بسيط الحركة من المتوسط التنبؤ - طريقة

المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما كسر المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما المتوسط ​​المتحرك البسيط قابل للتخصيص حيث أنه يمكن حسابه لعدد مختلف من الفترات الزمنية، وذلك ببساطة عن طريق إضافة سعر إغلاق الضمان لعدد من الفترات الزمنية ثم التقسيم هذا المجموع حسب عدد الفترات الزمنية التي تعطي متوسط ​​سعر الضمان خلال الفترة الزمنية. متوسط ​​متحرك بسيط يزيل التقلب، ويجعل من الأسهل لعرض اتجاه السعر للأمن. إذا ارتفع المتوسط ​​المتحرك البسيط، فهذا يعني أن سعر الأمن آخذ في الازدياد. إذا كان يشير لأسفل فهذا يعني أن سعر الأمن آخذ في التناقص. وكلما زاد الإطار الزمني للمتوسط ​​المتحرك، كلما كان المتوسط ​​المتحرك البسيط أكثر سلاسة. والمتوسط ​​المتحرك القصير الأجل أكثر تقلبا، ولكن قراءته أقرب إلى بيانات المصدر. الأهمية التحليلية تعد المتوسطات المتحركة أداة تحليلية مهمة تستخدم لتحديد الاتجاهات الحالية للأسعار وإمكانية إحداث تغيير في اتجاه ثابت. أبسط شكل من أشكال استخدام المتوسط ​​المتحرك البسيط في التحليل هو استخدامه لتحديد بسرعة إذا كان الأمن في اتجاه صاعد أو اتجاه هبوطي. أداة تحليلية شعبية أخرى، وإن كانت أكثر تعقيدا، هي مقارنة زوج من المتوسطات المتحركة البسيطة التي تغطي كل منها أطر زمنية مختلفة. وإذا كان المتوسط ​​المتحرك البسيط على المدى القصير أعلى من المتوسط ​​الأطول أجلا، فمن المتوقع حدوث اتجاه صعودي. من ناحية أخرى، فإن المتوسط ​​على المدى الطويل فوق المتوسط ​​الأقصر يشير إلى حركة هبوطية في الاتجاه. أنماط التداول الشائعة اثنين من أنماط التداول الشائعة التي تستخدم المتوسطات المتحركة البسيطة تشمل الصليب الموت والصليب الذهبي. يحدث تقاطع الموت عندما يتقاطع المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 50 يوم دون المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم. ويعتبر هذا إشارة هبوطية، أن المزيد من الخسائر في المخزن. يحدث العبور الذهبي عندما يكسر المتوسط ​​المتحرك على المدى القصير فوق المتوسط ​​المتحرك على المدى الطويل. يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة المكاسب في المخزن. أما النهج الأبسط فيتمثل في أخذ متوسط ​​يناير إلى مارس واستخدام ذلك لتقدير مبيعات أبريل 8217: (129 134 122) 3 128.333 وبالتالي، استنادا إلى مبيعات يناير حتى مارس، تتوقع أن المبيعات في أبريل سيكون 128،333. مرة واحدة أبريل 8217s المبيعات الفعلية تأتي في، وكنت ثم حساب توقعات لشهر مايو، وهذه المرة باستخدام فبراير حتى أبريل. يجب أن تكون متسقة مع عدد الفترات التي تستخدمها لنقل متوسط ​​التنبؤ. عدد الفترات التي تستخدمها في توقعات المتوسط ​​المتحرك الخاص بك تعسفي قد تستخدم فقط فترتين، أو خمس أو ست فترات ما تريده لتوليد توقعاتك. النهج أعلاه هو متوسط ​​متحرك بسيط. في بعض الأحيان، قد تكون الأشهر الأخيرة 8217 المبيعات المؤثرين أقوى من المبيعات شهر 8217s القادمة، لذلك كنت تريد أن تعطي تلك الأشهر أقرب إلى مزيد من الوزن في نموذج التوقعات الخاصة بك. هذا هو المتوسط ​​المتحرك المرجح. ومثل عدد الفترات، فإن الأوزان التي تعينها تعسفية بحتة. Let8217s يقول كنت تريد أن تعطي المبيعات مارس 8217s 50 الوزن، فبراير 8217s 30 الوزن، و يناير 8217s 20. ثم توقعاتك لشهر أبريل سيكون 127،000 (122.50) (134.30) (129.20) 127. حدود متوسطات الحركة المتحركة تعتبر المتوسطات المتحركة 8220 سمعة 8221 تقنية التنبؤ. لأنك 8217re أخذ المتوسط ​​مع مرور الوقت، كنت تليين (أو تمهيد) آثار حدوثات غير منتظمة داخل البيانات. ونتيجة لذلك، فإن آثار الموسمية، ودورات الأعمال، وغيرها من الأحداث العشوائية يمكن أن تزيد بشكل كبير من الخطأ التنبؤ. ألق نظرة على قيمة بيانات 8217 ثانية كاملة، وقارن متوسط ​​متحرك لمدة 3 أيام ومتوسط ​​متحرك لخمسة فترات: لاحظ أنه في هذه الحالة لم أتمكن من إنشاء توقعات، بل ركزت على المتوسطات المتحركة. المتوسط ​​المتحرك الأول لمدة 3 أشهر هو لشهر فبراير، و 8217 ثانية متوسط ​​يناير وفبراير ومارس. كما فعلت مماثلة لمتوسط ​​5 أشهر. الآن نلقي نظرة على الرسم البياني التالي: ماذا ترى ليس سلسلة المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أشهر أكثر سلاسة بكثير من سلسلة المبيعات الفعلية وكيف حول المتوسط ​​المتحرك لمدة خمسة أشهر IT8217s حتى أكثر سلاسة. وبالتالي، والمزيد من الفترات التي تستخدمها في المتوسط ​​المتحرك الخاص بك، وسلاسة سلسلة الوقت الخاص بك. وبالتالي، للتنبؤ، قد لا يكون المتوسط ​​المتحرك البسيط أكثر الطرق دقة. إن أساليب المتوسط ​​المتحرك تثبت قيمة كبيرة عندما تحاول 8217 محاولة استخراج المكونات الموسمية وغير المنتظمة والدورية من السلاسل الزمنية لطرق التنبؤ المتقدمة مثل الانحدار و أريما، وسيتم استخدام المتوسطات المتحركة في تحليل سلسلة زمنية في وقت لاحق في السلسلة. تحديد دقة نموذج المتوسط ​​المتحرك بشكل عام، تريد طريقة التنبؤ التي تحتوي على أقل خطأ بين النتائج الفعلية والمتوقعة. ومن أكثر المقاييس شيوعا لدقة التنبؤ هو الانحراف المطلق المتوسط ​​(د. م). في هذا النهج، لكل فترة في السلسلة الزمنية التي قمت بإنشاء توقعات، كنت تأخذ القيمة المطلقة للفرق بين تلك الفترة 8217s القيم الفعلية والمتوقعة (الانحراف). ثم يمكنك متوسط ​​هذه الانحرافات المطلقة وتحصل على مقياس من درهم. ماد يمكن أن يكون مفيدا في اتخاذ قرار بشأن عدد الفترات التي متوسط، و أن كمية الوزن الذي تضعه على كل فترة. عموما، يمكنك اختيار واحد أن يؤدي إلى أدنى درهم. هنا 8217s مثال على كيفية احتساب ماد: درهم هو ببساطة المتوسط ​​8، 1، 3. المتوسطات المتحركة: خلاصة عند استخدام المتوسطات المتحركة للتنبؤ، تذكر: المتوسطات المتحركة يمكن أن تكون بسيطة أو مرجحة عدد الفترات التي تستخدمها ل متوسط، وأي الأوزان التي تعين لكل منها التعسفي التعسفي المتوسطات المتحركة على نحو سلس خارج أنماط غير منتظمة في البيانات سلسلة زمنية أكبر عدد الفترات المستخدمة لكل نقطة البيانات، وزيادة تأثير تمهيد بسبب تجانس، والتنبؤ الشهر المقبل مبيعات 8217s على أساس فإن معظم المبيعات الأخيرة في الشهر 8217s يمكن أن تؤدي إلى انحرافات كبيرة بسبب الأنماط الموسمية والدورية وغير المنتظمة في البيانات، وقدرات التمهيد لطريقة المتوسط ​​المتحرك يمكن أن تكون مفيدة في تحلل سلسلة زمنية لطرق التنبؤ أكثر تقدما. الأسبوع المقبل: تجانس الأسي في الأسبوع القادم 8217s توقعات الجمعة. سوف نناقش أساليب التمهيد الأسي، وسترى أنها يمكن أن تكون أعلى بكثير من المتوسط ​​المتحرك أساليب التنبؤ. لا يزال دون 8217t تعرف لماذا لدينا توقعات الجمعة المشاركات تظهر يوم الخميس معرفة في: tinyurl26cm6ma مثل هذا: التنقل بوست ترك الرد إلغاء الرد كان لي 2 أسئلة: 1) يمكنك استخدام نهج ما تركزت للتنبؤ أو لمجرد إزالة الموسمية 2) عندما (t-1t-2t-k) k ما للتنبؤ بفترة زمنية واحدة، هل من الممكن التنبؤ بأكثر من 1 فترة قبل أن أعتقد أن توقعاتك ستكون واحدة من النقاط التي تغذيها في المرة القادمة. شكر. أحب المعلومات وتفسيراتك I8217m سعيد تريد بلوق I8217m متأكد من أن العديد من المحللين استخدمت نهج ما تركزت للتنبؤ، ولكن أنا شخصيا لن، لأن هذا النهج يؤدي إلى فقدان الملاحظات في كلا الطرفين. هذا في الواقع ثم العلاقات في السؤال الثاني الخاص بك. عموما، يستخدم ما بسيط للتنبؤ فترة واحدة فقط المقبلة، ولكن العديد من المحللين 8211 وأنا أيضا في بعض الأحيان 8211 سوف تستخدم بلدي فترة واحدة قبل التوقعات باعتبارها واحدة من المدخلات للفترة الثانية المقبلة. It8217s المهم أن نتذكر أن المزيد من المستقبل في محاولة للتنبؤ، وزيادة خطر الخاص بك من الخطأ المتوقع. هذا هو السبب في أنني لا أوصي تركز ما للتنبؤ 8211 فقدان الملاحظات في نهاية المطاف يعني الاضطرار إلى الاعتماد على التنبؤات الملاحظات المفقودة، فضلا عن الفترة (ق) المقبلة، لذلك هناك فرصة أكبر للخطأ التنبؤ. القراء: you8217re دعا إلى وزن في هذا. هل لديك أي أفكار أو اقتراحات حول هذا بريان، شكرا لتعليقكم وتقديراتكم على بلوق مبادرة لطيفة وتفسير جميل. It8217s مفيدة حقا. أتوقع مخصص لوحات الدوائر المطبوعة للعميل الذي لا يعطي أي توقعات. لقد استخدمت المتوسط ​​المتحرك، ومع ذلك فإنه ليس دقيقا جدا حيث يمكن للصناعة صعودا وهبوطا. ونحن نرى نحو منتصف الصيف حتى نهاية العام أن الشحن pcb8217s هو ما يصل. ثم نرى في بداية العام يبطئ الطريق. كيف يمكنني أن أكون أكثر دقة مع بياناتي كاترينا، من ما قلت لي، يبدو لديك المطبوعة مبيعات لوحة الدوائر لديها عنصر موسمي. أتعامل مع الموسمية في بعض المشاركات الأخرى المتوقعة يوم الجمعة. وهناك طريقة أخرى يمكنك استخدامها، وهي سهلة جدا، وهي خوارزمية هولت-وينترز، والتي تأخذ في الاعتبار الموسمية. يمكنك العثور على تفسير جيد من هنا. تأكد من تحديد ما إذا كانت أنماطك الموسمية متعددة أو مضافة، لأن الخوارزمية مختلفة قليلا لكل منها. إذا كنت مؤامرة البيانات الشهرية الخاصة بك من بضع سنوات، ونرى أن التغيرات الموسمية في نفس الأوقات من السنوات ويبدو أن تكون ثابتة سنة بعد سنة، ثم الموسمية هو المضافة إذا كانت التغيرات الموسمية مع مرور الوقت يبدو أن تتزايد، ثم الموسمية هو المضاعف. معظم السلاسل الزمنية الموسمية ستكون مضاعفة. إذا كنت في شك، تفترض مضاعفة. حظا سعيدا مرحبا هناك، بين تلك الطريقة:. ناف التنبؤ. تحديث المتوسط. المتوسط ​​المتحرك للطول k. إما المتوسط ​​المتحرك المرجح لطول k أو التمدد الأسي أي واحد من تلك النماذج المحدثة تنصحني باستخدامها للتنبؤ بالبيانات بالنسبة لي، أفكر في المتوسط ​​المتحرك. ولكن أنا دون 8217t تعرف كيفية جعلها واضحة ومنظم ذلك يعتمد حقا على كمية ونوعية البيانات لديك وأفق التنبؤ الخاص بك (على المدى الطويل، على المدى المتوسط، أو على المدى القصير) 2.3 بعض أساليب التنبؤ بسيطة beer2 lt - ويندو 40 أوسبير، ستارت 1992. إند 2006 - .1 41 berfit1 lt - مينف 40 ber2، h 11 41 beerfit2 Ltéive 40 ber2، h 11 41 بيرفيت 3 لوتيف 40 ber2، h 11 41 بلوت 40 beerfit1، بلوت. كونف فالس، الرئيسية كوتيفوريكاستس لإنتاج البيرة ربع السنوية 41 خطوط 40 beerfit2mean، كول 2 41 خطوط 40 beerfit3mean، كول 3 41 أسطورة 40 كوتيوبرايتكوت، لتي 1. كول c 40 4. 2. 3 41، أسطورة c 40 كوتمان ميثودكوت. كوتنيف ميثودكوت. طريقة ساذجة 41 41 في الشكل 2.14، تم تطبيق الطرق غير الموسمية على سلسلة من 250 يوما من مؤشر داو جونز. دج 2 lt - نافذة 40 دج، نهاية 250 41 مؤامرة 40 dj2، الرئيسية كوتدو مؤشر جونز (تنتهي يوميا 15 يوليو 94) كوت، يلب كوتكوت، زلاب كوتدايكوت، زليم c 40 2. 290 41 41 خطوط 40 مينف 40 dj2، h 42 41 يعني، كول 4 41 خطوط 40 روف 40 dj2، h 42 41 يعني، كول 2 41 خطوط 40 روف 40 dj2، الانجراف ترو، h 42 41 يعني، كول 3 41 أسطورة 40 كوتوبليفتكوت، لتي 1. كول c 40 4. 2. 3 41، أسطورة ج 40 كتمان ميثودكوت. كوتنيف ميثودكوت. (41) في بعض الأحيان تكون إحدى هذه الطرق البسيطة هي أفضل طريقة للتنبؤ. ولكن في كثير من الحالات، ستستخدم هذه الأساليب كمعايير بدلا من طريقة الاختيار. وهذا هو، مهما كانت طرق التنبؤ التي نطورها، سيتم مقارنتها بهذه الطرق البسيطة لضمان أن الطريقة الجديدة أفضل من هذه البدائل البسيطة. إن لم يكن، وطريقة جديدة لا يستحق النظر.