Moving Average Standard Abweichungs Formel

So berechnen Sie gleitende Durchschnitte in Excel. Excel Datenanalyse für Dummies, 2. Auflage. Der Datenanalyse-Befehl bietet ein Werkzeug für die Berechnung von bewegten und exponentiell geglätteten Durchschnittswerten in Excel Angenommen, aus Gründen der Illustration, dass Sie gesammelt täglich Temperaturinformationen Sie wollen Berechnen Sie den dreitägigen gleitenden Durchschnitt den Durchschnitt der letzten drei Tage als Teil einer einfachen Wettervorhersage Um die gleitenden Durchschnitte für diesen Datensatz zu berechnen, nehmen Sie die folgenden Schritte vor: Um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf den Befehl Datenanalyse Button. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie die Option Moving Average aus der Liste aus und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld Moving Average an. Identifizieren Sie die Daten, die Sie verwenden möchten, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie auf Input Range Textfeld des Moving Average Dialogfelds Ermitteln Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsblattbereichsadresse eingeben oder mit der Maus den Arbeitsbereichbereich auswählen Bereichsreferenz sollte absolute Zellenadressen verwenden Eine absolute Zellenadresse steht vor dem Spaltenbuchstaben und der Zeilennummer mit Zeichen wie in A 1 A 10.Wenn die erste Zelle in Ihrem Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, markieren Sie die Etiketten Im Kontrollkästchen "Erste Zeile". Im Intervall-Textfeld erfahren Sie, wie viele Werte in die gleitende Durchschnittsberechnung einbezogen werden. Sie können einen gleitenden Durchschnitt mit einer beliebigen Anzahl von Werten berechnen. Standardmäßig verwendet Excel die letzten drei Werte, um das Verschieben zu berechnen Durchschnittlich Um festzulegen, dass eine andere Anzahl von Werten verwendet wird, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen, geben Sie diesen Wert in das Intervall-Textfeld ein. Geben Sie Excel an, wo die gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsbereich zu identifizieren, in den Sie sich befinden Wollen die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren Im Beispiel des Arbeitsblatts wurden die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2 B10 platziert. Optional Geben Sie an, ob Sie ein Diagramm wünschen. Wenn Sie ein Diagramm wünschen, das die gleitenden durchschnittlichen Informationen zeichnet, markieren Sie das Kontrollkästchen Diagrammausgabe. Optional Geben Sie an, ob Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Wenn Sie Standardfehler für die Daten berechnen möchten, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler Excel setzt Standardfehlerwerte neben den gleitenden Mittelwerten. Die Standardfehlerinformation geht in C2 C10.Nachdem Sie fertig sind Geben Sie an, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen möchten und wo Sie es platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende durchschnittliche Informationen. Hinweis Wenn Excel nicht genug Informationen hat, um einen gleitenden Durchschnitt für einen Standardfehler zu berechnen, legt er die Fehlermeldung in die Zelle Sie können sehen, mehrere Zellen, die diese Fehlermeldung als Wert anzeigen. Below können Sie sehen, meine C-Methode, um Bollinger Bands für jeden Punkt gleitenden Durchschnitt, up-Band, Down-Band zu berechnen. Sie können diese Methode verwendet 2 für Loops, um die zu berechnen Bewegte Standardabweichung mit dem gleitenden Durchschnitt Es verwendet, um eine zusätzliche Schleife zu enthalten, um den gleitenden Durchschnitt über die letzten n Perioden zu berechnen, die ich durch Hinzufügen entfernen konnte Der neue Punktwert zu totalaverage am Anfang der Schleife und das Entfernen des i - n Punktwertes am Ende der Schleife. Meine Frage ist jetzt grundsätzlich Kann ich die restliche innere Schleife in einer ähnlichen Weise entfernen, die ich mit dem gleitenden Durchschnitt verwaltete. Fragte am 31. Januar 13 um 21 45. Die Antwort lautet ja, man kann in der Mitte der 80er Jahre habe ich gerade einen solchen Algorithmus entwickelt, der wohl nicht in FORTRAN für eine Prozessüberwachungs - und Steuerungsanwendung originell war. Leider war das vor über 25 Jahren und ich auch Erinnere mich nicht an die genauen formeln, aber die technik war eine ausdehnung von der für die bewegten mittelwerte, mit berechnungen zweiter ordnung anstatt nur lineare. Nach dem Betrachten deines codes einige, denke ich, dass ich aussäumen kann, wie ich es damals getan habe Beachten Sie, wie Ihre innere Schleife macht eine Summe von Squares. in in der gleichen Weise, dass Ihr Durchschnitt hatte ursprünglich hatte eine Summe von Werten Die einzigen zwei Unterschiede sind die Reihenfolge ihre Macht 2 anstelle von 1 und dass Sie subtrahieren den Durchschnitt jeden Wert Bevor du es netzest Wenn sie vielleicht unzertrennlich aussieht, aber in Wirklichkeit können sie getrennt werden. Jetzt ist der erste Term nur eine Summe von Quadraten, du gehst damit auf die gleiche Weise, dass du die Summe der Werte für den Durchschnitt machst. Der letzte Term k 2 n ist nur der Durchschnittlich quadriert mal die Periode Da du das Ergebnis sowieso das Ergebnis teile, kannst du einfach den neuen Mittelquadrat ohne die zusätzliche Schleife hinzufügen. Schließlich, im zweiten Semester SUM -2 vik, da SUM vi total kn kannst du es dann ändern This. or nur -2 k 2 n das ist -2 mal die durchschnittliche quadriert, sobald die Periode n wieder aufgeteilt ist Also die endgültige kombinierte Formel ist. Seien Sie sicher, die Gültigkeit von diesem zu überprüfen, da ich es von der Oberseite meines Kopfes ableiten. Und die Einbindung in Ihren Code sollte so etwas aussehen. Danke dafür habe ich es als Grundlage für eine Implementierung in C für die CLR I verwendet Entdeckt, dass in der Praxis können Sie so aktualisieren, dass newVar ist eine sehr kleine negative Zahl, und die sqrt fehlschlägt Ich führte ein, wenn der Wert auf Null für diesen Fall zu begrenzen Nicht Idee, aber stabil Dies trat auf, wenn jeder Wert in meinem Fenster hatte Den gleichen Wert habe ich eine Fenstergröße von 20 verwendet und der Wert in Frage war 0 5, falls jemand versucht, zu versuchen, diese Drew Noakes Jul 26 13 um 15 25. Ich habe commons-Mathe und beigetragen, dass Bibliothek für etwas Sehr ähnlich zu diesem Es ist Open-Source, Portierung auf C sollte einfach sein, wie Shop-gekauft Kuchen haben Sie versucht, einen Kuchen von Grund auf zu überprüfen Check it out Sie haben eine StandardDeviation Klasse Gehen Sie zu town. answered Jan 31 13 at 21 48.Sie Sei willkommen Entschuldigung, ich habe nicht die Antwort, auf die du mich suchst. Ich habe es definitiv nicht getan Ein zu schlagen portieren die gesamte bibliothek Nur die minimal notwendigen Code, die ein paar hundert Zeilen oder so sein sollte, dass ich keine Ahnung habe, welche gesetzlichen Urheberrechtsbeschränkungen Apache auf diesen Code hat, also musst du das heraus überprüfen Wenn du verfolgst Es ist hier der Link So, dass Variance FastMath Jason Jan 31 13 bei 22 36.Most wichtige Informationen wurde bereits oben gegeben - aber vielleicht ist dies immer noch von allgemeinem Interesse. Eine kleine Java-Bibliothek, um gleitenden Durchschnitt und Standardabweichung zu berechnen ist Hier verfügbar. Die Implementierung basiert auf einer Variante der oben genannten Welford-Methode Methoden zum Entfernen und Ersetzen von Werten wurden abgeleitet, die für das Verschieben von Wertfenstern verwendet werden können. Moving Averages Was sind sie. Among die beliebtesten technischen Indikatoren, gleitende Durchschnitte sind Verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen Jede Art von gleitenden Durchschnitt üblicherweise in diesem Tutorial als MA geschrieben ist ein mathematisches Ergebnis, das durch die Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird Infolgedessen wird der daraus resultierende Durchschnitt dann auf ein Diagramm aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, geglättete Daten zu betrachten, anstatt sich auf die alltäglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die allen Finanzmärkten innewohnen. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, angemessen Bekannt als eine einfache gleitende durchschnittliche SMA, wird berechnet, indem man das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten z. B. Um einen grundlegenden 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann das Ergebnis teilen Um 10 In Abbildung 1 wird die Summe der Preise für die letzten 10 Tage 110 durch die Anzahl der Tage 10 geteilt, um den 10-tägigen Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Händler einen 50-Tage-Durchschnitt anstelle der gleichen Art von sehen möchte Berechnung würde vorgenommen werden, aber es würde 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 relativ zu den letzten 10 Tagen vergeben wird. Vielleicht Sie fragen sich, warum technische Trad Nennt dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur einen regelmäßigen Mittelwert. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Set gelöscht werden müssen und neue Datenpunkte kommen müssen, um sie zu ersetzen. Damit ist der Datensatz ständig Um die neuen Daten zu berechnen, wird diese Methode der Berechnung sichergestellt, dass nur die aktuelle Information berücksichtigt wird. In Abbildung 2 wird, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, die rote Box, die die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert, verschoben Nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung gelöscht Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatzabnahme zu sehen ist, was in diesem Fall von 11 ist Zu 10.Was gehen Bewegungsdurchschnitte aussehen Sobald die Werte der MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm gezeichnet und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu schaffen Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts der technischen Händler üblich, aber wie sie sind Verwendet werden kann drastisch mehr auf diese später variieren Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu jedem Diagramm hinzuzufügen, indem Sie die Anzahl der Zeitperioden, die bei der Berechnung verwendet werden, anpassen. Diese geschwungenen Linien können zunächst ablenkend oder verwirrend erscheinen , Aber du wirst dich gewöhnen, 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. Jetzt verstehst du, was ein gleitender Durchschnitt ist und Wie es aussieht, wir stellen eine andere Art von gleitendem Durchschnitt vor und untersuchen, wie es sich von dem zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Der einfache gleitende Durchschnitt ist bei den Händlern sehr beliebt, aber wie alle technischen Indikatoren hat er seine Kritiker Argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, weil jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo es in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die aktuellsten Daten signifikanter sind Als die älteren Daten und sollte einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, mehr Gewicht auf die jüngsten Daten zu geben, die seither zur Erfindung der verschiedenen Arten von neuen Mitteln geführt hat, die beliebteste davon ist Der exponentielle gleitende Durchschnitt EMA Für weitere Lesungen siehe Grundlagen der gewichteten Moving Averages und was ist der Unterschied zwischen einem SMA und einem EMA. Exponential Moving Average Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitenden Durchschnitt, die mehr Gewicht auf die jüngsten Preise in einem Versuch gibt Um es besser auf neue Informationen zu lenken Lernen Sie die etwas komplizierte Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen Aber für Sie Mathe Geeks da draußen, hier ist die EMA Gleichung. Wenn Mit der Formel, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert zur Verfügung stellt, um als vorheriges EMA zu verwenden. Dieses kleine Problem kann durch st Die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt und weiter mit der obigen Formel von dort aus. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die reale Beispiele enthält, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen dem EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis dafür haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, lassen Sie sich einen Blick darauf werfen, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Wenn Sie die Berechnung der EMA betrachten, werden Sie feststellen, dass mehr Aufmerksamkeit auf die jüngsten gelegt wird Datenpunkte, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt In Abbildung 5, die Anzahl der Zeiträume in jedem Durchschnitt verwendet ist identisch 15, aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise Hinweis, wie die EMA hat einen höheren Wert, 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. Was sind die verschiedenen Tage Mean Moving Durchschnitte sind eine völlig Anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen kann, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Erstellung der Durchschnitt Die häufigsten Zeiträume in gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage Je kürzer die Zeitspanne verwendet, um zu erstellen Der Durchschnitt, desto empfindlicher wird es sein, Preisänderungen Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich oder mehr geglättet wird, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um bei der Einrichtung deiner gleitenden Mittelwerte zu verwenden. Der beste Weg zur Abbildung Was man am besten für Sie arbeitet, ist, mit einer Reihe von verschiedenen Zeiträumen zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt.