Flytting Gjennomsnitt Kostnads Formel

Flytende gjennomsnitt. Dette eksempelet 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 å enkelt gjenkjenne trender. 1 Først, la oss ta en titt på våre tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.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 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer 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 La rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere beveger gjennomsnittene seg til de faktiske datapunktene. Hva er forskjellen mellom bevegelige gjennomsnittlige og vektede glidende gjennomsnitt. Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på på prisene ovenfor, ville bli beregnet ved hjelp av følgende formel. Basert på ligningen ovenfor var gjennomsnittsprisen over ovennevnte periode 90 66 Ved å bruke glidende gjennomsnitt er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra Eldre data vektes ikke noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede bevegelige gjennomsnitt kommer til spill. Gjennomsnittet gir en tyngre vekting til mer gjeldende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden Summen av vektingen skal legge til opptil 1 eller 100. I tilfelle av det enkle glidende gjennomsnittet, er vektene fordelt like mye, og derfor blir de ikke vist. i tabellen ovenfor. Avsluttende pris på AAPL. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Hva er de? På de mest populære tekniske indikatorene, er glidende gjennomsnitt brukt til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type bevegelige gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen som MA er en matematisk Resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet 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 alle finansielle markeder. Den enkleste formen for et bevegelige gjennomsnitt, passende kjent som et enkelt bevegelig 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 ville du legge til sluttprisene fra de siste 10 dagene, og deretter dividere resultatet med 10 I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene 110 delt med antall dager 10 for å komme til 10-dagers gjennomsnittet. Hvis en Trader ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet, vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene 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 tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et bevegelige gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt. Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene bli droppet fra settet og nye datapunkter må komme inn for å erstatte dem. Således flyttes datasettet kontinuerlig for å regne for nye data etter hvert som den blir tilgjengelig. Denne beregningsmåten sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2, når ny verdi på 5 legges til settet, flyttes den røde boksen som representerer de siste 10 datapunktene til høyre og den siste verdien av 15 blir tapt fra beregningen Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter høyverdien på 15, du forventer å se gjennomsnittet av datasettets nedgang, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10.Hvad ser bevegelige gjennomsnitt ut Når først verdiene til MA har blitt beregnet, plottes de på et diagram og deretter kobles til å lage en glidende gjennomsnittslinje Disse svingete linjene er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes 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 til noen diagram ved å justere antall tidsperioder som brukes i beregningen Disse svingete linjene kan virke distraherende eller forvirrende først, men du vil bli vant til dem ettersom tiden går. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens blå linje er gjennomsnittsprisen i løpet av de siste 100 dagene. Nå som du forstår hva et bevegelig gjennomsnitt er, og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type bevegelige gjennomsnitt og undersøke hvordan det adskiller seg fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. T det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt populært blant handelsmenn, men som alle tekniske indikatorer har det 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 grunn 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 på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon. Lære den litt kompliserte ligningen for calculati ng en EMA kan være unødvendig for mange forhandlere, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg. Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen. Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan du Legg merke til at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som tidligere EMA. Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsetter videre med formelen ovenfor. Vi har gitt deg et prøveark som inneholder sanntid eksempler på hvordan å beregne både et enkelt bevegelige gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA beregnes, la oss se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige Ved å se på beregningen av EMA vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 blir antall tidsperioder brukt i hvert gjennomsnitt er identisk med 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 senker. Denne responsiviteten er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruk EMA over SMA. What er de ulike dagene Gjennomsnittlig Flytte gjennomsnitt er en helt tilpassbar indikator 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 som brukes til å skape gjennomsnittet, desto mer følsomt blir det for prisendringer Jo lengre tidsrom, jo ​​mindre følsomt eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være der. Det er ingen riktig tidsramme som skal brukes når du oppretter dine bevegelige gjennomsnitt. Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer til din strategi.