Moving Average Forecasting Introducción. Como usted podría adivinar, estamos estudiando algunos de los enfoques más primitivos para la predicción. Pero espero que estas sean al menos una introducción valiosa a algunos de los problemas de computación relacionados con la implementación de pronósticos en hojas de cálculo. En este sentido, continuaremos comenzando desde el principio y comenzando a trabajar con las previsiones de Media móvil. Pronósticos de media móvil. Todo el mundo está familiarizado con los pronósticos de promedio móvil, independientemente de si creen que son. Todos los estudiantes universitarios lo hacen todo el tiempo. Piense en los resultados de su examen en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Supongamos que tienes un 85 en tu primera prueba. ¿Qué predecirías para tu segundo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tu maestro predijo para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus amigos podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus padres podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Todo el blabbing que usted puede hacer a sus amigos y padres, ellos y su profesor son muy probables esperar que usted consiga algo en el área de los 85 que usted acaba de conseguir. Bueno, ahora vamos a suponer que a pesar de su autopromoción a sus amigos, se sobrevaloran a sí mismos y la figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y por lo que se obtiene un 73. Ahora lo que todos los interesados y despreocupado va a Anticipar que usted conseguirá en su tercer examen Hay dos acercamientos muy probables para que desarrollen una estimación sin importar si lo compartirán con usted. Pueden decir a sí mismos: "Este tipo siempre está soplando el humo de su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratarán de ser más solidarios y decir: "Bueno, hasta ahora has conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figura en obtener sobre un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si usted hizo menos Fiesta y werent meneando la comadreja en todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más estudiando que podría obtener una puntuación más alta. quot Ambos de estos estimados son en realidad las previsiones de promedio móvil. El primero es usar sólo su puntaje más reciente para pronosticar su rendimiento futuro. Esto se denomina pronóstico de media móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico de media móvil, pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a asumir que todas estas personas estallando en su gran mente tienen tipo de molesto y usted decide hacer bien en la tercera prueba por sus propias razones y poner una puntuación más alta en frente de sus quotalliesquot. Usted toma la prueba y su puntuación es en realidad un 89 Todos, incluido usted mismo, está impresionado. Así que ahora tiene la prueba final del semestre que viene y como de costumbre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo youll hacer en la última prueba. Bueno, espero que veas el patrón. Ahora, espero que puedas ver el patrón. ¿Cuál crees que es el silbido más preciso mientras trabajamos? Ahora volvemos a nuestra nueva compañía de limpieza iniciada por su hermana separada llamada Whistle While We Work. Tiene algunos datos de ventas anteriores representados en la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un pronóstico de media móvil de tres periodos. La entrada para la celda C6 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo el promedio se mueve sobre los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que realmente no necesitamos hacer las predicciones para los períodos pasados con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido las predicciones anteriores porque las usaremos en la siguiente página web para medir la validez de la predicción. Ahora quiero presentar los resultados análogos para un pronóstico de media móvil de dos periodos. La entrada para la celda C5 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda hacia abajo a las otras celdas C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se usan las dos más recientes piezas de datos históricos para cada predicción. Nuevamente he incluido las predicciones anteriores para fines ilustrativos y para uso posterior en la validación de pronósticos. Algunas otras cosas que son importantes de notar. Para una predicción de promedio móvil del período m sólo se usan los m valores de datos más recientes para hacer la predicción. Nada más es necesario. Para una predicción media móvil del período m, al hacer predicciones quotpast, observe que la primera predicción ocurre en el período m 1. Ambas cuestiones serán muy significativas cuando desarrollemos nuestro código. Desarrollo de la función de media móvil. Ahora necesitamos desarrollar el código para el pronóstico del promedio móvil que se puede usar con más flexibilidad. El código sigue. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y la matriz de valores históricos. Puede guardarlo en cualquier libro que desee. Función MovingAverage (Histórica, NumberOfPeriods) Como única Declaración e inicialización de variables Dim Item como variante Dim Contador como Entero Dim Acumulación como único Dim HistoricalSize As Entero Inicialización de variables Counter 1 Acumulación 0 Determinación del tamaño del historial HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumular el número apropiado de los valores observados anteriormente más recientes Acumulación Acumulación Histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulación / NumberOfPeriods El código se explicará en la clase. Desea posicionar la función en la hoja de cálculo para que aparezca el resultado del cálculo de la siguiente forma: Definición del modelo de media móvil ponderada En el modelo de media móvil ponderada (estrategia de previsión 14), cada valor histórico se pondera con un factor de El grupo de ponderación en el perfil de pronóstico univariado. Fórmula para la media móvil ponderada El modelo de promedio móvil ponderado le permite ponderar los datos históricos recientes con más fuerza que los datos antiguos al determinar el promedio. Hacer esto si los datos más recientes son más representativos de lo que la demanda futura será que los datos más antiguos. Por lo tanto, el sistema es capaz de reaccionar más rápidamente a un cambio de nivel. Uso La exactitud de este modelo depende en gran medida de su elección de factores de ponderación. Si el patrón de series de tiempo cambia, también debe adaptar los factores de ponderación. Cuando se crea un grupo de ponderación, se introducen los factores de ponderación como porcentajes. La suma de los factores de ponderación no tiene que ser 100. No se calcula pronóstico a posteriori con esta estrategia de previsión. ¿Cuál es la diferencia entre la media móvil y la media móvil ponderada? Una media móvil de 5 períodos, basada en los precios anteriores, sería Calculado utilizando la siguiente fórmula: Con base en la ecuación anterior, el precio promedio durante el período mencionado anteriormente fue de 90.66. El uso de promedios móviles es un método eficaz para eliminar fuertes fluctuaciones de precios. La limitación clave es que los puntos de datos de datos antiguos no se ponderan de forma diferente a los puntos de datos cercanos al inicio del conjunto de datos. Aquí es donde entran en juego los promedios móviles ponderados. Los promedios ponderados asignan una ponderación más pesada a los puntos de datos más actuales, ya que son más relevantes que los puntos de datos en el pasado lejano. La suma de la ponderación debe sumar 1 (o 100). En el caso de la media móvil simple, las ponderaciones están distribuidas equitativamente, por lo que no se muestran en la tabla anterior. Precio de Cierre de AAPL El promedio ponderado se calcula multiplicando el precio dado por su ponderación asociada y luego sumando los valores. En el ejemplo anterior, la media móvil ponderada de 5 días sería de 90.62. En este ejemplo, el punto de datos reciente recibió la mayor ponderación de 15 puntos arbitrarios. Puede pesar los valores de cualquier valor que considere adecuado. El valor más bajo de la media ponderada por encima del promedio simple sugiere que la presión de venta reciente podría ser más significativa de lo que algunos operadores anticipan. Para la mayoría de los comerciantes, la opción más popular al usar medias móviles ponderadas es usar una ponderación más alta para los valores recientes. (Para obtener más información, echa un vistazo a la Tutorial de Media móvil) Lea acerca de la diferencia entre promedios móviles exponenciales y medias móviles ponderadas, dos indicadores de suavizado que. Leer Respuesta Aprenda sobre el cálculo e interpretación de promedios ponderados, incluyendo cómo calcular un promedio ponderado usando Microsoft. Leer Respuesta Aprenda cómo los inversores usan alfa ponderada para identificar el momento de un precio de las acciones y si los precios se moverán más alto. Leer respuesta Aprenda los períodos más comúnmente seleccionados utilizados por los comerciantes y analistas de mercado en la creación de promedios móviles para superponerse como técnica. Leer respuesta Si está utilizando el promedio móvil de 50 días, 100 días o 200 días, el método de cálculo y la forma en que el. Leer respuesta
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