Précision Moyenne Mobile

Moyenne mobile Prévision Introduction. 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, donc 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 Variante 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 souhaitez positionner la fonction sur la feuille de calcul afin que le résultat du calcul apparaît où il devrait aimer le suivant. Comment utiliser une moyenne mobile pour acheter Stocks La moyenne mobile (MA) est un outil d'analyse technique simple qui lisse les données de prix En créant un prix moyen constamment mis à jour. La moyenne est prise sur une période spécifique de temps, comme 10 jours, 20 minutes, 30 semaines, ou toute période de temps le commerçant choisit. Il ya des avantages à l'aide d'une moyenne mobile dans votre négociation, ainsi que des options sur quel type de moyenne mobile à utiliser. Moyennes de déménagement stratégies sont également populaires et peuvent être adaptés à tout moment, en fonction à la fois les investisseurs à long terme et les commerçants à court terme. (Voir les quatre principaux indicateurs techniques Tendance Traders besoin de savoir.) Pourquoi utiliser une moyenne mobile Une moyenne mobile peut aider à réduire la quantité de bruit sur un tableau des prix. Regardez la direction de la moyenne mobile pour obtenir une idée de base de la façon dont le prix se déplace. Angled up et le prix est en hausse (ou a été récemment) dans l'ensemble, inclinée vers le bas et le prix est en baisse vers le bas dans l'ensemble, se déplaçant de côté et le prix est probable dans une gamme. Une moyenne mobile peut aussi servir de support ou de résistance. Dans une tendance haussière, une moyenne mobile de 50 jours, 100 jours ou 200 jours peut servir de niveau de soutien, comme le montre la figure ci-dessous. C'est parce que la moyenne agit comme un plancher (soutien), de sorte que le prix rebondit hors de lui. Dans une tendance baissière, une moyenne mobile peut agir comme une résistance comme un plafond, le prix frappe et recommence à baisser. Le prix ne sera pas toujours respecter la moyenne mobile de cette façon. Le prix peut courir à travers elle légèrement ou arrêter et inverser avant de l'atteindre. En règle générale, si le prix est supérieur à une moyenne mobile, la tendance est à la hausse. Si le prix est inférieur à une moyenne mobile, la tendance est en baisse. Moyennes mobiles peuvent avoir des longueurs différentes (discuté brièvement), donc on peut indiquer une tendance haussière alors qu'une autre indique une tendance à la baisse. Types de moyennes mobiles Une moyenne mobile peut être calculée de différentes façons. Une moyenne mobile simple de cinq jours (SMA) ajoute simplement les cinq cours de clôture quotidiens les plus récents et les divise par cinq pour créer une nouvelle moyenne chaque jour. Chaque moyenne est reliée à la suivante, en créant la ligne fluide singulière. Un autre type populaire de moyenne mobile est la moyenne mobile exponentielle (EMA). Le calcul est plus complexe mais applique essentiellement une pondération plus importante aux prix les plus récents. Tracez une SMA de 50 jours et une EMA de 50 jours sur le même graphique, et vous remarquerez que l'EMA réagit plus rapidement aux variations de prix que la SMA, en raison de la pondération supplémentaire sur les données récentes sur les prix. Logiciel de cartographie et les plates-formes de négociation faire les calculs, donc pas de mathématiques manuelles est nécessaire pour utiliser une MA. Un type de MA n'est pas mieux qu'un autre. Un EMA peut travailler mieux dans un marché boursier ou financier pendant un certain temps, et à d'autres moments un SMA peut fonctionner mieux. Le délai choisi pour une moyenne mobile jouera également un rôle important dans la façon dont il est efficace (quel que soit le type). Longueur moyenne mobile Les longueurs moyennes mobiles courantes sont de 10, 20, 50, 100 et 200. Ces longueurs peuvent être appliquées à n'importe quel intervalle de temps (une minute, quotidienne, hebdomadaire, etc.) en fonction de l'horizon commercial. Le délai ou la longueur que vous choisissez pour une moyenne mobile, également appelée la période de retour en arrière, peut jouer un grand rôle dans la façon dont il est efficace. Une MA avec un court laps de temps réagira beaucoup plus rapidement aux changements de prix qu'une MA avec une longue période de retour en arrière. Dans la figure ci-dessous, la moyenne mobile de 20 jours suit plus étroitement le prix réel que les 100 jours. Les 20 jours peuvent être avantageux sur le plan analytique pour un opérateur à plus court terme puisqu'ils suivent le cours plus étroitement et produisent donc moins de décalage que la moyenne mobile à plus long terme. Lag est le temps qu'il faut pour qu'une moyenne mobile indique une inversion de potentiel. Rappelons, à titre indicatif, que lorsque le prix est supérieur à une moyenne mobile, la tendance est considérée comme supérieure. Ainsi, lorsque le prix descend en dessous de cette moyenne mobile, il signale un renversement potentiel basé sur cette MA. Une moyenne mobile de 20 jours fournira beaucoup plus de signaux d'inversion qu'une moyenne mobile de 100 jours. Une moyenne mobile peut être n'importe quelle longueur, 15, 28, 89, etc. Ajuster la moyenne mobile pour qu'il fournisse des signaux plus précis sur les données historiques peut aider à créer de meilleurs signaux futurs. Stratégies de négociation - Crossovers Crossovers sont l'une des principales stratégies de moyenne mobile. Le premier type est un crossover de prix. Cela a été discuté plus tôt, et c'est quand le prix croise au-dessus ou au-dessous d'une moyenne mobile pour signaler un changement potentiel dans la tendance. Une autre stratégie consiste à appliquer deux moyennes mobiles à un graphique, un plus long et un plus court. Lorsque la plus courte MA traverse au-dessus du plus long terme MA est un signe d'achat car il indique la tendance est le déplacement up. This est connue comme une croix d'or. Lorsque le MA plus courte traverse sous le MA à plus long terme, c'est un signal de vente car il indique que la tendance est en train de décaler. Les moyennes mobiles sont calculées sur la base de données historiques, et rien sur le calcul n'est de nature prédictive. Par conséquent, les résultats utilisant des moyennes mobiles peuvent être aléatoires - parfois, le marché semble respecter la résistance à l'assistance et les signaux commerciaux. Et d'autres fois il ne montre aucun respect. Un problème majeur est que si l'action de prix devient haché le prix peut swing aller et retour générant plusieurs signaux de tendance reversaltrade. Lorsque cela se produit le mieux de s'écarter ou d'utiliser un autre indicateur pour aider à clarifier la tendance. La même chose peut se produire avec les croisements de MA, où les MA se confondent pendant une période de temps déclenchant plusieurs métiers (aimer perdre). Moyennes mobiles travaillent assez bien dans des conditions de forte tendance, mais souvent mal dans des conditions agitées ou en cours. L'ajustement du délai peut aider temporairement, mais à un certain moment ces problèmes sont susceptibles de se produire quel que soit le délai choisi pour les MA (s). Une moyenne mobile simplifie les données de prix en les lissant et en créant une ligne fluide. Cela peut faciliter l'isolement des tendances. Les moyennes mobiles exponentielles réagissent plus rapidement aux variations de prix qu'une simple moyenne mobile. Dans certains cas, cela peut être bon, et dans d'autres, il peut causer de faux signaux. Les moyennes mobiles avec une période de retour plus courte (20 jours, par exemple) répondront aussi plus rapidement aux variations de prix qu'une moyenne avec une période d'affichage plus longue (200 jours). Les crossovers moyens mobiles sont une stratégie populaire pour les entrées et les sorties. Les AM peuvent également mettre en évidence des zones de soutien potentiel ou de résistance. Bien que cela puisse paraître prédictif, les moyennes mobiles sont toujours basées sur des données historiques et montrent simplement le prix moyen sur une certaine période de temps.