30 dniowa średnia formuła

Średnia ruchoma Ten przykład pokazuje, w jaki sposób obliczyć średnią ruchomą szeregu czasowego w Excelu. Średnia ruchoma służy do łagodzenia nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznawania trendów. 1. Najpierw przyjrzyjmy się naszej serii czasowej. 2. Na karcie Dane kliknij Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz średnią ruchomą i kliknij OK. 4. Kliknij pole Input Range i wybierz zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij pole Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Narysuj wykres tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiliśmy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje rosnący trend. Program Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczającej liczby poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i odstępu 4. Wniosek: Im większy przedział, tym bardziej wygładzone są szczyty i doliny. Im mniejszy przedział czasu, tym bardziej zbliżone są średnie kroczące do rzeczywistych punktów danych. Aby uwzględnić kilka funkcji agregacji statystycznej, takich jak średnia, wariancja i odchylenie standardowe. Inne typowe obliczenia statystyczne wymagają napisania dłuższych wyrażeń DAX. Excel z tego punktu widzenia ma znacznie bogatszy język. Wzorce statystyczne są zbiorem wspólnych obliczeń statystycznych: mediany, trybu, średniej ruchomej, percentyla i kwartylu. Chcielibyśmy podziękować Colinowi Banfieldowi, Gerardowi Bruecklowi i Javierowi Guillnowi, którego blogi zainspirowały niektóre z poniższych wzorców. Podstawowy wzór Przykład Formuły w tym wzorze są rozwiązaniami dla określonych obliczeń statystycznych. Możesz użyć standardowych funkcji języka DAX do obliczenia średniej (średniej arytmetycznej) zestawu wartości. AVERAGE. zwraca średnią wszystkich liczb w kolumnie liczbowej. AVERAGEA. zwraca średnią wszystkich liczb w kolumnie, obsługując zarówno wartości tekstowe, jak i nieliczbowe (wartości liczbowe i puste cyfry liczą się jako 0). AVERAGEX. obliczyć średnią dla wyrażenia obliczonego na podstawie tabeli. Średnia ruchoma Średnia ruchoma to obliczenie do analizy punktów danych poprzez utworzenie serii średnich różnych podzbiorów pełnego zbioru danych. Możesz użyć wielu technik DAX do realizacji tych obliczeń. Najprostszą techniką jest użycie AVERAGEX, iterowanie tabeli o pożądanej ziarnistości i obliczanie dla każdej iteracji wyrażenia, które generuje pojedynczy punkt danych do użycia w średniej. Na przykład poniższa formuła oblicza średnią kroczącą z ostatnich 7 dni, zakładając, że używasz tabeli dat w swoim modelu danych. Używając AVERAGEX, automatycznie obliczysz miarę na każdym poziomie szczegółowości. W przypadku użycia miary, która może być agregowana (np. SUM), inne podejście oparte na CALCULATE może być szybsze. Możesz znaleźć to alternatywne podejście w pełnym wzroście średniej ruchomej. Możesz użyć standardowych funkcji języka DAX do obliczenia wariancji zestawu wartości. VAR. S. zwraca wariancję wartości w kolumnie reprezentującej populację próbki. VAR. P. zwraca wariancję wartości w kolumnie reprezentującej całą populację. VARX. S. zwraca wariancję wyrażenia ocenianego w tabeli reprezentującej populację próbki. VARX. P. zwraca wariancję wyrażenia ocenianego w tabeli reprezentującej całą populację. Odchylenie standardowe Możesz użyć standardowych funkcji DAX do obliczenia odchylenia standardowego zbioru wartości. STDEV. S. zwraca standardowe odchylenie wartości w kolumnie reprezentującej populację próbki. STDEV. P. zwraca standardowe odchylenie wartości w kolumnie reprezentującej całą populację. STDEVX. S. zwraca odchylenie standardowe wyrażenia obliczonego dla tabeli reprezentującej populację próbki. STDEVX. P. zwraca odchylenie standardowe wyrażenia obliczonego na podstawie tabeli reprezentującej całą populację. Mediana jest wartością liczbową oddzielającą wyższą połowę populacji od dolnej połowy. Jeśli liczba wierszy jest nieparzysta, mediana jest wartością środkową (sortowanie wierszy od najniższej wartości do najwyższej wartości). Jeśli istnieje parzysta liczba wierszy, jest to średnia z dwóch średnich wartości. Formuła ignoruje puste wartości, które nie są uważane za część populacji. Wynik jest identyczny z funkcją MEDIAN w programie Excel. Rysunek 1 pokazuje porównanie wyniku zwróconego przez program Excel i odpowiadającą mu formułę DAX do obliczenia mediany. Rysunek 1 Przykład obliczeń mediany w Excelu i DAX. Tryb jest wartością, która pojawia się najczęściej w zbiorze danych. Formuła ignoruje puste wartości, które nie są uważane za część populacji. Wynik jest identyczny z funkcjami MODE i MODE. SNGL w programie Excel, które zwracają tylko minimalną wartość, gdy istnieje wiele trybów w rozważanym zbiorze wartości. Funkcja Excel MODE. MULT zwróci wszystkie tryby, ale nie można jej zaimplementować jako miary w języku DAX. Rysunek 2 porównuje wyniki zwrócone przez program Excel z odpowiednią formułą DAX do obliczenia trybu. Rysunek 2 Przykład obliczania trybu w Excelu i DAX. Percentyl percentyl jest wartością, poniżej której spada określony procent wartości w grupie. Formuła ignoruje puste wartości, które nie są uważane za część populacji. Obliczenia w języku DAX wymagają kilku kroków opisanych w sekcji Kompletny schemat, który pokazuje, jak uzyskać takie same wyniki funkcji programu Excel PERCENTYL, PERCENTILE. INC i PERCENTILE. EXC. Kwartyle to trzy punkty, które dzielą zbiór wartości na cztery równe grupy, przy czym każda grupa zawiera jedną czwartą danych. Można obliczyć kwartyle za pomocą Wzorca Percentyl, zgodnie z następującymi zależnościami: Pierwszy kwartyl dolny kwartyl 25. percentyl Drugi kwartyl środkowy 50. percentyl Trzeci kwartyl górny kwartyl 75 percentyl Kompletny wzór Kilka obliczeń statystycznych ma dłuższy opis pełnego wzorca, ponieważ możesz mieć różne implementacje w zależności od modeli danych i innych wymagań. Średnia ruchoma Zwykle oceniasz średnią ruchomą, odnosząc się do poziomu ziarnistości dnia. Ogólny wzorzec o następującej formule ma następujące znaczniki: ltnumberofdaysgt to liczba dni dla średniej ruchomej. ltdatecolumngt jest kolumną daty w tabeli dat, jeśli taką posiadasz, lub kolumną z datą tabeli zawierającą wartości, jeśli nie ma oddzielnej tabeli dat. ltmeasuregt jest miarą do obliczenia jako średnia krocząca. Najprostszy wzorzec korzysta z funkcji AVERAGEX w języku DAX, która automatycznie uwzględnia tylko dni, dla których istnieje wartość. Jako alternatywę można użyć poniższego szablonu w modelach danych bez tabeli dat oraz ze środkiem, który można zagregować (np. SUM) w całym okresie badanym. W poprzedniej formule uwzględniany jest dzień bez odpowiednich danych jako miara o wartości 0. Może się to zdarzyć tylko wtedy, gdy masz oddzielną tabelę dat, która może zawierać dni, dla których nie ma odpowiednich transakcji. Można ustalić mianownik dla średniej, używając tylko liczby dni, dla których istnieją transakcje z użyciem następującego wzorca, gdzie: ltfacttablegt jest tabelą związaną z tabelą dat i zawierającą wartości wyliczone przez miarę. Możesz używać funkcji DATESBETWEEN lub DATESINPERIOD zamiast FILTERA, ale działają one tylko w zwykłej tabeli daty, podczas gdy możesz zastosować opisany powyżej wzór także do niestandardowych tabel daty i modeli, które nie mają tabeli daty. Rozważmy na przykład różne wyniki uzyskane w wyniku dwóch poniższych działań. Na rysunku 3 widać, że nie ma sprzedaży w dniu 11 września 2005 roku. Jednak data ta jest uwzględniona w tabeli daty, zatem istnieje 7 dni (od 11 września do 17 września), które mają tylko 6 dni z danymi. Rysunek 3 Przykład obliczenia średniej ruchomej uwzględniającej i ignorującej daty bez sprzedaży. Środek Średnia ruchoma 7 dni ma niższą liczbę od 11 września do 17 września, ponieważ uważa 11 września za dzień z 0 sprzedaży. Jeśli chcesz zignorować dni bez sprzedaży, użyj pomiaru Średnia ruchoma 7 dni bez zer. To może być właściwe podejście, gdy masz pełną tabelę dat, ale chcesz ignorować dni bez transakcji. Stosując formułę Moving Average 7 Days wynik jest poprawny, ponieważ AVERAGEX automatycznie uwzględnia tylko niepuste wartości. Pamiętaj, że możesz poprawić wydajność średniej ruchomej, utrzymując wartość w kolumnie obliczeniowej tabeli o wymaganej szczegółowości, takiej jak data, data i produkt. Jednak podejście do dynamicznego obliczania za pomocą miary oferuje możliwość użycia parametru dla liczby dni średniej ruchomej (np. Zastąpić ltnumberofdaysgt miarą wdrażającą wzorzec tabeli parametrów). Mediana odpowiada 50. percentylu, który można obliczyć za pomocą wzoru Percentyl. Jednak wzorzec Mediana pozwala zoptymalizować i uprościć medianę obliczeń za pomocą pojedynczej miary, zamiast kilku miar wymaganych przez wzorzec Percentyla. Możesz użyć tego podejścia, obliczając medianę dla wartości zawartych w ltvaluecolumngt, jak pokazano poniżej: Aby poprawić wydajność, możesz chcieć utrzymać wartość miary w kolumnie obliczeniowej, jeśli chcesz uzyskać medianę dla wyników miara w modelu danych. Jednak przed wykonaniem tej optymalizacji należy zaimplementować obliczenia MedianX w oparciu o następujący szablon, używając tych znaczników: ltgranularitytablegt jest tabelą, która definiuje ziarnistość obliczeń. Na przykład może to być tabela daty, jeśli chcesz obliczyć medianę miary wyliczoną na poziomie dnia, lub może to być WARTOŚĆ (8216DateYearMonth), jeśli chcesz obliczyć medianę miary obliczoną na poziomie miesiąca. ltmeasuregt jest miarą do obliczenia dla każdego wiersza ltgranularitytablegt dla mediany obliczeń. ltmeasuretablegt to tabela zawierająca dane używane przez ltmeasuregt. Na przykład, jeśli parametr ltgranularitytablegt ma wymiar taki jak 8216Date8217, wówczas parametr ltmeasuretablegt będzie wynosił 8216Internet Sales8217 zawierający kolumnę Internet Sales Amount zsumowaną przez wskaźnik Total Sales w Internecie. Na przykład można zapisać medianę całkowitej sprzedaży internetowej dla wszystkich klientów w Adventure Works w następujący sposób: Wskazówka Poniższy wzór: służy do usuwania wierszy z obiektu ltgranularitytablegt, które nie mają odpowiednich danych w bieżącym wyborze. Jest to szybszy sposób niż użycie następującego wyrażenia: Można jednak zastąpić całe wyrażenie CALCULATETABLE tylko ltgranularitytablegt, jeśli chcesz uwzględnić puste wartości parametru ltmeasuregt jako 0. Wydajność formuły MedianX zależy od liczby wierszy w tabela iterowana i złożoność działania. Jeśli wydajność jest zła, możesz utrwalić wynik ltmeasuregt w kolumnie obliczeniowej lttablegt, ale to usunie możliwość stosowania filtrów do mediany obliczeniowej w czasie zapytania. Percentile Excel ma dwie różne implementacje obliczeń percentylowych z trzema funkcjami: PERCENTYL, PERCENTILE. INC i PERCENTILE. EXC. Wszystkie zwracają K percentyla wartości, gdzie K jest w zakresie od 0 do 1. Różnica polega na tym, że PERCENTYL i PERCENTYL. PRZ uważają K za zakres obejmujący, a PERCENTYL. EXC uważa zakres K od 0 do 1 za wyłączny . Wszystkie te funkcje i ich implementacje DAX otrzymują wartość percentyla jako parametr, który nazywamy K. Wartość percentyla ltKgt mieści się w zakresie od 0 do 1. Dwie implementacje percentyla DAX wymagają kilku miar, które są podobne, ale wystarczająco różne, aby wymagać dwa różne zestawy formuł. Miarami zdefiniowanymi w każdym schemacie są: KPerc. Wartość percentyla odpowiada wartości ltKgt. PercPos. Pozycja percentyla w posortowanym zbiorze wartości. ValueLow. Wartość poniżej pozycji percentyla. ValueHigh. Wartość powyżej pozycji percentyla. Percentyl. Ostateczne obliczenie percentyla. Potrzebujesz wartości ValueLow i ValueHigh na wypadek, gdyby PercPos zawierał część dziesiętną, ponieważ wtedy musisz interpolować pomiędzy ValueLow i ValueHigh, aby zwrócić prawidłową wartość percentyla. Rysunek 4 pokazuje przykład obliczeń wykonanych za pomocą formuł Excel i DAX, przy użyciu obu algorytmów percentyla (włącznie i wyłączności). Rysunek 4 Obliczenia percentyla z wykorzystaniem formuł Excel i równoważne obliczenia DAX. W następnych sekcjach formuły percentylowe wykonują obliczenia na wartościach przechowywanych w kolumnie tabeli, DataValue, podczas gdy formuły PercentileX wykonują obliczenia na wartościach zwracanych przez miarę obliczoną przy danej ziarnistości. Percentile Inclusive Implementacja Percentile Inclusive jest następująca. Percentile Exclusive Implementacja Percentile Exclusive jest następująca. PercentileX Inclusive Implementacja PercentileX Inclusive opiera się na następującym szablonie, przy użyciu tych znaczników: ltgranularitytablegt jest tabelą, która definiuje ziarnistość obliczeń. Na przykład może to być tabela Data, jeśli chcesz obliczyć percentyl miary na poziomie dnia lub może to być WARTOŚĆ (8216DataRozszerzenie), jeśli chcesz obliczyć percentyl miary na poziomie miesiąca. ltmeasuregt jest miarą do obliczenia dla każdego wiersza ltgranularitytablegt dla obliczenia percentyla. ltmeasuretablegt to tabela zawierająca dane używane przez ltmeasuregt. Na przykład, jeśli parametr ltgranularitytablegt jest wymiarem, takim jak 8216Date, 8217, wówczas ltmeasuretablegt będzie 8216Sales8217 zawierający kolumnę Amount zsumowaną przez miarę Total Amount. Na przykład można zapisać PercentileXInc całkowitej kwoty sprzedaży dla wszystkich dat w tabeli daty w następujący sposób: PercentileX Exclusive Implementacja PercentileX Exclusive opiera się na poniższym szablonie, używając tych samych znaczników, które są używane w PercentileX Inclusive: Na przykład: można zapisać PercentileXExc całkowitej kwoty sprzedaży dla wszystkich dat w tabeli daty w następujący sposób: Informuj mnie o nadchodzących wzorcach (biuletyn). Usuń zaznaczenie, aby swobodnie pobrać plik. Opublikowane 17 marca 2017 r. PrzezMoving Averages: What Are They Wśród najpopularniejszych wskaźników technicznych, średnie ruchome są używane do pomiaru kierunku aktualnego trendu. Każdy typ średniej ruchomej (zwykle napisany w tym samouczku jako MA) jest wynikiem matematycznym, który jest obliczany przez uśrednienie liczby przeszłych punktów danych. Po ustaleniu, uzyskana średnia jest następnie nanoszona na wykres w celu umożliwienia handlowcom spojrzenia na wygładzone dane zamiast koncentrowania się na codziennych wahaniach cen, które są nieodłączne na wszystkich rynkach finansowych. Najprostszą formę średniej ruchomej, znaną jako prosta średnia ruchoma (SMA), oblicza się, przyjmując średnią arytmetyczną z danego zestawu wartości. Na przykład, aby obliczyć podstawową 10-dniową średnią ruchomą, sumuje się ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni, a następnie podzielono wynik przez 10. Na rysunku 1 suma cen z ostatnich 10 dni (110) wynosi podzielona przez liczbę dni (10), aby osiągnąć średnią 10-dniową. Jeśli przedsiębiorca chce zamiast tego uzyskać średnią 50-dniową, zostanie wykonany ten sam rodzaj obliczeń, ale będzie obejmował ceny w ciągu ostatnich 50 dni. Wynikowa średnia poniżej (11) uwzględnia 10 ostatnich punktów danych, aby dać handlowcom pojęcie, jak wyceniany jest majątek w stosunku do ostatnich 10 dni. Być może zastanawiasz się, dlaczego techniczni handlowcy nazywają to narzędzie średnią ruchomą, a nie zwykłą średnią. Odpowiedź jest taka, że ​​gdy stają się dostępne nowe wartości, najstarsze punkty danych muszą zostać usunięte z zestawu i nowe punkty danych muszą wejść, aby je zastąpić. W związku z tym zbiór danych stale się rozlicza dla nowych danych, gdy tylko stają się dostępne. Ta metoda obliczania zapewnia uwzględnianie wyłącznie bieżących informacji. Na rysunku 2, po dodaniu do zestawu nowej wartości 5, czerwone pole (reprezentujące ostatnie 10 punktów danych) przesuwa się w prawo, a ostatnia wartość 15 zostaje usunięta z obliczeń. Ponieważ stosunkowo mała wartość 5 zastępuje wysoką wartość 15, można by oczekiwać, że średnia zestawu danych zmniejszy się, co ma miejsce w tym przypadku od 11 do 10. Jak wyglądają średnie kroczące Po wartościach MA zostały obliczone, są nanoszone na wykres, a następnie łączone w celu utworzenia średniej ruchomej linii. Te linie krzywoliniowe są powszechne na wykresach handlowców technicznych, ale sposób ich użycia może się drastycznie różnić (więcej o tym później). Jak widać na rys. 3, można dodać więcej niż jedną średnią ruchomą do dowolnego wykresu, dostosowując liczbę przedziałów czasowych użytych w obliczeniach. Te zakrzywione linie mogą początkowo wydawać się rozpraszające lub mylące, ale z biegiem czasu przyzwyczaisz się do nich. Czerwona linia to po prostu średnia cena z ostatnich 50 dni, a niebieska linia to średnia cena z ostatnich 100 dni. Teraz, gdy rozumiesz, czym jest średnia ruchoma i jak wygląda, dobrze jest wprowadzić inny typ średniej ruchomej i zbadać, jak różni się ona od poprzednio wspomnianej prostej średniej kroczącej. Prosta średnia ruchoma jest niezwykle popularna wśród handlowców, ale jak wszystkie wskaźniki techniczne, ma swoich krytyków. Wiele osób twierdzi, że przydatność SMA jest ograniczona, ponieważ każdy punkt w serii danych jest ważony tak samo, niezależnie od tego, gdzie występuje w sekwencji. Krytycy twierdzą, że najnowsze dane są ważniejsze niż dane starsze i powinny mieć większy wpływ na końcowy wynik. W odpowiedzi na tę krytykę handlowcy zaczęli przykładać większą wagę do najnowszych danych, co od tego czasu doprowadziło do wynalezienia różnego rodzaju nowych średnich, z których najpopularniejszą jest wykładnicza średnia ruchoma (EMA). (Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Podstawy ważonych średnich kroczących i jaka jest różnica między wartością SMA a wartością EMA) Wykładnicza średnia ruchoma Wykładnicza średnia krocząca jest rodzajem średniej ruchomej, która zwiększa wagę ostatnich cen w celu zwiększenia jej elastyczności do nowych informacji. Nauka nieco skomplikowanego równania do obliczania EMA może być niepotrzebna dla wielu traderów, ponieważ prawie wszystkie pakiety wykresów wykonują obliczenia dla ciebie. Jednakże, dla was, maniaków matematyki, macie tutaj równanie EMA: Używając wzoru do obliczenia pierwszego punktu EMA, możecie zauważyć, że nie ma żadnej dostępnej wartości do wykorzystania jako poprzednia EMA. Ten mały problem można rozwiązać, rozpoczynając obliczenia za pomocą prostej średniej ruchomej i kontynuując z powyższą formułą. Dostarczyliśmy przykładowy arkusz kalkulacyjny, który zawiera rzeczywiste przykłady obliczania zarówno prostej średniej kroczącej, jak i wykładniczej średniej kroczącej. Różnica między EMA i SMA Teraz, gdy masz już lepsze zrozumienie sposobu obliczania SMA i EMA, przyjrzyjmy się, jak te średnie różnią się. Patrząc na obliczenia EMA, zauważysz, że większy nacisk kładzie się na ostatnie punkty danych, co czyni je typem średniej ważonej. Na rysunku 5 liczby okresów stosowanych w każdej średniej są identyczne (15), ale EMA reaguje szybciej na zmieniające się ceny. Zwróć uwagę, że EMA ma wyższą wartość, gdy cena rośnie, i spada szybciej niż SMA, gdy cena spada. Ta responsywność jest głównym powodem, dla którego wielu inwestorów woli używać EMA przez SMA. Co oznaczają różne dni Średnie ruchome są całkowicie konfigurowalnym wskaźnikiem, co oznacza, że ​​użytkownik może swobodnie wybierać dowolne ramy czasowe, jakie chcą uzyskać przy tworzeniu średniej. Najczęstsze okresy stosowane w średnich kroczących to 15, 20, 30, 50, 100 i 200 dni. Im krótszy jest przedział czasowy do stworzenia średniej, tym bardziej wrażliwy będzie na zmiany cen. Im dłuższy przedział czasu, tym mniej wrażliwy lub bardziej wygładzony, średnia będzie. Podczas ustawiania średnich kroczących nie ma odpowiednich ram czasowych. Najlepszym sposobem, aby dowiedzieć się, który z nich działa najlepiej, jest eksperymentowanie z wieloma różnymi okresami, dopóki nie znajdziesz takiego, który pasuje do Twojej strategii. Średnie kroczące: jak ich używać