Was ist ein gleitender Durchschnitt Der erste gleitende Durchschnitt ist 4310, was der Wert der ersten Beobachtung ist. (In der Zeitreihenanalyse wird die erste Zahl in der gleitenden Durchschnittsreihe nicht berechnet, es ist ein fehlender Wert.) Der nächste gleitende Durchschnitt ist der Durchschnitt der ersten beiden Beobachtungen (4310 4400) 2 4355. Der dritte gleitende Durchschnitt ist der Durchschnitt der Beobachtung 2 und 3, (4400 4000) 2 4200, und so weiter. Wenn du einen gleitenden Durchschnitt von Länge 3 verwenden willst, werden anstelle von zwei drei Werte gemittelt. Copyright 2016 Minitab Inc. Alle Rechte vorbehalten. Durch die Nutzung dieser Website erklären Sie sich mit der Verwendung von Cookies für Analytics und personalisierte Inhalte einverstanden. Lesen Sie unsere PolicyForecasting mit Zeitreihenanalyse Was ist Prognose Forecasting ist eine Methode, die ausgiebig in der Zeitreihenanalyse verwendet wird, um eine Antwortvariable vorzugeben, wie z. B. monatliche Gewinne, Aktienperformance oder Arbeitslosenzahlen für einen bestimmten Zeitraum. Die Prognosen basieren auf Mustern in vorhandenen Daten. Zum Beispiel kann ein Lagerverwalter modellieren, wie viel Produkt für die nächsten 3 Monate auf der Grundlage der vorherigen 12 Monate von Bestellungen zu bestellen. Sie können eine Vielzahl von Zeitreihenmethoden wie Trendanalyse, Zerlegung oder einzelne exponentielle Glättung verwenden, um Muster in den Daten zu modellieren und diese Muster in die Zukunft zu extrapolieren. Wählen Sie eine Analysemethode, ob die Muster statisch sind (konstant über die Zeit) oder dynamisch (zeitlich ändern), die Art der Trend - und Saisonkomponenten und wie weit Sie voraussagen möchten. Vor der Erstellung von Prognosen, passen mehrere Kandidaten-Modelle auf die Daten zu bestimmen, welches Modell ist die stabilste und genau. Prognosen für eine gleitende Mittelwertanalyse Der eingepasste Wert zum Zeitpunkt t ist der nicht begonnene gleitende Durchschnitt zum Zeitpunkt t -1. Die Prognosen sind die angepassten Werte bei der prognostizierten Herkunft. Wenn Sie 10 Zeiteinheiten voraussagen, wird der prognostizierte Wert für jedes Mal der passende Wert am Ursprung sein. Daten bis zum Ursprung werden für die Berechnung der gleitenden Mittelwerte verwendet. Sie können die Methode der linearen Bewegungsdurchschnitte verwenden, indem Sie aufeinanderfolgende gleitende Mittelwerte berechnen. Die lineare Bewegungsdurchschnittsmethode wird häufig verwendet, wenn ein Trend in den Daten vorliegt. Zuerst berechnen und speichern Sie den gleitenden Durchschnitt der ursprünglichen Serie. Dann berechnen und speichern Sie den gleitenden Durchschnitt der zuvor gespeicherten Spalte, um einen zweiten gleitenden Durchschnitt zu erhalten. Bei der naiven Prognose ist die Prognose für die Zeit t der Datenwert zum Zeitpunkt t -1. Mit gleitenden durchschnittlichen Prozedur mit einem gleitenden Durchschnitt der Länge gibt man naive Prognose. Prognosen für eine einzige exponentielle Glättungsanalyse Der eingestellte Wert zum Zeitpunkt t ist der geglättete Wert zum Zeitpunkt t-1. Die Prognosen sind der passende Wert bei der prognostizierten Herkunft. Wenn Sie 10 Zeiteinheiten voraussagen, wird der prognostizierte Wert für jedes Mal der passende Wert am Ursprung sein. Für die Glättung werden Daten bis zum Ursprung verwendet. Bei der naiven Prognose ist die Prognose für die Zeit t der Datenwert zum Zeitpunkt t-1. Führen Sie eine einzelne exponentielle Glättung mit einem Gewicht von einem, um naive Vorhersage zu tun. Prognosen für eine doppelte exponentielle Glättungsanalyse Die doppelte exponentielle Glättung nutzt die Level - und Trendkomponenten, um Prognosen zu generieren. Die Prognose für m Perioden voraus von einem Zeitpunkt zur Zeit t ist L t mT t. Wobei L t der Pegel und T t der Trend zum Zeitpunkt t ist. Für die Glättung werden Daten bis zur voraussichtlichen Ursprungszeit verwendet. Prognosen für Winters-Methode Die Winters-Methode verwendet die Level-, Trend - und Saisonkomponenten, um Prognosen zu generieren. Die Prognose für m Perioden voraus von einem Zeitpunkt zum Zeitpunkt t ist: wobei L t der Pegel und T t der Trend zum Zeitpunkt t ist, multipliziert mit (oder addiert für ein additives Modell) die saisonale Komponente für den gleichen Zeitraum aus dem vorheriges Jahr. Winters-Methode verwendet Daten bis zur voraussichtlichen Ursprungszeit, um die Prognosen zu generieren. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse für die Erste 10 Tage als erster Datenpunkt. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verbleiben MAs die derzeitige Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA ein viel größeres Maß an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für kurzfristige Handels - und längerfristige MAs für langfristige Investoren besser geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs vermitteln auch eigene Handelssignale, oder wenn zwei Durchschnitte kreuzen. Eine aufsteigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist. Während eine abnehmende MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ebenso wird die Aufwärtsbewegung mit einem bullish Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Impuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter einem längerfristigen MA übergeht.
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