OANDA, fxTrade 1080 108910771084107710811089109010741086 10901086107410721088108510991093 107910851072108210861074 fx 10871088108010851072107610831077107810721090 OANDA Corporation. OANDA Europe Ltd, 1103107410831103110210971080108410891103 10881077107910801076107710851090107210841080 105710861077107610801085107710851085108610751086 10501086108810861083107710741089109010741072 108010831080 1056107710891087109110731083108010821080 10481088108310721085107610801103. Turm 42, Boden 9a, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansatze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einfuhrung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen.
In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhangig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests wahrend des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test.
Score Unabhangig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun konnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, da Sie Ihren Freunden trotz Ihrer Eigenwerbung lasst vermuten, Sie selbst uberschatzen und Abbildung Sie weniger fur den zweiten Test studieren konnen und so erhalten Sie einen 73. Nun, was all die betroffen sind und unbeteiligt gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansatze, damit sie eine Schatzung unabhangig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie konnen zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer blast Rauch uber seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glucklich. nicht, vielleicht, wenn Sie weniger Party tat Und werent wedelte das Wiesel ganz uber dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen hoheren score.
Beide dieser Schatzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jungste Punktzahl, um Ihre zukunftige Performance zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, sauer du all diese Leute eine Art haben auf Ihrem gro? en Geist Zerschlagung und Sie entscheiden sich fur Ihre eigenen Grunde auch im dritten Test zu machen und eine hohere Punktzahl vor Ihrem quotalliesquot zu setzen.
Sie nehmen den Test und Ihre Gaste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschlie? lich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschlie? ende Prufung des Semesters herauf und wie ublich spuren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich konnen Sie das Muster sehen.
Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, wahrend wir arbeiten. Nun kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zuruck, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden.
Zuerst prasentieren wir die Daten fur eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag fur Zelle C6 sollte jetzt sein Sie konnen diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich uber die jungsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfugung fur jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen fur die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jungste Vorhersage zu entwickeln.
Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glattungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegultigkeit zu messen. Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu prasentieren. Der Eintrag fur Zelle C5 sollte jetzt sein Sie konnen diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stucke der historischen Daten fur jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot fur illustrative Zwecke und fur die spatere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten.
Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzufuhren. Nichts anderes ist notwendig. Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion.
Nun mussen wir den Code fur die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Beachten Sie, dass die Eingaben fur die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden mochten. Sie konnen es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zahler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zahler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Gro? der historischen Array HistoricalSize Historical.
MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods der Code wird in der Klasse erklart. Sie wollen die Funktion in der Tabellenkalkulation positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es die folgenden. Modelle, nonseasonal Muster und Trends konnen mit einem gleitenden Durchschnitt oder Glattungsmodell extrapoliert werden.
Die grundlegende Annahme hinter Mittelwertbildung und Glattungsmodellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationar mit einem sich langsam verandernden Mittelwert ist. Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts abzuschatzen und dann als die Prognose fur die nahe Zukunft zu verwenden. Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschatzen und zu extrapolieren. Version der ursprunglichen Serie bezeichnet, da die kurzzeitige Mittelung die Wirkung hat, die Sto? in der ursprunglichen Reihe zu glatten. konnen wir hoffen, eine Art von optimaler Balance zwischen der Leistung des Mittelwerts und der zufalligen Wandermodelle zu erreichen.
Die einfachste Art der Mittelung Modell ist die. hat8221 stehen lassen Fur eine Prognose der Zeitreihe Y, die am fruhestmoglichen fruheren Zeitpunkt durch ein gegebenes Modell durchgefuhrt wird. zentriert, was impliziert, da? die letzten 5 Werte mitteln, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spat sein, wenn sie auf Wendepunkte reagieren. Wenn m sehr gro?
Modell dem mittleren Modell. Die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hier ist ein Beispiel einer Reihe, die zufallige Fluktuationen um ein sich langsam veranderndes Mittel zu zeigen scheint. Erstens konnen wir versuchen, es mit einem zufalligen Weg Modell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Begriff entspricht: Das zufallige Wandermodell reagiert sehr schnell auf Anderungen in der Serie, aber dabei nimmt sie einen Gro? einfache gleitende Durchschnitt liefert in diesem Fall deutlich kleinere Fehler als das zufallige Wegmodell.
so dass es dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa drei Perioden zu liegen. Zum Beispiel scheint ein Ruckgang in Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich erst um einige Zeit spater. Modells eine horizontale Gerade sind, genau wie beim zufalligen Weg Modell. Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Modells gleich einem gewichteten Mittelwert der neueren Werte.
Die von Statgraphics berechneten Konfidenzgrenzen fur die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnitts werden nicht breiter, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Dies ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrunde liegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Vertrauensintervalle fur dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schatzungen der Konfidenzgrenzen fur die langerfristigen Prognosen zu berechnen. Modell fur die Vorhersage von 2 Schritten im Voraus, 3 Schritten voraus usw. innerhalb der historischen Datenprobe verwendet wird. Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Konfidenzintervalle fur langerfristige Prognosen durch Addieren und Subtrahieren von Vielfachen der geeigneten Standardabweichung konstruieren.
term gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10 an: Beachten Sie, dass die Prognosen tatsachlich hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zuruckbleiben.
