Simple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Einfache Moving Average - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, da er für eine andere Anzahl von Zeiträumen berechnet werden kann, einfach durch Hinzufügen des Schlusskurses der Sicherheit für eine Anzahl von Zeiträumen und dann Teilen Diese Summe um die Anzahl der Zeiträume, die den Durchschnittspreis der Sicherheit über den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt aufblickt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Wert der Sicherheit abnimmt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerfristiger gleitender Durchschnitt ist volatiler, aber sein Lesen ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Durchgehende Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Instrument, um die aktuellen Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung eines etablierten Trends zu identifizieren. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnittes in der Analyse ist es, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres beliebtes, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug ist es, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte zu vergleichen, wobei jeder unterschiedliche Zeitrahmen abdeckt. Wenn ein kurzfristiger einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzeren Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading Patterns Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, gehören das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn der 50-tägige, einfach gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Dies gilt als bärisches Signal, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristig gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren weitere Gewinne sind im Laden. Die einfachste Ansatz wäre, den Durchschnitt von Januar bis März zu nehmen und verwenden, um zu schätzen April8217s Umsatz: (129 134 122) 3 128.333 Daher auf der Grundlage der Verkäufe von Januar bis März, prognostizieren Sie, dass der Umsatz im April 128.333 sein wird. Sobald April8217 tatsächlichen Umsatz kommen, würden Sie dann berechnen die Prognose für Mai, diesmal mit Februar bis April. Sie müssen mit der Anzahl der Perioden übereinstimmen, die Sie für die gleitende durchschnittliche Prognose verwenden. Die Anzahl der Perioden, die Sie in Ihren gleitenden Durchschnittsprognosen verwenden, sind willkürlich, Sie können nur zwei Perioden oder fünf oder sechs Perioden verwenden, was auch immer Sie Ihre Prognosen generieren möchten. Der oben genannte Ansatz ist ein einfacher gleitender Durchschnitt. Manchmal, neuere Monate8217 Verkäufe können stärkere Einflussfaktoren des kommenden Monats8217s Verkäufe sein, also möchten Sie diesen näheren Monaten mehr Gewicht in Ihrem Vorhersagemodell geben. Dies ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Und genau wie die Anzahl der Perioden sind die Gewichte, die Sie zuordnen, rein willkürlich. Let8217s sagen, Sie wollten März8217s Umsatz 50 Gewicht, Februar8217s 30 Gewicht und Januar8217s 20. Dann wird Ihre Prognose für April 127.000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Einschränkungen von Moving Average Methoden Verschieben von Durchschnittswerten gelten als 8220smoothing8221 Prognose Technik. Weil du im Laufe der Zeit einen Durchschnitt nimmst, wirst du die Auswirkungen von unregelmäßigen Ereignissen innerhalb der Daten erweichen (oder glätten). Infolgedessen können die Effekte von Saisonalität, Geschäftszyklen und anderen zufälligen Ereignissen den Prognosefehler drastisch erhöhen. Werfen Sie einen Blick auf ein ganzes Jahr82s Wert von Daten, und vergleichen Sie einen 3-Periode gleitenden Durchschnitt und ein 5-Periode gleitenden Durchschnitt: Beachten Sie, dass in diesem Fall, dass ich keine Prognosen, sondern eher zentriert die gleitenden Durchschnitte. Der erste dreimonatige gleitende Durchschnitt ist für Februar, und es8217s der Durchschnitt von Januar, Februar und März. Ich habe auch für den 5-Monats-Durchschnitt ähnlich gemacht. Nun werfen Sie einen Blick auf die folgende Tabelle: Was sehen Sie Ist nicht die dreimonatige gleitende durchschnittliche Serie viel glatter als die tatsächliche Verkaufsreihe Und wie wäre es mit dem fünfmonatigen gleitenden Durchschnitt It8217s noch glatter. Je mehr Perioden Sie in Ihrem gleitenden Durchschnitt verwenden, desto glatter Ihre Zeitreihe. Daher kann für die Prognose ein einfacher gleitender Durchschnitt nicht die genaueste Methode sein. Bewegliche durchschnittliche Methoden erweisen sich als sehr wertvoll, wenn Sie versuchen, die saisonalen, unregelmäßigen und zyklischen Komponenten einer Zeitreihe für fortgeschrittenere Prognosemethoden, wie Regression und ARIMA, zu extrahieren, und die Verwendung von gleitenden Durchschnitten bei der Zerlegung einer Zeitreihe wird später angesprochen in der Serie. Ermittlung der Genauigkeit eines Moving Average-Modells Im Allgemeinen möchten Sie eine Prognosemethode, die den kleinsten Fehler zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Ergebnissen hat. Eine der häufigsten Maßnahmen der Prognosegenauigkeit ist die Mean Absolute Deviation (MAD). In diesem Ansatz, für jede Periode in der Zeitreihe, für die Sie eine Prognose erstellt haben, nehmen Sie den absoluten Wert der Differenz zwischen diesem Zeitraum8217s tatsächlichen und prognostizierten Werten (die Abweichung). Dann beurteilen Sie diese absoluten Abweichungen und Sie erhalten ein Maß von MAD. MAD kann bei der Entscheidung über die Anzahl der Perioden, die Sie durchschnittlich, und und die Menge des Gewichts, die Sie auf jedem Zeitraum. Im Allgemeinen wählen Sie diejenige aus, die in der niedrigsten MAD resultiert. Hier ist ein Beispiel dafür, wie MAD berechnet wird: MAD ist einfach der Durchschnitt von 8, 1 und 3. Moving Averages: Recap Bei Verwendung von Moving Averages für die Prognose, erinnern Sie sich: Moving Averages können einfach oder gewichtet werden Die Anzahl der Perioden, die Sie für Ihre verwenden Durchschnittlich, und alle Gewichte, die Sie jedem zuordnen, sind streng willkürlich Bewegliche Durchschnitte glätten unregelmäßige Muster in Zeitreihendaten umso größer die Anzahl der Perioden, die für jeden Datenpunkt verwendet werden, desto größer ist der Glättungseffekt Wegen der Glättung, Prognose des nächsten Monats8217s Verkäufe auf der Grundlage der Die jüngsten Monate des Monats8217 können zu großen Abweichungen aufgrund von Saisonalität, zyklischen und unregelmäßigen Mustern in den Daten führen. Die Glättungsfähigkeit einer gleitenden Durchschnittsmethode kann bei der Zerlegung einer Zeitreihe für fortgeschrittenere Prognosemethoden nützlich sein. Nächste Woche: Exponentielle Glättung In der nächsten Woche8217s Vorhersage Freitag. Wir diskutieren exponentielle Glättungsmethoden, und Sie werden sehen, dass sie weit überlegen sind, um durchschnittliche Prognosemethoden zu bewegen. Immer noch don8217t wissen, warum unsere Prognose Freitag Beiträge erscheinen am Donnerstag Finden Sie heraus, bei: tinyurl26cm6ma Wie folgt: Post Navigation Lassen Sie eine Antwort Abbrechen Antwort Ich hatte 2 Fragen: 1) Können Sie die zentrierte MA-Ansatz zu prognostizieren oder nur für die Beseitigung der Saisonalität 2) Wann Sie verwenden die einfache t (t-1t-2t-k) k MA, um einen Zeitraum voraus zu prognostizieren, ist es möglich, mehr als 1 Periode voraus zu prognostizieren Ich denke, dann wäre Ihre Prognose einer der Punkte, die in die nächste füttern. Vielen Dank. Lieben Sie die Info und Ihre Erklärungen I8217m froh, dass Sie das Blog I8217m sicher, dass mehrere Analysten den zentrierten MA-Ansatz für die Prognose verwendet haben, aber ich persönlich würde nicht, da dieser Ansatz zu einem Verlust von Beobachtungen an beiden Enden führt. Das geht dann in deine zweite Frage. Im Allgemeinen wird einfaches MA verwendet, um nur einen Zeitraum voraus zu prognostizieren, aber viele Analytiker 8211 und ich auch manchmal 8211 werden meine Ein-Periode voraus Prognose als einer der Eingänge in die zweite Periode voran verwenden. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die weitere in die Zukunft Sie versuchen zu prognostizieren, desto größer ist Ihr Risiko von Prognose Fehler. Aus diesem Grund empfehle ich nicht zentriert MA für die Prognose 8211 der Verlust von Beobachtungen am Ende bedeutet, auf Prognosen für die verlorenen Beobachtungen, sowie die Periode (s) voraus zu verlassen, so gibt es größere Chance auf Prognose Fehler. Leser: Sie sind eingeladen, auf diesem zu wiegen. Hast du irgendwelche Gedanken oder Anregungen zu diesem Brian, danke für deinen Kommentar und deine Komplimente auf dem Blog Nizza Initiative und nette Erklärung. It8217s sehr hilfreich Ich prognostiziere benutzerdefinierte Leiterplatten für einen Kunden, der keine Prognosen gibt. Ich habe den gleitenden Durchschnitt benutzt, aber es ist nicht sehr genau, wie die Branche auf und ab gehen kann. Wir sehen in der Mitte des Sommers bis zum Ende des Jahres, dass der Versand pcb8217s ist. Dann sehen wir zu Beginn des Jahres nach unten. Wie kann ich genauer mit meinen Daten Katrina sein, von dem, was du mir gesagt hast, es scheint, dass deine Leiterplattenverkäufe eine saisonale Komponente haben. Ich habe die Saisonalität in einigen der anderen Forecast Friday Beiträge. Ein anderer Ansatz, den du verwenden kannst, was ziemlich einfach ist, ist der Holt-Winters-Algorithmus, der die Saisonalität berücksichtigt. Hier finden Sie eine gute Erklärung hier. Seien Sie sicher zu bestimmen, ob Ihre saisonalen Muster sind multiplikativ oder additiv, weil der Algorithmus ist etwas anders für jeden. Wenn Sie Ihre monatlichen Daten aus wenigen Jahren aufzeichnen und sehen, dass die saisonalen Variationen zu den gleichen Zeiten der Jahre im Laufe des Jahres konstant zu sein scheinen, dann ist die Saisonalität additiv, wenn die saisonalen Variationen im Laufe der Zeit zu erhöhen scheinen, dann ist die Saisonalität Multiplikativ Die meisten saisonalen Zeitreihen werden multiplikativ sein. Wenn im Zweifel, multiplikativ annehmen. Viel Glück Hi da, Zwischen diesen Methoden:. Nave Vorhersage. Aktualisieren des Mittels Gleitender Durchschnitt der Länge k. Entweder gewichtet Bewegen Durchschnitt der Länge k OR Exponentielle Glättung Welches einer dieser Aktualisierungsmodelle empfehlen Sie mir, die Daten zu prognostizieren. Meiner Meinung nach denke ich an Moving Average. Aber ich weiß nicht, wie es klar und strukturiert ist Es hängt wirklich von der Quantität und Qualität der Daten ab, die Sie haben und Ihren Prognosehorizont (langfristig, mittelfristig oder kurzfristig) 2.3 Einige einfache Vorhersagemethoden beer2 lt - Fenster 40 ausbeer, start 1992. end 2006 - .1 41 beerfit1 lt - gemein 40 bier2, h 11 41 beerfit2 lt - naiv 40 bier2, h 11 41 beerfit3 lt-snaive 40 bier2, h 11 41 plot 40 beerfit1, plot. Conf FALSE, main quotForecasts für vierteljährliche Bierproduktion 41 Zeilen 40 beerfit2mean, col 2 41 Zeilen 40 beerfit3mean, col 3 41 Legende 40 quottoprightquot, lty 1. col c 40 4. 2. 3 41, Legende c 40 quotMean methodquot. Quantenmethode. In der Abbildung 2.14 wurden die nicht saisonalen Methoden auf eine Reihe von 250 Tagen des Dow Jones Index angewendet. Dj2 lt-window 40 dj, end 250 41 plot 40 dj2, main quotDow Jones Index (täglich endend 15 Jul 94), ylab quotquot, xlab quotDayquot, xlim c 40 2. 290 41 41 Zeilen 40 mittel 40 dj2, h 42 41 Gemein, col 4 41 Zeilen 40 rwf 40 dj2, h 42 41 Mittel, col 2 41 Zeilen 40 rwf 40 dj2, Drift TRUE, h 42 41 Mittel, col 3 41 Legende 40 quottopleftquot, lty 1. col c 40 4. 2. 3 41, Legende c 40 quotMean methodquot. Quantenmethode. QuotDrift methodquot 41 41 Manchmal ist eine dieser einfachen Methoden die beste Vorhersagemethode zur Verfügung. Aber in vielen Fällen werden diese Methoden eher als Benchmarks dienen als die Methode der Wahl. Das ist, was auch immer Prognosemethoden wir entwickeln, werden sie mit diesen einfachen Methoden verglichen werden, um sicherzustellen, dass die neue Methode besser ist als diese einfachen Alternativen. Wenn nicht, ist die neue Methode nicht wert.
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