3 기간 가중 평균

가중 이동 평균. 따라서 가중 이동 평균은 최근 가격 이동에 더 중요한 영향을 미치므로 가중 이동 평균은 일반 가격보다 더 빠르게 가격 변화에 반응합니다. 단순 이동 평균보기 기본 이동 평균 가중 평균 이동 평균은 다음과 같습니다. 계산은 다음과 같습니다. 지난 3 일 동안의 주가는 5, 4, 8이었습니다. 3 개의 기간이 있기 때문에 가장 최근의 날 8은 3의 가중치를 받고 두 번째 최근 하루 4는 2의 가중치를받습니다. 3 기간 5의 마지막 날은 단지 하나의 무게를받습니다. 계산은 다음과 같습니다. 3 x 8 2 x 4 1 x 5 6 6 17. 6 17의 가중 이동 평균 값은 5의 단순 이동 평균 계산과 비교됩니다 가장 최근 날짜에 발생한 8의 큰 가격 인상이 가중 이동 평균 계산에 더 잘 반영된 점에 유의하십시오. 월마트 주식의 아래 차트는 10 일 가중 평균과 10 일 가중 평균의 시각 차이를 보여줍니다. 하루 간단한 이동 평균 . 가중 이동 평균 지표에 대한 잠재적 매수 및 매도 신호는 단순 이동 평균 표시와 함께 심도있게 논의됩니다. 단순 이동 평균을 참조하십시오. 이동 평균과 가중 이동 평균의 차이점은 무엇입니까? 가격을 기준으로 한 5 기간 이동 평균 위 공식에 기초하여 위에 나열된 기간의 평균 가격은 90 66입니다. 이동 평균을 사용하는 것은 강력한 가격 변동을 제거하는 효과적인 방법입니다. 핵심 제한 사항은 이전 데이터의 데이터 포인트가 데이터 집합의 시작 부분 근처의 데이터 점과 다르게 가중치가 적용되지 않습니다. 가중치가 적용된 이동 평균이 실행되는 곳입니다. 평균값은 먼 과거의 데이터 점보다 관련성이 높기 때문에 더 많은 가중치를 더 많은 현재 데이터 점에 할당합니다. 가중치는 1 또는 100까지 가산되어야합니다. 단순 이동 평균의 경우 가중치가 균등하게 분배되기 때문에 당신이 생각하기에 우리는 예측에 대한 가장 원시적 인 접근법 중 일부를보고 있습니다. 그러나 이것들은 적어도 예측과 관련된 컴퓨팅 문제에 대한 보람있는 소개 일 것입니다. 스프레드 시트에 예측을 구현합니다. 이 시점에서 우리는 처음부터 시작하여 이동 평균 예측 작업을 시작합니다. 이동 평균 예측 누구나 그들이 믿는 지 여부에 관계없이 이동 평균 예측에 익숙합니다 모든 대학생들은 항상 생각합니다 한 학기 동안 네 번의 시험을 치루게 될 과정에서 시험 점수에 관해서 첫 번째 시험에서 85 점이라고 가정합시다. 두 번째 시험 점수는 무엇을 예측할 것입니까? 다음 시험 성적. 친구들이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측할 수 있다고 생각하니? 부모님이 다음 시험 성적에 대해 어떻게 예측 하시겠습니까? 당신이 당신 친구들과 부모들에게 할 수있는 모든 말다툼을하지 않는다면, 당신과 당신 선생님은 당신이 방금 얻은 85의 영역에서 뭔가를 얻을 것이라고 기대할 것입니다. 자, 친구들에게 승진, 자신을 과대 평가하고 두 번째 시험을 위해 공부할 수있는 능력이 적어서 73 점을 얻게됩니다. 이제는 걱정 스럽거나 걱정하지 않는 사람이 누구인지 알기 위해 세 번째 시험을 치를 것입니다. 그들이 당신과 공유할지 여부에 관계없이 예상치를 개발할 가능성이 높습니다. 그들은 스스로에게 말할지도 모릅니다. 이 사람은 항상 자신의 영리에 대해 연기를 불고 있습니다. 행운의 경우 73 점을 더 얻으려고합니다. 글쎄, 지금까지 85 점과 73 점을 얻었는데, 85 점을 얻는 것에 대해 생각해야 할 것입니다. 73 2 79 모르겠다. 파티를하지 않고 족제비를 흔들지 않았 으면 좋겠다. 당신이 훨씬 더 공부를하기 시작하면 당신은 할 수 있습니다. 이 두 견적은 실제로 이동 평균 예측입니다. 첫 번째는 귀하의 미래 성과를 예측하기 위해 가장 최근의 점수만을 사용합니다. 이를 한 기간의 데이터를 사용하여 이동 평균 예측이라고합니다. 두 번째는 이동 평균 예측이지만 두 기간의 데이터를 사용합니다. 당신의 위대한 마음을 파문을 앓고있는이 모든 사람들이 당신을 열 받게하고, 자신의 이유로 세 번째 테스트에서 잘하고 동맹국 앞에서 더 높은 점수를 부여하기로 결정했습니다. 시험을 치르고 점수는 실제로 89 점입니다. 자신을 포함한 모든 사람이 감명받습니다. 이제는 학기의 최종 시험이 있습니다. 평소와 같이 모든 사람들이 어떻게 해야할지에 대한 예측을 할 필요가 있다고 느낍니다. 마지막 테스트 잘하면, 패턴을 보길 바랍니다. 잘하면 당신은 패턴을 볼 수 있습니다. 당신이 가장 정확하다고 생각합니까. 우리가 일하는 동안 지금 우리는 당신의 소원이없는 여동생이 시작한 새로운 청소 회사로 돌아갑니다. 우리가 일하는 동안 호루라기 스프레드 시트에서 다음 섹션으로 표시된 과거 판매 데이터가 있습니다. 3 기간 이동 평균 예측에 대한 데이터를 먼저 표시합니다. C6 셀 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 다른 셀 수식으로 복사 할 수 있습니다 C7 ~ C11 셀. 가장 최근의 과거 데이터에 대한 평균 이동 방법을 알려주지 만 각 예측에 사용할 수있는 가장 최근의 세 기간을 정확하게 사용합니다. 또한 개발하기 위해 과거 기간에 대한 예측을 실제로 수행 할 필요가 없음을 알아야합니다 가장 최근의 예측 이것은 지수 평활화 모델과는 분명히 다르다. 우리가 예측 유효성을 측정하기 위해 다음 웹 페이지에서 사용할 것이기 때문에 과거 예측을 포함했다. 이제 2 기간 이동 평균 예측에 대해 유사한 결과를 제시하고자한다. 셀 C5에 대한 항목이 있어야합니다. 이제이 셀 수식을 C6에서 C11까지 다른 셀 C6으로 복사 할 수 있습니다. 이제 가장 최근의 두 개의 역사적 데이터 만 알려줍니다. a는 각 예측에 사용됩니다. 다시 예 설명을 위해 그리고 나중에 예측 유효성 검사에 사용하기 위해 과거 예측을 포함 시켰습니다. 주목해야 할 다른 중요한 사항. m - 기간 이동 평균 예측의 경우 가장 최근의 데이터 값은 예측을 만드는데 사용됩니다. 다른 어떤 것도 필요하지 않습니다. m - 기간 이동 평균 예측의 경우, 과거 예측을 할 때 첫 번째 예측은 기간 m에서 발생합니다. 이 두 문제는 모두 코드를 개발할 때 매우 중요합니다. 개발 이동 평균 함수 이제 더 유연하게 사용할 수있는 이동 평균 예측을위한 코드를 개발해야합니다. 코드는 다음과 같습니다. 예측에서 사용할 기간의 수와 기록 값의 배열에 대한 입력 값입니다. 그것을 당신이 원하는 모든 통합 문서에 저장하십시오. 기능 MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Single 선언 및 변수 초기화 Dim 항목 As Variant Dim 카운터 As Integer Dim Accumulation As 단일 Dim HistoricalSize를 정수로 사용합니다. 변수 초기화 중 카운터 1 누계 0. 기록 배열 크기 HistoricalSize. For 카운터 1 For NumberOfPeriods. 가장 최근에 이전에 관측 된 값 중 적절한 수를 누적합니다. 누적 누적 기록 이력 - 크기 누적 횟수 카운터. 이동중 누적 누적 누적 횟수입니다. 코드가 클래스로 설명됩니다. 계산 결과가 필요한 위치에 표시되도록 스프레드 시트에 함수를 배치하려고합니다. 다음과 같이하십시오.