Como você pode supor que nós estamos olhando algumas das aproximações as mais primitivas à previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições de computação relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos por Começando no início e começar a trabalhar com previsões média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você está indo Ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua segunda pontuação de teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem prever Para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer para o seu fr Eu e seus pais, eles e seu professor são muito provável esperar que você obtenha algo na área dos 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você over-estimate yourself E figura você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que são todos os interessados e despreocupados vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Há duas abordagens muito provável para eles desenvolverem uma estimativa, independentemente de Se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando fumaça sobre o seu smarts Ele vai ter outro 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, então Longe de você ter obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e weren t sacudir a doninha todo o lugar e se você começou a fazer um Muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são reais A média móvel previsões. A primeira é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado de uma média móvel previsão usando um período de dados. O segundo é também uma média móvel previsão, mas usando dois períodos de dados. Somente Que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todo mundo, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o Pattern. Now, espero que você pode ver o padrão Que você acha que é o mais preciso. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciado por sua meia irmã distanciada chamado Whistle While We Work Você tem alguns dados de vendas passadas Representado pela seguinte seção de uma planilha Nós primeiro apresentar os dados para um período de três média móvel forecast. The entrada para a célula C6 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move Sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Isso é definitivamente diferente do Modelo de suavização exponencial Eu incluí as previsões do passado, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma média de dois meses de previsão média móvel. A entrada para a célula C5 deve ser. Agora você Pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente tenho incluir D as previsões passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância para aviso. Para uma m-período média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma média móvel de m-período de previsão, ao fazer predições passadas, observe que a primeira predição ocorre no período m 1.Todas estas questões serão muito significativas quando desenvolvemos o nosso code. Developing a função de média móvel Agora precisamos desenvolver O código para a previsão média móvel que pode ser usado de forma mais flexível O código segue Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você want. Function MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis Contador 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. Qual é a diferença entre a média móvel ea média móvel ponderada? Uma média móvel de 5 períodos, com base nos preços acima, seria calculada usando a seguinte fórmula. Com base na equação acima, o preço médio durante o período listado Acima foi de 90 66 Usando médias móveis é um método eficaz para eliminar fortes flutuações de preços A principal limitação é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente de pontos de dados perto do início do conjunto de dados Aqui é onde ponderadas médias móveis entram em jogo . As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que são m Minério relevante que pontos de dados no passado distante A soma da ponderação deve somar 1 ou 100 No caso da média móvel simples, os pesos são distribuídos igualmente, razão pela qual eles não são mostrados na tabela acima. De AAPL. Weighted médias móveis O básico. Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples O primeiro problema reside no prazo da média móvel MA maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação de preço de abertura ou encerramento das ações, Não é suficiente para depender para prever adequadamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento MA Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada EMA Saiba mais em Explorando o Exponencialmente Média Móvel Pesada. Exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia após oito e assim sucessivamente para o primeiro do MA Depois que o total foi determinado, o analista dividiria então o número pela adição dos multiplicadores Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55 Este indicador é conhecido como a média móvel linearmente ponderada Para a leitura relacionada, verifique as médias móveis simples fazer tendências se destacam. Muitos técnicos são crentes firmes na exponencialmente suavizada média móvel EMA Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde os alunos E os investidores Talvez a melhor explicação vem de John J. Murphy s Análise Técnica dos Mercados Financeiros, publicado pelo New York Institute of Finance, 1999. A média móvel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados com a média móvel simples Primeiro, o A média suavizada exponencialmente atribui um peso maior aos dados mais recentes Portanto, é uma média móvel ponderada Mas enquanto ela atribui menor importância Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço do dia mais recente, que é adicionado a Uma percentagem do valor do dia anterior A soma de ambos os valores percentuais acrescenta-se a 100.Por exemplo, o preço do último dia poderia ser atribuído um peso de 10 10, que é adicionado ao peso dos dias anteriores de 90 90 Isso dá a Último dia 10 da ponderação total Isto seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 05.Figura 1 Média Móvel Extendencialmente Alisada. O gráfico acima mostra o índice composto Nasdaq desde o primeiro Semana em agosto de 2000 a 1º de junho de 2001 Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro marcado por uma seta preta para baixo. Foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000. Seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando O Nasdaq não poderia gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000 Em seguida, mergulhou novamente para baixo para fora em 1619 58 em 04 de abril A tendência de alta de 12 de abril é marcado Por uma seta Aqui o índice fechado em 1.961 46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar algumas pechinchas como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas com a energia Leia nossos artigos relacionados Moving Average Envelopes Refining A Popular Trading Tool e O montante máximo de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto de dívida foi criado sob o Segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição de depósito.1 Uma medida estatística Da dispersão de retornos para um dado índice de segurança ou de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como t O Ato Bancário, que proibia os bancos comerciais de participarem do investimento. A folha de pagamento não-agrícola refere-se a qualquer trabalho fora das fazendas, das famílias e do setor sem fins lucrativos. O US Bureau of Labour. The abreviatura monetária ou símbolo monetário da rupia indiana INR, Da Índia A rupia é composta de 1.
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