Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleWhen berekening 'n lopende bewegende gemiddelde, die plasing van die gemiddelde in die middel tydperk sinvol In die vorige voorbeeld het ons bereken die gemiddeld van die eerste 3 tydperke en sit dit langs tydperk 3. ons kan die gemiddelde geplaas in die middel van die tyd interval van drie tydperke, dit wil sê langs tydperk 2. dit werk goed met vreemde tydperke, maar nie so goed vir selfs tydperke. So waar sou ons plaas die eerste bewegende gemiddelde wanneer M 4 Tegnies, sou die bewegende gemiddelde op t 2.5, 3.5 val. Om hierdie probleem wat ons glad Mas using 2. So glad ons die stryk waardes As ons gemiddeld 'n gelyke getal terme te vermy, moet ons die stryk waardes glad Die volgende tabel toon die resultate met behulp van M 4.Simple Bewegende Gemiddeldes Maak Trends Staan uit bewegende gemiddeldes (MA) is een van die mees gewilde en dikwels gebruik tegniese aanwysers. Die bewegende gemiddelde is maklik om te bereken en, nadat geplot op 'n grafiek, is 'n kragtige visuele-tendens spot instrument. Jy sal dikwels hoor oor drie tipes bewegende gemiddelde: eenvoudig. eksponensiële en lineêre. Die beste plek om te begin is deur die begrip van die mees basiese: die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA). Kom ons neem 'n blik op hierdie aanwyser en hoe dit kan help handelaars volg tendense in die rigting van groter winste. (Vir meer inligting oor bewegende gemiddeldes, sien ons Forex Walk.) Trendlines Daar kan geen volledige begrip van bewegende gemiddeldes sonder 'n begrip van tendense wees. 'N tendens is bloot 'n prys wat hulle voortgaan om te beweeg in 'n sekere rigting. Daar is slegs drie werklike tendense wat 'n sekuriteit kan volg: 'n uptrend. of lomp tendens, beteken dat die prys beweeg hoër. 'N verslechtering neiging. of lomp tendens, beteken die prys beweeg laer. A sywaarts tendens. waar die prys beweeg sywaarts. Die belangrikste ding om te onthou oor tendense is dat pryse selde beweeg in 'n reguit lyn. Daarom beweeg-gemiddelde lyne wat gebruik word om 'n handelaar te help makliker identifiseer die rigting van die tendens. (Vir meer gevorderde lees oor hierdie onderwerp, sien die basiese beginsels van Bollinger Bands en bewegende gemiddelde Koeverte:. Verfyning 'n gewilde Trading Tool) bewegende gemiddelde Konstruksie Die handboek definisie van 'n bewegende gemiddelde is 'n gemiddelde prys vir 'n sekuriteit met behulp van 'n bepaalde tydperk. Kom ons neem die baie gewilde 50-dae - bewegende gemiddelde as 'n voorbeeld. 'N 50-dae bewegende gemiddelde word bereken deur die sluiting pryse vir die laaste 50 dae van enige sekuriteit en hulle saam te voeg. Die gevolg van die toevoeging berekening word dan gedeel deur die aantal periodes, in hierdie geval 50. Ten einde om voort te gaan na die bewegende gemiddelde bereken op 'n daaglikse basis, die plek van die oudste getal met die mees onlangse sluitingsprys en doen dieselfde wiskunde. Dit maak nie saak hoe lank of kort van 'n bewegende gemiddelde jy op soek is na plot, die basiese berekeninge bly dieselfde. Die verandering sal wees in die aantal sluitingstyd pryse wat jy gebruik. So, byvoorbeeld, 'n 200-daagse bewegende gemiddelde is die sluitingsprys vir 200 dae saam opgesom en dan gedeel deur 200. Jy sal alle vorme van bewegende gemiddeldes van twee-daagse bewegende gemiddeldes toesien 250-daagse bewegende gemiddeldes. Dit is belangrik om te onthou dat jy 'n sekere aantal van die sluiting van pryse aan die bewegende gemiddelde te bereken moet hê. As 'n sekuriteit is splinternuwe of net 'n maand oud is, sal jy nie in staat wees om 'n 50-dae bewegende gemiddelde doen omdat jy 'n voldoende aantal datapunte nie sal hê. Dit is ook belangrik om daarop te let dat weve gekies om sluitingsdatum pryse gebruik in die berekeninge, maar bewegende gemiddeldes kan bereken word met behulp van maandelikse pryse, weeklikse pryse, die opening van die pryse of selfs intraday pryse. (Besoek vir meer inligting ons Bewegende Gemiddeldes handleiding.) Figuur 1: 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde in Google Inc. Figuur 1 is 'n voorbeeld van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde op 'n grafiek van Google Inc. voorraad (Nasdaq: GOOG). Die blou lyn verteenwoordig 'n 50-dae bewegende gemiddelde. In die voorbeeld hierbo, kan jy sien dat die tendens is beweeg laer sedert die einde van 2007. Die prys van Google aandele val onder die 50-dae - bewegende gemiddelde in Januarie van 2008 en het voortgegaan afwaarts. Wanneer die prys kruise onder 'n bewegende gemiddelde, kan dit gebruik word as 'n eenvoudige handel sein. 'N skuif onder die bewegende gemiddelde (soos hierbo aangedui) dui daarop dat die bere is in beheer van die prys aksie en dat die bate sal waarskynlik beweeg laer. Aan die ander kant, 'n kruis bo 'n bewegende gemiddelde dui daarop dat die Bulle is in beheer en dat die prys kan maak gereed om 'n skuif hoër maak. (Lees meer in Track Stock Pryse Met trendlines.) Ander maniere om te beweeg Gemiddeldes bewegende gemiddeldes word deur baie handelaars om nie net 'n huidige tendens, maar ook as 'n toe - en uittrede strategie identifiseer Gebruik. Een van die eenvoudigste strategieë berus op die kruising van twee of meer bewegende gemiddeldes. Die basiese sein beskryf word terwyl die kort termyn gemiddelde kruisies bo of onder die langer termyn bewegende gemiddelde. Twee of meer bewegende gemiddeldes kan jy 'n langer termyn tendens sien in vergelyking met 'n korter termyn bewegende gemiddelde is dit ook 'n maklike metode om te bepaal of die tendens is besig om krag of as dit gaan oor om te keer. (Vir meer inligting oor hierdie metode, lees 'n Beginnersgrammatika Op Die MACD.) Figuur 2: 'n langtermyn-en korttermyn bewegende gemiddelde in Google Inc. Figuur 2 gebruik twee bewegende gemiddeldes, 'n lang termyn (50 dae, blyk uit die blou lyn) en die ander korter termyn (15 dae, blyk uit die rooi lyn). Dit is dieselfde Google grafiek in Figuur 1, maar met die toevoeging van die twee bewegende gemiddeldes om die verskil tussen die twee lengtes te illustreer. Jy sal sien dat die 50-dae - bewegende gemiddelde is stadiger te pas by prysveranderinge. omdat dit meer data punte in die berekening. Aan die ander kant, die 15-dae - bewegende gemiddelde is vinnig om te reageer op prysveranderinge, want elke waarde het 'n groter gewig in die berekening te danke aan die relatief kort tyd horison. In hierdie geval, deur die gebruik van 'n kruis strategie, sou jy kyk vir die 15-dae gemiddelde te steek onder die 50-dae - bewegende gemiddelde as 'n inskrywing vir 'n kort posisie. Figuur 3: 'n drie-maande Bogenoemde is 'n drie-maande-grafiek van die Verenigde State Oil (AMEX: USO) met twee eenvoudige bewegende gemiddeldes. Die rooi lyn is die kortste, 15-dae - bewegende gemiddelde, terwyl die blou lyn verteenwoordig die langer, 50-dae - bewegende gemiddelde. Die meeste handelaars sal die kruis van die kort termyn bewegende gemiddelde gebruik bo die langer termyn bewegende gemiddelde om 'n lang posisie te inisieer en te identifiseer die begin van 'n lomp tendens. (Meer inligting oor die toepassing van hierdie strategie in Trading Die MACD divergensie.) Ondersteuning word geskep indien 'n prys afwaarts neig. Daar is 'n punt waar die verkoopprys druk bedaar en kopers bereid is om in te gryp. Met ander woorde, is 'n vloer gestig. Weerstand gebeur wanneer 'n prys opwaarts neig. Daar kom 'n punt wanneer die koop krag verminder en die verkopers ingryp. Dit sou 'n plafon vas te stel. (Vir meer verduideliking, lees Support amp Weerstand Basics.) In ieder geval, kan 'n bewegende gemiddelde in staat wees om 'n vroeë ondersteuning of weerstand vlak sein. Byvoorbeeld, as 'n sekuriteit laer dryf in 'n gevestigde uptrend, dan is dit wouldnt verbasend wees om die voorraad vonds ondersteuning aan 'n langtermyn-200-daagse bewegende gemiddelde sien. Aan die ander kant, as die prys laer is trending, sal baie handelaars kyk vir die voorraad om weerkaats die weerstand van die groot bewegende gemiddeldes (50 dae, 100 dae, 200 dae SMAs). (Vir meer inligting oor die gebruik van ondersteuning en weerstand teen tendense te identifiseer, te lees Trend-Pels met die versameling / Distribution lyn.) Gevolgtrekking bewegende gemiddeldes is kragtige instrumente. 'N Eenvoudige bewegende gemiddelde is maklik om te bereken, wat dit moontlik maak om dit te redelik vinnig en maklik in diens geneem word. 'N bewegende gemiddeldes grootste krag is sy vermoë om te help 'n handelaar te identifiseer 'n huidige tendens of sien 'n moontlike tendens omkeer. Bewegende gemiddeldes kan ook 'n vlak van ondersteuning of weerstand te identifiseer vir die veiligheid, of as 'n eenvoudige toegang of uitgang-sein. Hoe jy kies om bewegende gemiddeldes gebruik is heeltemal aan you. Moving Gemiddeld Vooruitskatting Inleiding. Soos jy kan raai ons is op soek na 'n paar van die mees primitiewe benaderings tot vooruitskatting. Maar hopelik dit is ten minste 'n waardevolle inleiding tot sommige van die rekenaar kwessies wat verband hou met die implementering van voorspellings in sigblaaie. In dié opsig sal ons voortgaan deur te begin by die begin en begin werk met bewegende gemiddelde voorspellings. Bewegende gemiddelde voorspellings. Almal is vertroud met bewegende gemiddelde voorspellings ongeag of hulle glo hulle is. Alle kollege studente doen dit al die tyd. Dink aan jou toetspunte in 'n kursus waar jy gaan vier toetse gedurende die semester het. Kom ons neem aan jy het 'n 85 op jou eerste toets. Wat sou jy voorspel vir jou tweede toetstelling Wat dink jy jou onderwyser sou Ongeag voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou vriende kan voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou ouers kan voorspel vir jou volgende toetstelling al die blabbing jy kan doen om jou vriende en ouers, hulle en jou onderwyser is baie geneig om te verwag dat jy iets kry in die gebied van die 85 wat jy nou net gekry. Wel, nou kan aanneem dat ten spyte van jou self-bevordering van jou vriende, jy oorskat jouself en vind jy minder vir die tweede toets te studeer en so kry jy 'n 73. Nou wat is al die betrokkenes en onbekommerd gaan verwag jy sal op jou derde toets te kry Daar is twee baie waarskynlik benaderings vir hulle om 'n skatting, ongeag of hulle dit sal met julle deel te ontwikkel. Hulle mag sê om hulself, quotThis man is altyd waai rook oor sy intelligensie. Hes gaan na 'n ander 73 as hes gelukkig te kry. Miskien sal die ouers probeer meer ondersteunend te wees en sê, quotWell, tot dusver youve gekry 'n 85 en 'n 73, so miskien moet jy dink oor hoe om oor 'n (85 73) / 2 79. Ek weet nie, miskien as jy minder gedoen partytjies en werent swaaiende die mol al oor die plek en as jy begin doen 'n baie meer studeer jy kan kry 'n hoër score. quot Beide van hierdie vooruitskattings eintlik bewegende gemiddelde voorspellings. Die eerste is net met jou mees onlangse telling tot jou toekomstige prestasie te voorspel. Dit staan bekend as 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting gebruik van een tydperk van data. Die tweede is ook 'n bewegende gemiddelde voorspelling, maar die gebruik van twee periodes van data. Kom ons neem aan dat al hierdie mense breker op jou groot gees soort het dronk jy af en jy besluit om goed te doen op die derde toets vir jou eie redes en 'n hoër telling in die voorkant van jou quotalliesquot sit. Jy neem die toets en jou telling is eintlik 'n 89 Almal, insluitende jouself, is beïndruk. So nou het jy die finale toets van die semester kom en soos gewoonlik jy voel die behoefte om almal te dryf in die maak van hul voorspellings oor hoe sal jy doen op die laaste toets. Wel, hopelik sien jy die patroon. Nou, hopelik kan jy die patroon te sien. Wat glo jy is die mees akkurate Whistle Terwyl ons werk. Nou moet ons terugkeer na ons nuwe skoonmaak maatskappy wat begin is deur jou vervreemde halfsuster genoem Whistle Terwyl ons werk. Jy het 'n paar verkope verlede data wat deur die volgende artikel uit 'n sigblad. Ons bied eers die data vir 'n drie tydperk bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C6 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C7 kopieer deur C11. Let op hoe die gemiddelde beweeg oor die mees onlangse historiese data, maar gebruik presies die drie mees onlangse tye beskikbaar wees vir elke voorspelling. Jy moet ook sien dat ons nie regtig nodig om die voorspellings vir die afgelope tyd maak om ons mees onlangse voorspelling ontwikkel. Dit is beslis anders as die eksponensiële gladstryking model. Ive ingesluit die quotpast predictionsquot omdat ons dit sal gebruik in die volgende webblad om voorspellingsgeldigheid meet. Nou wil ek die analoog resultate aan te bied vir 'n periode van twee bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C5 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C6 kopieer deur C11. Let op hoe nou net die twee mees onlangse stukke historiese data gebruik vir elke voorspelling. Weereens het ek die quotpast predictionsquot vir illustratiewe doeleindes en vir latere gebruik in vooruitskatting validering ingesluit. Sommige ander dinge wat van belang om te let. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling net die m mees onlangse data waardes word gebruik om die voorspelling te maak. Niks anders is nodig. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling, wanneer quotpast predictionsquot, agterkom dat die eerste voorspelling kom in periode m 1. Beide van hierdie kwessies sal baie belangrik wees wanneer ons ons kode te ontwikkel. Die ontwikkeling van die bewegende gemiddelde funksie. Nou moet ons die kode vir die bewegende gemiddelde voorspelling dat meer buigsaam kan word ontwikkel. Die kode volg. Let daarop dat die insette is vir die aantal periodes wat jy wil gebruik in die vooruitsig en die verskeidenheid van historiese waardes. Jy kan dit stoor in watter werkboek wat jy wil. Funksie MovingAverage (Historiese, NumberOfPeriods) as 'n enkele verkondig en inisialisering veranderlikes Dim punt Soos Variant Dim Counter As Integer Dim Akkumulasie as 'n enkele Dim HistoricalSize As Integer Inisialiseer veranderlikes Counter 1 Akkumulasie 0 bepaling van die grootte van Historiese skikking HistoricalSize Historical. Count Vir Counter 1 Om NumberOfPeriods opbou van die toepaslike aantal mees onlangse voorheen waargeneem waardes Akkumulasie Akkumulasie Historiese (HistoricalSize - NumberOfPeriods toonbank) MovingAverage Akkumulasie / NumberOfPeriods die kode sal in die klas verduidelik. Jy wil die funksie te posisioneer op die sigblad sodat die resultaat van die berekening verskyn waar dit wil die following.6.2 bewegende gemiddeldes ma 40 elecsales, sodat 5 41 In die tweede kolom van die tabel, is 'n bewegende gemiddelde van orde 5 getoon , die verskaffing van 'n skatting van die tendens-siklus. Die eerste waarde in hierdie kolom is die gemiddeld van die eerste vyf Waarnemings (1989-1993) die tweede waarde in die 5-MA kolom is die gemiddeld van die waardes 1990-1994 en so aan. Elke waarde in die 5-MA kolom is die gemiddeld van die waarnemings in die tydperk van vyf jaar gesentreer op die ooreenstemmende jaar. Daar is geen waardes vir die eerste twee jaar of laaste twee jaar, want ons hoef nie twee waarnemings aan weerskante. In die formule hierbo, kolom 5-MA bevat die waardes van hoed met K2. Om te sien wat die tendens-siklus skatting lyk, stip ons dit saam met die oorspronklike data in figuur 6.7. plot 40 elecsales, hoof quotResidential elektrisiteit salesquot, ylab quotGWhquot. XLab quotYearquot 41 lyne 40 MA 40 elecsales, 5 41. Kol quotredquot 41 Let op hoe die tendens (in rooi) is gladder as die oorspronklike data en vang die grootste beweging van die tydreeks sonder al die geringe fluktuasies. Die bewegende gemiddelde metode nie skattings van T toelaat waar t is baie naby aan die einde van die reeks vandaar die rooi lyn nie uit te brei na die kante van die grafiek aan weerskante. Later sal ons meer gesofistikeerde metodes van die tendens-siklus skatting wat doen toelaat skattings naby die eindpunte gebruik. Die einde van die bewegende gemiddelde bepaal die gladheid van die tendens-siklus skatting. In die algemeen, 'n groter orde beteken 'n gladder kurwe. Die volgende grafiek toon die effek van die verandering van die orde van die bewegende gemiddelde vir die residensiële verkope elektrisiteit data. Eenvoudige bewegende gemiddeldes soos hierdie is gewoonlik van vreemde orde (bv 3, 5, 7, ens) Dit is sodat hulle is simmetries: in 'n bewegende gemiddelde van orde m2k1, daar is k vroeër waarnemings, k later waarnemings en die Midde-waarneming wat gemiddeld. Maar as m selfs was, sou dit nie meer simmetriese wees. Bewegende gemiddeldes van bewegende gemiddeldes Dit is moontlik om 'n bewegende gemiddelde van toepassing op 'n bewegende gemiddelde. Een van die redes hiervoor is om 'n nog-orde bewegende gemiddelde simmetriese maak. Byvoorbeeld, kan ons 'n bewegende gemiddelde van orde 4 neem, en dan nog 'n bewegende gemiddelde van orde 2 van toepassing is op die resultate. In Tabel 6.2, is dit gedoen en vir die eerste paar jaar van die Australiese kwartaallikse bier produksie data. BEER2 LT venster 40 ausbeer, begin 1992 41 ma4 LT ma 40 BEER2, sodat 4. sentrum ONWAAR 41 ma2x4 LT ma 40 BEER2, sodat 4. sentrum WAAR 41 Die notasie 2times4-MA in die laaste kolom beteken 'n 4-MA gevolg deur 'n 2-MA. Die waardes in die laaste kolom word verkry deur die neem van 'n bewegende gemiddelde van orde 2 van die waardes in die vorige kolom. Byvoorbeeld, die eerste twee waardes in die 4-MA kolom is 451,2 (443.410.420.532) / 4 en 448,8 (410.420.532.433) / 4. Die eerste waarde in die 2times4-MA kolom is die gemiddeld van die twee: 450,0 (451.2448.8) / 2. Wanneer 'n 2-MA volg op 'n bewegende gemiddelde van al orde (soos 4), is dit bekend as 'n gesentreerde bewegende gemiddelde van orde 4. Dit is omdat die resultate is nou simmetriese. Om te sien dat dit die geval is, kan ons die 2times4-MA soos volg skryf: begin hoed amp frac Bigfrac (J J J J) frac (J J J J) Big amp frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Uiteindelik gaan dit nou 'n geweegde gemiddelde van waarnemings, maar dit is simmetriese. Ander kombinasies van bewegende gemiddeldes is ook moontlik. Byvoorbeeld 'n 3times3-MA word dikwels gebruik, en bestaan uit 'n bewegende gemiddelde van orde 3 gevolg deur 'n ander bewegende gemiddelde van orde 3. In die algemeen, moet 'n gelyke orde MA word gevolg deur 'n nog bevel MA dit simmetriese maak. Net so moet 'n vreemde orde MA word gevolg deur 'n vreemde orde MA. Skatte van die tendens-siklus met seisoenale data Die mees algemene gebruik van gesentreer bewegende gemiddeldes is in die beraming van die tendens-siklus van seisoenale data. Oorweeg die 2times4-MA: hoed frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Wanneer dit toegepas word om kwartaalliks data, word elke kwartaal van die jaar gegee gelyke gewig as die eerste en laaste terme van toepassing op dieselfde kwartaal in agtereenvolgende jare. Gevolglik sal die seisoenale variasie word gemiddeld uit en die gevolglike waardes van hoed t sal min of oorblywende geen seisoenale variasie het. 'N soortgelyke effek sal verkry word met behulp van 'n 2times 8-MA of 'n 2times 12-MA. In die algemeen, 'n 2times m-MA is gelykstaande aan 'n geweegde bewegende gemiddelde van orde M1 met alle waarnemings wat gewig 1 / m, behalwe vir die eerste en laaste terme wat gewigte neem 1 / (2 miljoen). So as die seisoenale tydperk is selfs en orde m, gebruik 'n 2times m-MA aan die tendens-siklus te skat. As die seisoenale tydperk is vreemd en orde m, gebruik 'n m-MA aan die tendens siklus skat. In die besonder, kan 'n 2times 12-MA gebruik word om die tendens-siklus van maandelikse data te skat en 'n 7-MA gebruik kan word om die tendens-siklus van die daaglikse data te skat. Ander keuses vir die einde van die MA sal gewoonlik lei tot tendens-siklus skattings besmet deur die seisoenaliteit in die data. Voorbeeld 6.2 Elektriese toerusting vervaardiging Figuur 6.9 toon 'n 2times12-MA toegepas op die elektriese toerusting bestellings indeks. Let daarop dat die gladde lyn toon geen seisoenaliteit dit is byna dieselfde as die tendens-siklus word in Figuur 6.2 wat na raming met behulp van 'n veel meer gesofistikeerde metode as bewegende gemiddeldes. Enige ander keuse vir die einde van die bewegende gemiddelde (behalwe vir 24, 36, ens) sou gelei tot 'n gladde lyn wat 'n paar seisoenale skommelinge toon. plot 40 elecequip, ylab quotNew bestellings indexquot. Kol quotgrayquot, hoof quotElectrical toerusting vervaardiging (Eurogebied) quot 41 lyne 40 MA 40 elecequip, sodat 12 41. Kol quotredquot 41 Geweegde bewegende gemiddeldes Kombinasies van bewegende gemiddeldes lei tot geweegde bewegende gemiddeldes. Byvoorbeeld, die 2x4-MA hierbo bespreek is gelykstaande aan 'n geweegde 5-MA met gewigte deur frac, frac, frac, frac, frac. In die algemeen kan 'n geweegde m-MA geskryf word as hoed t som k AJ y, waar k (m-1) / 2 en die gewigte word deur 'n, kolle, AK. Dit is belangrik dat die gewigte al som tot een en dat hulle simmetriese sodat 'n aj. Die eenvoudige m-MA is 'n spesiale geval waar al die gewigte is gelyk aan 1 / m. 'N Groot voordeel van geweegde bewegende gemiddeldes is dat hulle toegee n gladder skatting van die tendens-siklus. In plaas van waarnemings betree en verlaat die berekening op volle gewig, is hul gewigte stadig toegeneem en dan stadig afgeneem wat lei tot 'n gladder kurwe. Sommige spesifieke stelle gewigte is wyd gebruik word. Sommige van hierdie word in Tabel 6.3.
No comments:
Post a Comment