移动平均法 教学ppt
合集下载
《移动平均线》PPT课件_OK
•
8.15、 8.07、 8.84、 8.10、 8.40、 9.10、 9.20、 9.10、 8.95、 8.70
•
以五天短期均线为例：
•
第五天均值=（8.15+8.07+8.84+8.10+8.40）/5=8.31
•
第六天均值=（8.07+8.84+8.10+8.40+9.10）/5=8.50
• (3)稳定性。由于MA的计算方法就可知道，要比较大地改变MA的数值， 无论是向上还是向下，都比较困难，必须是当天的股价有很大的变动。 因为MA的变动不是一天的变动，而是几天的变动，一天的大变动被 几天一分摊，变动就会变小而显不出来。这种稳定性有优点，也有缺 点，在应用时应多加注意，掌握好分寸。
• (4)助涨助跌性。当股价突破了MA时，无论是向上突破还是向下突破， 股价有继续向突破方面再走一程的愿望，这就是MA的助涨助跌
•
第七天均值=（8.84+8.10+8.40+9.10+9.20）/5=8.73
•
第八天均值=（8.10+8.40+9.10+9.20+9.10）/5=8.78
5
•
第九天均值=（8.40+9.10+9.20+9.10+8.95）/5=8.95
•
第十天均值=（9.10+9.20+9.10+8.95+8.70）/5=9.01
4
移动平均线计算方法
• MA=（C1+C2+C3+...+Cn)/N C:某日收盘价 N:移动平均周期
•
二次移动平均法实用资料ppt
式中， 为第t期的一次移动平均t 值；
Hale Waihona Puke M (2) t式中，T为向未来二预测次的期移数；动平均值;n为计算移动平均值得跨越期。
二次移动平均预测法的预测模型
FtT at btT
a 式中，T为向未来预测的期数； t 为截距，即第t期
现象的基础水平；b
时间变化量。
t
为斜率，即第t期现象的单位
at 2Mt(1)Mt(2)
二次移动平均值的公式
YY Y 二次移动平均法适用于时间序列(，1呈)现线性趋势t变化的预测t。1
tn1
M t 二次移动平均法适用于时间序列，呈现线性趋势变化的预测。
式中，T为向未来预测的期数；
n 二次移动平均法，正是要纠正这一滞后偏差，建立预测目标的线性时间关系数学模型，求得预测值。
式中， 为第t期的一次移动平均值；
t1
tn1
n 运用一次移动平均法求得的移动平均值，存在滞后偏差。
特别是在时间序列数据呈现线性趋势时，移动平均值总是落后于观察值数据的变化。
式中， 为第t期的一次移动平均值；
二次移动平均预测法的预测模型
式中， 为第t期的一次移动平均值； 为第t期的 M 运用一次移动平均法求得的移动平(1)均值，存在滞后偏差。
二次移动平均法
运用一次移动平均法求得的移动平均值， 存在滞后偏差。特别是在时间序列数据呈 现线性趋势时，移动平均值总是落后于观 察值数据的变化。二次移动平均法，正是 要纠正这一滞后偏差，建立预测目标的线 性时间关系数学模型，求得预测值。二次 移动平均预测法解决了预测值滞后于实际 观察值的矛盾，适用于有明显趋势变动的 市场现象时间序列的预测， 同时它还保留 了一次移动平均法的优点。二次移动平均 法适用于时间序列，呈现线性趋势变化的 预测。
Hale Waihona Puke M (2) t式中，T为向未来二预测次的期移数；动平均值;n为计算移动平均值得跨越期。
二次移动平均预测法的预测模型
FtT at btT
a 式中，T为向未来预测的期数； t 为截距，即第t期
现象的基础水平；b
时间变化量。
t
为斜率，即第t期现象的单位
at 2Mt(1)Mt(2)
二次移动平均值的公式
YY Y 二次移动平均法适用于时间序列(，1呈)现线性趋势t变化的预测t。1
tn1
M t 二次移动平均法适用于时间序列，呈现线性趋势变化的预测。
式中，T为向未来预测的期数；
n 二次移动平均法，正是要纠正这一滞后偏差，建立预测目标的线性时间关系数学模型，求得预测值。
式中， 为第t期的一次移动平均值；
t1
tn1
n 运用一次移动平均法求得的移动平均值，存在滞后偏差。
特别是在时间序列数据呈现线性趋势时，移动平均值总是落后于观察值数据的变化。
式中， 为第t期的一次移动平均值；
二次移动平均预测法的预测模型
式中， 为第t期的一次移动平均值； 为第t期的 M 运用一次移动平均法求得的移动平(1)均值，存在滞后偏差。
二次移动平均法
运用一次移动平均法求得的移动平均值， 存在滞后偏差。特别是在时间序列数据呈 现线性趋势时，移动平均值总是落后于观 察值数据的变化。二次移动平均法，正是 要纠正这一滞后偏差，建立预测目标的线 性时间关系数学模型，求得预测值。二次 移动平均预测法解决了预测值滞后于实际 观察值的矛盾，适用于有明显趋势变动的 市场现象时间序列的预测， 同时它还保留 了一次移动平均法的优点。二次移动平均 法适用于时间序列，呈现线性趋势变化的 预测。
移动平均法ppt课件
xtn
得到预测的通式，即 ：
F x ( 1 ) F t 1 t t
由一次指数平滑法的通式可见：
一次指数平滑法是一种加从而可以大大减少数据存储问题，甚 至有时只需一个最新观察值、最新预测值和α值 ，就可以进行预测。它提供的预测值是前一期预 测值加上前期预测值中产生的误差的修正值。
一次移动平均
1.一次移动平均方法的内涵 一次移动平均方法是收集一组观察值，计算这 组观察值的均值，利用这一均值作为下一期的预 测值。 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实 际个数，必须一开始就明确规定。每出现一个新 观察值，就要从移动平均中减去一个最早观察值， 再加上一个最新观察值，计算移动平均值，这一 新的移动平均值就作为下一期的预测值。
拟选用α=0.3，α=0.5，α=0.7试预测。
结果列入下表：
由上表可见：
α=0.3，α=0.5，α=0.7时，均方误差分别
为：
MSE=287.1 MSE=297.43 MSE=233.36
。
最小
因此可选α=0.7作为预测时的平滑常数 1981年1月的平板玻璃月产量的预测值为：
0 . 7 259 . 5 0 . 3 240 . 1 25 . 6
3.一次移动平均方法的应用公式 设时间序列为
,移动平均法可以表示为：
式中： 为第t周期的一次移动平均数； 为第t周期的观测值；N为移动平均的项数，即求 每一移动平均数使用的观察值的个数. 由移动平均法计算公式可以看出，每一新预测 值是对前一移动平均预测值的修正，N越大平滑效 果愈好。
这个公式表明当t向前移动一个时期，就增加一 个新近数据，去掉一个远期数据，得到一个新的平 均数。由于它不断地“吐故纳新”，逐期向前移动， 所以称为移动平均法。 由于移动平均可以平滑数据，消除周期变动和不 规则变动的影响，使得长期趋势显示出来，因而可 以用于预测。其预测公式为：
讲 技术分析—移动平均线理论PPT课件
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
第13页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一、简单移动平均数线
5日均线
10日均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
银山谷
2021年6月1日星期二
第14页/共52页
20日均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一、简单移动平均数线
2021年6月1日星期二
第35页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二、平滑异同移动平均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
第36页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二、平滑异同移动平均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
2021年6月1日星期二
第7页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一、简单移动平均数线
2、四大卖出信号 （1）当MA由上升逐渐走平转弯下跌，股价从MA的上方向下跌破MA时， 是卖出信号； （2）股价虽向上突破MA，但又立即跌到MA之下，而这时MA仍继续向 下，为卖出信号； （3）股价跌落于MA之下，然后向MA弹升，但未升穿MA又告回落，为 卖出信号； （4）股价升穿MA后在MA上方急剧上升，距MA越来越远，且上涨幅度 相当可观，属于超买现象，为卖出信号。
第37页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二、平滑异同移动平均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
第38页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二次移动平均法1ppt课件
6
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
7
FtTat btT
a 式中，T为向未来预测的期数； t 为截距，即第t期
现象的基础水平；b
时间变化量。
t
为斜率，即第t期现象的单位
at 2Mt(1)Mt(2)
bt n2 1(Mt(1)Mt(2))
精选课件ppt
4
例题分析
见课本 P131
【例4——4】
精选课件ppt
5
二次移动平均法的优点
对于具有明显上升趋势的市场现
精选课件ppt
2
二次移动平均值的公式
M t(1)Y tY t 1 n Y tn 1
M t(2)M t(1 )M t( 1 1 )n M t( 1 )n 1
式中，M
(1) t
为第t期的一次移动平均值；M
( t
2
)为第t期的
二次移动平均值;n为计算移动平均值得跨越期。
精选课件ppt
3
二次移动平均预测法的预测模型
什么叫 二次移动平均法？
二次移动平均法，是对 一次移动平均数再进行 第二次移动平均，再以 一次移动平均值和二次 移动平均值为基础建立 预测模型，计算预测值 的方法。
精选课件ppt
1
运用一次移动平均法求得的移动平均值， 存在滞后偏差。特别是在时间序列数据呈 现线性趋势时，移动平均值总是落后于观 察值数据的变化。二次移动平均法，正是 要纠正这一滞后偏差，建立预测目标的线 性时间关系数学模型，求得预测值。二次 移动平均预测法解决了预测值滞后于实际 观察值的矛盾，适用于有明显趋势变动的 市场现象时间序列的预测， 同时它还保留 了一次移动平均法的优点。二次移动平均 法适用于时间序列，呈现线性趋势变化的 预测。
移动平均法-教学PPT课件
• N越小，越能够反映序列的波动，但无法有效呈现长期 的变化趋势
N为奇数
• 需要一次移动平均，就可以作为中间一期的趋势代表值
• N=2k+1时，移动平均后的序列值就能够对齐时期K。所以，在大多数应 用中，我们都选取N为奇数进行移动平均。
N为偶数
移正平均
• 序列存在季节性变化，而且季节周期为偶数（比如一 年4个季度和12个月份的周期），此时在移动平均时需 要移正平均
简单移动平均（预测值等于前N期数据的平均值）
适用
• 呈水平趋势 • 序列的变化不大（即方差比较小） • 没有明显的升降趋势和循环变动
Tips：预测下一期的序列值，更多期的预测将会产生更大的误 差
期数的选择
使用移动平均后，序列就变得更加平滑， 期数N越大，平滑效果就越好
期数大小的影响
• N越大，则平滑效果越好，但会对序列的变动不敏感；
移动平C 均法
目的
• 消除时间序列中的周期变动和不规则波动的影响 • 以便呈现出时间序列的总体发展趋势（即趋势线） • 然后根据趋势线分析序列的长期趋势
• 应用：当产品的需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法 能够有效地消除预测中的随机波动，非常有用。
•简单的移动平均（一次移动平均和二次移动平均） 就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
It'S An Honor To Walk With You All The Way
N为奇数
• 需要一次移动平均，就可以作为中间一期的趋势代表值
• N=2k+1时，移动平均后的序列值就能够对齐时期K。所以，在大多数应 用中，我们都选取N为奇数进行移动平均。
N为偶数
移正平均
• 序列存在季节性变化，而且季节周期为偶数（比如一 年4个季度和12个月份的周期），此时在移动平均时需 要移正平均
简单移动平均（预测值等于前N期数据的平均值）
适用
• 呈水平趋势 • 序列的变化不大（即方差比较小） • 没有明显的升降趋势和循环变动
Tips：预测下一期的序列值，更多期的预测将会产生更大的误 差
期数的选择
使用移动平均后，序列就变得更加平滑， 期数N越大，平滑效果就越好
期数大小的影响
• N越大，则平滑效果越好，但会对序列的变动不敏感；
移动平C 均法
目的
• 消除时间序列中的周期变动和不规则波动的影响 • 以便呈现出时间序列的总体发展趋势（即趋势线） • 然后根据趋势线分析序列的长期趋势
• 应用：当产品的需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法 能够有效地消除预测中的随机波动，非常有用。
•简单的移动平均（一次移动平均和二次移动平均） 就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
It'S An Honor To Walk With You All The Way
移动平均法PPT课件
组观察值的均值，利用这一均值作为下一期的预 测值。
在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实 际个数，必须一开始就明确规定。每出现一个新 观察值，就要从移动平均中减去一个最早观察值， 再加上一个最新观察值，计算移动平均值，这一 新的移动平均值就作为下一期的预测值。
3
2.一次移动平均方法的两种极端情况 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3
— 203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5
指数平滑法
三个月移动平均值
215.9 222.6 224.8 214.6 209.0 211.6 214.3 220.6 227.0
五个月移动平均值
218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5
8
2019/12/25
9
• 某公司2003年—2010年某种产品产量如下表所示：
N=1，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值；
N=n，这时利用全部n个观察值的算术平均值作为预测 值。
当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样
有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；
反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的N，
这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也
少。
4
3.一次移动平均方法的应用公式
12
由一次指数平滑法的通式可见：
一次指数平滑法是一种加权预测，权数为α。
在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实 际个数，必须一开始就明确规定。每出现一个新 观察值，就要从移动平均中减去一个最早观察值， 再加上一个最新观察值，计算移动平均值，这一 新的移动平均值就作为下一期的预测值。
3
2.一次移动平均方法的两种极端情况 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3
— 203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5
指数平滑法
三个月移动平均值
215.9 222.6 224.8 214.6 209.0 211.6 214.3 220.6 227.0
五个月移动平均值
218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5
8
2019/12/25
9
• 某公司2003年—2010年某种产品产量如下表所示：
N=1，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值；
N=n，这时利用全部n个观察值的算术平均值作为预测 值。
当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样
有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；
反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的N，
这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也
少。
4
3.一次移动平均方法的应用公式
12
由一次指数平滑法的通式可见：
一次指数平滑法是一种加权预测，权数为α。
统计学例子—移动平均趋势剔除法PPT课件
精选课件
1
解（1）：用移动平均法测定各季的长期趋势：（Ti）
年 份 季 度 销售额y
2006 1
21
2
16
3
50
4
39
2007 1
32
2
28
3
74
4
52
6/8/2021
移动平均 n=4
— 31.50 33.50 37.25 43.25 46.50 49.25
精选课件
移动平均 n=2
（Ti）
— — 32.50 35.38 40.25 44.88 47.88 49.63
平均季节比率S %
修正后季节比率 %
— 79.50 81.70 79.33
80.18
79.35
— 62.39 52.43 70.00
61.61
60.97
153.85 154.55 145.86
—
151.42
149.85
110.23 104.78 117.93
—
110.98
109.83
精选课件
4
（3）计算修正系数
—
精选课件
移动平均 n=2
（Ti）
— 52.63 59.13 65.13 70.38 75.63 80.00
— —
季节比率
Si — 81.70 52.43 145.86 117.93 79.33 70.00 — —
3
（2）计算各季平均季节比率S
年份 第1季度 第2季度 第3季度 第4季度
2006 2007 2008 2009
为什么是 400%。
修 正 4系 % 0 0数
4% 0 0
S i 8.1 0% 86.6 1% 11.5 4% 1 21.1 9% 0 8
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
移动平均法
C
目的
• 消除时间序列中的周期变动和不规则波动的影响 • 以便呈现出时间序列的总体发展趋势（即趋势线） • 然后根据趋势线分析序列的长期趋势
• 应用：当产品的需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法 能够有效地消除预测中的随机波动，和二次移动平均） • 加权移动平均 • 移动平均比率法
• N越小，越能够反映序列的波动，但无法有效呈现长期 的变化趋势
N为奇数
• 需要一次移动平均，就可以作为中间一期的趋势代表值 • N=2k+1时，移动平均后的序列值就能够对齐时期K。所以，在大多数应 用中，我们都选取N为奇数进行移动平均。
N为偶数
移正平均
• 序列存在季节性变化，而且季节周期为偶数（比如一 年4个季度和12个月份的周期），此时在移动平均时需 要移正平均
简单移动平均（预测值等于前N期数据的平均值）
适用
• 呈水平趋势 • 序列的变化不大（即方差比较小） • 没有明显的升降趋势和循环变动
Tips：预测下一期的序列值，更多期的预测将会产生更大的误 差
期数的选择
使用移动平均后，序列就变得更加平滑， 期数N越大，平滑效果就越好
期数大小的影响
• N越大，则平滑效果越好，但会对序列的变动不敏感；
存在的问题
• 1、 即加大n值，会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动 更不敏感 • 2、 移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。由于是平均值，预测值 总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动 • 3、 移动平均法要由大量的过去数据的记录
C
目的
• 消除时间序列中的周期变动和不规则波动的影响 • 以便呈现出时间序列的总体发展趋势（即趋势线） • 然后根据趋势线分析序列的长期趋势
• 应用：当产品的需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法 能够有效地消除预测中的随机波动，和二次移动平均） • 加权移动平均 • 移动平均比率法
• N越小，越能够反映序列的波动，但无法有效呈现长期 的变化趋势
N为奇数
• 需要一次移动平均，就可以作为中间一期的趋势代表值 • N=2k+1时，移动平均后的序列值就能够对齐时期K。所以，在大多数应 用中，我们都选取N为奇数进行移动平均。
N为偶数
移正平均
• 序列存在季节性变化，而且季节周期为偶数（比如一 年4个季度和12个月份的周期），此时在移动平均时需 要移正平均
简单移动平均（预测值等于前N期数据的平均值）
适用
• 呈水平趋势 • 序列的变化不大（即方差比较小） • 没有明显的升降趋势和循环变动
Tips：预测下一期的序列值，更多期的预测将会产生更大的误 差
期数的选择
使用移动平均后，序列就变得更加平滑， 期数N越大，平滑效果就越好
期数大小的影响
• N越大，则平滑效果越好，但会对序列的变动不敏感；
存在的问题
• 1、 即加大n值，会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动 更不敏感 • 2、 移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。由于是平均值，预测值 总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动 • 3、 移动平均法要由大量的过去数据的记录