Bagaimana Untuk Menghitung Moving Average Forecast

Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis ToolPak 3. Pilih Moving Average dan klik OK.4 Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2 M2. 5 Klik di kotak Interval dan ketik 6.6 Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3.8 Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan karena kita menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rol interval, semakin puncak dan lembah diratakan. Semakin kecil intervalnya, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Rata-rata bergerak Apa yang Ada. Di antara indikator teknis yang paling populer, rata-rata bergerak digunakan untuk mengukur Arah tren saat ini Setiap jenis moving average yang biasa ditulis dalam tutorial ini karena MA adalah hasil matematis yang dihitung dengan merata-ratakan sejumlah titik data masa lalu. Setelah ditentukan, rata-rata yang dihasilkan kemudian diplot ke dalam bagan untuk memungkinkan pedagang melakukan Lihatlah data yang merapikan daripada memusatkan perhatian pada fluktuasi harga sehari-hari yang melekat di semua pasar keuangan. Bentuk paling sederhana dari rata-rata bergerak, yang secara tepat dikenal sebagai SMA rata-rata bergerak sederhana, dihitung dengan mengambil mean aritmetik dari Dengan menetapkan nilai Sebagai contoh, untuk menghitung rata-rata pergerakan 10 hari dasar, Anda akan menambahkan harga penutupan dari 10 hari terakhir dan kemudian membaginya dengan 10 pada Gambar 1, su M dari harga selama 10 hari terakhir 110 dibagi dengan jumlah hari 10 sampai pada rata-rata 10 hari Jika trader ingin melihat rata-rata 50 hari, jenis perhitungan yang sama akan dilakukan, tapi itu Akan mencakup harga selama 50 hari terakhir Rata-rata yang dihasilkan di bawah 11 memperhitungkan 10 data terakhir dalam rangka memberi gambaran kepada pedagang tentang bagaimana harga aset dibandingkan dengan 10 hari terakhir. Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa pedagang teknis menelepon Alat ini bergerak rata-rata dan tidak hanya rata-rata biasa Jawabannya adalah karena saat nilai baru tersedia, titik data tertua harus diturunkan dari himpunan dan titik data baru harus masuk untuk menggantikannya. Jadi, kumpulan data terus bergerak ke Account untuk data baru karena tersedia Metode penghitungan ini memastikan bahwa hanya informasi terkini yang diperhitungkan pada Gambar 2, setelah nilai 5 yang baru ditambahkan ke himpunan, kotak merah yang mewakili 10 titik data terakhir bergerak ke Kanan dan terakhir v Nilai 15 turun dari perhitungan Karena nilai yang relatif kecil dari 5 menggantikan nilai tinggi 15, Anda akan memperkirakan jumlah rata-rata penurunan data akan menurun, hal itu terjadi, dalam hal ini dari 11 menjadi 10.What Do Moving Rata-rata Tampak Seperti Begitu nilai MA telah dihitung, mereka diplot ke dalam grafik dan kemudian terhubung untuk menciptakan garis rata-rata bergerak. Garis melengkung ini biasa ditemukan pada grafik pedagang teknis, namun bagaimana penggunaannya dapat bervariasi secara drastis pada Ini kemudian Seperti yang dapat Anda lihat pada Gambar 3, adalah mungkin untuk menambahkan lebih dari satu rata-rata bergerak ke diagram mana pun dengan menyesuaikan jumlah periode waktu yang digunakan dalam perhitungan Garis melengkung ini mungkin tampak mengganggu atau membingungkan pada awalnya, namun Anda akan terbiasa Bagi mereka seiring berjalannya waktu Garis merah hanyalah harga rata-rata selama 50 hari terakhir, sementara garis biru adalah harga rata-rata selama 100 hari terakhir. Sekarang Anda mengerti apa itu rata-rata bergerak dan seperti apa, kami Akan memperkenalkan a Jenis rata-rata bergerak yang berbeda dan memeriksa bagaimana hal itu berbeda dari rata-rata bergerak sederhana yang disebutkan sebelumnya. Rata-rata pergerakan sederhana sangat populer di kalangan pedagang, namun seperti semua indikator teknis, teori ini memang memiliki kritik Banyak orang berpendapat bahwa kegunaan SMA terbatas Karena setiap titik dalam deret data tertimbang sama, terlepas dari mana hal itu terjadi dalam urutan Kritik berpendapat bahwa data terbaru lebih signifikan daripada data yang lebih tua dan seharusnya memiliki pengaruh lebih besar pada hasil akhir. Menanggapi kritik ini, Pedagang mulai memberi bobot lebih pada data terakhir, yang sejak saat ini menyebabkan penemuan berbagai tipe rata-rata baru, yang paling populer adalah rata-rata bergerak eksponensial EMA Untuk bacaan lebih lanjut, lihat Dasar-Dasar Rata-rata Bergerak Rata-rata dan Perbedaannya Antara SMA dan EMA. Exponential Moving Average Rata-rata pergerakan eksponensial adalah jenis moving average yang memberi bobot lebih terhadap harga terakhir di Sebuah upaya untuk membuatnya lebih responsif terhadap informasi baru Mempelajari persamaan yang agak rumit untuk menghitung EMA mungkin tidak perlu bagi banyak pedagang, karena hampir semua paket chart melakukan perhitungan untuk Anda Namun, bagi Anda ahli matematika matematika di luar sana, inilah persamaan EMA . Bila menggunakan rumus untuk menghitung titik pertama EMA, Anda mungkin memperhatikan bahwa tidak ada nilai yang tersedia untuk digunakan sebagai EMA sebelumnya Masalah kecil ini dapat diatasi dengan memulai penghitungan dengan rata-rata bergerak sederhana dan melanjutkan dengan hal di atas. Rumus dari sana Kami telah menyediakan contoh spreadsheet yang mencakup contoh kehidupan nyata tentang bagaimana menghitung rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial. Perbedaan Antara EMA dan SMA Sekarang Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana SMA Dan EMA dihitung, mari kita lihat bagaimana rata-rata ini berbeda Dengan melihat perhitungan EMA, Anda akan melihat bahwa penekanan lebih ditempatkan pada recen T data poin, menjadikannya tipe rata-rata tertimbang Pada Gambar 5, jumlah periode waktu yang digunakan pada masing-masing rata-rata identik 15, namun EMA merespons lebih cepat terhadap harga yang berubah Perhatikan bagaimana EMA memiliki nilai lebih tinggi bila harga Naik, dan jatuh lebih cepat dari pada SMA ketika harga menurun Responsif ini adalah alasan utama mengapa banyak pedagang lebih memilih untuk menggunakan EMA di atas SMA. Apa yang Berbeda dengan Mean Mean Moving averages adalah indikator yang benar-benar dapat disesuaikan, yang berarti bahwa pengguna Dapat dengan bebas memilih jangka waktu yang mereka inginkan saat membuat rata-rata Periode waktu paling umum yang digunakan dalam moving averages adalah 15, 20, 30, 50, 100 dan 200 hari Jangka waktu yang lebih pendek yang digunakan untuk menciptakan rata-rata, semakin sensitif akan Jadilah perubahan harga Semakin lama rentang waktu, semakin tidak sensitif, atau lebih merapikan, rata-rata akan ada Tidak ada kerangka waktu yang tepat untuk digunakan saat mengatur rata-rata bergerak Anda Cara terbaik untuk mengetahui mana yang paling sesuai untuk Anda adalah T O bereksperimen dengan sejumlah periode waktu yang berbeda sampai Anda menemukan strategi yang sesuai dengan strategi Anda. Peramalan Rata-Rata Rata-Rata. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan paling primitif terhadap peramalan. Tetapi semoga ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa Dari masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam uraian ini, kami akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan perkiraan Moving Average. Peramalan Rata-rata Rata-rata Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin mereka semua adalah mahasiswa Lakukan mereka sepanjang waktu Pikirkan skor tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester Mari anggap Anda mendapat nilai 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda prediksikan untuk skor tes kedua Anda. Apa pendapat Anda? Guru Anda akan memprediksi untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, apa yang diprediksi teman Anda untuk skor tes Anda berikutnya. Apa pendapat Anda tentang paren Anda? Anda mungkin bisa memprediksi skor tes Anda yang berikutnya. Terlepas dari semua kemacetan yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu di area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang biarkan S berasumsi bahwa meskipun promosi diri Anda kepada teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli akan diantisipasi? Ikuti tes ketiga Anda Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan membagikannya kepada Anda. Mereka mungkin berkata kepada diri mereka sendiri, Orang ini selalu meniup asap tentang kecerdasannya Dia akan mendapatkan yang lain 73 Dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, Nah, sejauh ini Anda sudah mendapat nilai 85 dan 73, jadi mungkin Anda harus mencari tahu tentang hal 85 73 2 79 Saya tidak tahu, mungkin jika Anda Tidak berpesta lagi dan tidak mengibaskan musang itu di mana-mana dan jika Anda melakukannya Tarted melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. Kedua perkiraan ini benar-benar menggerakkan perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari berasumsi bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukan tes ketiga dengan alasan dan alasan Anda sendiri. Skor yang lebih tinggi di depan sekutu Anda Anda mengikuti tes dan skor Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk diri Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester ini dan seperti biasa Anda merasa perlu memikat semua orang ke dalam Membuat ramalan mereka tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir Nah, mudah-mudahan Anda melihat polanya. Sekarang, semoga anda bisa melihat pola yang anda yakini paling akurat. Hening Sementara Kami Bekerja Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita. Dimulai oleh saudara tiri terasing Anda yang disebut Whistle While We Work Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet Kami pertama kali menyajikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 seharusnya. Sekarang Anda dapat menyalin Formula sel ini turun ke sel-sel lain C7 sampai C11. Tidak seberapa bagaimana rata-rata bergerak dalam data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita tidak perlu membuat prediksi untuk Periode masa lalu untuk mengembangkan prediksi terbaru kami Ini jelas berbeda dari model pemulusan eksponensial yang saya sertakan prediksi masa lalu karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Kini saya ingin menyajikan hasil yang serupa untuk Ramalan rata-rata bergerak dua periode. Entri untuk sel C5 seharusnya. Sekarang Anda bisa menyalin formula sel ini ke sel-sel lain melalui C6 C6. Tidak bagaimana sekarang? Dua potongan terbaru dari data historis digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi, saya telah memasukkan prediksi masa lalu untuk tujuan ilustrasi dan untuk kemudian digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang penting untuk diperhatikan. Untuk perkiraan pergerakan rata-rata m-period Nilai data yang paling baru digunakan untuk membuat prediksi Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan pergerakan rata-rata m-periode, saat membuat prediksi sebelumnya, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan. Ketika kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata Sekarang kita perlu mengembangkan kode untuk ramalan rata-rata bergerak yang dapat digunakan secara lebih fleksibel. Kode berikut Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan Array nilai historis Anda dapat menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage Historis, NumberOfPeriods Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item As Varia Nt Dim Counter Sebagai Integer Dim Accumulation Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer. Menginisialisasi variabel Counter 1 Accumulation 0. Menentukan ukuran Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terbaru. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Kode ini akan dijelaskan di kelas Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya Seperti berikut