移动平均算法移动平均值是如何计算啊？

移动平均算法时间:2021-06-29 阅读:()

移动平均线的计算方法

N日移动平均线=N日收市价之和/N 以时间的长短划分，移动平均线可分为短期、中期、长期几种，一般短期移动平均线5天与10天；中期有30天、65天；长期有200天及280天。

可单独使用，也可多条同时使用。

综合观察长、中、短期移动平均线，可以判研市场的多重倾向。

如果三种移动平均线并列上涨，该市场呈多头排列；如果三种移动平均线并列下跌，该市场呈空头排列。

移动平均线说到底是一种趋势追踪的工具，便于识别趋势已经终结或反转，先的趋势正在形成或延续的契机。

它不会领先与市场，只是忠实地追随市场，所以它具有滞后的特点，然而却无法造假。

移动平均数怎么用？

市场经济中，要赚钱无非是降低成本或者提高收入，以期获得较高利润。

就股市而言，也就是要低买高卖，买时越低越好，卖时越高越好。

然而，股价上窜下跳，并非个人的意志所能决定。

因而，广大投资者，尤其是大众散户，一定要吃准大势，顺水行舟则可，逆势操作往往鸡飞蛋打。

　　在技术分析领域中，移动平均是一个较为重要的概念，不仅是移动平均线，而且一些技术指标，如乖离率、相对强弱指数、均量线等，都是在它的基础上建立起来的。

　　所谓移动平均，首先是算术平均数，如1到10十个数字，其平均数便是5.5；而移动则意味着这十个数字的变动。

假如第一组是1到10，第二组变动成2到11，第三组又变为3到12，那么，这三组平均数各不相同。

而这些不同的平均数的集合，便统称为移动平均数。

　　移动平均这一概念是建立在著名的道·琼斯理论上的。

道·琼斯理论虽已名扬天下，但理论毕竟有点玄，而移动平均将这套理论加以数字化，从数字的变动中去预测未来股价短期、中期、长期的变动方向，更易为广大投资者所接受。

　　移动平均的另一个优点是它公开了平均成本这一秘密。

事实上，移动平均数就是平均成本。

另外，平均成本对于个股乃至大势的未来走向还有研判的作用。

股价(或指数)的上下波动大，无规律性，不易看出它的趋势。

而平均成本，其计算方法无非就是扣除前面的，加上当天的。

如果走势是上升的尽管其中有升有降但总的来说，是扣除前面一个小数字，加上后面一个大数字，平均成本势必与日俱增，待到有一日，平均成本远远超过了该股所值，走势必然要掉头向下。

因为股价太高，购股成本日益增大，无人接手，而另一方面持股者则要忙不迭地清仓获利。

市道有卖无买，自然是这种结果。

　　反之，走势向下时，总的来说是的扣除前面一个大数字，加上后面一个小数字，平均成本势必越来越小，小到远远低于该股所值时，持股的套牢，自然不肯抛；空仓的以为时机已到，开始接手，行市到了有买无卖的时候，走势便要掉头转上了。

　　总之，扣除旧资料，增加新资料，这便是移动平均的真谛，也是技术分析的基础的所在。

什么是移动算术平均法

就是讲N天的收盘价进行平均得到的线。

叫MA

常用的是5天、10天、20天、30天、120天、250天。

在操作上最常用的是5和20天。

移动平均价是怎么计算的？

新准则取消了，存货只能用加权平均法（一月一次）说白了，移动平均就是每次进料都要平均一次价格，只要进的货物价格与当前价格不一致退料退货一样的，你说的那种退料情况就相当于一次进料，试想，如果不平均的话，存货岂不是凭空多了1元？那企业还不拼命退料啊

什么是移动算术平均法?怎么计算?

移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。

移动平均法适用于即期预测。

当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。

移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：简单移动平均和加权移动平均。

　　还分为一次移动平均法和二次移动平均法两种。

　　一、简单移动平均法　　简单移动平均的各元素的权重都相等。

简单的移动平均的计算公式如下：　　ft=(at-1+at-2+at-3+…+at-n)/n 　　式中，ft--对下一期的预测值；　　n--移动平均的时期个数；　　at-1--前期实际值；　　at-2,at-3和at-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。

　　二、加权移动平均法　　加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。

其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。

除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。

　　加权移动平均法的计算公式如下：　　ft=w1at-1+w2at-2+w3at-3+…+wnat-n 　　式中，w1--第t-1期实际销售额的权重；　　w2--第t-2期实际销售额的权重；　　wn--第t-n期实际销售额的权重；　　n--预测的时期数；　　w1+ w2+…+ wn=1 　　在运用加权平均法时，权重的选择是一个应该注意的问题。

经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。

一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重应大些。

例如，根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。

但是，如果数据时季节性的，则权重也应是季节性的。

　　使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。

但移动平均法运用时也存在着如下问题：　　1、加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感；　　2、移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。

由于是平均值，预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动；　　3、移动平均法要由大量的过去数据的记录。

　　4、它通过引进愈来愈期的新数据，不断修改平均值，以之作为预测值。

　　移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。

　　移动平均法的特点：　　1. 移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数n越大，对数列的修匀作用越强。

　　2. 移动平均时距项数n为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；而当移动平均项数n为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。

　　3. 当序列包含季节变动时，移动平均时距项数n应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数n应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。

　　4. 移动平均的项数不宜过大。

　　@统计中的移动法规则：　　统计中的移动平均法则对动态数列的修匀的一种方法，是将动态数列的时距扩大。

所不同的是采用逐期推移简单的算术平均法，计算出扩大时距的各个平均是，这一些列的推移的序时平均数就形成了一个新的数列，通过移动平均，现象短期不规则变动的影响被消除如果扩大的时距能与现象周期波动的时距相一致或为其倍数，就能进一步削弱季节变动和循环变动的影响，更好的反应现象发展的基本趋势。