14 Periode Gleitender Durchschnitt

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 Je größer das Intervall ist, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Moving Average Indicator. Shorter Länge gleitende Durchschnitte sind empfindlicher und identifizieren neu Trends früher, aber auch geben mehr falsche Alarme Längere gleitende Durchschnitte sind zuverlässiger, aber weniger reaktionsschnell, nur Abholung der großen Trends. Use ein gleitender Durchschnitt, dass die Hälfte der Länge des Zyklus, die Sie verfolgen sind Wenn der Peak-to-Peak-Zyklus ist Die Länge beträgt etwa 30 Tage, dann ist ein 15-Tage-Gleitender Durchschnitt angemessen. Wenn 20 Tage, dann ist ein 10-Tage-Gleitender Durchschnitt angemessen. Einige Händler werden jedoch 14 und 9 Tage bewegte Durchschnitte für die oben genannten Zyklen in der Hoffnung verwenden, Signale leicht zu erzeugen Vor dem Markt Andere begünstigen die Fibonacci Zahlen von 5, 8, 13 und 21.100 bis 200 Tag 20 bis 40 Woche gleitende Durchschnitte sind für längere Zyklen beliebt.20 bis 65 Tag 4 bis 13 Woche gleitende Durchschnitte sind nützlich für Zwischenzyklen und.5 Bis 20 Tage für kurze Zyklen. Die einfachste gleitende durchschnittliche System erzeugt Signale, wenn der Preis kreuzt die gleitenden Durchschnitt. Go lange, wenn der Preis überquert über den gleitenden Durchschnitt von unten. Go kurz, wenn der Preis kreuzt, um unter dem gleitenden Durchschnitt von oben. Das System ist Anfällig für Whipsaws in riesigen Märkten, mit Preis überqueren hin und her über den gleitenden Durchschnitt, wodurch eine große Anzahl von falschen Signalen Aus diesem Grund bewegen gleitende durchschnittliche Systeme normalerweise Filter, um Whipsaw zu reduzieren. Mehr anspruchsvolle Systeme verwenden mehr als einen gleitenden Durchschnitt. Zwei Moving Averages verwendet einen schnelleren gleitenden Durchschnitt als Ersatz für den Schlusskurs. Drei Moving Averages verwendet einen dritten gleitenden Durchschnitt, um zu identifizieren, wann der Preis reicht. Mehrere Moving Averages verwenden eine Reihe von sechs schnell bewegten Durchschnitten und sechs langsam laufenden Durchschnitten, um einander zu bestätigen. Displaced Moving Averages sind nützlich für Trend-Follow-Zwecke, die Verringerung der Anzahl der whipsaws. Keltner Kanäle verwenden Bands auf einem Vielfachen von durchschnittlichen wahren Bereich gezeichnet, um gleitende durchschnittliche Crossovers zu filtern. Die beliebte MACD Moving Average Convergence Divergence Indikator ist eine Variation der beiden Gleitende durchschnittliche System, als Oszillator aufgezeichnet, die den langsamen gleitenden Durchschnitt von der schnell gleitenden Durchschnitt subtrahiert. Colin Twiggs wöchentlich Überprüfung der makroökonomischen und technischen Indikatoren wird Ihnen helfen, Marktrisiko zu verbessern Ihr Timing. Moving Durchschnittliche Prognose. Introduktion Wie Sie vielleicht erraten Wir sind auf der Suche nach einigen der primitivsten Ansätze zur Prognose Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Kalkulationstabellen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit dem Arbeiten beginnen Durchschnittliche Prognosen. Moving Durchschnittliche Prognosen Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen 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 werden vier Tests während des Semesters Lassen Sie uns annehmen Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie für Ihre zweite Test-Score prognostizieren. Was denkst du, dein Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denkst du, deine Freunde könnten für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was sind Sie Denken Sie, dass Ihre Eltern für Ihren folgenden Testbericht vorhersagen konnten. Unabhängig von all dem Blabbing, das Sie zu Ihren Freunden und zu den Eltern tun konnten, sind sie und Ihr Lehrer sehr wahrscheinlich, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten, die Sie gerade erhielten. Jetzt lassen Sie s annehmen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich und Abbildung, die Sie weniger für den zweiten Test studieren können 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 Rauch über seine smarts Er wird ein anderes zu bekommen 73 Wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so weit haben Sie eine 85 und eine 73 bekommen, so vielleicht sollten Sie sich auf eine 85 73 2 79 Ich weiß nicht, vielleicht Wenn Sie weniger feiern und weren t wedeln die Wiesel überall auf dem Platz und wenn Sie begann viel mehr studieren Sie könnte eine höhere Punktzahl zu bekommen. Beide dieser Schätzungen sind tatsächlich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste ist nur Ihre letzte Punktzahl Um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. 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 du entscheidest, den dritten Test aus eigenen Gründen gut zu machen und 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 hast du jetzt die Abschlussprüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlst du die Notwendigkeit, alle in ihre Vorhersagen zu machen, wie du es beim letzten Test machst. Nun, hoffentlich sehst du das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen, was du glaubst? Ist das genaueste. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester genannt Whistle während wir arbeiten Du hast einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt dargestellt werden, aus einer Kalkulationstabelle Wir stellen zuerst die Daten für eine drei vor Periode gleitende durchschnittliche Prognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf die anderen Zellen C7 bis C11.Notice, wie der Durchschnitt bewegt sich über die neuesten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung Jede Vorhersage Sie sollten 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 Ich habe die Vergangenheit Vorhersagen, weil wir sie in der Nächste Web-Seite zu messen Vorhersage Gültigkeit. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode gleitenden durchschnittlichen Prognose. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf die anderen Zellen C6 bis C11.Notice wie zu kopieren Jetzt nur die beiden jüngsten Stücke der historischen Daten werden für jede Vorhersage verwendet Wieder habe ich die Vergangenheit Vorhersagen für illustrative Zwecke und für spätere Verwendung in der Prognose Validierung. Einige andere Dinge, die von Bedeutung zu bemerken sind. Für ein m-Periode gleitenden Durchschnitt enthalten Prognose nur die m jüngsten 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 tritt in Periode m 1.Both von diesen Fragen werden Sehr bedeutsam, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende durchschnittliche Prognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose und das Array von historischen Werten Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern, die Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung 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 Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden