N Période Mobile Moyenne

Calculateur de moyenne mobile En fonction de la liste des données séquentielles, vous pouvez construire la moyenne mobile n-point (ou la moyenne mobile) en trouvant la moyenne de chaque ensemble de n points consécutifs. Par exemple, si vous avez un ensemble de données ordonnées 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, la moyenne mobile à 4 points est de 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75. Pour lisser les données séquentielles, ils font des pics et des creux tranchants moins prononcés parce que chaque point de données brutes ne reçoit qu'un poids fractionnaire dans la moyenne mobile. Plus la valeur de n est grande. Le plus lisse le graphique de la moyenne mobile par rapport au graphique des données d'origine. Les analystes boursiers regardent souvent les moyennes mobiles des données sur les cours des actions pour prévoir les tendances et voir les modèles plus clairement. Vous pouvez utiliser la calculatrice ci-dessous pour trouver une moyenne mobile d'un jeu de données. Nombre de termes dans une moyenne mobile n-point simple Si le nombre de termes dans l'ensemble d'origine est d et le nombre de termes utilisés dans chaque moyenne est n. Par exemple, si vous avez une séquence de 90 prix des actions et de prendre la moyenne de 14 jours roulant des prix, la séquence moyenne mobile aura 90 - 14 1 77 points. Cette calculatrice calcule les moyennes mobiles où tous les termes sont pondérés également. Vous pouvez également créer des moyennes mobiles pondérées dans lesquelles certains termes ont plus de poids que d'autres. Par exemple, donner plus de poids à des données plus récentes ou créer un moyen centralement pondéré où les termes intermédiaires sont comptés plus. Consultez l'article et la calculatrice des moyennes mobiles pondérées pour plus d'informations. Avec des moyennes arithmétiques mobiles, certains analystes regardent également la médiane mobile des données ordonnées puisque la médiane n'est pas affectée par des outliers étranges. Comme vous pouvez le deviner, nous examinons certaines des approches les plus primitives en matière de prévision. Mais nous espérons que ce sont au moins une introduction utile à certains des problèmes informatiques liés à la mise en œuvre des prévisions dans les tableurs. Dans cette veine, nous allons continuer en commençant par le début et commencer à travailler avec les prévisions Moyenne mobile. Prévisions moyennes mobiles. Tout le monde est familier avec les prévisions de moyenne mobile, peu importe s'ils croient qu'ils sont. Tous les étudiants les font tout le temps. Pensez à vos résultats d'examen dans un cours où vous allez avoir quatre tests au cours du semestre. Supposons que vous avez obtenu un 85 sur votre premier test. Que penseriez-vous que votre professeur pourrait prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos amis pourraient prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos parents pourraient prédire pour votre score de test suivant Indépendamment de Tous les blabbing que vous pourriez faire à vos amis et parents, ils et votre professeur sont très susceptibles de vous attendre à obtenir quelque chose dans le domaine des 85 que vous venez de recevoir. Eh bien, maintenant, supposons qu'en dépit de votre auto-promotion à vos amis, vous surestimer vous-même et la figure que vous pouvez étudier moins pour le deuxième test et ainsi vous obtenez un 73. Maintenant, qu'est-ce que tous les intéressés et indifférents va Anticiper que vous obtiendrez sur votre troisième test Il ya deux approches très probables pour eux de développer une estimation indépendamment du fait qu'ils le partageront avec vous. Ils peuvent se dire, ce type est toujours souffler de la fumée sur son smarts. Hes va obtenir un autre 73 si hes chance. Peut-être que les parents vont essayer d'être plus solidaires et dire: «Bien, jusqu'à présent, vous avez obtenu un 85 et un 73, alors vous devriez peut-être figure sur obtenir un (85 73) 2 79. Je ne sais pas, peut-être si vous avez moins de fête Et werent remuant la belette tout autour de la place et si vous avez commencé à faire beaucoup plus étudier vous pourriez obtenir un meilleur score. quot Ces deux estimations sont en fait des prévisions moyennes mobiles. Le premier est d'utiliser uniquement votre score le plus récent pour prévoir vos performances futures. C'est ce que l'on appelle une moyenne mobile en utilisant une période de données. La seconde est également une prévision moyenne mobile, mais en utilisant deux périodes de données. Supposons que toutes ces personnes se brisant sur votre grand esprit ont sorte de pissé vous off et vous décidez de bien faire sur le troisième test pour vos propres raisons et de mettre un score plus élevé en face de vos quotalliesquot. Vous prenez le test et votre score est en fait un 89 Tout le monde, y compris vous-même, est impressionné. Donc, maintenant, vous avez le test final du semestre à venir et, comme d'habitude, vous vous sentez le besoin d'inciter tout le monde à faire leurs prédictions sur la façon dont vous allez faire sur le dernier test. Eh bien, j'espère que vous voyez le modèle. Maintenant, j'espère que vous pouvez voir le modèle. Qui pensez-vous est le sifflet le plus précis alors que nous travaillons. Maintenant, nous revenons à notre nouvelle entreprise de nettoyage a commencé par votre demi-soeur sœur appelé Whistle While We Work. Vous avez des données de ventes passées représentées par la section suivante dans une feuille de calcul. Nous présentons d'abord les données pour une moyenne mobile de trois périodes prévisionnelles. L'entrée pour la cellule C6 doit être maintenant Vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C7 à C11. Remarquez comment la moyenne se déplace sur les données historiques les plus récentes, mais utilise exactement les trois périodes les plus récentes disponibles pour chaque prédiction. Vous devriez également remarquer que nous n'avons pas vraiment besoin de faire les prédictions pour les périodes passées afin de développer notre prédiction la plus récente. Ceci est certainement différent du modèle de lissage exponentiel. Ive inclus les prévisions quotpastquot parce que nous les utiliserons dans la prochaine page Web pour mesurer la validité de prédiction. Maintenant, je veux présenter les résultats analogues pour une prévision moyenne mobile à deux périodes. L'entrée pour la cellule C5 doit être Maintenant, vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C6 à C11. Remarquez que maintenant, seules les deux plus récentes données historiques sont utilisées pour chaque prédiction. Ici encore, j'ai inclus les prévisions quotpast à des fins d'illustration et pour une utilisation ultérieure dans la validation des prévisions. Quelques autres choses qui sont d'importance à remarquer. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, seules les m valeurs de données les plus récentes sont utilisées pour faire la prédiction. Rien d'autre n'est nécessaire. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, lorsque vous faites des prédictions quotpast, notez que la première prédiction se produit dans la période m 1. Ces deux questions seront très importantes lorsque nous développerons notre code. Développement de la fonction Moyenne mobile. Maintenant, nous devons développer le code de la moyenne mobile qui peut être utilisé avec plus de souplesse. Le code suit. Notez que les entrées sont pour le nombre de périodes que vous souhaitez utiliser dans la prévision et le tableau des valeurs historiques. Vous pouvez le stocker dans le classeur que vous voulez. Fonction DéplacementAvant (Historique, NumberOfPeriods) En tant que Déclaration unique et initialisation de variables Dim Item Comme Variant Dim Compteur Comme Entier Dim Accumulation Comme Simple Dim HistoricalSize As Integer Initialisation des variables Counter 1 Accumulation 0 Détermination de la taille de Historique HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Accumuler le nombre approprié des valeurs les plus récentes observées antérieurement Accumulation Accumulation Historique (Historique - Taille - NombreOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Le code sera expliqué en classe. Vous voulez positionner la fonction sur la feuille de calcul afin que le résultat du calcul apparaisse où il devrait comme suit. What039s la différence entre la moyenne mobile et la moyenne mobile pondérée Une moyenne mobile de 5 périodes, basée sur les prix ci-dessus, serait calculée En utilisant la formule suivante: Sur la base de l'équation ci-dessus, le prix moyen sur la période mentionnée ci-dessus était de 90,66. L'utilisation de moyennes mobiles est une méthode efficace pour éliminer les fortes fluctuations de prix. La principale limite est que les points de données des données plus anciennes ne sont pas pondérés différemment des points de données près du début de l'ensemble de données. C'est là que les moyennes mobiles pondérées entrent en jeu. Les moyennes pondérées attribuent une pondération plus lourde aux points de données plus actuels, car ils sont plus pertinents que les points de données dans le passé lointain. La somme de la pondération doit être égale à 1 (ou 100). Dans le cas de la moyenne mobile simple, les pondérations sont réparties de façon égale, ce qui explique qu'elles ne figurent pas dans le tableau ci-dessus. Cours de clôture de l'AAPL