Monday 16 October 2017

How To Calculate 3 Dagers Vektet Moving Average


Flytende gjennomsnitt Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter (topper og daler) for enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 3. Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK. 4. Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2: M2. 5. Klikk i intervallboksen og skriv inn 6. 6. Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3. 8. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder og daler utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter. 9. Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Vektet Flytende gjennomsnittlig kalkulator Gitt en liste med sekvensielle data, du kan konstruere det n-punktsveide glidende gjennomsnittet (eller vektet rullende gjennomsnitt) ved å finne det veide gjennomsnittet av hvert sett med n påfølgende punkter. For eksempel, anta at du har det bestilte datasettet 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11, og vektningsvektoren er 1, 2, 5, der 1 er brukt til eldste sikt, blir 2 påført Mellom sikt, og 5 er brukt til siste sikt. Da er det veide 3-punkts glidende gjennomsnittet 13.375, 15.125, 14.625, 13, 11, 10.875 Veidede glidende gjennomsnitt brukes til å jevne sekvensielle data samtidig som det gir mer betydning til bestemte vilkår. Noen vektede gjennomsnitt legger mer verdi på sentrale vilkår, mens andre favoriserer nyere vilkår. Aksjeanalytikere bruker ofte et lineært vektet n-punkts glidende gjennomsnitt der vektningsvektoren er 1, 2. n-1. n. Du kan bruke kalkulatoren nedenfor til å beregne det rullende vektede gjennomsnittet av et datasett med en gitt vektvektor. (For kalkulatoren, skriv inn vekter som en kommaseparert liste med tall uten parentes og parentes.) Antall vilkår i en vektet n-punkts flytende gjennomsnitt Hvis antall vilkår i det opprinnelige settet er d og antall termer som brukes i hvert gjennomsnitt er n (dvs. lengden på vektvektoren er n), så vil antall vilkår i den bevegelige gjennomsnittssekvensen være For eksempel hvis du har en sekvens på 120 aksjekurser og ta en 21-dagers vektet rullende gjennomsnitt av prisene, vil den veide rullende gjennomsnittssekvensen ha 120 - 21 1 100 datapunkter. Veidende Flytende Gjennomsnitt Det veide Flytte Gjennomsnittet legger større vekt på de siste prisbevegelsene, derfor reagerer det Veidede Flytende Gjennomsnitt raskere på prisendringer enn den vanlige Simple Flytende gjennomsnitt (se: Enkelt flyttende gjennomsnitt). Et grunnleggende eksempel (3-periode) av hvordan vektet flyttende gjennomsnitt beregnes, presenteres nedenfor: Prisene for de siste 3 dagene har vært 5, 4 og 8. Siden det er 3 perioder, får den siste dagen (8) en vekt på 3, den andre siste dagen (4) mottar en vekt på 2, og den siste dagen i 3-periodene (5) mottar en vekt på bare en. Beregningen er som følger: (3 x 8) (2 x 4) (1 x 5) 6 6.17 Den vektede Flytende gjennomsnittsverdien på 6,17 sammenlignes med den enkle flytende gjennomsnittsberegningen på 5,67. Legg merke til hvordan den store prisøkningen på 8 som skjedde på den siste dagen, ble bedre reflektert i beregningen av vektet flyttende gjennomsnitt. Kartet under Wal-Mart lager illustrerer den visuelle forskjellen mellom et 10-dagers veidende flytende gjennomsnitt og et 10-dagers enkeltflytende gjennomsnitt: Potensielle kjøps - og salgssignaler for vektet flytte gjennomsnittlig indikator diskuteres i dybden med Simple Moving Average-indikatoren (se: Simple Moving Average).

No comments:

Post a Comment