Сглаживая колебания и шум в данных, скользящее среднее может выявить основную тенденцию и помочь нам сделать более точные прогнозы. В этом разделе мы рассмотрим, как рассчитать скользящую среднюю, какие существуют типы скользящих средних и как выбрать лучшую для нашей цели. Мы также рассмотрим несколько примеров того, как применять скользящее среднее к реальным наборам данных. Скользящее среднее — это простой и широко используемый метод сглаживания и анализа данных временных рядов.
Он основан на идее использования среднего значения прошлых точек данных для прогнозирования Новости о рынке Форекс от Finversia ТВ будущих значений. Скользящее среднее может помочь уменьшить шум и колебания данных, выявить основную тенденцию и сезонность, а также обеспечить основу для сравнения и прогнозирования. В этом разделе мы представим концепцию и типы скользящего среднего, объясним, как его рассчитывать и интерпретировать, а также покажем несколько примеров его применения в различных областях.
Например, если мы используем 3-дневную скользящую среднюю, мы не сможем рассчитать значение для первого и последнего дня. Это может стать проблемой, если мы хотим использовать скользящее среднее для прогнозирования, поскольку нам нужно значение последней точки, чтобы создать прогноз для следующей точки. Скользящее среднее является запаздывающим индикатором, то есть оно следует за трендом, а не предвосхищает его. Чем больше размер окна, тем больше задержка между скользящим средним и фактическими данными. Это может привести к пропуску некоторых важных изменений или сигналов в данных, таких как поворотные точки, пики или минимумы.
Скользящее среднее: как использовать среднее значение прошлых точек данных для прогнозирования будущих значений
Например, если данные имеют сильную годовую сезонность, может подойти скользящее среднее за 12 периодов. Скользящее среднее сглаживает колебания и шум в исходном ряду и выявляет основную тенденцию и сезонность. Это также может помочь уменьшить влияние выбросов и пропущенных значений.
Как рассчитать простую скользящую среднюю
В этих и подобных случаях применяются взвешенные скользящие средние.
Экспоненциальная скользящая средняя
Первого месяца,непосредственно следующего за результатаминаблюдения. Как инвестиционный риск было сказано выше, для построения «интервала предсказания» прогнозного значения использовалась среднеквадратичная ошибка (RMSE) причем вычисленная не для всего ряда, а лишь на периоде усреднения. Это соответствует формулам MS EXCEL в Пакете анализа.
- Это могут быть числовые значения, такие как показатели продаж, показания температуры или цены на акции, или они могут быть категориальными, например, сегменты клиентов или категории продуктов.
- В 1990-х годах был предложен ряд скользящих средних с динамически изменяемой шириной окна (или сглаживающим коэффициентом), смотрите, например, Адаптивная скользящая средняя Кауфмана.
- Он не может прогнозировать дальше, чем на один период вперед, если не сделаны некоторые предположения о будущих значениях данных.
- Дело в том, что скользящее среднее,включающее данные трех предшествующихнаблюдений, не может быть вычислено, дотех пор, пока не будет закончено наблюдениеза третьим периодом.
Для чего нужен метод скользящей средней и как его используют инвесторы
Рассчитав скользящее среднее за определенное количество дней, мы можем выявить тенденции и сделать прогноз относительно будущих продаж. Скользящие средние с короткими периодами используют для краткосрочного трейдинга, чтобы видеть все скачки цены актива. Длинные скользящие средние помогают долгосрочным инвесторам следить за общим трендом актива и не отвлекаться на короткие колебания цены. Скользящие средние могут быть разной длины — это влияет на чувствительность к изменениям цены актива. Обычно длины скользящих средних составляют книга metatrader 4 10, 20, 50, 100 или 200 дней.
Это определит, сколько точек данных мы будем использовать для расчета среднего значения. Например, если мы хотим рассчитать месячное скользящее среднее, мы будем использовать точки данных за каждый месяц. Разница между простой скользящей средней и экспоненциальной скользящей средней заключается в их областях внимания и возможностях прогнозирования. Например, простой метод прогнозирования скользящего среднего рассматривает данные за определенный период времени.
