कैसे से करने से आगे बढ़ - औसत - पूर्वानुमान

औसत पूर्वानुमान चलाना। परिचय जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं हम भविष्यवाणी के कुछ सबसे प्राचीन तरीकों पर विचार कर रहे हैं लेकिन उम्मीद है कि ये स्प्रेडशीट में पूर्वानुमान लागू करने से संबंधित कुछ कंप्यूटिंग मुद्दों पर कम से कम एक सार्थक परिचय है। इस नस में हम जारी रहेंगे शुरुआत से शुरू करने और मुवक्किल औसत पूर्वानुमान के साथ काम करना शुरू करना। औसत पूर्वानुमान पूर्वानुमान चलाना हर कोई औसत मौके पर चलने से परिचित है, भले ही उनका मानना ​​है कि वे सभी कॉलेज के छात्रों को हर समय उनको अपने पाठ्यक्रम के परीक्षण के बारे में सोचें, जहां आप जा रहे हैं सेमेस्टर के दौरान चार परीक्षाएं हैं, मान लें कि आपको अपनी पहली परीक्षा में 85 मिले। आप अपने दूसरे टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी करेंगे.तुम्हें क्या लगता है कि आपका शिक्षक आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी करेगा.तुम्हें क्या लगता है कि आपके दोस्तों का अनुमान लगाया जा सकता है अपने अगले टेस्ट स्कोर के लिए. तुम्हें क्या लगता है कि आपके माता-पिता आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए अनुमान लगा सकते हैं। आईएंड्स और माता-पिता, वे और आपके शिक्षक आपसे मिलने वाले 85 के क्षेत्र में कुछ पाने की उम्मीद कर रहे हैं। ठीक है, अब यह मान लें कि अपने दोस्तों को अपने स्वयं के प्रचार के बावजूद, आप खुद को अनुमान लगाते हैं और आंकड़ा है कि आप दूसरे टेस्ट के लिए कम अध्ययन कर सकते हैं और आपको 73 मिल जाए। अब आप सभी को लेकर चिंतित और निराश होने की उम्मीद कर रहे हैं कि आप अपने तीसरे परीक्षण पर पहुंचेंगे। चाहे उनके अनुमान के विकास के लिए दो संभावित संभावनाएं हों चाहे वे इसे आपके साथ साझा करेंगे.वे खुद से कह सकते हैं, यह लड़का अपने स्मार्टफोन के बारे में हमेशा धुआं उड़ रहा है वह अगर वह भाग्यशाली हो तो 73 को मिलेगा.शायद माता-पिता इससे ज्यादा सहायक बनने की कोशिश करेंगे और कहते हैं, ठीक है, इसलिए अब तक आप 85 और 73 मिल चुके हैं, इसलिए शायद आप को 85 73 2 79 के बारे में जानने के बारे में पता होना चाहिए, शायद अगर आपने कम पार्टिसाइज़ किया हो और सभी जगह पर वीज़ल को सताते हुए और यदि आप बहुत अधिक पढ़ना आप उच्च अंक प्राप्त कर सकते हैं। इन अनुमानों में से दो वास्तविक हैं लिविंग औसत पूर्वानुमान। पहले अपने भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए केवल आपके नवीनतम स्कोर का उपयोग कर रहा है यह डेटा के एक अवधि का उपयोग करते हुए चलती औसत पूर्वानुमान कहा जाता है। दूसरा भी चलती औसत पूर्वानुमान है, लेकिन डेटा के दो अवधियों का उपयोग करते हैं। कि आपके महान दिमाग को खत्म करने वाले ये सभी लोग आपको परेशान करते हैं और आप अपने स्वयं के कारणों के लिए तीसरी परीक्षा में अच्छी तरह से काम करने का फैसला करते हैं और अपने सहयोगियों के सामने उच्च अंक डालते हैं आप परीक्षा लेते हैं और आपका स्कोर वास्तव में एक है 89 प्रत्येक व्यक्ति को, खुद सहित, प्रभावित है। अब आप सेमेस्टर की अंतिम परीक्षा आ रही है और हमेशा की तरह आपको लगता है कि आप सभी को अपनी भविष्यवाणियां बनाने की आवश्यकता महसूस करते हैं कि आप आखिरी परीक्षा में कैसे करेंगे, अच्छा, उम्मीद है कि आप देखेंगे पैटर्न. अब, उम्मीद है कि आप पैटर्न देख सकते हैं जो आपको सबसे अधिक सटीक मानते हैं। हम जब भी काम करते हैं, हमले अब हम आपकी नई सफाई वाली कंपनी में लौट आए हैं जो आपकी बहिष्कार वाली बहन ने शुरू की थी, जब हम काम करते थे, तो आपके पास कुछ पिछले बिक्री डेटा एक स्प्रैडशीट से निम्न अनुभाग द्वारा प्रतिनिधित्व किया गया है हम पहले तीन दिनों की औसत पूर्वानुमान चलते समय डेटा प्रस्तुत करते हैं। सेल C6 के लिए प्रविष्टि होना चाहिए. अब आप इस सेल सूत्र को C11 के माध्यम से अन्य कक्षों C7 से कॉपी कर सकते हैं। नोट करें कि कैसे औसत चालें सबसे हाल के ऐतिहासिक आंकड़ों पर, लेकिन प्रत्येक भविष्यवाणी के लिए उपलब्ध तीन सबसे हाल की अवधि का उपयोग करता है आपको यह भी ध्यान देना चाहिए कि हमें वास्तव में पिछली अवधि के पूर्वानुमानों को बनाने की आवश्यकता है ताकि हमारी सबसे हाल की भविष्यवाणी विकसित हो सकें यह निश्चित रूप से अलग है घातीय चौरसाई मॉडल में मैंने पिछले भविष्यवाणियों को शामिल किया है क्योंकि हम भविष्य की वैधता को मापने के लिए अगले वेब पेज में उनका उपयोग करेंगे। अब मैं औसत अवधि के चलते दो अवधि के लिए समान परिणाम पेश करना चाहता हूं। सेल सी 5 के लिए प्रवेश होना चाहिए. अब आप इस सेल सूत्र को अन्य कोशिकाओं C6 से C11 तक कॉपी कर सकते हैं। नोटिस कैसे अब प्रत्येक भविष्यवाणी के लिए केवल दो सबसे हालिया टुकड़ों का उपयोग किया जाता है फिर मैं इसमें शामिल है उदाहरण के उद्देश्यों के लिए पिछले पूर्वानुमान और पूर्वानुमान सत्यापन में बाद में उपयोग के लिए। कुछ अन्य चीजें जो ध्यान देने योग्य हैं। मी-अवधि की औसत औसत पूर्वानुमान केवल मी के सबसे हाल के डेटा मानों को भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जाता है और कुछ नहीं आवश्यक है पिछली भविष्यवाणियां करते समय, एम-अवधि की औसत पूर्वानुमान के लिए, ध्यान दें कि पहली बार भविष्यवाणी की अवधि 1 एम में होती है। जब हम अपना कोड विकसित करते हैं तो इन दोनों मुद्दे बहुत महत्वपूर्ण होंगे.संभावना औसत समारोह का विकास अब हमें विकसित करने की आवश्यकता है चलती औसत पूर्वानुमान के लिए कोड जो अधिक लचीले ढंग से इस्तेमाल किया जा सकता है कोड निम्न सूचना देता है कि इनपुट अवधि में आप उपयोग करना चाहते हैं और ऐतिहासिक मूल्यों की सरणी के लिए हैं, आप इसे जो वही कार्यपुस्तिका में संग्रहीत कर सकते हैं। कार्य MovingAverage ऐतिहासिक, NumberOfPeriods एकल घोषित करने और चर को प्रारंभ करने के रूप में मंद आइटम के रूप में चर अंकीय काउंटर के रूप में पूर्णांक मंद संचय के रूप में एकल मंद ऐतिहासिक आकार पूर्णांक के रूप में। चर को शुरू करना काउंटर 1 संचय 0. ऐतिहासिक सरणी के आकार का निर्धारण ऐतिहासिक सिमित। काउंटर 1 के लिए संख्या - अभियान अवधि। सबसे हाल ही में देखे गए मूल्यों की उचित संख्या को संचित करना। आकलन संचय ऐतिहासिक ऐतिहासिक सिज़िज़ - संख्याऑफ़परोड्स काउंटर। मैव्वेज एवेन्यूशन नंबरऑफपेरियोड। कोड को कक्षा में समझाया जाएगा आप स्प्रेडशीट पर फ़ंक्शन की स्थिति बनाना चाहते हैं, ताकि कंप्यूटशन का नतीजा तब दिखता है जहां यह होना चाहिए निम्न की तरह. मॉविंग औसत उनका उपयोग कैसे करें। चलती औसत के प्राथमिक कार्यों में से कुछ प्रवृत्तियों की पहचान करना और उत्क्रमण के रूप में संपत्ति की गति की ताकत को मापते हैं और संभावित क्षेत्रों को निर्धारित करते हैं जहां संपत्ति को समर्थन या प्रतिरोध मिल जाएगा। यह बताएगा कि विभिन्न समय की अवधि गति को कैसे मॉनिटर कर सकती है और स्टॉप-हानियों को स्थापित करने में औसत कैसे चलती फायदेमंद हो सकता है इसके अलावा, हम चलने वाली औसत की कुछ क्षमताओं और सीमाओं को संबोधित करेंगे, जो कि उन्हें व्यापारिक रूटीन ट्रेंड रुझानों की पहचान करना औसत चलने के प्रमुख कार्यों में से एक है, जो हम हैं ज्यादातर व्यापारियों द्वारा प्रवृत्ति बनाने की तलाश करने वाले, उनके मित्र मूविंग एवरेज कम हो रहे हैं संकेतक, जो कि वे नए रुझानों की भविष्यवाणी नहीं करते हैं, लेकिन एक बार स्थापित होने के बाद रुझान की पुष्टि करें जैसा कि आप चित्रा 1 में देख सकते हैं, एक स्टॉक में माना जाता है कीमत एक चलती औसत से अधिक है और औसत ऊपर उछाल है इसके विपरीत, एक व्यापारी एक डाउनट्रेन्ड की पुष्टि करने के लिए नीचे की ओर एक औसत कीमत का उपयोग करेगा कई व्यापारियों केवल एक परिसंपत्ति में लंबी स्थिति रखने पर विचार करेंगे जब मूल्य व्यापार होता है चलती औसत से ऊपर यह सरल नियम यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है कि यह रुझान व्यापारियों के पक्ष में काम करता है। मज़ेदार कई शुरुआती व्यापारी पूछते हैं कि गति को कैसे मापना संभव है और इस तरह की उपलब्धि से निपटने के लिए चलती औसत कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है औसत बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले समयावधि पर ध्यान देना, क्योंकि प्रत्येक समय की अवधि विभिन्न प्रकार की गति में बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकती है सामान्यतया, लघु अवधि की गति को चलते हुए देखकर इसका पता लगाया जा सकता है औसत जो 20 दिनों या उससे कम समय की अवधि पर ध्यान केंद्रित करता है 20 से 100 दिनों की अवधि के साथ बनाए जाने वाली चलती औसत को देखते हुए आम तौर पर मध्यम अवधि की गति के अच्छे उपाय के रूप में माना जाता है अंत में, कोई चलती औसत जो 100 दिन या उससे अधिक का उपयोग करता है गणना को दीर्घकालिक गति के एक उपाय के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है सामान्य ज्ञान आपको बता देना चाहिए कि एक 15 दिन की चलती औसत 200 दिन की चलती औसत की तुलना में अल्पकालिक गति का अधिक उचित उपाय है। एक निर्धारित करने के लिए सर्वोत्तम तरीकों में से एक एक परिसंपत्ति की गति की शक्ति और दिशा एक चार्ट पर तीन चलती औसत रखने और उसके बाद एक दूसरे के संबंध में कैसे वे ढेर हो जाते हैं, इस पर करीब ध्यान दें, आम तौर पर उपयोग की जाने वाली तीन चलती औसतों का प्रतिनिधित्व करने के प्रयास में समय सीमाएं भिन्न होती हैं अल्पकालिक, मध्यम अवधि और लंबी अवधि के मूल्य आंदोलनों चित्रा 2 में, मजबूत ऊपरी गति को देखा जाता है, जब कम-अवधि की औसत लंबी अवधि की औसत से ऊपर स्थित होती है और दो औसत घटते हुए होते हैं, जब कम ते आरएम औसत लंबी अवधि की औसत से नीचे स्थित हैं, गति नीचे की ओर है। समर्थन चलती औसत का एक अन्य आम उपयोग संभावित मूल्य का निर्धारण करने में है, यह चलती औसत से निपटने में काफी अनुभव नहीं लेता है यह ध्यान देने के लिए कि गिरने की कीमत एक परिसंपत्ति अक्सर एक महत्वपूर्ण औसत के रूप में एक ही स्तर पर रोक और रिवर्स दियेगा उदाहरण के लिए, चित्रा 3 में आप यह देख सकते हैं कि 200 दिन की चलती औसत शेयर 32 डॉलर के ऊंचे स्तर से गिर जाने के बाद शेयर की कीमत में वृद्धि करने में सक्षम था। कई व्यापारियों ने बड़ी चलती औसत की बाउंस बंद की आशा की है और अपेक्षित कदम की पुष्टि के रूप में अन्य तकनीकी संकेतकों का उपयोग करेगा। प्रतिसंभव एक बार संपत्ति का मूल्य समर्थन के प्रभावशाली स्तर से नीचे आता है, जैसे कि 200-दिवसीय चलती औसत, यह औसत कार्य को एक मजबूत बाधा के रूप में देखने के लिए असामान्य नहीं है जो निवेशकों को उस औसत से अधिक मूल्य वापस करने से रोकता है जैसा कि आप नीचे दिए गए चार्ट से देख सकते हैं, यह प्रतिरोध अक्सर व्यापारियों द्वारा उपयोग किया जाता है लाभ लेने के लिए या किसी भी मौजूदा लंबे पदों को बंद करने के लिए साइन इन करें कई छोटे विक्रेता प्रवेश बिंदुओं के रूप में इन औसतों का उपयोग भी करेंगे क्योंकि कीमत अक्सर प्रतिरोध को बाउंस करती है और इसके चाल को जारी रखती है यदि आप एक निवेशक हैं जो एक लंबी स्थिति में है परिसंपत्ति जो प्रमुख चलती औसत से नीचे कारोबार कर रही है, ये आपके स्तर पर बारीकी से देखने के लिए आपके सर्वोत्तम हित में हो सकती है क्योंकि वे आपके निवेश के मूल्य को बहुत प्रभावित कर सकते हैं। बंद-हानि चलती औसत की सहायता और प्रतिरोध विशेषताएं उन्हें प्रबंधित करने के लिए एक महान उपकरण बनाती हैं जोखिम स्टॉप-लॉस ऑर्डर सेट करने के लिए सामरिक स्थानों की पहचान करने की चाल चलने की क्षमता व्यापारियों को किसी भी बड़े बढ़ने से पहले अपनी स्थिति खोने से कटौती की अनुमति देता है जैसा कि आप चित्रा 5 में देख सकते हैं, जो व्यापारियों को स्टॉक में लंबी स्थिति रखते हैं और उनका स्टॉप प्रभावशाली औसत से नीचे लॉस ऑर्डर खुद को बहुत अधिक पैसे बचा सकते हैं स्टॉप-लॉसन ऑर्डर सेट करने के लिए मूविंग एवरेज का उपयोग किसी भी सफल ट्रेडिंग स्ट्रक्चर के लिए महत्वपूर्ण है। औसत का औसत। ई श्रृंखला डेटा टिप्पणियां समानांतर रूप से कई लगातार समय से चलती हैं क्योंकि इसे लगातार नए डेटा के रूप में पुनः प्राप्त किया जाता है, यह सबसे पहले मूल्य को छोड़कर और नवीनतम मूल्य को जोड़कर आगे बढ़ता है उदाहरण के लिए, छह महीने की बिक्री की बढ़ती औसत जनवरी से जून तक बिक्री का औसत लेते हुए, फिर फरवरी से जुलाई तक की बिक्री का औसत, मार्च से अगस्त तक, और इसी तरह मूविंग एवरेज 1 पर डेटा में अस्थायी रूपांतरों के प्रभाव को कम किया जाता है, 2 में डेटा की फिटनेस में सुधार एक रेखा एक प्रक्रिया है जो डेटा की प्रवृत्ति को अधिक स्पष्ट रूप से दिखाने के लिए चौरसाई होती है, और 3 प्रवृत्ति से ऊपर या उससे कम किसी भी मूल्य को उजागर करती है। यदि आप बहुत उच्च विचरण के साथ कुछ गणना कर रहे हैं तो सबसे अच्छा आप ऐसा करने में सक्षम हो सकते हैं, चलती औसत मैं जानना चाहता था कि चलती औसत डेटा का क्या होता है, इसलिए मुझे बेहतर ढंग से समझना पड़ेगा कि हम कैसे कर रहे थे। जब आप कुछ संख्याओं का पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं, तो आप जितनी अच्छी तरह से बदल सकते हैं, उतना ही गणना कर सकते हैं चलती औसत। रेखा भारित चलती औसत।