Friday 29 September 2017

5 Jahres Gewichtet Gleitender Durchschnitt


Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. 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. Die unheimliche Art und Weise, wie ein gleitender Durchschnitt den Trend von einer Masse von verwirrenden Messungen fühlt, kann man sehen, indem man den 10-tägigen gleitenden Durchschnitt zusammen mit den ursprünglichen täglichen Gewichten zeigt Als kleine diamanten Die bisher verwendeten gleitenden Mittelwerte geben allen Werten im Durchschnitt gleiche Bedeutung. Das ist nicht so. Wenn Sie darüber nachdenken, macht es nicht viel Sinn, vor allem, wenn youre interessiert, mit einem längerfristigen gleitenden Durchschnitt zu glätten zufällige Beulen in den Trend. Angenommen, du bist mit einem 20-tägigen gleitenden Durchschnitt. Warum sollte dein Gewicht vor fast drei Wochen gleichermaßen für den aktuellen Trend als Ihr Gewicht gelten heute Morgen Verschiedene Formen von gewichteten gleitenden Durchschnitten wurden entwickelt, um diesen Einwand zu lösen. Anstatt nur die Messungen für eine Sequenz von Tagen zu addieren und durch die Anzahl der Tage zu dividieren, wird in einem gewichteten gleitenden Durchschnitt jede Messung zuerst mit einem Gewichtungsfaktor multipliziert, der sich von Tag zu Tag unterscheidet. Die endgültige Summe ist geteilt, nicht durch die Anzahl der Tage, sondern durch die Summe aller Gewichtsfaktoren. Wenn größere Gewichtsfaktoren für die jüngsten Tage und kleinere Faktoren für Messungen weiter zurück in der Zeit verwendet werden, wird der Trend mehr auf die jüngsten Veränderungen reagieren, ohne dabei die Glättung ein gleitender Durchschnitt bietet. Ein ungewichteter gleitender Durchschnitt ist einfach ein gewichteter gleitender Durchschnitt mit allen Gewichtsfaktoren gleich 1. Sie können alle Gewichtsfaktoren verwenden, die Sie mögen, aber ein bestimmter Satz mit dem jawbreaking monicker Exponentiell geglättete Moving Average hat sich in Anwendungen von Luftverteidigungsradar als nützlich erwiesen Zum Handel der Chicago Schweinebauch Markt. Lets legte es auch auf unsere Bäuche zu arbeiten. Diese Grafik vergleicht die Gewichtungsfaktoren für einen exponentiell geglätteten 20-Tage-Gleitender Durchschnitt mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, der jeden Tag gleichmäßig gewichtet wird. Exponentielle Glättung gibt heute Messungen zweimal die Bedeutung, die der einfache Durchschnitt ihm zuordnen würde, gestern messen ein wenig weniger als das, und jeder aufeinanderfolgende Tag weniger als sein Vorgänger mit Tag 20, der nur 20 so viel zum Ergebnis wie bei einem einfachen gleitenden Durchschnitt beiträgt. Die Gewichtsfaktoren in einem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt sind aufeinanderfolgende Potenzen einer Zahl, die Glättungskonstante genannt wird. Ein exponentiell geglätteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 1 ist identisch mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt, da 1 bis zu jeder Macht 1 ist. Glättungskonstanten kleiner als 1 wiegen die jüngsten Daten stärker, wobei die Vorspannung auf die jüngsten Messungen als Glättung zunimmt Konstant sinkt gegen null. Wenn die Glättungskonstante 1 übersteigt, werden ältere Daten stärker gewichtet als die letzten Messungen. Diese Darstellung zeigt die Gewichtungsfaktoren, die sich aus unterschiedlichen Werten der Glättungskonstante ergeben. Beachten Sie, wie die Gewichtsfaktoren alle 1 sind, wenn die Glättungskonstante 1 ist. Wenn die Glättungskonstante zwischen 0,5 und 0,9 liegt, fällt das Gewicht der alten Daten im Vergleich zu neueren Messungen so schnell ab, dass es keine Notwendigkeit gibt, den gleitenden Durchschnitt zu beschränken Eine bestimmte Anzahl von Tagen können wir alle Daten, die wir haben, direkt zurück bis zum Anfang, und lassen Sie die Gewicht Faktoren berechnet aus der Glättung Konstante automatisch verwerfen die alten Daten, da es irrelevant für den aktuellen Trend. What039s der Unterschied zwischen bewegen Durchschnittlicher und gewichteter gleitender Durchschnitt Ein Gleitender Durchschnitt von 5 Jahren, basierend auf den oben genannten Preisen, würde nach folgender Formel berechnet: Basierend auf der obigen Gleichung betrug der Durchschnittspreis über dem oben genannten Zeitraum 90,66. Mit bewegten Durchschnitten ist eine effektive Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung ist, dass Datenpunkte von älteren Daten nicht anders als Datenpunkte am Anfang des Datensatzes gewichtet werden. Hier kommen gewichtete Bewegungsdurchschnitte ins Spiel. Gewichtete Durchschnitte weisen den aktuellen Datenpunkten eine schwerere Gewichtung zu, da sie in der fernen Vergangenheit relevanter sind als Datenpunkte. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 (oder 100) addieren. Im Falle des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie in der obigen Tabelle nicht dargestellt sind. Schlusskurs von AAPL

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