이동 평균. 시계열 데이터 관측치의 연속 간격은 몇 개의 연속 기간과 동일합니다. 새 데이터가 사용 가능 해짐에 따라 지속적으로 다시 계산되기 때문에 이동 호출 됨 초기 값을 삭제하고 최신 값을 추가하여 진행합니다. 예를 들어 6의 이동 평균 - 월간 판매량은 1 월에서 6 월까지의 판매 평균을 취한 다음 2 월에서 7 월까지의 평균 판매량을 계산 한 다음 3 월에서 8 월까지의 평균 판매량을 계산하여 계산할 수 있습니다. 이동 평균 1은 데이터의 임시 변동 효과를 줄이고 2 데이터를 라인에 맞추기 프로세스가 스무딩이라 불리며 데이터의 경향을보다 선명하게 보여 주며 3는 트렌드 위 또는 아래의 모든 값을 강조 표시합니다. 매우 높은 분산을 가진 무언가를 계산할 경우 가장 잘 할 수 있습니다 나는 이동 평균이 데이터의 무엇인지 알고 싶었습니다. 그래서 우리가 어떻게하고 있었는지 더 잘 이해할 수있었습니다. 자주 바뀌는 숫자를 알아 내려고 노력할 때 당신이 할 수있는 일은 이동 평균. 지수 평활화를 계산하는 것입니다. 이동 평균 예측. 소개 당신이 추측 할 수 있듯이, 우리는 예측에 대한 가장 원시적 인 접근법을보고 있습니다. 그러나 이것들은 적어도 컴퓨팅 관련 이슈들에 대한 보람있는 소개 일 것입니다. 이 정맥에서 우리는 처음부터 시작하여 이동 평균 예측 작업을 계속할 것입니다. 이동 평균 예측 모든 사람들은 그들이 믿는 지 여부에 관계없이 이동 평균 예측에 익숙합니다 모든 대학생들은 항상 그 일을합니다 한 학기 중에 네 번의 시험을 치루게 될 코스에서 시험 점수를 생각해보십시오. 첫 번째 시험에서 85 점이라고 가정합시다. 두 번째 시험 점수는 어떻게 예측할 것입니까? 선생님은 어떻게 생각하십니까? 너의 다음 시험 성적. 너 친구가 너의 다음 시험 점수를 예측할 것 같아. 네 부모님이 너 네 네가 예고 할 것 같아? xt 테스트 점수. 당신이 당신의 친구들과 부모들에게 할 수있는 모든 대마름에 관계없이, 그들은 당신과 당신의 선생님이 당신이 방금 얻은 85의 영역에서 뭔가를 얻을 것으로 기대할 것입니다. 그럼, 친구에 대한 자기 승진, 자신을 과대 평가하고 두 번째 테스트에서 더 적은 수를 공부할 수 있다고 생각하면 73 세가됩니다. 이제는 걱정 스럽거나 걱정하지 않는 모든 것이 당신의 세 번째 테스트를 받게 될 것입니다 그들이 당신과 그것을 나눌 지 여부에 관계없이 견적을 개발하는 두 가지 가능성이있는 접근법이 있습니다. 그들은 자신에게 말할지도 모릅니다. 이 남자는 항상 그의 영리에 대해 연기를 불고 있습니다. 그는 운이 좋으면 73을 더 갖을 것입니다. 아마도 부모님은 더 많은지지를 얻으려고 노력할 것입니다. 글쎄, 지금까지 85 점과 73 점을 얻었으므로 아마도 85 점을 얻는 것으로 생각해야 할 것입니다. 73 2 79 당신이 덜 파티를하고, 너머에 족제비가 흔들리고, 더 많은 스터드를하기 시작하면 당신은 더 높은 점수를 얻을 수 있습니다. 이 견적 둘 다 실제로 이동 평균 예측입니다. 첫 번째는 귀하의 미래의 실적을 예측하기 위해 가장 최근의 점수만을 사용하는 것입니다 이것은 한 기간의 데이터를 사용하여 이동 평균 예측이라고합니다. 이동 평균 예측이지만 데이터의 두 기간을 사용합니다. 당신의 위대한 마음을 파문을 앓고있는이 모든 사람들이 당신을 열 받게하고 자신의 이유로 세 번째 테스트에서 잘하기로 결정하고 더 높은 점수를 앞에 둡니다. 시험을 치르고 점수는 실제로 89 점입니다. 자신을 포함한 모든 사람이 감명받습니다. 이제는 학기의 최종 시험이 있습니다. 평소와 마찬가지로 모든 사람들이 어떻게 시험을 치를 필요성을 느낍니다. 마지막 테스트에서 해보겠습니다 잘하면 패턴을 볼 수 있습니다. 잘하면 패턴을 볼 수 있습니다. 어느 것이 가장 정확하다고 생각하십니까? 우리가 일하는 동안 지금 우리는 당신의 소원없는 하청업자에 의해 시작된 새로운 청소 회사로 돌아갑니다. 우리가 일하는 동안 휘파람을 불렀을 때 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 표시된 과거 판매 데이터가 있습니다. 우리는 3 기간 이동 평균 예측에 대한 데이터를 먼저 표시합니다. 셀 C6의 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 복사 할 수 있습니다 C7에서 C11까지의 다른 셀로 이동합니다. 평균이 가장 최근의 기록 데이터를 거치지 만 각 예측에 사용할 수있는 가장 최근의 세 기간을 정확하게 사용하는 방법에 대해 알려줍니다. 또한 과거 기간에 대한 예측을 실제로 수행 할 필요가 없음을 알아야합니다. 가장 최근의 예측을 개발하기위한 순서 이것은 지수 평활화 모델과는 분명히 다르다. 나는 우리가 다음 웹 페이지에서 예측 유효성을 측정하기 위해 사용하기 때문에 과거의 예측을 포함했다. 이제는 2 기간의 이동에 대해 유사한 결과를 제시하고자한다. 평균 예측입니다. 셀 C5에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 C6에서 C11까지 다른 셀로 복사 할 수 있습니다. 가장 최근의 두 조각 내역 데이터는 각 예측에 사용됩니다. 다시 예 설명을 위해 그리고 예측 유효성 검사에 나중에 사용하기 위해 과거 예측을 포함 시켰습니다. 주목해야 할 다른 중요한 사항. m - 기간 이동 평균 예측의 경우 가장 최근의 데이터 만 값은 예측을하기 위해 사용됩니다. 다른 것은 필요하지 않습니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우, 과거 예측을 할 때 첫 번째 예측은 기간 m 1에서 발생합니다. 이 두 문제는 모두 코드를 개발할 때 매우 중요합니다 . 이동 평균 기능 개발 이제 더 유연하게 사용할 수있는 이동 평균 예측 코드를 개발해야합니다. 코드는 다음과 같습니다. 예측에서 사용하려는 기간 수 및 기록 값 배열 당신은 원하는 워크 북에 그것을 저장할 수 있습니다. 기능 MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Single 선언 및 변수 초기화 Dim 항목 As Variant Dim Counter As Integer Di 누산으로 단일 축적 HistoricalSize 정수로. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 카운터. 이동중 누적 누적 누적 횟수입니다. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 이동 평균 - MA. 이동 평균 - MA를 위반 함. SMA 예를 들어, 15 일 동안 다음 마감 가격의 보안을 고려하십시오 .1 주일 5 일 20, 22, 24, 25, 23. 주 2 5 26 일, 28 일, 26 일, 29 일, 27 일, 30 일, 27 일, 29 일, 28 일. 첫 번째 데이터 포인트로 10 일간의 종가를 평균 초기 가격을 떨어 뜨리고 11 일에 가격을 추가하고 평균을 취하는 등 아래에 나와 있습니다. 이전에 언급했듯이 MA는 과거 가격을 기반으로하기 때문에 MA의 시간 간격이 길어지기 때문에 현재 가격 조치가 지연됩니다. 200 일간의 MA가있을 것입니다. 지난 200 일간의 가격을 포함하고 있기 때문에 20 일간의 MA보다 지연이 훨씬 큼 MA 사용하는 MA의 길이는 단기 거래에 사용되는 MA의 수가 짧고, 장기 투자자 200 일간의 MA에는 투자자와 거래자가 널리 퍼져 있으며이 이동 평균 위와 아래의 휴식은 중요한 거래 신호로 간주됩니다. 또한 MA는 중요한 거래 신호를 그들 스스로 부여하거나 2 개의 평균이 상승 MA는 하락 추세에있는 것을 나타내는 반면, 하락하는 MA는 하락 추세에 있음을 나타내는 반면, 단기 상승 국면이 장기 상승 국면을 넘을 때 발생하는 상승 교차 모멘텀으로 확인 됨. 단기간 MA가 장기간 MA를 넘을 때 발생하는 곰 같은 크로스 오버.
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