E Gewichtet Gleitender Durchschnitt

Die unheimliche Art und Weise, wie ein gleitender Durchschnitt den Trend von einer Masse von verwirrenden Messungen freisetzt, lässt sich sehen, indem man den 10 Tage gleitenden Durchschnitt zusammen mit den ursprünglichen täglichen Gewichten, die als kleine Diamanten gezeigt werden, darstellt. Die bisherigen gleitenden Mittelwerte haben für alle Tage im Mittel gleichwertige Bedeutung. Das muss nicht so sein. Wenn Sie darüber nachdenken, macht es nicht viel Sinn, vor allem, wenn youre daran interessiert, mit einem längerfristigen gleitenden Durchschnitt zu glätten zufällige Beulen in den Trend. Angenommen, youre mit einem 20 Tage gleitenden Durchschnitt. Warum sollte Ihr Gewicht vor fast drei Wochen gleichermaßen relevant sein, um den aktuellen Trend als Ihr Gewicht an diesem Morgen Verschiedene Formen der gewichteten gleitenden Durchschnitte wurden entwickelt, um diesen Einwand zu lösen. Anstatt nur die Messungen für eine Folge von Tagen aufzuaddieren und durch die Anzahl der Tage zu teilen, wird in einem gewichteten gleitenden Durchschnitt jede Messung zunächst mit einem Gewichtungsfaktor multipliziert, der sich von Tag zu Tag unterscheidet. Die endgültige Summe wird nicht durch die Anzahl der Tage geteilt, sondern durch die Summe aller Gewichtungsfaktoren. Wenn größere Gewichtungsfaktoren für neuere Tage und kleinere Faktoren für Messungen weiter zurück in der Zeit verwendet werden, wird der Trend mehr auf neue Änderungen ansprechen, ohne die Glättung eines gleitenden Durchschnitts zu opfern. Ein ungewichteter gleitender Durchschnitt ist einfach ein gewichteter gleitender Durchschnitt mit allen Gewichtsfaktoren gleich 1. Sie können beliebige Gewichtsfaktoren verwenden, die Sie mögen, aber ein bestimmter Satz mit dem jawbreaking monicker Exponential Smoothed Moving Average hat sich in Anwendungen von Luftverteidigungsradar als nützlich erwiesen Zum Handel der Chicago Schweinebauchmarkt. Wir können es auch an unseren Bäuchen arbeiten. Dieser Graph vergleicht die Gewichtungsfaktoren für einen exponentiell geglätteten 20 Tage gleitenden Durchschnitt mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, der jeden Tag gleichmäßig gewichtet. Exponentielle Glättung gibt die heutige Messung zweimal die Bedeutung, die der einfache Durchschnitt würde es zuweisen, gestern Messung ein wenig weniger als das, und jeden aufeinander folgenden Tag weniger als sein Vorgänger mit Tag 20 trägt nur 20 so viel zum Ergebnis wie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt. Die Gewichtungsfaktoren in einem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt sind aufeinanderfolgende Potenzen einer Zahl, die Glättungskonstante genannt wird. Ein exponentiell geglättetes gleitendes Mittel mit einer Glättungskonstanten von 1 ist identisch mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, da 1 bis zu einer beliebigen Leistung 1 beträgt. Glättungskonstanten kleiner 1 gewichten jüngere Daten stärker, wobei die Vorspannung zu den jüngsten Messungen als Glättung ansteigt Konstant auf Null ab. Wenn die Glättungskonstante 1 übersteigt, werden ältere Daten stärker gewichtet als die jüngsten Messungen. Dieses Diagramm zeigt die Gewichtungsfaktoren, die sich aus unterschiedlichen Werten der Glättungskonstante ergeben. Man beachte, wie die Gewichtungsfaktoren alle 1 sind, wenn die Glättungskonstante gleich 1 ist. Wenn die Glättungskonstante zwischen 0,5 und 0,9 liegt, fällt das Gewicht, das an alte Daten gegeben wird, so schnell weg, verglichen mit neueren Messungen, dass es keine Notwendigkeit gibt, den gleitenden Durchschnitt zu begrenzen Eine bestimmte Anzahl von Tagen können wir alle Daten, die wir haben, direkt zurück an den Anfang, und lassen Sie die Gewicht Faktoren aus der Glättung konstant berechnet automatisch verwerfen die alten Daten, da es irrelevant für die aktuelle trend. Wenn Sie diese Meldung sehen , Ihr Browser hat entweder deaktiviert oder unterstützt kein JavaScript. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems, z. B. die Suche, nutzen zu können, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Weighted Moving Averages Mit Simple Moving Averages wird jeder Datenwert in dem Windowquot, in dem die Berechnung durchgeführt wird, eine gleiche Bedeutung oder Gewicht zugewiesen. Es ist oft der Fall, vor allem in der Finanzdaten-Daten-Analyse, dass mehr chronologisch jüngsten Daten ein größeres Gewicht tragen sollte. In diesen Fällen wird der gewichtete gleitende Durchschnitt (oder der exponentielle gleitende Durchschnitt - siehe das folgende Thema) häufig bevorzugt. Betrachten Sie die gleiche Tabelle der Verkaufsdatenwerte für zwölf Monate: Um einen gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen: Berechnen Sie, wie viele Intervalle von Daten an der Moving Average Berechnung beteiligt sind (d. h. die Größe des rechnerischen Windowquot). Wenn das Berechnungsfenster n ist, wird der jüngste Datenwert in dem Fenster mit n multipliziert, der nächstletzte multipliziert mit n-1, der Wert vor dem multipliziert mit n-2 und so weiter für alle Werte im Fenster. Teilen Sie die Summe aller multiplizierten Werte durch die Summe der Gewichte, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt über diesem Fenster zu erhalten. Stellen Sie den Weighted Moving Average-Wert in eine neue Spalte entsprechend der oben beschriebenen Positionierung der mittleren Mittelwerte ein. Um diese Schritte zu veranschaulichen, sollten Sie berücksichtigen, ob ein dreimonatiger gewichteter gleitender Durchschnitt der Verkäufe im Dezember erforderlich ist (unter Verwendung der obigen Tabelle der Verkaufswerte). Der Begriff "3-monthquot" impliziert, dass das Berechnungsfenster für das Windowquot 3 ist, daher sollte der Algorithmus für den Weighted Moving Average-Berechnungsfaktor für diesen Fall sein: Oder, wenn ein 3-Monats-Weighted Moving Average über den gesamten ursprünglichen Datenbereich ausgewertet würde : 3-Monats-gewichteter gleitender Durchschnitt