Eksponensiële Bewegende Gemiddelde Excel Spreadsheet

Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleExponential Smoothing verduidelik word. kopie Kopiereg. Die inhoud van InventoryOps is kopiereg beskerm en is nie beskikbaar vir herdruk. Wanneer mense eers die term Eksponensiële Smoothing teëkom kan hulle dink dit klink soos 'n hel van 'n baie glad. alles glad is. Hulle het toe begin om 'n ingewikkelde wiskundige berekening wat waarskynlik vereis 'n graad in wiskunde te verstaan ​​voor oë, en ek hoop daar is 'n ingeboude EXCEL funksie beskikbaar indien hulle ooit nodig het om dit te doen. Die realiteit van eksponensiële gladstryking is veel minder dramatiese en baie minder traumaties. Die waarheid is, eksponensiële gladstryking is 'n baie eenvoudige berekening wat 'n redelik eenvoudige taak accomplishes. Dit het net 'n ingewikkelde naam want wat tegnies gebeur as gevolg van hierdie eenvoudige berekening is eintlik 'n bietjie ingewikkeld. Om eksponensiële gladstryking verstaan, help dit om te begin met die algemene konsep van glad en 'n paar ander algemene metodes wat gebruik word om glad te bereik. Wat is glad Smoothing is 'n baie algemene statistiese proses. Trouens, ons gereeld reëlmatige data in verskeie vorme in ons dag-tot-dag lewe teëkom. Enige tyd wat jy 'n gemiddelde gebruik om iets te beskryf, gebruik jy 'n reëlmatige nommer. As jy dink oor die rede waarom jy 'n gemiddelde gebruik om iets te beskryf, sal jy vinnig verstaan ​​die konsep van gladstryking. Byvoorbeeld, ons het net ervaar die warmste winter op rekord. Hoe is ons in staat was om te kwantifiseer hierdie Wel ons begin met datastelle van die daaglikse hoë en lae temperature vir die tydperk wat ons Winter bel vir elke jaar in die geskiedenis. Maar dit laat ons met 'n klomp van die nommers wat spring om nogal 'n bietjie (sy nie soos elke dag hierdie winter was warmer as die ooreenstemmende dae vanaf alle vorige jaar). Ons moet 'n getal wat al hierdie spring rond verwyder uit die data, sodat ons kan makliker vergelyk een winter na die volgende. Die verwydering van die spring rond in die data heet glad, en in hierdie geval kan ons net gebruik om 'n eenvoudige gemiddelde tot die smoothing bereik. In vraag vooruitskatting, gebruik ons ​​glad ewekansige variasie (geraas) van ons historiese vraag te verwyder. Dit stel ons in staat om die vraag patrone (hoofsaaklik tendens en seisoenaliteit) en vlakke vraag wat gebruik kan word om toekomstige vraag te skat beter te identifiseer. Die geraas in die vraag is dieselfde konsep as die daaglikse spring rond van die temperatuur data. Nie verrassend nie, die mees algemene manier waarop mense verwyder geraas uit die geskiedenis vraag is om 'n eenvoudige averageor meer spesifiek gebruik, 'n bewegende gemiddelde. 'N bewegende gemiddelde net gebruik 'n vooraf gedefinieerde aantal periodes om die gemiddelde te bereken, en diegene periodes beweeg met verloop van tyd. Byvoorbeeld, as Im met behulp van 'n 4-maand bewegende gemiddelde, en vandag is 1 Mei, Im met behulp van 'n gemiddeld van vraag wat plaasgevind het in Januarie, Februarie, Maart en April. Op 1 Junie sal ek wees met behulp van die vraag vanaf Februarie, Maart, April en Mei. Geweegde bewegende gemiddelde. By die gebruik van 'n gemiddelde ons aansoek doen dieselfde belangrikheid (gewig) aan elke waarde in die datastel. In die 4-maand bewegende gemiddelde, elke maand verteenwoordig 25 van die bewegende gemiddelde. By die gebruik van die geskiedenis vraag na die toekomstige vraag (en veral toekomstige tendens) - projek, sy logiese om tot die gevolgtrekking gekom dat jy wil graag meer onlangse geskiedenis 'n groter impak op jou voorspelling het gekom. Ons kan ons bewegende gemiddelde berekening te pas by verskillende gewigte van toepassing op elke tydperk aan ons gewenste resultate te kry. Ons spreek hierdie gewigte as persentasies, en die totaal van alle gewigte vir alle tye moet tot 100. Daarom voeg, as ons besluit ons wil aansoek doen 35 as die gewig vir die naaste tydperk in ons 4 maande geweeg bewegende gemiddelde, ons kan aftrek 35 van 100 om uit te vind ons het 65 oorblywende om verdeeld oor die ander 3 periodes. Byvoorbeeld, kan ons uiteindelik met 'n gewig van 15, 20, 30, en 35 onderskeidelik vir die 4 maande (15 20 30 35 100). Eksponensiële gladstryking. As ons teruggaan na die konsep van die toepassing van 'n gewig aan die mees onlangse tydperk (soos 35 in die vorige voorbeeld) en die verspreiding van die oorblywende gewig (bereken deur die mees onlangse tydperk gewig van 35 uit 100 te kry 65), het ons die basiese boustene vir ons eksponensiële gladstryking berekening. Die beheer van insette van die eksponensiële gladstryking berekening staan ​​bekend as die smoothing faktor (ook bekend as die glad konstante). Dit verteenwoordig in wese die toepassing op die mees onlangse vraag tydperke gewig. So, waar ons gebruik 35 as die gewig vir die mees onlangse tydperk in die geweegde bewegende gemiddelde berekening, kan ons ook kies om te gebruik 35 as die glad faktor in ons eksponensiële gladstryking berekening om 'n soortgelyke effek te kry. Die verskil met die eksponensiële gladstryking berekening is dat in plaas van ons om te ook uit te vind hoeveel gewig om aansoek te doen om elke vorige tydperk, die smoothing faktor is wat gebruik word om dit outomaties te doen. So hier kom die eksponensiële deel. As ons gebruik 35 as die glad faktor, sal die gewig van die mees onlangse vraag tydperke wees 35. Die gewig van die volgende mees onlangse vraag tydperke (die tydperk voor die mees onlangse) sal wees 65 van 35 (65 kom van aftrekking 35 van 100). Dit is gelykstaande aan 22,75 gewig vir daardie tydperk as jy die wiskunde te doen. Die volgende mees onlangse vraag tydperke sal wees 65 van 65 van 35, wat gelykstaande is aan 14,79. Die tydperk voor daardie gelaai sal word as 65 van 65 van 65 van 35, wat gelykstaande is aan 9,61, en so aan. En dit gaan oor terug deur al jou vorige tydperke al die pad terug na die begin van tyd (of die punt waar jy begin het met behulp van eksponensiële gladstryking vir daardie spesifieke item). Julle waarskynlik dink dis lyk soos 'n hele klomp van die wiskunde. Maar die skoonheid van die eksponensiële gladstryking berekening is dat eerder as om te herbereken teen mekaar vorige tydperk elke keer as jy 'n nuwe tydperke vraag te kry, moet jy eenvoudig die opbrengs van die eksponensiële gladstryking berekening gebruik van die vorige tydperk tot alle vorige tydperke verteenwoordig. Is jy verward nog Dit sal meer sin maak as ons kyk na die werklike berekening Tipies verwys ons na die uitset van die eksponensiële gladstryking berekening as die volgende tydperk skatting. In werklikheid, die uiteindelike voorspelling moet 'n bietjie meer werk nie, maar vir die doeleindes van hierdie spesifieke berekening, sal ons daarna verwys as die skatting. Die eksponensiële gladstryking berekening is soos volg: Die mees onlangse tye vra om 'vermenigvuldig met die smoothing faktor. PLUS Die mees onlangse tye voorspel vermenigvuldig met (een minus die smoothing faktor). D mees onlangse tydperke eis S die glad faktor wat in desimale vorm (so 35 sal verteenwoordig as 0.35). F die mees onlangse tye voorspel (die opbrengs van die smoothing berekening van die vorige tydperk). OF (met die aanvaarding 'n glad faktor van 0.35) (D 0.35) (F 0,65) Dit nie die geval kry baie makliker as dit. Soos jy kan sien, al wat ons nodig het vir data insette hier is die mees onlangse tydperke vraag en die mees onlangse tye voorspel. Ons pas die smoothing faktor (gewig) tot die mees onlangse tye op dieselfde manier sou ons in die geweegde bewegende gemiddelde berekening te eis. Ons het toe pas die oorblywende gewig (1 minus die smoothing faktor) om die mees onlangse tye voorspel. Sedert die mees onlangse tye voorspel is gemaak op grond van die vorige tydperke vraag en die vorige tydperke voorspel, wat gebaseer was op die vraag na die tydperk voor daardie en die voorspelling vir die tydperk voor dit, wat gebaseer was op die vraag na die tydperk voor dat en die voorspelling vir die tydperk voor dit, wat gebaseer is op die tydperk voor daardie. Wel, kan jy sien hoe alle vorige tydperke vraag word in die berekening sonder om werklik terug te gaan en iets herbereken. En dis wat gery die aanvanklike gewildheid van eksponensiële gladstryking. Dit was nie omdat dit nie 'n beter werk van glad as geweegde bewegende gemiddelde, was dit omdat dit makliker om te bereken in 'n rekenaarprogram was. En, omdat jy didnt nodig om te dink oor wat gewig te vorige tydperke of hoeveel vorige tydperke te gebruik gee, soos jy sou in geweegde bewegende gemiddelde. En, omdat dit net geklink koeler as geweegde bewegende gemiddelde. Trouens, dit kan aangevoer word dat geweegde bewegende gemiddelde bied groter buigsaamheid want jy het meer beheer oor die gewig van vorige tydperke. Die realiteit is een van hierdie kan gerespekteerde resultate lewer nie, so hoekom nie saam met makliker en koeler klinkende. Eksponensiële Smoothing in Excel Kom ons kyk hoe dit eintlik sou lyk in 'n sigblad met werklike data. kopie Kopiereg. Die inhoud van InventoryOps is kopiereg beskerm en is nie beskikbaar vir herdruk. In Figuur 1A, ons het 'n Excel spreiblad met 11 weke van die vraag, en 'n eksponensieel stryk voorspelling bereken vanaf daardie vraag. Ive gebruik 'n glad faktor van 25 (0.25 in sel C1). Die huidige aktiewe sel is Cell M4 wat die voorspelling vir week 12. Jy kan sien in die formule bar, die formule is (L3C1) (L4 (1-C1)) bevat. Dus is die enigste direkte insette tot hierdie berekening is die vorige tydperke vraag (Cell V3), die vorige tydperke voorspel (Cell L4), en die smoothing faktor (Cell C1, getoon as absolute selverwysing C1). Wanneer ons begin 'n eksponensiële gladstryking berekening, moet ons die waarde hand prop vir die 1ste skatting. So in Cell B4, eerder as om 'n formule, ons het net getik in die vraag van wat in dieselfde tydperk as die skatting. In Cell C4 het ons 1 eksponensiële gladstryking berekening (B3C1) (B4 (1-C1)). Ons kan dan kopieer Cell C4 en plak dit in die selle D4 deur M4 om die res van ons vooruitskatting selle te vul. Jy kan nou dubbel-kliek op 'n voorspelling sel om te sien dit is gebaseer op die vorige tydperke voorspel sel en die vorige tydperke te eis sel. So elke daaropvolgende eksponensiële gladstryking berekening erf die uitset van die vorige eksponensiële gladstryking berekening. Dis hoe elke vorige tydperke vraag word in die mees onlangse berekening tydperke alhoewel dit berekening diegene vorige tydperke nie direk verwys. As jy wil fancy te kry, kan jy uitblink spoor presedente funksie gebruik. Om dit te doen, klik op Cell M4, dan op die lint nutsbalk (Excel 2007 of 2010) op die blad Formules, kliek Trace Presedente. Dit sal connector lyne te vestig op die 1ste vlak van presedente, maar as jy hou kliek Trace Presedente sal dit connector lyne om alle vorige tydperke te trek om jou te wys die geërf verhoudings. Nou kan sien wat eksponensiële gladstryking vir ons gedoen het. Figuur 1 B toon 'n grafiek van ons eis en skatting. Jy geval sien hoe die eksponensieel stryk voorspelling verwyder die meeste van die jaggedness (die spring rond) van die weeklikse vraag, maar steeds daarin slaag om te volg wat lyk na 'n opwaartse neiging in die vraag wees. Jy sal ook agterkom dat die reëlmatige voorspelling lyn geneig laer as die vraag lyn te wees. Dit staan ​​bekend as tendens lag en is 'n newe-effek van die smoothing proses. Enige tyd wat jy glad gebruik wanneer 'n tendens teenwoordig is jou voorspelling sal agter die tendens. Dit is waar vir enige glad tegniek. Trouens, as ons hierdie sigblad voort en begin skryf laer vraag nommers ( 'n afwaartse neiging) jy sou die vraag lyn val, en die tendens lyn skuif bo dit voor die aanvang van die afwaartse neiging volg sien. Dis hoekom ek voorheen genoem die uitset van die eksponensiële gladstryking berekening dat ons 'n voorspelling te roep, moet nog 'n paar meer werk. Daar is 'n baie meer om vooruitskatting as net glad uit die knoppe in aanvraag. Ons moet bykomende aanpassings vir dinge soos tendens lag, seisoenaliteit, bekend gebeure wat die vraag, ens kan bewerkstellig Maar alles wat buite die bestek van hierdie artikel maak. Jy sal waarskynlik ook loop in terme soos dubbel-eksponensiële gladstryking en trippel-eksponensiële gladstryking. Hierdie terme is 'n bietjie misleidend aangesien jy nie weer glad die vraag meer as een keer (jy kan as jy wil, maar dis nie die punt hier). Hierdie terme verteenwoordig met behulp van eksponensiële gladstryking op bykomende elemente van die skatting. So met 'n eenvoudige eksponensiële gladstryking, is jy glad die vraag basis, maar met 'n dubbele-eksponensiële gladstryking jy glad die vraag basis plus die tendens, en met drie-eksponensiële gladstryking jy glad die vraag basis plus die tendens plus die seisoen. Die ander mees algemene vraag oor eksponensiële gladstryking is waar kry ek my glad faktor Daar is geen magiese antwoord hier, moet jy verskeie glad faktore toets met jou vraag data om te sien wat jy kry die beste resultate. Daar is berekeninge wat outomaties kan stel (en verandering) die smoothing faktor. Hierdie val onder die term aanpasbaar glad nie, maar jy moet versigtig wees om met hulle te wees. Daar is eenvoudig geen perfekte antwoord en jy moet nie blindelings te implementeer enige berekening sonder deeglike toetsing en ontwikkeling van 'n deeglike begrip van wat dit berekening doen. Jy moet ook hardloop what-if scenario's om te sien hoe hierdie berekeninge te reageer op veranderinge wat nog nie op die oomblik kan bestaan ​​in die vraag data wat jy gebruik vir die toets te eis. Die data voorbeeld wat ek voorheen gebruik is 'n baie goeie voorbeeld van 'n situasie waar jy regtig nodig het om 'n ander scenario's te toets. Daardie spesifieke data voorbeeld toon 'n ietwat konsekwent opwaartse neiging. Baie groot maatskappye met baie duur vooruitskatting sagteware het in groot moeilikheid in die nie-so-verre verlede toe hulle sagteware instellings wat tweaked vir 'n groeiende ekonomie didnt goed reageer wanneer die ekonomie begin stagneer of krimp. Dinge soos dit gebeur wanneer jy dit nie verstaan ​​wat jou berekeninge (sagteware) is eintlik. As hulle hul vooruitskatting stelsel verstaan, sou hulle geweet het wat hulle nodig het om in te spring en iets te verander wanneer daar skielike dramatiese veranderinge aan hul besigheid. So daar het jy dit die basiese beginsels van die eksponensiële gladstryking verduidelik. Wil jy meer oor die gebruik van eksponensiële gladstryking in 'n werklike vooruitsig, check out my boek Inventory Management Hoe weet. kopie Kopiereg. Die inhoud van InventoryOps is kopiereg beskerm en is nie beskikbaar vir herdruk. Dave Piasecki. is eienaar / operateur van Inventory Bedryf Consulting LLC. 'n raadgewende firma die verskaffing van dienste wat verband hou met voorraad beheer, materiaal hantering, en pakhuis bedrywighede. Hy het meer as 25 jaar ondervinding in die operasionele bestuur en kan bereik word deur middel van sy webwerf (www. inventoryops), waar hy verdere relevante inligting handhaaf. My BusinessMoving gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Inleiding bewegende gemiddeldes glad die prys data om 'n tendens volgende aanwyser vorm. Hulle het nie die prys rigting voorspel nie, maar eerder die huidige rigting met 'n lag te definieer. Bewegende gemiddeldes lag omdat hulle op grond van vorige pryse. Ten spyte hiervan lag, bewegende gemiddeldes te help gladde prys aksie en filter die geraas. Hulle vorm ook die boustene vir baie ander tegniese aanwysers en overlays, soos Bollinger Bands. MACD en die McClellan Ossillator. Die twee mees populêre vorme van bewegende gemiddeldes is die Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) en die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie bewegende gemiddeldes gebruik kan word om die rigting van die tendens te identifiseer of definieer potensiaal ondersteuning en weerstand vlakke. Here039s n grafiek met beide 'n SMA en 'n EMO daarop: Eenvoudige bewegende gemiddelde Berekening 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde is wat gevorm word deur die berekening van die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n spesifieke aantal periodes. Die meeste bewegende gemiddeldes is gebaseer op sluitingstyd pryse. 'N 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde is die vyf dag som van die sluiting pryse gedeel deur vyf. Soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde is 'n gemiddelde wat beweeg. Ou data laat val as nuwe data kom beskikbaar. Dit veroorsaak dat die gemiddelde om te beweeg langs die tydskaal. Hieronder is 'n voorbeeld van 'n 5-daagse bewegende gemiddelde ontwikkel met verloop van drie dae. Die eerste dag van die bewegende gemiddelde dek net die laaste vyf dae. Die tweede dag van die bewegende gemiddelde daal die eerste data punt (11) en voeg die nuwe data punt (16). Die derde dag van die bewegende gemiddelde voort deur die val van die eerste data punt (12) en die toevoeging van die nuwe data punt (17). In die voorbeeld hierbo, pryse geleidelik verhoog 11-17 oor 'n totaal van sewe dae. Let daarop dat die bewegende gemiddelde styg ook 13-15 oor 'n driedaagse berekening tydperk. Let ook op dat elke bewegende gemiddelde waarde is net onder die laaste prys. Byvoorbeeld, die bewegende gemiddelde vir die eerste dag is gelyk aan 13 en die laaste prys is 15. Pryse die vorige vier dae laer was en dit veroorsaak dat die bewegende gemiddelde te lag. Eksponensiële bewegende gemiddelde Berekening eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Die gewig van toepassing op die mees onlangse prys hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Eerstens, bereken die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) moet iewers begin so 'n eenvoudige bewegende gemiddelde word gebruik as die vorige period039s EMO in die eerste berekening. Tweede, bereken die gewig vermenigvuldiger. Derde, bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die onderstaande formule is vir 'n 10-dag EMO. 'N 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys. 'N 10-tydperk EMO kan ook 'n 18,18 EMO genoem. A 20-tydperk EMO geld 'n 9,52 weeg om die mees onlangse prys (2 / (201) 0,0952). Let daarop dat die gewig vir die korter tydperk is meer as die gewig vir die langer tydperk. Trouens, die gewig daal met die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. As jy wil ons 'n spesifieke persentasie vir 'n EMO, kan jy hierdie formule gebruik om dit te omskep in tydperke en gee dan daardie waarde as die parameter EMA039s: Hier is 'n spreadsheet voorbeeld van 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde en 'n 10- dag eksponensiële bewegende gemiddelde vir Intel. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is reguit vorentoe en verg min verduideliking. Die 10-dag gemiddeld net beweeg as nuwe pryse beskikbaar raak en ou pryse af te laai. Die eksponensiële bewegende gemiddelde begin met die eenvoudige bewegende gemiddelde waarde (22,22) in die eerste berekening. Na die eerste berekening, die normale formule oorneem. Omdat 'n EMO begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sal sy werklike waarde nie besef tot 20 of so tydperke later. Met ander woorde, kan die waarde van die Excel spreadsheet verskil van die term waarde as gevolg van die kort tydperk kyk terug. Hierdie sigblad gaan net terug 30 periodes, wat beteken dat die invloed van die eenvoudige bewegende gemiddelde het 20 periodes om te ontbind het. StockCharts gaan terug ten minste 250-tydperke (tipies veel verder) vir sy berekeninge sodat die gevolge van die eenvoudige bewegende gemiddelde in die eerste berekening volledig verkwis. Die sloerfaktor Hoe langer die bewegende gemiddelde, hoe meer die lag. 'N 10-dag eksponensiële bewegende gemiddelde pryse sal baie nou omhels en draai kort ná pryse draai. Kort bewegende gemiddeldes is soos spoed bote - ratse en vinnige te verander. In teenstelling hiermee het 'n 100-daagse bewegende gemiddelde bevat baie afgelope data wat dit stadiger. Meer bewegende gemiddeldes is soos see tenkwaens - traag en stadig om te verander. Dit neem 'n groter en meer prysbewegings vir 'n 100-daagse bewegende gemiddelde kursus te verander. bo die grafiek toon die SampP 500 ETF met 'n 10-dag EMO nou na aanleiding van pryse en 'n 100-dag SMA maal hoër. Selfs met die Januarie-Februarie afname, die 100-dag SMA gehou deur die loop en nie draai. Die 50-dag SMA pas iewers tussen die 10 en 100 dae bewegende gemiddeldes wanneer dit kom by die lag faktor. Eenvoudige vs Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoewel daar duidelike verskille tussen eenvoudige bewegende gemiddeldes en eksponensiële bewegende gemiddeldes, een is nie noodwendig beter as die ander. Eksponensiële bewegende gemiddeldes minder lag en is dus meer sensitief vir onlangse pryse - en onlangse prysveranderings. Eksponensiële bewegende gemiddeldes sal draai voor eenvoudige bewegende gemiddeldes. Eenvoudige bewegende gemiddeldes, aan die ander kant, verteenwoordig 'n ware gemiddelde van die pryse vir die hele tydperk. As sodanig, kan eenvoudig bewegende gemiddeldes beter geskik wees om ondersteuning of weerstand vlakke te identifiseer. Bewegende gemiddelde voorkeur hang af van doelwitte, analitiese styl en tydhorison. Rasionele agente moet eksperimenteer met beide tipes bewegende gemiddeldes, asook verskillende tydsraamwerke om die beste passing te vind. Die onderstaande grafiek toon IBM met die 50-dag SMA in rooi en die 50-dag EMO in groen. Beide 'n hoogtepunt bereik in die einde van Januarie, maar die daling in die EMO was skerper as die afname in die SMA. Die EMO opgedaag het in die middel van Februarie, maar die SMA voortgegaan laer tot aan die einde van Maart. Let daarop dat die SMA opgedaag het meer as 'n maand nadat die EMO. Lengtes en tydsraamwerke Die lengte van die bewegende gemiddelde is afhanklik van die analitiese doelwitte. Kort bewegende gemiddeldes (20/05 periodes) is die beste geskik vir tendense en handel kort termyn. Rasionele agente belangstel in medium termyn tendense sou kies vir langer bewegende gemiddeldes wat 20-60 periodes kan verleng. Langtermyn-beleggers sal verkies bewegende gemiddeldes met 100 of meer periodes. Sommige bewegende gemiddelde lengtes is meer gewild as ander. Die 200-daagse bewegende gemiddelde is miskien die mees populêre. As gevolg van sy lengte, dit is duidelik 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Volgende, die 50-dae - bewegende gemiddelde is baie gewild vir die medium termyn tendens. Baie rasionele agente gebruik die 50-dag en 200-dae - bewegende gemiddeldes saam. Korttermyn, 'n 10-dae bewegende gemiddelde was baie gewild in die verlede, want dit was maklik om te bereken. Een van die nommers bygevoeg eenvoudig en verskuif die desimale punt. Tendens Identifikasie Dieselfde seine gegenereer kan word met behulp van eenvoudige of eksponensiële bewegende gemiddeldes. Soos hierbo aangedui, die voorkeur hang af van elke individu. Hierdie voorbeelde sal onder beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes gebruik. Die term bewegende gemiddelde is van toepassing op beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes. Die rigting van die bewegende gemiddelde dra belangrike inligting oor pryse. 'N stygende bewegende gemiddelde wys dat pryse oor die algemeen is aan die toeneem. A val bewegende gemiddelde dui daarop dat pryse gemiddeld val. 'N stygende langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - uptrend. A val langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - verslechtering neiging. bo die grafiek toon 3M (MMM) met 'n 150-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. Hierdie voorbeeld toon hoe goed bewegende gemiddeldes werk wanneer die neiging is sterk. Die 150-dag EMO van die hand gewys in November 2007 en weer in Januarie 2008. Let daarop dat dit 'n 15 weier om die rigting van hierdie bewegende gemiddelde om te keer. Hierdie nalopend aanwysers identifiseer tendens terugskrywings as hulle voorkom (op sy beste) of nadat hulle (in die ergste geval) voorkom. MMM voortgegaan laer in Maart 2009 en daarna gestyg 40-50. Let daarop dat die 150-dag EMO nie opgedaag het nie eers na hierdie oplewing. Sodra dit gedoen het, maar MMM voortgegaan hoër die volgende 12 maande. Bewegende gemiddeldes werk briljant in sterk tendense. Double CROSSOVER twee bewegende gemiddeldes kan saam gebruik word om crossover seine op te wek. In tegniese ontleding van die finansiële markte. John Murphy noem dit die dubbele crossover metode. Double CROSSOVER behels een relatief kort bewegende gemiddelde en een relatiewe lang bewegende gemiddelde. Soos met al die bewegende gemiddeldes, die algemene lengte van die bewegende gemiddelde definieer die tydraamwerk vir die stelsel. 'N Stelsel met behulp van 'n 5-dag EMO en 35-dag EMO sal geag kort termyn. 'N Stelsel met behulp van 'n 50-dag SMA en 200-dag SMA sal geag medium termyn, miskien selfs 'n lang termyn. N bullish crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise bo die meer bewegende gemiddelde. Dit is ook bekend as 'n goue kruis. N lomp crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise onder die meer bewegende gemiddelde. Dit staan ​​bekend as 'n dooie kruis. Bewegende gemiddelde CROSSOVER produseer relatief laat seine. Na alles, die stelsel werk twee sloerende aanwysers. Hoe langer die bewegende gemiddelde periodes, hoe groter is die lag in die seine. Hierdie seine werk groot wanneer 'n goeie tendens vat. Dit sal egter 'n bewegende gemiddelde crossover stelsel baie whipsaws produseer in die afwesigheid van 'n sterk tendens. Daar is ook 'n driedubbele crossover metode wat drie bewegende gemiddeldes behels. Weereens, is 'n sein gegenereer wanneer die kortste bewegende gemiddelde kruisies die twee langer bewegende gemiddeldes. 'N Eenvoudige trippel crossover stelsel kan 5-dag, 10-dag en 20-dae - bewegende gemiddeldes te betrek. bo die grafiek toon Home Depot (HD) met 'n 10-dag EMO (groen stippellyn) en 50-dag EMO (rooi lyn). Die swart lyn is die daaglikse naby. Met behulp van 'n bewegende gemiddelde crossover gevolg sou gehad het drie whipsaws voor 'n goeie handel vang. Die 10-dag EMO gebreek onder die 50-dag EMO die einde van Oktober (1), maar dit het nie lank as die 10-dag verhuis terug bo in die middel van November (2). Dit kruis duur langer, maar die volgende lomp crossover in Januarie (3) het plaasgevind naby die einde van November prysvlakke, wat lei tot 'n ander geheel verslaan. Dit lomp kruis het nie lank geduur as die 10-dag EMO terug bo die 50-dag 'n paar dae later (4) verskuif. Na drie slegte seine, die vierde sein voorafskaduwing n sterk beweeg as die voorraad oor 20. gevorderde Daar is twee wegneemetes hier. In die eerste plek CROSSOVER is geneig om geheel verslaan. 'N Prys of tyd filter toegepas kan word om te voorkom dat whipsaws. Handelaars kan die crossover vereis om 3 dae duur voordat waarnemende of vereis dat die 10-dag EMO hierbo beweeg / onder die 50-dag EMO deur 'n sekere bedrag voor waarnemende. In die tweede plek kan MACD gebruik word om hierdie CROSSOVER identifiseer en te kwantifiseer. MACD (10,50,1) sal 'n lyn wat die verskil tussen die twee eksponensiële bewegende gemiddeldes te wys. MACD draai positiewe tydens 'n goue kruis en negatiewe tydens 'n dooie kruis. Die persentasie Prys ossillator (PPO) kan op dieselfde manier gebruik word om persentasie verskille te wys. Let daarop dat die MACD en die PPO is gebaseer op eksponensiële bewegende gemiddeldes en sal nie ooreen met eenvoudige bewegende gemiddeldes. Hierdie grafiek toon Oracle (ORCL) met die 50-dag EMO, 200-dag EMO en MACD (50,200,1). Daar was vier bewegende gemiddelde CROSSOVER oor 'n tydperk 2 1/2 jaar. Die eerste drie gelei tot whipsaws of slegte ambagte. A opgedoen tendens begin met die vierde crossover as ORCL gevorder tot die middel van die 20s. Weereens, bewegende gemiddelde CROSSOVER werk groot wanneer die neiging is sterk, maar produseer verliese in die afwesigheid van 'n tendens. Prys CROSSOVER bewegende gemiddeldes kan ook gebruik word om seine met 'n eenvoudige prys CROSSOVER genereer. N bullish sein gegenereer wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde. N lomp sein gegenereer wanneer pryse beweeg onder die bewegende gemiddelde. Prys CROSSOVER kan gekombineer word om handel te dryf in die groter tendens. Hoe langer bewegende gemiddelde gee die toon aan vir die groter tendens en die korter bewegende gemiddelde word gebruik om die seine te genereer. 'N Mens sou kyk vir bullish prys kruise net vir pryse is reeds bo die meer bewegende gemiddelde. Dit sou wees die handel in harmonie met die groter tendens. Byvoorbeeld, as die prys is hoër as die 200-daagse bewegende gemiddelde, rasionele agente sal net fokus op seine wanneer prysbewegings bo die 50-dae - bewegende gemiddelde. Dit is duidelik dat, sou 'n skuif onder die 50-dae - bewegende gemiddelde so 'n sein voorafgaan, maar so lomp kruise sou word geïgnoreer omdat die groter tendens is up. N lomp kruis sou net dui op 'n nadeel binne 'n groter uptrend. 'N kruis terug bo die 50-dae - bewegende gemiddelde sou 'n opswaai in pryse en voortsetting van die groter uptrend sein. Die volgende grafiek toon Emerson Electric (EMR) met die 50-dag EMO en 200-dag EMO. Die voorraad bo verskuif en bo die 200-daagse bewegende gemiddelde gehou in Augustus. Daar was dips onder die 50-dag EMO vroeg in November en weer vroeg in Februarie. Pryse het vinnig terug bo die 50-dag EMO te lomp seine (groen pyle) voorsien in harmonie met die groter uptrend. MACD (1,50,1) word in die aanwyser venster te prys kruise bo of onder die 50-dag EMO bevestig. Die 1-dag EMO is gelyk aan die sluitingsprys. MACD (1,50,1) is positief wanneer die naby is bo die 50-dag EMO en negatiewe wanneer die einde is onder die 50-dag EMO. Ondersteuning en weerstand bewegende gemiddeldes kan ook dien as ondersteuning in 'n uptrend en weerstand in 'n verslechtering neiging. 'N kort termyn uptrend kan ondersteuning naby die 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat ook gebruik word in Bollinger Bands vind. 'N langtermyn-uptrend kan ondersteuning naby die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat is die mees gewilde langtermyn bewegende gemiddelde vind. As Trouens, die 200-daagse bewegende gemiddelde ondersteuning of weerstand bloot omdat dit so algemeen gebruik word aan te bied. Dit is amper soos 'n self-fulfilling prophecy. bo die grafiek toon die NY Saamgestelde met die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde van middel 2004 tot aan die einde van 2008. Die 200-dag voorsien ondersteuning talle kere tydens die vooraf. Sodra die tendens omgekeer met 'n dubbele top ondersteuning breek, die 200-daagse bewegende gemiddelde opgetree as weerstand rondom 9500. Moenie verwag presiese ondersteuning en weerstand vlakke van bewegende gemiddeldes, veral langer bewegende gemiddeldes. Markte word gedryf deur emosie, wat hulle vatbaar vir overschrijdingen maak. In plaas van presiese vlakke, kan bewegende gemiddeldes gebruik word om ondersteuning of weerstand sones identifiseer. Gevolgtrekkings Die voordele van die gebruik bewegende gemiddeldes moet opgeweeg word teen die nadele. Bewegende gemiddeldes is tendens volgende, of nalopend, aanwysers wat altyd 'n stap agter sal wees. Dit is nie noodwendig 'n slegte ding al is. Na alles, die neiging is jou vriend en dit is die beste om handel te dryf in die rigting van die tendens. Bewegende gemiddeldes te verseker dat 'n handelaar is in ooreenstemming met die huidige tendens. Selfs al is die tendens is jou vriend, sekuriteite spandeer 'n groot deel van die tyd in die handel reekse, wat bewegende gemiddeldes ondoeltreffend maak. Sodra 'n tendens, sal bewegende gemiddeldes jy hou in nie, maar ook gee laat seine. Don039t verwag om te verkoop aan die bokant en koop aan die onderkant met behulp van bewegende gemiddeldes. Soos met die meeste tegniese ontleding gereedskap, moet bewegende gemiddeldes nie gebruik word op hul eie, maar in samewerking met ander aanvullende gereedskap. Rasionele agente kan gebruik bewegende gemiddeldes tot die algehele tendens definieer en gebruik dan RSI om oorkoop of oorverkoop vlakke te definieer. Toevoeging van bewegende gemiddeldes te StockCharts Charts bewegende gemiddeldes is beskikbaar as 'n prys oortrek funksie op die SharpCharts werkbank. Die gebruik van die Overlays aftrekkieslys, kan gebruikers kies óf 'n eenvoudige bewegende gemiddelde of 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eerste parameter word gebruik om die aantal tydperke stel. 'N opsionele parameter kan bygevoeg word om te spesifiseer watter prys veld moet gebruik word in die berekeninge - O vir die Ope, H vir die High, L vir die lae, en C vir die buurt. 'N Komma word gebruik om afsonderlike parameters. Nog 'n opsionele parameter kan bygevoeg word om die bewegende gemiddeldes te skuif na links (verlede) of regs (toekomstige). 'N negatiewe getal (-10) sou die bewegende gemiddelde skuif na links 10 periodes. 'N Positiewe nommer (10) sou die bewegende gemiddelde na regs skuif 10 periodes. Veelvuldige bewegende gemiddeldes kan oorgetrek die prys plot deur eenvoudig 'n ander oortrek lyn aan die werkbank. StockCharts lede kan die kleure en styl verander om te onderskei tussen verskeie bewegende gemiddeldes. Na die kies van 'n aanduiding, oop Advanced Options deur te kliek op die klein groen driehoek. Gevorderde Opsies kan ook gebruik word om 'n bewegende gemiddelde oortrek voeg tot ander tegniese aanwysers soos RSI, CCI, en Deel. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met 'n paar verskillende bewegende gemiddeldes. Die gebruik van bewegende gemiddeldes met StockCharts skanderings Hier is 'n paar monster skanderings wat StockCharts lede kan gebruik om te soek na verskeie bewegende gemiddelde situasies: Bul bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n stygende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5 - Day EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde is stygende solank dit handel bo sy vlak vyf dae gelede. N bullish kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO bo die 35-dag EMO op bogemiddelde volume beweeg. Lomp bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n dalende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5-dag EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde val solank dit handel onder sy vlak vyf dae gelede. N lomp kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO beweeg onder die 35-dag EMO op bogemiddelde volume. Verdere Studie John Murphy039s boek het 'n hoofstuk gewy aan bewegende gemiddeldes en hul onderskeie gebruike. Murphy dek die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes. Daarbenewens Murphy wys hoe bewegende gemiddeldes met Bollinger Bands en kanaal gebaseer handel stelsels. Tegniese ontleding van die finansiële markte John MurphyHow om EMO Bereken in Excel Leer hoe om die eksponensiële bewegende gemiddelde in Excel en VBA bereken, en kry 'n gratis web-verbind sigblad. Die sigblad gekry voorraad data van Yahoo Finansies, bereken EMO (oor jou gekose tyd venster) en intrige van die resultate. Die aflaai skakel is aan die onderkant. Die VBA kan besigtig word en geredigeer it8217s heeltemal gratis. Maar eers disover waarom EMO is belangrik om tegniese handelaars en markanaliste. Historiese aandele prys kaarte is dikwels besoedel met 'n baie hoë frekwensie geraas. Dit bedek dikwels groot tendense. Bewegende gemiddeldes te help gladde uit hierdie geringe fluktuasies, gee jou 'n groter insig in die algehele mark rigting. Die eksponensiële bewegende gemiddelde plekke groter belang op meer onlangse data. Hoe groter die tydperk, hoe laer is die belangrikheid van die mees onlangse data. EMO word gedefinieer deur die vergelyking. today8217s prys (vermenigvuldig met 'n gewig) en yesterday8217s EMO (vermenigvuldig met 1-gewig) Jy moet die EMO berekening met 'n aanvanklike EMO (EMO 0) kickstart. Dit is gewoonlik 'n eenvoudige bewegende gemiddelde lengte T. Die grafiek hierbo, byvoorbeeld, gee die EMO van Microsoft tussen 1 Januarie 2013 en 14 Januarie 2014 Tegniese handelaars dikwels die cross-over van twee bewegende gemiddeldes 8211 een gebruik met 'n kort tydskaal en 'n ander met 'n lang tydskaal 8211 tot koop / verkoop seine op te wek. Dikwels 12- en 26-dae - bewegende gemiddeldes gebruik. Wanneer die korter bewegende gemiddelde styg bo die meer bewegende gemiddelde, die mark is trending updwards dit is 'n koopsein. Maar wanneer die korter bewegende gemiddeldes val onder die lang bewegende gemiddelde, die mark val dit 'n sell sein. Let8217s eers leer hoe om EMO bereken met behulp van werkblad funksies. Daarna we8217ll ontdek hoe om VBA gebruik om EMO bereken (en outomaties plot kaarte) Bereken EMO in Excel met Werkkaart Funksies Stap 1. Let8217s sê dat ons wil hê dat die 12-dag EMO van Exxon Mobil8217s aandele prys te bereken. Eerstens moet ons historiese aandele pryse 8211 kry jy dat hierdie grootmaat voorraad kwotasie Downloader doen. Stap 2. Bereken die eenvoudige gemiddelde van die eerste 12 pryse met Excel8217s Gemiddeld () funksie. In die onderstaande Screengrab, in sel C16 het ons die formule GEMIDDELDE (B5: B16) waar B5: B16 bevat die eerste 12 naby pryse Stap 3. Net onder die sel wat in Stap 2, tik die EMO formule hierbo Daar het jy dit You8217ve suksesvol bereken 'n belangrike tegniese aanwyser, EMO, in 'n sigblad. Bereken EMO met VBA Nou let8217s meganiseer die berekeninge met VBA, insluitend die outomatiese skepping van erwe. Ek won8217t jou die volle VBA hier (it8217s beskikbaar in die onderstaande sigblad), maar we8217ll die mees kritieke kode bespreek. Stap 1. Aflaai historiese voorraadkwotasies vir jou ENKELE van Yahoo Finansies (met behulp van CSV lêers), en laai dit in Excel of die VBA gebruik in hierdie sigblad om historiese kwotasies te kry reguit in Excel. Stap 2: Jou data kan soos volg lyk. Dit is hier waar ons nodig het om 'n paar braincells 8211 wat ons nodig het om die EMO vergelyking in VBA implementeer oefen. Ons kan R1C1 styl gebruik om programatically betree formules in individuele selle. Ondersoek die kode hieronder snippet. EMAWindow is 'n veranderlike wat die vereiste tyd venster numRows gelyk is die totale aantal datapunte 1 (die 8220 18221 is omdat we8217re die veronderstelling dat die werklike voorraad data begin ry 2) die EMO word bereken in kolom H veronderstelling dat EMAWindow 5 en numrows 100 (dit wil sê, daar is 99 datapunte) die eerste reël plaas 'n formule in sel H6 dat die rekenkundige gemiddelde van die eerste 5 historiese data punte die tweede reël plaas formules in selle H7 bereken: H100 dat die EMO van bereken die oorblywende 95 datapunte Stap 3 Hierdie VBA funksie skep 'n plot van die beslote prys en EMO. Groot taak op kaarte en verduidelikings. Ek het 'n vraag though. As ek die begindatum tot 'n jaar later verander en kyk na onlangse EMO data, is dit opvallend anders as wanneer ek gebruik dieselfde EMO tydperk met 'n vroeëre aanvang van die datum vir dieselfde onlangse datum verwysing. Is dit wat jy verwag. Dit maak dit moeilik om te kyk na gepubliseerde kaarte met EMA getoon en dieselfde grafiek nie sien nie. Shivashish Sarkar sê: Hi, ek gebruik jou EMO sakrekenaar en ek dit baie waardeer. Ek het egter opgemerk dat die sakrekenaar is nie in staat om die grafieke te plot vir alle maatskappye (dit wys Run tyd fout 1004). Kan jy asseblief skep 'n updated weergawe van jou sakrekenaar waarin nuwe maatskappye sal ingesluit Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord Soos die Vrystaat Spreadsheets Meester Knowledge Base Onlangse PostsUsing 'n sigblad te bou Bewegende Gemiddeldes deur Wayne A. Thorp, CFA In die artikel ldquoBuy-en - Hold Versus Market Timing, rdquo wat begin op bladsy 16 in hierdie uitgawe bespreek ons ​​die navorsing van Theodore Wong, wat 'n bewegende gemiddelde crossover MAC stelsel getoets om te sien of dit moontlik is om 'n beter opbrengs as 'n koop-en-hou-strategie op te wek oor 'n lang tydperk van die tyd. Hy gebruik die wisselwerking tussen die mark indeks en 'n bewegende gemiddelde van die indeks tot tyd wanneer te belê in die mark en wanneer om kontant te hou. Mark timers maak gereeld hul beleggingsbesluite op grond van interne relatiewe strengthmdashwhether n voorraad is sterker of swakker as sy eie gemiddelde. Wongrsquos navorsing gebruik bewegende gemiddeldes te bepaal of die mark was in 'n uptrend of verslechtering neiging en om te toets of dit sin gemaak om in meetbare Uptrends lank wees en skuif na kontant tydens downtrends. Terwyl die argument voort oor die doeltreffendheid van marktydsberekening, is beleggers steeds te doen met die dilemma van of om hul portefeuljes aan te pas wat gebaseer is op marktoestande en wat riglyne wat hulle in hierdie poging moet volg. Bewegende gemiddelde Basics Een van die tegnieke baie ontleders gebruik in die beoordeling van interne relatiewe sterkte behels die skepping van bewegende gemiddeldes van pryse. 'N bewegende gemiddelde is een van die eenvoudigste-tendens volgende gereedskap beleggers gebruik. Terwyl bewegende gemiddeldes kom in verskillende geure, bly hul onderliggende doel dieselfde: om te help beleggers en handelaars die spoor van die tendens in die pryse van finansiële bates deur glad uit die periodieke skommelinge in die prys (ook bekend as ldquonoiserdquo). In glad uit die prys variasies, bewegende gemiddeldes beklemtoon prystendense langer as die interval. Dit is belangrik om daarop te wys dat bewegende gemiddeldes nie prys directionsmdashrather hulle dui die huidige prys rigting (met 'n lag) voorspel. Dit lag spruit uit die gebruik van die verlede prys datamdashprices lei en bewegende gemiddeldes te volg. Met verloop van tyd, soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde sal as beweeg ou data is afgelaai en nuwe data word bygevoeg. Daar is drie tipes van bewegende gemiddeldes: eenvoudige, geweeg en eksponensiële. Eenvoudige bewegende gemiddelde N Eenvoudige bewegende gemiddelde, of SMA, geld gelyke gewigte aan alle pryse regoor die tyd interval gebruik word om die gemiddelde te bereken. As gevolg hiervan, 'n eenvoudige bewegende gemiddelde aanvaar dat pryse vanaf die begin van die tydperk is net so relevant as pryse aan die einde van die tydperk. Die SMA is gebou dieselfde as 'n tipiese averagemdashif jy drie waardes, sou jy dit saam te voeg en verdeel die som deur drie. Hier is die berekening van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde: P 1 die prys van die eerste tydperk wat gebruik word om die bewegende gemiddelde P N bereken word die prys van die laaste wat gebruik word om die bewegende gemiddelde N die aantal periodes wat in die berekening van die bewegende gemiddelde te bereken tydperk tabel 1 vergelyk die resultate vir 10 dae eenvoudige, geweegde, en eksponensiële bewegende gemiddeldes met behulp van daaglikse sluitingsdatum waardes van die SampP 500 totale opbrengs indeks van Mei 2010. die data is uit die webwerf Yahoo Finansies. Die 14 Mei 2010, SMA waarde van 1156,11 is afgelei deur die byvoeging van die indekswaardes vir die 10 dae wat eindig 14 Mei en dan duik die totaal deur 10. geweegde bewegende gemiddelde N Eenvoudige bewegende gemiddelde aanvaar dat al die pryse is ewe belangrik. Maar sommige handelaars glo dat onlangse pryse is meer belangrik in die identifisering van die huidige tendens. 'N Geweegde bewegende gemiddelde WBG ken uitdruklik gewigte wat die relatiewe belangrikheid van die gebruik pryse te bepaal. Terwyl hoër gewigte gewoonlik aan die mees onlangse pryse, kan jy enige skema wat jy wil gebruik. Die algemene geweegde bewegende gemiddelde berekening is 'n geweegde gemiddelde op n periodes, waar die gewig verminder deur een met mekaar vorige prys, soos dat: ((n keer P N) ((n uitvoering 1) keer P N-1) ((n â € 2) keer P N-2) hellip ((n uitvoering maak (N ndash 1)) keer P N ndash (N ndash 1)) verdeel (N (N ndash 1) (N ndash 2) hellip (N ndash (N ndash 1))) N die aantal periodes wat in die berekening van die bewegende gemiddelde P N die prys van die mees onlangse tydperk gebruik word om die bewegende gemiddelde SPESIALE AANBOD bereken: Kry áâìì lidmaatskap gratis vir 30 dae Kry volle toegang tot áâìì, insluitende ons mark - klop Model voorraad portefeulje, tans die SP 500 geklop deur 2-tot-1. Plus 60 voorraad skerms gebaseer op die wen strategieë van legendariese beleggers soos Warren Begin jou verhoor nou en kry onmiddellik toegang tot ons mark klop Model Stock Portfolio (klop die SP 500 2-in-1) en 60 voorraad skerms gebaseer op die strategieë van die legendariese beleggers soos Warren Buffett en Benjamin Graham. pLUS kry onbevooroordeelde belegger onderwys met ons bekroonde áâìì Journal. ons omvattende ETF Guide en meer gratis vir 30 dae weer Met verwysing na Tabel 1. ons sien dat die 10-dag WBG vir 14 Mei 2010, is 1151,09. Die mees onlangse prys vir hierdie calculationmdash1135.68 vir Mei 14mdashis vermenigvuldig met die grootste gewig faktor, 10. Deur dit te doen, die mees onlangse prys het die grootste impak op die algehele gemiddelde. Beweeg terug een periode, is die sluitingsprys vir 13 Mei vermenigvuldig met 'n gewig van nege, en so aan totdat die oudste prys, vanaf 3 Mei word vermenigvuldig met 'n gewig van een. Die som van die sluitingstyd pryse vermenigvuldig met hul onderskeie periodieke gewigte word dan gedeel deur die som van die gewigte. Vir 'n 10-tydperk WBG, sal die deler wees 55 (10987654321). Eksponensiële bewegende gemiddelde Die laaste bewegende gemiddelde sal ons hier bespreek is die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n bietjie meer gesofistikeerd in sy berekening, maar dit verg minder historiese data as die ander twee bewegende gemiddeldes. Soos die geweegde bewegende gemiddelde, die eksponensiële bewegende gemiddelde EMO verminder die lag deur meer klem op onlangse pryse. Ook soos die geweegde bewegende gemiddelde, die toepassing op die mees onlangse prys gewig hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Hierdie gewig faktore verminder eksponensieel, gee baie meer belang vir die afgelope pryse, terwyl hy nog nie heeltemal ontslae ouer waarnemings. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde: Bereken die gewig vermenigvuldiger Lei die aanvanklike ldquoEMA, rdquo wat 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van die vorige waardes of die prys waarde van die vorige tydperk Bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde kan wees. Hier is die vergelykings: Multiplier (2 verdeel (n 1)) EMO Close uitvoering maak EMO (vorige dag) keer vermenigvuldiger EMO (vorige dag) 'n 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys (2 verdeel (10 1)). In teenstelling, sal 'n 20-tydperk EMO n 9.5 gewig (2 verdeel (20 1)) hê. Daarom is die gewig vir korter tydperke is hoër as die gewig vir langer tydperke. Soos ons kan sien uit hierdie voorbeeld, die gewig daal deur ongeveer die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. Dit verminder die lag tussen die werklike prys kurwe en die stryk bewegende gemiddelde kurwe. As ons kyk na Tabel 1. ons sien dat die EMO berekening begin met 'n nege-dag SMA vanaf 13 Mei (1158,38). Hierdie waarde word afgetrek van die sluitingsprys op 14 Mei van 1135,68 en dan vermenigvuldig met die gewig faktor van 0,1818 (2 verdeel (10 1)). Dan is die 13 Mei SMA toegevoegde waarde terug te kom by die huidige EMO. Dit is opmerklik dat, omdat hierdie EMO berekening begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sy ldquotruerdquo waarde sal nie besef tot 20 of so tydperke later. Dit is een rede waarom ander EMO berekeninge net begin met die vorige periodrsquos sluiting prys en af ​​te sien met behulp van die SMA as 'n beginpunt. Die gebruik van 'n sigblad te bereken Bewegende Gemiddeldes Terwyl bewegende gemiddeldes is nuttig in die bepaling van die onderliggende tendens in 'n individu sekuriteit of die algehele mark, hulle is afhanklik van 'n groot hoeveelheid data ten einde sinvol wees. Verder is hierdie data verg konstante opdatering ten einde ldquofresh. rdquo bly Terwyl baie finansiële webtuistes plot bewegende gemiddeldes op prys kaarte, 'n sigblad is 'n ander manier van berekening en die vertoon van hierdie data. Die sigblad hier aangebied gebruik sjabloon formules soos in Microsoft Excel 1997ndash2003, 'n gemeenskaplike formaat wat gebruik word deur baie PC-gebruikers. Dit is egter ook na vore-versoenbaar is met nuwe weergawes, soos Excel 2008 en 2010. Om die volledige sigblad aflaai, kliek hier. Beyond crunc rou data met sigblaaie, jy kan ook grafieke direk te skep uit die data wat jy die ontleding van. Die data in hierdie sigblad is afgelaai, gratis, uit die webwerf Yahoo Finansies. Daar kan jy die daaglikse aflaai, weeklikse, maandelikse of jaarlikse ope, hoog, laag, naby, en volume data terug te gaan so ver as 1950 (wanneer beskikbaar). Jy gee die periodisiteit van die data en die tydraamwerk waarin jy belangstel en dan kan jy eenvoudig die data te laai in Excel. Die eerste data-item om te oorweeg is die aantal periodes wat ons wil gebruik vir die berekening van 'n bewegende gemiddelde. Theodore Wongrsquos navorsing het aangedui dat 'n ses maande bewegende gemiddelde crossover stelsel wat gebaseer is op 'n mark-indeks opgelewer die ldquobestrdquo resultate. Hou in gedagte dat ons nie daarop dui dat 'n ses maande bewegende gemiddelde is optimaal vir tydsberekening te koop en te verkoop besluite. Jy kan eksperimenteer met ander tydperk lengtes. Maar wees bewus daarvan dat die korter die tydperk lengte, hoe meer ontvanklik die bewegende gemiddelde sal wees om veranderinge in die prys. Statistiese studies van die gebruik filter reëls tot tyd transaksies dui daarop dat die koste van die maak van oormatige transaksies sal verslind net die winste wat dalk gegenereer met behulp van hierdie tegnieke. Onthou ook dat dit wat ons probeer om hier te doen is gebruik historiese pryse om te bepaal of die mark of sekuriteit is trending op of af. Figuur 1 toon 'n gedeelte van die spreadsheet ons geskep, met kolomme vir die drie bewegende gemiddeldes heremdashsimple bespreek bewegende gemiddelde SMA. geweegde bewegende gemiddelde WBG. en eksponensiële bewegende gemiddelde EMO. Vir hierdie voorbeelde het ons 'n ses-maande bewegende gemiddeldes met behulp van die gemiddelde maandelikse opening, hoog, laag en sluitingstyd pryse van die SampP 500 totale opbrengs indeks terug te gaan na die begin van 1950 (as jy wil om te eksperimenteer met verskillende tydperk lengtes, sal jy moet die onderliggende formules verander). Deur die skep van 'n gemiddeld van 'n gemiddelde, is ons verder die uitskakeling van die variasie in die data. Die verskillende formules wat gebruik word, is soos volg: G7 Gemiddeld (C7: F7) I13 Gemiddeld (G7: G12) K13: (G126G115G104 G93G82G71) / 21 M12 Gemiddeld (G7: G11) M13: M12 (2 / (61)) (G12-M12) Cell G7 word bereken dat die eenvoudige gemiddelde van die oop, hoog, laag, en naby pryse in die SampP 500 totale opbrengs indeks vir Januarie 1950 te kom by 16,87. Aangesien ons die berekening van ses maande gemiddeldes, moet ons ten minste ses maande van data (vyf maande vir die EMO, wat ons vir 'n oomblik sal bespreek) het. Verder ingestel ons 'n maand lag tussen die indeks en die bewegende gemiddelde. Dit is om die ldquoreal worldrdquo ervaring om nie maandelikse prys data tot ná die handel vir die maand is verby naboots. So het die SMA berekening in sel I13, wat Julie 1950, word bereken dat die eenvoudige bewegende gemiddelde van die gemiddelde maandelikse waardes vir die SampP 500 totale opbrengs indeks vir die tydperk van ses maande van Januarie tot Junie. Cell K13 bevat die formule vir die ses maande geweegde gemiddelde prys vir daardie maand. Dit neem die gemiddelde prys vir die vorige maand (vanaf sel G12) en gewigte dit met 'n faktor van ses, voeg by dat die sluitingsprys van twee maande gelede (in sel G11) geweeg met 'n faktor van vyf, en so aan terug na ses maande voor. Die totaal van die geweegde pryse word dan gedeel deur 21, die bedrag van die gewigte wat ons gebruik (654321). 'N eksponensiële bewegende gemiddelde, in werking tree, ken 'n gewig aan die vorige periodrsquos bewegende gemiddelde waarde en dan voeg dit 'n gedeelte van die huidige periodrsquos prys. Ander EMO berekeninge eenvoudig begin met die vorige periodrsquos prys en gaan van daar af. Weereens, die EMO waarde vertoon in M13 (Julie 1950) is vir die ses maande tot einde Junie 1950. Cell M12, wat is die vertrekpunt waarde vir latere EMO waardes, is die eenvoudige bewegende gemiddelde van die maandelikse gemiddeldes pryse vir die vyf maande tot einde mag 1950 Nou dat ons 'n ldquostarting pointrdquo vir die EMO in sel M12, sel M13 word bereken dat die eksponensiële bewegende gemiddelde deur eers die SMA waarde neem van M12 (17,51). Dit voeg dan om dit die verskil tussen die gemiddelde SampP 500 prys vir die tydperk en die SMA (18,33 uitvoering 17,51) vermenigvuldig met die ses-tydperk gewig faktor van 28,57 ((2 verdeel (6 1))): EMA 17,51 (0,2857 tye 0.82) 17,74 Figuur 2 toon 'n grafiek van die werklike einde van die maand waardes van die SampP 500 totale opbrengs indeks, die maandelikse gemiddelde waarde van die indeks, en die ses maande EMO van die gemiddelde indekswaardes van Januarie 2000 deur die einde van Mei 2010. Ons geplot die twee indeks lyne om die verskil tussen die einde van die maand en gemiddelde maand waardes wys. Soos ons kan sien, die twee lyne op te spoor mekaar eerder nou. In die artikel op bladsy 16. gebruik Theodore Wong CROSSOVER tussen die ses maande EMO en die gemiddelde maandelikse mark indeks te besluit of te belê. In plaas daarvan om CROSSOVER ldquoeyeballrdquo op die grafiek, ons geskep formules in die sigblad te koop en verkoop seine vir die drie van ses maande bewegende gemiddeldes te genereer: J13: AS (G12gtI13, rdquoBUYrdquo, rdquoSELLrdquo) L13: AS (G12gtK13, rdquoBUYrdquo, rdquoSELLrdquo ) N13: aS (G12gtM13, rdquoBUYrdquo, rdquoSELLrdquo) soos getoon in figuur 1. vir elke bewegende gemiddelde n koopsein gegenereer wanneer die gemiddelde maandelikse indeks waarde is hoër as die onderskeie ses maande bewegende gemiddelde. Wanneer die gemiddelde indeks waarde is laer as die ses maande bewegende gemiddelde, is 'n sell sein gegenereer. x2192 Wayne A. Thorp, CFA is 'n vise-president en die senior finansiële ontleder by áâìì en voormalige redakteur van gerekenariseerde Belegging. Volg hom op Twitter by WayneTAAII. Bespreking Jammer, jy kan nie kommentaar te lewer terwyl hy op 'n mobiele toestel of terwyl die druk. afskrif 2016 Die Amerikaanse Vereniging van individuele beleggers Hierdie inhoud het oorspronklik in die gerekenariseerde Belegging