6 Month Moving Average

Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte platzieren können Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs mit M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine geradzahlige Anzahl von Termen mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Moving Averages: Was sind sie Unter den gängigsten technischen Indikatoren werden gleitende Durchschnittswerte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald dies bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage 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 von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch 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 geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. 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, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier 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 das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, 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 verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie bei der Schaffung der durchschnittlichen wollen. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie ThemRolling 12 Monate Durchschnitt in DAX Die Berechnung der rollenden 12-Monats-Durchschnitt in DAX sieht aus wie eine einfache Aufgabe, aber es verbirgt sich etwas Komplexität. Dieser Artikel beschreibt, wie die beste Formel zu schreiben, um häufige Fallstricke mit Zeit Intelligenz Funktionen zu vermeiden. Wir beginnen mit dem üblichen AdventureWorks Datenmodell mit Produkten, Verkauf und Kalender Tabelle. Der Kalender wurde als Kalender-Tabelle markiert (es ist notwendig, mit jeder Zeit Intelligenz-Funktion zu arbeiten) und wir bauten eine einfache Hierarchie Jahr-Monat-Datum. Mit dieser Einrichtung ist es sehr einfach, eine erste PivotTable zu erstellen, die den Umsatz im Laufe der Zeit zeigt: Wenn Trendanalysen durchgeführt werden, wenn der Verkauf saisonal bedingt ist oder allgemeiner, wenn Sie den Effekt von Spitzen und Tropfen im Verkauf entfernen möchten, Gemeinsame Technik ist, dass der Berechnung der Wert über einen bestimmten Zeitraum, in der Regel 12 Monate, und durchschnittlich. Der rollende Durchschnitt über 12 Monate bietet einen reibungslosen Indikator für den Trend und ist sehr nützlich in Charts. Angesichts eines Datums können wir den zwölfmonatigen fortlaufenden Durchschnitt mit dieser Formel berechnen, die noch einige Probleme aufweist, die wir später lösen werden: Das Verhalten der Formel ist einfach: Sie berechnet den Wert des Umsatzes nach dem Erstellen eines Filters für den Kalender Zeigt genau ein Jahr voller Daten. Der Kern der Formel ist das DATESBETWEEN, das einen inklusiven Satz von Daten zwischen den beiden Grenzen zurückgibt. Der untere Punkt lautet: Lesen aus dem Innersten: Wenn wir Daten für einen Monat zeigen, sagen wir Juli 2007, nehmen wir das letzte sichtbare Datum mit LASTDATE, das den letzten Tag im Juli 2007 zurückgibt. Dann benutzen wir NEXTDAY, um den 1. zu nehmen Von August 2007 und wir verwenden schließlich SAMEPERIODLASTYEAR, um es zurück zu verschieben ein Jahr, mit dem 1. August 2006. Die obere Grenze ist einfach LASTDATE, dh Ende Juli 2007. Wenn wir diese Formel in einer PivotTable verwenden, sieht das Ergebnis gut aus, aber wir Haben Sie ein Problem für das letzte Datum: In der Tat, wie Sie in der Figur sehen können, wird der Wert bis 2008 korrekt berechnet. Dann gibt es keinen Wert im Jahr 2009 (was richtig ist, haben wir nicht Umsatz im Jahr 2009), aber es gibt Ein überraschender Wert im Dezember 2010, wo unsere Formel zeigt die Gesamtsumme statt einen leeren Wert, wie wir erwarten würden. In der Tat, am Dezember gibt LASTDATE den letzten Tag des Jahres und NEXTDAY sollte am 1. Januar 2011 zurückgegeben werden. Aber NEXTDAY ist eine Zeit-Intelligenz-Funktion und es wird erwartet, dass Sätze von bestehenden Daten zurückzugeben. Diese Tatsache ist nicht sehr offensichtlich und es ist ein paar Worte mehr wert. Zeit-Intelligenz-Funktionen führen keine mathematische Daten aus. Wenn Sie den Tag nach einem bestimmten Datum nehmen möchten, können Sie einfach 1 zu einer beliebigen Datumsspalte hinzufügen und das Ergebnis ist der nächste Tag. Stattdessen verschieben Zeit-Intelligenz-Funktionen Mengen von Datum hin und her im Laufe der Zeit. So nimmt NEXTDAY seine Eingabe (in unserem Fall eine einreihige Tabelle mit dem 31. Dezember 2010) auf und verschiebt es einen Tag später. Das Problem ist, dass das Ergebnis 1. Januar 2011 sein sollte, aber da die Kalendertabelle dieses Datum nicht enthält, ist das Ergebnis BLANK. So berechnet unser Ausdruck Umsatz mit einem leeren unteren Grenze, die den Beginn der Zeit bedeutet, was als Ergebnis der Gesamtsumme der Verkäufe bedeutet. Um die Formel zu korrigieren, genügt es, die Auswertungsreihenfolge der unteren Grenze zu ändern: Wie Sie sehen können, wird NEXTDAY nach der Umschaltung von einem Jahr aufgerufen. Auf diese Weise nehmen wir 31 Dezember 2010, verschieben Sie es auf 31 Dezember 2009 und nehmen Sie am nächsten Tag, die 1. Januar 2010 ist: ein vorhandenes Datum in der Kalender-Tabelle. Das Ergebnis ist nun das Erwartete: An dieser Stelle müssen wir nur diese Zahl durch 12 dividieren, um den rollenden Durchschnitt zu erhalten. Aber, wie Sie sich leicht vorstellen können, können wir nicht immer durch 12 teilen. In der Tat, am Anfang der Zeit gibt es nicht 12 Monate zu aggregieren, sondern eine niedrigere Zahl. Wir müssen die Anzahl der Monate berechnen, für die es Verkäufe gibt. Dies kann durch Cross-Filterung der Kalender-Tabelle mit der Verkaufstabelle, nachdem wir den neuen 12 Monate Kontext angewendet werden, erreicht werden. Wir definieren eine neue Kennzahl, die die Anzahl der bestehenden Monate im Zeitraum von 12 Monaten berechnet: Sie können in der nächsten Abbildung sehen, dass die Months12M-Methode einen korrekten Wert berechnet: Es ist zu beachten, dass die Formel nicht funktioniert, wenn Sie einen Zeitraum wählen Länger als 12 Monate, da der CalendarMonthName nur 12 Werte hat. Wenn Sie längere Zeiträume benötigen, müssen Sie eine YYYYMM-Spalte verwenden, um mehr als 12 zählen zu können. Der interessante Teil dieser Formel, die die Kreuzfilterung verwendet, ist die Tatsache, dass sie die Anzahl der verfügbaren Monate berechnet, auch wenn Sie andere Filter verwenden Attribute. Wenn Sie zum Beispiel die blaue Farbe mit einem Slicer auswählen, dann starten Sie im Juli 2007 (nicht im Jahr 2005, wie es für viele andere Farben passiert). Mit dem Cross-Filter von Sales berechnet die Formel korrekt, dass es im Juli 2007 einen einmonatigen Verkaufsumsatz für Blue gibt: An diesem Punkt ist der rollende Durchschnitt nur ein DIVIDE weg: Wenn wir ihn in einer Pivot-Tabelle verwenden, sind wir noch Haben ein kleines Problem: Tatsächlich wird der Wert auch für Monate berechnet, für die es keine Verkäufe gibt (dh zukünftige Monate): Dies kann mit einer IF-Anweisung gelöst werden, um zu verhindern, dass die Formel Werte anzeigt, wenn es keine Verkäufe gibt. Ich habe nichts gegen IF, aber für die Performance-süchtig unter euch, es ist immer daran zu erinnern, dass IF ein Performance-Killer sein könnte, weil es DAX Formel-Motor in Kraft treten könnte. In diesem speziellen Fall ist der Unterschied vernachlässigbar, aber , In der Regel der beste Weg, um den Wert zu entfernen, wenn es keine Verkäufe gibt, ist auf reine Speicher-Engine-Formeln wie folgt verlassen: Vergleich eines Diagramms mit dem Avg12M mit einem anderen, die Verkäufe zeigt, können Sie leicht zu schätzen wissen, wie der rollende Durchschnitt Umreißt Trends in viel sauberer Weise: Halten Sie mich informiert über kommende Artikel (Newsletter). Deaktivieren Sie die Datei frei herunterladen.