Скользящее среднее

Скользящее среднее можно легко вычислить с помощью нашего простого и эффективного Скользящее среднее Калькулятор. Скользящее среднее (MA) — это статистическая мера, используемая для анализа точек данных путем вычисления среднего числа за указанное количество периодов. Скользящее среднее используется для сглаживания краткосрочных колебаний и выделения долгосрочных тенденций в наборах данных. Оно обычно используется в анализе временных рядов, особенно в финансах, для отслеживания средней цены акции или товара за определенное количество дней.

Скользящее среднее формула

Чтобы вычислить Скользящее среднее, сложите значения за указанное количество периодов и разделите на общее количество периодов. Вы также можете использовать для этого Скользящее среднее формула,
MA = x 1 + x 2 + x 3 + ... x n n
MA - Скользящее среднее | x1, x2,..., xn - Точка данных в заданное время | n - Период времени

Приложения Скользящее среднее

Вот несколько практических применений скользящих средних (MA) в различных областях, демонстрирующих их роль в анализе фондового рынка, прогнозировании продаж, прогнозировании погоды, анализе трафика и мониторинге потребления энергии.
Анализ фондового рынка:
Инвесторы используют MA для анализа цен акций за определенный период. Например, 50-дневная MA часто используется для определения общей тенденции цен. Если цена акций выше 50-дневной MA, это предполагает восходящую тенденцию, а цена ниже указывает на потенциальную тенденцию к снижению.
Прогнозирование продаж в розничной торговле:
Розничные торговцы используют MA для прогнозирования тенденций продаж, анализируя исторические данные о продажах. Например, 3-месячная MA может помочь определить сезонные закономерности, такие как рост продаж в праздничные или летние месяцы, что помогает в управлении запасами и маркетинговых стратегиях.
Прогноз погоды:
Метеорологи используют MA для прогнозирования погодных условий. Анализируя ежедневные колебания температуры с помощью скользящего среднего, они могут определять долгосрочные тенденции, такие как тенденции потепления в течение нескольких недель, что может иметь решающее значение для прогнозирования погоды и изучения климата.
Анализ трафика на транспорте:
Транспортные агентства используют MA для анализа транспортного потока с течением времени. Усредняя ежедневные объемы трафика за определенный период, например месяц или квартал, они могут определять схемы движения, часы пик и планировать улучшения инфраструктуры или стратегии управления трафиком соответственно.
Мониторинг потребления энергии:
Энергетические компании используют MA для мониторинга схем потребления энергии. Вычисляя скользящее среднее ежедневного или ежемесячного потребления энергии, они могут определять тенденции, обнаруживать аномалии и оптимизировать распределение энергии и планирование ресурсов.

Скользящее среднее Примеры

Изучите Скользящее среднее Примеры и вычислить Скользящее среднее в различных наборах данных, чтобы получить более четкое представление о режиме:
Пример 1:
Ввод данных: 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22
Количество последовательных точек для усреднения: 2
Скользящее среднее: 11, 13, 15, 17, 19, 21
Пример 2:
Ввод данных: 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80
Количество последовательных точек для усреднения: 4
Скользящее среднее: 57,5, 62,5, 67,5, 72,5
Пример 3:
Ввод данных: 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23
Количество последовательных точек для усреднения: 3
Скользящее среднее: 8, 11, 14, 17, 20
Пример 4:
Ввод данных: 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220
Количество последовательных точек для усреднения: 5
Скользящее среднее: 140, 160, 180
Пример 5:
Ввод данных: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13
Количество последовательных точек для усреднения: 3
Скользящее среднее: 3, 5, 7, 9, 11

Скользящее среднее Калькулятор Часто задаваемые вопросы

Какова цель использования скользящих средних?
Скользящие средние используются для сглаживания ценовых данных для создания единой плавной линии, которая помогает выявить тенденции за определенный период. Они обычно используются на финансовых рынках для технического анализа.
Как выбрать период для скользящей средней?
Выбор периода зависит от конкретного приложения и временных рамок анализа. Более короткие периоды делают скользящую среднюю более чувствительной к изменениям цен, в то время как более длинные периоды обеспечивают более гладкую, менее изменчивую линию.
Каковы основы скользящего среднего?
Основы скользящего среднего включают вычисление среднего значения определенного количества последовательных точек данных в серии, а затем сдвиг этого окна данных вперед для генерации следующего среднего значения. Этот процесс помогает сгладить краткосрочные колебания и выделить долгосрочные тенденции. Два распространенных типа:
1. Простое скользящее среднее (SMA): невзвешенное среднее значение данных за указанное количество периодов.
2. Взвешенное скользящее среднее (WMA): присваивает больший вес последним точкам данных, делая среднее значение более чувствительным к недавним изменениям.
Copied!