Upang biswal na ilarawan ang mga trend ng presyo, isang linya ng trend ang ginagamit. Elemento teknikal na pagsusuri kumakatawan geometric na imahe average na mga halaga ng nasuri na tagapagpahiwatig.
Tingnan natin kung paano magdagdag ng trend line sa isang chart sa Excel.
Pagdaragdag ng trend line sa isang chart
Halimbawa, kunin natin ang average na presyo ng langis mula noong 2000 mula sa mga open source. Ipasok natin ang data para sa pagsusuri sa talahanayan:
Ang trend line sa Excel ay isang graph ng isang angkop na function. Bakit ito kailangan - upang gumawa ng mga pagtataya batay sa istatistikal na data. Para sa layuning ito, kinakailangan upang pahabain ang linya at matukoy ang mga halaga nito.
Kung R2 = 1, ang error sa approximation ay zero. Sa aming halimbawa, ang pagpili ng linear approximation ay nagbigay ng mababang pagiging maaasahan at hindi magandang resulta. Magiging hindi tumpak ang hula.
Pansin!!! Hindi maidaragdag ang linya ng trend ang mga sumusunod na uri mga graph at diagram:
- talulot;
- pabilog;
- ibabaw;
- annular;
- dami;
- may akumulasyon.
Trendline equation sa Excel
Sa halimbawa sa itaas, ang linear approximation ay pinili lamang upang ilarawan ang algorithm. Tulad ng ipinakita ng halaga ng pagiging maaasahan, ang pagpili ay hindi ganap na matagumpay.
Dapat mong piliin ang uri ng display na pinakatumpak na naglalarawan ng trend sa input ng user. Tingnan natin ang mga pagpipilian.
Linear approximation
Ang geometric na imahe nito ay isang tuwid na linya. Samakatuwid, ang linear approximation ay ginagamit upang ilarawan ang isang indicator na tumataas o bumababa sa pare-parehong rate.
Isaalang-alang natin ang kondisyonal na bilang ng mga kontratang natapos ng manager sa loob ng 10 buwan:
Batay sa datos sa Excel spreadsheet magtayo tayo scatter plot(makakatulong ito na ilarawan ang linear na uri):
Piliin ang tsart - "magdagdag ng linya ng trend". Sa mga parameter, piliin ang linear na uri. Idagdag ang approximation confidence value at ang trend line equation sa Excel (lagyan lang ng check ang mga kahon sa ibaba ng window ng "Mga Parameter").
Nakukuha namin ang resulta:
pansinin mo! Gamit ang linear na uri ng approximation, ang mga punto ng data ay matatagpuan nang mas malapit hangga't maaari sa tuwid na linya. Ginagamit ng view na ito ang sumusunod na equation:
y = 4.503x + 6.1333
- kung saan 4.503 ang slope index;
- 6.1333 – mga displacement;
- y – pagkakasunud-sunod ng mga halaga,
- x – numero ng panahon.
Ang tuwid na linya sa graph ay nagpapakita ng tuluy-tuloy na pagtaas sa kalidad ng trabaho ng manager. Ang reliability value ng approximation ay 0.9929, na nagpapahiwatig ng magandang kasunduan sa pagitan ng kalkuladong linya at ng orihinal na data. Dapat na tumpak ang mga hula.
Upang mahulaan ang bilang ng mga kontratang natapos, halimbawa, sa panahon 11, kailangan mong palitan ang numero 11 sa halip na x sa equation. Sa panahon ng mga kalkulasyon, nalaman namin na sa ika-11 na panahon ang manager na ito ay magtatapos ng 55-56 na kontrata.
Exponential trend line
Ang ganitong uri ay kapaki-pakinabang kung ang mga halaga ng input ay nagbabago sa isang patuloy na pagtaas ng rate. Hindi ginagamit ang exponential fitting kapag mayroong zero o negatibong katangian.
Bumuo tayo ng exponential trend line sa Excel. Kunin natin ang mga kondisyong halaga bilang isang halimbawa kapaki-pakinabang na bakasyon kuryente sa rehiyon X:
Bumubuo kami ng iskedyul. Magdagdag ng exponential line.
Ang equation ay ganito ang hitsura:
y = 7.6403е^-0.084x
- kung saan ang 7.6403 at -0.084 ay mga constant;
- e – base natural na logarithm.
Ang tagapagpahiwatig ng pagiging maaasahan ng approximation ay 0.938 - ang curve ay tumutugma sa data, ang error ay minimal, ang mga pagtataya ay magiging tumpak.
Logarithmic trend line sa Excel
Ginagamit ito para sa mga sumusunod na pagbabago sa tagapagpahiwatig: una, mabilis na paglaki o pagbaba, pagkatapos ay relatibong katatagan. Ang na-optimize na curve ay mahusay na umaangkop sa "pag-uugali" na ito ng dami. Ang logarithmic trend ay angkop para sa pagtataya ng mga benta ng isang bagong produkto na ipinakilala pa lamang sa merkado.
Naka-on paunang yugto Ang gawain ng tagagawa ay upang madagdagan base ng customer. Kapag ang isang produkto ay may sariling mamimili, kailangan itong panatilihin at ihain.
Bumuo tayo ng isang graph at magdagdag ng logarithmic trend line upang hulaan ang mga benta ng isang conditional na produkto:
Ang R2 ay malapit sa halaga sa 1 (0.9633), na nagpapahiwatig ng kaunting error sa pagtatantya. Hulaan natin ang dami ng benta sa mga susunod na panahon. Upang gawin ito, kailangan mong palitan ang numero ng panahon sa equation sa halip na x.
Halimbawa:
| Panahon | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| Pagtataya | 1005,4 | 1024,18 | 1041,74 | 1058,24 | 1073,8 | 1088,51 | 1102,47 |
Upang kalkulahin ang mga taya ng hula, ginamit ang isang formula ng form: =272.14*LN(B18)+287.21. Kung saan ang B18 ay ang period number.
Polynomial trend line sa Excel
Ang kurba na ito ay nailalarawan sa pamamagitan ng mga variable na pagtaas at pagbaba. Para sa mga polynomial (polynomials), ang antas ay tinutukoy (sa bilang ng maximum at minimum na mga halaga). Halimbawa, ang isang extremum (minimum at maximum) ay ang pangalawang degree, dalawang extrema ang ikatlong degree, tatlo ang ikaapat.
Ang polynomial trend sa Excel ay ginagamit upang pag-aralan ang isang malaking set ng data tungkol sa isang hindi matatag na dami. Tingnan natin ang halimbawa ng unang hanay ng mga halaga (presyo ng langis).
Para makakuha ng ganoong halaga ng approximation reliability (0.9256), kinailangan itong itakda sa degree 6.
Mag-download ng mga halimbawa ng mga chart na may trend line
Ngunit ang trend na ito ay nagpapahintulot sa amin na gumawa ng higit pa o hindi gaanong tumpak na mga hula.
Pagbati, mahal na mga kasama! Ngayon ay titingnan natin ang isa sa mga subjective na pamamaraan ng pangangalakal - pangangalakal gamit ang mga linya ng trend. Tingnan natin ang mga sumusunod na tanong:
1) Ano ang trend (ito ay mahalaga bilang panimulang punto)
2) Pagguhit ng mga linya ng trend
3) Gamitin sa praktikal na pangangalakal
4) Subjectivity ng pamamaraan
1) Ano ang uso
_________________
Bago magpatuloy sa pagbuo ng isang trend line, kailangan mong maunawaan ang trend mismo. Hindi kami pupunta sa mga hindi pagkakaunawaan sa akademiko at para sa pagiging simple ay tatanggapin namin ang sumusunod na formula:
Ang trend (pataas) ay isang sequence ng pagtaas ng highs and lows, na ang bawat kasunod na mataas (at mababa) ay mas mataas kaysa sa mga nauna. 
Ang trend (pababa) ay isang pagkakasunod-sunod ng pagbagsak (pagbaba) ng mga mataas at mababang, kung saan ang bawat kasunod na mababa (at mataas) ay MAS MABABA kaysa sa nauna. 
Ang trend line ay isang linya na iginuhit sa pagitan ng dalawang highs (kung ang trend ay pababa) o dalawang lows (kung ang trend ay pataas). Ibig sabihin, sa esensya, ipinapakita sa atin ng trend line na mayroong trend sa chart! Ngunit maaaring wala ito (sa kaso ng isang flat).
2) Pagguhit ng mga linya ng trend
____________________________
Ito ang pinakamahirap na tanong! Nakakita na ako ng maraming talakayan sa pahina tungkol lamang sa PAANO Gumuhit ng Trend Line nang TAMA! Ngunit kailangan natin hindi lamang magtayo, kundi mag-trade din dito...
Upang bumuo ng isang trend line, dapat ay mayroon kang hindi bababa sa dalawang maximum (pababang trend) o dalawang minimum (pataas na trend). Dapat nating ikonekta ang mga extrema na ito sa isang linya. 
Mahalagang sumunod pagsunod sa mga tuntunin kapag gumagawa ng mga linya:
— Ang anggulo ng trend line ay mahalaga. Ang mas matarik na anggulo ng pagkahilig, hindi gaanong maaasahan ito.
— Pinakamainam na bumuo ng isang linya gamit ang dalawang puntos. Kung bubuo ka sa tatlo o higit pang mga punto, bababa ang pagiging maaasahan ng linya ng trend (malamang ang pagkasira nito).
- Huwag subukang bumuo ng isang linya sa anumang mga kondisyon. Kung hindi mo ito maaaring iguhit, malamang na walang trend. Kaya naman, kasangkapang ito hindi angkop para gamitin sa kasalukuyang kondisyon ng merkado.
Tutulungan ka ng mga panuntunang ito na bumuo ng mga linya ng trend nang tama!
3) Trading sa mga linya ng trend
____________________________
Mayroon kaming dalawa sa panimula iba't ibang posibilidad:
A) Gamitin ang linya bilang isang antas ng suporta (paglaban) upang makapasok kasama nito sa direksyon ng trend
B) Gamitin ang linya ng trend ng Forex upang maglaro para sa isang breakout (reversal) ng trend.
Ang parehong mga pamamaraan ay mabuti kung alam mo kung paano "luto ang mga ito nang tama."
Kaya, bumuo kami ng isang linya gamit ang dalawang puntos. Sa sandaling maabot ng presyo ang linya, kailangan nating pumasok sa merkado sa direksyon ng umiiral na kalakaran. Upang makapasok, gumagamit kami ng mga order ng uri ng "limitasyon sa pagbili o pagbebenta." 
Ang lahat dito ay simple at malinaw. Ang tanging bagay na kailangan mong tandaan ay ang mas madalas na sinusuri ng presyo ang linya ng trend, simula dito, mas mataas ang posibilidad na ang susunod na pagpindot ay magiging breakout ng linya!
Kung gusto nating maglaro upang masira ang linya ng trend, kailangan nating kumilos nang medyo naiiba:
1) Hintaying dumampi ang linya
2) Naghihintay ng rebound
3) Maglagay ng buy stop order (o sell stop) sa resultang checkbox.
Bigyang-pansin ang larawan.
Hinintay naming lumabas ang checkmark at naglagay ng buy stop order sa maximum nito.
Pagkaraan ng ilang oras, na-trigger ang order at pumasok kami sa merkado.
Bumangon lohikal na tanong– bakit hindi ka makakapasok kaagad sa merkado?
Ang punto ay hindi natin alam kung ang pagsubok sa linya ng trend ay magiging matagumpay o hindi. At sa pamamagitan ng paghihintay para sa "tik" ay kapansin-pansing pinapataas namin ang aming mga pagkakataong magtagumpay (namin alisin ang mga maling signal).
4) Subjectivity ng pamamaraan
_________________________
Parang simple lang ang lahat? Sa katunayan, ang paggamit ang pamamaraang ito, haharapin natin ang mga sumusunod na paghihirap:
A) Anggulo ng slope ng linya (maaari kang palaging gumawa ng mga linya ng trend na may iba't ibang mga slope.
B) Ano ang itinuturing na breakout ng isang trend line (ilang puntos o porsyento ng puntos ang dapat na "masira" ng presyo ang linya upang ituring itong breakout)?
T) Kailan itinuturing na "hindi na ginagamit" ang isang linya at itinayo ang isang bagong linya?
Bigyang-pansin ang larawan.
Ang pulang linya ay nagpapahiwatig ng isa sa mga pagpipilian sa disenyo. Ang isang walang karanasan na negosyante ay maaaring gumuhit ng linya sa ganitong paraan (at magbayad para dito).
Sa kasong ito ito ay mahalaga praktikal na karanasan. Ibig sabihin, hindi posible na bawasan ang lahat sa iilan simpleng tuntunin pagtatayo. Ito ang dahilan kung bakit walang indicator ng trend line. Mas tiyak, ito ay maaaring umiiral, ngunit ito ay nagtatayo sa kanila ng "baluktot" at hindi tama. Ang pamamaraan na ito sa una ay "iniayon" sa karanasan at kasanayan ng negosyante.
Sa personal, bihira akong gumamit ng mga linya ng trend bilang isang stand-alone na tool. Ngunit, gayunpaman, pinag-uusapan ko sila para sa isang simpleng dahilan. Ang katotohanan ay marami pang ibang mangangalakal ang gumagamit nito. Samakatuwid, tayo (ikaw at ako) ay dapat magkaroon ng kamalayan sa mga pamamaraan ng ating mga kakumpitensya.
Kung kailangan ang tool na ito sa iyong pangangalakal, nasa iyo ang pagpapasya!
Good luck at maligayang pangangalakal. Arthur.
blog-forex.org
Mga kaugnay na post:
Konsepto ng trend trading (video)
Mga trending na modelo (mga figure)
Video sa paksang ito:
Bahagi 10. Pagpili ng mga formula ayon sa iskedyul. Linya ng uso
Nakaraan12345678910111213141516Susunod
Para sa mga problemang tinalakay sa itaas, posible na bumuo ng isang equation o sistema ng mga equation.
Ngunit sa maraming mga kaso, kapag nagpapasya praktikal na mga problema Mayroon lamang pang-eksperimentong (mga resulta ng pagsukat, istatistika, sanggunian, eksperimental) na data. Gamit ang mga ito, na may isang tiyak na antas ng kalapitan, sinusubukan nilang buuin muli ang isang empirical na formula (equation), na maaaring magamit upang makahanap ng solusyon, modelo, suriin ang mga solusyon, at gumawa ng mga pagtataya.
Ang proseso ng pagpili ng empirical formula P(x) para sa nakaranas ng pagkagumon F(x) tinawag pagtatantya(nagpapakinis). Para sa mga dependency na may isang hindi alam, ang Excel ay gumagamit ng mga graph, at para sa mga dependency na may maraming hindi alam, mga pares ng mga function mula sa grupo. Istatistika LINEAR at TREND, LGRFPRIBL at GROWTH.
Tinatalakay ng seksyong ito ang pagtatantya ng pang-eksperimentong data gamit ang Excel chart: batay sa data, isang iskedyul ay nilikha at pinili linya ng trend , ibig sabihin. isang approximating function na lumalapit sa experimental dependence na may pinakamataas na antas ng closeness.
Tinatantya ang antas ng pagkakapareho ng napiling function koepisyent ng determinasyon R 2 . Kung walang iba pang mga teoretikal na pagsasaalang-alang, pagkatapos ay pumili ng isang function na may isang koepisyent R 2 tending to 1. Tandaan na ang pagpili ng mga formula gamit ang trend line ay nagbibigay-daan sa amin na itatag ang parehong uri ng empirical formula at matukoy ang mga numerical value ng mga hindi kilalang parameter.
Nagbibigay ang Excel ng 5 uri ng approximation function:
1. Linear – y=cx+b. Ito pinakasimpleng function, na sumasalamin sa paglago at pagbaba ng data sa pare-parehong bilis.
2. Polinomyal – y=c 0 +c 1 x+c 2 x 2 +…+c 6 x 6. Inilalarawan ng function ang salit-salit na pagtaas at pagbaba ng data. Ang polynomial ng 2nd degree ay maaaring magkaroon ng isang extremum (min o max), isang polynomial ng 3rd degree - hanggang 2 extrema, isang polynomial ng 4th degree - hanggang 3, atbp.
3. Logarithmic – y=c ln x+b. Inilalarawan ng function na ito ang mabilis na pagtaas (pagbaba) ng data na pagkatapos ay nagpapatatag.
4. Kapangyarihan – y=cx b, (X>0i y>0). Ang function ay sumasalamin sa data na may patuloy na pagtaas (bumababa) na rate ng paglago.
5. Exponential – y=ce bx, (e– ang batayan ng natural na logarithm). Inilalarawan ng function ang mabilis na paglaki (pagbaba) ng data, na pagkatapos ay nagpapatatag.
Pagtingin sa anumang set ng data na ibinahagi sa paglipas ng panahon ( serye ng oras), biswal nating matukoy ang mababa at mataas ng mga indicator na nilalaman nito. Ang isang pattern ng pagtaas at pagbaba ay tinatawag na isang trend, na maaaring sabihin sa amin kung ang aming data ay tumataas o bumababa.
Marahil ay sisimulan ko ang serye ng mga artikulo sa pagtataya sa pinakasimpleng bagay - ang pagbuo ng isang trend function. Halimbawa, kumuha tayo ng data ng mga benta at bumuo ng isang modelo na naglalarawan sa pagtitiwala ng mga benta sa oras.
Pangunahing Konsepto
Sa tingin ko lahat ay pamilyar sa linear na function mula noong paaralan;
Y(t) = a0 + a1*t + E
Ang Y ay ang dami ng benta, ang variable na ipapaliwanag namin sa oras at kung saan ito nakasalalay, iyon ay, Y(t);
t — numero ng panahon ( serial number buwan), na nagpapaliwanag sa plano ng pagbebenta Y;
a0 ay ang zero regression coefficient, na nagpapakita ng halaga ng Y(t), sa kawalan ng impluwensya ng explanatory factor (t=0);
a1 ay ang regression coefficient, na nagpapakita kung gaano nakadepende ang pinag-aralan na tagapagpahiwatig ng benta Y sa nakakaimpluwensyang salik t;
Ang E ay mga random na kaguluhan na sumasalamin sa impluwensya ng iba pang mga kadahilanan na hindi isinasaalang-alang sa modelo, maliban sa oras t.
Pagbuo ng modelo
Kaya, alam namin ang dami ng benta sa nakalipas na 9 na buwan. Ito ang hitsura ng aming tanda:
Ang susunod na bagay na kailangan nating gawin ay matukoy ang mga coefficient a0 At a1 upang hulaan ang dami ng benta para sa ika-10 buwan.
Pagtukoy ng Model Coefficients
Bumubuo kami ng iskedyul. Pahalang na nakikita natin ang mga ipinagpaliban na buwan, patayo ang dami ng benta:
Sa Google Sheets pipili kami Editor ng tsart -> Dagdag at lagyan ng tsek sa tabi Mga linya ng uso. Sa mga setting na pipiliin namin Label — Equation At Ipakita ang R^2.
Kung gagawin mo ang lahat sa MS Excel i-right click Mag-click sa chart at piliin ang "Magdagdag ng linya ng trend" mula sa drop-down na menu.
Binuo bilang default linear function. Sa kanan, piliin ang "Ipakita ang equation sa diagram" at "Halaga ng pagiging maaasahan ng approximation R^2".
Narito ang nangyari:
Sa graph makikita natin ang equation ng function:
y = 4856*x + 105104
Inilalarawan nito ang dami ng benta depende sa bilang ng buwan kung saan gusto naming hulaan ang mga benta na ito. Sa malapit ay makikita natin ang coefficient of determination R^2, na nagsasaad ng kalidad ng modelo at kung gaano kahusay nitong inilalarawan ang ating mga benta (Y). Ang mas malapit sa 1, mas mabuti.
Mayroon akong R^2 = 0.75. Ito ay isang average na tagapagpahiwatig, ito ay nagpapahiwatig na ang modelo ay hindi isinasaalang-alang ang anumang iba pang makabuluhang mga kadahilanan maliban sa oras t, halimbawa, ito ay maaaring seasonality.
Hulaan namin
y = 4856*10 + 105104
Nakakuha kami ng 153664 na benta sa susunod na buwan. Kung idadagdag natin bagong punto sa graph, nakita namin kaagad na ang R^2 ay bumuti.
Sa ganitong paraan, maaari mong hulaan ang data ng ilang buwan nang maaga, ngunit nang hindi isinasaalang-alang ang iba pang mga salik, ang iyong hula ay nasa linya ng trend at hindi magiging kasing impormasyon gaya ng gusto mo. Bilang karagdagan, ang isang pangmatagalang pagtataya na ginawa sa paraang ito ay magiging napaka-approximate.
Mapapabuti mo ang katumpakan ng modelo sa pamamagitan ng pagdaragdag ng seasonality sa trend function, na gagawin namin sa susunod na artikulo.
Trend kaagad pagkatapos ipasok ang magagamit na data sa array. Upang gawin ito, sa sheet na may talahanayan ng data, pumili ng hindi bababa sa dalawang mga cell ng hanay kung saan bubuo ang graph, at kaagad pagkatapos na ipasok ang tsart. Maaari mong gamitin ang mga uri ng chart gaya ng graph, scatter, histogram, bubble, stock. Hindi sinusuportahan ng iba pang uri ng mga chart ang trending function.
Mula sa menu ng Chart, piliin ang Magdagdag ng Trendline. Sa window na bubukas, sa tab na "Uri", piliin kinakailangang uri mga linya ng trend, na sa katumbas sa matematika ay nangangahulugan din ng isang paraan ng pagtatantya ng data. Kapag ginagamit ang inilarawan na paraan, kailangan mong gawin ito "sa pamamagitan ng mata", dahil hindi mga kalkulasyon sa matematika hindi ka gumawa ng anumang pananaliksik upang bumuo ng isang graph.
Samakatuwid, alamin lang kung anong uri ng function ang graph ng available na data na pinaka malapit na tumutugma: linear, logarithmic, exponential, o iba pa. Kung nagdududa ka tungkol sa pagpili ng uri ng approximation, maaari kang gumuhit ng ilang linya, at para sa higit na katumpakan ng hula, sa tab na "Mga Parameter" ng parehong window, lagyan ng check ang kahon na "ilagay ang approximation reliability value (R^2) sa ang diagram.”
Sa pamamagitan ng paghahambing ng mga halaga ng R^2 para sa iba't ibang linya, maaari mong piliin ang uri ng graph na pinakatumpak na nagpapakilala sa iyong data, at, samakatuwid, ay bumubuo ng pinaka maaasahang hula. Kung mas malapit ang halaga ng R^2 sa isa, mas tumpak mong napili ang uri ng linya. Dito, sa tab na "Mga Parameter", kailangan mong tukuyin ang panahon kung kailan ginagawa ang hula.
Ang pamamaraang ito ng pagbuo ng isang trend ay napaka-approximate, kaya mas mahusay na gawin ang hindi bababa sa pinaka primitive pagpoproseso ng istatistika magagamit na data. Papayagan ka nitong bumuo ng mas tumpak na hula.
Kung ipagpalagay mo na ang magagamit na data ay inilarawan linear equation, piliin lang ang mga ito gamit ang cursor at autofill para sa kinakailangang bilang ng mga tuldok, o bilang ng mga cell. SA sa kasong ito hindi na kailangang hanapin ang halaga ng R^2, dahil dati mong inilagay ang forecast sa equation ng isang tuwid na linya.
Kung sa tingin mo ay pinakamahusay na mailarawan ang mga kilalang halaga ng isang variable gamit ang isang exponential equation, piliin din ang orihinal na hanay at i-autofill ang kinakailangang bilang ng mga cell sa pamamagitan ng pagpindot sa kanang pindutan ng mouse. Gamit ang autofill, hindi ka makakagawa ng iba pang mga uri ng linya maliban sa dalawang nakasaad.
Samakatuwid, para sa pinakamalaking katumpakan sa paggawa ng hula, kakailanganin mong gumamit ng isa sa ilan mga pag-andar ng istatistika: "PREDICT", "TREND", "GROWTH", "LINEST" o "LGRFPRIBL". Sa kasong ito, kakailanganin mong kalkulahin nang manu-mano ang halaga para sa bawat kasunod na panahon ng pagtataya. Kung kailangan mong gumawa ng mas kumplikado pagsusuri ng regression data, kakailanganin mo ang Add-on ng Package ng Pagsusuri, na hindi kasama sa karaniwang pag-install MS Office.
Ang pagtataya ay napaka mahalagang elemento halos anumang larangan ng aktibidad, mula sa ekonomiya hanggang sa engineering. Umiiral malaking bilang software, na dalubhasa sa lugar na ito. Sa kasamaang palad, hindi alam ng lahat ng mga gumagamit na ang isang regular na talahanayan processor ng Excel ay mayroong mga kagamitang arsenal nito para sa pagsasagawa ng pagtataya, na hindi gaanong mababa sa kanilang pagiging epektibo mga propesyonal na programa. Alamin natin kung ano ang mga tool na ito at kung paano gumawa ng pagtataya sa pagsasanay.
Ang layunin ng anumang pagtataya ay kilalanin ang kasalukuyang kalakaran at matukoy ang inaasahang resulta kaugnay ng bagay na pinag-aaralan tiyak na sandali oras sa hinaharap.
Paraan 1: linya ng trend
Ang isa sa mga pinakasikat na uri ng graphical na pagtataya sa Excel ay ang extrapolation na ginagawa sa pamamagitan ng pagbuo ng trend line.
Subukan nating hulaan ang halaga ng kita ng negosyo sa loob ng 3 taon batay sa data sa tagapagpahiwatig na ito para sa nakaraang 12 taon.
Paraan 2: operator ng PAGTATAYA
Maaaring gawin ang extrapolation para sa tabular data gamit ang karaniwang pag-andar Excel PAGHULA. Ang argumentong ito ay ikinategorya bilang isang tool sa istatistika at mayroong sumusunod na syntax:
PREDICTION(X, known_values_y, known_values_x)
"X" ay ang argumento kung saan kailangang matukoy ang halaga ng function. Sa aming kaso, ang argumento ay ang taon kung saan dapat gawin ang pagtataya.
"Mga kilalang halaga"— isang base ng mga kilalang halaga ng function. Sa aming kaso, ang papel nito ay nilalaro ng halaga ng kita para sa mga nakaraang panahon.
"Mga kilalang halaga ng x"— ito ang mga argumento na tumutugma sa mga kilalang halaga ng function. Sa kanilang tungkulin, ginagamit namin ang pagnunumero ng mga taon kung saan nakolekta ang impormasyon tungkol sa mga kita ng mga nakaraang taon.
Naturally, ang argumento ay hindi kinakailangang maging isang yugto ng panahon. Halimbawa, maaari itong maging temperatura, at ang halaga ng function ay maaaring ang antas ng pagpapalawak ng tubig kapag pinainit.
Kapag nagkalkula sa ganitong paraan, ginagamit ang linear regression method.
Tingnan natin ang mga nuances ng paggamit ng operator PAGHULA sa tiyak na halimbawa. Dalhin natin ang parehong mesa. Kakailanganin nating malaman ang forecast ng kita para sa 2018.
Ngunit huwag kalimutan na, tulad ng kapag gumagawa ng isang trend line, ang tagal ng panahon bago ang panahon ng pagtataya ay hindi dapat lumampas sa 30% ng buong panahon kung saan ang database ay naipon.
Paraan 3: TREN operator
Para sa pagtataya, maaari kang gumamit ng isa pang function - TREND. Nabibilang din ito sa kategorya ng mga operator ng istatistika. Ang syntax nito sa maraming paraan ay katulad ng syntax ng tool PAGHULA at ganito ang hitsura:
TREND(Mga kilalang_halaga; kilalang_x_values; new_x_values; [const])
Tulad ng nakikita natin, ang mga argumento "Mga kilalang halaga" At "Mga kilalang halaga ng x" ganap na tumutugma sa mga katulad na elemento ng operator PAGHULA, at ang argumento "Mga bagong x value" tumutugma sa argumento "X" dating kasangkapan. Bilang karagdagan, sa TREND may karagdagang argumento "Patuloy", ngunit hindi ito sapilitan at ginagamit lamang sa pagkakaroon ng pare-parehong mga kadahilanan.
Ang operator na ito ay pinaka-epektibong ginagamit kapag mayroon linear dependence mga function.
Tingnan natin kung paano gagana ang tool na ito sa parehong array ng data. Upang ihambing ang mga resultang nakuha, tutukuyin namin ang 2019 bilang ang punto ng pagtataya.
Paraan 4: operator ng PAGLAGO
Ang isa pang function na maaaring magamit upang gumawa ng mga pagtataya sa Excel ay ang GROWTH operator. Nalalapat din ito sa pangkat ng istatistika mga tool, ngunit, hindi katulad ng mga nauna, kapag kinakalkula ito ay hindi gumagamit ng linear na paraan ng pag-asa, ngunit ang exponential. Ang syntax ng tool na ito ay ganito ang hitsura:
GROWTH(Kilalang values_y; kilalang values_x; new_values_x; [const])
Tulad ng nakikita mo, ang mga argumento ng function na ito ay eksaktong inuulit ang mga argumento ng operator TREND, kaya't hindi na namin talakayin ang kanilang paglalarawan sa pangalawang pagkakataon, ngunit agad na magpapatuloy sa paggamit ng tool na ito sa pagsasanay.
Paraan 5: LINEST operator
Operator LINEST Kapag nagkalkula, ginagamit nito ang linear approximation method. Hindi ito dapat malito sa linear relationship method na ginagamit ng tool TREND. Mukhang ganito ang syntax nito:
LINEST(Known_y values; known_x_values; new_x_values;[const];[statistics])
Ang huling dalawang argumento ay opsyonal. Pamilyar kami sa unang dalawa mga nakaraang pamamaraan. Ngunit maaaring napansin mo na ang function na ito ay nawawala ang isang argumento na tumuturo sa mga bagong halaga. Ang katotohanan ay tinutukoy lamang ng instrumento na ito ang pagbabago sa kita sa bawat panahon ng yunit, na sa aming kaso ay katumbas ng isang taon, ngunit kailangan naming kalkulahin ang kabuuang resulta nang hiwalay, pagdaragdag sa huling aktwal na halaga resulta ng tubo ng pagkalkula ng operator LINEST, na pinarami ng bilang ng mga taon.
Tulad ng nakikita natin, ang inaasahang kita, na kinakalkula ng linear approximation na paraan, sa 2019 ay magiging 4,614.9 libong rubles.
Paraan 6: LGRFPRIBL operator
Ang huling tool na titingnan natin ay LGRFPRIBL. Gumaganap ang operator na ito ng mga kalkulasyon batay sa exponential fitting method. Ang syntax nito ay may sumusunod na istraktura:
LGRFPRIBL (Kilalang values_y; kilalang values_x; new_values_x; [const]; [statistics])
Tulad ng nakikita mo, ang lahat ng mga argumento ay ganap na inuulit ang mga kaukulang elemento nakaraang function. Ang algorithm para sa pagkalkula ng forecast ay bahagyang magbabago. Kakalkulahin ng function ang isang exponential trend, na magpapakita kung gaano karaming beses magbabago ang halaga ng kita sa isang panahon, iyon ay, sa isang taon. Kakailanganin nating hanapin ang pagkakaiba sa tubo sa pagitan ng huling aktwal na panahon at ang unang nakaplanong panahon, i-multiply ito sa bilang ng mga nakaplanong panahon (3) at idagdag ang halaga ng huling aktwal na panahon sa resulta.
Ang hinulaang halaga ng kita sa 2019, na kinakalkula gamit ang exponential approximation method, ay magiging 4639.2 thousand rubles, na muli ay hindi masyadong naiiba sa mga resulta na nakuha sa pamamagitan ng pagkalkula gamit ang mga nakaraang pamamaraan.
Nalaman namin kung paano gumawa ng mga pagtataya sa Excel. Magagawa ito nang graphical sa pamamagitan ng paggamit ng trend line, at analytically sa pamamagitan ng paggamit ng ilang built-in na statistical function. Ang pagpoproseso ng magkaparehong data ng mga operator na ito ay maaaring magresulta sa magkakaibang resulta. Ngunit hindi ito nakakagulat, dahil lahat sila ay gumagamit iba't ibang pamamaraan pagkalkula. Kung ang pagbabagu-bago ay maliit, kung gayon ang lahat ng mga opsyon na ito, na naaangkop sa isang partikular na kaso, ay maaaring ituring na medyo maaasahan.
Upang mahulaan ang isang kaganapan batay sa umiiral na data, kung walang oras, maaari kang gumamit ng linya ng trend. Gamit ito, maaari mong biswal na maunawaan kung anong dynamics mayroon ang data kung saan binuo ang graph. Ang Microsoft software package ay may kahanga-hanga Kakayahang Excel, na makakatulong sa iyong lumikha ng medyo tumpak na hula gamit ang tool na ito - trend line sa Excel. Ang pagbuo ng tool sa pagsusuri na ito ay medyo simple, sa ibaba ay ibinigay detalyadong paglalarawan proseso at uri ng mga linya ng trend.
Trend line sa Excel. Proseso ng pagtatayo
Ang trend line ay isa sa mga pangunahing tool sa pagsusuri ng data
Upang makabuo ng isang linya ng trend, kinakailangan upang makumpleto ang tatlong yugto, lalo na:
1. Lumikha ng talahanayan;
2.
3. Piliin ang uri ng trend line.
Matapos kolektahin ang lahat kinakailangang impormasyon, maaari kang magpatuloy nang direkta sa mga hakbang patungo sa pagkuha ng huling resulta.
Una, dapat kang lumikha ng isang talahanayan na may pinagmulang data. Susunod, piliin ang kinakailangang hanay at pumunta sa tab na "Insert" at piliin ang function na "Graph". Pagkatapos ng konstruksiyon, maaari kang mag-aplay sa huling resulta karagdagang mga tampok, sa anyo ng mga heading at caption. Upang gawin ito, mag-left-click lamang sa chart, piliin ang tab na tinatawag na "Designer" at piliin ang "Layout". Ang susunod na bagay na kailangan mong gawin ay ilagay lamang ang pamagat.
Ang susunod na hakbang ay ang pagbuo ng trend line mismo. Kaya, upang gawin ito, kailangan mong i-highlight muli ang tsart at piliin ang tab na "Layout" sa laso ng gawain. Susunod sa ang menu na ito kailangan mong mag-click sa pindutan ng "Trend line" at piliin ang "linear approximation" o "exponential approximation".
Iba't ibang l pagkakaiba-ibamga linya ng uso
Depende sa mga katangian ng data na ipinasok ng gumagamit, ito ay nagkakahalaga ng pagpili ng isa sa mga ipinakita na mga pagpipilian sa ibaba ay isang paglalarawan ng mga uri ng mga linya ng trend
Exponential approximation. Kung ang rate ng pagbabago sa data ng pag-input ay tumataas, at patuloy, kung gayon ito ay linyang ito ay magiging pinakakapaki-pakinabang. Gayunpaman, kung ang data na ipinasok sa talahanayan ay naglalaman ng zero o negatibong katangian, ganitong uri hindi katanggap-tanggap.
Linear approximation. Ang linyang ito ay tuwid sa kalikasan, at kadalasang ginagamit sa elementarya na mga kaso kapag ang function ay tumataas o bumaba sa humigit-kumulang na pare-pareho ang bilis.
Logarithmic approximation. Kung ang halaga sa una ay lumalaki nang tama at mabilis, o, sa kabaligtaran, ay bumababa, ngunit pagkatapos, pagkatapos ng ilang halaga, nagpapatatag, kung gayon ang linya ng trend na ito ay magiging kapaki-pakinabang.
Polynomial approximation. Ang variable na pagtaas at pagbaba ay ang mga katangian na katangian ng linyang ito. Bukod dito, ang antas ng mga polynomial (polynomial) mismo ay tinutukoy ng bilang ng maxima at minimum.
Power approximation. Nailalarawan ang monotonic na pagtaas at pagbaba ng isang halaga, ngunit ang aplikasyon nito ay imposible kung ang data ay may negatibo at zero na mga halaga.
Moving average. Ito ay ginagamit upang malinaw na ipakita ang direktang pag-asa ng isa sa isa, sa pamamagitan ng pagpapakinis ng lahat ng mga oscillation point. Ito ay nakakamit sa pamamagitan ng pagkuha ng average na halaga sa pagitan ng dalawang katabing puntos. Kaya, ang graph ay na-average, at ang bilang ng mga puntos ay nababawasan sa halaga na pinili sa menu na "Mga Punto" ng user.
Paano ito ginagamit? D Upang mahulaan ang mga opsyon sa ekonomiya, ito ay tiyak polinomyal isang linya na ang polynomial degree ay tinutukoy batay sa ilang mga prinsipyo: pag-maximize sa koepisyent ng determinasyon, pati na rin ang economic dynamics ng indicator sa panahon kung saan kinakailangan ang forecast.
Sa pamamagitan ng pagsunod sa lahat ng mga yugto ng pagbuo at pag-unawa sa mga tampok, maaari kang bumuo lamang ng isang pangunahing linya ng trend, na malabo lamang na tumutugma sa mga tunay na pagtataya. Ngunit pagkatapos itakda ang mga parameter, maaari na nating pag-usapan ang higit pa totoong larawan pagtataya.
Trend line sa Excel. Mga setting ng parametersa functional line
Sa pamamagitan ng pag-click sa “Trend line” na buton, piliin ang kinakailangang menu na tinatawag na “ Mga karagdagang opsyon" Sa lalabas na window, mag-click sa "Format ng linya ng trend", at pagkatapos ay lagyan ng tsek ang kahon sa tabi ng value na "ilagay ang approximation reliability value R^2 sa diagram". Pagkatapos nito, isara ang menu sa pamamagitan ng pag-click sa kaukulang pindutan. Sa diagram mismo, ang koepisyent R^2 = 0.6442 ay lilitaw.
Pagkatapos nito, kinansela namin ang mga pagbabagong ginawa. Sa pamamagitan ng pagpili sa chart at pag-click sa tab na "Layout", pagkatapos ay mag-click sa "Trend line" at mag-click sa "No". Susunod, pagpunta sa function na "Format trend line", mag-click sa polinomyal linya at subukang makamit ang halaga R^2= 0.8321 sa pamamagitan ng pagbabago ng degree.
Upang tingnan ang mga formula o lumikha ng iba pang mga pagkakaiba-iba ng mga pagtataya na naiiba sa mga karaniwan, sapat na huwag matakot na mag-eksperimento sa mga halaga, at lalo na sa mga polynomial. Kaya, gamit lamang ang isa Excel program, maaari kang lumikha ng medyo tumpak na hula batay sa data ng input.
