Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ein SMA Beispiel, betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskurse über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28 , 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28.A 10-Tage-MA würde die Schlusspreise für die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt ausgleichen Der nächste Datenpunkt würde am frühesten fallen Preis, fügen Sie den Preis am Tag 11 und nehmen Sie den Durchschnitt, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, MAs nach der aktuellen Preis-Aktion, weil sie auf vergangene Preise basieren, je länger die Zeit für die MA, desto größer die lag So Ein 200-Tage-MA wird eine viel größere Verzögerung als ein 20-Tage-MA haben, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der MA zu verwenden, hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel verwendet werden Und längerfristige MAs mehr geeignet für langfristige Investoren Die 200-Tage-MA ist weit gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, Oder wenn zwei Durchschnitte kreuzen Ein aufsteigender MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ähnlich wird der Aufwärtsimpuls mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längeren übergeht - term MA Abwärts-Impuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiger MA unterhalb eines längerfristigen MA. Moving averages. Wenn diese Information auf einem Diagramm gezeichnet ist, sieht es so aus. Dies zeigt, dass es gibt Eine breite Variation in der Anzahl der Besucher je nach Saison Es gibt weit weniger im Herbst und Winter als Frühjahr und Sommer. Wir möchten, wenn wir einen Trend in der Anzahl der Besucher sehen wollten, konnten wir einen 4-Punkt gleitenden Durchschnitt berechnen. Wir tun dies, indem wir die durchschnittliche Besucherzahl in den vier Quartalen des Jahres 2005 finden. Dann finden wir die durchschnittliche Besucherzahl in den letzten drei Quartalen 2005 und im ersten Quartal 2006. Dann die letzten beiden Quartale 2005 und die ersten beiden Quartiere von 2006.Hinweis, dass der letzte Durchschnitt, den wir finden können, ist für die letzten zwei Quartale von 2006 und die ersten zwei Quartale von 2007. Wir planen die gleitenden Durchschnitte auf einem Diagramm, so dass jeder Durchschnitt in der Mitte der vier gezeichnet wird Quartiere deckt. Wir können jetzt sehen, dass es einen sehr leichten Abwärtstrend in Besucher. Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten. Inherent in der Sammlung von Daten im Laufe der Zeit genommen ist eine Form von zufälligen Variation Es gibt Methoden für Verringerung der Aufhebung der Wirkung durch zufällige Variation Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung Diese Technik, wenn richtig angewendet, zeigt deutlich die zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättung Methoden. Averaging Methoden. Exponential Smoothing Methods. Taking Durchschnitte ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten. Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden, wie die einfache Durchschnitt aller vergangenen Daten zu untersuchen. Ein Manager eines Lagers will wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000 Dollar Einheiten liefert er Sie nimmt eine Probe von 12 Lieferanten, zufällig, erhalten die folgenden Ergebnisse. Die berechneten Mittelwert oder Durchschnitt der Daten 10 Der Manager beschließt, dies als die Schätzung für die Ausgaben eines typischen Lieferanten verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung. Manan Quadrierter Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist. Wir werden den mittleren quadratischen Fehler berechnen. Der Fehler, den die wahre Menge abzüglich des geschätzten Betrags ausgegeben hat. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Das MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel. Die Ergebnisse sind Fehler und quadratische Fehler. Die Schätzung 10. Die Frage stellt sich, können wir die Mittel, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten Zeigt deutlich, dass wir das nicht tun sollten. Die Konnektivität wiegt alle vergangenen Beobachtungen gleichermaßen. Zusammenfassend heißt es, dass der einfache Durchschnitt oder das Mittel aller vergangenen Beobachtungen nur eine nützliche Schätzung für die Prognose ist, wenn es keine Trends gibt. Wenn es Trends gibt, verwenden Sie Verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt belastet alle vergangenen Beobachtungen gleichermaßen Der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 ist 4 Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt durch Addition aller Werte berechnet und dividiert wird Summe durch die Anzahl der Werte Eine andere Möglichkeit, den Durchschnitt zu berechnen, ist durch Addition jedes Wertes dividiert durch die Anzahl der Werte, oder 3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4.Der Multiplikator 1 3 heißt das Gewicht Im Allgemeinen. Bar frac sum links frac rechts x1 links frac rechts x2,,, links frac rechts xn. Die linke frac rechts sind die gewichte und natürlich sie summieren auf 1.
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