Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf 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 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Gefällt Ihnen diese kostenlose Website Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleA Eine einfache und allgemeine Methode zum Ausfüllen fehlender Daten, wenn Sie Ausführungen von vollständigen Daten haben, ist die Verwendung der linearen Regression. Sagen Sie haben 1000 Läufe von 5 in einer Reihe mit keiner fehlt. Stellen Sie den 1000 x 1 Vektor y und 1000 x 4 Matrix X: Regression erhalten Sie 4 Zahlen a b c d, die eine beste Übereinstimmung für Ihre 1000 Zeilen von Daten geben mdash unterschiedliche Daten, verschiedene a b c d. Dann verwenden Sie diese ein b c d zu schätzen (voraussagen, interpolieren) fehlende wt0. (Für menschliche Gewichte, Id erwarten abcd, um rund 1/4.) (Es gibt Zillionen von Büchern und Papieren auf Regression, auf allen Ebenen. Für die Verbindung mit Interpolation, aber ich weiß nicht, eine gute Einführung jedermann) Wie Um gleitende Mittelwerte in Excel zu berechnen Excel-Datenanalyse für Dummies, 2. Ausgabe Der Datenanalyse-Befehl bietet ein Werkzeug zum Berechnen von verschobenen und exponentiell geglätteten Durchschnittswerten in Excel. Nehmen Sie an, um zu veranschaulichen, dass Sie tägliche Temperaturinformationen gesammelt haben. Sie wollen den dreitägigen gleitenden Durchschnitt 8212 den Durchschnitt der letzten drei Tage 8212 als Teil einer einfachen Wettervorhersage berechnen. Gehen Sie folgendermaßen vor, um die gleitenden Mittelwerte für diesen Datensatz zu berechnen. Um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Data tab8217s Data Analysis. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste den Eintrag Moving Average aus, und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" an. Identifizieren Sie die Daten, die Sie verwenden möchten, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie im Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" in das Eingabebereichsfeld. Identifizieren Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsbereichsadresse eingeben oder mit der Maus den Arbeitsbereich auswählen. Ihre Bereichsreferenz sollte absolute Zellenadressen verwenden. Eine absolute Zellenadresse steht vor dem Spaltennamen und der Zeilennummer mit Vorzeichen, wie in A1: A10. Wenn die erste Zelle in Ihrem Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Labels in First Row. Erklären Sie im Textfeld Interval, wie viele Werte in die gleitende Durchschnittsberechnung einbezogen werden sollen. Sie können einen gleitenden Durchschnitt mit einer beliebigen Anzahl von Werten berechnen. Standardmäßig verwendet Excel die letzten drei Werte, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Um festzulegen, dass eine andere Anzahl von Werten zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden soll, geben Sie diesen Wert in das Textfeld Intervall ein. Sagen Sie Excel, wo die gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsblattbereich zu identifizieren, in dem Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. In dem Arbeitsblattbeispiel wurden die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2: B10 platziert. (Optional) Geben Sie an, ob ein Diagramm gewünscht wird. Wenn Sie ein Diagramm möchten, das die gleitenden Durchschnittsinformationen darstellt, aktivieren Sie das Kontrollkästchen "Diagrammausgabe". (Optional) Geben Sie an, ob Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Wenn Sie Standardfehler für die Daten berechnen möchten, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel legt Standardfehlerwerte neben den gleitenden Mittelwerten fest. (Die Standardfehlerinformationen gehen zu C2: C10.) Nachdem Sie die Angabe, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen lassen möchten und wo Sie sie platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende Durchschnittsinformationen. Hinweis: Wenn Excel doesn8217t über genügend Informationen verfügt, um einen gleitenden Durchschnitt für einen Standardfehler zu berechnen, legt er die Fehlermeldung in die Zelle. Sie können mehrere Zellen sehen, die diese Fehlermeldung als Wert anzeigen. Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA-Beispiel betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22 , 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse für den ersten Durchschnitt ausmachen 10 Tage als ersten Datenpunkt. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge des zu verwendenden MA hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher für langfristige Anleger geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Der Abwärtsmomentum wird mit einem bärischen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn eine kurzfristige MA eine längerfristige MA überschreitet. Diese Datenstruktur ist ziemlich zwecklos. Angenommen, eine ID-ID müssen Sie umformen. z. B. Dann ist ein gleitender Durchschnitt einfach. Verwenden Sie tssmooth oder einfach nur generieren. z. B. Mehr darüber, warum Ihre Datenstruktur ist ziemlich unfit: Nicht nur würde die Berechnung eines gleitenden Durchschnitt benötigen eine Schleife (nicht unbedingt mit egen), aber Sie würden mehrere neue zusätzliche Variablen erstellen. Mit denen in einer späteren Analyse wäre irgendwo zwischen ungeschickt und unmöglich. EDIT Ill geben eine Probe-Schleife, während sich nicht aus meiner Haltung, dass es schlechte Technik. Ich sehe nicht einen Grund für Ihre Namenskonvention, wobei P1947 ist ein Mittel für 1943-1945 Ich nehme an, das ist nur ein Tippfehler. Nehmen wir an, dass wir Daten für 1913-2012 haben. Für Mittel von 3 Jahren verlieren wir ein Jahr an jedem Ende. Das könnte prägnanter geschrieben werden, auf Kosten einer Flut von Makros innerhalb von Makros. Mit ungleichen Gewichten ist einfach, wie oben. Der einzige Grund, egen verwenden ist, dass es nicht aufgeben, wenn es Versäumnisse, die die oben genannten tun wird. Der Vollständigkeit halber sei bemerkt, dass es leicht ist, Fehler zu behandeln, ohne auf egen zurückzugreifen. Und der Nenner Wenn alle Werte fehlen, reduziert sich dies auf 0/0 oder fehlt. Andernfalls, wenn ein Wert fehlt, fügen wir 0 auf den Zähler und 0 auf den Nenner, die die gleiche wie Ignorieren ist. Natürlich ist der Code erträglich wie oben für Mittelwerte von 3 Jahren, aber entweder für diesen Fall oder für die Mittelung über mehr Jahre, würden wir ersetzen die Zeilen oben durch eine Schleife, was egen ist.
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