움직이는 가중 평균은 무엇입니까?

이동 중량 평균은 두 가지 특성을 가진 여러 수치의 평균입니다. 첫째, 그것은 오래된 수치보다 선호하는 최근 수치에 강조 또는 무게를 제공합니다. 또한, 이동 평균으로서, 일련의 수치는 시간이 지남에 따라 변화를 사용하여 최신 상태를 유지했습니다. 움직이는 가중 평균은 다양한 수학적 목적으로 사용될 수 있지만, 가장 일반적인 중 하나는 비즈니스 나 시장에 대한 예측을하는 것입니다.

이동 평균의 한 가지 예는 매장이 지난 30 일 동안 평균 판매량을 추적하는 경우입니다. 연중 30 일째,이 평균은 1-30 일을 커버합니다. 연중 31 일째에는 평균이 2 ~ 31 일을 커버합니다. 평균 32 일째에는 3-32 일에 3 ~ 32 일이 포함됩니다.

이 방법의 주요 장점은 매장이 트렌드가 싱글 이벤트를 통해 트렌드가 어떻게 변하는지를 얻는 것입니다. 예를 들어, ST 인 경우광석은 유명 인사 모습 덕분에 어느 날 화려한 판매를 가졌으며 전통적인 그래프에 급증 할 것입니다. 이동 평균이면 이러한 일회성 효과는 그렇게 보이지 않으며 그래프는 계절적 변동과 같은 장기 트렌드를 더 잘 보여줍니다.

가중 평균은 관련된 다양한 숫자에 동일한 무게가 주어지지 않는 평균입니다. 이는 시장에서 가장 큰 회사에 추가 강조가 제공되는 주식 시장 지수에서 일반적입니다. 이것은 전체 그림을 왜곡하는 소수 회사의 재고에서 갑자기 움직임을 피합니다.

움직이는 가중 평균은이 두 가지 기술을 하나로 묶습니다. 각 그림의 최근에 따라 가중치를 적용합니다. 아이디어는 가장 최근의 인물을 강조하면서 과거를 고려하는 것입니다. 금융에서는 일반적으로 ST를 놓치지 않도록 이동 평균의 이점을 얻는 데 사용됩니다.가장 최근의 이벤트의 Rong Signals.

이동 중량 평균을 생성하는 것은 간단한 수학적 과정입니다. 예를 들어, 5 일간의 움직이는 가중 평균을 생산하려면 현재의 수치에 5, 어제 4, 이틀 전의 그림을 3 일 전, 3 일 전의 수치, 4 일 전의 그림을 1 씩 곱합니다. 그런 다음 5 개의 결과적인 수치를 추가하고 결과를 5로 나누어 이동 가중 평균을 얻습니다.