Прогнозирование простой скользящей средней: определение и пример

8 апреля 2021 г.

Для тех, кто занимается финансами или экономикой, важно понимать, как использовать методы прогнозирования для прогнозирования рыночных тенденций, проведения анализа ценообразования, завершения финансового анализа и участия в операциях на фондовом рынке. Простое прогнозирование по скользящей средней помогает профессионалам определять ценовые тенденции на сырьевые товары в течение заданного периода времени. Поняв, как использовать и вычислять простое скользящее среднее, вы сможете принимать важные решения для своего бизнеса или расширять свои профессиональные возможности.

В этой статье мы даем определение простой скользящей средней, подчеркиваем цель прогноза простой скользящей средней, обсуждаем различия между простой скользящей средней и экспоненциальной скользящей средней, а также предоставляем дополнительную информацию о ее преимуществах и недостатках и способах ее расчета.

Что такое простая скользящая средняя?

Простая скользящая средняя, ​​или SMA, — это тип скользящей средней, который отображает типичные цены на определенный товар или сырье для определенного периода времени или периода времени. Скользящие средние — это тип расчета, который обычно используется профессионалами фондового рынка для анализа изменений цен путем расчета средних значений с заданными интервалами в течение дней, недель, месяцев или лет. Простая скользящая средняя – это

Цель прогноза простой скользящей средней

Цель простого прогноза скользящей средней состоит в том, чтобы помочь специалистам по фондовому рынку, владельцам бизнеса и другим профессионалам определить, какие акции покупать и когда это делать. В частности, простое скользящее прогнозирование помогает людям определить, может ли цена товара ожидать роста (увеличения цены) или спада (снижения цены). Делая это, люди могут принимать разумные инвестиционные решения на основе товаров с повышательной тенденцией.

Простая скользящая средняя против экспоненциальной скользящей средней

Разница между простой скользящей средней и экспоненциальной скользящей средней заключается в их областях внимания и возможностях прогнозирования. Например, простой метод прогнозирования скользящего среднего рассматривает данные за определенный период времени. После сбора данных за предыдущие дни люди определяют среднюю цену акций. Напротив, метод прогнозирования экспоненциальной скользящей средней фокусируется конкретно на текущих ценах на акции для товаров, а не на сборе данных с течением времени.

Из-за этого экспоненциальные скользящие средние лучше всего работают для товаров с большими колебаниями цен, которые быстро меняются, тогда как простые скользящие средние лучше всего работают для товаров, которые остаются относительно постоянными в течение определенного периода времени.

Как рассчитать простую скользящую среднюю

Просмотрите эти шаги, чтобы определить, как рассчитать простую скользящую среднюю:

1. Установите временные рамки, которые вы хотите просмотреть

Первым шагом для расчета простой скользящей средней для товара является рассмотрение периода времени, за который вы хотите получить данные. Например, вы можете определить желаемый период времени: пять дней, 50 дней, 100 дней или 200 дней.

2. Посмотрите на самые высокие ценовые точки для каждого временного интервала.

Допустим, вы решили получить данные о ценах за семь дней. Это означает, что каждый день вы просматриваете цены акций для товара и выбираете самую высокую точку цены, представляющую этот временной интервал (один день). Поскольку вы хотите определить простую скользящую среднюю за семь дней, вам необходимо каждый день проверять цены акций, записывая самую высокую цену за оставшиеся шесть дней. Вот пример, показывающий колебания цен на акции кофейного бренда:

• День первый: $8,95

• День второй: $8.50

• День третий: $8,85

• День четвертый: $9.00

• День пятый: $8,70

• День шестой: $8,55

• День седьмой: $8,65

3. Сложите каждую цену вместе

Как только вы зафиксируете самые высокие цены акций на конкретный товар за желаемый период времени, вам нужно сложить каждый ценовой пункт друг с другом. Например:

8,95 долл. США + 8,50 долл. США + 8,85 долл. США + 9,00 долл. США + 8,70 долл. США + 8,55 долл. США + 8,65 долл. США = 61,20 долл. США

4. Разделите полученную сумму на количество установленных временных интервалов

После сложения всех ценовых пунктов и получения ответа вам нужно разделить общую сумму на количество записанных вами временных интервалов. Например:

61,20 долл. США/7 = 8,74 долл. США

Таким образом, $8,74 — это средняя цена акций кофейного бренда в течение одной недели.

Преимущества прогнозов простых скользящих средних

Есть несколько преимуществ использования простого прогноза скользящей средней. Вот некоторые примеры:

• Облегчает анализ часто покупаемых товаров: этот тип скользящего среднего хорошо работает при определении того, следует ли инвестировать в акции для товара, который потребители покупают на регулярной основе. Примеры этого включают продукты питания, предметы личной гигиены или туалетные принадлежности или автомобильное топливо.

• Помогает различать изменения: простое прогнозирование скользящих средних может помочь профессионалам визуализировать ценовые тенденции и изменения цен на фондовом рынке за определенный период времени, чтобы помочь им в принятии решений.

• Демонстрирует уровни поддержки и сопротивления: простые прогнозы скользящих средних дают специалистам по фондовому рынку представление о высоких и низких ценовых точках товара с течением времени. Это позволяет им определить, покупать акции или продавать акции, основываясь на текущем сопротивлении или поддержке со стороны покупателей и продавцов.

• Предоставляет более надежные данные: поскольку простое прогнозирование скользящего среднего представляет собой плавную линию для представления точек данных, во время анализа меньше места для ошибок.

Недостатки прогнозов простых скользящих средних

Вот несколько примеров потенциальных недостатков простых прогнозов скользящих средних:

• Менее предпочтителен для быстрого роста цен: простые прогнозы скользящих средних учитывают тенденции цен акций в течение длительного времени. Из-за этого профессионалы обычно не используют этот тип скользящей средней, когда хотят проанализировать ценовые тенденции для отраслей с высокими колебаниями цен.

• Менее эффективен для будущих рыночных прогнозов: профессионалы используют простые прогнозы скользящих средних для оценки ценовых тенденций и данных, которые они записали за предыдущие временные интервалы. Таким образом, простые прогнозы скользящих средних хорошо работают для анализа прошлых тенденций цен на акции, но людям может потребоваться использовать другой метод прогнозирования, чтобы делать прогнозы на будущее.

• Менее полезно для прогнозирования нишевых или нетрендовых областей на рынке: для товаров в нишевых или нетрендовых областях простая скользящая средняя имеет вид зигзагообразного отображения, что затрудняет определение ценовых тенденций по сравнению с трендовыми рынками. и товары, которые показывают устойчивый рост.