Tuesday 17 October 2017

Bevegelige Gjennomsnittet Verdier Excel


Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Skriv en graf av disse verdiene. Eksplosjon fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere toppene og dalene blir utjevnet. Jo mindre intervallet, desto nærmere er de bevegelige gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. Når du beregner et løpende glidende gjennomsnitt, er det fornuftig å plassere gjennomsnittet i mellomtiden. forrige eksempel beregner vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av periode 3 Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervallet på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2 Dette fungerer bra med ulige tidsperioder , men ikke så bra for like tidsperioder Så hvor ville vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4. Teknisk sett ville det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2 5, 3 5. For å unngå dette problemet glattes MAs-ene ved å bruke M 2 vi glatter de jevne verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall vilkår, må vi glatte de glatte verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.Moving Averages Hva er de. Av de mest populære tekniske indikatorene, benyttes glidende gjennomsnitt å måle retningen av den nåværende trenden Hver type bevegelige gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen som MA er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter. Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for et bevegelige gjennomsnitt, passende kjent som et enkelt glidende gjennomsnittlig SMA, beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett av verdier For eksempel for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge til sluttprisene fra de siste 10 dagene og deretter dele resultatet med 10 I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene 110 delt etter antall dager 10 for å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet Hvis en handelsmann ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Den resulterende gjennomsnitt e under 11 tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi forhandlere en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et glidende gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Dermed går datasettet kontinuerlig til å regne for nye data etter hvert som den blir tilgjengelig. Denne metoden for beregning sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2 flyttes den røde boksen som representerer de siste 10 datapunktene til høyre, og den siste verdien av 15 blir tapt fra den beregning Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter den høye verdien av 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettets reduksjon, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10.Hva ser Flytte gjennomsnitt ut som en gang verdiene av MA h ave blitt beregnet, de er plottet på et diagram og deretter koblet til å skape en glidende gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk mer på dette senere. Som du kan se i figur 3 , er det mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt i et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse svingete linjene kan virke distraherende eller forvirrende først, men du vil bli vant til dem ettersom tiden går. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen i løpet av de siste 100 dagene. Nå som du forstår hva et glidende gjennomsnitt er, og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det adskiller seg fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserien er vektet det samme, uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene og burde ha større innflytelse på sluttresultatet Som respons Til denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, hvorav den mest populære er det eksponentielle glidende gjennomsnittet EMA. For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og Hva er forskjellen mellom en SMA og en EMA. Eksponentiell flytende gjennomsnitt Det eksponentielle bevegelige gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til de siste prisene i et forsøk på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon. Lære den noe kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange forhandlere, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg Men for deg matte geeks der ute, her er EMA e Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan det hende du merker at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som den forrige EMA. Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsette med over formelen derfra Vi har gitt deg et eksempelkart som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både et enkelt glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA er beregnet, la oss se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 , er antall tidsperioder som brukes i hvert gjennomsnitt identisk 15, men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Merk hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen faller Denne responsen er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. Hva er de forskjellige dagene Gjennomsnittlig Flytte gjennomsnitt er en helt tilpassbar indikator, noe som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de har Ønsker når du lager gjennomsnittet De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsrammen brukes til å lage gjennomsnittet, desto mer sensitive vil det være prisendringer. Jo lenger tidsperiode, jo mindre følsom eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du oppretter dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi.

No comments:

Post a Comment