| 第50回 移動平均 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
移動平均というのは、過去何回分かの平均値を計算して、それを並べたものです。 例えば、５日移動平均の場合、データの５日分を合計して５で割ったものが平均値となり、翌日以降は最初の日のデータを除外し、直近のデータを加えて５で割るという計算を繰り返して算出します。
５日目の平均 Ｅ ＝ （ a + b + c + d + e ） ÷ ５ ６日目の平均 Ｆ ＝ （ b + c + d + e + f ） ÷ ５ ７日目の平均 Ｇ ＝ （ c + d + e + f + g ） ÷ ５ ８日目の平均 Ｈ ＝ （ d + e + f + g + h ） ÷ ５ ９日目の平均 Ｉ ＝ （ e + f + g + h + i ） ÷ ５ 10日目の平均 Ｊ ＝ （ f + g + h + i + j ） ÷ ５ 移動平均の特性は、日々、大きく上下する数値の平均値を求めることから数値の変動幅が小さくなり、数値が移動する方向性（トレンド）が見え易くなるというものです。 つまり、増加傾向にあるのか、減少傾向にあるのか、変わりないのかが分かり易いということです。 また、平均値を求める数が多くなればなるほど、方向性はなだらかになります。 ところで、この移動平均は、過去の平均値を次の予測値とするということで、「保守的な」予測方法であると言われています。 もともと移動平均というのは、過去の数値から導き出されるものであることから、変化が遅れて現れるために、遅行指数とも言われています。 そこで、移動平均による予測を改善するとすれば、「次回の移動平均値を満足するように次回の予測値を決定する。」というような方法が考えられています。 次回の移動平均値を満足させられる数値が出るのであれば、トレンドは生きているということになりますが、その数値が出なければ、トレンドは崩れたということになります。 つまり、次回の数値が実現可能なものかどうかで、予測することにより、トレンドの転換点を予測しようとするものです。 |
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