Существуют различные типы скользящего среднего, такие как простое (также известное как арифметическое), экспоненциальное, переменное, треугольное и взвешенное. В этом уроке мы рассмотрим наиболее часто используемую простую скользящую среднюю. Теперь сравниваем фактические значения за ноябрь и декабрь с прогнозными рассчитанными что такое двусторонняя котировка 3-мя способами.

Метод скользящего среднего присваивает равный вес каждой точке данных в течение выбранного периода. Это означает, что более старые точки данных имеют такое же влияние, как и более поздние. Однако важно отметить, что подход скользящего среднего предполагает, что прошлые модели сохранятся и в будущем, что не всегда может быть верным. Составлять прогнозы по методу скользящего среднего просто и эффективно. Инструмент точно отражает изменения основных параметров предыдущего периода. Поэтому для долгосрочного прогнозирования применяются другие способы.

Прогнозы скользящего среднего следуют за тенденцией, но отстают от фактических данных. Прогнозы на основе взвешенного скользящего среднего ближе к фактическим данным, чем наивные прогнозы, поскольку они придают больший вес последним данным. Скользящее среднее – это метод сглаживания, то есть он уменьшает шум и изменчивость данных. Однако сглаживание также может удалить из данных некоторую полезную информацию и закономерности, например циклы, тенденции или выбросы.

Скользящая средняя в Excel: метод прогнозирования, формула и расчет

Метод действует тогда, когда для значений четко прослеживается тенденция в динамике. Бывает, что исходная функция многомерна, то есть представлена сразу несколькими связанными рядами. В этом случае может возникнуть необходимость объединить в итоговой функции скользящей средней все полученные данные. Например, временные ряды биржевых цен обычно для каждого момента времени представлены как минимум двумя значениями — ценой сделки и её объёмом.

Это слабая сторона технического анализа и метода скользящей средней. Чтобы wmzona – обзор сервиса повысить объективность оценки и снизить потенциальные риски, многие инвесторы применяют фундаментальный анализ. Они изучают отчетность компаний, читают мнения аналитиков и строят собственные прогнозы. Подробнее о том, что такое фундаментальный анализ, — в статье Фундаментальный анализ фондового рынка — минимум, который должен знать каждый инвестор. За счет повторного усреднения, которые в рассчитываются в МА стандартнымспособом, в индикаторе НМА устранено запаздывание реакции индикатора на изменение цены.

Пересечение цены и скользящей средней

Скользящая средняя не определена в конечных точках данных. Это означает, что она не может предоставить значение для первых и последних нескольких точек. Количество неопределенных точек зависит от размера окна.

Why use Excel?

Но на этот раз действия будут не настолько автоматизированы. Следует рассчитать среднее значение за каждые два, а потом три месяца, чтобы иметь возможность сравнить результаты. Чтобы проиллюстрировать различия между этими типами скользящих средних, давайте рассмотрим пример. На следующем графике показаны дневные цены акций Apple (AAPL) с 1 января 2020 г.

Недостатки метода скользящей средней

1. С точки зрения бизнеса, точки данных отражают реальные тенденции и закономерности, что позволяет принимать обоснованные решения.
2. Например, если мы используем 10-летнее скользящее среднее для моделирования роста населения, мы можем не уловить экспоненциальный характер данных.
3. Например, используя те же точки данных и размер окна, что и раньше, значения скользящего среднего будут равны 15, 20 и 25.
4. Используя скользящее среднее, можно устранить высокочастотные компоненты и сохранить низкочастотные компоненты сигнала, а также улучшить соотношение сигнал/шум и качество.
5. На его основе создано огромное количество модификаций, а формула скользящейсредней используется для расчета множества других технических индикаторов, например, полос Боллинджера иMACD.

Это запаздывающий индикатор, то есть он реагирует на изменения данных после того, как они произошли. Это может привести к большим ошибкам прогнозирования, когда данные имеют внезапные сдвиги или разрывы. “Метод индекс s&p 500 скользящей средней в Excel позволяет эффективно отслеживать тенденции и делать обоснованные прогнозы для принятия управленческих решений.” В 1990-х годах был предложен ряд скользящих средних с динамически изменяемой шириной окна (или сглаживающим коэффициентом), смотрите, например, Адаптивная скользящая средняя Кауфмана. Полученное значение простой скользящей средней относится к середине выбранного интервала1, однако, традиционно его относят к последней точке интервала2.

Чем больше размер окна, тем более плавной будет результирующая серия, но при этом тем больше будет отставание от исходной серии. SMA легко рассчитать и понять, но у нее есть некоторые недостатки, такие как чувствительность к выбросам и игнорирование долгосрочного тренда. Помимо анализа прошлых тенденций, скользящая средняя может использоваться для прогнозирования будущих значений. Самое последнее значение SMA зачастую берется в качестве прогноза на следующий период.

WMA и EMA хороши для отслеживания краткосрочных тенденций и быстрой адаптации к изменениям, но они могут быть более чувствительны к шуму и могут превышать или занижать истинные значения. Хорошей практикой является сравнение различных типов скользящих средних и определение того, какое из них лучше всего соответствует данным и обеспечивает наиболее точные и надежные прогнозы. Выберите период времени, например дни, недели, месяцы или годы.