Rata rata bergerak 15 periode

Moving Average Contoh ini mengajarkan cara menghitung moving average dari deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis 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 mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Peramalan Peramalan Rata-Rata. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksikan oleh guru untuk mendapatkan skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa perkiraan teman Anda untuk memprediksi skor tes berikutnya? Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes berikutnya? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu dari area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapatkan nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang menghina pikiran besar ini membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu mendorong setiap orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda melakukannya pada tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk ramalan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain melalui C6 C6. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua buah data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang perlu diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictququot, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical. Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya seperti berikut. Indikator Rata-rata Bergerak Bergerak rata-rata memberikan ukuran obyektif arah tren dengan merapikan data harga. Biasanya dihitung dengan menggunakan harga penutupan, moving average juga bisa digunakan dengan median. khas. Penutupan tertimbang. Dan harga tinggi, rendah atau terbuka serta indikator lainnya. Rentang rata-rata bergerak yang lebih pendek lebih sensitif dan mengidentifikasi tren baru sebelumnya, namun juga memberi lebih banyak alarm palsu. Rata-rata pergerakan yang lebih lama lebih dapat diandalkan namun kurang responsif, hanya mengambil tren besar. Gunakan rata-rata bergerak yang panjangnya setengah dari siklus yang Anda lacak. Jika panjang siklus peak-to-peak kira-kira 30 hari, maka rata-rata pergerakan 15 hari sesuai. Jika 20 hari, maka rata-rata pergerakan 10 hari sesuai. Beberapa pedagang, bagaimanapun, akan menggunakan rata-rata pergerakan 14 dan 9 hari untuk siklus di atas dengan harapan menghasilkan sinyal sedikit di depan pasar. Yang lain menyukai angka Fibonacci dari rata-rata bergerak 5, 8, 13 dan 21. 100 sampai 200 Hari (20 sampai 40 minggu) yang populer untuk siklus rata-rata yang lebih lama 20 sampai 65 Hari (4 sampai 13 minggu) rata-rata bergerak berguna untuk siklus antara dan 5 Sampai 20 hari untuk siklus pendek. Sistem rata-rata bergerak yang paling sederhana menghasilkan sinyal ketika harga melewati rata-rata bergerak: Jauhi saat harga melintasi ke atas rata-rata bergerak dari bawah. Turun saat harga turun di bawah rata-rata bergerak dari atas. Sistem ini cenderung whipsaws di pasar mulai, dengan harga melintasi bolak-balik melintasi rata-rata bergerak, menghasilkan sejumlah besar sinyal palsu. Oleh karena itu, sistem rata-rata bergerak biasanya menggunakan filter untuk mengurangi whipsaws. Sistem yang lebih canggih menggunakan lebih dari satu moving average. Dua Moving Averages menggunakan moving average yang lebih cepat sebagai pengganti harga penutupan. Tiga Moving Averages menggunakan moving average ketiga untuk mengidentifikasi kapan harga mulai. Multiple Moving Averages menggunakan serangkaian enam moving average yang cepat dan enam moving average yang lambat untuk saling mengkonfirmasi. Moved Averages yang berguna berguna untuk tujuan tren berikut, mengurangi jumlah whipsaws. Keltner Channels menggunakan band yang diplot pada kelipatan rata-rata jangkauan sebenarnya untuk menyaring crossover rata-rata bergerak. Indikator MACD (Moving Average Convergence Divergence) yang populer adalah variasi dari dua sistem rata-rata bergerak, diplot sebagai osilator yang mengurangi rata-rata bergerak lambat dari moving average yang cepat. Ada beberapa tipe moving average yang berbeda, masing-masing memiliki kekhasan tersendiri. Simple moving averages adalah yang paling mudah untuk dibangun, tapi juga yang paling rentan terhadap distorsi. Rata-rata bergerak tertimbang sulit untuk dibangun, namun dapat diandalkan. Exponential moving averages mencapai manfaat pembobotan dikombinasikan dengan kemudahan konstruksi. Wilder moving averages digunakan terutama pada indikator yang dikembangkan oleh J. Welles Wilder. Pada dasarnya formula yang sama dengan rata-rata bergerak eksponensial, mereka menggunakan pembobotan mdash yang berbeda yang pengguna perlukan untuk membuat penyisihan. Indicator Panel menunjukkan cara mengatur moving averages. Pengaturan default adalah rata-rata pergerakan eksponensial 21 hari.