Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais pequeno o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Previsão média de movimento. Introdução Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para Previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições computando relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos começando no começo e começaremos trabalhar com previsões médias móveis. Previsões médias de mobilidade Todos é familiar com mover-se As previsões médias, 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 vai ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. Você prevê para sua pontuação do segundo teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem pre Dic 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 seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você obtenha algo na Área dos 85 que você acabou de obter. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que São todos os interessados e despreocupado vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando Fuma sobre sua inteligência Ele vai ter mais 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e Weren t sacudindo a doninhas todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são realmente média móvel previsões. O primeiro é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Este É chamado de uma média móvel de previsão usando um período de dados. O segundo é também uma previsão de média móvel, mas usando dois períodos de data. Let s supor que todas essas pessoas rebentando em sua mente grande têm tipo de mijo você e você decide 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 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre que vem Up 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 padrão. Agora, espero que você pode ver o padrão Qual você acha que é o mais preciso. Whistl E Enquanto Trabalhamos Agora nós retornamos à nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia-irmã distanciada chamada Assobio Enquanto Trabalhamos Você tem alguns dados de vendas passados representados pela seção a seguir de uma planilha Nós apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A 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 Note que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Este 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 Validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão de média móvel de dois período. 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. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente eu incluí as predições passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de Importância para aviso. Para uma m média de tempo média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma m-período de média móvel de previsão, quando fazendo predições passadas, observe que a primeira previsão 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 média móvel previsão 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 deseja. Função MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods As Sin Gle Declaração e inicialização de variáveis Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como Single 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 as médias seguintes. Moving O que são They. Among os mais populares indicadores técnicos, médias móveis são usados para medir a direção da tendência atual Cada tipo de média móvel comumente escrito neste tutorial como MA é um resultado matemático que é calculado pela média Um número de pontos de dados passados Uma vez determinado, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações de preços no dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. Forma de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples SMA, é calculada por tak Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e, em seguida, dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços Para os últimos 10 dias 110 é dividido pelo número de dias 10 para chegar à média de 10 dias Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços Nos últimos 50 dias A média resultante abaixo de 11 leva em conta os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um activo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Perhaps você está se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam esta ferramenta de uma mudança Média e não apenas uma média regular A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser descartados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados Como se torna disponível Este método de ca Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha que representa os últimos 10 pontos de dados move-se para a direita eo último valor de 15 é largado do Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso, de 11 para 10. O que as médias móveis parecem ser Uma vez que os valores de O MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha de média móvel Estas linhas de curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados podem variar drasticamente mais sobre isso mais tarde Como você pode ver em Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel para qualquer gráfico, ajustando o número de períodos de tempo utilizados no cálculo Estas linhas de curvar pode parecer distraente ou confuso no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa Linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e que parece, vamos introduzir um tipo diferente de movimento Média móvel e analisar como ela difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, ela tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto em Os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar Mais peso para dados recentes, que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, o mais popular é a média móvel exponencial EMA Para leitura adicional, ver B Asics Of Weighted Moving Averages e Qual é a diferença entre um SMA e um EMA. Exponential Moving Average A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes, em uma tentativa de torná-lo mais responsivo a novas informações Aprender a A equação um tanto complicada para calcular um EMA pode ser desnecessária para muitos comerciantes, desde que quase todos os pacotes de cartografia fazem os cálculos para você entretanto, para você geeks da matemática para fora lá, é aqui a equação EMA. Quando usar a fórmula para calcular o primeiro ponto do EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí Nós fornecemos-lhe uma planilha de exemplo que Inclui exemplos da vida real de como calcular tanto uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre a EMA e SMA Agora que você ha Ve uma melhor compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como essas médias diferem Ao olhar para o cálculo do EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um Tipo de média ponderada Na Figura 5, o número de períodos de tempo utilizados em cada média é idêntico 15, mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está declinando Esta responsividade é a razão principal porque muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que fazem os dias diferentes As médias móveis são um indicador totalmente customizável, que significa que o usuário pode escolher livremente qualquer período de tempo eles Quer ao criar a média Os períodos de tempo mais comuns usados em médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias Quanto mais curto o intervalo de tempo utilizado para criar a média, mais sensível será a mudança de preços. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com um número De diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia.
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