Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la Rger intervallet desto mer topparna och dalarna utjämnas. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena är de faktiska datapunkterna. SQL Server Denali PowerPivot. Alberto Ferrari skrev redan om att beräkna glidande medelvärden i DAX med hjälp av en beräknad kolumn Jag skulle vilja presentera ett annat tillvägagångssätt här med hjälp av en beräknad åtgärd. För glidande medelvärde beräknar jag ett dagligt glidande medelvärde de senaste 30 dagarna här. För mitt exempel använder jag PowerPivot-arbetsboken som kan hämtas som en del av SSAS Tabular Model Projekt från Denali CTP 3 samples. In detta inlägg utvecklar jag formeln steg för steg Men om du har bråttom kanske du direkt vill hoppa till de slutliga resultaten nedan. Med kalenderåret 2003 på Filtrera, datum på kolumner och försäljningsbelopp från bordets Internet-försäljning i detaljerna, ser samplingsdata ut så här. I varje rads sammanhang ger uttrycket Date Date det aktuella sammanhanget, dvs datumet för den här raden Men från ett ca Lculated mått vi inte kan hänvisa till detta uttryck eftersom det inte finns någon aktuell rad för datumtabellen, men vi måste istället använda ett uttryck som LastDate Date Date. Så, för att få de senaste trettio dagarna kan vi använda detta uttryck. Vi kan nu Sammanfatta vår internetförsäljning för var och en av dessa dagar med hjälp av sammanfattningsfunktionen. Summarize DatesInPeriod Date Date, LastDate Date Date, -30, DAY, Date Date SalesAmountSum Summa Internet Sales Sales Amount. And äntligen använder vi DAX-funktionen AverageX för att beräkna Genomsnittet av de 30 värdena. Saldot belopp 30d avg AverageX Summarize DateInPeriod Date Date, LastDate Date Date -30, DAY, Date Date SalesAmountSum Summa Internet Sales Sales Amount, SalesAmountSum. This är den beräkning som vi använder i vår Internet Sales tabell Som visas i skärmdumpen nedan. När du lägger till denna beräkning till pivottabellen ovanifrån ser resultatet ut så här. Se till att resultatet inte verkar ha några data före 1 januari 2003. Det första värdet för R det rörliga genomsnittet är identiskt med dagvärdet det finns inga rader före det datumet Det andra värdet för glidande medelvärdet är faktiskt genomsnittet för de första två dagarna osv. Det här är inte riktigt korrekt, men jag återkommer till det här problemet i En sekund Skärmbilden visar beräkningen för det glidande medlet den 31 januari som genomsnittet av de dagliga värdena från 2 januari till 31.Our beräknade åtgärd fungerar också bra när filter tillämpas. I följande skärmdump användes två produktkategorier för data serier. Hur fungerar vår beräknade åtgärd på högre aggregeringsnivåer För att få reda på använder jag kalenderhierarkin i raderna istället för datum För enkelhet tog jag bort terminen och kvartalet med hjälp av Excel s pivottabellalternativ Visa Dölj fältalternativ . Som du kan se fungerar kalkylen fortfarande bra Här är månadsaggregatet det glidande medelvärdet för den sista dagen i den specifika månaden. Du kan se detta tydligt för januarivärdet 14.215 01 också en Ppears i skärmbilden ovan som värdet för 31 januari Om det här var företagskravet som låter rimligt för ett dagligt genomsnitt, fungerar aggregationen bra på månadsnivå annars kommer vi att behöva finjustera vår beräkning och det här kommer att vara ett ämne av Men kommande inlägg. Men även om aggregeringen är meningsfull på månadsnivå, kan vi se att vår beräknade åtgärd helt enkelt återvänder försäljningsbeloppet för den dagen, inte genomsnittet för de senaste 30 dagarna längre, om vi utvidgar den här vyn till dagsnivån. Hur kan detta vara Problemet härrör från det sammanhang där vi beräknar vår summa, som framgår av följande kod. Salans belopp 30d avg AverageX Summarize dateinperiod Datum Datum, sista datum Datum, -30, DAG, Datum Datum FörsäljningAmountSum Summa Internet Sales Sales Belopp, SalesAmountSum. Since vi utvärderar detta uttryck under den angivna datumperioden är det enda sammanhanget som skrivs över här Datum Datum I vår hierarki använder vi oss av andra attribut från vår dimension Ca Lendar År, Månad och Dag Månad Eftersom detta sammanhang fortfarande finns närvarande, beräknas även beräkningen av dessa attribut. Och det förklarar varför dagens kontext fortfarande finns för varje rad. För att klargöra det så länge vi utvärderar detta uttryck utanför ett datumkontext är allt bra eftersom följande DAX-fråga visar när den körs av Management Studio på Internet-försäljningsperspektivet av vår modell med hjälp av tabulatdatabasen med samma data. evaluera summera datumintervall Datum Datum, datum 2003,1, 1, -5, DAY, Date Date SalesAmountSum Summa Internet Sales Sales Amount. Här reducerade jag tidsperioden till 5 dagar och ställer också in ett fast datum eftersom LastDate skulle resultera i den sista dagen för min datumdimensionstabell för vilken ingen data är Presenteras i urvalsdata Här är resultatet från frågan. Efter att ha satt ett filter till 2003 kommer inga data rader utanför 2003 att inkluderas i summan. Detta förklarar anmärkningen ovan. Det såg ut som att vi bara har data från Ja Nuari 1, 2003 Och nu vet vi varför År 2003 var på filtret som du kan se i det första skärmbildet av detta inlägg och var därför närvarande vid beräkningen av summan Nu är allt vi behöver göra för att bli av med Av dessa extrafilter eftersom vi redan filtrerar våra resultat efter datum Det enklaste sättet att göra det är att använda beräkningsfunktionen och tillämpa ALL för alla attribut som vi vill ta bort filtret eftersom vi har några av dessa attribut år, månad , Dag, veckodag och vi vill ta bort filtret från alla men datumattributet är genvägsfunktionen ALLEXCEPT mycket användbar här. Om du har en MDX-bakgrund kommer du att undra varför vi inte får ett liknande problem när du använder SSAS i OLAP-läge BISM Multidimensionell Anledningen är att vår OLAP-databas har attributrelationer, så efter att ha satt datumnyckelattributet ändras även de andra attributen automatiskt och vi behöver inte ta hand om det här se mitt inlägg här Men i tabellen Modell vi don t har attributrelationer inte ens en sann nyckelattribut och därför måste vi eliminera oönskade filter från våra beräkningar. Så här är vi med. Salvbeloppet 30d avg AverageX Summarize dateinperiod Datum Datum, sista datum Datum Datum -30, DAG Datum Datum SalesAmountSum beräkna Sum Internet Sales Sales Amount, ALLEXCEPT Datum, Date Date, SalesAmountSum. And detta är vårt sista pivottabell i Excel. För att illustrera det glidande genomsnittet, här är det samma extraktet av data i en grafisk vy Excel. Trots att vi filtrerade våra data I 2003 tar det rörliga genomsnittet för de första 29 dagarna 2003 rätt i beaktande av motsvarande dagar i år 2002. Du kommer att känna igen värdena för 30 och 31 januari från vår första tillvägagångssätt eftersom dessa var de första dagarna för vilka vår första beräkning hade en tillräcklig mängd av data som är fulla 30 dagar. Moving Averages Strategies. By Casey Murphy Senior Analyst Olika investerare använder glidande medelvärden av olika anledningar Vissa använder dem som deras primära analytiska verktyg, whil E andra använder dem helt enkelt som en förtroendebyggare för att säkerhetskopiera sina investeringsbeslut. I det här avsnittet presenterar vi några olika typer av strategier. Att integrera dem i din handelsstil är upp till dig. Crossovers En crossover är den mest grundläggande typen av signal Och gynnas bland många handlare eftersom det tar bort alla känslor. Den mest grundläggande typen av crossover är när priset på en tillgång flyttas från ena sidan av ett glidande medelvärde och stängs på den andra. Prisövergångar används av handlare för att identifiera skift i fart och kan Användas som en grundläggande inmatnings - eller utträdesstrategi Som du kan se i Figur 1 kan ett kors under ett rörligt medelvärde signalera början på en downtrend och skulle sannolikt användas av handlare som en signal för att stänga ut befintliga långa positioner. Omvänt är en Nära ett glidande medelvärde underifrån kan föreslå början på en ny uptrend. Den andra typen av crossover sker när ett kortsiktigt medelvärde passerar ett långsiktigt medelvärde. Denna signal används av handlare att identifiera Om det här momentet förskjuts i en riktning och att ett starkt drag sannolikt kommer att närma sig En köpsignal genereras när kortsiktigt medelvärde överstiger det långsiktiga genomsnittet, medan en säljsignal utlöses av en kortsiktig medelkorsning under en Långsiktigt medelvärde Som du kan se från tabellen nedan är denna signal mycket objektiv, vilket är anledningen till att den är så populär. Triple Crossover och Moving Average Ribbon Ytterligare glidmedel kan läggas till i diagrammet för att öka signalens giltighet Många handlare kommer att placera fem-, 10- och 20-dagars glidande medelvärden på ett diagram och vänta tills femdagarsgenomsnittet passerar genom de andra detta är generellt det primära köpteckenet Väntar på 10-dagars genomsnittet att korsa över 20-dagars genomsnitt används ofta som bekräftelse, en taktik som ofta minskar antalet falska signaler. Att öka antalet glidande medelvärden, vilket ses i triple crossover-metoden, är ett av de bästa sätten att mäta styrkan i en trend och likeli Huva som trenden kommer att fortsätta. Detta ber om frågan Vad skulle hända om du fortsatte lägga till glidande medelvärden Vissa människor hävdar att om ett glidande medel är användbart så måste 10 eller mer bli bättre. Detta leder oss till en teknik som kallas glidande medelvärde Band Som du kan se från tabellen nedan, placeras många glidande medelvärden på samma diagram och används för att bedöma styrkan i den nuvarande trenden När alla rörliga medelvärden flyttar i samma riktning sägs trenden vara starka reverseringar Bekräftas när medelvärdet går över och leder i motsatt riktning. Responsivitet för förändrade förhållanden redovisas av antalet tidsperioder som används i glidande medelvärden Ju kortare de tidsperioder som används i beräkningarna, desto känsligare är medelvärdet för litet prisändringar Ett av de vanligaste bandet börjar med ett 50-dagars glidande medelvärde och lägger till medelvärden i 10-dagars steg upp till det slutliga medeltalet 200. Denna typ av medel är bra för att identifiera Långsiktiga trender reversals. Filters Ett filter är vilken teknik som används i teknisk analys för att öka sitt förtroende för en viss handel. Till exempel kan många investerare välja att vänta tills en säkerhet passerar över ett glidande medelvärde och är minst 10 över genomsnittet Innan du lägger en order Detta är ett försök att se till att korsningen är giltig och att minska antalet falska signaler. Nackdelen om att förlita sig på filter är att en del av vinsten är upptagen och det kan leda till att du känner att du har missat Båten Dessa negativa känslor kommer att minska över tiden eftersom du ständigt anpassar de kriterier som används för ditt filter. Det finns inga uppsatta regler eller saker att se upp när du filtrerar det. Det är helt enkelt ett extra verktyg som låter dig investera med självförtroende. En annan strategi som innehåller användningen av glidande medelvärden kallas ett kuvert. Denna strategi innebär att man planerar två band runt ett glidande medelvärde, förskjutet av en viss procentsats Fo Exempelvis i diagrammet nedan är ett 5-kuvert placerat runt ett 25-dagars glidande medel. Traders kommer att titta på dessa band för att se om de fungerar som starka områden av stöd eller motstånd. Notera hur rörelsen ofta vänder riktning efter att ha närmar sig en av nivåerna Ett prisförflyttning bortom bandet kan signalera en period av utmattning, och handlare kommer att se efter omkastning mot mittvärdet.
No comments:
Post a Comment