Moving Average Forecasting Minitab

Berapakah rata-rata bergerak Rata-rata bergerak pertama adalah 4310, yang merupakan nilai pengamatan pertama. (Dalam analisis time series, angka pertama dalam rangkaian rata-rata bergerak tidak dihitung nilainya adalah nilai yang hilang). Rata-rata pergerakan berikutnya adalah rata-rata dari 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, bukan dua. Hak Cipta 2016 Minitab Inc. Semua hak dilindungi. Dengan menggunakan situs ini, Anda menyetujui penggunaan cookie untuk analisis dan konten hasil personalisasi. Baca kebijakan kamiDengan penyajian dengan analisis deret waktu Apa peramalan Peramalan adalah metode yang digunakan secara ekstensif dalam analisis deret waktu untuk memprediksi variabel respons, seperti keuntungan bulanan, kinerja saham, atau angka pengangguran, untuk jangka waktu tertentu. Prakiraan didasarkan pada pola pada data yang ada. Sebagai contoh, seorang 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 mengekstrapolasi pola tersebut ke masa depan. Pilihlah metode analisis apakah pola itu statis (konstan dari waktu ke waktu) atau dinamis (perubahan dari waktu ke waktu), sifat dari tren dan komponen musiman, dan seberapa jauh ke depan yang ingin Anda ramalkan. Sebelum menghasilkan prakiraan, muatkan beberapa model kandidat ke data untuk menentukan model mana yang paling stabil dan akurat. Prakiraan untuk analisis rata-rata bergerak Nilai pas pada waktu t adalah rata-rata bergerak yang tidak dipadamkan 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 pas di titik asal. Data sampai ke titik asal digunakan untuk menghitung moving averages. Anda dapat menggunakan metode rata-rata bergerak linier dengan menghitung moving average berturut-turut. Metode rata-rata pergerakan linier sering digunakan bila ada kecenderungan dalam data. Pertama, hitung dan simpan rata-rata bergerak dari seri aslinya. Kemudian, hitung dan simpan rata-rata bergerak dari kolom yang sebelumnya disimpan untuk mendapatkan rata-rata bergerak kedua. 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, seseorang memberikan peramalan naif. Prakiraan untuk analisis pemulusan eksponensial tunggal Nilai pas pada waktu t adalah nilai smoothing 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 pas di titik asal. Data sampai ke asalnya digunakan untuk smoothing. Pada peramalan naif, perkiraan waktu t adalah nilai data pada waktu t-1. Lakukan smoothing eksponensial tunggal dengan bobot satu untuk melakukan peramalan naif. Prakiraan untuk analisis pemulusan eksponensial ganda Perataan eksponensial ganda menggunakan komponen tingkat dan tren untuk menghasilkan perkiraan. Perkiraan untuk periode m di depan dari titik pada waktu t adalah 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 smoothing. Prakiraan metode Winters Metode Winters menggunakan komponen level, trend, dan musiman untuk menghasilkan prakiraan. Perkiraan untuk periode m di depan dari titik pada waktu t adalah: di mana L t adalah level dan T t adalah tren pada waktu t, dikalikan dengan (atau ditambahkan ke model aditif) komponen musiman untuk periode yang sama dari tahun sebelumnya. Metode Winters menggunakan data hingga perkiraan waktu asal untuk menghasilkan perkiraan. Rata-rata MOVING - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Sebagai contoh SMA, pertimbangkan keamanan dengan harga penutupan berikut selama 15 hari: Minggu 1 (5 hari) 20, 22, 24, 25, 23 Minggu 2 (5 hari) 26, 28, 26, 29, 27 Minggu 3 (5 hari) 28, 30, 27, 29, 28 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 disebutkan sebelumnya, MAs lag tindakan harga saat ini karena mereka didasarkan pada 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. Durasi 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 rata-rata pergerakan ini dianggap sebagai sinyal perdagangan penting. MA juga memberi sinyal perdagangan penting sendiri, atau ketika dua rata-rata melintas. MA yang sedang naik menunjukkan bahwa keamanan dalam uptrend. Sementara MA yang menurun menunjukkan bahwa tren turun. Begitu pula, momentum ke atas dikonfirmasi dengan crossover bullish. Yang terjadi ketika MA jangka pendek melintasi MA jangka panjang. Momentum turun dikonfirmasi dengan crossover bearish, yang terjadi saat MA jangka pendek melintasi di bawah MA jangka panjang.