Flytting Gjennomsnitt Standard Avvik Formel

Slik beregner du Flytte Gjennomsnitt i Excel. Ekstern dataanalyse for dummier, 2. utgave. Dataanalyse-kommandoen gir et verktøy for å beregne flytende og eksponentielt glatte gjennomsnitt i Excel. For å illustrere at du har samlet inn daglig temperaturinformasjon, vil du beregne tre-dagers glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de siste tre dagene som en del av noen enkle værprognoser For å beregne glidende gjennomsnitt for dette datasettet, gjør du følgende trinn. For å beregne et glidende gjennomsnitt, klikker du først på Datatabellen s Data Analysis-kommandoen knappen. Når Excel viser dialogboksen Dataanalyse, velger du Moving Average-elementet fra listen og klikker deretter OK. Eksempel viser dialogboksen Moving Average. Identifiser dataene du vil bruke til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Klikk på Input Område tekstboksen i dialogboksen Moving Average Deretter identifiserer du inngangsområdet, enten ved å skrive inn et regnearkområdeadresse eller ved å bruke musen til å velge regnearkområdet. Din rekkevidde referanse skal bruke absolutte celle adresser En absolutt celle adresse går foran kolonne bokstav og rad nummer med tegn, som i A 1 A 10. Hvis den første cellen i ditt inngangsområde inneholder en tekstetikett for å identifisere eller beskrive dataene dine, velg etikettene i Intervall-tekstboksen, fortell Excel hvor mange verdier som skal inkluderes i den bevegelige gjennomsnittlige beregningen. Du kan beregne et glidende gjennomsnitt ved å bruke et hvilket som helst antall verdier Som standard bruker Excel de nyeste tre verdiene for å beregne bevegelsen gjennomsnitt For å angi at et annet antall verdier skal brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet, skriv inn verdien i intervalltekstboksen. Fortell Excel hvor du skal plassere de bevegelige gjennomsnittlige dataene. Bruk tekstboksen Utgangsområde for å identifisere arbeidsarkområdet som du har Ønsker å plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene I regnearkseksempelet har de bevegelige gjennomsnittsdataene blitt plassert i regnearkområdet B2 B10. Valgfritt Angi om du vil ha et diagram. Hvis du vil ha et diagram som viser den bevegelige gjennomsnittlige informasjonen, markerer du avkrysningsboksen Kartutgang. Valgfritt Angi om du vil beregne standard feilinformasjon. Hvis du vil beregne standardfeil for dataene, velg avkrysningsboksen Standard feil. Excel plasserer standard feilverdier ved siden av de bevegelige gjennomsnittsverdiene. Standardfeilinformasjonen går inn i C2 C10. Når du er ferdig spesifiserer hvilken bevegelig gjennomsnittsinformasjon du vil ha beregnet, og hvor du vil plassere den, klikker du OK. Eksempel beregner glidende gjennomsnittlig informasjon. Merk Hvis Excel ikke har nok informasjon til å beregne et glidende gjennomsnitt for en standardfeil, plasserer den feilmeldingen i cellen Du kan se flere celler som viser denne feilmeldingen som en verdi. Deretter kan du se min C-metode for å beregne Bollinger Bands for hvert punkt som beveger gjennomsnittet, oppbåndet, nedbåndet. Som du kan se, bruker denne metoden 2 for sløyfer for å beregne Flytte standardavviket ved hjelp av det bevegelige gjennomsnittet Det pleide å inneholde en ekstra sløyfe for å beregne det bevegelige gjennomsnittet i løpet av de siste n periodene. Denne jeg kunne fjerne ved å legge til den nye poengverdien til totalverdien i begynnelsen av løkken og fjerner i-n-punktverdien på slutten av løkken. Mitt spørsmål er nå i utgangspunktet Kan jeg fjerne den gjenværende indre sløyfen på samme måte som jeg klarte med det bevegelige gjennomsnittet. spurte Jan 31 13 på 21 45. Svaret er ja, du kan I midten av 80 s utviklet jeg bare en slik algoritme trolig ikke original i FORTRAN for en prosessovervåking og kontrollapplikasjon Dessverre var det over 25 år siden, og jeg gjør det ikke husk de eksakte formlene, men teknikken var en forlengelse av den for flytte gjennomsnitt, med andre ordreberegninger i stedet for bare lineære. Etter at du så på koden din, tror jeg at jeg kan si hvordan jeg gjorde det igjen da Legg merke til hvordan din indre sløyfe gjør en sum av kvadrater. På samme måte som gjennomsnittet ditt må ha opprinnelig hatt en sum av verdier. De eneste to forskjellene er rekkefølgen sin kraft 2 i stedet for 1 og at du trekker gjennomsnittet hver verdi før du firkant det nå ved kan se uadskillelig, men faktisk kan de skilles. Nå er første termen bare en Sum of Squares, du håndterer det på samme måte som du gjør summen av Verdier for gjennomsnittet. Siste periode k 2 n er bare den gjennomsnittlig kvadrert ganger perioden Siden du splittrer resultatet med perioden uansett, kan du bare legge til den nye gjennomsnittskvadrat uten ekstra sløyfe. I andre sikt, SUM -2 vik, siden SUM vi totalt kn kan du da endre det til this. or bare -2 k 2 n som er -2 ganger gjennomsnittet kvadrert, når perioden n er delt ut igjen Så den endelige kombinasjonsformelen er. vær sikker på å sjekke gyldigheten av dette, siden jeg henter det fra toppen av hodet mitt. Og innlemme i koden din bør se slik ut. Takk for dette, brukte jeg det som grunnlag for en implementering i C for CLR jeg oppdaget at i praksis kan du oppdatere slik at newVar er et veldig lite negativt tall, og sqrt mislykkes, jeg introduserte en hvis å begrense verdien til null for dette tilfellet Ikke ide, men stabil Dette skjedde da alle verdier i vinduet mitt hadde samme verdi jeg brukte en vindu størrelse på 20 og verdien i spørsmålet var 0 5, hvis noen ønsker å prøve og reprodusere dette Drew Noakes 26. juli 13 på 15. 25. Jeg har brukt commons-matte og bidratt til det biblioteket for noe veldig lik dette Dette er åpen kilde, port til C burde være lett som butikkkjøtt, har du prøvd å lage en kake fra bunnen av. Sjekk det ut. De har en StandardDeviation-klasse. Gå til town. answered 31. januar kl 21. 48.You Velkommen Beklager, jeg hadde ikke svaret du leter etter, det gjorde jeg absolutt ikke en for å foreslå porting hele biblioteket Bare den minste nødvendige koden, som skal være noen få hundre linjer eller så Vær oppmerksom på at jeg ikke har noen ide om hvilke juridiske opphavsrettsbegrensninger apache har på den koden, så du må sjekke det ut Hvis du forfølger det er her linken slik at variansen fastmath jason jan 31 13 på 22 36. viktigste viktige informasjonen er allerede gitt ovenfor --- men kanskje dette er fortsatt av generell interesse. et lite Java-bibliotek for å beregne glidende gjennomsnitt og standardavvik er tilgjengelig her. Implementeringen er basert på en variant av Welford s metode som er nevnt ovenfor Metoder for å fjerne og erstatte verdier har blitt avledet som kan brukes til å flytte verdi windows. Moving Gjennomsnitt Hva er de. Av de mest populære tekniske indikatorene er bevegelige gjennomsnitt er brukes til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type bevegelige gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen som MA er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter. En gang bestemme Det resulterende gjennomsnittet blir deretter plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for et glidende gjennomsnitt, hensiktsmessig kjent som et enkelt glidende gjennomsnittlig SMA, beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett med verdier. For eksempel for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge til sluttprisene fra de siste 10 dagene og deretter dele resultatet med 10 I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene 110 dividert med antall dager 10 for å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet. Hvis en handelsmann ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, er den samme type beregning vil bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Det resulterende gjennomsnittet under 11 tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi handelsmenn en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor teknisk trad ellers kaller dette verktøyet et bevegelige gjennomsnitt og ikke bare et vanlig middel. Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Dermed er datasettet konstant flyttes til konto for nye data etter hvert som denne blir tilgjengelig. Denne beregningsmåten sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2, når den nye verdien av 5 er lagt til settet, flyttes den røde boksen som representerer de siste 10 datapunkter til høyre og den siste verdien av 15 er tapt fra beregningen Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter høyverdien på 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av datasettets reduksjon, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10. Hva ser gjennomsnittene ut som når MA-verdiene er beregnet, de er plottet på et diagram og deretter koblet til for å skape en bevegelig gjennomsnittslinje. Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de er Brukt kan variere drastisk mer på dette senere Som du kan se i Figur 3, er det mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt i et diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen. Disse kurvelinjene kan virke distraherende eller forvirrende i begynnelsen , men du vil bli vant til dem når tiden går. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen de siste 100 dagene. Nå forstår du hva et bevegelige gjennomsnitt er og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det adskiller seg fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det sine kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserien vektes det samme, uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at de nyeste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene og bør ha større innflytelse på sluttresultatet. På bakgrunn av denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, hvorav den mest populære er det eksponentielle glidende gjennomsnittet EMA For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva er forskjellen mellom en SMA og en EMA. Eksponentiell flytende gjennomsnitt Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type glidende gjennomsnitt som gir mer vekt til de siste prisene i et forsøk for å gjøre det mer responsivt for ny informasjon. Læring den noe kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange handelsfolk, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg. Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen. Når ved hjelp av formelen for å beregne det første punktet til EMA, kan det hende du merker at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som tidligere EMA. Dette lille problemet kan løses av st gjør beregningen med et enkelt bevegelige gjennomsnitt og fortsetter videre med formelen fra derfra. Vi har gitt deg et eksempelarkiv som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både et enkelt glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA er beregnet, la oss se på hvordan disse gjennomsnittene varierer. Ved å se på beregningen av EMA vil du legge merke til at det legges større vekt på den siste datapunkter, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 er antall tidsperioder som brukes i hvert gjennomsnitt identisk 15, men EMA reagerer raskere på de endrede prisene. Merk hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger , og faller raskere enn SMA når prisen faller. Denne responsiviteten er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. Hva er de forskjellige dagene Gjennomsnittlige flytende gjennomsnitt er en totalt tilpassbar indikator, noe som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de vil ha når man lager gjennomsnittet. De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager. Jo kortere tidsperioden brukes til å lage jo mer følsomt blir det for prisendringer Jo lengre tidsperiode, jo mindre følsomt eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du setter opp dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne på ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi.