कंप्यूट एक चलती - औसत - पूर्वानुमान

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूँढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और श्रेणी B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। दोवें अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म कर दिया जाता है छोटे अंतराल, वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब चलती औसत करीब हैं.मवेशन औसत क्या हैं वे हैं। सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों के बीच, चलती औसत का उपयोग गेज करने के लिए किया जाता है वर्तमान प्रवृत्ति की दिशा सामान्यतः इस ट्यूटोरियल में लिखित औसत चलती औसत के रूप में एमए एक गणितीय परिणाम है, जो कि पिछले डेटा बिंदुओं के एक नंबर की गणना करके निर्धारित की जाती है, एक बार निर्धारित किया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप औसत एक चार्ट पर प्लॉट लगाया जाता है ताकि व्यापारियों को हर वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करने की बजाय खराब आंकड़ों को देखो। एक चलती औसत की सरलतम रूप, जो कि सरल चलती औसत एसएमए के रूप में जाना जाता है, की गणना एक अंकगणितीय माध्य मानों का सेट दिया गया उदाहरण के लिए, मूल 10-दिन की चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतें जोड़ सकते हैं और फिर 10 से परिणाम 10 में विभाजित करेंगे। चित्रा 1 में, सु पिछले 10 दिनों 110 दिनों के लिए कीमतों में मीटर 10 दिनों की औसत से 10 दिनों की औसत से विभाजित हो जाती है यदि कोई व्यापारी 50 दिन की औसत औसत को देखना चाहता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन यह पिछले 50 दिनों में कीमतों में शामिल होगा 11 दिनों के नीचे होने वाले औसत से पिछले 10 डेटा पॉइंट्स को ध्यान में रखकर व्यापारियों को यह पता चलता है कि पिछले 10 दिनों के दौरान किसी संपत्ति की कीमत कैसे तय की गई है। शायद आप सोच रहे हैं कि तकनीकी व्यापारी कहां यह उपकरण एक चलती औसत है और सिर्फ एक नियमित मतलब नहीं है इसका उत्तर यह है कि नए मान के रूप में उपलब्ध हो जाते हैं, सबसे पुराने डाटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और नए डेटा बिंदुओं को उन्हें बदलने के लिए आना चाहिए, इसलिए डेटा सेट लगातार बढ़ रहा है नए डेटा के लिए यह खाता उपलब्ध हो जाता है गणना की इस पद्धति से यह सुनिश्चित होता है कि वर्तमान सूचना का आंकलन 2 चित्रा में हो, एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ा जाए, तो पिछले 10 डेटा बिंदुओं का प्रतिनिधित्व करने वाला लाल बॉक्स सही और अंतिम वी गणना की संख्या 15 से घट जाती है क्योंकि 5 के अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, तो आप इस स्थिति में 11 से 10 के बीच में डेटा सेट कमी की औसत देखने की उम्मीद करेंगे। क्या चल रहा है औसत देखो जैसे एक बार एमए के मूल्यों की गणना की जाती है, वे एक चार्ट पर प्लॉट किए जाते हैं और फिर चलती औसत रेखा बनाने से जुड़े होते हैं ये कर्लिंग लाइनें तकनीकी व्यापारियों के चार्ट पर आम हैं, लेकिन इसका इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है यह बाद में जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, गणना में प्रयुक्त समय अवधि की संख्या को समायोजित करके एक चार्ट से ज्यादा चलती औसत जोड़ना संभव है ये घुमावदार रेखाएं पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन आप आदी हो जाएंगे समय के रूप में उनको लाल रेखा पर बस पिछले 50 दिनों की औसत कीमत है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों में औसत कीमत है। अब जब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, हम हम एक परिचय करेंगे विभिन्न प्रकार की औसत चलती है और यह पहले उल्लिखित सरल चल औसत से भिन्न है, यह जांचता है। सरल चलती औसत व्यापारियों में बेहद लोकप्रिय है, लेकिन सभी तकनीकी संकेतकों की तरह, इसके आलोचक हैं कई व्यक्तियों का कहना है कि एसएमए की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा सीरीज़ में प्रत्येक बिंदु वही भारित होता है, चाहे अनुक्रम में यह तब भी हो जब आलोचक आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है और अंतिम परिणाम पर इसका अधिक प्रभाव होना चाहिए इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने हालिया आंकड़ों को और अधिक वजन देना शुरू कर दिया है, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत का आविष्कार हुआ है, जिनमें से सबसे ज्यादा लोकप्रिय घातीय चलती औसत ईएमए आगे पढ़ने के लिए है, मूलभूत मूविंग मूविंग एवरेज की मूल बातें और अंतर क्या है एसएमए और एक ईएमए के बीच। एक्सपेन्नेएबल मूविंग औसत घातीय चलती औसत एक प्रकार की चलती औसत है जो कि हाल की कीमतों में अधिक वजन देती है इसे नई जानकारी के प्रति अधिक संवेदनशील बनाने का प्रयास एक ईएमए की गणना के लिए कुछ जटिल समीकरण सीखना, कई व्यापारियों के लिए अनावश्यक हो सकता है, क्योंकि लगभग सभी चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं, हालांकि, आप यहां गणित के लिए, यहाँ ईएमए समीकरण. एएमए के पहले बिंदु की गणना करने के लिए फार्मूला का उपयोग करते समय, आप देख सकते हैं कि पिछला ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। यह छोटी सी समस्या सरल चलती औसत के साथ गणना शुरू करने और उपरोक्त वहाँ से फार्मूला हमने आपको एक नमूना स्प्रेडशीट प्रदान किया है जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण हैं, जिनमें एक सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत दोनों की गणना की जा सकती है। एएमए और एसएमए के बीच का अंतर अब आपको बेहतर तरीके से समझना होगा कि एसएमए कैसे और ईएमए की गणना की जाती है, चलिए यह देखें कि ये औसत कैसे भिन्न है EMA की गणना को देखते हुए आप देखेंगे कि recen पर अधिक जोर दिया गया है डेटा आंकड़े, यह भारित औसत का एक प्रकार बनाकर, चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या समान 15 है, लेकिन ईएमए बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया देती है ध्यान दें कि मूल्य के समय ईएमए का मूल्य कितना अधिक है बढ़ती है, और एसएमए की तुलना में तेजी से गिरता है जब कीमत में गिरावट आती है यह जवाबदेही मुख्य कारण है कि कई व्यापारियों ने एसएमए पर ईएमए का उपयोग करना पसंद किया है। क्या अलग-अलग दिनों का मतलब है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन सूचक है, जिसका मतलब है कि उपयोगकर्ता औसत बनाते समय वे जो भी समय सीमा चाहते हैं, उन्हें स्वतंत्र रूप से चुन सकते हैं औसत चलती औसत में उपयोग की जाने वाली सबसे आम समय अवधिएं 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन हैं, औसत बनाने के लिए कम समय अवधि, अधिक संवेदनशील मूल्य में परिवर्तन हो सकता है समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक से अधिक चिकनाई हो, औसत हो जाएगा आपकी चलती औसत सेट करते समय उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं होगी यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा काम कौन करेगा टी ओ कई अलग-अलग समय अवधि के साथ प्रयोग जब तक आप अपनी रणनीति में फिट नहीं मिलते हैं.मविंग औसत पूर्वानुमान। परिचय जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं हम भविष्यवाणी के कुछ सबसे प्राचीन तरीकों को देख रहे हैं लेकिन उम्मीद है कि ये कुछ कम से कम एक सार्थक परिचय हैं स्प्रैडशीट्स में पूर्वानुमान लागू करने से संबंधित कंप्यूटिंग मुद्दों से संबंधित है। इस नस में हम शुरुआत से शुरू करते हुए और औसत मूवमेंट मूविंग के साथ काम करना शुरू करते रहेंगे। औसत पूर्वानुमान पूर्वानुमान चलाना हर कोई औसत औसत पूर्वानुमान ले जाने से परिचित है, भले ही उनका मानना ​​है कि वे सभी कॉलेज के छात्र हैं हर समय उनको अपने टेस्ट स्कोर के बारे में सोचो, जहां सेमेस्टर के दौरान चार परीक्षण होंगे, आपको लगता है कि आपको अपनी पहली परीक्षा में 85 मिले हैं। आप अपने दूसरे टेस्ट स्कोर के लिए क्या भविष्यवाणी करेंगे.तुम क्या सोचते हो आपका शिक्षक आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी करेगा.तुम्हें क्या लगता है कि आपके मित्र आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी कर सकते हैं.तुम्हें क्या लगता है आपका पैरेंट टीएस आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी कर सकते हैं.आप अपने दोस्तों और माता-पिता के लिए सभी ब्लब्बिंग के बावजूद, वे और आपके शिक्षक की अपेक्षा है कि आप 85 के क्षेत्र में कुछ पाने की उम्मीद करें जो आपको मिलेगा.अब, अब चलो आप मानते हैं कि अपने दोस्तों को अपने स्वयं के प्रचार के बावजूद, आप अपने अनुमान से अधिक अनुमान लगाते हैं और आप दूसरे टेस्ट के लिए कम अध्ययन कर सकते हैं और आपको 73 मिलेंगे। अब आपको सभी संबंधित और निराश होने का अनुमान लगाने वाला क्या होगा अपने तीसरे परीक्षण पर ये दो अनुमानित अनुमान लगाते हैं कि वे अनुमान लगाएंगे कि क्या वे इसे आपके साथ साझा करेंगे या नहीं। वे स्वयं को यह कह सकते हैं, यह आदमी हमेशा अपने smarts के बारे में धुआं उड़ रहा है वह एक और 73 पाने वाला है वह भाग्यशाली है.हो सकता है कि माता-पिता और अधिक सहायक होने की कोशिश करेंगे और कहते हैं, ठीक है, अब तक आप 85 और 73 मिल चुके हैं, इसलिए शायद आपको 85 73 2 79 के बारे में जानकारी मिलनी चाहिए I कम पार्टिसाइज किया था और सभी जगह पर वीज़ल को सताते हुए और यदि आप एस बहुत ज्यादा अध्ययन करने से आप उच्च अंक प्राप्त कर सकते हैं। इन अनुमानों में से दोनों वास्तव में औसत पूर्वानुमान ले रहे हैं। पहले केवल आपके भविष्य के प्रदर्शन का पूर्वानुमान करने के लिए अपने सबसे हाल के स्कोर का उपयोग कर रहा है यह एक अवधि के डेटा का उपयोग करते हुए चलती औसत पूर्वानुमान कहा जाता है। दूसरा भी चलती औसत पूर्वानुमान है, लेकिन आंकड़ों के दो अवधियों का इस्तेमाल होता है। मान लीजिए कि आपके महान दिमाग को नष्ट करने वाले ये सभी लोग आपको परेशान कर रहे हैं और आप अपने स्वयं के कारणों के लिए तीसरी परीक्षा में अच्छा प्रदर्शन करने और अपने सहयोगियों के सामने एक उच्च अंक आप परीक्षा लेते हैं और आपका स्कोर वास्तव में एक 89 है, जो कि खुद सहित, प्रभावित है। अब आप सेमेस्टर की अंतिम परीक्षा आ रही है और हमेशा की तरह आपको लगता है कि हर किसी को इसमें जाने की ज़रूरत है उम्मीद है कि आप आखिरी परीक्षा में कैसे करेंगे, अच्छा, उम्मीद है कि आप पैटर्न देखते हैं.अब, उम्मीद है कि आप पैटर्न को देख सकते हैं आपको कौन सा विश्वास है कि सबसे सटीक है। जब हम काम करते हैं तो हम अब हमारी नई सफाई कंपनी आपकी बहिष्कृत आधे बहन ने सीटी नामक सीटी को बुलाया जबकि हम काम करते हैं आप स्प्रेडशीट से निम्नलिखित अनुभाग द्वारा प्रस्तुत कुछ अतीत बिक्री आंकड़े हैं। हम पहले तीन दिनों की औसत पूर्वानुमान चलते हुए डेटा प्रस्तुत करते हैं। सेल C6 के लिए प्रवेश होना चाहिए. अब आप कॉपी कर सकते हैं यह सेल सूत्र अन्य C7 के माध्यम से C7 के माध्यम से है। नोटिस कैसे सबसे हाल के ऐतिहासिक डेटा पर औसत चलता है 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 इसके लिए भविष्यवाणियां करने की आवश्यकता नहीं है हमारी सबसे हाल की भविष्यवाणी विकसित करने के लिए पिछली अवधि यह निश्चित रूप से घातीय चिकनाई मॉडल से निश्चित रूप से अलग है, मैंने पिछली भविष्यवाणियों को शामिल किया है क्योंकि हम भविष्य की वैधता को मापने के लिए अगले वेब पेज में उनका उपयोग करेंगे। अब मैं इसके लिए समान परिणामों को प्रस्तुत करना चाहता हूं एक औसत अवधि की औसत चलती दो अवधि। सेल सी 5 के लिए प्रवेश होना चाहिए. अब आप इस सेल सूत्र को सी 6 के माध्यम से अन्य कोशिकाओं C6 में कॉपी कर सकते हैं। नोट कैसे अब केवल प्रत्येक भविष्यवाणी के लिए हाल ही में दो ऐतिहासिक आंकड़ों का इस्तेमाल किया जाता है फिर मैंने उदाहरण के उद्देश्यों के लिए पिछली भविष्यवाणियों को और पूर्वानुमान सत्यापन में बाद के उपयोग में शामिल किया है। कुछ अन्य चीजें जो नोटिस करना महत्वपूर्ण हैं.एक एम-अवधि के चलते औसत पूर्वानुमान के लिए केवल मी सबसे हाल के डेटा मूल्यों को भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जाता है और कुछ भी अन्य आवश्यक नहीं है। पिछली भविष्यवाणियां करते समय एक एम-अवधि चलती हुई औसत पूर्वानुमान के लिए, ध्यान दें कि पहली बार भविष्यवाणी की अवधि 1 में होती है। इन दोनों समस्याओं का बहुत महत्वपूर्ण होगा जब हम अपना कोड विकसित करते हैं। चलते औसत फ़ंक्शन का विकास अब हमें चलती औसत पूर्वानुमान के लिए कोड विकसित करने की ज़रूरत है जिसका उपयोग अधिक लचीले ढंग से किया जा सकता है कोड निम्न सूचना देता है कि इनपुट अवधि में आप उपयोग की जाने वाली अवधि के लिए हैं और ऐतिहासिक मूल्यों की सरणी आप इसे किसी भी कार्यपुस्तिका में संग्रहीत कर सकते हैं। फ़ंक्शन चलते हैं, ऐवज, ऐतिहासिक, संख्याओके जैसे ही एकल घोषित करना और चर को प्रारंभ करना मंद आइटम वर्रिया के रूप में पूर्णांक के रूप में एकल मंद ऐतिहासिक आकार के रूप में पूर्णांक मंद संचय के रूप में एनटी मंद काउंटर 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 क्लास में समझाया जाएगा आप स्प्रेडशीट पर फ़ंक्शन की स्थिति बनाना चाहते हैं, ताकि गणना के परिणाम दिखाई दें जहां यह होना चाहिए जैसे निम्नलिखित