Friday 27 October 2017

Endpunkt Bewegen Durchschnitt Excel


Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten.8.5 Endpunkt Gleitender Durchschnitt Der Endpunkt Gleitender Durchschnitt (EPMA) stellt einen Durchschnittspreis durch Anpassung einer Geraden mit kleinsten Quadraten (siehe Lineare Regression) über die letzten N Tage, die schließen Preise und nehmen den Endpunkt der Linie (dh die Linie wie am letzten Tag) als Durchschnitt. Diese Berechnung wird durch eine Reihe von anderen Namen, einschließlich der kleinsten Quadrate gleitenden Durchschnitt (LSQMA), bewegte lineare Regression und Zeitreihenvorhersage (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified bewegt averagerdquo ist die gleiche Sache zu. Die Formel endet als ein einfacher gewichteter Durchschnitt der vergangenen N Preise, mit Gewichten gehen von 2N-1 bis - N2. Dies ist leicht aus den Formeln der kleinsten Quadrate abgeleitet, aber nur auf der Gewichtung der Verbindung zu den kleinsten Quadraten ist überhaupt nicht offensichtlich. Wenn p1 ist heute rsquos schließen, p2 yesterdays, etc, dann Die Gewichte sinken um 3 für jeden älteren Tag, und gehen für das älteste Drittel der N Tage negativ. Die folgende Grafik zeigt, dass für N15. Die Negative bedeuten, der Durchschnitt ist ldquooverweightrdquo auf die jüngsten Preise und kann Überschreitung Preisaktion nach einem plötzlichen Sprung. Im Allgemeinen jedoch, weil die gepaßte Linie bewusst durch die Mitte der neuen Preise geht, die EPMA neigt, in der Mitte der neuen Preise zu sein, oder eine Projektion von, wo sie schien, zu trimmen. Itrsquos interessant, die EPMA mit einem einfachen SMA zu vergleichen (siehe Simple Moving Average). Ein SMA zieht eine horizontale Linie durch die Vergangenheit N Tage Preise (ihre Mittel), während die EPMA eine schräge Linie zeichnet. Die Trägheitsanzeige (siehe Trägheitsmoment) nutzt die EPMA. Kevin Ryde Chart ist freie Software, die Sie es neu verteilen können, und es unter den Bedingungen der GNU General Public License zu ändern, wie sie von der Free Software Foundation Version 3 veröffentlicht wird, oder (Nach Ihrer Wahl) jede spätere Version.

No comments:

Post a Comment