Moving Average Data Management

Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis ToolPak 3. Pilih Moving Average dan klik OK.4 Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2 M2. 5 Klik di kotak Interval dan ketik 6.6 Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3.8 Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan karena kita menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rger interval, semakin puncak dan lembah diratakan Semakin kecil intervalnya, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Rata-rata bergerak - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan Dengan harga penutupan berikut lebih dari 15 days. Week 1 5 hari 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 hari 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 hari 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 hari akan rata-rata menutup harga untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama Titik data berikutnya akan menurunkan harga paling awal, menambahkan harga pada hari ke 11 dan mengambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti yang telah dikemukakan sebelumnya, pergerakan harga saham MA saat ini karena didasarkan pada harga masa lalu, semakin lama jangka waktu MA, semakin besar lag. Jadi MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena Ini berisi harga selama 200 hari terakhir Durasi MA untuk digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek dan jangka panjang. MA lebih cocok untuk investor jangka panjang MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah rata-rata pergerakan ini dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberikan sinyal perdagangan penting mereka sendiri, atau bila dua rata-rata Cross over A rising MA mengindikasikan bahwa keamanan berada dalam tren naik sementara MA menurun menunjukkan bahwa hal itu dalam tren turun Demikian pula, momentum ke atas dikonfirmasi dengan crossover bullish yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di atas MA Down jangka panjang. Momentum dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi di bawah MA jangka panjang. Dalam prakteknya rata-rata bergerak akan memberikan perkiraan yang baik dari rata-rata deret waktu jika mean konstan atau berubah secara perlahan. Kasus mean konstan, nilai m terbesar akan memberikan perkiraan terbaik dari mean yang mendasari. Periode pengamatan yang lebih lama akan rata-rata menghasilkan efek variabilitas. Tujuan pemberian m yang lebih kecil adalah t O memungkinkan perkiraan untuk menanggapi perubahan dalam proses yang mendasari Untuk mengilustrasikan, kami mengusulkan kumpulan data yang menggabungkan perubahan pada mean yang mendasari deret waktu Angka tersebut menunjukkan deret waktu yang digunakan untuk ilustrasi bersamaan dengan permintaan rata-rata dari mana seri Dihasilkan Mean dimulai sebagai konstanta pada 10 Dimulai pada waktu 21, meningkat satu unit pada setiap periode sampai mencapai nilai 20 pada waktu 30 Kemudian menjadi konstan lagi Data disimulasikan dengan menambahkan mean, acak Kebisingan dari distribusi normal dengan nol mean dan standar deviasi 3 Hasil simulasi dibulatkan ke bilangan bulat terdekat. Tabel menunjukkan simulasi pengamatan yang digunakan untuk contoh Ketika kita menggunakan tabel, kita harus ingat bahwa pada waktu tertentu, hanya Data masa lalu diketahui. Estimasi parameter model,, untuk tiga nilai m yang berbeda ditunjukkan bersamaan dengan mean deret waktu pada gambar di bawah Angka tersebut menunjukkan rata-rata pergerakan rata-rata Meniru rata-rata setiap saat dan bukan perkiraan Prakiraan akan menggeser kurva rata-rata bergerak ke kanan berdasarkan periode. Satu kesimpulan segera terlihat dari gambar Untuk ketiga perkiraan, rata-rata bergerak tertinggal dari tren linier, dengan lag meningkat. Dengan m Keterlambatan adalah jarak antara model dan estimasi dalam dimensi waktu Karena lag, rata-rata bergerak meremehkan pengamatan sebagai mean meningkat Bias estimator adalah perbedaan pada waktu tertentu dalam nilai rata-rata Model dan nilai rata-rata yang diprediksi oleh rata-rata bergerak Bias ketika mean meningkat adalah negatif Untuk mean yang menurun, bias positif Kelambatan waktu dan bias yang diperkenalkan pada estimasi adalah fungsi m Semakin besar nilai m Semakin besar besarnya lag dan bias. Untuk seri yang terus meningkat dengan tren, nilai lag dan bias estimator mean diberikan pada persamaan di bawah. Contoh kurva S tidak cocok dengan persamaan ini karena model contoh tidak terus meningkat, melainkan dimulai sebagai perubahan konstan, berubah menjadi tren dan kemudian menjadi konstan lagi. Juga, kurva contoh dipengaruhi oleh noise. Ramalan rata-rata bergerak periode ke masa depan Diwakili oleh pergeseran kurva ke kanan Kelambatan dan bias meningkat secara proporsional Persamaan di bawah ini mengindikasikan kelambanan dan bias dari perkiraan periode ke masa depan bila dibandingkan dengan parameter model. Rumus ini untuk rangkaian waktu dengan tren linier konstan..Kita tidak boleh heran dengan hasil ini Pengukur rata-rata bergerak didasarkan pada asumsi mean konstan, dan contohnya memiliki kecenderungan linier dalam mean selama sebagian periode penelitian. Karena deret waktu sebenarnya jarang benar-benar mematuhi asumsi Dari model apapun, kita harus siap untuk hasil seperti itu. Kita juga bisa menyimpulkan dari gambar bahwa variabilitas noise memiliki efek terbesar untuk m yang lebih kecil. Estimasi Makan jauh lebih fluktuatif untuk rata-rata pergerakan 5 dari rata-rata pergerakan 20 Kami memiliki keinginan yang saling bertentangan untuk meningkatkan m untuk mengurangi efek variabilitas akibat kebisingan, dan untuk menurunkan m untuk membuat perkiraan lebih responsif terhadap perubahan mean . Kesalahannya adalah perbedaan antara data aktual dan nilai perkiraan Jika deret waktu benar-benar merupakan nilai konstan maka nilai kesalahan yang diharapkan adalah nol dan variansi kesalahan terdiri dari sebuah istilah yang merupakan fungsi dari dan yang kedua. Istilah yang merupakan varians dari noise. Istilah pertama adalah varians dari mean yang diperkirakan dengan sampel pengamatan m, dengan mengasumsikan data berasal dari populasi dengan mean konstan. Istilah ini diminimalkan dengan membuat m sebesar besar. M membuat ramalan tidak responsif terhadap perubahan deret waktu yang mendasari Untuk membuat perkiraan responsif terhadap perubahan, kita ingin m sekecil mungkin 1, tapi ini meningkatkan varians kesalahan Peramalan praktis memerlukan perantara Value. Forecasting dengan Excel. Peramalan add-in menerapkan rumus rata-rata bergerak Contoh di bawah ini menunjukkan analisis yang diberikan oleh add-in untuk data sampel di kolom B Pengamatan pertama 10 diindeks -9 sampai 0 Dibandingkan dengan tabel di atas , Indeks periode digeser oleh -10. Observasi sepuluh pertama memberikan nilai awal untuk estimasi dan digunakan untuk menghitung rata-rata pergerakan untuk periode 0 Kolom MA 10 C menunjukkan rata-rata bergerak yang dihitung Parameter rata-rata bergerak m berada dalam sel C3 Duat 1 kolom D menunjukkan perkiraan untuk satu periode ke masa depan Jeda perkiraan ada di sel D3 Bila interval perkiraan diubah ke angka yang lebih besar, angka di kolom Fore digeser ke bawah. Kolom Err 1 menunjukkan perbedaannya. Antara pengamatan dan perkiraan Misalnya, pengamatan pada waktu 1 adalah 6 Nilai perkiraan yang dibuat dari rata-rata bergerak pada waktu 0 adalah 11 1 Kesalahannya adalah -5 1 Deviasi standar dan Mean Average Deviatio N MAD dihitung dalam sel E6 dan E7 masing-masing.