이동 평균. 이 정보가 그래프로 그려진 경우, 이것은 다음과 같습니다. 이것은 계절에 따라 방문객 수에 큰 차이가 있다는 것을 보여줍니다. 봄과 여름보다 가을과 겨울에 훨씬 적습니다. 그러나, 방문자 수 추세를보고 싶다면 4 포인트 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 2005 년 4/4 분기에 평균 방문자 수를 찾아서이 작업을 수행합니다. 지난 2005 년 3/4 분기와 2006 년 1 분기에 이어 2005 년 2/4 분기와 2006 년 2/4 분기에 이어 두 번째로 증가한 것으로 나타났다. 2006 년 마지막 2/4 분기와 2007 년 2/4 분기를 마지막으로 살펴 본다. 이동 평균을 그래프에 플롯하여 각 평균이 커버하는 4 분의 1의 중심에 그려 지도록합니다. 이제 방문자 수가 매우 감소하는 것을 볼 수 있습니다. 이동 평균 - MA. 이동 평균 - MA. SMA 예를 들어, 증권을 고려해보십시오 15 일 20 일, 22 일, 24 일, 25 일, 23 일 주 2 일 5 일 26 일, 28 일, 26 일, 29 일, 27 일 주 3 일 28 일, 30 일, 27 일, 29 일, 28. 첫 10 일 동안의 마감일을 10 일간의 MA가 첫 번째 데이터 포인트로 평균합니다. 다음 데이터 포인트는 가장 빠른 가격을 내리고, 11 일에 가격을 추가하고 평균을 취합니다. 이전에 언급했듯이 MA는 과거 가격을 기반으로하기 때문에 현재 가격 행동을 지연시킵니다. MA의 기간이 길수록 지연 시간이 길어집니다. 따라서 200 일 MA는 20 일 MA보다 훨씬 지연됩니다 지난 200 일 동안의 가격이 포함되어 있기 때문에 사용할 MA의 길이는 단기 거래에 사용되는 MA가 짧고 장기 투자자에게 더 적합한 장기 MA가있는 거래 목적에 따라 다릅니다. 200 일 MA는 광범위합니다 투자자와 거래자가 뒤를 잇고이 이동 평균 위와 아래의 휴식은 중요한 거래 신호로 간주됩니다. 또한 거래 상대방에게 중요한 거래 신호를 전합니다 n 또는 두 개의 평균이 교차 할 때 상승하는 MA는 보안이 상승 추세에있는 반면 MA는 하락세가 하락을 나타냄을 나타냅니다. 마찬가지로 상승 모멘텀은 단기 MA가 상승 할 때 발생하는 완만 한 교차로 확인됩니다 단기 MA가 장기 MA 이동 평균보다 낮을 때 발생하는 곰 같은 크로스 오버로 장기 상승 모멘텀이 확인됩니다. 시계열 데이터 관측의 기간은 여러 연속 기간에서 시간 간격을 동일하게합니다. 새로운 데이터가 이용 가능 해짐에 따라 지속적으로 다시 계산되며, 가장 빠른 값을 버리고 최신 값을 더하는 방식으로 진행됩니다. 예를 들어, 6 개월 매출의 이동 평균은 1 월에서 6 월까지의 평균 판매를 계산 한 다음 평균 2 월부터 7 월까지, 3 월에서 8 월까지의 판매량 등의 평균 이동 평균 1은 데이터의 임시 변동 효과를 줄이고 2는 데이터를 라인에 맞추는 프로세스를 개선하는 프로세스입니다. 데이터의 추세를보다 명확하게 보여주고, 3은 추세 위 또는 아래의 값을 강조 표시합니다. 매우 높은 분산을 가진 무언가를 계산하는 경우 이동 평균을 계산하는 것이 가장 좋습니다. 이동 평균은 데이터 였기 때문에 우리가하는 일에 대해 더 잘 이해할 수있었습니다. 자주 바뀌는 숫자를 알아 내려고 할 때, 당신이 할 수있는 최선의 방법은 이동 평균을 계산하는 것입니다. Box Jenkins BJ models.
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