Demonstração Médica em Movimento Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nesse sentido, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados e desinteressados vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer para si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Ele vai ter outro 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E wessging wagging a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Quantas dessas estimativas são, na verdade, as previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo também é uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89. Todos, incluindo você, estão impressionados. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã, chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque nós os usaremos na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez, incluí as predições quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados m mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer quotpast predictionsquot, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado do cálculo apareça onde deveria gostar do seguinte. Indicador médio médio As médias móveis fornecem uma medida objetiva da direção da tendência ao suavizar os dados do preço. Normalmente calculado usando os preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com a mediana. típica. Fechamento ponderado. E preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. As médias móveis de comprimento mais curto são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também fornecem mais falsos alarmes. As médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos sensíveis, apenas recuperando as grandes tendências. Use uma média móvel que é metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se o comprimento do ciclo de pico a pico for de aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, uma média móvel de 10 dias é apropriada. Alguns comerciantes, no entanto, usarão médias móveis de 14 e 9 dias para os ciclos acima, na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros favorecem os números de Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. As médias móveis de 100 a 200 dias (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos de 20 a 65 dias (4 a 13 semanas), as médias móveis são úteis para ciclos intermediários e 5 Para 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Vá longo quando o preço cruza acima da média móvel abaixo. Vá curto quando o preço cruza abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados variados, com o cruzamento de preços de um lado para o outro através da média móvel, gerando uma grande quantidade de sinais falsos. Por essa razão, os sistemas móveis em média normalmente empregam filtros para reduzir whipsaws. Sistemas mais sofisticados utilizam mais de uma média móvel. Duas médias móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto do preço de fechamento. Três médias móveis empregam a terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas médias móveis usam uma série de seis médias móveis rápidas e seis médias móveis lentas para se confirmarem. As médias móveis deslocadas são úteis para fins de tendência, reduzindo o número de whipsaws. Os canais Keltner usam bandas plotadas em um múltiplo do alcance verdadeiro médio para filtrar os cruzamentos médios móveis. O popular MACD (Moving Average Convergence Divergence) é uma variação do sistema de duas médias móveis, plotado como um oscilador que subtrai a média lenta da média móvel rápida. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada uma com suas próprias peculiaridades. As médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas a distorção. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais obtêm os benefícios da ponderação combinada com facilidade de construção. As médias móveis mais selvagens são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente, a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, eles usam diferentes métodos de pontuação para quais usuários precisam permitir. O Painel Indicador mostra como configurar as médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias.
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