เฉลี่ยเคลื่อนที่ ทำนาย

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบเรียบกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงเวลายิ่งยอดและหุบเขาจะเรียบขึ้นช่วงเวลาที่มีขนาดเล็กยิ่งใกล้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นจุดข้อมูลที่แท้จริงการคาดการณ์ในระดับปานกลางการคาดการณ์ขณะที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาแนวทางที่ดั้งเดิมที่สุด แต่หวังว่าสิ่งเหล่านี้จะแนะนำอย่างคุ้มค่าสำหรับปัญหาด้านคอมพิวเตอร์บางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีตในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อไปโดยเริ่มจากจุดเริ่มต้นและเริ่มต้นทำงานกับการคาดการณ์การเคลื่อนที่เฉลี่ยพยากรณ์อากาศเฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการย้าย การคาดการณ์โดยเฉลี่ยไม่ว่าพวกเขาจะเชื่อหรือไม่ว่านักศึกษาวิทยาลัยทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลาคิดเกี่ยวกับคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณกำลังจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา Let s สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดการณ์คะแนนทดสอบที่สองคุณคิดว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจเป็นอย่างไร dict สำหรับคะแนนการทดสอบต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบต่อไปของคุณได้โดยไม่คำนึงถึงการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับอะไรบางอย่างใน พื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ดีตอนนี้ขอให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตตัวเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณจะประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้ ทุกคนมีความกังวลและไม่แยแสที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับการทดสอบที่สามของคุณมีสองแนวทางที่เป็นไปได้มากสำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่า สูบบุหรี่เกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดีอาจเป็นพ่อแม่จะพยายามที่จะสนับสนุนมากขึ้นและพูดว่าดีเพื่อให้ห่างไกลคุณได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นบางทีคุณควรจะคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ 85 73 2 79 ฉันไม่ทราบบางทีถ้าคุณทำปาร์ตี้น้อยและ ไม่มีการพ่ายพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงกว่าทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยก่อนใช้เฉพาะคะแนนล่าสุดของคุณในการคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณ เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ระยะเวลาหนึ่งของข้อมูลประการที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้สองช่วงของข้อมูลสมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในใจที่ดีของคุณมีการจัดเรียงของ pissed คุณปิดและคุณตัดสินใจที่จะทำ ดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณจะทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษามา ขึ้นและตามปกติคุณรู้สึกจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนในการคาดการณ์ของพวกเขาเกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งสุดท้ายดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบขณะนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบที่คุณเชื่อว่าเป็นที่ถูกต้องที่สุด Histl ขณะที่เราทำงานตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle ขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีตก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลัง 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้ายข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้ระยะเวลาสามงวดล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง สังเกตเห็นว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อที่จะพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเราซึ่งแน่นอนว่าแตกต่างจากแบบจำลองการทำให้เรียบที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ซึ่งรวมถึงการคาดการณ์ที่ผ่านมาเนื่องจากเราจะใช้ข้อมูลเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดผล ทำนาย validity. Now ฉันต้องการที่จะนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับระยะเวลาสองคาดการณ์การเคลื่อนไหวเฉลี่ยรายการสำหรับเซลล์ C5 ควรจะเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้เพียงสองชิ้นล่าสุดของข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ใช้สำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งที่ฉันได้รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อเป็นตัวอย่างและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์สิ่งอื่น ๆ ที่มี ความสำคัญที่จะต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้าสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-m เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้เพื่อทำให้การคาดการณ์ไม่มีสิ่งใดที่จำเป็นสำหรับระยะเวลาการเคลื่อนที่เฉลี่ยของ m-period เมื่อทำการคาดการณ์ที่ผ่านมาสังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้น ในช่วง m 1. ปัญหาเหล่านี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้งานได้อย่างคล่องตัวมากขึ้นโค้ดดังต่อไปนี้สังเกตว่า input เป็น สำหรับจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการใด ๆ MovementAverage ฟังก์ชันประวัติศาสตร์ NumberOfPeriods เป็นบาป gle การประกาศและการเริ่มต้นตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim เป็น Single Dim HistoricalSize As Integer Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของ Historical HistoricalSize. For Counter จำนวน 1 ต่อ NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร เช่นค่าเฉลี่ยต่อไปนี้ค่าเฉลี่ยวิธีการใช้งานบางส่วนของฟังก์ชันหลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุแนวโน้มและการพลิกกลับวัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเป็นสินทรัพย์ที่จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทานในส่วนนี้ จะชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาที่แตกต่างกันสามารถตรวจสอบโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้อย่างไรในการตั้งค่าการหยุดขาดทุนนอกจากนี้เราจะกล่าวถึงขีดความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของเทรนด์การเทรดตามปกติ การระบุแนวโน้มเป็นหนึ่งในหน้าที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเป็นค่าของเรา ed โดย traders ส่วนใหญ่ที่พยายามทำแนวโน้มเพื่อนของพวกเขาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ lagging ซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้คาดการณ์แนวโน้มใหม่ แต่ยืนยันแนวโน้มเมื่อมีการสร้างที่คุณสามารถดูในรูปที่ 1 หุ้นจะถือเป็น ขาขึ้นเมื่อราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยจะแคบขึ้นไปในทางตรงกันข้ามผู้ประกอบการค้าจะใช้ราคาต่ำกว่าระดับเฉลี่ยที่ลดลงเพื่อยืนยันขาลงผู้ค้าหลายรายจะพิจารณาถือครองฐานะยาวในสินทรัพย์เมื่อราคาซื้อขาย สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กฎง่ายๆนี้สามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าแนวโน้มการทำงานในผู้ค้าชอบ. Mententผู้ค้าเริ่มต้นจำนวนมากถามว่ามันเป็นไปได้ที่จะวัดโมเมนตัมและวิธีการที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับความสำเร็จดังกล่าวคำตอบง่ายๆคือการจ่ายเงินให้ใกล้เคียง ให้ความสนใจกับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยเนื่องจากแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในรูปแบบต่างๆโมเมนตัมโดยทั่วไปโมเมนตัมระยะสั้นสามารถวัดโดยการมองไปที่การเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยที่ให้ความสำคัญกับระยะเวลา 20 วันหรือน้อยกว่าการดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เกิดขึ้นในช่วง 20 ถึง 100 วันโดยทั่วไปถือว่าเป็นตัววัดที่ดีของแรงในระยะกลางสุดท้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ 100 วันขึ้นไป การคำนวณสามารถใช้เป็นตัววัดความเป็นโมเมนตัมในระยะยาวสามัญสำนึกควรบอกคุณว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเป็นตัววัดที่เหมาะสมสำหรับโมเมนตัมในระยะสั้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณา ความแรงและทิศทางของโมเมนตัมของสินทรัพย์คือการวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวลงบนแผนภูมิและให้ความสนใจใกล้เคียงกับความสัมพันธ์ของค่าเฉลี่ยระหว่างสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้โดยทั่วไปจะมีช่วงเวลาที่แตกต่างกันในความพยายามที่จะแสดง การเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นระยะกลางและระยะยาวในรูปที่ 2 แรงกดดันที่แข็งแกร่งขึ้นจะเห็นได้จากค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่อยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองต่างกันตรงกันข้ามเมื่อระยะสั้น rm เฉลี่ยอยู่ด้านล่างค่าเฉลี่ยระยะยาวโมเมนตัมอยู่ในทิศทางที่ลดลงสนับสนุนอีกใช้กันทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ในการกำหนดราคาที่เป็นประโยชน์สนับสนุนไม่ใช้เวลามากประสบการณ์ในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตเห็นว่าราคาที่ลดลงของ สินทรัพย์มักจะหยุดและย้อนกลับทิศทางในระดับเดียวกับค่าเฉลี่ยที่สำคัญตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสามารถตรึงราคาหุ้นหลังจากที่ตกลงมาจากระดับสูงใกล้ 32 ผู้ค้าหลายรายคาดว่าจะได้รับผลกระทบจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญและจะใช้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อยืนยันถึงการเคลื่อนไหวที่คาดไว้ความต้านทานเมื่อราคาของสินทรัพย์ต่ำกว่าระดับที่สนับสนุนอย่างมีนัยสำคัญเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันก็เป็นได้ ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นค่าเฉลี่ยที่ทำหน้าที่เป็นอุปสรรคสำคัญในการป้องกันนักลงทุนจากการผลักดันให้ราคาขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยดังที่คุณสามารถดูได้จากกราฟด้านล่างความต้านทานนี้มักใช้โดยผู้ค้า เครื่องหมาย sa ที่จะทำกำไรหรือเพื่อปิดตำแหน่งยาวใด ๆ ที่มีอยู่ผู้ขายสั้น ๆ จำนวนมากยังจะใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเข้าเพราะราคามักจะตีกลับต้านทานและยังคงลดลงของถ้าคุณเป็นนักลงทุนที่ถือครองตำแหน่งยาวใน สินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญอาจเป็นประโยชน์อย่างยิ่งที่สุดในการดูระดับเหล่านี้อย่างใกล้ชิดเนื่องจากอาจส่งผลกระทบต่อมูลค่าการลงทุนของคุณอย่างมากการสูญเสีย - หยุดการสนับสนุนและลักษณะความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เครื่องมือนี้เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการ ความเสี่ยงความสามารถในการเคลื่อนตัวเฉลี่ยเพื่อระบุสถานที่เชิงกลยุทธ์ในการกำหนดคำสั่งหยุดขาดทุนช่วยให้ผู้ค้าสามารถตัดสถานะการขาดทุนก่อนที่จะสามารถเติบโตได้มากขึ้นตามที่เห็นในรูปที่ 5 ผู้ค้าที่ถือครองหุ้นในตลาดหลักทรัพย์ยาวและตั้งจุดยืนของตน คำสั่งซื้อต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถบันทึกตัวเองเป็นจำนวนมากเงินการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนเป็นกุญแจสำคัญในกลยุทธ์การซื้อขายที่ประสบความสำเร็จ