Zwei Perioden Gleit Durchschnitt Formel

Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Die la Rger das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Moving Average Forecasting. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, dass wir uns einige der primitivsten Ansätze anschauen Prognose Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit der Arbeit mit Moving Average Prognosen beginnen. Moving Average Prognosen Jeder ist vertraut mit bewegen Durchschnittliche Prognosen unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten tun sie die ganze Zeit Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie gehen, um vier Tests während des Semesters Lassen Sie s davon ausgehen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würde Sie prognostizieren für Ihre zweite Test-Score. Was denkst du, dein Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denkst du, deine Freunde könnten vor Dict für Ihre nächste Test-Score. Was denkst du, deine Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score prognostizieren. Unabhängig von all dem Blabbing können Sie tun, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihre Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas in der Bereich der 85 Sie gerade bekommen. Well, jetzt lassen Sie s davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73.Now was Sind alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren Sie werden auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie, um eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen. Sie können sich selbst sagen, Dieser Kerl ist immer weht Rauchen um seine smarts Er wird ein weiteres 73 bekommen, wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so weit haben Sie eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht sollten Sie sich über eine 85 73 2 79 Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern und Weren t wagging die Wiesel überall auf der Stelle und wenn Sie begann viel mehr studieren Sie könnte eine höhere Punktzahl bekommen. Beide dieser Schätzungen sind tatsächlich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist mit nur Ihre jüngsten Score, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren Wird eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten genannt. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von data. Let s davon ausgehen, dass all diese Menschen, die auf Ihren großen Geist haben, haben Sie pissed Sie aus und Sie entscheiden zu tun Gut auf dem dritten Test aus eigenen Gründen und um eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten zu setzen Du nimmst den Test und dein Ergebnis ist eigentlich ein 89 Jeder, auch dich selbst, ist beeindruckt. So jetzt hast du den letzten Test des Semesters kommen Up und wie üblich fühlst du die Notwendigkeit, jemanden in die Vorhersagen darüber zu bringen, wie du auf dem letzten Test machst. Nun, hoffentlich sehst du das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen, was du glaubst, ist das genaueste. Whistl E Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester genannt wurde, die Whistle genannt wird. Während wir arbeiten Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Wir stellen zuerst die Daten für eine dreiseitige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte sein. Jetzt kannst du diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Notice, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind, solltest du auch Bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell, das ich die vergangenen Vorhersagen eingeschlossen habe, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden werden, um zu messen Vorhersage Gültigkeit. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode gleitenden Durchschnitt Prognose. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel zu kopieren Bis zu den anderen Zellen C6 bis C11.Notice, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke von historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden Wieder habe ich die Vergangenheit Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die von sind Wichtig zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur die m neuesten Datenwerte verwendet werden, um die Vorhersage Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage auftritt In der Zeit m 1.Both von diesen Fragen wird sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingänge sind Für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten, und das Array von historischen Werten Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern, die Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods As Sin Gle Deklarieren und Initialisieren von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer. Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0. Ermittlung der Größe des Historischen Arrays HistoricalSize. For Counter 1 Zu NumberOfPeriods. Akkumulation der passenden Anzahl der letzten bisher beobachteten Werte. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. The Code wird in der Klasse erklärt Sie wollen die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden. Moving Mittelwerte Was sind sie. Among die beliebtesten technischen Indikatoren, gleitende Durchschnitte verwendet werden, um die Richtung des aktuellen Trends zu beurteilen Jede Art von gleitenden Durchschnitt häufig in diesem Tutorial geschrieben als MA ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung berechnet wird Eine Anzahl von vergangenen Datenpunkten Nach der Ermittlung wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm gezeichnet, um es den Händlern zu ermöglichen, geglättete Daten zu betrachten, anstatt sich auf die alltäglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die allen Finanzmärkten innewohnen Form eines gleitenden Durchschnitts, entsprechend bekannt als eine einfache gleitende durchschnittliche SMA, wird durch tak berechnet Das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten Zum Beispiel, um einen grundlegenden 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann das Ergebnis durch 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise Für die letzten 10 Tage 110 wird durch die Anzahl der Tage 10 geteilt, um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen Wenn ein Händler einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art von Berechnung gemacht werden, aber es würde auch die Preise enthalten In den vergangenen 50 Tagen Der daraus resultierende Durchschnitt unter 11 berücksichtigt die vergangenen 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu vermitteln, wie ein Vermögenswert in Bezug auf die letzten 10 Tage gezahlt wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler dieses Tool bewegten Durchschnittlich und nicht nur ein regelmäßiger Mittelwert Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Set gelöscht werden müssen und neue Datenpunkte kommen müssen, um sie zu ersetzen. So wird der Datensatz ständig auf neue Daten umgestellt Wie es verfügbar ist Diese Methode von ca Lculation stellt sicher, dass nur die aktuelle Information berücksichtigt wird In Abbildung 2, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich die rote Box, die die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert, nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus dem Berechnung Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatzabnahme zu sehen, was es tut, in diesem Fall von 11 bis 10.Was do Moving Averages aussehen Wie einmal die Werte von Die MA wurden berechnet, sie sind auf ein Diagramm gezeichnet und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu schaffen Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts von technischen Händlern üblich, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch mehr an diesem später variieren Wie Sie sehen können Abbildung 3, es ist möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu jedem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die bei der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese geschwungenen Linien können zuerst ablenkend oder verwirrend erscheinen, aber du wirst an sie gewöhnen, wie die Zeit vergehtRote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie ist der durchschnittliche Preis über die letzten 100 Tage. Jetzt, dass Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, werden wir eine andere Art der Bewegung vorstellen Durchschnittlich und untersuchen, wie es sich von dem zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Der einfache gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern sehr beliebt, aber wie alle technischen Indikatoren hat er seine Kritiker. Viele Einzelpersonen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, weil jeder Punkt in Die Datenreihe wird gleich gewichtet, unabhängig davon, wo es in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die jüngsten Daten signifikanter sind als die älteren Daten und einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben sollten. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler zu geben Mehr Gewicht auf aktuelle Daten, die seither zur Erfindung von verschiedenen Arten von neuen Mitteln geführt hat, die beliebteste ist die exponentielle gleitenden Durchschnitt EMA Für weitere Lesung, siehe B Asics of Weighted Moving Averages und was ist der Unterschied zwischen einem SMA und einem EMA. Exponential Moving Average Der exponentielle gleitenden Durchschnitt ist eine Art von gleitenden Durchschnitt, die mehr Gewicht auf die jüngsten Preise in einem Versuch, um es mehr reagiert auf neue Informationen Lernen der Eine etwas komplizierte Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen. Doch für Sie sind Mathe-Geeks da draußen, hier ist die EMA-Gleichung. Wenn die Formel verwendet, um den ersten Punkt des EMA, können Sie feststellen, dass es keinen Wert zur Verfügung stellt, um als vorheriges EMA zu verwenden. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem Sie die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnen und mit der obigen Formel von dort fortfahren. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt Enthält reale Beispiele, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen dem EMA und dem SMA Jetzt, wo du hahst Ein besseres Verständnis dafür, wie die SMA und die EMA berechnet werden, lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Bei der Berechnung der EMA werden Sie feststellen, dass mehr Aufmerksamkeit auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird Typ des gewichteten Durchschnitts In Abbildung 5 ist die Anzahl der Zeiträume, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch 15, aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt und schneller fällt als der SMA, wenn der Preis sinkt Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA. Was sind die verschiedenen Tage Mean Moving Mittelwerte sind ein völlig anpassbarer Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie Wollen bei der Erstellung des Durchschnitts Die häufigsten Zeiträume, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu schaffen, desto empfindlicher wird es zu Preisänderungen sein Nger die Zeitspanne, die weniger empfindlich, oder mehr geglättet, der Durchschnitt wird es gibt keinen richtigen Zeitrahmen zu verwenden, wenn die Einrichtung Ihrer bewegenden Mittelwerte Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie ist, mit einer Zahl zu experimentieren Von verschiedenen Zeiträumen, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt.