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 släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. Möjliga medelprognoser. Introduktion Som du kanske antar vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten att Prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de beräkningsfrågor som är relaterade till att implementera 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 högskolestudenter 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 förutspår för ditt andra testresultat. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för din nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förbereda Dikt för din nästa testpoäng. Vad tycker du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett om du blott kan göra med dina vänner och föräldrar, är det mycket troligt att du och din lärare kommer att få något i område av 85 du fick just. Wel, nu l s antar att trots din självbefrämjande till dina vänner, du överskattar 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 att få på ditt tredje test Det finns två väldigt troliga metoder för dem att utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: Den här killen blåser alltid Röka om hans smarts Han kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Kan föräldrarna försöka 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 fest och Om du inte började göra mycket mer studerande kan du få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar flyttade faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. kallas ett glidande medelprognos med en period av data. Den andra är också en rörlig genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har slags pissed off och du bestämmer dig för att göra bra på det tredje testet av dina egna skäl och att sätta ett 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 för terminen upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla 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. Whistl E Samtidigt som vi arbetar Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster som heter Whistle medan vi arbetar. Du har några tidigare försäljningsdata som representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Posten för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln 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 borde också Märker 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 tidigare förutsägelser eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta prognos validitet. 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.Notice hur nu används bara de två senaste bitarna av historiska data för varje förutsägelse. Igen har jag inkluderat tidigare förutsägelser för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är av betydelse för att notera. För en m-period glidande medelprognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos, när man gör tidigare förutsägelser, märker att den första förutsägelsen inträffar I period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion 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 en rad historiska värden Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktionen MovingAverage Historical, NumberOfPeriods As Sin gle Deklarera och initialisera variabler Dim-objekt Som variant Dim-teller 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. Movingmedelvärden Vad är de. Bland de mest populära tekniska indikatorerna används glidande medelvärden för att mäta riktningen för den nuvarande trenden. Varje typ av rörligt medelvärde som vanligtvis skrivs i denna handledning, eftersom MA är ett matematiskt resultat som beräknas genom medelvärde Ett antal tidigare datapunkter En gång bestämd, är det resulterande genomsnittet sedan plottat på ett diagram för att låta handlare titta på jämn data istället för att fokusera på de dagliga prisfluktuationer som är inneboende på alla finansiella marknader. Det enklaste Form av ett glidande medel, lämpligt känt som ett enkelt rörligt medelvärde SMA, beräknas av tak Ange det aritmetiska medelvärdet av en given uppsättning värden För att exempelvis 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, summan 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 kallar det här verktyget en rörelse genomsnittet 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 kontinuerligt till ny data Som den blir tillgänglig Denna metod av ca Lculation säkerställer att endast den aktuella informationen redovisas. I figur 2 flyttas den röda rutan som representerar de senaste 10 datapunkterna till höger och det sista värdet av 15 släppts från beräkning Eftersom det relativt lilla värdet på 5 ersätter det höga värdet på 15, förväntar du dig att medeltalet av datamängden minskar, vilket det gör, i detta fall från 11 till 10. Vad ser rörliga medeltal ut När väl värdena på MA har beräknats, de är plottade på ett diagram och sedan anslutna för att skapa en rörlig genomsnittslinje. Dessa kurvor är vanliga på diagrammen för tekniska handlare, men hur de används kan variera drastiskt mer på det 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 verka distraherande eller förvirrande först, men du kommer att bli vana vid dem som tiden går. röd linje 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, ska vi introducera en annan typ av rörelse genomsnittet och undersöka hur det skiljer sig från det tidigare nämnda glidande 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 vägd densamma oavsett var den inträffar i sekvensen kritiker argumenterar för att de senaste uppgifterna är mer signifikanta än de äldre uppgifterna och bör ha större inverkan på det slutliga resultatet som svar på denna kritik började handlare ge Mer vikt än de senaste uppgifterna, som sedan har lett till uppfinningen av olika typer av nya medelvärden, varav den mest populära är det exponentiella glidande genomsnittet EMA. För vidare läsning, se B Asics Of Weighted Moving Medelvärde och Vad är skillnaden mellan en SMA och en EMA. Exponential Moving Average Den exponentiella glidande genomsnittet är en typ av rörligt medelvärde som ger större vikt till de senaste priserna i ett försök att göra det mer lyhörd för ny information. Något komplicerat ekvation för beräkning av 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 i EMA kan du märka att det inte finns något värde tillgängligt för att använda som tidigare EMA. Detta lilla problem kan lösas genom att starta beräkningen med ett enkelt glidande medelvärde och fortsätta med ovanstående formel från där. 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 Vi har en bättre förståelse för hur SMA och EMA beräknas. Låt oss se hur dessa medelvärden skiljer sig. Genom att titta på beräkningen av EMA kommer du att märka att mer vikt läggs på de senaste datapunkterna, 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 stiger och faller snabbare än SMA när priset sjunker Denna responsivitet är den främsta anledningen till att många handlare föredrar att använda EMA över SMA. Vad är de olika dagarna Medellagande Medelvärden är en helt anpassningsbar indikator, vilket innebär att användaren fritt kan välja vilken tidsram de vill vill ha när man skapar medelvärdet 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 blir det för prisändringar. nger tidsintervallen, desto mindre känslig eller jämnare blir medeltalet Det finns ingen rätt tidsram att använda när du ställer in dina glidande medelvärden Det bästa sättet att ta reda på vilket som passar dig bäst är att experimentera med ett tal Av olika tidsperioder tills du hittar en som passar din strategi.
No comments:
Post a Comment