Simple moving average forecasting

MÉDIA DE MOVIMENTAÇÃO SIMPLES Problemas em usar a média móvel simples como uma ferramenta de previsão: a média móvel está acompanhando os dados reais, mas está sempre atrasada. A média móvel nunca alcançará os picos ou os vales dos dados reais, mas suaviza os dados. Não diz muito sobre o futuro. Entretanto, isso não torna a média móvel inútil, basta estar ciente de seus problemas. DESCRIÇÃO DO SLIDE TRANSCRIÇÃO DE ÁUDIO Para resumir, para uma média móvel simples ou uma única média móvel, vimos alguns problemas com o uso da média móvel simples como uma ferramenta de previsão. A média móvel está acompanhando os dados reais, mas está sempre atrasada. A média móvel nunca alcançará os picos ou os vales dos dados reais, mas suaviza os dados, e realmente não diz muito sobre o futuro, porque está simplesmente prevendo um período de antecedência, e essa previsão é considerada a melhor. valor para o período futuro, um período adiantado, mas não lhe diz muito além disso. Isso não torna a média móvel simples inútil, na verdade, você vê médias móveis simplesMoving Average Forecasting Introduction. Como você pode imaginar, estamos analisando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que isso seja pelo menos uma introdução válida para alguns dos problemas de computação relacionados à implementação de previsões em planilhas. Nesse sentido, continuaremos iniciando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Média móvel. Média móvel de previsões. Todos estão familiarizados com as previsões médias móveis, independentemente de acreditarem que sejam. Todos os estudantes universitários fazem isso o tempo todo. Pense nas pontuações dos seus testes em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tenha um 85 no seu primeiro teste. O que você prevê para a sua segunda pontuação no teste? O que você acha que seu professor poderia prever para a sua próxima pontuação no teste? O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação? Com toda a tagarelice que você pode fazer com seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua autopromoção para seus amigos, você superestima a si mesmo e acha que pode estudar menos para o segundo teste e então obtém um 73. Agora, quais são todos os preocupados e despreocupados que vão antecipar-se você vai entrar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de eles compartilharem com você. Eles podem dizer para si mesmos: "Esse cara está sempre fumando sua inteligência. Ele vai pegar outro 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais compreensivos e digam: “Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez devesse figurar em um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fizesse menos Festejando e werent abanando a doninha em todo o lugar e se você começou a estudar muito mais você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambas as estimativas estão realmente se movendo previsões médias. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão de média móvel usando um período de dados. O segundo também é uma previsão de média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas que atacaram em sua grande mente o deixaram irritado e que você decidiu se dar bem no terceiro teste, por suas próprias razões, e colocar uma nota mais alta na frente de suas cotações. Você faz o teste e sua pontuação é na verdade uma 89. Todo mundo, inclusive você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e como de costume você sente a necessidade de incitar todos a fazerem suas previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, esperamos que você possa ver o padrão. Qual você acredita ser o mais apito enquanto trabalhamos? Agora voltamos à nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia-irmã chamada Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiramente, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar essa fórmula de célula para as outras células C7 a C11. Observe 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 perceber que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos anteriores, a fim de desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Incluí as previsões quotpast porque nós as usaremos na próxima página para medir a validade de previsão. Agora quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar essa fórmula de célula para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas partes mais recentes de dados históricos são usadas para cada previsão. Mais uma vez incluí as previsões da semana passada para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsões. Algumas outras coisas que são importantes para perceber. Para uma previsão média móvel de período m, apenas os valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão de média móvel de período m, ao fazer previsões de cotpas, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Esses dois problemas serão muito significativos quando desenvolvermos nosso código. Desenvolvendo a Função Média Móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão e a matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho desejada. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Contador As Integer Dim Acumulação Único Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para Counter 1 Para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado de valores observados anteriormente mais recentes Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovendoCúmulo Médio / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha eletrônica de modo que o resultado da computação apareça onde deveria estar como segue. Simples Moving Average - SMA O que é uma média móvel simples - SMA Uma média móvel simples (SMA) é uma média móvel aritmética calculada adicionando o preço de fechamento do título por um determinado período de tempo e dividindo esse total pelo número de períodos de tempo. Como mostrado no gráfico acima, muitos traders observam as médias de curto prazo cruzarem acima das médias de longo prazo para sinalizar o início de uma tendência de alta. As médias de curto prazo podem atuar como níveis de suporte quando o preço experimenta um recuo. Carregando o jogador. Média Móvel Simples - SMA Uma média móvel simples é personalizável na medida em que pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento da garantia por um certo número de períodos e dividindo este total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título durante o período de tempo. Uma simples média móvel suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preço de um título. Se a média móvel simples apontar para cima, isso significa que o preço das seguranças está aumentando. Se estiver apontando para baixo, significa que o preço da segurança está diminuindo. Quanto mais longo for o tempo para a média móvel, mais suave será a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura é mais próxima dos dados de origem. Significância Analítica As médias móveis são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar as tendências atuais de preços e o potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples em análise é usá-la para identificar rapidamente se uma segurança está em tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora um pouco mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada uma cobrindo prazos diferentes. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, uma tendência de alta é esperada. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Padrões Comerciais Populares Dois padrões comerciais populares que usam médias móveis simples incluem a cruz da morte e uma cruz dourada. Uma morte cruzada ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias. Este é considerado um sinal de baixa, que perdas adicionais estão na loja. A cruz de ouro ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçado por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar ganhos adicionais estão na loja.