移动平均算法简述一次移动平均法

移动平均算法  时间:2021-06-29  阅读:()

移动平均值

移动平均值是一个最老也是最流行的技术分析工具.移动平均值是在一定范围内的价格平均值.计算的时候你要特别留意时间的长度,比如,25天.一个"基本"移动平均值的计算方式是通过加上"n"时间段内的金额在除以"n". 比如,计算出25天内的资金额在除以25.这就是25天之内价格的平均值.每个时间段的算法都是一样的. 请注意你不能计算"n"时间的移动平均值.比如,你只能计算25天的移动平均值,而不是第25天的.

二次移动平均值怎么算

二次移动平均值,移动平均值是一个最老也是最流行的技术分析工具。

若依次得到一组测定值时,按顺序取一定数量的数据并算得其全部算术平均值,得到的数据就叫做移动平均值。

计算公式编辑 移动平均值,就是指定时间段,对时间序列数据进行移动计算平均值。

移动平均值常常用在计算股票的移动平均线、存货成本等方面。

下面将介绍如何按移动加权平均法计算存货成本。

移动加权平均法,是指在每次收入存货后,将本次收货的成本加原有库存的成本,除以本次收货数量加原有收货数量,据此计算加权单价,并对发出存货进行计价的一种方法。

在这种方法下,每次收入存货后,立即为库存存货计算出新的平均单位成本,以作为随后发出存货成本的计算依据。

计算公式如下: 移动加权平均单位成本=(本次收入前结存存货总成本+本次收入存货的实际成本)/(本次收入前结存存货数量+本期收入存货的数量); 发出存货的成本=本次发出存货的数量×移动加权平均单位成本; 期末结存存货成本=期末结存存货数量×移动加权平均单位成本。

[2] 移动平均数编辑 移动平均数是指采用逐项递进的办法,将时间序列中的若干项数据进行算术平均所得到的一系列平均数。

若平均的数据项数为N,就称为N期(项)移动平均。

根据移动平均数来预测就是移动平均预测。

移动平均预测法与算术平均预测法都是以算术平均数作为预测的依据,但二者又有明显区别。

算术平均预测法是对时间序列的全部观察数据求一个平均值,该平均值只能反映现象在观察期内的平均水平,不能反映出趋势的变化。

而移动平均预测法是按一定的平均项数滑动着对时间序列求一系列平均值(也叫平滑值),这些平均值不仅能消除或减弱时间序列中的不规则变动,而且能揭示现象的变化趋势,所以移动平均预测法在市场预测中有着广泛的应用。

根据时间序列的特征不同,移动平均预测有的只需要作一次移动平均,有的则需要计算二次移动平均。

如何计算会计基础移动平均法

加权平均法的计算公式如下: 式中:Yn + ;加权移动平均法计算公式 Yi——第i期实际值; xi——第i期的权数(权数的和等于1); n——本期数; 用加权移动平均法求预测值,对近期的趋势反映较敏感,但如果一组数据有明显的季节性影响时,用加权移动平均法所得到的预测值可能会出现偏差。

因此,有明显的季节性变化因素存在时,最好不要加权。

扩展资料 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 。

参考资料来源:搜狗百科-加权移动平均法

简述一次移动平均法

移动平均法(moving average method)是根据时间序列,逐项推移,依次计算包含一定项数的序时平均数,以此进行预测的方法。

移动平均法包括一次移动平均法、加权移动平均法和二次移动平均法。

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