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 GoogleIm n SAS beginner en Im nuuskierig indien die volgende taak baie meer eenvoudig kan gedoen word, want dit is op die oomblik in my kop. Ek het die volgende in (vereenvoudig) meta data in 'n tabel genaamd userdatemoney: Gebruiker - Datum - Geld met verskeie gebruikers en datums vir elke kalender dag (vir die laaste 4 jaar). Die data word in opdrag van gebruiker ASC en Datum ASC, steekproefdata lyk soos volg: Ek wil nou 'n vyf dae bewegende gemiddelde vir die geld bereken. Ek het begin met die mooi gewilde apprach met die funksie lag () soos volg: as jy sien, die probleem met hierdie metode plaasvind indien daar as die data stap na 'n nuwe gebruiker loop. Aron sou sommige uitgestel waardes van Anna wat natuurlik nie gebeur nie. Nou is my vraag: Ek is redelik seker dat jy kan hanteer die gebruiker skakelaar by te voeg 'n paar ekstra velde soos laggeduser en deur die Herstel van die N, Sum en Gemiddelde veranderlikes as jy so 'n omskakeling sien, maar: Kan dit gebeur in 'n makliker manier Miskien met behulp van die klousule enigsins Dankie vir jou idees en hulp Ek dink die maklikste manier is om PROC gebruik brei: en soos genoem in die Johns kommentaar, dit is belangrik om te onthou oor ontbrekende waardes (en oor begin en eindig waarnemings so goed). Ive bygevoeg SETMISS opsie om die kode, soos jy dit duidelik gemaak dat jy wil ontbrekende waardes zerofy, hulle (verstek MOVAVE gedrag) nie ignoreer nie. En as jy wil eerste 4 Waarnemings sluit vir elke gebruiker (omdat hulle dit nie genoeg vooraf geskiedenis te bereken bewegende gemiddelde 5), kan jy opsie TRIMLEFT 4 gebruik binne TRANSFORMOUT (). antwoord 3 Desember 13 aan 15: 29I het 'n kiekie te help verduidelik my probleem: Im probeer om 'n soort van bewegende gemiddelde en beweeg standaardafwyking te bereken. Die ding is ek wil die koëffisiënte van variasie (STDEV / avg) te bereken vir die werklike waarde. Gewoonlik word dit gedoen deur die berekening van die STDEV en avg vir die afgelope 5 jaar. Maar soms sal daar waarnemings in my databasis waarvoor ek nie die inligting van die afgelope 5 jaar (miskien net 3, 2, ens) het. Dis hoekom ek wil 'n kode wat die avg sal bereken en STDEV selfs al is daar geen inligting vir die hele 5 jaar. Ook, as jy sien in die waarnemings, soms Ek het inligting oor meer as 5 jaar, wanneer dit die geval is wat ek nodig het 'n soort van bewegende gemiddelde wat toelaat dat my om die avg en STDEV bereken vir die afgelope 5 jaar. So as 'n maatskappy het inligting vir 7 jaar wat ek nodig het 'n soort van kode wat die avg en STDEV vir sal bereken, kan sê, 1997 (deur 1991-1996), 1998 (deur 1992-1997) en 1999 (1993-1998). Soos im nie baie vertroud is met SAS beveel dit moet lyk (baie baie rofweg) soos: Of so iets, ek het regtig geen idee, Im gonna probeer dit uitwerk, maar die moeite werd om dit te pos as ek vind dit gewoond myself. The monster kode op die blad Full kode illustreer hoe om die bewegende gemiddelde van 'n veranderlike te bereken deur 'n hele datastel, oor die afgelope n waarnemings in 'n datastel, of oor die afgelope n waarnemings binne 'n bY-groep. Hierdie voorbeeld lêers en kode voorbeelde word verskaf deur SAS Institute Inc. soos sonder waarborge van enige aard, uitdruklik of geïmpliseer, insluitend maar nie beperk tot die geïmpliseerde waarborge van verhandelbaarheid en geskiktheid vir 'n spesifieke doel. Ontvangers erken en aanvaar dat SAS Institute nie aanspreeklik sal wees vir enige skadevergoeding hoegenaamd voortspruitend uit hul gebruik van hierdie materiaal. Daarbenewens sal SAS Institute geen ondersteuning vir die materiaal wat hierin vervat is voorsien. Hierdie voorbeeld lêers en kode voorbeelde word verskaf deur SAS Institute Inc. soos sonder waarborge van enige aard, uitdruklik of geïmpliseer, insluitend maar nie beperk tot die geïmpliseerde waarborge van verhandelbaarheid en geskiktheid vir 'n spesifieke doel. Ontvangers erken en aanvaar dat SAS Institute nie aanspreeklik sal wees vir enige skadevergoeding hoegenaamd voortspruitend uit hul gebruik van hierdie materiaal. Daarbenewens sal SAS Institute geen ondersteuning vir die materiaal wat hierin vervat is voorsien. Bereken die bewegende gemiddelde van 'n veranderlike deur 'n hele datastel, oor die afgelope N waarnemings in 'n datastel, of oor die afgelope N waarnemings binne 'n DEUR group. Moving Gemiddeldes: Wat is dit vir die mees gewilde tegniese aanwysers, bewegende gemiddeldes word gebruik om die rigting van die huidige tendens meet. Elke tipe bewegende gemiddelde (algemeen in hierdie handleiding as MA geskryf) is 'n wiskundige gevolg dat word bereken deur die gemiddeld van 'n aantal van die verlede datapunte. Sodra bepaal, die gevolglike gemiddelde is dan geplot op 'n grafiek, sodat die handelaars om te kyk na reëlmatige data eerder as om te fokus op die dag-tot-dag prysskommelings wat inherent in alle finansiële markte is. Die eenvoudigste vorm van 'n bewegende gemiddelde, gepas bekend as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), word bereken deur die rekenkundige gemiddelde van 'n gegewe stel waardes. Byvoorbeeld, 'n basiese 10-dae - bewegende gemiddelde wat jy wil voeg tot die sluiting pryse van die afgelope 10 dae en dan verdeel die gevolg van 10. In Figuur 1 te bereken, die som van die pryse vir die afgelope 10 dae (110) is gedeel deur die aantal dae (10) om te kom op die 10-dae gemiddelde. As 'n handelaar wil graag 'n 50-dag gemiddelde sien in plaas daarvan, sal dieselfde tipe berekening gemaak word, maar dit sal die pryse sluit oor die afgelope 50 dae. Die gevolglike gemiddelde hieronder (11) in ag neem die afgelope 10 datapunte om handelaars 'n idee van hoe 'n bate relatiewe is geprys om die afgelope 10 dae te gee. Miskien is jy wonder hoekom tegniese handelaars noem hierdie hulpmiddel 'n bewegende gemiddelde en nie net 'n gewone gemiddelde. Die antwoord is dat as nuwe waardes beskikbaar is, moet die oudste datapunte laat val van die stel en nuwe data punte moet kom om dit te vervang. So, is die datastel voortdurend in beweging om rekenskap te gee nuwe data soos dit beskikbaar raak. Hierdie metode van berekening verseker dat slegs die huidige inligting word verreken. In Figuur 2, sodra die nuwe waarde van 5 word by die stel, die rooi boks (wat die afgelope 10 datapunte) na regs beweeg en die laaste waarde van 15 laat val van die berekening. Omdat die relatief klein waarde van 5 die hoë waarde van 15 vervang, sou jy verwag om die gemiddeld van die datastel afname, wat dit nie sien nie, in hierdie geval van 11 tot 10. Wat Moet Bewegende Gemiddeldes lyk as die waardes van die MA is bereken, hulle geplot op 'n grafiek en dan gekoppel aan 'n bewegende gemiddelde lyn te skep. Hierdie buig lyne is algemeen op die kaarte van tegniese handelaars, maar hoe dit gebruik word kan drasties wissel (meer hieroor later). Soos jy kan sien in Figuur 3, is dit moontlik om meer as een bewegende gemiddelde om enige term voeg deur die aanpassing van die aantal tydperke gebruik word in die berekening. Hierdie buig lyne kan steurende of verwarrend lyk op die eerste, maar jy sal groei gewoond aan hulle soos die tyd gaan aan. Die rooi lyn is eenvoudig die gemiddelde prys oor die afgelope 50 dae, terwyl die blou lyn is die gemiddelde prys oor die afgelope 100 dae. Nou dat jy verstaan wat 'n bewegende gemiddelde is en hoe dit lyk, goed in te voer 'n ander tipe van bewegende gemiddelde en kyk hoe dit verskil van die voorheen genoem eenvoudig bewegende gemiddelde. Die eenvoudige bewegende gemiddelde is uiters gewild onder handelaars, maar soos alle tegniese aanwysers, dit het sy kritici. Baie individue argumenteer dat die nut van die SMA is beperk omdat elke punt in die datareeks dieselfde geweeg, ongeag waar dit voorkom in die ry. Kritici argumenteer dat die mees onlangse data is belangriker as die ouer data en moet 'n groter invloed op die finale uitslag het. In reaksie op hierdie kritiek, handelaars begin om meer gewig te gee aan onlangse data, wat sedertdien gelei tot die uitvinding van die verskillende tipes van nuwe gemiddeldes, die gewildste van wat is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). (Vir verdere inligting, sien Basics gelaaide bewegende gemiddeldes en Wat is die verskil tussen 'n SMA en 'n EMO) Eksponensiële bewegende gemiddelde Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n tipe van bewegende gemiddelde wat meer gewig gee aan onlangse pryse in 'n poging om dit meer ontvanklik maak om nuwe inligting. Leer die ietwat ingewikkeld vergelyking vir die berekening van 'n EMO kan onnodige vir baie handelaars wees, aangesien byna al kartering pakkette doen die berekeninge vir jou. Maar vir jou wiskunde geeks daar buite, hier is die EMO vergelyking: By die gebruik van die formule om die eerste punt van die EMO bereken, kan jy agterkom dat daar geen waarde beskikbaar is om te gebruik as die vorige EMO. Hierdie klein probleem opgelos kan word deur die begin van die berekening van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en die voortsetting van die bogenoemde formule van daar af. Ons het jou voorsien van 'n monster spreadsheet wat die werklike lewe voorbeelde van hoe om beide 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken sluit. Die verskil tussen die EMO en SMA Nou dat jy 'n beter begrip van hoe die SMA en die EMO bereken word, kan 'n blik op hoe hierdie gemiddeldes verskil. Deur te kyk na die berekening van die EMO, sal jy agterkom dat meer klem gelê op die onlangse data punte, maak dit 'n soort van geweegde gemiddelde. In Figuur 5, die nommers van tydperke wat in elk gemiddeld is identies (15), maar die EMO reageer vinniger by die veranderende pryse. Let op hoe die EMO het 'n hoër waarde as die prys styg, en val vinniger as die SMA wanneer die prys daal. Dit reaksie is die hoofrede waarom so baie handelaars verkies om die EMO gebruik oor die SMA. Wat doen die verskillende dae gemiddelde bewegende gemiddeldes is 'n heeltemal aanpas aanwyser, wat beteken dat die gebruiker vrylik kan kies watter tyd raam wat hulle wil wanneer die skep van die gemiddelde. Die mees algemene tydperke wat in bewegende gemiddeldes is 15, 20, 30, 50, 100 en 200 dae. Hoe korter die tydsduur wat gebruik word om die gemiddelde te skep, hoe meer sensitief sal wees om die prys veranderinge. Hoe langer die tydsverloop, hoe minder sensitief, of meer reëlmatige, die gemiddelde sal wees. Daar is geen regte tyd raam te gebruik wanneer die opstel van jou bewegende gemiddeldes. Die beste manier om uit te vind watter een werk die beste vir jou is om te eksperimenteer met 'n aantal verskillende tydperke totdat jy die een wat jou strategie pas te vind. Bewegende gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Skryf Nuus om te gebruik vir die nuutste insigte en ontleding Dankie vir jou inskrywing om Investopedia insigte - Nuus om te gebruik.
No comments:
Post a Comment