Moving Average Trendline Forecast

Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução interessante a algumas das questões de computação relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nas suas pontuações dos testes num curso em que vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para sua pontuação próxima teste Independentemente de Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você comece algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre suas espertinas. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos Festejando e werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. quot Ambas as estimativas são, na verdade, média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. A segunda também é uma média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todo mundo a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados na seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo 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 notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isto é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsõesquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu 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 esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão. Mais uma vez incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpastquot, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item Como variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha de forma que o resultado da computação seja exibido onde ele deve gostar do seguinte. Média de Moto Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Como exemplo da SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como O primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Análise Técnica: Média Móvel de 200 Dias em Jogo - Nikkei 225 continua a girar em torno de 16.500 - Alcance entre 17.000 e 16.000 olham a chave a curto prazo - Preço ainda comércios abaixo de 200-dia SMA Se yoursquore que procura idéias negociando, verific para fora nossos guias de negociação aqui O Nikkei 225 é nudging mais baixo hoje, como o índice continua a girar em torno do nível 16.500. Os preços do Nikkei 225 variaram entre a bem definida zona de resistência de 18.000 e o apoio de 15.000 desde o início do ano, com ganhos aparentemente corretivos no contexto da tendência de queda no curto prazo em relação aos máximos de junho de 2015. Na verdade, o preço ainda está negociando abaixo de seus 200-dia SMA no momento da escrita. Isso parece fazer a faixa entre 16.000 a 17.000 chave no curto prazo. O índice está negociando naquela escala mais limitada durante os últimos meses, com o nível 16.500 no meio indicativo da momentum a curto prazo. Se o Nikkei consegue quebrar acima de seu SMA de 200 dias e do punho de 17.000, o foco provavelmente mudará para uma tentativa em potencial sobre os máximos acima mencionados. Por outro lado, um movimento para a desvantagem pode expor o nível de 16.000, seguido pelos baixos de gama em torno de 15.000. Nikkei 225 Daily Chart: 30 de setembro de 2016 --- Escrito por Oded Shimoni, Analista de Moeda Júnior para DailyFX Siga-o no Twitter no OdedShimoni DailyFX fornece notícias forex e análise técnica sobre as tendências que influenciam os mercados de câmbio globais. Aprenda sobre a previsão e mostrando tendências em gráficos As tendências são usadas para mostrar graficamente tendências em dados e para ajudar a analisar problemas de previsão. Tal análise também é denominada análise de regressão. Usando análise de regressão, você pode estender uma linha de tendência em um gráfico além dos dados reais para prever valores futuros. Por exemplo, o gráfico a seguir usa uma linha de tendência linear simples que prevê dois trimestres à frente para mostrar claramente uma tendência para aumentar a receita. Dicas Você também pode criar uma média móvel, o que suaviza as flutuações nos dados e mostra o padrão ou tendência mais claramente. Se você alterar um gráfico ou uma série de dados para que ele não possa mais suportar a linha de tendência associada, por exemplo, alterando o tipo de gráfico para um gráfico 3D ou alterando a exibição de um relatório de gráfico dinâmico ou relatório de tabela dinâmica associado a linha de tendência não aparece mais No gráfico. Para dados de linha sem um gráfico, você pode usar AutoFill ou uma das funções estatísticas, como CRESCIMENTO () ou TREND (), para criar dados para linhas lineares ou exponenciais de melhor ajuste. Quando você deseja adicionar uma linha de tendência a um gráfico no Microsoft Office Excel, você pode escolher qualquer um desses seis tipos diferentes de tendência ou regressão: linhas de tendência lineares, linhas de tendência logarítmicas, linhas de tendência polinomiais, linhas de tendência de energia, exponencial Linhas de tendência ou linhas de tendência médias em movimento. O tipo de dados que você tem determina o tipo de linha de tendência que você deve usar. Uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado está em ou próximo de 1. Quando você ajusta uma linha de tendência para seus dados, o Excel calcula automaticamente seu valor R-quadrado. Se desejar, você pode exibir esse valor em seu gráfico. Linhas de tendência lineares Uma linha de tendência linear é uma linha reta com melhor ajuste que é usada com conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se assemelha a uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. No exemplo a seguir, uma linha de tendência linear ilustra que as vendas de geladeiras aumentaram consistentemente ao longo de um período de 13 anos. Observe que o valor R-quadrado é 0.979, que é um bom ajuste da linha para os dados. Linhas de tendência logarítmicas Uma linha de tendência logarítmica é uma linha curva melhor ajustada que é usada quando a taxa de mudança nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. O exemplo a seguir usa uma linha de tendência logarítmica para ilustrar o crescimento populacional predito de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Linhas de tendência polinomiais Uma linha de tendência polinomial é uma linha curva que é usada quando os dados flutuam. É útil, por exemplo, para analisar ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Uma linha de tendência polinomial de ordem 2 geralmente tem apenas uma colina ou vale. Ordem 3 geralmente tem uma ou duas colinas ou vales. Ordem 4 geralmente tem até três colinas ou vales. O exemplo a seguir mostra uma linha de tendência polinomial Order 2 (uma colina) para ilustrar a relação entre a velocidade de condução eo consumo de combustível. Observe que o valor R-quadrado é 0.979, que é um bom ajuste da linha para os dados. Linhas de tendência de energia Uma linha de tendência de energia é uma linha curva que é usada com conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam em uma taxa específica, por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, os dados de aceleração são mostrados traçando a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Linhas de tendência exponenciais Uma linha de tendência exponencial é uma linha curva que é usada quando os valores de dados sobem ou caem em taxas constantemente crescentes. Não é possível criar uma linha de tendência exponencial se os dados contiverem valores zero ou negativos. No exemplo a seguir, uma linha de tendência exponencial é usada para ilustrar a quantidade decrescente de carbono 14 em um objeto à medida que envelhece. Note que o valor R-quadrado é 0,990, o que significa que a linha se encaixa os dados quase perfeitamente. Movendo linhas de tendência médias Uma linha de tendência de média móvel suaviza as flutuações nos dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se Period for definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto na linha de tendência, etc. No exemplo a seguir, uma linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas. Adicionar uma linha de tendência Em um gráfico descompactado, 2-D, área, barra, coluna, linha, estoque, xy (dispersão) ou de bolha, clique na série de dados à qual você deseja adicionar uma linha de tendência ou média móvel ou faça o seguinte Para selecionar a série de dados de uma lista de elementos do gráfico: Clique em qualquer lugar no gráfico. Isso exibe as Ferramentas de gráfico. Adicionando o Design. Layout. E formatar separadores. No separador Formatar, no grupo Selecção actual, clique na seta junto à caixa Elementos do gráfico e, em seguida, clique no elemento do gráfico que pretende. Nota: Se você selecionar um gráfico que tenha mais de uma série de dados sem selecionar uma série de dados, o Excel exibirá a caixa de diálogo Adicionar linha de tendência. Na caixa de listagem, clique na série de dados que pretende e, em seguida, clique em OK. Na guia Layout, no grupo Análise, clique em Trendline. Siga um destes procedimentos: Clique em uma opção de linha de tendência predefinida que deseja usar. Nota: Isto aplica uma linha de tendência sem permitir que você selecione opções específicas. Clique em Mais opções de tendência. E, em seguida, na categoria Opções de tendência, em Trend / Regression Type. Clique no tipo de linha de tendência que você deseja usar.