Moving Average Advantage Forecasting

Moving Average Forecasting Pendahuluan. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan yang paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksi guru Anda untuk skor tes Anda berikutnya Menurut Anda, apa yang diperkirakan prediksi teman Anda untuk skor tes Anda berikutnya Menurut Anda apa perkiraan orang tua Anda untuk skor tes berikutnya Anda? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu di area yang baru Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapat nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu memandu semua orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk perkiraan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C6 sampai C11. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua data historis terbaru yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang penting diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictquote, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical. Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya seperti berikut ini. 7 Perangkap Bergerak Rata-rata Rata-rata yang bergerak adalah harga rata-rata keamanan selama periode waktu tertentu. Analis sering menggunakan moving averages sebagai alat analisis untuk memudahkan tren pasar, karena efek bergerak naik turun. Moving averages dapat membentuk trend dan mengukur momentum. Oleh karena itu, mereka dapat digunakan untuk menunjukkan kapan investor harus membeli atau menjual keamanan tertentu. Investor juga dapat menggunakan moving averages untuk mengidentifikasi titik support atau resistance untuk mengukur ketika harga cenderung berubah arah. Dengan mempelajari rentang perdagangan historis, titik support dan resistance ditetapkan di mana harga sebuah keamanan membalikkan tren ke atas atau ke bawahnya, di masa lalu. Poin ini kemudian digunakan untuk membuat, membeli atau menjual keputusan. Sayangnya, rata-rata bergerak bukan alat yang sempurna untuk membangun tren dan menghadirkan banyak risiko yang tidak penting namun penting bagi investor. Selain itu, moving averages tidak berlaku untuk semua jenis perusahaan dan industri. Beberapa kelemahan utama dari moving averages meliputi: 1. Moving averages menarik tren dari informasi masa lalu. Mereka tidak memperhitungkan perubahan akun yang dapat mempengaruhi kinerja keamanan di masa depan, seperti pesaing baru, permintaan produk yang lebih tinggi atau lebih rendah di industri dan perubahan dalam struktur manajerial perusahaan. 2. Idealnya, rata-rata bergerak akan menunjukkan perubahan harga keamanan yang konsisten, dari waktu ke waktu. Sayangnya, rata-rata bergerak tidak bekerja untuk semua perusahaan, terutama bagi industri yang sangat tidak stabil atau yang sangat dipengaruhi oleh kejadian saat ini. Hal ini terutama berlaku untuk industri minyak dan industri yang sangat spekulatif, pada umumnya. 3. Moving averages dapat tersebar dalam jangka waktu tertentu. Namun, ini bisa menjadi masalah karena tren umum bisa berubah secara signifikan tergantung dari jangka waktu yang digunakan. Kerangka waktu yang lebih pendek memiliki volatilitas lebih, sedangkan kerangka waktu yang lebih lama memiliki volatilitas yang lebih rendah, namun jangan memperhitungkan perubahan baru di pasar. Investor harus berhati-hati dengan kerangka waktu yang mereka pilih, untuk memastikan trennya jelas dan relevan. 4. Perdebatan yang sedang berlangsung adalah apakah penekanan lebih lanjut harus dilakukan pada hari-hari terakhir dalam periode waktu tertentu. Banyak yang merasa bahwa data terbaru lebih mencerminkan arah keamanan bergerak, sementara yang lain merasa bahwa memberi bobot beberapa hari lebih banyak daripada yang lain, salah mendasari trennya. Investor yang menggunakan metode yang berbeda untuk menghitung rata-rata dapat menarik tren yang sama sekali berbeda. (Pelajari lebih lanjut dalam Rata-rata Bergerak Sederhana vs. Eksponensial.) 5. Banyak investor berpendapat bahwa analisis teknis adalah cara yang tidak berarti untuk memprediksi perilaku pasar. Mereka bilang pasar tidak memiliki ingatan dan masa lalu bukan merupakan indikator masa depan. Apalagi ada penelitian substansial untuk mendukungnya. Sebagai contoh, Roy Nersesian melakukan penelitian dengan lima strategi yang berbeda menggunakan moving averages. Tingkat keberhasilan setiap strategi bervariasi antara 37 dan 66. Penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata bergerak hanya menghasilkan hasil sekitar setengah dari waktu, yang dapat membuat mereka menggunakan proposisi berisiko untuk secara efektif menentukan waktu pasar saham. 6. Efek sering menunjukkan pola perilaku siklis. Hal ini juga berlaku untuk perusahaan utilitas, yang memiliki permintaan yang mantap untuk produk mereka dari tahun ke tahun, namun mengalami perubahan musiman yang kuat. Meskipun rata-rata bergerak dapat membantu kelancaran tren ini, mereka juga dapat menyembunyikan fakta bahwa keamanan sedang tren dalam pola osilasi. (Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Keep An Eye On Momentum.) 7. Tujuan dari setiap tren adalah untuk memperkirakan kemana harga keamanan akan berada di masa depan. Jika keamanan tidak mengarah ke kedua arah, itu tidak memberikan kesempatan untuk mendapatkan keuntungan dari pembelian atau short selling. Satu-satunya cara seorang investor dapat memperoleh keuntungan adalah dengan menerapkan strategi berbasis pilihan yang canggih yang bergantung pada harga yang tetap stabil. Garis Dasar Rata-rata Bergerak telah dianggap sebagai alat analisis yang berharga oleh banyak orang, namun agar alat apapun efektif, Anda harus terlebih dahulu memahami fungsinya, kapan menggunakannya dan kapan tidak menggunakannya. Kebocoran yang dibahas di sini menunjukkan bila rata-rata bergerak mungkin bukan alat yang efektif, seperti bila digunakan dengan sekuritas yang mudah menguap, dan bagaimana mereka dapat mengabaikan informasi statistik penting tertentu, seperti pola siklus. Hal ini juga dipertanyakan seberapa efektif rata-rata bergerak adalah untuk secara akurat menunjukkan tren harga. Mengingat kekurangannya, moving averages mungkin merupakan alat yang paling baik digunakan bersamaan dengan yang lain. Pada akhirnya, pengalaman pribadi akan menjadi indikator utama seberapa efektifnya portofolio mereka. (Untuk lebih banyak, lihat Apakah Rata-rata Bergerak Bergerak Memimpin Untuk Hasil yang Lebih Baik) rata-rata bergerak Rata-rata data deret waktu (pengamatan sama jaraknya dalam waktu) dari beberapa periode berturut-turut. Disebut bergerak karena terus dihitung ulang saat data baru tersedia, ia berkembang dengan menjatuhkan nilai paling awal dan menambahkan nilai terbaru. Misalnya, rata-rata bergerak dari penjualan enam bulan dapat dihitung dengan mengambil rata-rata penjualan dari Januari sampai Juni, lalu rata-rata penjualan dari bulan Februari sampai Juli, kemudian dari bulan Maret sampai Agustus, dan seterusnya. Moving averages (1) mengurangi efek variasi data sementara, (2) memperbaiki kecocokan data ke garis (proses yang disebut smoothing) untuk menunjukkan tren data dengan lebih jelas, dan (3) menyoroti nilai di atas atau di bawah kecenderungan. Jika Anda menghitung sesuatu dengan varians yang sangat tinggi, yang terbaik yang dapat Anda lakukan adalah mengetahui rata-rata bergerak. Saya ingin tahu data rata-rata yang bergerak, jadi saya akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana keadaan kami. Ketika Anda mencoba untuk mencari tahu beberapa nomor yang sering berubah, yang terbaik yang dapat Anda lakukan adalah menghitung rata-rata bergerak.