1. 简单移动平均法Excel
移动平均线定义:"平均"是指最近n天收市价格的算术平均线;"移动"是指我们在计算中,始终采用最近n天的价格数据。因此,被平均的数组(最近n天的收市价格)随着新的交易日的更迭,逐日向前推移。在我们计算移动平均值时,通常采用最近n天的收市价格。我们把新的收市价格逐日地加入数组,而往前倒数的第n+1个收市价则被剔去。然后,再把新的总和除以n,就得到了新的一天的平均值(n天平均值)。 例：五日移动平均线计算方法：如下： 第一日收盘价：5元 第二日收盘价：6元 第三日收盘价：7元， 第四日收盘价：8元， 第五日收盘价：9元 5+6+7+8+9=35除以5等于7，那么五天的支撑就是7元，也是短期成本。跌破反抽跑。 十日和20日以此类推。
2. 简单移动平均法公式例题
一次移动平均法是指将观察期的数据由远而近按一定跨越期进行一次移动平均，以最后一个移动平均值为确定预测值的依据的一种预测方法。其过程可表述为：1.计算观察期的移动平均值；2.各以上年的移动平均值为基准，计算各年移动平均值的趋势变动值；3.将最后一年的移动平均值加上趋势增长值求出预测期的预测值。
在确定趋势变动值时，如果每年的趋势变动值较平稳，可以采用最后一年的趋势变动值作为每年趋势变动平均值；如果各年之间的趋势变动差别较大，则可将趋势变动值再进行一次移动平均，并以最后的一个趋势值堆积为趋势变动平均值，或采用算术平均法求其平均值。
3. 简单移动平均法excel公式
操作步骤
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，请确认数据的类型。本实例为压力随时间变化成对数据，在数据分析时仅采用压力数据列。
原始数据表格
需要注意的是，因为平均值的求取需要一定的数据量，那么就要求原始数据量不少于求取平均值的个数，在Excel中规定数据量不少于4。
2.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择:
输入区域:原始数据区域;如果有数据标签可以选择“标志位于第一行”;
输出区域:移动平均数值显示区域;
间隔:指定使用几组数据来得出平均值;
图表输出;原始数据和移动平均数值会以图表的形式来显示，以供比较;
标准误差:实际数据与预测数据(移动平均数据)的标准差，用以显示预测与实际值的差距。数字越小则表明预测情况越好。
数字越小则表明预测情况越好
3.输入完毕后，则可立即生成相应的数据和图表。
生成相应的数据和图表
从生成的图表上可以看出很多信息。
根据要求，生成的移动平均数值在9:02时已经达到了15.55MPa，也就是说，包含本次数据在内的四个数据前就已经达到了15MPa，那么说明在8分钟前，也就是8:56时，系统进入反应阶段;采用同样的分析方法可以知道，反映阶段结束于9:10，反应阶段时间区间为8:56-9:10，共持续14分钟。
单击其中一个单元格“D6”，可以看出它是“B3-B6”的平均值，而单元格“E11”则是“SQRT(SUMXMY2(B6:B9,D6:D9)/4)”，它的意思是B6-B9，D6-D9对应数据的差的平方的平均值再取平方根，也就是数组的标准差。
4. 简单移动平均法适用于什么情况
移动平均法名词解释：时间序列预测方法之一。利用时间序列的移动平均数来进行预测的一种方法。
移动平均数的计算公式为名词解释：Mt(1)=(yt yt-1 … yt-n 1)÷n。式中,n代表跨越期;yi代表时间序列值;Mt(1)代表第t期的一阶移动平均数。它主要包括名词解释：
(1)简单移动平均法。即直接以本期的移动平均数作为下期预测值的预测方法。预测模式为名词解释：t 1＝M(1)t=(yt yt-1 … yt-n 1)÷n。主要用于时间序列无明显上升、下降趋势,但具有不规则波动时的短期预测。
(2)一次移动平均法。即以基期的移动平均数加上一定的趋势值来进行预测的方法。预测模式为名词解释：式中,yt k代表k期后的预测值;Mt(1)代表基期的一阶移动平均数;n代表跨越期;b代表趋势值,其计算公式为名词解释：主要用于时间序列具有明显上升、下降趋势时的预测,既能用于短期预测,也能用于中、长期预测。
(3)二次移动平均法。即利用一阶移动平均数和二阶移动平均数来进行预测的方法,预测模式为名词解释：yt k=at kbt。式中,at、bt为参数,其计算公式为名词解释：
at＝2Mt(1)-M(2)t;
Mt(2)为第t期二阶移动平均数,可依一阶移动平均数计算求得名词解释：
Mt(2)t=(Mt(1) Mt-1(1) … Mt-n 1(1))÷n。主要用于时间序列具有明显上升、下降趋势,其一阶移动平均数亦具有明显上升、下降趋势时的预测。
5. 简单移动平均法和加权移动平均法
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。 主要特点编辑 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。
6. 简单移动平均法例题
移动平均线定义:"平均"是指最近n天收市价格的算术平均线;"移动"是指我们在计算中,始终采用最近n天的价格数据。因此,被平均的数组(最近n天的收市价格)随着新的交易日的更迭,逐日向前推移。在我们计算移动平均值时,通常采用最近n天的收市价格。我们把新的收市价格逐日地加入数组,而往前倒数的第n+1个收市价则被剔去。然后,再把新的总和除以n,就得到了新的一天的平均值(n天平均值)。
例：五日移动平均线计算方法：如下：
第一日收盘价：1元
第二日收盘价：2元
第三日收盘价：3元，
第四日收盘价：4元，
第五日收盘价：5元
1+2+3+4+5=15除以5等于3，那么五天的支撑就是3元，也是短期成本。跌破反抽跑。
十日和20日以此类推。
7. 简单移动平均法计算例题
DMA为动态移动平均。其计算方式是Y:DMA(X,A);则Y=A*X+(1-A)*REF(Y,1);其中A必须小于1;
8. 简单移动平均法例题及解析
移动平均法计算公式：存货的移动平均单位成本=(原有结存存货的实际成本+本次进货的实际成本)/(原有结存存货数量+本次进货的数量)；本次发出存货的成本=本次发出存货的数量×本次发货前存货的单位成本。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。
9. 简单移动平均法实际上是给每个数据分配相等的权重
是指生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，平滑数据是用得最多的一种。
简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。
10. 简单移动平均法预测
一次指数平滑法也称为单一指数平滑法，是指以最后的一个第一次指数平滑。它只有一个平滑系数，而且当观察值离预测时期越久远时，权数变得越小。一次指数平滑是以一段时期的预测值与观察值的线性组合作为t+1期的预测值。如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大阿尔法值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小阿尔法值。
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。
11. 简单移动平均法公式
移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。 、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 · 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。 移动平均法 - 移动平均法的优缺点 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。
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