12 Kuukauden Liikkuvan Keskiarvon Esimerkki

Moving Average. This esimerkki opettaa kuinka laskea Excel-sarjan aikasarjan liukuva keskiarvo Liikkuvaa keskiarvoa käytetään epäsäännöllisyyksien huiput ja laaksot tasaamaan trendien helposti tunnistamista.1 Ensinnäkin katsotaan aikasarjamme.2 Valitse Tietojen välilehti Tietojen analysointi. Huomaa, ettei löydy Tietojen analyysi - painiketta. Napsauta tätä, jos haluat ladata Analyysityökalun lisäosan. 3 Valitse Keskimääräinen siirto ja valitse OK. 4 Valitse Syöttöalue-ruutu ja valitse alue B2 M2. 5 Napsauta Väli-ruutuun ja kirjoita 6.6 Napsauta Lähtöalue-ruutuun ja valitse solu B3.8 Piirrä näistä arvoista kaavio. Suunnitelma, koska asetamme välein 6, liikkuva keskiarvo on edellisten 5 datapisteen keskiarvo ja Nykyinen datapiste Tämän seurauksena huippuja ja laaksoja tasaantuu Kaavio näyttää kasvavan trendin Excel ei voi laskea ensimmäisen 5 datapisteen liukuvaa keskiarvoa, koska ei ole tarpeeksi aiempia datapisteitä.9 Toista vaiheet 2 - 8 aikavälille 2 Ja aikaväli 4. Yhteenveto La Rger - väli, sitä enemmän huiput ja laaksot tasoitetaan. Mitä pienempi aikaväli, sitä lähempänä liikkuvat keskiarvot ovat todellisia datapisteitä. Muuttuvat keskiarvot, mitkä ovat ne. Suosituimpia teknisiä indikaattoreita käyttäen liikkuvia keskiarvoja käytetään mittaamaan Nykyisen trendin suunta Kaikkien tässä opetusohjelmassa yleisesti kirjoitettu liikkuva keskiarvo on matemaattinen tulos, joka lasketaan keskiarvon laskemalla useita aikaisempia datapisteitä. Kun määritetään, tuloksena oleva keskiarvo piirretään sitten kaaviolle, jotta toimijat voivat Tarkastele tasoitettuja tietoja sen sijaan, että keskityttäisiin päivittäisiin hintavaihteluihin, jotka ovat luonteeltaan kaikkiin rahoitusmarkkinoihin. Liikkuvan keskiarvon yksinkertaisin muoto, joka tunnetaan tavallisesti yksinkertaisena liukuva keskiarvoisena SMA-laskentana, lasketaan laskemalla aritmeettinen keskiarvo Esimerkiksi 10 päivän liukuvan keskiarvon laskemiseksi voit lisätä viimeisten 10 päivän päätöskurssien ja sitten jakaa tuloksen 10: lla. M viimeisten 10 päivän 110 päivistä jaetaan päivien 10 lukumäärällä 10 päivän keskiarvoon saakka Jos elinkeinonharjoittaja haluaa nähdä sijaan 50 päivän keskiarvon, samaa laskentatyyppiä Sisällytävät hinnat viimeisten 50 päivän aikana Tuloksena keskimäärin alle 11 otetaan huomioon viimeiset 10 pistettä saadakseen kauppiaille käsityksen siitä, miten omaisuus on hinnoiteltu suhteessa viimeisten 10 päivän aikana. Ehkä mietit, miksi tekniset toimijat soittavat Tämä työkalu on liukuva keskiarvo eikä vain säännöllinen keskiarvo Vastaus on, että kun uudet arvot tulevat saataville, vanhimmat datapisteet on pudonnut sarjasta ja uudet datapisteet joutuvat korvaamaan ne. Näin datajoukko siirtyy jatkuvasti Otetaan huomioon uusista tiedoista, kun se tulee saataville Tämä laskentamenetelmä takaa, että vain nykyiset tiedot otetaan huomioon Kuvassa 2, kun uusi arvo 5 lisätään joukkoon, punainen ruutu, joka edustaa 10 viimeistä datapistettä, siirtyy Oikea ja viimeinen v Alue 15 lasketaan laskennasta Koska 5: n suhteellisen pieni arvo korvaa 15: n suuren arvon, oletan, että tietojoukon keskimääräinen lasku pienenee, tässä tapauksessa 11: stä 10: een. Mitä liikkuu Keskiarvot näyttävät Kun MA-arvot on laskettu, ne piirretään kaaviolle ja liitetään sitten liukuvan keskiarvon luomiseksi. Nämä kaarevat linjat ovat yleisiä teknisten kauppiaiden kaavioissa, mutta niiden käyttäminen voi vaihdella voimakkaasti enemmän Tämä myöhemmin Kuten kuviosta 3 nähdään, on mahdollista lisätä useampia liikkuvia keskiarvoja mihin tahansa kaavioon säätämällä laskennassa käytettävien aikajaksojen lukumäärää. Nämä kaarevat linjat saattavat tuntua häiritsevältä tai hämmentäviltä aluksi, mutta olet tottunut Niille, kun aika kuluu. Punainen rivi on yksinkertaisesti keskimääräinen hinta viimeisten 50 päivän aikana, kun taas sininen viiva on keskimäärin viimeisen 100 päivän aikana. Nyt kun ymmärrät, mikä liikkuva keskiarvo on ja miltä se näyttää, me Ll a Erilaista liikkuvaa keskiarvoa ja tutkia, miten se eroaa edellä mainituista yksinkertaisista liikkuvista keskiarvoista. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on erittäin suosittua elinkeinonharjoittajien keskuudessa, mutta kuten kaikilla teknisillä indikaattoreilla, sillä on myös kriitikot. Monet henkilöt väittävät, että SMA: n hyödyllisyys on rajallinen Koska tietosarjan jokaisen pisteen painotus on sama riippumatta siitä, missä se esiintyy sekvenssissä. Kriitikot väittävät, että viimeisimmät tiedot ovat merkittävämpiä kuin vanhemmat tiedot, ja niiden pitäisi vaikuttaa suurempi vaikutus lopputulokseen. Vastauksena tähän kritiikkiin, Kauppiaat alkoivat kiinnittää enemmän huomiota viimeaikaisiin tietoihin, jotka ovat johtaneet siihen, että keksitään erilaisia ​​uudenlaisia ​​keskiarvoja, joista suosituin on eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA: sta Lue lisää lukemasta painotettujen liikkuvat keskiarvojen perusteet ja mikä on ero SMA: n ja EMA: n välillä. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on liikkuvan keskiarvon tyyppi, joka lisää viimeaikaisia ​​hintoja Yrittää saada se reagoimaan uusiin tietoihin EMA: n laskemisen hieman monimutkaisen yhtälön oppiminen saattaa olla tarpeetonta monille kauppiaille, koska lähes kaikki kartoituspaketit tekevät laskelmat sinulle Mutta teille matemaattiset geeksit siellä, tässä on EMA-yhtälö. Kun käytät kaavaa EMA: n ensimmäisen pisteen laskemiseen, saatat huomata, että edellisen EMA: n käytössä ei ole käytettävissä arvoa. Pieni ongelma voidaan ratkaista laskemalla laskeminen yksinkertaisella liukuva keskiarvo ja jatkamalla edellä kuvatulla tavalla. Kaava sieltä Me olemme antaneet sinulle esimerkin laskentataulukon, joka sisältää todellisia esimerkkejä siitä, kuinka laskea sekä yksinkertainen liukuva keskiarvo että eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. EMA: n ja SMA: n välinen ero Nyt, kun olet ymmärtänyt paremmin SMA: n Ja EMA lasketaan, katsotaanpa, kuinka nämä keskiarvot eroavat EAM: n laskemalla, huomaat, että korostetaan enemmän T datapisteet, jolloin se on painotetun keskiarvon tyyppi Kuviossa 5 kullakin keskiarvolla käytetyt aikajaksot ovat identtisiä 15 mutta EMA reagoi nopeammin muuttuviin hintoihin Huomaa, miten EMA: lla on suurempi arvo, kun hinta on Nousee ja laskee nopeammin kuin SMA, kun hinta on laskussa Tämä reagointikyky on tärkein syy miksi monet kauppiaat mieluummin käyttävät EMAa SMA: n yli. Mitä ovat eri päivien keskimääräiset liikkuvat keskiarvot ovat täysin muokattavissa oleva indikaattori, mikä tarkoittaa, että käyttäjä Voivat vapaasti valita minkä tahansa aikavälin, jonka he haluavat keskiarvon luomisen aikana. Yleisimmät keskimääräiset liikkeet ovat 15, 20, 30, 50, 100 ja 200 päivää. Mitä lyhyempi aikaväli on keskiarvon luomiseksi, sitä herkempi se Olla hintamuutoksia Mitä kauemmin kauemmin, vähemmän herkkää tai tasaisempaa, keskimäärin on Ei ole oikea aikakehys käytettäväksi liikuttavien keskiarvojen määrittämisessä Paras tapa selvittää, mikä toimii parhaiten sinulle on T O koetella useita eri aikavälejä, kunnes löydät sellaisen, joka sopii strategiaasi. Laske 12 kuukautta liikkuvan keskiarvon. Saatat tarvita pari askelta tämän tekemiseksi. Vaihe 1 Laske kuukausien määrä kuukausittain. Laskun päivämäärä ForAll päivämäärä ForEach Month. Step 2 Laske yhteensä Testausarvo kutakin kuukautta kohti. Summa-testiarvo ForAll päivämäärä ForEach Month. Step 3 Laske juoksevan laskennan kuukausittain kuukaudessa on 1 arvo, i i 1. tammikuuta, 2. helmikuuta ja niin edelleen. RunningCount päivämäärä ForAll päivämäärä ForEach Month. Step 4 Laske viimeisen 12 kuukauden kokonaispäivät. Count Count Päivämäärä, jolloin RunningCount päivämäärä ForAll päivämäärä ForEach Month Max RunningCount päivämäärä ForAll päivämäärä ForEach Month In Block -12.Step 5 Laske koko testin arvo aikana Viimeiset 12 kuukautta. Sum Testausarvo, jossa RunningCount päivämäärä ForAll päivämäärä ForEach Month Max RunningCount päivämäärä ForAll päivämäärä ForEach Month in Block -1.Step 6 Laske rolling average. Note Voit luoda uusia muuttujia jokaiselle yllä olevalle vaiheelle, mutta älä käytä näitä uusia Vaihtelee vaiheiden 1-5 laskelmissa Kaikkien edellä olevien kaavojen täytyy olla täsmällisessä muodossa Muussa tapauksessa webi-laskennallinen konteksti ei tuota odotettuja tuloksia. Toivottavasti tämä auttaa.