이동 평균 예측 wiki

이동 평균 예측. 소개 당신이 추측 할 수 있듯이 우리는 예측에 대한 가장 원시적 인 접근법 중 일부를보고 있습니다. 그러나 이것은 적어도 스프레드 시트에서 예측을 구현하는 것과 관련된 일부 컴퓨팅 문제에 대한 가치있는 소개 일 것입니다. 이 경우 우리는 처음부터 시작하여 이동 평균 예측으로 작업을 시작하십시오. 이동 평균 예측 모든 사람들은 그들이 믿는 지 여부에 관계없이 이동 평균 예측에 익숙합니다. 모든 대학생들이 항상 그 일을합니다. 진행할 코스에서 시험 점수를 생각해보십시오. 4 학기 동안 시험을 치러야합니다. 첫 번째 시험에서 85 점이라고 가정합시다. 두 번째 시험 점수를 어떻게 예측할 것입니까? 당신의 선생님이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측할 것이라고 생각하십니까. 친구들이 예측할 수 있다고 생각합니까? 다음 시험 성적을 위해. 부모님이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측 하시는지 생각해보십시오. 귀하가 귀하의 fr에 할 수있는 모든 모방에 상관없이 부모님들과 부모님들, 선생님과 선생님은 당신이 방금 얻은 85의 영역에서 뭔가를 얻을 것을 기대할 가능성이 큽니다. 이제, 당신의 친구들에게 당신의 자기 승진에도 불구하고, 당신 자신을 과대 평가한다고 가정합시다. 두 번째 테스트에서 더 적은 수를 공부하면 73 점을 얻을 수 있습니다. 이제 걱정 스럽거나 걱정하지 않는 것이 무엇인지 예상하여 세 번째 테스트를 시작하게 될 것입니다. 그들이 너와 나눌 지 말지. 그들은 스스로에게 말할지도 모른다. 이 남자는 항상 그의 영리에 대해 연기를 불고있다. 그가 운이 좋다면 73 세를 더 가질 것이다. 어쩌면 부모가 더지지하고 말하기를 시도 할 것이다. 음. 지금까지 85와 73을 얻었습니다. 85 73 2 79 알지 못합니다. 만약 파티가 덜하고 집집마다 족제비를 흔들지 않았다면 더 많이 공부하면 더 높은 점수를 얻을 수 있습니다. 이 두 견적은 모두 실제입니다. 이동 평균 예측. 첫 번째는 가장 최근의 점수 만 사용하여 미래의 실적을 예측합니다. 이것은 한 기간의 데이터를 사용하는 이동 평균 예측이라고합니다. 두 번째는 이동 평균 예측이지만 두 기간의 데이터를 사용합니다. 당신의 위대한 마음에 파문을 가진이 사람들은 모두 당신을 화나게하고 당신은 당신의 동맹국 앞에서 높은 점수를두기 위해 세 번째 시험에서 잘하기로 결정합니다. 시험을 치고 점수는 실제로 89 자신을 포함한 모든 사람들이 감명받습니다. 그래서 이제 학기말 테스트가 끝납니다. 평소처럼 모든 사람들이 마지막 테스트에서 어떻게 할 것인가에 대한 예측을 할 필요가 있다고 느낍니다. 패턴입니다. 자, 이제 패턴을 볼 수 있습니다. 가장 정확하다고 믿습니다. 우리가 일하는 동안 지금 우리는 일하는 동안 호각이라고 불리는 이분의 여동생이 시작한 새로운 청소 회사로 돌아갑니다. 과거 판매 데이터가 있습니다. 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 표시됩니다. 우리는 먼저 3 기간 이동 평균 예측에 대한 데이터를 제시합니다. 셀 C6에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 다른 셀 C7에서 C11까지 복사 할 수 있습니다. 평균 이동 방식을 알려줍니다. 가장 최근의 과거 데이터를 사용하지만 각 예측에 사용할 수있는 가장 최근의 세 기간을 정확하게 사용합니다. 가장 최근의 예측을 개발하기 위해 과거 기간에 대한 예측을 실제로 수행 할 필요가 없음을 알아야합니다. 지수 평활화 모델 저는 예측 결과를 다음 웹 페이지에서 사용하여 예측 유효성을 측정하기 때문에 과거 예측을 포함 시켰습니다. 이제는 2 기간 이동 평균 예측에 대한 유사한 결과를 제시하고자합니다. 셀 C5에 대한 항목이 있어야합니다. 이 셀 수식을 다른 셀 C6에서 C11까지 복사 할 수 있습니다. 이제는 가장 최근의 두 가지 기록 데이터 만 각 예측에 사용됩니다. 다시 말하지만 예측을 검증하기 위해 나중에 사용하기 위해 과거 예측을 사용합니다. 주목해야 할 다른 중요한 사항입니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우 가장 최근의 데이터 값만이 예측을 수행하는 데 사용됩니다. . m - 기간 이동 평균 예측에 대해 과거 예측을 할 때 첫 번째 예측이 m1 기간에 발생 함을 주목하십시오. 우리가 코드를 개발할 때이 두 문제 모두 매우 중요합니다. 이동 평균 기능 개발 이제는 보다 유연하게 사용할 수있는 이동 평균 예측을위한 코드 코드는 다음과 같습니다. 예측은 예측에서 사용하려는 기간 수와 기록 값 배열에 대한 것입니다. 원하는 통합 문서에 저장할 수 있습니다. 기능 MovingAverage Historical, NumberOfPeriods 단일 변수로 선언 및 초기화 함 Dim 항목으로 Variant Dim 카운터를 정수로 희석 Accumulation으로 Single Dim HistoricalSize Integer로. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 카운터. 이동중 누적 누적 누적 횟수입니다. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 이동 평균 - MA. 이동 평균 - MA를 위반 함. SMA 예를 들어, 15 일 동안 다음 마감 가격의 보안을 고려하십시오 .1 주일 5 일 20, 22, 24, 25, 23. 주 2 5 26 일, 28 일, 26 일, 29 일, 27 일, 30 일, 27 일, 29 일, 28 일. 첫 번째 데이터 포인트로 10 일간의 종가를 평균 초기 가격을 떨어 뜨리고 11 일에 가격을 추가하고 평균을 취하는 등 아래에 나와 있습니다. 이전에 언급했듯이 MA는 과거 가격을 기반으로하기 때문에 MA의 시간 간격이 길어지기 때문에 현재 가격 조치가 지연됩니다. 200 일간의 MA가있을 것입니다. 지난 200 일간의 가격을 포함하고 있기 때문에 20 일간의 MA보다 지연이 훨씬 큼 MA 사용하는 MA의 길이는 단기 거래에 사용되는 MA의 수가 짧고, 장기 투자자 200 일간의 MA에는 투자자와 거래자가 널리 퍼져 있으며이 이동 평균 위와 아래의 휴식은 중요한 거래 신호로 간주됩니다. 또한 MA는 중요한 거래 신호를 그들 스스로 부여하거나 2 개의 평균이 상승 MA는 하락 추세에있는 것을 나타내는 반면, 하락하는 MA는 하락 추세에 있음을 나타내는 반면, 단기 상승 국면이 장기 상승 국면을 넘을 때 발생하는 상승 교차 모멘텀으로 확인 됨. 짧은 기간의 MA가 장기간의 MA보다 낮을 때 일어나는 곰 같은 크로스 오버. 움직이는 평균 어떻게 움직이는가? 움직이는 평균의 주요 기능 중 일부는 경향을 식별하고 역전으로 강도를 측정하는 것입니다 자산의 모멘텀을 분석하고 자산이 지원 또는 저항을 발견 할 수있는 잠재 영역을 결정합니다. 이 섹션에서는 다양한 기간이 모멘텀을 모니터링하고 이동 평균이 스톱 손실을 설정하는 방법에 대해 설명합니다. 트렌드 파악은 트렌드를 만들기 위해 노력하는 대부분의 거래자들이 사용하는 이동 평균의 핵심 기능 중 하나입니다. 이동 평균은 다음과 같습니다. 지연 추세 지표는 새로운 추세를 예측하지는 않지만 일단 확정 된 추세를 확인한다는 것을 의미합니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 주가는 이동 평균보다 높고 평균이 경 사진 경우 상승 추세로 간주됩니다 위로 반대로, 상인은 하락 추세를 확인하기 위해 하향 경 사진 평균 이하의 가격을 사용할 것입니다. 많은 상인은 자산 e 가격은 이동 평균 이상으로 거래됩니다. 이 단순한 규칙은 거래자가 트렌드에 호의적으로 작용할 수 있도록 도울 수 있습니다. 모멘텀 많은 초보자 상인들은 모멘텀을 측정하는 방법과 이동 평균을 사용하여 그러한 업적을 해결하는 방법을 묻습니다. 각각의 시간주기가 다른 유형의 운동량에 대한 유용한 통찰력을 제공 할 수 있기 때문에 평균 생성에 사용 된 시간에 세심한주의를 기울이는 것이 일반적입니다. 일반적으로 단기 운동량은 20 시간의 기간에 초점을 맞춘 이동 평균을 보면 측정 할 수 있습니다 일 이내 20 ~ 100 일 기간으로 생성 된 이동 평균을 보는 것은 일반적으로 중기 모멘텀의 좋은 척도로 간주됩니다 마지막으로 계산에서 100 일 이상을 사용하는 이동 평균을 측정으로 사용할 수 있습니다 장기 모멘텀의 상식 모멘텀은 15 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 단기 모멘텀의 더 적절한 측정이라고 말해야합니다. 강도를 결정하는 가장 좋은 방법 중 하나는 다음과 같습니다. 자산의 모멘텀의 방향은 3 개의 이동 평균을 차트에 놓은 다음 서로 관련하여 어떻게 쌓이는 지에 세심한주의를 기울이는 것입니다. 일반적으로 사용되는 세 가지 이동 평균은 다양한 시간 프레임을 사용하여 단기간 장기, 중기 및 장기 가격 변동 그림 2에서 단기 평균은 장기 평균보다 높고 두 평균은 다른 분기 평균보다 높을 때 강한 상승 모멘텀이 나타납니다. 장기 평균, 기세는 아래쪽 방향입니다. 지원 이동 평균의 또 다른 일반적인 사용은 잠재적 가격 지원을 결정하는 것입니다. 움직이는 평균을 다루는 데 많은 경험을하지 않아 자산의 하락 가격이 종종 멈추고 역전 방향은 중요한 평균과 같은 수준 예를 들어, 그림 3에서 200 일 이동 평균은 하락한 후에 주가를 소탕 할 수 있음을 알 수 있습니다 32 근처의 높은 그것 많은 상인은 주요 이동 평균의 바운스를 예상하고 예상 이동의 확인으로 다른 기술 지표를 사용합니다. 저항 자산의 가격이 200 일 이동과 같은 영향력있는 지원 수준 아래로 떨어지면 평균 이상으로 투자자가 그 평균 이상으로 가격을 밀어 내지 못하게하는 강한 장벽으로 평균 행위를 보는 것은 드문 일이 아닙니다. 아래 도표에서 알 수 있듯이, 이 저항은 흔히 상인들이 이익을 얻는 신호로 사용되거나 기존의 모든 긴 위치를 닫습니다. 많은 짧은 판매자는 가격이 종종 저항에서 이탈하여 이동을 더 낮추기 때문에 이러한 평균을 엔트리 포인트로 사용합니다. 주요 이동 미만으로 거래하는 자산에서 긴 위치를 차지하고있는 투자자 평균적으로이 값은 투자 가치에 큰 영향을 줄 수 있으므로이 레벨을주의 깊게 관찰하는 것이 가장 좋습니다. 정지 손실 mov의 지원 및 저항 특성 평균을 계산하면 위험을 관리하는 데 훌륭한 도구가됩니다. 스톱 로스 주문을 설정하기 위해 전략적 장소를 파악하기 위해 평균 이동 능력을 사용하면 상인이 더 큰 규모로 성장하기 전에 상실 위치를 차단할 수 있습니다. 그림 5에서 볼 수 있듯이 주식의 매수 포지션을 결정하고 영향력있는 평균 이하로 매입 주문을 설정하면 많은 돈을 절약 할 수 있습니다. 이동 평균을 사용하여 스톱 로스 주문을 설정하는 것이 성공적인 거래 전략의 핵심입니다.