Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleHow om Geweegde bewegende gemiddeldes in Excel bereken aan die hand Eksponensiële Smoothing Excel Data-analise Vir Dummies, 2de Uitgawe die eksponensiële Smoothing instrument in Excel bereken die bewegende gemiddelde. Maar eksponensiële gladstryking gewigte die waardes wat in die bewegende gemiddelde berekeninge sodat meer onlangse waardes het 'n groter invloed op die gemiddelde berekening en ou waardes het 'n mindere effek. Dit gewigte word bereik deur 'n glad konstante. Om te illustreer hoe die eksponensiële Smoothing program werk, veronderstel dat you8217re weer te kyk na die gemiddelde daaglikse inligting temperatuur. Om geweegde bewegende gemiddeldes te bereken met behulp van eksponensiële gladstryking, neem die volgende stappe: Om 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde te bereken, eerste kliek op die data tab8217s Data-analise opdrag knoppie. Wanneer Excel vertoon die dialoog Data-analise boks, kies die eksponensiële Smoothing item uit die lys en kliek op OK. Excel vertoon die dialoog Eksponensiële Smoothing boks. Identifiseer die data. Om die data waarvoor jy 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde bereken identifiseer, klik in die Invoer Range tekskassie. Identifiseer dan die insette reeks, óf deur te tik 'n werkblad verskeidenheid adres of deur die kies van die werkblad reeks. As jou insette reeks sluit in 'n teks etiket om te identifiseer of jou data beskryf, kies die etikette boks. Verskaf die smoothing konstante. Tik die glad konstante waarde in die dempingsfaktor tekskassie. Die Excel Help lêer dui daarop dat jy 'n glad konstante van tussen 0,2 en 0,3 gebruik. Vermoedelik, maar indien you8217re gebruik van hierdie instrument, jy jou eie idees oor wat die korrekte glad konstante is. (As you8217re clueless oor die glad konstante, miskien het jy shouldn8217t word met behulp van hierdie instrument.) Vertel Excel waar die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde data te plaas. Gebruik die Uitset Range tekskassie om die werkblad reeks waarin jy die bewegende gemiddelde data plaas identifiseer. In die werkkaart voorbeeld, byvoorbeeld, jy die bewegende gemiddelde data te plaas in die werkblad verskeidenheid B2: B10. (Opsioneel) Chart die eksponensieel stryk data. Om die eksponensieel stryk data karteer, Kies die diagram Uitgawe boks. (Opsioneel) Dui wat jy wil standaardfout inligting bereken. Standaard foute te bereken, kies die standaard foute boks. Excel plekke standaard fout waardes langs die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde waardes. Nadat jy klaar spesifiseer wat bewegende gemiddelde inligting wat jy wil berekende en waar jy wil dit geplaas word, klik op OK. Excel bereken bewegende gemiddelde information. Calculate geweegde gemiddeldes in Excel met SUMPRODUCT Ted Franse het meer as vyftien jaar ondervinding onderrig en skryf oor spreadsheet programme soos Excel, Google Spreadsheets en Lotus 1-2-3. Lees meer Opdateer Februarie 7, 2016 Geweegde teen Ongeweegde Gemiddeld Oorsig Gewoonlik by die berekening van die gemiddelde of rekenkundige gemiddelde, elke nommer het gelyke waarde of gewig. Die gemiddelde word bereken deur bymekaar te tel 'n reeks nommers en dan verdeel dit totaal deur die aantal waardes in die reeks. 'N Voorbeeld sou wees (2433434435436) / 5 wat 'n ongeweegde gemiddelde van 4. In Excel gee, is sulke berekeninge maklik uitgevoer met behulp van die GEMIDDELDE funksie. 'N Geweegde gemiddelde, aan die ander kant, is van mening een of meer getalle in die reeks meer werd te wees, of 'n groter gewig as die ander getalle. Byvoorbeeld, sekere punte in die skool, soos akademiese trimester en finale eksamens, is gewoonlik meer as gereelde toetse of opdragte werd. As gemiddelde word gebruik om 'n student39s finale punt bereken die akademiese trimester en finale eksamen sal gegee word 'n groter gewig. In Excel, kan geweegde gemiddeldes bereken met behulp van die SUMPRODUCT funksie. Hoe die SUMPRODUCT funksie werk Wat SUMPRODUCT doen, is vermeerder die elemente van twee of meer skikkings en dan voeg of op te som die produkte. Byvoorbeeld, in 'n situasie waar twee skikkings met vier elemente elk as argumente vir die SUMPRODUCT funksie geloop: die eerste element van array1 word vermenigvuldig met die eerste element in array2 die tweede element van array1 word vermenigvuldig met die tweede element van array2 die derde element van array1 word vermenigvuldig met die derde element van array2 die vierde element van array1 word vermenigvuldig met die vierde element van array2. Volgende, die produkte van die vier vermenigvuldiging bedrywighede opgesom en teruggekeer met die funksie as die gevolg. Excel SUMPRODUCT Function Sintaks en argumente A function39s sintaksis verwys na die uitleg van die funksie en sluit die function39s naam, hakies, en argumente. Die sintaksis vir die SUMPRODUCT funksie is: 61 SUMPRODUCT (. Array1, array2, array3 array255) die argumente vir die SUMPRODUCT funksie is: array1: (vereis) die eerste reeks argument. array2, array3. array255: (opsioneel) bykomende skikkings, tot 255. Met twee of meer skikkings, die funksie vermenigvuldig die elemente van elke reeks saam en voeg dan die resultate. - Die skikking elemente kan wees sel verwysings na die plek van die data in die werkblad of getalle geskei deur rekenkundige operateurs - soos plus (43) of minus tekens (-). As getalle sonder om mekaar geskei deur operateurs ingeskryf, Excel behandel hulle as teks data. Hierdie situasie word in die voorbeeld hieronder. Alle verskeidenheid argumente moet dieselfde grootte wees. Of, in ander woorde, daar moet dieselfde aantal elemente in elke reeks wees. Indien nie, SUMPRODUCT gee terug Die waarde fout waarde. Indien enige skikking elemente is nie getalle - soos teks data - SUMPRODUCT behandel hulle as nulle. Voorbeeld: Bereken Geweegde Gemiddeld in Excel Die getoon in die beeld voorbeeld hierbo word bereken dat die geweegde gemiddelde vir 'n student39s finale punt met behulp van die SUMPRODUCT funksie. Die funksie accomplishes hierdie deur: vermenigvuldig die verskillende punte deur hul individuele gewig faktor byvoeging van die produkte van hierdie vermenigvuldiging bedrywighede saam verdeel bogenoemde som deur die totaal van die gewig faktor 7 (1431432433) vir die vier aanslae. Toetrede tot die Gewig Formule Soos die meeste ander funksies in Excel, is SUMPRODUCT gewoonlik in 'n werkvel met behulp van die function39s dialoog geloop. Maar, aangesien die gewig formule gebruik SUMPRODUCT in 'n nie-standaard manier - die function39s resultaat is gedeel deur die gewig faktor - die gewig formule moet getik in 'n werkblad sel. Die volgende stappe is gebruik om die gewig formule aangaan sel C7: Klik op sel C7 dit die aktiewe sel te maak - die plek waar die student39s finale punt sal vertoon die volgende formule in die sel: Druk die Enter sleutel op die sleutelbord die antwoord 78.6 behoort te verskyn in sel C7 - jou antwoord kan meer desimale plekke die ongeweegde gemiddelde vir dieselfde vier punte sal 76,5 wees Sedert die student het 'n beter resultate vir sy akademiese trimester en finale eksamens, weeg die gemiddelde gehelp om sy algehele punt verbeter het. Formule variasies klem dat die resultate van die SUMPRODUCT funksie is gedeel deur die som van die gewigte vir elke groepassessering, die deler - die deel wat die skeidslyn - is ingevoer as (1431432433). Die algehele gewig formule kan vereenvoudig word deur die invoer van die nommer 7 (die som van die gewigte) as die deler. Die formule sal dan wees: Hierdie keuse is goed as die aantal elemente in die gewig reeks is klein en hulle kan maklik bymekaar getel, maar dit raak minder doeltreffend as die aantal elemente in die gewig reeks verhogings maak hul Daarbenewens moeiliker. Nog 'n opsie, en waarskynlik die beste keuse - aangesien dit gebruik selverwysings eerder as getalle in 'n totaal van die deler - sou wees aan die som funksie gebruik om die deler totaal met die formule is: Dit is gewoonlik die beste om selverwysings eerder as werklike getalle te betree in formules soos dit vergemaklik die opdatering van hulle as die formula39s data veranderinge. Byvoorbeeld, as die gewig faktore vir opdragte is verander na 0,5 in die voorbeeld en vir toetse tot 1.5, die eerste twee vorme van die formule sou hê om met die hand verwerk word om die deler reg te stel. In die derde variasie, net die data in selle B3 en B4 moet verander en die formule sal herbereken die result. Creating n Geweegde bewegende gemiddelde in 3 stappe Oorsig van die bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde is 'n statistiese tegniek gebruik te stryk kort - term skommelinge in 'n reeks van data ten einde makliker herken langer termyn tendense of siklusse. Die bewegende gemiddelde is ook soms na verwys as 'n rollende gemiddelde of 'n lopende gemiddelde. 'N bewegende gemiddelde is 'n reeks van getalle, wat elk verteenwoordig die gemiddelde van 'n tussenpose van gespesifiseerde aantal vorige tydperke. Hoe groter die interval, hoe meer glad plaasvind. Hoe kleiner die interval, hoe meer dat die bewegende gemiddelde lyk die werklike data reeks. Bewegende gemiddeldes te voer die volgende drie funksies: glad die data, wat beteken dat die pas van die data te verbeter om 'n lyn. Die vermindering van die uitwerking van 'n tydelike afwyking en ewekansige geraas. Klem op uitskieters bo of onder die tendens. Die bewegende gemiddelde is een van die mees gebruikte statistiese tegnieke in die industrie om data tendense te identifiseer. Byvoorbeeld, verkope bestuurders algemeen sien drie maande bewegende gemiddeldes van verkope data. Die artikel sal 'n twee maande, drie maande en ses maande eenvoudige bewegende gemiddeldes van dieselfde veiling data te vergelyk. Die bewegende gemiddelde is dikwels gebruik in tegniese ontleding van finansiële inligting soos voorraad opbrengste en in ekonomie aan tendense in makro-ekonomiese tydreekse soos indiensneming te spoor. Daar is 'n aantal variasies van die bewegende gemiddelde. Die mees algemeen in diens is die eenvoudige bewegende gemiddelde, die geweegde bewegende gemiddelde en die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die uitvoer van elk van hierdie tegnieke in Excel sal gedek word in detail in afsonderlike artikels in hierdie blog. Hier is 'n kort oorsig van elkeen van hierdie drie tegnieke. Eenvoudige bewegende gemiddelde Elke punt in 'n eenvoudige bewegende gemiddelde is die gemiddeld van 'n gespesifiseerde aantal vorige tydperke. 'N Skakel na 'n ander artikel in hierdie blog wat 'n gedetailleerde verduideliking van die implementering van hierdie tegniek in Excel bied is soos volg: Geweegde bewegende gemiddelde punte in die geweegde bewegende gemiddelde ook 'n gemiddeld van 'n gespesifiseerde aantal vorige tydperke verteenwoordig. Die geweegde bewegende gemiddelde van toepassing verskillende gewigte aan sekere vorige tydperke dikwels die meer onlangse tye word 'n groter gewig. Hierdie blog artikel sal 'n gedetailleerde verduideliking van die implementering van hierdie tegniek in Excel te voorsien. Eksponensiële bewegende gemiddelde punte in die eksponensiële bewegende gemiddelde verteenwoordig ook 'n gemiddeld van 'n gespesifiseerde aantal vorige tydperke. Eksponensiële gladstryking van toepassing gewig faktore om vorige tydperke wat eksponensieel afneem, nooit bereik nul. As gevolg hiervan eksponensiële gladstryking in ag neem al die vorige periodes in plaas van 'n aangewese aantal vorige tydperke wat die geweegde bewegende gemiddelde doen. 'N Skakel na 'n ander artikel in hierdie blog wat 'n gedetailleerde verduideliking van die implementering van hierdie tegniek in Excel bied is soos volg: Die volgende beskryf die 3-stap proses van die skep van 'n geweegde bewegende gemiddelde van tydreeksdata in Excel: Stap 1 8211 grafiek die oorspronklike data in 'n tydreeks plot die lyn grafiek is die mees algemeen gebruikte Excel grafiek om tydreeksdata grafiek. 'N Voorbeeld van so 'n Excel-grafiek wat gebruik word om te stip soos volg 13 periodes van verkope data word getoon: Stap 2 8211 Skep die Geweegde bewegende gemiddelde met formules in Excel Excel verskaf nie die bewegende gemiddelde instrument binne die spyskaart Data-analise so die formules moet wees hand gebou. In hierdie geval is 'n 2-interval geweegde bewegende gemiddelde is geskep deur die toepassing van 'n gewig van 2 tot die mees onlangse tydperk en 'n gewig van 1 tot die tydperk voor daardie. Die formule in sel E5 kan tot sel E17 gekopieer. Stap 3 8211 Voeg die Geweegde reeks bewegende gemiddeldes op die Chart Hierdie data moet nou na die grafiek met die oorspronklike tydlyn van verkope data bygevoeg word. Die data sal net bygevoeg word as 'n meer datareeks in die grafiek. Om dit te doen, regs-kliek op enige plek op die kaart en 'n spyskaart sal verskyn. Klik op Select data na die nuwe reeks van data by te voeg. Die bewegende gemiddelde reeks sal bygevoeg word deur die dialoog boks Reeks wysig soos volg: Die grafiek wat die oorspronklike data reeks en dat data8217s 2-interval geweegde bewegende gemiddelde is soos volg getoon. Let daarop dat die bewegende gemiddelde lyn is nogal 'n bietjie gladder en rou data8217s afwykings bo en onder die tendens lyn is baie meer duidelik. Die algemene tendens is nou baie meer duidelik as well. 'N 3-interval bewegende gemiddelde geskep kan word en geplaas word op die grafiek met behulp van byna dieselfde prosedure soos volg. Let daarop dat die mees onlangse tydperk die gewig van 3 opgedra, is die tydperk voor daardie opgedra en gewig van 2, en die tydperk voor wat 'n gewig van 1. Hierdie data opgedra moet nou bygevoeg word om die grafiek met die oorspronklike tydlyn van verkope data saam met die 2-interval reeks. Die data sal net bygevoeg word as 'n meer datareeks in die grafiek. Om dit te doen, regs-kliek op enige plek op die kaart en 'n spyskaart sal verskyn. Klik op Select data na die nuwe reeks van data by te voeg. Die bewegende gemiddelde reeks sal bygevoeg word deur die dialoog boks Reeks wysig soos volg: Soos verwag 'n bietjie meer glad plaasvind met die 3-interval geweegde bewegende gemiddelde as die 2-interval geweegde bewegende gemiddelde. Ter vergelyking, sal 'n 6-interval geweegde bewegende gemiddelde word bereken en by die grafiek op dieselfde manier soos volg. Let op die progressief afneem gewigte toegeken as tydperke meer ver in die verlede. Hierdie data moet nou na die grafiek met die oorspronklike tydlyn van verkope data saam met die 2 en 3-interval reeks gevoeg. Die data sal net bygevoeg word as 'n meer datareeks in die grafiek. Om dit te doen, regs-kliek op enige plek op die kaart en 'n spyskaart sal verskyn. Klik op Select data na die nuwe reeks van data by te voeg. Die bewegende gemiddelde reeks sal bygevoeg word deur die dialoog boks Reeks wysig soos volg: Soos verwag, het die 6-interval geweegde bewegende gemiddelde is aansienlik gladder as die 2 of 3-interval geweegde bewegende gemiddeldes. A gladder grafiek pas nader 'n reguit lyn. Ontleding van voorspelling Akkuraatheid Die twee komponente van akkuraatheid voorspel, is die volgende: Voorspelling Vooroordeel 8211 Die neiging van 'n voorspelling te konsekwent hoër of laer as die werklike waardes van 'n tydreeks te wees. Voorspelling vooroordeel is die som van al fout gedeel deur die aantal periodes soos volg: 'n Positiewe vooroordeel dui op 'n neiging om onder-skatting. 'N negatiewe vooroordeel dui op 'n neiging om oor-skatting. Vooroordeel nie akkuraat te meet omdat positiewe en negatiewe fout mekaar uit te kanselleer. Voorspelling Fout 8211 Die verskil tussen die werklike waardes van 'n tydreeks en die voorspelde waardes van die skatting. Die mees algemene maatstawwe van voorspelling fout is die volgende: MAD 8211 Mean Absolute Afwyking MAD word bereken dat die gemiddelde absolute waarde van die fout en word bereken met die volgende formule: die gemiddeld van die absolute waardes van die foute uitskakel die kansellering van krag van positiewe en negatiewe foute. Hoe kleiner die MAD, hoe beter is die model is. MSE 8211 Mean Squared Fout MSE is 'n gewilde mate van fout wat die kansellasie van effek van positiewe en negatiewe foute uitskakel deur die WHALM blokkies van die fout met die volgende formule: Groot fout terme geneig om MSE oordryf omdat die fout terme is almal vierkantig. RMSE (wortel Square Mean) verminder die probleem deur die neem van die vierkantswortel van MSE. Mape 8211 Mean Absolute Persent Fout Mape skakel ook die kansellasie van effek van positiewe en negatiewe foute deur die WHALM absolute waardes van die fout terme. Mape bereken die som van die persent fout maak met die volgende formule: Deur optel persent fout terme, kan Mape gebruik word om voorspellingsmodelle wat verskillende skale van meting gebruik vergelyk. Berekening Vooroordeel, mal, MSE, RMSE, en Mape in Excel vir die Geweegde bewegende gemiddelde Vooroordeel, mal, MSE, RMSE, en Mape sal in Excel bereken om die 2-interval, 3-interval te evalueer, en 6-interval geweegde bewegende gemiddelde voorspelling wat in hierdie artikel en soos volg getoon: Die eerste stap is om te bereken E t. E t 2. E t, E t / Y t-wet. en dan op te som dan soos volg: Vooroordeel, mal, MSE, Mape en RMSE kan soos volg bereken word: Dieselfde berekeninge is nou uitgevoer word om partydigheid, mal, MSE, Mape en RMSE bereken vir die 3-interval geweegde bewegende gemiddelde. Vooroordeel, mal, MSE, Mape en RMSE kan soos volg bereken word: Dieselfde berekeninge is nou uitgevoer word om te bereken vooroordeel, mal, MSE, Mape en RMSE vir die 6-interval geweegde bewegende gemiddelde. Vooroordeel, mal, MSE, Mape en RMSE kan soos volg bereken word: vooroordeel, mal, MSE, Mape en RMSE opgesom vir die 2-interval, 3-interval, en 6-interval geweegde bewegende gemiddeldes soos volg. Die 2-interval geweegde bewegende gemiddelde is die model wat die nouste pas dat werklike data, soos verwag sou word. 160 Excel Master Series Blog Gids statistiese onderwerpe en artikels in elke TopicUsing 'n sigblad te bou Bewegende Gemiddeldes deur Wayne A. Thorp, CFA In die artikel ldquoBuy-en-hou Versus Market Timing, rdquo wat begin op bladsy 16 in hierdie uitgawe, ons bespreek die navorsing van Theodore Wong, wat 'n bewegende gemiddelde crossover MAC stelsel om te sien of dit moontlik is om 'n beter opbrengs as 'n koop-en-hou-strategie oor 'n lang tydperk van die tyd te genereer getoets. Hy gebruik die wisselwerking tussen die mark indeks en 'n bewegende gemiddelde van die indeks tot tyd wanneer te belê in die mark en wanneer om kontant te hou. Mark timers maak gereeld hul beleggingsbesluite op grond van interne relatiewe strengthmdashwhether n voorraad is sterker of swakker as sy eie gemiddelde. Wongrsquos navorsing gebruik bewegende gemiddeldes te bepaal of die mark was in 'n uptrend of verslechtering neiging en om te toets of dit sin gemaak om in meetbare Uptrends lank wees en skuif na kontant tydens downtrends. Terwyl die argument voort oor die doeltreffendheid van marktydsberekening, is beleggers steeds te doen met die dilemma van of om hul portefeuljes aan te pas wat gebaseer is op marktoestande en wat riglyne wat hulle in hierdie poging moet volg. Bewegende gemiddelde Basics Een van die tegnieke baie ontleders gebruik in die beoordeling van interne relatiewe sterkte behels die skepping van bewegende gemiddeldes van pryse. 'N bewegende gemiddelde is een van die eenvoudigste-tendens volgende gereedskap beleggers gebruik. Terwyl bewegende gemiddeldes kom in verskillende geure, bly hul onderliggende doel dieselfde: om te help beleggers en handelaars die spoor van die tendens in die pryse van finansiële bates deur glad uit die periodieke skommelinge in die prys (ook bekend as ldquonoiserdquo). In glad uit die prys variasies, bewegende gemiddeldes beklemtoon prystendense langer as die interval. Dit is belangrik om daarop te wys dat bewegende gemiddeldes nie prys directionsmdashrather hulle dui die huidige prys rigting (met 'n lag) voorspel. Dit lag spruit uit die gebruik van die verlede prys datamdashprices lei en bewegende gemiddeldes te volg. Met verloop van tyd, soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde sal as beweeg ou data is afgelaai en nuwe data word bygevoeg. Daar is drie tipes van bewegende gemiddeldes: eenvoudige, geweeg en eksponensiële. Eenvoudige bewegende gemiddelde N Eenvoudige bewegende gemiddelde, of SMA, geld gelyke gewigte aan alle pryse regoor die tyd interval gebruik word om die gemiddelde te bereken. As gevolg hiervan, 'n eenvoudige bewegende gemiddelde aanvaar dat pryse vanaf die begin van die tydperk is net so relevant as pryse aan die einde van die tydperk. Die SMA is gebou dieselfde as 'n tipiese averagemdashif jy drie waardes, sou jy dit saam te voeg en verdeel die som deur drie. Hier is die berekening van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde: P 1 die prys van die eerste tydperk wat gebruik word om die bewegende gemiddelde P N bereken word die prys van die laaste wat gebruik word om die bewegende gemiddelde N die aantal periodes wat in die berekening van die bewegende gemiddelde te bereken tydperk tabel 1 vergelyk die resultate vir 10 dae eenvoudige, geweegde, en eksponensiële bewegende gemiddeldes met behulp van daaglikse sluitingsdatum waardes van die SampP 500 totale opbrengs indeks van Mei 2010. die data is uit die webwerf Yahoo Finansies. Die 14 Mei 2010, SMA waarde van 1156,11 is afgelei deur die byvoeging van die indekswaardes vir die 10 dae wat eindig 14 Mei en dan duik die totaal deur 10. geweegde bewegende gemiddelde N Eenvoudige bewegende gemiddelde aanvaar dat al die pryse is ewe belangrik. Maar sommige handelaars glo dat onlangse pryse is meer belangrik in die identifisering van die huidige tendens. 'N Geweegde bewegende gemiddelde WBG ken uitdruklik gewigte wat die relatiewe belangrikheid van die gebruik pryse te bepaal. Terwyl hoër gewigte gewoonlik aan die mees onlangse pryse, kan jy enige skema wat jy wil gebruik. Die algemene geweegde bewegende gemiddelde berekening is 'n geweegde gemiddelde op n periodes, waar die gewig verminder deur een met mekaar vorige prys, soos dat: ((n keer P N) ((n uitvoering 1) keer P N-1) ((n â € 2) keer P N-2) hellip ((n uitvoering maak (N ndash 1)) keer P N ndash (N ndash 1)) verdeel (N (N ndash 1) (N ndash 2) hellip (N ndash (N ndash 1))) N die aantal periodes wat in die berekening van die bewegende gemiddelde P N die prys van die mees onlangse tydperk gebruik word om die bewegende gemiddelde SPESIALE AANBOD bereken: Kry áâìì lidmaatskap gratis vir 30 dae Kry volle toegang tot áâìì, insluitende ons mark - klop Model voorraad portefeulje, tans die SP 500 geklop deur 2-tot-1. Plus 60 voorraad skerms gebaseer op die wen strategieë van legendariese beleggers soos Warren Begin jou verhoor nou en kry onmiddellik toegang tot ons mark klop Model Stock Portfolio (klop die SP 500 2-in-1) en 60 voorraad skerms gebaseer op die strategieë van die legendariese beleggers soos Warren Buffett en Benjamin Graham. pLUS kry onbevooroordeelde belegger onderwys met ons bekroonde áâìì Journal. ons omvattende ETF Guide en meer gratis vir 30 dae weer Met verwysing na Tabel 1. ons sien dat die 10-dag WBG vir 14 Mei 2010, is 1151,09. Die mees onlangse prys vir hierdie calculationmdash1135.68 vir Mei 14mdashis vermenigvuldig met die grootste gewig faktor, 10. Deur dit te doen, die mees onlangse prys het die grootste impak op die algehele gemiddelde. Beweeg terug een periode, is die sluitingsprys vir 13 Mei vermenigvuldig met 'n gewig van nege, en so aan totdat die oudste prys, vanaf 3 Mei word vermenigvuldig met 'n gewig van een. Die som van die sluitingstyd pryse vermenigvuldig met hul onderskeie periodieke gewigte word dan gedeel deur die som van die gewigte. Vir 'n 10-tydperk WBG, sal die deler wees 55 (10987654321). Eksponensiële bewegende gemiddelde Die laaste bewegende gemiddelde sal ons hier bespreek is die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n bietjie meer gesofistikeerd in sy berekening, maar dit verg minder historiese data as die ander twee bewegende gemiddeldes. Soos die geweegde bewegende gemiddelde, die eksponensiële bewegende gemiddelde EMO verminder die lag deur meer klem op onlangse pryse. Ook soos die geweegde bewegende gemiddelde, die toepassing op die mees onlangse prys gewig hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Hierdie gewig faktore verminder eksponensieel, gee baie meer belang vir die afgelope pryse, terwyl hy nog nie heeltemal ontslae ouer waarnemings. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde: Bereken die gewig vermenigvuldiger Lei die aanvanklike ldquoEMA, rdquo wat 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van die vorige waardes of die prys waarde van die vorige tydperk Bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde kan wees. Hier is die vergelykings: Multiplier (2 verdeel (n 1)) EMO Close uitvoering maak EMO (vorige dag) keer vermenigvuldiger EMO (vorige dag) 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys (2 verdeel (10 1)). In teenstelling, sal 'n 20-tydperk EMO n 9.5 gewig (2 verdeel (20 1)) hê. Daarom is die gewig vir korter tydperke is hoër as die gewig vir langer tydperke. Soos ons kan sien uit hierdie voorbeeld, die gewig daal deur ongeveer die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. Dit verminder die lag tussen die werklike prys kurwe en die stryk bewegende gemiddelde kurwe. As ons kyk na Tabel 1. ons sien dat die EMO berekening begin met 'n nege-dag SMA vanaf 13 Mei (1158,38). Hierdie waarde word afgetrek van die sluitingsprys op 14 Mei van 1135,68 en dan vermenigvuldig met die gewig faktor van 0,1818 (2 verdeel (10 1)). Dan is die 13 Mei SMA toegevoegde waarde terug te kom by die huidige EMO. Dit is opmerklik dat, omdat hierdie EMO berekening begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sy ldquotruerdquo waarde sal nie besef tot 20 of so tydperke later. Dit is een rede waarom ander EMO berekeninge net begin met die vorige periodrsquos sluiting prys en af te sien met behulp van die SMA as 'n beginpunt. Die gebruik van 'n sigblad te bereken Bewegende Gemiddeldes Terwyl bewegende gemiddeldes is nuttig in die bepaling van die onderliggende tendens in 'n individu sekuriteit of die algehele mark, hulle is afhanklik van 'n groot hoeveelheid data ten einde sinvol wees. Verder is hierdie data verg konstante opdatering ten einde ldquofresh. rdquo bly Terwyl baie finansiële webtuistes plot bewegende gemiddeldes op prys kaarte, 'n sigblad is 'n ander manier van berekening en die vertoon van hierdie data. Die sigblad hier aangebied gebruik sjabloon formules soos in Microsoft Excel 1997ndash2003, 'n gemeenskaplike formaat wat gebruik word deur baie PC-gebruikers. Dit is egter ook na vore-versoenbaar is met nuwe weergawes, soos Excel 2008 en 2010. Om die volledige sigblad aflaai, kliek hier. Beyond crunc rou data met sigblaaie, jy kan ook grafieke direk te skep uit die data wat jy die ontleding van. Die data in hierdie sigblad is afgelaai, gratis, uit die webwerf Yahoo Finansies. Daar kan jy die daaglikse aflaai, weeklikse, maandelikse of jaarlikse ope, hoog, laag, naby, en volume data terug te gaan so ver as 1950 (wanneer beskikbaar). Jy gee die periodisiteit van die data en die tydraamwerk waarin jy belangstel en dan kan jy eenvoudig die data te laai in Excel. Die eerste data-item om te oorweeg is die aantal periodes wat ons wil gebruik vir die berekening van 'n bewegende gemiddelde. Theodore Wongrsquos navorsing het aangedui dat 'n ses maande bewegende gemiddelde crossover stelsel wat gebaseer is op 'n mark-indeks opgelewer die ldquobestrdquo resultate. Hou in gedagte dat ons nie daarop dui dat 'n ses maande bewegende gemiddelde is optimaal vir tydsberekening te koop en te verkoop besluite. Jy kan eksperimenteer met ander tydperk lengtes. Maar wees bewus daarvan dat die korter die tydperk lengte, hoe meer ontvanklik die bewegende gemiddelde sal wees om veranderinge in die prys. Statistiese studies van die gebruik filter reëls tot tyd transaksies dui daarop dat die koste van die maak van oormatige transaksies sal verslind net die winste wat dalk gegenereer met behulp van hierdie tegnieke. Onthou ook dat dit wat ons probeer om hier te doen is gebruik historiese pryse om te bepaal of die mark of sekuriteit is trending op of af. Figuur 1 toon 'n gedeelte van die spreadsheet ons geskep, met kolomme vir die drie bewegende gemiddeldes heremdashsimple bespreek bewegende gemiddelde SMA. geweegde bewegende gemiddelde WBG. en eksponensiële bewegende gemiddelde EMO. Vir hierdie voorbeelde het ons 'n ses-maande bewegende gemiddeldes met behulp van die gemiddelde maandelikse opening, hoog, laag en sluitingstyd pryse van die SampP 500 totale opbrengs indeks terug te gaan na die begin van 1950 (as jy wil om te eksperimenteer met verskillende tydperk lengtes, sal jy moet die onderliggende formules verander). Deur die skep van 'n gemiddeld van 'n gemiddelde, is ons verder die uitskakeling van die variasie in die data. Die verskillende formules wat gebruik word, is soos volg: G7 Gemiddeld (C7: F7) I13 Gemiddeld (G7: G12) K13: (G126G115G104 G93G82G71) / 21 M12 Gemiddeld (G7: G11) M13: M12 (2 / (61)) (G12-M12) Cell G7 word bereken dat die eenvoudige gemiddelde van die oop, hoog, laag, en naby pryse in die SampP 500 totale opbrengs indeks vir Januarie 1950 te kom by 16,87. Aangesien ons die berekening van ses maande gemiddeldes, moet ons ten minste ses maande van data (vyf maande vir die EMO, wat ons vir 'n oomblik sal bespreek) het. Verder ingestel ons 'n maand lag tussen die indeks en die bewegende gemiddelde. Dit is om die ldquoreal worldrdquo ervaring om nie maandelikse prys data tot ná die handel vir die maand is verby naboots. So het die SMA berekening in sel I13, wat Julie 1950, word bereken dat die eenvoudige bewegende gemiddelde van die gemiddelde maandelikse waardes vir die SampP 500 totale opbrengs indeks vir die tydperk van ses maande van Januarie tot Junie. Cell K13 bevat die formule vir die ses maande geweegde gemiddelde prys vir daardie maand. Dit neem die gemiddelde prys vir die vorige maand (vanaf sel G12) en gewigte dit met 'n faktor van ses, voeg by dat die sluitingsprys van twee maande gelede (in sel G11) geweeg met 'n faktor van vyf, en so aan terug na ses maande voor. Die totaal van die geweegde pryse word dan gedeel deur 21, die bedrag van die gewigte wat ons gebruik (654321). 'N eksponensiële bewegende gemiddelde, in werking tree, ken 'n gewig aan die vorige periodrsquos bewegende gemiddelde waarde en dan voeg dit 'n gedeelte van die huidige periodrsquos prys. Ander EMO berekeninge eenvoudig begin met die vorige periodrsquos prys en gaan van daar af. Weereens, die EMO waarde vertoon in M13 (Julie 1950) is vir die ses maande tot einde Junie 1950. Cell M12, wat is die vertrekpunt waarde vir latere EMO waardes, is die eenvoudige bewegende gemiddelde van die maandelikse gemiddeldes pryse vir die vyf maande tot einde mag 1950 Nou dat ons 'n ldquostarting pointrdquo vir die EMO in sel M12, sel M13 word bereken dat die eksponensiële bewegende gemiddelde deur eers die SMA waarde neem van M12 (17,51). Dit voeg dan om dit die verskil tussen die gemiddelde SampP 500 prys vir die tydperk en die SMA (18,33 uitvoering 17,51) vermenigvuldig met die ses-tydperk gewig faktor van 28,57 ((2 verdeel (6 1))): EMA 17,51 (0,2857 tye 0.82) 17,74 Figuur 2 toon 'n grafiek van die werklike einde van die maand waardes van die SampP 500 totale opbrengs indeks, die maandelikse gemiddelde waarde van die indeks, en die ses maande EMO van die gemiddelde indekswaardes van Januarie 2000 deur die einde van Mei 2010. Ons geplot die twee indeks lyne om die verskil tussen die einde van die maand en gemiddelde maand waardes wys. Soos ons kan sien, die twee lyne op te spoor mekaar eerder nou. In die artikel op bladsy 16. gebruik Theodore Wong CROSSOVER tussen die ses maande EMO en die gemiddelde maandelikse mark indeks te besluit of te belê. In plaas daarvan om CROSSOVER ldquoeyeballrdquo op die grafiek, ons geskep formules in die sigblad te koop en verkoop seine vir die drie van ses maande bewegende gemiddeldes te genereer: J13: AS (G12gtI13, rdquoBUYrdquo, rdquoSELLrdquo) L13: AS (G12gtK13, rdquoBUYrdquo, rdquoSELLrdquo ) N13: aS (G12gtM13, rdquoBUYrdquo, rdquoSELLrdquo) soos getoon in figuur 1. vir elke bewegende gemiddelde n koopsein gegenereer wanneer die gemiddelde maandelikse indeks waarde is hoër as die onderskeie ses maande bewegende gemiddelde. Wanneer die gemiddelde indeks waarde is laer as die ses maande bewegende gemiddelde, is 'n sell sein gegenereer. x2192 Wayne A. Thorp, CFA is 'n vise-president en die senior finansiële ontleder by áâìì en voormalige redakteur van gerekenariseerde Belegging. Volg hom op Twitter by WayneTAAII. Bespreking Jammer, jy kan nie kommentaar te lewer terwyl hy op 'n mobiele toestel of terwyl die druk. afskrif 2016 Die Amerikaanse Vereniging van individuele beleggers Hierdie inhoud het oorspronklik in die gerekenariseerde Belegging
No comments:
Post a Comment