การย้าย ค่าเฉลี่ย การคาดการณ์ เทคนิค

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่วิธีการใช้งานบางส่วนของฟังก์ชันหลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุแนวโน้มและการพลิกกลับวัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเป็นสินทรัพย์ที่จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทานในส่วนนี้เราจะชี้ให้เห็นว่า ช่วงเวลาที่แตกต่างกันสามารถตรวจสอบโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะเป็นประโยชน์ในการตั้งค่าการหยุดขาดทุนนอกจากนี้เราจะกล่าวถึงขีดความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของเทรนด์การเทรนด์แนวโน้มการระบุแนวโน้มคือหนึ่ง ของฟังก์ชันที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งใช้โดยผู้ค้าส่วนใหญ่ที่พยายามทำให้แนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเพื่อนของพวกเขาเป็นตัวชี้วัดที่ล้าหลังซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้ทำนายแนวโน้มใหม่ ๆ แต่ยืนยันแนวโน้มเมื่อได้รับการจัดตั้งขึ้นตามที่คุณเห็นได้ รูปที่ 1 หุ้นจะถือว่าอยู่ในแนวโน้มเมื่อราคาอยู่เหนือระดับเฉลี่ยที่เคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยจะแคบขึ้นไปในทางตรงกันข้ามผู้ค้าจะใช้ ราคาต่ำกว่าระดับเฉลี่ยที่ลดลงเพื่อยืนยันขาลงผู้ค้าจำนวนมากจะพิจารณาเฉพาะการถือครองฐานะยาวในสินทรัพย์เมื่อราคาซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยที่น้อยลงกฎง่ายๆนี้สามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าเทรนด์มีการทำงานในผู้ค้ารายย่อย พ่อค้าถามว่ามันเป็นไปได้อย่างไรที่จะวัดโมเมนตัมและวิธีการที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับความสำเร็จดังกล่าวคำตอบง่ายๆคือให้ความใส่ใจกับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยเนื่องจากแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในรูปแบบต่างๆได้ โมเมนตัมโดยทั่วไปโมเมนตัมระยะสั้นสามารถวัดได้โดยดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ระยะเวลา 20 วันหรือน้อยกว่าการดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เกิดขึ้นในช่วง 20 ถึง 100 วันโดยทั่วไปถือว่าเป็นเกณฑ์ที่ดีสำหรับ โมเมนตัมในระยะกลางสุดท้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ ที่ใช้ 100 วันหรือมากกว่าในการคำนวณสามารถใช้เป็นตัวชี้วัดแรงระยะยาวสามัญสำนึกควรบอกคุณว่า ave 15 วัน ความโกรธเป็นตัววัดที่เหมาะสมสำหรับโมเมนตัมในระยะสั้นมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการกำหนดความแรงและทิศทางของโมเมนตัมของสินทรัพย์คือการวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวลงบนแผนภูมิและให้ความสนใจเป็นพิเศษ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวที่ใช้โดยทั่วไปมีช่วงเวลาต่างกันเพื่อแสดงถึงการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นระยะกลางและระยะยาวในรูปที่ 2 รูปที่ 2 แรงกดดันที่ชัดเจนขึ้นเมื่อระยะเวลาสั้นลง ค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองต่างกันตรงกันข้ามเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวในขณะนั้นค่าโมเมนตัมจะอยู่ในทิศทางที่ลดลงการสนับสนุนการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ การกำหนดราคาที่เป็นไปได้สนับสนุนไม่ใช้ประสบการณ์มากในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตว่าราคาที่ลดลงของสินทรัพย์มักจะหยุดและกลับทิศทางในระดับเดียวกับที่สำคัญ โดยเฉลี่ยตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสามารถยืนยันราคาหุ้นหลังจากที่ตกลงมาจากระดับสูงที่ 32 ตัวได้มากนักหลายรายคาดว่าจะพลิกกลับจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญและจะใช้ค่าเฉลี่ยอื่น ๆ เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคในการยืนยันการเคลื่อนไหวที่คาดไว้ความต้านทานเมื่อราคาของสินทรัพย์ต่ำกว่าระดับอิทธิพลที่สนับสนุนเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะเห็นได้ว่าค่าเฉลี่ยของการเป็นตัวบ่งชี้ที่เป็นอุปสรรคสำคัญในการป้องกันไม่ให้นักลงทุน การผลักดันให้ราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยดังที่คุณสามารถดูได้จากตารางด้านล่างความต้านทานนี้มักถูกใช้โดย traders เป็นเครื่องหมายเพื่อทำกำไรหรือปิด position ยาว ๆ ที่มีอยู่ผู้ขายสั้น ๆ หลายคนก็จะใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นเนื่องจาก ราคามักจะตีกลับจากความต้านทานและยังคงลดลงถ้าคุณเป็นนักลงทุนที่ถือครองตำแหน่งที่ยาวนานในสินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญอาจเป็นประโยชน์สูงสุดสำหรับคุณในการเฝ้าดูข้อมูลเหล่านี้ e ระดับอย่างใกล้ชิดเพราะพวกเขามากสามารถส่งผลกระทบต่อมูลค่าการลงทุนของคุณการสูญเสีย - หยุดการสนับสนุนและลักษณะความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้พวกเขาเป็นเครื่องมือที่ดีสำหรับการจัดการความเสี่ยงความสามารถในการย้ายเฉลี่ยในการระบุสถานที่เชิงกลยุทธ์เพื่อกำหนดคำสั่งหยุดขาดทุนช่วยให้ผู้ค้า เพื่อตัดตำแหน่งที่เสียไปก่อนที่จะเติบโตได้ขนาดใหญ่เท่าที่เห็นในรูปที่ 5 ผู้ค้าที่ถือครองหุ้นในหุ้นยาวและตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถช่วยตัวเองได้เป็นอย่างมากการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการตั้งค่า คำสั่งหยุดการขาดทุนเป็นกุญแจสำคัญในกลยุทธ์การซื้อขายที่ประสบความสำเร็จวิธีที่ง่ายที่สุดคือใช้เวลาเฉลี่ยในเดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมและใช้ข้อมูลดังกล่าวในการประมาณการยอดขายในเดือนเมษายน 129 134 122 3 128 333 ดังนั้นจากยอดขายในเดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมคุณคาดการณ์ว่ายอดขายในเดือนเมษายนจะเท่ากับ 128,333 เมื่อยอดขายจริงในเดือนเมษายนเพิ่มขึ้นคุณจะคำนวณการคาดการณ์สำหรับเดือน พ. ค. โดยใช้กุมภาพันธ์ถึงเมษายน คุณต้องสอดคล้องกับจำนวนงวดที่คุณใช้ในการย้ายการคาดการณ์โดยเฉลี่ยจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณใช้ในการคาดการณ์โดยเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ของคุณโดยพลการคุณสามารถใช้เพียงสองช่วงหรือห้าหรือหกช่วงเวลาที่คุณต้องการสร้างการคาดการณ์ของคุณ วิธีการข้างต้นเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายบางครั้งยอดขายเดือนล่าสุดอาจเป็นแรงผลักดันที่แข็งแกร่งขึ้นของยอดขายในเดือนถัดไปดังนั้นคุณจึงต้องการให้น้ำหนักที่ใกล้กว่าเดือนมากขึ้นในรูปแบบการคาดการณ์ของคุณนี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักและเหมือนกับจำนวน ของงวดน้ำหนักที่คุณกำหนดเป็นเพียงคำพูดโดยสิ้นเชิงสมมติว่าคุณต้องการให้ยอดขายเดือนมีนาคม 50 น้ำหนักกุมภาพันธ์น้ำหนัก 30 และเดือนมกราคม 20 คาดการณ์ของคุณในเดือนเมษายนจะเท่ากับ 127,000 122 50 134 30 129 20 127.L การลอกเลียนแบบของ Moving Average Methods การย้ายค่าเฉลี่ยจะถือว่าเป็นเทคนิคการคาดการณ์การปรับให้ราบเรียบเนื่องจากคุณใช้เวลาเฉลี่ยโดยเฉลี่ยเมื่อเวลาผ่านไปคุณจึงอ่อนตัวลงหรือทำให้ผลกระทบจากเหตุการณ์ที่ไม่ปกติเกิดขึ้นภายในข้อมูลผลของฤดูกาลการหมุนเวียนธุรกิจและอื่น ๆ เหตุการณ์สุ่มสามารถเพิ่มข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ได้อย่างมากลองดูที่ข้อมูลที่มีค่าเต็มปีและเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงซึ่งคำเตือนดังกล่าวไม่ได้สร้างการคาดการณ์ แต่เน้นที่ศูนย์กลาง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยย้อนหลัง 3 เดือนแรกเป็นเดือนกุมภาพันธ์และเป็นค่าเฉลี่ยของเดือนมกราคมกุมภาพันธ์และเดือนมีนาคมนอกจากนี้ยังมีค่าเฉลี่ยใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ย 5 เดือนดูตอนนี้ตามแผนภูมิต่อไปสิ่งที่คุณเห็นคือ ไม่ใช่ชุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือนที่นุ่มนวลกว่าชุดการขายที่เกิดขึ้นจริงและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในรอบ 5 เดือนจะยิ่งเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ดังนั้นยิ่งช่วงเวลาที่คุณใช้ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณยิ่งเพิ่มมากขึ้นเท่าไร ดังนั้นสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบอาจไม่ใช่วิธีที่ถูกต้องที่สุดวิธีการเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะมีค่ามากเมื่อคุณพยายามดึงส่วนประกอบตามฤดูกาลไม่สม่ำเสมอและวัฏจักรของชุดข้อมูลเวลาสำหรับวิธีการคาดการณ์ที่ก้าวหน้าขึ้นเช่นการถดถอย และ ARIMA และการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการสลายตัวชุดข้อมูลเวลาจะได้รับการกล่าวถึงในซีรีส์ต่อไปการกำหนดความถูกต้องของโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคุณต้องการวิธีการคาดการณ์ที่มีข้อผิดพลาดน้อยที่สุดระหว่างผลลัพธ์จริงและที่คาดการณ์ไว้ มาตรการที่ใช้บ่อยที่สุดในการพยากรณ์ความถูกต้องคือค่า Mean Absolute Deviation MAD ในวิธีนี้สำหรับแต่ละช่วงเวลาในชุดข้อมูลเวลาที่คุณสร้างการคาดการณ์คุณจะใช้ค่าสัมบูรณ์ของความแตกต่างระหว่างค่าที่แท้จริงและค่าที่คาดการณ์ไว้ คุณเฉลี่ยเบี่ยงเบนที่แน่นอนและคุณได้รับการวัด MAD MAD จะเป็นประโยชน์ในการตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณเฉลี่ยและหรือจำนวน โดยทั่วไปคุณเลือกหนึ่งที่มีผลในต่ำสุด MAD นี่คือตัวอย่างของวิธี MAD คำนวณ. MADเป็นเพียงค่าเฉลี่ยของ 8, 1 และ 3.Moving เฉลี่ย Recap เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับการคาดการณ์ , remember. Moving ค่าเฉลี่ยได้ง่ายหรือ weighted จำนวนรอบระยะเวลาที่คุณใช้สำหรับค่าเฉลี่ยของคุณและน้ำหนักใด ๆ ที่คุณกำหนดให้แต่ละอย่างเคร่งครัดโดยเคร่งครัดค่าเฉลี่ยที่เรียบออกรูปแบบที่ไม่สม่ำเสมอในข้อมูลชุดเวลาที่มีขนาดใหญ่จำนวนรอบระยะเวลาที่ใช้สำหรับ แต่ละจุดข้อมูลมากขึ้นผลการทำให้ราบเรียบเนื่องจากการเรียบคาดการณ์การขายในเดือนถัดไปขึ้นอยู่กับการขายไม่กี่เดือนล่าสุดของอาจส่งผลให้เกิดการเบี่ยงเบนขนาดใหญ่เนื่องจากฤดูกาลตามฤดูกาลและรูปแบบที่ไม่สม่ำเสมอในข้อมูลและความสามารถในการราบเรียบ ของวิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีประโยชน์ในการสลายตัวชุดข้อมูลเวลาสำหรับวิธีการคาดการณ์ขั้นสูงขึ้นสัปดาห์ถัดไป Exponential Smoothing ในสัปดาห์ถัดไป s Forecast วันศุกร์เราจะพูดถึงวิธีการเรียบเรียงเป็นทวีคูณ , และคุณจะเห็นว่าพวกเขาสามารถไกลกว่าวิธีการพยากรณ์การเคลื่อนไหวเฉลี่ยยังไม่ทราบว่าทำไมโพสต์วันศุกร์พยากรณ์ของเราจะปรากฏในวันพฤหัสบดีที่ค้นหาคำแนะนำที่. โพสต์ navigation. Leave ตอบยกเลิก reply. I มี 2 คำถาม 1 คุณสามารถ ใช้วิธี MA centered เพื่อคาดการณ์หรือเพียงเพื่อลบ seasonality.2 เมื่อคุณใช้ t t-1 t-2 tk k เล็กน้อยเพื่อคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบเป็นไปได้ที่จะคาดการณ์มากกว่า 1 ระยะล่วงหน้าฉันเดาแล้วการคาดการณ์ของคุณ จะเป็นหนึ่งในจุดให้อาหารใน next. Thanks รักข้อมูลและ explainantions. I ฉันของคุณดีใจที่คุณชอบบล็อก I m แน่ใจว่านักวิเคราะห์หลายคนได้ใช้วิธีการศูนย์ MA สำหรับการคาดการณ์ แต่ผมเองจะไม่เนื่องจากผลวิธีการที่ ในการสูญเสียการสังเกตที่ปลายทั้งสองนี้จริงแล้วความสัมพันธ์ในคำถามที่สองของคุณโดยทั่วไป MA ธรรมดาใช้ในการคาดการณ์เพียงระยะเวลาหนึ่งล่วงหน้า แต่นักวิเคราะห์หลายคนและฉันก็บางครั้งจะใช้หนึ่งในระยะคาดการณ์ล่วงหน้าของฉันเป็นหนึ่งในปัจจัยการผลิตไป ช่วงที่สองข้างหน้า สำคัญที่ต้องจำไว้ว่ายิ่งไปกว่านั้นในอนาคตคุณพยายามที่จะคาดการณ์มากขึ้นความเสี่ยงของการคาดการณ์ข้อผิดพลาดนี่คือเหตุผลที่ผมไม่แนะนำให้ศูนย์กลาง MA สำหรับการคาดการณ์การสูญเสียการสังเกตที่ปลายหมายถึงต้องพึ่งพาการคาดการณ์สำหรับการสังเกตที่หายไป, เช่นเดียวกับรอบระยะเวลาข้างหน้าดังนั้นจึงมีโอกาสมากขึ้นในการคาดการณ์ข้อผิดพลาดผู้อ่านที่คุณได้รับเชิญให้ชั่งน้ำหนักในเรื่องนี้คุณมีความคิดเห็นหรือข้อเสนอแนะเกี่ยวกับเรื่องนี้หรือไม่ขอบคุณสำหรับความคิดเห็นและคำชมเชยของคุณใน blog. Nice ความคิดริเริ่มและคำอธิบายที่ดีมันเป็นประโยชน์จริงๆฉันคาดการณ์แผงวงจรพิมพ์ที่กำหนดเองสำหรับลูกค้าที่ไม่ให้การคาดการณ์ใด ๆ ที่ฉันได้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่มันไม่ได้เป็นความถูกต้องมากเป็นอุตสาหกรรมสามารถไปขึ้นและลงเราเห็นไปทางกลางของ ฤดูร้อนถึงสิ้นปีที่จัดส่ง pcb s ขึ้นแล้วเราเห็นที่จุดเริ่มต้นของปีช้าลงวิธีฉันจะถูกต้องมากขึ้นกับข้อมูลของฉัน Katrina จากสิ่งที่คุณบอกฉันจะปรากฏขายแผงวงจรพิมพ์ของคุณ มีองค์ประกอบตามฤดูกาลที่ฉันทำฤดูกาลที่อยู่ในบางส่วนของโพสต์อื่น ๆ วันศุกร์พยากรณ์วิธีการที่คุณสามารถใช้ซึ่งเป็นเรื่องง่ายสวยก็คืออัลกอริทึม Holt-Winters ซึ่งจะเข้าบัญชีฤดูกาลคุณสามารถหาคำอธิบายที่ดีของมันที่นี่ เพื่อพิจารณาว่ารูปแบบตามฤดูกาลของคุณเป็นแบบทวีคูณหรือแบบเติมเงินหรือไม่เนื่องจากอัลกอริทึมจะแตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับแต่ละกรณีหากคุณวางแผนข้อมูลรายเดือนของคุณจากไม่กี่ปีและพบว่าการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในช่วงเวลาเดียวกันของปีดูเหมือนเป็นปีที่คงที่ต่อปี ฤดูกาลเป็น additive ถ้ารูปแบบตามฤดูกาลในช่วงเวลาที่ดูเหมือนจะเพิ่มขึ้นแล้ว seasonality เป็น multiplicative ซีรีส์เวลาตามฤดูกาลมากที่สุดจะคูณถ้าสงสัยให้สมมติ multiplicative Good luck. Hi มีระหว่างวิธีการเหล่านี้ Nave Forecasting การปรับปรุงค่าเฉลี่ยของการย้ายค่าเฉลี่ยของ length ถจากการถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยของความยาว k หรือ Exponential Smoothing รูปแบบการปรับปรุงใด ๆ ที่คุณแนะนำให้ฉันใช้เพื่อ forecas t ข้อมูลสำหรับความคิดของฉันฉันคิดเกี่ยวกับการย้ายเฉลี่ย แต่ฉัน don t ทราบวิธีการทำให้ชัดเจนและ structured. It จริงๆขึ้นอยู่กับปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่คุณมีและขอบฟ้าคาดการณ์ของคุณในระยะยาวในระยะกลาง หรือเทคนิคการพยากรณ์อากาศระยะสั้นเรามีหลักสูตรวิทยาลัยมากกว่า 79 หลักสูตรที่พร้อมให้คุณได้รับเครดิตจากการสอบซึ่งได้รับการยอมรับจากวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยมากกว่า 2,000 แห่งคุณสามารถทดสอบได้จากสองปีแรกของวิทยาลัย ปริญญาทุกคนสามารถได้รับเครดิตโดยการสอบโดยไม่คำนึงถึงอายุหรือระดับการศึกษาการให้เครดิตกับโรงเรียนที่คุณเลือกไม่แน่ใจว่าสิ่งที่วิทยาลัยที่คุณต้องการเข้าร่วมยังมีหลายพันบทความเกี่ยวกับการศึกษาระดับเท่าทุกพื้นที่การศึกษาและเส้นทางอาชีพที่ สามารถช่วยให้คุณหาโรงเรียนที่เหมาะสมกับคุณได้โรงเรียนวิจัยองศาทำงานได้รับข้อมูลที่เป็นกลางที่คุณต้องการเพื่อค้นหาโรงเรียนที่เหมาะสมบทความบทความตามหมวดหมู่