Online Exponentiell Gleitender Durchschnitt

Moving Average Calculator Angesichts einer Liste von sequentiellen Daten können Sie den n - point gleitenden Durchschnitt (oder den gleitenden Durchschnitt) konstruieren, indem Sie den Durchschnitt jedes Satzes von n aufeinanderfolgenden Punkten finden. Wenn Sie beispielsweise den geordneten Datensatz 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11 haben, wird der 4-Punkt-Verschiebungsdurchschnitt 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75, Bewegungsdurchschnitte verwendet Um sequentielle Daten zu glätten, bilden sie scharfe Spitzen und Dips, die weniger ausgeprägt sind, da jeder Rohdatenpunkt nur ein Bruchteilgewicht im gleitenden Durchschnitt gegeben wird. Je größer der Wert von n ist. Desto glatter ist der Graph des gleitenden Mittelwertes im Vergleich zum Graphen der ursprünglichen Daten. Aktienanalysten betrachten häufig bewegte Durchschnitte der Aktienpreisdaten, um Trends vorherzusagen und Muster besser zu sehen. Sie können den folgenden Taschenrechner verwenden, um einen gleitenden Durchschnitt eines Datensatzes zu finden. Anzahl der Begriffe in einem einfachen n-Punkt gleitenden Durchschnitt Wenn die Anzahl der Begriffe in der ursprünglichen Menge d ist und die Anzahl der in jedem Durchschnitt verwendeten Begriffe n ist. Dann wird die Anzahl der Begriffe in der gleitenden Durchschnittssequenz sein. Wenn Sie beispielsweise eine Sequenz von 90 Aktienkursen haben und den 14-tägigen Rollendurchschnitt der Kurse einnehmen, wird die rollende durchschnittliche Sequenz 90-14-177 Punkte haben. Dieser Rechner berechnet Bewegungsdurchschnitte, bei denen alle Begriffe gleich gewichtet werden. Sie können auch gewichtete gleitende Durchschnitte erstellen, in denen einige Begriffe stärker gewichtet werden als andere. Zum Beispiel geben mehr Gewicht zu jüngeren Daten, oder die Schaffung eines zentral gewichteten Mittelwert, wo die mittleren Begriffe werden mehr gezählt. Siehe die gewichteten gleitenden Durchschnitte Artikel und Taschenrechner für weitere Informationen. Zusammen mit beweglichen arithmetischen Mitteln schauen einige Analytiker auch den bewegten Median der geordneten Daten an, da der Median von den fremden Ausreißern nicht betroffen ist. Durchschnittlich Dieses Beispiel lehrt, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnet. Ein gleitender Durchschnitt 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 vorherigen 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. Exponential Moving Average Calculator Bei einer geordneten Liste von Datenpunkten können Sie den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt aller Punkte bis zum aktuellen Punkt konstruieren. In einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA oder EWMA kurz) verringern sich die Gewichte um einen konstanten Faktor 945, wenn die Begriffe älter werden. Diese Art der kumulativen gleitenden Durchschnitt wird häufig verwendet, wenn Charting Aktienkurse. Die rekursive Formel für EMA ist, wo x heute ist aktuellen aktuellen Preis Punkt und 945 ist eine Konstante zwischen 0 und 1. Häufig ist 945 eine Funktion einer bestimmten Anzahl von Tagen N. Die am häufigsten verwendete Funktion ist 945 2 (N1). Zum Beispiel hat die 9-Tage-EMA einer Sequenz 945 0,2, während eine 30-Tage-EMA 945 231 0,06452 aufweist. Für Werte von 945 näher an 1 kann die EMA-Sequenz bei EMA8321 x8321 initialisiert werden. Wenn jedoch 945 sehr klein ist, können die frühesten Terme in der Sequenz mit einer derartigen Initialisierung übermäßiges Gewicht erhalten. Um dieses Problem in einer N-Tag-EMA zu korrigieren, wird der erste Term der EMA-Sequenz als einfacher Durchschnitt der ersten 8968 (N-1) 28969 Terme gesetzt, so dass die EMA am Tag 8968 beginnt (N-1 ) 28969. Zum Beispiel in einem 9-Tage exponentiellen gleitenden Durchschnitt, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) 4. Dann EMA8325 0.2x8325 0.8EMA8324 und EMA8326 0.2x8326 0.8EMA8325 etc. Mit dem Exponential Moving Average Aktienanalysten oft Blick auf die EMA und SMA (einfach gleitenden Durchschnitt) der Aktienkurse zu beachten, Trends in den Aufstieg und Herbst oder Preise, und zu helfen Sie prognostizieren zukünftiges Verhalten. Wie alle gleitenden Mittelwerte werden die Höhen und Tiefen des EMA-Graphen hinter den Höhen und Tiefen der ursprünglichen ungefilterten Daten liegen. Je höher der Wert von N, desto kleiner ist 945 und desto glatter wird der Graph sein. Neben exponentiell gewichteten kumulativen Bewegungsdurchschnitten können auch linear gewichtete kumulative Bewegungsdurchschnitte berechnet werden, bei denen die Gewichte linear abnehmen, wenn die Begriffe älter werden. Siehe den linearen, quadratischen und kubischen kumulativen gleitenden Durchschnitt Artikel und Taschenrechner.