Скользящее среднее: как использовать среднее значение прошлых точек данных для прогнозирования будущих значений

В заключение, по аналогии с проверкой исходного ряда на автокорреляцию можно вычислить автокорреляцию ошибок и построить диаграммы рассеяния и коррелограмм. Эффективным дополнением к расчету скользящей средней служит визуализация с помощью графиков. Это позволяет получить быстрое визуальное представление о тенденции. Эти методы реализуются с использованием как стандартных функций Excel (ТЕНДЕНЦИЯ, РОСТ), так и надстроек – например, пакета “Анализ данных”.

Используя скользящее среднее, можно сгладить сезонные и нерегулярные колебания данных и сосредоточиться на долгосрочных и циклических движениях. Кроме того, можно использовать скользящее среднее для прогнозирования будущих значений экономических показателей путем экстраполяции тенденции или использования модели регрессии, основанной на прошлых скользящих средних. Скользящее среднее — это простой и широко используемый метод сглаживания и прогнозирования данных временных рядов. Он включает в себя взятие среднего значения фиксированного количества прошлых точек данных для получения сглаженного значения для текущей точки. Однако скользящее среднее имеет некоторые ограничения, которые могут повлиять на его производительность и пригодность для определенных приложений. В этом разделе мы обсудим некоторые из этих ограничений и способы их устранения или смягчения.

Зачем нужна скользящая средняя в Excel

Скользящее среднее может помочь уменьшить шум и колебания данных, а также выявить основную тенденцию и сезонность. Например, на следующей диаграмме показаны ежемесячные продажи компании, а также SMA, WMA и EMA с размером окна 12 месяцев. Мы видим, что скользящие средние сглаживают данные и показывают общую картину продаж с течением времени. То есть, при вычислении WMA для временного ряда, мы считаем последние значения исходной функции более значимыми чем предыдущие, причём функция значимости линейно убывающая. В отличии от SMA, этот способ придает больший вес последним ценам периода.

Индикатор SMA — метод простой скользящей средней

Период скользящего среднего определяет, насколько он чувствителен к изменениям исходного ряда. Более короткий период создаст более волатильную скользящую среднюю, которая точно следует за рядом, тогда как более длинный период создаст более плавную скользящую среднюю, которая отстает от серии. Оптимальный период зависит от характеристик данных, таких как частота, тенденция и сезонность. Общее эмпирическое правило заключается в использовании периода, который примерно равен длине доминирующего цикла в данных.

Экспоненциальная скользящая средняя

К примеру, пробой ценой линии 50-дневной скользящей средней является распространенным сигналом смены тренда на рынке. Простую или экспоненциальную скользящую среднюю не нужно рассчитывать самостоятельно. Готовые данные можно найти на любой аналитической платформе в разделе технического анализа. За счет уменьшения шума и устранения колебаний цена, сглаженная МА отражает на графике господствующуютенденцию и часто используется для подтверждения текущего тренда, а также определения областейсопротивления и поддержки. Метод скользящего среднего часто применяется для прогнозирования, например, денежного курса валют на заданный период.

Способ 1: Пакет анализа

Среди трейдеровиндикатор также носит название мувинг.Авторами индикатора Moving Average принято считать бизнесмена, трейдера и аналитика Ричарда Дончиана,которого называют «отцом торговли по тренду», и Дж. На его основе создано огромное количество модификаций, а формула скользящейсредней используется для расчета множества других технических индикаторов, например, полос Боллинджера иMACD. Если вы уже создали диаграмму для своих данных, добавление линии тренда скользящего среднего значения для этой диаграммы занимает несколько секунд. Для этого мы собираемся использовать функцию Excel Trendline, и подробные шаги приведены ниже. Предположим, у вас есть список данных, например данные о продажах или биржевые котировки, инвестиции в сайты и вы хотите узнать среднее значение за последние 3 месяца в любой момент времени.

1. Это определит, сколько точек данных мы будем использовать для расчета среднего значения.
2. Подробнее о том, что такое фундаментальный анализ, — в статье Фундаментальный анализ фондового рынка — минимум, который должен знать каждый инвестор.
3. Входной интервал – исходные значения временного ряда.
4. Например, 10-точечная скользящая средняя может уменьшить шум и искажения звуковой волны, а 5-точечная скользящая средняя может улучшить края и контрастность изображения.
5. Скользящее среднее может уменьшить влияние выбросов и случайных изменений в данных, которые могут исказить истинный сигнал и привести к ошибочным выводам.

Чтобы проиллюстрировать метод скользящего среднего, мы будем использовать несколько примеров различных что такое хеджирование типов данных и сравнивать прогнозы наивного и взвешенного скользящего среднего. Давайте рассмотрим пример, чтобы проиллюстрировать эту концепцию дальше. Предположим, у нас есть набор данных о ежедневных продажах розничного магазина. Каждая точка данных представляет общий объем продаж за определенный день.

Кроме того, еслипри инсталляции Excel вы не установилипакет анализа, то придется сделать этопрежде, чем вызвать надстройку Скользящеесреднее. Какправило, прогноз с применением скользящегосреднего рассматривается как прогнозна период, непосредственно следующийза периодом наблюдения. Например, вывычисляете скользящее среднее доходовот продаж по результатам трех месяцев,и последние данные наблюдений в базовойлинии включают результаты за январь,февраль срочный рынок и март. Среднее значение этихтрех данных обычно считаются скользящимсредним для апреля, т.е.