ковзна середня - це індикатор тенденції, який використовується для аналізу попередніх даних з метою формування серії заходів, що походять Тому різні підмножини цінових даних мають можливість досліджувати цінові показники, які з часом знижуються.
Ці заходи можна класифікувати як водіївоскільки вони використовують різні попередні дані для накреслення нових цінових ліній. Вони проявляються через сигнали після того, як почався новий тренд або основні цінові рухи.
Реклама
Цей тип середнього показника не дає точних прогнозів щодо руху цін. Отже, короткострокові та довгострокові заходи повинні поєднуватися так що вони виробляють сигнали або поєднуються з іншими показниками, які можуть досягти відповідного виміру з точки зору імпульсу цінових дій.
Реклама
У цій статті ви знайдете:
Для чого використовуються ковзні середні?
ковзні середні їх слід обчислювати після послідовних спостережень за штучними підгрупами. Вони можуть бути використані в контрольних діаграмах для створити середні графіки для даних у певний запланований час.
Коли проводяться аналізи часових рядів, використовується ковзна середня, і таким чином можна згладити дані та зменшити випадкові сумніви в даному часовому ряді.
Реклама
Цей метод використовується, коли ви хочете надати більшої важливості групі останніх даних і досягти прогнозу. Кожна з точок рухомої міри, що посилається на часовий ряд, відноситься до середнього арифметичного числа точок послідовна серія, де кількість балів буде обрана таким чином, що будуть нерегулярні або сезонні ефекти усуне.
Класифікація ковзних середніх
Ці заходи можуть мати можливість використовувати відкриті, закриті, високі та низькі ціни в якості еталону і таким чином досягти безперебійних даних про ціни. Є різні типи ковзних середніх, це:
Реклама
Проста ковзна середня
Цей прийом застосовується, коли ви хочете надати більше значення недавньому набору даних і таким чином досягти прогнозу. Цей прогноз можна отримати, обчисливши середнє арифметичне нещодавно вибраного набору даних.
Кожного разу, коли отримується нове спостереження, його потрібно додавати до набору даних і видаляти найстаріше спостереження.
Реклама
Аналітик, що розробляє прогноз, визначає останню кількість даних, що враховуються у наборі спостережень, на основі яких проводяться розрахунки середнього арифметичного. Зміни, сенсибілізовані в поведінці серії, зменшуються при використанні більшої кількості спостережень у наборі даних.
Зважена ковзна середня
Ковзні середні можуть бачити середню ціну економічного інструменту протягом певного періоду часу. Незважаючи на це, існують різні типи ковзних середніх.
Взагалі відкладається, що різні точки даних можуть зважуватися або присвоюватися певній точці великого значення. Зважена ковзаюча середня здатна надати значення точкам даних, які є новішими.
Протягом обумовленого періоду кожному з пунктів буде присвоєно нещодавній множник даних, щоб він потім упорядковано спускався вниз. Пізніше, коли на початку буде додано нову точку, точку даних із найдовшим віком буде видалено.
Характеристики ковзного середнього
Серед найважливіших особливостей є:
- Це середнє значення використовується для оцінки майбутніх значень, орієнтованих на історичні дані.
- Існує велика кількість методів, у цьому випадку компаніям доведеться прийняти рішення виберіть будь-кого з них, щоб зробити прогноз, і якщо вони вже застосовували його у випадках бетон.
- Це метод, який проектує значення протягом прогнозованого періоду, орієнтуючись на середнє значення змінної, яке обчислюється протягом певної кількості попередніх періодів.
- Ковзне середнє забезпечує інформацію, яка має тенденцію маскувати інші історичні дані простим середнім.
- Чим менше кількість періодів використовується для ковзної середньої, тим швидше ваш прогноз може реагувати на будь-які зміни в історичних даних.
Переваги ковзного середнього
Цей тип середнього рівня містить ряд переваг і недоліків, які необхідно враховувати, деякі з них такі:
- Це дозволяє наблизити майбутнє, що може полегшити прийняття рішень.
- Заплановані прогнози набагато цінніші та точніші, ніж інтуїтивні.
Недоліки ковзного середнього
- Вони можуть прогнозувати лише ще один період.
- Зазвичай вони є справжніми спрощеннями і не гарантують змінних, що впливають на майбутнє прогнозів, які включені до моделі згаданого прогнозу.
