Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la Rger intervallet desto mer topparna och dalarna utjämnas. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Möjliga medelvärden Vad är de. Bland de mest populära tekniska indikatorerna används glidande medelvärden för att mäta Riktning av den nuvarande trenden Varje typ av rörligt medelvärde som vanligtvis skrivs i denna handledning som MA är ett matematiskt resultat som beräknas genom att medelvärdet av ett antal tidigare datapunkter beräknas. När det är bestämt, blir det resulterande genomsnittet plottat på ett diagram för att tillåta handlare att Titta på utjämnade data istället för att fokusera på de dagliga prisfluktuationerna som är inneboende på alla finansiella marknader. Den enklaste formen av ett glidande medel, lämpligt känt som ett enkelt glidande medelvärde SMA, beräknas genom att ta det aritmetiska medelvärdet av en Given uppsättning värden Till exempel för att beräkna ett grundläggande 10 dagars glidande medelvärde skulle du lägga till slutkurserna från de senaste 10 dagarna och sedan dela resultatet med 10 i figur 1, su M av priserna för de senaste 10 dagarna 110 är dividerat med antalet dagar 10 för att komma fram till 10-dagars genomsnittet Om en näringsidkare vill se ett 50-dagars medel istället skulle samma typ av beräkning göras, men det Skulle inkludera priserna under de senaste 50 dagarna Det resulterande genomsnittet under 11 tar hänsyn till de senaste 10 datapunkterna för att ge handlare en uppfattning om hur en tillgång är prissatt relativt de senaste 10 dagarna. Kanske undrar du varför tekniska handlare ringer Detta verktyg är ett glidande medelvärde och inte bara ett vanligt medel Svaret är att när nya värden blir tillgängliga måste de äldsta datapunkterna släppas från uppsättningen och nya datapunkter måste komma in för att ersätta dem. Således flyttar datasatsen ständigt till Redogöra för nya data när den blir tillgänglig. Denna beräkningsmetod säkerställer att endast den nuvarande informationen redovisas. I figur 2 flyttas den röda rutan som representerar de senaste 10 datapunkterna till den Höger och sista v Alue av 15 släpps från beräkningen Eftersom det relativt lilla värdet på 5 ersätter högvärdet på 15, skulle du förvänta dig att se genomsnittet av datamängden minskar vilket det gör, i det här fallet från 11 till 10. Vad rör sig om Medelvärden Look Like När välvärdena för MA har beräknats, plottas de på ett diagram och sedan anslutas för att skapa en rörlig genomsnittslinje. Dessa kurvor är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de används kan variera drastiskt mer på Detta senare Som du kan se i Figur 3 är det möjligt att lägga till mer än ett glidande medelvärde till ett diagram genom att justera antalet tidsperioder som används vid beräkningen. Dessa kurvor kan tyckas distraherande eller förvirrande först, men du kommer att bli vana Till dem som tiden går Den röda linjen är helt enkelt genomsnittspriset under de senaste 50 dagarna, medan den blå linjen är genomsnittspriset under de senaste 100 dagarna. Nu när du förstår vad ett rörligt medelvärde är och hur det ser ut, vi Ll introducera en Olika typer av rörligt medelvärde och undersöka hur det skiljer sig från det tidigare nämnda enkla rörliga genomsnittet. Det enkla glidande medlet är extremt populärt bland handlare, men liksom alla tekniska indikatorer har det kritiker. Många individer hävdar att användbarheten av SMA är begränsad Eftersom varje punkt i dataserien är densamma, oavsett var den inträffar i sekvensen. Kritiker hävdar att de senaste uppgifterna är mer signifikanta än de äldre data och borde få större inverkan på slutresultatet. Till följd av denna kritik, Handlare började ge större vikt vid de senaste uppgifterna, vilket sedan dess lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, varav den mest populära är det exponentiella glidande genomsnittet EMA. För vidare läsning, se Grunderna för viktade rörliga medelvärden och vad är skillnaden Mellan en SMA och en EMA. Exponential Moving Average Den exponentiella rörliga genomsnittet är en typ av rörligt medelvärde som ger större vikt till de senaste priserna i Ett försök att göra det mer mottagligt för ny information Att lära sig den något komplicerade ekvationen för att beräkna en EMA kan vara onödig för många handlare, eftersom nästan alla kartläggningspaket gör beräkningarna för dig Men för dig matematiska geeks där ute, här är EMA-ekvationen . När du använder formeln för att beräkna den första punkten för EMA kan du märka att det inte finns något värde tillgängligt för att använda som tidigare EMA. Detta lilla problem kan lösas genom att börja beräkna med ett enkelt glidande medelvärde och fortsätta med ovanstående Formel därifrån Vi har försett dig med ett provkalkylblad som innehåller verkliga exempel på hur man beräknar både ett enkelt glidande medelvärde och ett exponentiellt rörligt medelvärde. Skillnaden mellan EMA och SMA Nu när du har en bättre förståelse för hur SMA Och EMA beräknas, låt oss ta en titt på hur dessa medelvärden skiljer sig. Genom att titta på beräkningen av EMA kommer du att märka att mer betoning läggs på recen T datapunkter, vilket gör det till en typ av vägt genomsnitt. I Figur 5 är antalet tidsperioder som används i varje genomsnitt identiskt 15 men EMA svarar snabbare på de förändrade priserna. Notera hur EMA har ett högre värde när priset är Stiger och faller snabbare än SMA när priset sjunker. Denna lyhördhet är den främsta anledningen till att många handlare föredrar att använda EMA över SMA. Vad är de olika dagarna Medellånga rörelser är en helt anpassningsbar indikator, vilket innebär att användaren Kan fritt välja vilken tidsram de vill ha när de skapar genomsnittet. De vanligaste tidsperioderna som används i glidande medelvärden är 15, 20, 30, 50, 100 och 200 dagar. Ju kortare tidsperioden som används för att skapa medelvärdet desto känsligare kommer det att Varför prisändringar Ju längre tidsperiod, desto mindre känslig eller mer utjämning blir medeltalet Det finns ingen rätt tidsram som ska användas när du ställer in dina glidande medelvärden Det bästa sättet att ta reda på vilken som är bäst för dig är t O experimentera med ett antal olika tidsperioder tills du hittar en som passar din strategi. Uppgradering av genomsnittliga prognoser. Introduktion Som du kanske antar vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till vissa Av beräkningsfrågorna i samband med genomförandet av prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Moving Average-prognoser. Möjliga medelprognoser Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är alla studenter Gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du kommer att ha fyra tester under termin. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för din andra testpoäng. Vad tycker du om Din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du om din paren? Ts kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett vad du kan göra för dina vänner och föräldrar, kan du och din lärare troligen förvänta dig att du får något i det 85-tal som du fick. Väl, nu låt S antar att trots din egen kampanj till dina vänner överskattar du dig själv och figurerar du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade kommer att förutse att du kommer Få på ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för att utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: Den här killen sprider alltid rök om hans smarts. Han kommer att få ytterligare 73 om Han är lycklig. Måste föräldrarna försöker vara mer stödjande och säga, Tja, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du borde räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte, kanske om du Gjorde mindre fester och weren t wagging väsen överallt och om du s Tarted gör mycket mer att studera kan du få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar är faktiskt rörliga genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. Detta kallas en glidande medelprognos med en period av data. Den andra är också en glidande genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har slags pissed you off och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att sätta En högre poäng framför dina allierade Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det slutliga provet på terminen som kommer upp och som vanligt känns det att du måste gå in i alla Gör sina förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Hos oss arbetar vi Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag Startade av din förlossade halvsyster kallas Whistle medan vi arbetar Du har några tidigare försäljningsdata representerade av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera Denna cellformel ner till de andra cellerna C7 till C11. Notera hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för De senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell Jag har inkluderat de tidigare förutsägelserna eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta prediktionsgiltighet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för En tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11. Notera hur nu bara De två senaste bitarna av historiska data används för varje förutsägelse. Jag har tagit med de tidigare förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är av betydelse för att notera. För en m-period som rör endast genomsnittlig prognos De senaste datavärdena används för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-periodig rörlig genomsnittlig prognos, när man gör förutspådningar, märker att den första förutsägelsen sker i period m 1. Båda dessa problem kommer att vara väldigt signifikanta När vi utvecklar vår kod. Utveckla den rörliga genomsnittsfunktionen Nu behöver vi utveckla koden för den glidande genomsnittliga prognosen som kan användas mer flexibelt. Koden följer Observera att ingångarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och Mängden historiska värden Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktionen MovingAverage Historisk, NumberOfPeriods Som Enklare och initialiserande variabler Dim Item As Varia Nt Dim Counter som integer Dim ackumulering som Single Dim HistoricalSize som heltal. Initialiserande variabler Counter 1 Accumulation 0. Bestämning av storleken på Historical array HistoricalSize. For Counter 1 till NumberOfPeriods. Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden. Akkumuleringsaccumulering Historisk Historisk storlek - AntalOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Koden kommer att förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska Som följande.
No comments:
Post a Comment