อัต เคลื่อนไหว เฉลี่ย investopedia

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA. BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA เป็นตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน 1 สัปดาห์ 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 days 26, 28 , 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28. MA - 10 วันเฉลี่ยจะปิดราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรกจุดข้อมูลถัดไปจะลดลงเร็วที่สุด ราคาเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ตามที่แสดงไว้ด้านล่างตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs ล่าช้าในการดำเนินการราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมานานระยะเวลาสำหรับ MA ที่มากขึ้นล่าช้าดังนั้น MA 200 วันจะมีระดับความล่าช้ากว่า MAA 20 วันมากเกินไปเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การค้าโดยใช้ MA ที่สั้นกว่าสำหรับการซื้อขายระยะสั้น และ MAs ระยะยาวที่เหมาะสมกับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้าจะได้รับความนิยมจากนักลงทุนและผู้ค้าทั่วไปมากขึ้นโดยมีส่วนแบ่งตลาดสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไป dered เป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ยังมีสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยเช่นกันโดยสัญญาณโมเมนตัมที่เพิ่มขึ้นจะเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญโดยตัวของมันเองหรือเมื่อค่าเฉลี่ยสองตัวขึ้นไปเหนือ MA ที่เพิ่มขึ้นแสดงว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นขณะที่ MA ลดลงบ่งบอกว่าอยู่ในขาลง ยืนยันกับการครอสโอเวอร์แบบ bullish ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือโมเมนตัมด้าน MA ระยะยาวได้รับการยืนยันโดย Crossover หยาบคายซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุต่ำกว่า MA ในระยะยาว Moving Average Average Movement Average - ARIMA. DEFINITION of Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA. A แบบจำลองการวิเคราะห์ทางสถิติที่ใช้ข้อมูลชุดเวลาเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตเป็นรูปแบบของการวิเคราะห์การถดถอยที่พยายามจะคาดการณ์การเคลื่อนไหวในอนาคตตามการเดินแบบสุ่มที่ดูเหมือนโดยหุ้นและตลาดการเงินโดย ตรวจสอบความแตกต่างระหว่างค่าในชุดแทนการใช้ค่าข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงความล่าช้าของชุด differenced จะเรียกว่า autoregressive และ ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่แบบรวมอัตโนมัติ - ARIMA ประเภทของแบบจำลองนี้โดยทั่วไปจะเรียกว่า ARIMA p, d, q โดยมีจำนวนเต็มซึ่งหมายถึงส่วนของค่าเฉลี่ยที่รวมและเคลื่อนที่โดยอัตโนค่ารวมของข้อมูล ชุดตามลำดับการสร้างแบบจำลอง ARIMA สามารถคำนึงถึงแนวโน้มของบัญชีวัฏจักรฤดูกาลข้อผิดพลาดและด้านที่ไม่เป็นนิ่งของชุดข้อมูลเมื่อทำการคาดการณ์ 6 2 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่วิธีการแบบคลาสสิกของการสลายตัวของชุดเวลาเกิดขึ้นในทศวรรษที่ 1920 และใช้กันอย่างแพร่หลายจนกระทั่ง 1950s มันยังคงรูปแบบพื้นฐานของวิธีการแบบต่อมาในเวลาดังนั้นสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจวิธีการทำงานขั้นตอนแรกในการสลายตัวแบบคลาสสิกคือการใช้วิธีเฉลี่ยโดยเฉลี่ยในการประมาณแนวโน้มรอบดังนั้นเราจะเริ่มต้นด้วยการพูดถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ . การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของคำสั่ง m สามารถเขียนเป็นหมวก frac sum ky โดยที่ m 2k 1 นั่นคือการประมาณแนวโน้มของวัฏจักรในเวลา t จะได้ค่าเฉลี่ยของ va lues ของชุดข้อมูลเวลาภายใน k รอบระยะเวลาของ t การสังเกตการณ์ที่อยู่ใกล้เคียงในเวลายังมีแนวโน้มที่จะใกล้เคียงกับค่าและค่าเฉลี่ยช่วยลดความบางส่วนของการสุ่มในข้อมูลออกจากคอมโพเนนต์ของเทรนด์เทรนด์ที่เรียบเราเรียกว่า m - MA หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของใบสั่ง m ตัวอย่างเช่นพิจารณารูปที่ 6 6 แสดงปริมาณการขายไฟฟ้าให้กับลูกค้าที่อยู่อาศัยในรัฐเซาท์ออสเตรเลียในแต่ละปีตั้งแต่ปี 2532 ถึงปี 2551 โดยไม่รวมยอดขายน้ำร้อนข้อมูลดังกล่าวยังแสดงในตารางที่ 6 1. รูปลักษณ์ 6 6 ยอดขายไฟฟ้าที่อยู่อาศัยไม่รวมน้ำร้อนสำหรับ South Australia 1989-2008.ma elecsales คำสั่ง 5. ในคอลัมน์ที่สองของตารางนี้จะแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับที่ 5 โดยให้ค่าประมาณของวัฏจักรแนวโน้มค่าแรกใน คอลัมน์นี้เป็นค่าเฉลี่ยของห้าข้อสังเกตแรก 1989-1993 ค่าที่สองในคอลัมน์ 5 MA คือค่าเฉลี่ยของค่า 1990-1994 และอื่น ๆ ค่าในคอลัมน์ 5 MA แต่ละค่าเฉลี่ยของการสังเกตใน ระยะเวลาห้าปีศูนย์กลางใน t เขาไม่มีค่าสำหรับสองปีแรกหรือสองปีที่ผ่านมาเนื่องจากเราไม่ได้สังเกตสองด้านใดด้านหนึ่งในสูตรด้านบนคอลัมน์ 5-MA มีค่าหมวกกับ k 2 เพื่อดูว่ามีแนวโน้มรอบอย่างไร ประมาณการดังกล่าวเราวางแผนไว้พร้อมกับข้อมูลต้นฉบับในรูปที่ 6 7. รูปที่ 6 7 ขายไฟฟ้าที่อยู่อาศัยสีดำพร้อมกับประมาณการ 5-MA ของวงจรการหมุนเวียน redecoot elecsales ยอดขายไฟฟ้าที่อยู่อาศัยหลัก ylab GWh xlab Year line ma elecsales, 5 col red. Notice แนวโน้มว่าสีแดงมีความนุ่มนวลกว่าข้อมูลต้นฉบับและจับภาพการเคลื่อนไหวหลักของชุดข้อมูลเวลาโดยไม่มีความผันผวนเล็กน้อยวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่อนุญาตให้มีการประมาณค่า T ซึ่ง t อยู่ใกล้กับ ปลายของชุดจึงเส้นสีแดงไม่ขยายไปยังขอบของกราฟในด้านใดด้านหนึ่งต่อมาเราจะใช้วิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นของการประมาณแนวโน้มรอบซึ่งจะให้ประมาณการใกล้ endpoints คำสั่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กำหนด sm ความเป็นธรรมของการประมาณแนวโน้มรอบโดยทั่วไปคำสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่หมายถึงเส้นโค้งที่นุ่มนวลกราฟต่อไปนี้แสดงผลของการเปลี่ยนแปลงลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อมูลการขายไฟฟ้าที่อยู่อาศัยรูปที่ 6 8 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันที่ใช้กับการขายไฟฟ้าที่อยู่อาศัย data. Symple moving average เช่นนี้มักจะเป็นคำสั่งแปลกเช่น 3, 5, 7, ฯลฯ ดังนั้นจึงสมมาตรในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคำสั่ง m 2k 1 มีการสังเกตก่อนหน้านี้ k สังเกตในภายหลังและการสังเกตกลาง ที่เป็นค่าเฉลี่ย แต่ถ้า m เป็นได้ก็จะไม่เป็นสมมาตรค่าเฉลี่ยที่สำคัญของการย้ายค่าเฉลี่ยเป็นไปได้ที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหตุผลหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการทำให้สมมาตรสมมาตรเฉลี่ยเท่า ๆ กัน ตัวอย่างเช่นเราอาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคำสั่งที่ 4 จากนั้นให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่นของคำสั่งที่ 2 ต่อผลลัพธ์ในตารางที่ 6 2 ข้อมูลนี้ถูกสร้างขึ้นในช่วงไม่กี่ปีแรกของข้อมูลการผลิตเบียร์รายไตรมาสของออสเตรเลีย - หน้าต่าง ausbeer เริ่ม 1992 ma4 - ma beer2 ลำดับ 4 ศูนย์ FALSE ma2x4 - ma beer2 ลำดับ 4 ศูนย์ TRUE สัญกรณ์ 2 ครั้ง 4 - MA ในคอลัมน์สุดท้ายหมายถึง 4-MA ตามด้วย 2-MA ค่าใน คอลัมน์สุดท้ายจะได้รับโดยการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับที่ 2 ของค่าในคอลัมน์ก่อนหน้าตัวอย่างเช่นสองค่าแรกในคอลัมน์ 4-MA คือ 451 2 443 410 420 532 4 และ 448 8 410 420 532 433 4 เป็นอันดับแรก ค่าในคอลัมน์ 2 times4 - MA คือค่าเฉลี่ยของ 2 450 0 451 2 448 8 2 เมื่อค่า 2-MA มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเท่ากันเช่น 4 จะเรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลางของคำสั่งที่ 4 นั่นคือเนื่องจาก ผลที่ได้คือ symmetric เมื่อต้องการดูว่าเป็นกรณีนี้เราสามารถเขียน 2 times4 - MA ได้ดังนี้ start frac frac frac14y frac14y frac14y frac18y end ตอนนี้มันเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการสังเกต เป็นสมมาตรการรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ก็เป็นไปได้ตัวอย่างเช่น 3 times3 - MA มักใช้และประกอบด้วย o ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับ 3 ตามด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่นของคำสั่งที่ 3 โดยทั่วไป MA แม้กระทั่งใบสั่ง MA ควรจะตามด้วยคำสั่ง MA แม้แต่เพื่อให้สมมาตรในทำนองเดียวกันใบสั่งซื้อคี่ค. ควรจะตามด้วยคำสั่งที่แปลก MA. Estimating แนวโน้มรอบกับข้อมูลตามฤดูกาลการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมที่ใช้บ่อยที่สุดคือการประมาณแนวโน้มรอบจากข้อมูลตามฤดูกาลพิจารณาเมื่อมีการใช้ข้อมูลไตรมาสรายไตรมาสในแต่ละไตรมาสคือ ให้น้ำหนักเท่ากันเป็นเงื่อนไขแรกและครั้งสุดท้ายใช้กับไตรมาสเดียวกันในปีต่อ ๆ กันดังนั้นความแปรผันตามฤดูกาลจะได้รับการเฉลี่ยและค่าที่ได้จากหมวกจะมีการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีผลที่คล้ายกันจะได้มาโดยใช้ 2 ครั้งที่ 8 - MA หรือ 2 ครั้ง 12 - MA โดยทั่วไปแล้ว m - MA 2 ครั้งเทียบเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักของ m 1 พร้อมกับข้อสังเกตทั้งหมดที่น้ำหนัก 1 เมตรยกเว้นเงื่อนไขแรกและครั้งสุดท้ายที่ใช้น้ำหนัก 1 2m ดังนั้นถ้าระยะเวลาตามฤดูกาลเป็นไปได้และมีคำสั่ง m ให้ใช้ M - MA 2 ครั้งเพื่อประมาณแนวโน้มรอบถ้าช่วงเวลาเป็นแบบคี่และของ m ให้ใช้ am - MA เพื่อประมาณแนวโน้มรอบ สามารถใช้ 2-times 12 - MA เพื่อประมาณแนวโน้มรอบของข้อมูลรายเดือนและสามารถใช้ 7-MA ในการประมาณแนวโน้มรอบของข้อมูลรายวันตัวเลือกอื่น ๆ สำหรับลำดับของ MA จะส่งผลให้เกิดแนวโน้มรอบ ประมาณการการปนเปื้อนตามฤดูกาลในข้อมูลตัวอย่าง 6 2 การผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้ารูปที่ 6 9 แสดง 2 ครั้ง 12 - MA ที่ใช้กับดัชนีคำสั่งซื้ออุปกรณ์ไฟฟ้าสังเกตว่าเส้นเรียบไม่มีฤดูกาลแสดงให้เห็นว่าเกือบจะเหมือนกับแนวโน้ม - วงจรที่แสดงในรูปที่ 6 2 ซึ่งถูกประมาณโดยใช้วิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าใด ๆ สำหรับลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยกเว้น 24, 36 เป็นต้นจะส่งผลให้เส้นเรียบที่แสดงความผันผวนตามฤดูกาลบางส่วนรูปที่ 6 9 A 2x12-MA ใช้กับอุปกรณ์ไฟฟ้า ent คำสั่ง index. plot elecequip, ylab ดัชนีคำสั่งซื้อใหม่ col สีเทาหลักการผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้าเส้นยูโรเส้น ma elecequip คำสั่ง 12 col red. Weightsed moving averagesbinations of moving average ผลให้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักยกตัวอย่างเช่น 2x4-MA กล่าวข้างต้นคือ โดยทั่วไปแล้ว m-m ที่ถ่วงน้ำหนักสามารถเขียนเป็น sum hat t sum k aj y, โดยที่ k m-1 2 และน้ำหนักจะถูกกำหนดโดย frac, frac, frac, frac, frac โดย a, จุด, ak เป็นสิ่งสำคัญที่น้ำหนักทั้งหมดรวมกันไปหนึ่งและว่าพวกเขาจะสมมาตรเพื่อให้ aj a ง่าย m - MA เป็นกรณีพิเศษที่น้ำหนักทั้งหมดมีค่าเท่ากับ 1 m ประโยชน์ที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก เป็นที่พวกเขาให้ผลการคาดการณ์ที่ราบรื่นของแนวโน้มวงจรแทนการสังเกตการป้อนและออกจากการคำนวณที่น้ำหนักเต็มน้ำหนักของพวกเขาจะเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆและจากนั้นลดลงช้าทำให้เกิดเส้นโค้งที่เรียบเนียนบางชุดที่เฉพาะเจาะจงของน้ำหนักที่ใช้กันอย่างแพร่หลายบางส่วนของเหล่านี้คือ ให้ในตา ble 6 3.