移动平均法ppt课件
技术分析——K线和移动平均线理论课件
技术分析—— K线和移动平均线理论
技术分析—— K线和移动平均线理论
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技术分论
技术分析—— K线和移动平均线理论
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技术分析—— K线和移动平均线理论
技术分析—— K线和移动平均线理论
《移动平均线详解》课件
优点
平滑价格波动，提供更准确的趋势判断。
缺点
滞后性较强，不能及时捕捉到价格的反 转点。
移动平均线的技术指标
移动平均线收敛背离 （MACD）
通过比较不同期间移动平均线的 差异，判断价格的超买和超卖。
移动平均线带（MA Ribbon） 移动平均线信道（MA Envelope）
将多条移动平均线叠加显示，观 察价格在不同平均线间的变化。
常见的移动平均线类型
简单移动平均线（SMA）
使用相等的权重计算价格的平均 值。
指数移动平均线（EMA）
通过给予近期价格更高的权重计 算价格的平均值。
加权移动平均线（WMA）
使用不同的权重计算价格的平均 值。
移动平均线的应用场景
趋势跟踪
通过观察价格和平均线的相互关系，判断价格 的趋势，制定相应的交易策略。
确认突破点
价格从平均线上或下突破时，可能预示着趋势 的改变，需要密切关注。
支撑与阻力
平均线作为支撑和阻力水平，可以作为买入和 卖出的参考点。
过滤噪音
移动平均线平滑价格波动，过滤掉短期噪音， 更好地观察长期趋势。
移动平均线的优缺点
1
优点
2
可以作为买入和卖出的参考点，提高交
易决策的准确性。
3
缺点
4
在强势或弱势市场中使用不够灵活，容 易产生误判。
移动平均线详解
移动平均线（Moving Average）是一种技术分析中常用的指标，它通过计算价 格的平均值来观察价格趋势的变化。
平均线的定义
价格平均化
平均线是通过对一段时间内 的价格进行计算，得出平均 值，从而平滑价格波动，更 好地观察价格趋势。
趋势判断
移动平均法
值就作为下一期的预测值。
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（1）移动平均法有两种极端情况
• 在移动平均值的计算中包括的过去观察值 的实际个数 N=1 ，这时利用最新的观察值 作为下一期的预测值； • N=n ，这时利用全部 n 个观察值的算术平 均值作为预测值。
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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
1981年1月的平板玻璃月产量的预测值为：
最小
因此可选α =0.7作为预测时的平滑常数。
0.7 259 .5 0.3 240 .1 253 .68
线性二次移动平均法的通式为：
St
St
xt xt 1 xt 2 ... xt N 1 N
当数据的随机因素较大时，宜选用较大
的 N ，这样有利于较大限度地平滑由随机性
所带来的严重偏差；反之，当数据的随机因 素较小时，宜选用较小的 N ，这有利于跟踪 数据的变化，并且预测值滞后的期数也,..., 移动平均法可以表示为：
1 t Ft 1 xt xt 1 ... xt N 1 / N xi N t N 1
5.1 一次移动平均法和一次指数平滑法
一、一次移动平均法 • 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。
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• 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
管理预测5.2 移动平均法
如本例，要确定N＝3，还是N＝5合适。可通过计算这两 个预测公式的均方误差MSE，选取使MSE较小的那个N
当N=3时
MSE 1 9
12 4
yt yˆt 2
28836 9
3204
计算当结N=果5时表M明SE：N71 ＝162 5y时t ，yˆt 2MS11E174较3 小 15，92故选取 N＝5。
利用加权移动平均数来作预测的公式为 yˆt1 M tw
即以第t期加权移动平均数作为第 t+1期的预测值。
例5-2 我国1979～1988年原煤产量如表5-2所示，试用加权移动平均
法预测1989年的产量（取 w1 3, w2 2, , w3 1）。
表5-2 我国原煤产量统计数据及加权移动平均预测值表（单位：亿吨）
设时间序列为 y , y , y 加权移动平均公式为:
1
2
t
M tw w1 yt
式中：
w2 yt1 w1 w2
wN wN
ytN 1
,t≥N
（5-4）
Mtw为 t 期加权移动平均数；
w i 为yti1的权数，它体现了相应的y在加权平均数中的重要性
6.66 6.24 6.31% 6.66
将相对误差列于表5-3中，再计算总的平均相对误差：
1
yˆt yt
100%
1
52.89 58.44
100%
9.50%
由于总预测值的平均值比实际值低9.50%，所以可将1989 年
的预测值修正为
9.48 10.48 亿吨
数据，得到一个新的平均数。
自回归移动平均模型课件
1）均值E(Xt )= 是与时间t 无关的常数； 2）方差Var(Xt )=2是与时间t 无关的常数； 3）协方差Cov(Xt , Xt +k)=k 是只与时期间隔k 有关，
第一节 随机时间序列的特征
第二节 随机时间序列分析模型
第三节 协整分析与误差修正模型
第四节 向量自回归模型
自回归移动平均模型
1
§4.1 随机时间序列的特征
一、随机时间序列模型简介 二、趋势平稳与差分平稳 三、时间序列平稳性的检验
自回归移动平均模型
2
一、随机时间序列模型简介
一个标有时间脚标的随机变量序列被称为时间序 列(time series)。
(**)
检验（*）式是否存在单位根=1，也可通 过（**）式判断是否有 =0。
自回归移动平均模型
20
一般地:
检验一个时间序列Yt的平稳性，可通过检验带 有截距项的一阶自回归模型
Yt = +Yt-1+ t 中的参数是否小于1。
（*）
或者：检验其等价变形式
Yt = +Yt-1+ t 中的参数是否小于0 。
中减去 a + t，结果是一个平稳过程。
自回归移动平均模型
13
一般时间序列可能存在一个非线性函数形式的 确定性时间趋势，例如可能存在多项式趋势：
Y t a 1 t2 t2 n tn u t (**)
t = 1, 2, , T
同样可以除去这种确定性趋势，然后分析和预 测去势后的时间序列。对于中长期预测而言，能 准确地给出确定性时间趋势的形式很重要。如果 Yt 能够通过去势方法排除确定性趋势，转化为平 稳序列，称为退势平稳过程。
移动平均法
移动平均法
移动平均法(Moving Average Method)是一种常用的数理统计方法，它通过移动的方
式对数据进行平均处理，使得原始数据上下波动形成一个趋势线，从而更容易判断出这种
趋势。
如果单独处理一段时间区间内数据，可能会受到一定范围内偶然因素的影响，而通
过移动平均法就可以将偶然因素抵消，更精准地把握数据的大致趋势。
移动平均法是用前面几个数据点的平均值来代替当前点的一种方法，从而形成一条趋
势线，与原始数据的波动相比更容易分析。
它把一段时间上的数据抽象为某种特征，通常
是将多个数据当成一个数据看待，只要综合看出其变化特征就可以对未来发展进行预测。
使用移动平均法分析数据时，我们需要设定移动步长。
即每次移动多少个数据点，比
如前期移动3个数据点，则取前3个数据点的平均值作为当前点的值，然后向后移动1个
数据点，重新取3个数据点的平均值，以此类推。
还可以设定长期步长来分析影响数据的
长期因素。
移动步长的选择对结果影响较大，应根据实际分析目的来考虑数据的变化节律，确定合理的移动步长。
移动平均法是目前最为常用的数据分析方法之一，它简单有效，被广泛应用于定量分
析中。
它可以获取数据的重要趋势信息，从而帮助决策者更好的把握市场变化，对相关决
策做出最佳决定。
移多补少(平均数)ppt幻灯片课件
40﹥33
8号运动员的投篮水平高。
这种做法不对。因为两个运
动员上场的次数不同，用总
返回
分数比不合理。
7号、8号运动员在小组赛中的得分情况
第一场 第二场 第三场 第四场 第五场
7号 9 —— 11 13 —— 8号 7 13 —— 12 8
怎样比才公平呢？
二、合作探索 怎样求7号运动员的平均每场得分那？ 第一场 第二场 第三场 第四场 第五场
我们二组4人， 共做了20个。 我们一组3人， 共做了18个。
18÷3 = 6（个）
20÷4 = 5（个） 6﹥5
答：一组的成绩好些。
拓展：
已知8、a、6、这三个数的平均数是11， 则a是（ 19 ）
11×3-8-6 =33-8-6 =19
这节课我们学到了什么？
此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢
7号 9 —— 11 13 ——
合作提示：（1号组织，2—6号汇报答案）
分数 （分）
一、借助统计图
15
14
1、怎样移动可以使每场得分一样多13 ？
12
2、为什么这样做？
11
10
9
8
7 6
5
二、计算
4
1、？
1 0
第1场 第3场 第4场
二、合作探索
7号运动员平均每场的得分：
移多补少(平均数)ppt
7号、8号运动员在小组赛中的得分情况
第一场 第二场 第三场 第四场 第五场
7号 9 —— 11 13 —— 8号 7 13 —— 12 8
仔细观察表格，你获得了那些数学信 息？有什么不明白的地方吗？
二、合作探索
移动平均法
3移动平均法第二节移动平均法移动平均法是根据时间序列资料,逐项推移,依次计算包含二定项数的序时平均数,以反映长期趋势的方法。
当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响,起伏较大,不易显示出发展趋势时,可用移动平均法,消除这些因素的影响,分析,预测序列的长期趋势。
移动平均法有简单移动平均法,加权移动平均法,趋势移动平均法,分别介绍如下: 一简单移动平均法设时间序列为Y1,Y2,……YT……;简单移动平均法公式为:式中:Mt为t期移动平均数;N为移动平均数的项数.这公式表明: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.∴t-1+M t=M t-1这是它的递堆公式。
当N较大时,利用递堆公式可以大大减少计算量。
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长期趋势显示出来,因而可以用于预测:预测公式为:y t+1=M t即以第t期移动平均数作为第t+1期的预测值。
例1:某市汽车配件销售公司,某年1月至12月的化油器销量如表4-1所示。
试用简单移动平均法,预测下年1月的销售量。
解:分别取N=3和N=5按列预公式y t =y t+1=计算3个月和5个月移动平均预测值,其结果如表:y t-y t-Ny t-y t-Ny t+y t-1+y t-2y t+y t-1+y t-2+y t-3+y t-40060019101112实际销售量3个月移动平均预测值5个月移动平均预测值由图可以看出,实际销售量的随机波动比较大,经过移动平均法计算以后,随即波动显着减小,即消除随机干扰。
而且求取平均值所用的月数越多,即N 越大,修匀的程度也越大,波动也越小。
但是,在这种情况下,对实际销售量真实的变化趋势反应也越迟钝。
反之,如果N 取的越小,对销售量真实变化趋势反应越灵敏,但修匀性越差,从而把随机干扰作为趋势反映出来。
因此,N 的选择甚为重要,N 应取多大,应根据具体情况作出抉择,当N 等于周期变动的周期时,则可消除周期变动影响。