Moving Average Forecasting Minitab

Berapakah rata-rata bergerak. Rata-rata pergerakan pertama adalah 4310, yang merupakan nilai pengamatan pertama. Dalam analisis deret waktu, angka pertama dalam rangkaian rata-rata bergerak tidak dihitung nilainya adalah nilai yang hilang. Rata-rata pergerakan berikutnya adalah rata-rata Dua pengamatan pertama, 4310 4400 2 4355 Rata-rata pergerakan ketiga adalah rata-rata pengamatan 2 dan 3, 4400 4000 2 4200, dan seterusnya Jika Anda ingin menggunakan rata-rata bergerak dengan panjang 3, tiga nilai dirata-ratakan dan bukan dua. Hak Cipta 2016 Minitab Inc Semua hak dilindungi undang-undang. Dengan menggunakan situs ini, Anda setuju dengan penggunaan cookies untuk analisis dan konten yang dipersonalisasi. Baca kebijakan kami. Untuk penyajian dengan analisis deret waktu. Apa yang meramalkan. Forecasting adalah metode yang digunakan secara ekstensif dalam analisis deret waktu Untuk memprediksi variabel respon, seperti keuntungan bulanan, kinerja saham, atau angka pengangguran, untuk jangka waktu tertentu Prakiraan didasarkan pada pola pada data yang ada Misalnya, manajer gudang dapat memodelkan berapa banyak Produk yang akan dipesan untuk 3 bulan ke depan berdasarkan pada 12 bulan sebelumnya pesanan. Anda dapat menggunakan berbagai metode deret waktu, seperti analisis tren, dekomposisi, atau pemulusan eksponensial tunggal, untuk memodelkan pola dalam data dan memperkirakan pola tersebut ke Masa depan Pilih metode analisis apakah pola konstan statis dari waktu ke waktu atau perubahan dinamis dari waktu ke waktu, sifat dari tren dan komponen musiman, dan seberapa jauh ke depan yang ingin diramalkan Sebelum menghasilkan prakiraan, muat beberapa model kandidat ke data ke Tentukan model mana yang paling stabil dan akurat. Perkiraan untuk analisis rata-rata bergerak. Nilai pas pada waktu t adalah rata-rata bergerak yang tidak dipadukan pada waktu t -1 Prakiraan adalah nilai pas pada perkiraan perkiraan Jika Anda memperkirakan 10 unit waktu di depan , Nilai yang diperkirakan untuk setiap waktu akan menjadi nilai pas pada asal Data sampai dengan titik asal digunakan untuk menghitung rata-rata bergerak. Anda dapat menggunakan metode rata-rata bergerak linier dengan ca Rata-rata bergerak bergerak rata-rata Metode rata-rata bergerak linier sering digunakan bila ada kecenderungan dalam data Pertama, hitung dan simpan rata-rata bergerak dari seri aslinya Kemudian, hitung dan simpan rata-rata pergerakan kolom yang sebelumnya disimpan untuk mendapatkan pergerakan kedua. Rata-rata. Dalam peramalan naif, perkiraan waktu t adalah nilai data pada waktu t -1 Dengan menggunakan prosedur rata-rata bergerak dengan rata-rata bergerak yang panjang, memberikan peramalan naif. Perkiraan untuk analisis perataan eksponensial tunggal. Nilai pas pada waktu t adalah Nilai merapikan pada waktu t-1 Prakiraan adalah nilai pas pada asal perkiraan Jika Anda memperkirakan 10 unit waktu di depan, nilai perkiraan untuk setiap waktu akan menjadi nilai yang sesuai pada asal Data sampai asal digunakan untuk smoothing . Dalam peramalan naif, perkiraan waktu t adalah nilai data pada saat t-1 Lakukan pemulusan eksponensial tunggal dengan bobot satu untuk melakukan peramalan naif. Perkiraan untuk eksponensial ganda yang mulus. Analisis yang matang. Pemulusan eksponensial yang kuat menggunakan komponen tingkat dan tren untuk menghasilkan prakiraan Prakiraan untuk periode m di depan dari titik pada waktu t. L t mT t dimana L t adalah level dan T t adalah tren pada waktu t. Data Sampai dengan perkiraan waktu asal akan digunakan untuk metode smoothing. Forecasts for Winters method. Winters menggunakan level, trend, dan komponen musiman untuk menghasilkan prakiraan Prakiraan untuk periode m di depan dari titik pada waktu t. Dimana L t adalah Tingkat dan T t adalah tren pada waktu t, dikalikan atau ditambahkan ke model aditif komponen musiman untuk periode yang sama dari tahun sebelumnya. Metode Pewarnaan menggunakan data hingga perkiraan waktu asal untuk menghasilkan perkiraan. Rata-rata Rata-rata - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Sebagai contoh SMA, perhatikan keamanan dengan harga penutupan berikut lebih dari 15 hari. Minggu 1 5 hari 20, 22, 24, 25, 23. 5 hari 26, 28, 26 , 29, 27.Kita 3 5 hari 28, 30, 27, 29, 28.A MA 10 hari akan rata-rata harga penutupan Untuk 10 hari pertama sebagai titik data pertama Titik data berikutnya akan menurunkan harga paling awal, tambahkan harga pada hari ke 11 dan ambil rata-rata, dan seterusnya seperti yang ditunjukkan di bawah ini. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, tindakan harga lag saat ini karena MA Berdasarkan harga masa lalu semakin lama periode MA, semakin besar lag Jadi MA 200 hari akan memiliki tingkat lag yang jauh lebih besar daripada MA 20 hari karena mengandung harga selama 200 hari terakhir. Panjang MA yang digunakan bergantung pada tujuan perdagangan, dengan MA yang lebih pendek digunakan untuk perdagangan jangka pendek dan MA jangka panjang lebih sesuai untuk investor jangka panjang MA 200 hari banyak diikuti oleh investor dan pedagang, dengan tembusan di atas dan di bawah pergerakan ini. Rata-rata dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting tersendiri, atau ketika dua rata-rata melintas di atas MA yang naik menunjukkan bahwa keamanan dalam tren naik sementara MA yang menurun mengindikasikan bahwa hal itu dalam tren turun Demikian pula, momentum ke atas Dikonfirmasi dengan ab Crossover ultik yang terjadi saat MA jangka pendek melintasi di atas MA jangka panjang. Momentum turun dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi saat MA jangka pendek melintasi di bawah MA jangka panjang.