ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่ ถดถอย

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) หน้านี้เป็นค่าเฉลี่ย Simple Moving Average ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยที่นิยมมากที่สุดและเป็นที่นิยมของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หากคุณสนใจในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดเลือกลิงก์ด้านล่าง Simple Moving Average เป็นค่าที่มากที่สุด เครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมใช้โดยผู้ค้า Simple Moving Average SMA มักใช้ในการระบุทิศทางของแนวโน้ม แต่สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างสัญญาณซื้อและขายที่มีศักยภาพ SMA เป็นค่าเฉลี่ยหรือเป็นค่าเฉลี่ยในการพูด - หมายถึงตัวอย่างของ Simple Moving Average แสดงไว้ด้านล่างราคาในช่วง 5 วันที่ผ่านมาคือ 25, 28, 26, 24, 25 โดยเฉลี่ยจะเท่ากับ 25 28 26 26 27 5 26 4 ดังนั้นเส้น SMA ที่ต่ำกว่าราคาสุดท้าย 27 วันจะเป็น 26 4 In ในกรณีนี้เนื่องจากราคาโดยทั่วไปเคลื่อนไหวสูงขึ้นเส้น SMA ที่ 26 4 อาจทำหน้าที่เป็นแนวรับได้ดูแนวต้านที่สนับสนุนแผนภูมิด้านล่างของดัชนีค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ที่ซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ DIA แสดงค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวแบบง่าย 20 วันทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุน พี rices. Moving Average รักษาการสนับสนุน - สัญญาณซื้อที่มีศักยภาพเมื่อราคาอยู่ในขาขึ้นและต่อมาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ในขาขึ้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้รับการทดสอบตามราคาและราคาได้ดีดตัวขึ้นจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่กี่ครั้งเช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำหน้าที่เป็นเส้นสนับสนุนจากนั้นผู้ประกอบการค้าอาจซื้อเมื่อ pullbacks ถัดไปกลับไป Simple Moving Average Simple Moving Average สามารถใช้เป็นบรรทัดของความต้านทานเป็นแผนภูมิของ DIA shows. Moving เฉลี่ยทำหน้าที่เป็นความต้านทาน - สัญญาณการขายที่อาจเกิดขึ้นเวลาที่ราคาอยู่ในช่วงขาลงและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ในขาลงเช่นกันและการทดสอบราคา SMA ข้างต้นและถูกปฏิเสธไม่กี่ครั้งติดต่อกันคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำหน้าที่เป็นเส้นความต้านทาน พ่อค้าอาจขายในการชุมนุมต่อไปถึง Simple Moving Average ตัวอย่างข้างต้นได้รับการใช้เพียงหนึ่ง Simple Moving Average แต่ผู้ค้ามักจะใช้สองหรือสาม Simple Moving Averages ประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นในการใช้มากกว่า หนึ่ง Simple Moving Average จะกล่าวถึงในหน้าถัดไปข้อมูลข้างต้นเป็นไปเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลและเพื่อความบันเทิงเท่านั้นและไม่ถือเป็นคำแนะนำด้านการค้าหรือการชักจูงให้ซื้อหรือขายหุ้นตัวเลือกอนาคตสินค้าโภคภัณฑ์หรือผลิตภัณฑ์ forex ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่ใช่ จำเป็นต้องบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคตการซื้อขายมีความเสี่ยงโดยเนื้อแท้จะไม่รับผิดชอบต่อความเสียหายพิเศษหรือเป็นผลสืบเนื่องใด ๆ อันเป็นผลมาจากการใช้หรือไม่สามารถใช้เนื้อหาและข้อมูลที่ได้รับจากไซต์นี้ดูคำจำกัดความเต็มรูปแบบ คุณคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มได้อย่างง่ายดาย 1 อันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา 2 ในแท็บข้อมูลคลิก Data Analysis. Note สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกที่กล่อง Input Range และเลือก ช่วง B2 M2.5 คลิกในช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยก่อนหน้า 5 จุดข้อมูลและจุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบรื่นกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 8 สำหรับช่วงเวลา 2 และช่วงเวลา 4. ข้อสรุปช่วงที่มีขนาดใหญ่ขึ้นยอดและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้นช่วงเวลาที่เล็กลงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับจุดที่เกิดขึ้นจริงมากขึ้นการแสดงผลโดย Smoothing Techniques เว็บไซต์นี้เป็นส่วนหนึ่ง ของ JavaScript E-labs การเรียนรู้วัตถุสำหรับการตัดสินใจ JavaScript อื่น ๆ ในชุดนี้จัดอยู่ในพื้นที่ที่แตกต่างกันของแอ็พพลิเคชันในส่วน MENU ในหน้านี้ชุดข้อมูลเวลาคือลำดับของข้อสังเกตซึ่งได้รับคำสั่งไว้ เวลาที่มีอยู่ในชุดของข้อมูลที่ถ่ายเมื่อเวลาผ่านไปเป็นรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มมีอยู่วิธีการในการลดการยกเลิกผลกระทบเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือ smoothing เทคนิคเหล่านี้เมื่อใช้อย่างถูกต้องเปิดเผยอย่างชัดเจนมากขึ้นแนวโน้มพื้นฐานป้อน ชุดลำดับเวลาแถวฉลาดในลำดับเริ่มต้นจากมุมบนด้านซ้ายและพารามิเตอร์ s แล้วคลิกปุ่มคำนวณเพื่อขอรับการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบกล่อง Bowl ไม่รวมอยู่ในการคำนวณ แต่ศูนย์อยู่ในการป้อนของคุณ ข้อมูลที่จะย้ายจากเซลล์ไปยังเซลล์ในข้อมูลเมทริกซ์ใช้แป้น Tab ไม่ลูกศรหรือป้อนคีย์คุณลักษณะของชุดเวลาซึ่งอาจจะมีการเปิดเผยโดยการตรวจสอบกราฟของมันด้วยค่าที่คาดการณ์ไว้และพฤติกรรมที่เหลือรูปแบบการคาดการณ์สภาพ ค่าเฉลี่ยการย้ายอันดับเฉลี่ยระหว่างเทคนิคยอดนิยมสำหรับการประมวลผลล่วงหน้าของชุดเวลาพวกเขาจะใช้ในการกรองสัญญาณรบกวนแบบสุ่มจากข้อมูลเพื่อให้ชุดข้อมูลเวลาทำงานราบรื่นหรือ แม้จะเน้นองค์ประกอบข้อมูลบางอย่างที่มีอยู่ในชุดข้อมูลเวลา Exponential Smoothing นี่เป็นรูปแบบที่ได้รับความนิยมมากในการผลิตชุดเวลาที่ราบเรียบซึ่งใน Moving Averages การสังเกตการณ์ในอดีตมีการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน Exponential Smoothing กำหนดให้น้ำหนักลดลงอย่างมากเมื่อการสังเกตมีอายุมากขึ้น คำสังเกตล่าสุดจะได้รับน้ำหนักมากขึ้นในการคาดการณ์มากกว่าการสังเกตที่เก่ากว่า Double Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้ม Triple Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้มของพาราโบลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักแบบ exponenentially และการปรับให้ราบเรียบสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ขรุขระ ของความยาวคือช่วง n ซึ่งโดย a และ n มีความสัมพันธ์กันโดย A 2 n 1 หรือ n 2 - a a ยกตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักที่ได้รับการอธิบายด้วยค่าความยาวคลื่นและค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0 1 จะเท่ากับความยาวประมาณ 19 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 40 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 40 วันจะสัมพันธ์กับการถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing สมมุติว่าชุดเวลาไม่ใช่แบบตามฤดูกาล แต่ไม่แสดงแนวโน้มวิธีการของ Holt s ประมาณการทั้งระดับปัจจุบันและแนวโน้มปัจจุบันข้อสังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาเป็นพิเศษ กรณีของการเรียบเรียงชี้แจงโดยการตั้งค่าระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นส่วนจำนวนเต็มของอัลฟ่าอัลฟา 2 อัลฟ่าสำหรับข้อมูลทางธุรกิจส่วนใหญ่พารามิเตอร์อัลฟาที่มีขนาดเล็กกว่า 0 40 มักจะมีประสิทธิภาพอย่างไรก็ตามหนึ่งอาจดำเนินการค้นหาตารางของพื้นที่พารามิเตอร์, ด้วย 0 1 ถึง 0 9 โดยเพิ่มขึ้นจาก 0 1 จากนั้นอัลฟาที่ดีที่สุดมีค่า Mean Absolute Error MA ที่น้อยที่สุดวิธีการเปรียบเทียบวิธีการปรับเรียบหลายแบบแม้ว่าจะมีตัวบ่งชี้ตัวเลขสำหรับการประเมินความถูกต้องของเทคนิคการคาดการณ์วิธีที่กว้างที่สุดคือ ในการใช้ภาพการเปรียบเทียบการคาดการณ์หลายอย่างเพื่อประเมินความถูกต้องของพวกเขาและเลือกวิธีการคาดการณ์ต่างๆในวิธีนี้หนึ่งต้องพล็อตใช้เช่น Excel บนกราฟเดียวกัน th e ค่าเดิมของตัวแปรชุดเวลาและค่าที่คาดการณ์จากวิธีการพยากรณ์อากาศต่างๆซึ่งจะช่วยในการเปรียบเทียบภาพได้คุณอาจต้องการใช้การคาดการณ์ในอดีตโดยใช้เทคนิคการปรับผิวเรียบเพื่อให้ได้ค่าคาดการณ์ที่ผ่านมาโดยอาศัยเทคนิคการปรับให้เรียบโดยใช้พารามิเตอร์เดียว Holt และ Winters ใช้พารามิเตอร์สองและสามตามลำดับดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเลือกค่าที่ดีที่สุดหรือใกล้เคียงกับค่าทดลองโดยรวมและข้อผิดพลาดสำหรับพารามิเตอร์การปรับความเรียบแบบเอกซ์โพเน็นเชียลเดี่ยวเน้นมุมมองในระยะสั้น กำหนดระดับให้เป็นข้อสังเกตสุดท้ายและขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่ไม่มีแนวโน้มการถดถอยเชิงเส้นซึ่งเหมาะกับเส้นสี่เหลี่ยมอย่างน้อยที่สุดต่อข้อมูลทางประวัติศาสตร์หรือเปลี่ยนข้อมูลทางประวัติศาสตร์เป็นช่วงระยะยาวซึ่งขึ้นอยู่กับแนวโน้มขั้นพื้นฐานของโฮลท์ การคำนวณหาค่าความละเอียดเชิงเส้นแบบเส้นตรงจับข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุดพารามิเตอร์ในรูปแบบของ Holt คือพารามิเตอร์ระดับที่ควรจะเป็น ลดลงเมื่อปริมาณของการเปลี่ยนแปลงข้อมูลมีขนาดใหญ่และแนวโน้ม - พารามิเตอร์ควรจะเพิ่มขึ้นหากทิศทางแนวโน้มล่าสุดได้รับการสนับสนุนโดยสาเหตุปัจจัยบางอย่างการคาดการณ์ระยะสั้น ๆ สังเกตว่าทุก JavaScript ในหน้านี้มีการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งก้าว ได้รับการคาดการณ์สองขั้นตอนล่วงหน้าเพียงเพิ่มค่าที่คาดการณ์ไว้ในตอนท้ายของข้อมูลชุดข้อมูลเวลาของคุณแล้วคลิกปุ่มคำนวณเดียวกันคุณอาจทำซ้ำขั้นตอนนี้สองสามครั้งเพื่อให้ได้การคาดการณ์ในระยะสั้นที่จำเป็น