียงของช่วงคาดการณ์ในอนาคตเมื่อเทียบกับพารามิเตอร์ของโมเดลอีกครั้งสูตรเหล่านี้เป็นชุดเวลาที่มีแนวโน้มเชิงเส้นคงที่ เราไม่ควรแปลกใจที่ผลลัพธ์นี้ค่าประมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับสมมติฐานค่าเฉลี่ยคงที่และตัวอย่างมีแนวโน้มเป็นเส้นตรงในระหว่างช่วงเวลาการศึกษาเนื่องจากชุดข้อมูลเรียลไทม์จะไม่ค่อยตรงตามสมมติฐาน ของรูปแบบใด ๆ ที่เราควรจะเตรียมไว้สำหรับผลดังกล่าวเรายังสามารถสรุปจากรูปที่แปรปรวนของเสียงที่มีผลกระทบที่ใหญ่ที่สุดสำหรับขนาดเล็ก m ประมาณ กินมากขึ้นระเหยสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 5 กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 20 เรามีความต้องการที่ขัดแย้งกันในการเพิ่ม m เพื่อลดผลกระทบของความแปรปรวนเนื่องจากเสียงรบกวนและลด m เพื่อให้การคาดการณ์ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในค่าเฉลี่ย ข้อผิดพลาดคือความแตกต่างระหว่างข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงกับค่าคาดการณ์ถ้าชุดข้อมูลเวลาเป็นค่าคงที่มูลค่าที่คาดไว้ของข้อผิดพลาดคือศูนย์และความแปรปรวนของข้อผิดพลาดจะประกอบด้วยคำที่เป็นหน้าที่ของและวินาที ระยะที่เป็นความแปรปรวนของเสียงระยะแรกคือค่าความแปรปรวนของค่าเฉลี่ยที่ประมาณด้วยตัวอย่างของการสังเกต m สมมติว่าข้อมูลมาจากประชากรที่มีค่าคงที่เฉลี่ยระยะนี้จะลดลงโดยทำให้ m มีขนาดใหญ่ที่สุดขนาดใหญ่ m ทำให้การคาดการณ์ไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของชุดเวลาอ้างอิงเพื่อให้การคาดการณ์สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้เราต้องการให้ m มีขนาดเล็กที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ 1 แต่จะเพิ่มความแปรปรวนของข้อผิดพลาดการคาดการณ์ในทางปฏิบัติต้องอาศัยค่ากลาง value. Forecasting with Excel การคาดการณ์ add-in จะใช้สูตรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างด้านล่างแสดงการวิเคราะห์โดย add-in สำหรับข้อมูลตัวอย่างในคอลัมน์ B การสังเกตแรกมีการทำดัชนี -9 ถึง 0 เปรียบเทียบกับตารางด้านบน , ดัชนีระยะเวลามีการเปลี่ยนแปลงโดย -10 ข้อสังเกตสิบข้อแรกให้ค่าเริ่มต้นสำหรับการประมาณและใช้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับช่วงเวลา 0 MA 10 คอลัมน์ C แสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m อยู่ในเซลล์ C3 Fore 1 คอลัมน์ D แสดงการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาหนึ่งในอนาคตช่วงคาดการณ์อยู่ในเซลล์ D3 เมื่อช่วงคาดการณ์มีการเปลี่ยนแปลงไปเป็นตัวเลขที่มีขนาดใหญ่ตัวเลขในคอลัมน์ Fore จะถูกเลื่อนลง Err 1 คอลัมน์ E แสดงความแตกต่าง ระหว่างการสังเกตและการคาดการณ์ตัวอย่างเช่นการสังเกตในเวลาที่ 1 คือ 6 ค่าที่คาดการณ์ได้จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วงเวลา 0 คือ 11 1 ข้อผิดพลาดคือ -5 1 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและ Mean Deviatio เฉลี่ย n MAD คำนวณในเซลล์ E6 และ E7 ตามลำดับ