Zentral Gleit Durchschnitt Beispiel

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average 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 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik 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 Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Wenn man einen laufenden gleitenden Durchschnitt berechnet, ist der Mittelwert in der mittleren Zeitspanne sinnvoll. Im vorherigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und platziert Es daneben in Periode 3. Wir hätten den Mittelpunkt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platzieren können, also neben Periode 2. Das funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen, aber nicht so gut für gleichzeitige Zeiträume. Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, der Moving Average würde bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs mit M 2. Damit glätten wir die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von Begriffen beurteilen, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Moving Averages: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Durchschnitte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (üblicherweise in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Einmal bestimmt, wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, geglättete Daten zu betrachten, anstatt sich auf die alltäglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die allen Finanzmärkten innewohnen. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, die in geeigneter Weise als ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem man das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten annimmt. 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 mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl der Tage (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Händler einen 50-tägigen Durchschnitt anstatt sehen möchte, würde die gleiche Art von Berechnung gemacht werden, aber es würde die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu vermitteln, wie ein Vermögenswert in Bezug auf die letzten 10 Tage festgesetzt wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler dieses Werkzeug einen gleitenden Durchschnitt nennen und nicht nur ein normales Mittel. 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. Damit wird der Datensatz ständig auf neue Daten übertragen, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. In Abbildung 2, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich der rote Kasten (der die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung gelöscht. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatzabnahme, was es tut, in diesem Fall von 11 bis 10 zu sehen. Was verschieben die Durchschnitte aussehen Einmal die Werte der MA wurden berechnet, sie werden auf ein Diagramm geplottet und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu erzeugen. Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu jedem Diagramm hinzuzufügen, indem Sie die Anzahl der in der Berechnung verwendeten Zeiträume anpassen. Diese geschwungenen Linien mögen anfangs ablenkend oder verwirrend erscheinen, aber sie werden sich daran gewöhnt, wie es die Zeit verläuft. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, führen Sie gut eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein 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 des SMA begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er 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, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seither zur Erfindung von verschiedenen Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Lesungen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller bewegter Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art gleitender Durchschnitt, der den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um es besser zu machen Zu neuen Informationen. Lernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen. Jedoch für Sie Mathe-Aussenseiter da draußen, hier ist die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als vorherige EMA verwendet werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel von dort weiter fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die reale Beispiele enthält, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis davon haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können Sie sich einen Blick darauf werfen, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gesetzt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 ist die Anzahl der in jedem Durchschnitt verwendeten Zeiträume 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 fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu nutzen. Was sind die verschiedenen Tage Mittleren Durchlauf-Durchschnitten sind ein völlig anpassbarer Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen kann, was Zeitrahmen sie beim Erstellen des Durchschnitts wollen. Die häufigsten Zeiträume, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne ist, um den Durchschnitt zu schaffen, desto empfindlicher wird es Preisänderungen. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich oder mehr geglättet wird, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um bei der Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte zu verwenden. Der beste Weg, um herauszufinden, welche für Sie am besten funktioniert, ist, mit einer Reihe von verschiedenen Zeiträumen zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Was im Durchschnitt gegangen ist Teil 2 Im letzten Artikel haben wir alle über einfache gleitende Durchschnitte gesprochen. Was sie sind, wie man sie berechnet, warum du das eigentlich tun möchtest, und all das gute Zeug. Wie Sie vielleicht von der Anwesenheit des Wortes ldquosimplerdquo in der Phrase ldquosimple gleitenden Durchschnitt vermutet haben, rdquo die Art des gleitenden Durchschnittes, das wir letztes Mal besprochen haben, ist wirklich nur die Spitze des Eisbergs. Was können Sie sich fragen: Was sind einige der anderen Arten von gleitenden Durchschnitten Sind sie besser oder schlechter als einfache gleitende Durchschnitte Und vor allem, wann und warum würden Sie jemals wollen, eine von ihnen zu verwenden Bleiben Sie dran, weil das genau das ist Fragen wersquoll antwortet heute. Review: Was sind einfache Moving Averages Bevor wir anfangen, über die verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnitten zu sprechen, überprüft Letrsquos schnell den einfachen gleitenden Durchschnitt, von dem wir vorher gesprochen haben. Im Falle von yoursquove vergessen, wersquove verwendet die ldquofactrdquo, dass Ihre Ausbildung, um in der 1500 Meter Rennen bei den Olympischen Spielen 2016 zu konkurrieren, um uns zu verstehen, wie bewegte Mittelwerte arbeiten. Im letzten Artikel. Du hast den Überblick über die Zeiten deiner täglichen Übungen gehabt, und du wolltest einen Weg finden, deinen Tag zu Tag zu verfolgen. Das Problem ist, dass Ihre täglichen Zeiten viel schwanken, was es schwer macht, den langfristigen Trend zu sehen, der Ihnen sagt, ob oder ob Sie sich verbessern können. Wie wir gefunden haben, ist eine Möglichkeit, dieses Rätsel zu lösen, einen gleitenden Durchschnitt zu verwenden. Um die durchschnittliche Zeit für einen Tag mit einem 3-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu finden, fügen Sie einfach, dass dayrsquos Zeit, um die Zeiten aus den vorherigen 2 Tagen und teilen durch 3, um einen 4-Tage einfach gleitenden Durchschnitt verwenden, nur fügen Sie die dayrsquos Zeit Zu den Zeiten von den letzten 3 Tagen und teilen sich mit 4 und so weiter für aber viele Tage, die Sie wollen überdurchschnittlich. Itrsquos einfach zu tun, und der beste Teil ist, dass alle diese ablenkenden Tag-zu-Tag-Schwankungen geglättet werden, so dass Sie den Gesamttrend sehen können. Wie groß sollte das Fenster sein Eine Frage, die sofort in den Sinn kommt: Wie funktioniert die Größe des gleitenden Durchschnitts ldquowindowrdquo beeinflussen das Ergebnis Mit anderen Worten, was bedeutet es, ein 3-Tage-Fenster gegen ein 4-Tage-Fenster gegen etwas zu verwenden Wie ein 2-Wochen-Fenster Die einfache Antwort ist, dass die Größe des Fensters bestimmt, wie viel ldquomemoryrdquo der gleitende Durchschnitt enthält. Mit anderen Worten, ein größeres Fenster (dh mehr Tage in unserem Beispiel) enthält Daten von weiter zurück in der Zeit. Das bedeutet, dass der Wert des gleitenden Durchschnitts, den Sie berechnen, sich langsamer ändern wird, da er mehr durch vergangene Werte beeinflusst wird. Woher weißt du, wie groß das Fenster sein sollte. Es hängt davon ab, ob du das kurze, mittlere oder langfristige Bild ansehen möchtest. Zum Beispiel, wenn Sie Ihre Rennen mal über Monate oder Jahre verfolgt haben, möchten Sie wahrscheinlich etwas wie einen 2-wöchigen gleitenden Durchschnitt verwenden, um Ihre Fortschritte zu verfolgen, da Ihr Squod wirklich nur an sehr langfristigen Trends interessiert ist. Je größer das Fenster ist, desto weniger beeinflussen diese kurzfristigen alltäglichen Schwankungen, desto deutlicher werden Sie das große Bild sehen. Die Größe des Fensters bestimmt, wie viel ldquomemoryrdco der gleitende Durchschnitt enthält. Was ist ein zentraler beweglicher Durchschnitt Aber wie sich herausstellt, sind einfache gleitende Durchschnitte arenrsquot perfekt. Das größte Problem ist, dass aktuelle Werte manchmal von den vergangenen Werten abhängig sein können. Immerhin, mit Ausnahme des neuesten Datenpunktes, kommen alle Daten in einer einfachen gleitenden Durchschnittsberechnung aus der Vergangenheit, weshalb itrsquos manchmal besser zu bedienen ist, was ein ldquocentral gleitender Durchschnitt nennt. Die Idee ist fast identisch, außer dass diesmal Wir verwenden eine gleiche Anzahl von Datenpunkten auf beiden Seiten eines zentralen Punktes, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zum Beispiel, während ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt der Mittwochrsquos-Rennzeit würde Samstag, Sonntag, Montag, Dienstag und Mittwochrsquos mal einen 5-tägigen zentralen gleitenden Durchschnitt verwenden würde Montag, Dienstag, Mittwoch, Donnerstag und Freitagrsquos Zeiten verwenden. Diese Art von zentralen gleitenden Durchschnitt wird die ganze Zeit in Wissenschaft und Technik verwendet, da therersquos weniger Zeit lagmdashwhich bedeutet, dass es in der Regel besser repräsentiert die ldquoactualrdquo gleitenden Durchschnitt. Natürlich ist es nicht fast so bequem zu verwenden, wenn die Verfolgung der Rennzeiten oder Ihr Gewicht, da Sie eine gewisse Anzahl von daysmdashdepending auf die Größe der windowmdashto warten müssen, um Ihre Berechnung zu machen. Das bedeutet, dass ein einfacher gleitender Durchschnitt eine bessere Wahl für die meisten Ihrer täglichen Anwendungen ist. Was sind gewichtete Moving Averages Theresquos eine andere Art von gleitenden Durchschnitt, dass ich über heute sprechen wollen: gewichtete gleitende Durchschnitte. Diese Art von gleitenden Durchschnitt ist ein bisschen komplizierter, so dass wir gewinnen in zu viel Detail gehen. Aber itrsquos ein unglaublich wichtiges Werkzeug in vielen Bereichen der Mathematik, die Wissenschaften, Ingenieurwesen, und in der Business-und Finanzwelt, so itrsquos gut, um die Grundidee zu verstehen. Der einfache gleitende Durchschnitt, den wir kennen und lieben, ist eigentlich ein gewichteter gleitender Durchschnitt, in dem die Daten alle gleich gewogen werden. Was bedeutet das gut Nun, um Mittwochrsquos Rennzeit mit einem 3-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, addieren wir Montag, Dienstag und Mittwochrsquos Zeiten und dann durch 3 teilen. Das ist die gleiche Sache wie Hinzufügen: (1 x Montagrsquos Zeit) (1 x Dienstagrsquos Zeit) (1 x Mittwochrsquos Zeit), und dann teilen dieses Ergebnis mit 3. Ich weiß, das scheint wahrscheinlich wie eine seltsame Sache zu tun, abermdashbelie es oder notmdashwersquove tatsächlich gerade gesehen, wie ein gewichteter gleitender Durchschnitt funktioniert. Howrsquos so gut, in diesem Fall wurde jeden Tag ein Gewicht von 1mdashbut sie donrsquot müssen das gleiche sein. Zum Beispiel, wenn wir für Montag, 2 für Dienstag und 3 für Mittwoch ein Gewicht von 1 abgeben, wird der gewichtete gleitende Durchschnitt durch Berechnung (1 x Montagrsquos Zeit) (2 x Dienstagrsquos Zeit) (3 x Mittwochrsquos Zeit) und Dann durch Division dieses Ergebnisses um 1 2 3 6 (das ist die Summe der Gewichte). Warum sollten wir das gut machen, wenn du darüber nachdenkst, sag deinSquoll, dass dieser gleitende Durchschnitt mehr Gewicht an Mittwochrsquos Zeit als Dienstagrsquos und mehr Gewicht bis Dienstagrsquos Zeit als Mondayrsquos gibt. Was bedeutet, dass ältere Zeiten bei der Berechnung des gleitenden Durchschnitts im Laufe der Zeit weniger wichtig werden. Okay, das ist alles, was wir heute haben. Denken Sie daran, ein Fan des Math Dude auf Facebook zu werden, wo IhrSquoll viele große Mathe findet, die während der Woche veröffentlicht wurde. Wenn Ihr auf Twitter. Bitte folge mir auch dort Schließlich bitte senden Sie Ihre Mathe Fragen meine Weise über Facebook. Twitter Oder E-Mail an mathdudequickanddirtytips.