二次移动平均法ppt课件
二次移动平均法公式推导过程
二次移动平均法公式推导过程好啦，今天咱们就来聊一聊二次移动平均法。
这东西听起来可能有点高深，其实说白了，就是一种平滑数据的方法，让我们更容易看清楚趋势。
你想，咱们有时候做事情，眼前的局面会让人眼花缭乱，啥都看不清楚。
这个时候就得有个办法，帮我们把这些“杂乱无章”的数据处理得更清晰、简单，不至于在一堆数字中迷失方向。
咱们得搞清楚什么叫“移动平均”。
你别看这名字听起来有点拗口，实际上，它就是把一段时间内的数据加起来，然后除以那个时间段的数量，得出的结果就叫“平均值”。
好比你做个数学题，给你一堆数字，要求你算算平均成绩，结果就是“加加加，然后除除除”出来的那个数值。
这个方法有个好处，就是它能把那些特别高的、特别低的极端值给平滑掉，让我们对整体的走势有个大概的了解。
但单单这么一来，还是不够完美的。
你想啊，数据本身就是个“活物”，它们时而跳跃，时而平稳，时而突飞猛进，时而平淡无奇。
如果你光靠一层移动平均，虽然能减少波动，但总觉得缺了点什么，像是做饭少了点儿盐，吃着没滋味。
这时候，咱们就得派上“二次移动平均法”的大用场了。
那啥是“二次移动平均法”呢？简单说，它就是把第一次移动平均的结果，再进行一次平滑。
怎么理解呢？你可以把它想象成做菜时，先加一点调味料，觉得不够再加点儿，最后总算调成了你喜欢的味道。
就像这样，先对数据做一次平滑，再对平滑后的数据做一次再平滑，直到那些波动不再让我们抓狂。
这不就跟生活中的事情一样嘛，做得不顺的时候，重新调整下，慢慢就能找到合适的节奏。
具体怎么操作呢？别急，我们慢慢来。
第一步是先计算原始数据的移动平均。
就像咱们拿一堆考试成绩，想知道这段时间的平均水平。
比如说，今天、昨天和前天的成绩加起来，除以3，得出个平均值，这就算是一次“平滑”。
不过，咱们这时候是计算每个时间点的平滑值，数据会变得相对“稳”一些。
但这些平均值依然会有一些小的波动，这就像你在跑步的时候，脚步虽然变得轻快了，但总感觉不够顺畅。
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：
二次移动平均法公式
二次移动平均法公式二次移动平均法公式，这可是个在数据分析中挺有用的家伙！咱们先来说说啥是二次移动平均法。
简单来讲，它就是通过对数据进行多次移动平均，来更好地预测未来趋势的一种方法。
就拿咱们平常生活中的事儿来说吧，比如说卖水果的王老板。
王老板卖苹果，他发现每个月苹果的销量不太稳定，一会儿高一会儿低的。
这时候他就想着能不能用个办法来预测一下下个月大概能卖多少，好提前准备，免得进货太多或者太少。
这二次移动平均法就派上用场啦！它的公式看起来可能有点复杂，但咱们慢慢拆解。
二次移动平均法的公式是：MAt(1) = (Xt + Xt - 1 + Xt - 2 +... + Xt - n + 1) / n （这是一次移动平均）MAt(2) = (MAt(1) + MAt(1) - 1 + MAt(1) - 2 +... + MAt(1) - n + 1) / n （这是二次移动平均）这里面的 Xt 就是第 t 期的实际数据，n 呢，就是移动平均的期数。
咱们还是回到王老板卖苹果这事儿。
假如王老板想以过去 3 个月的销量来做移动平均，那第一个月他卖了100 斤，第二个月卖了120 斤，第三个月卖了 150 斤。
一次移动平均就是：（100 + 120 + 150）÷ 3 = 123.33 斤。
然后再算二次移动平均，假设前三个月算出来的一次移动平均分别是 110 斤、120 斤、123.33 斤。
那二次移动平均就是：（110 + 120 + 123.33）÷ 3 ≈ 117.78 斤。
有了这二次移动平均的值，王老板就能根据一些其他的计算和判断，来大致预测下个月的销量啦。
不过呢，这二次移动平均法也不是万能的。
比如说，如果数据的波动特别大，或者有突然的异常值，那它的预测可能就不太准了。
就像王老板有一个月赶上附近开大会，好多人来买苹果，一下卖了300 斤。
这个异常值要是直接放进计算，可能就会让后面的预测都跑偏。
一次移动平均法和一次指数平滑法线性二次移动平均法培训课件
— 203.8 209.0 230.0 226.9 223.8 211.1 209.5 219.0 212.8 219.8 233.8
α=0.7
— 203.8 211.0 224.2 223.9 221.7 205.4 207.1 222.1 211.2 222.1 240.1
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➢ 限制一：计算移动平均必须具有N个过
去观察值，当需要预测大量的数值时， 就必须存储大量数据；
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➢ 限制二：N个过去观察值中每一个权数 都相等，而早于（t-N+1）期的观察值的
权数等于0，而实际上往往是最新观察值 包含更多信息，应具有更大权重。
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例题分析
•例 1
式中： x t 为最新观察值；
F t 1 为下一期预测值；
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。
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（2）移动平均法的优点 ➢ 计算量少； ➢ 移动平均线能较好地反映时间序列 的趋势及其变化。
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（3）移动平均法的两个主要限制
Stxtxt1xt N 2...xtN1
StStSt 1StN 2...StN 1
（5.1） （5.2）
at 2StSt
bt N21StSt
（5.3） （5.4）
Ftmat btm m为预测超前期数
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其中：
分析预测我国平板玻璃月产量。
下表是我国1980-1981年平板玻璃月产量，试选用N=3 和N=5用一次移动平均法进行预测。计算结果列入表中。
时间 序号 实际观测值 三个月移动平均值 五个月移动平均值
二次移动平均法的步骤
二次移动平均法的步骤嘿，朋友们，今天咱们来聊聊一个听起来有点复杂，但其实非常实用的东西——二次移动平均法。
乍一听，可能让人觉得高深莫测，但其实就像做饭一样，掌握了技巧，嘿嘿，轻松上手。
想象一下，咱们在厨房里，先把所有材料准备好，然后一步一步来，绝对不急。
咱们得搞清楚二次移动平均法是啥。
这玩意儿主要用来平滑时间序列数据，比如说，股票价格、气温变化，甚至你每月的零花钱支出。
通过这个方法，咱们可以把那些波动得让人眼花缭乱的数据变得更简单、更容易理解。
说白了，就是把那些坑坑洼洼的曲线变得平滑好看，像是给数据做个美容。
咱们需要收集数据，得把要分析的数字全部拿到手。
有点像是你要做一顿大餐，得把食材准备齐全。
数据最好是连续的，比如说，过去几个月的每一天的数据，越多越好。
想想，你拿到的数据像是一张乱糟糟的拼图，咱们需要一点一点把它拼好。
好啦，接下来就是计算简单移动平均了。
这个简单，假设咱们有一个数据集，比如说某个星期每天的温度。
咱们就选定一个时间窗口，比如说三天。
然后，把这三天的温度加起来，除以三，得出一个平均值。
这就像你在做一个美味的沙拉，先把所有配料放在一起，拌匀了再说。
注意哦，这个简单移动平均是“一次”的，咱们要的可是“二次”的，所以得再来一次。
嘿嘿，接着咱们就得再对刚才的平均值进行一次移动平均。
这就像把你的沙拉放进冰箱里冷藏，再拿出来加点新鲜的调料。
把前几天的平均值拿出来，再加上新的数据，继续进行计算，直到你把所有数据都处理一遍。
每一步都不能少，得保持一致性，才能让结果靠谱。
在这个过程中，你可能会发现，数据开始变得越来越平滑，不再像以前那样波动得让人晕。
简直就像把泡沫去掉，露出真实的内容。
嘿，这个时候，你也许会想，“哇，原来数据可以这么好看！”就是这种感觉，简简单单的数字，经过几轮的加工，就变成了一幅美丽的画。
二次移动平均法还有个好处，就是能帮助咱们识别趋势。
就像人生活中，总有起伏，有高有低，但随着时间的推移，咱们能看到更清晰的方向。
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
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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
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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
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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
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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。
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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
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第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一讲移动平均线ppt课件37页PPT
使用技巧 半年线由升转降
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均线的拐点
使用技巧
半年线由升转 降
22
均线的拐点
使用技巧
此后一路下跌！ 半年线由升转 降
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均线的排列
均线的排列
多头排列：短、中、长期均线依次自上而下排列。
5 10 20 40 60
120
24
均线的排列
均线的排 列
空头排列：短、中、长期均线依次自下而上排列。
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印证股价的趋势
使用技巧
要点：在20、40日均线之上， 股价容易上涨，获利的概率大。
18
印证股价的趋势
使用技巧
要点：60、120日均线是牛熊分水 岭！股价在其下时，最好不要操作。
19
作为支撑与阻力
使用技巧
要点：均线的支撑、阻力作用让您 对股价心里有底，不要完全照此操 作！
均线被打穿
20
均线的拐点
K线穿越均线
形成多头排列！
34
K线穿越均线
上穿半年线，攻 克最后的阻力
35
谢 谢！
谢谢
移动平均线的实战技巧
实战技巧总 结
14
把握短线买卖点
使用技巧
卖点一
要点：快速上涨过程中， 收盘价跌破5日或10日均线， 短线交易可以卖出。
卖点二
15
把握短线买卖点
卖点一
利用5日或10日均线，轻松 卖到好价钱！！
使用技巧
卖点二
16
把握短线买卖点
使用技巧
要点：收盘价站上5日均线， 短线快速下跌的势头被遏 制，可尝试参与抢反弹。
（7.66+7.56+7.86+7.87+7.60）/5 = 7.71 （7.56+7.86+7.87+7.60+7.50）/5 = 7.68
移动平均法-教学PPT课件
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
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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 n21(Mt(1)Mt(2))
.
例题分析
见课本 P131
【例4——4】
.
二次移动平均法的优点
对于具有明显上升趋势的市场现 象，二次移动平均法同样是很适 用的，但它不是用一个固定的 at , bt 值，各期的at , bt 值是有所变 化的，这样就保留了市场现象客 观存在的波动。最后一个 at , bt 值 是固定的，不但可以用于短期预 测，也可以用于近期预测。二次 移动平均法比一次移动平均法的 适用面更广，在实践中应用较多。
.
二次移动平均值的公式
M t(1)Yt Yt1nYtn1
M t(2)M t(1)M t( 11 )n M t( 1)n1
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。
.
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
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。
.
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。