Moving average function

Exponential Moving Average Calculator Dengan daftar data point yang terurut, Anda dapat membangun rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial dari semua titik sampai titik saat ini. Dalam rata-rata pergerakan eksponensial (EMA atau EWMA untuk jangka pendek), bobot turun dengan faktor konstan 945 seiring bertambahnya usia. Jenis rata-rata pergerakan kumulatif ini sering digunakan saat mencatat harga saham. Rumus rekursif untuk EMA adalah dimana x saat ini adalah todays current price point dan 945 adalah konstan antara 0 dan 1. Seringkali, 945 adalah fungsi dari jumlah hari tertentu N. Fungsi yang paling umum digunakan adalah 945 2 (N1). Misalnya, EMA 9 hari berurutan memiliki 945,2, sementara EMA 30 hari memiliki 945 231 0,06452. Untuk nilai 945 mendekati 1, urutan EMA dapat diinisialisasi pada EMA8321 x8321. Namun, jika 945 sangat kecil, istilah paling awal dalam urutan mungkin mendapat bobot yang tidak semestinya dengan inisialisasi semacam itu. Untuk memperbaiki masalah ini dalam EMA N-hari, istilah pertama urutan EMA ditetapkan sebagai rata-rata sederhana dari persyaratan 8968 (N-1) 28969 pertama, sehingga EMA dimulai pada nomor hari 8968 (N-1 ) 28969. Misalnya, dalam rata-rata pergerakan eksponensial 9-hari, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) 4. Kemudian EMA8325 0,2x8325 0.8EMA8324 dan EMA8326 0,2x8326 0,8EMA8325 dll Dengan menggunakan analis pergerakan rata-rata eksponensial, sering melihat EMA dan SMA (average moving average) harga saham untuk mencatat tren kenaikan dan penurunan atau harga, dan untuk membantu Mereka memprediksi perilaku masa depan. Seperti semua moving averages, level tertinggi dan terendah dari grafik EMA akan tertinggal dari level tertinggi dan terendah dari data yang tidak disaring sebelumnya. Semakin tinggi nilai N, semakin kecil 945 dan semakin halus grafiknya. Selain rata-rata pergerakan kumulatif tertimbang secara eksponensial, seseorang juga dapat menghitung rata-rata bergerak rata-rata tertimbang secara linear, di mana bobotnya menurun secara linier seiring dengan bertambahnya usia. Lihat artikel rata-rata bergerak kumulatif linear kuadrat, kuadratik, dan kubik. Kalkulator Rata-rata 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. Pengukur Tingkat Kinerja Perubahan Fungsi: Dr. Jo Steig DEFINISI: Suatu fungsi adalah proses dimana setiap masukan dikaitkan dengan tepat. Satu output Saat membuat sebuah proses (atau serangkaian langkah) untuk melakukan tugas tertentu kita sering membuat sebuah fungsi. Jika kita ingin menggunakannya lagi dan lagi, untuk membuat hidup kita lebih mudah, kita berikan sebuah nama. Ini membantu kita mengingat nama ketika ada hubungannya dengan proses yang sedang dideskripsikan. Fungsi Average Rate of Change menggambarkan tingkat rata-rata di mana satu quanity berubah sehubungan dengan perubahan lain. Anda sudah terbiasa dengan beberapa perhitungan perubahan tingkat rata-rata: (a) Miles per galon - dihitung dengan membagi jumlah mil dengan jumlah galon yang digunakan (b) Biaya per killowatt - dihitung dengan membagi biaya listrik dengan jumlah Dari killowatt yang digunakan (c) Miles per jam - dihitung dengan membagi numebr mil yang ditempuh dengan jumlah jam yang diperlukan untuk mengantar mereka. Secara umum, tingkat rata-rata fungsi perubahan adalah proses yang menghitung jumlah perubahan pada satu item dibagi dengan jumlah perubahan yang sesuai pada yang lain. Dengan menggunakan notasi fungsi, kita dapat menentukan tingkat rata-rata Perubahan fungsi f dari a ke x seperti A adalah nama dari tingkat perubahan fungsi rata-rata ini x - a mewakili perubahan input fungsi ff (x) - f (A) merepresentasikan perubahan fungsi f sebagai perubahan masukan dari a ke x Anda mungkin telah memperhatikan bahwa fungsi Average Rate of Change sangat mirip dengan rumus kemiringan garis. Sebenarnya, jika Anda mengambil dua titik berbeda pada kurva, (x 1, y 1) dan (x 2, y 2), kemiringan garis yang menghubungkan titik-titik tersebut akan menjadi tingkat perubahan rata-rata dari x 1 sampai x 2 Contoh 1: Tentukan kemiringan garis yang melewati kurva sebagai perubahan x dari 3 sampai 0. Langkah 1: f (3) -1 dan f (0) -4 Langkah 2: Gunakan rumus kemiringan untuk membuat rasio Langkah 3: Sederhanakan. Langkah 4: Jadi kemiringan garis melewati kurva karena x perubahan dari 3 menjadi 0 adalah 1. Contoh 2: Carilah tingkat perubahan rata-rata dari 3 menjadi 0. Karena tingkat rata-rata perubahan fungsi adalah kemiringan Dari garis terkait kita telah melakukan pekerjaan dalam masalah terakhir. Artinya, rata-rata perubahan dari 3 menjadi 0 adalah 1. Artinya, selama interval 0,3, untuk setiap perubahan 1 unit x, terjadi perubahan 1 unit pada nilai fungsi. Berikut adalah grafik fungsi, dua titik yang digunakan, dan garis yang menghubungkan kedua titik tersebut. Sekarang anggaplah Anda perlu menemukan rangkaian lereng garis yang melewati kurva dan titik (3, f (3)) namun titik lainnya terus bergerak. Kita akan memanggil titik kedua (x, f (x)). Ini akan berguna untuk memiliki sebuah proses (fungsi) yang akan melakukan hal itu untuk kita. Tingkat rata-rata fungsi perubahan juga menghalangi kemiringan sehingga prosesnya adalah apa yang akan kita gunakan. Contoh 3: Temukan rata-rata tingkat perubahan fungsi dari 3 sampai x. Langkah 2: Gunakan rumus perubahan rata-rata untuk menentukan A (x) dan sederhanakan. Langkah 3: Fungsi tingkat rata-rata perubahan dari 3 sampai x adalah Contoh 4: Gunakan hasil Contoh 3 untuk menemukan tingkat perubahan rata-rata dari 3 sampai 6. Solusi: Tingkat rata-rata perubahan dari 3 sampai x Jadi, tingkat perubahan rata-rata dari 3 sampai 6 adalah A (6) 93 3. Contoh 5: Gunakan hasil Contoh 3 untuk menemukan tingkat perubahan rata-rata dari 3 sampai 0. Tingkat perubahan rata-rata dari 3 sampai 0 adalah A (0) 33 1. copy 2009 Jo Steig