Durchschnittliche Ratenberechnung

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Es wird berechnet, indem eine Reihe von Preisen (oder Berichtsperioden), und fügte hinzu, diese Preise zusammen und dann Dividieren der Summe durch die Anzahl der Datenpunkte berechnet. Diese Formel bestimmt den Durchschnitt der Preise und in einer Weise einzustellen (oder zu verschieben) in Reaktion auf die aktuellen Daten für die Berechnung der Mittelwert berechnet. Zum Beispiel, wenn Sie nur die letzten 15 Wechselkurse in die Durchschnittsberechnung sind, wird der älteste Rate sank automatisch jedes Mal, wenn ein neuer Preis verfügbar wird. Tatsächlich bewegt sich der Durchschnitt, wenn jeder neue Preis in die Berechnung einbezogen wird, und stellt sicher, dass der Durchschnitt nur auf den letzten 15 Preisen basiert. Mit einem kleinen Versuch und Fehler können Sie einen gleitenden Durchschnitt bestimmen, der zu Ihrer Handelsstrategie passt. Ein guter Ausgangspunkt ist ein einfacher gleitender Durchschnitt basierend auf den letzten 20 Preisen. Die gewichteten Moving Average (WMA) Ein gleitender Durchschnitt gewichtet wird auf die gleiche Weise wie ein einfacher gleitender Durchschnitt berechnet, verwendet jedoch Werte, die linear gewichtet, um sicherzustellen, dass die neuesten Preise einen größeren Einfluss auf den Durchschnitt haben. Dies bedeutet, dass die in die Berechnung einbezogen älteste Rate eine Gewichtung von 1 empfängt der nächste älteste Wert erhält eine Gewichtung von 2 und der nächstälteste Wert erhält eine Gewichtung von 3, den ganzen Weg bis zum letzten Rate. Einige Händler finden diese Methode eher relevant für die Trendfindung vor allem in einem schnelllebigen Markt. Der Nachteil der Verwendung eines gewichteten gleitenden Durchschnitts ist, dass die resultierende durchschnittliche Linie chopper als ein einfacher gleitender Durchschnitt sein kann. Dies könnte es schwieriger machen, einen Markttrend von einer Fluktuation zu unterscheiden. Aus diesem Grund ziehen einige Trader es vor, sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen gewichteten gleitenden Durchschnitt auf demselben Kursdiagramm zu platzieren. Kerzenständer Preisdiagramm mit Simple Moving Average und Weighted Moving Average Exponential Moving Average (EMA) eine exponentielle gleitende Durchschnitt ist ähnlich wie bei einem einfachen gleitenden Durchschnitt, aber während ein einfacher gleitender Durchschnitt die ältesten Preise entfernt als neuen Preise verfügbar werden, ein exponentieller gleitender Durchschnitt berechnet Der Durchschnitt aller historischen Bereiche, beginnend an dem Punkt, den Sie angeben. Wenn Sie z. B. eine neue exponentielle gleitende durchschnittliche Überlagerung zu einem Preisschema hinzufügen, ordnen Sie die Anzahl der Berichtszeiträume zu, die in die Berechnung einbezogen werden sollen. Angenommen, Sie legen fest, für die letzten 10 Preise aufgenommen werden. Diese erste Berechnung ist genau die gleiche wie eine einfache gleitende Durchschnitt auch auf 10 Berichtszeiträume basiert, aber wenn der nächste Preis verfügbar ist, wird die neue Berechnung behalten die ursprünglichen 10 Preise, plus den neuen Preis, um den Durchschnitt zu erreichen. Dies bedeutet, dass es jetzt 11 Berichtszeiträume in der exponentiellen gleitenden Durchschnittsberechnung gibt, während der einfache gleitende Durchschnitt immer nur auf den letzten 10 Raten basiert. Entscheiden, welche Moving Average zu verwenden Um zu bestimmen, welche gleitenden Durchschnitt für Sie am besten ist, müssen Sie zuerst verstehen, Ihre Bedürfnisse. Wenn Ihr Hauptziel ist es, den Lärm von konsequent schwankenden Preisen zu senken, um eine allgemeine Marktrichtung zu bestimmen, dann eine einfache gleitende Durchschnitt der letzten 20 oder so Preise können die Höhe der Details, die Sie benötigen. Wenn Sie wollen, dass Ihre gleitenden Durchschnitt mehr Wert auf die neuesten Preise setzen, ist ein gewichteter Durchschnitt angemessener. Denken Sie jedoch daran, dass die Form der durchschnittlichen Linie möglicherweise verzerrt werden könnte, weil gewichtete Bewegungsdurchschnitte mehr durch die neuesten Preise betroffen sind, was möglicherweise die Erzeugung von falschen Signalen zur Folge hat. Bei der Arbeit mit gewichteten gleitenden Durchschnitten müssen Sie für einen größeren Grad an Volatilität vorbereitet sein. Simple Moving Average Weighted Moving AverageMoving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung 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 letzten 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. Gefällt Ihnen diese kostenlose Website Bitte geben Sie diese Seite auf GoogleMoving Durchschnitt Rechner eine Liste der sequentiellen Daten gegeben, können Sie die n - Punkt gleitenden Durchschnitt (oder Rollmittel) konstruieren, indem der Durchschnitt jedes Satzes von n aufeinanderfolgenden Punkten zu finden. Zum Beispiel, wenn Sie die bestellten Datensatz 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, die 4-Punkt-gleitenden Durchschnitt beträgt 11,75, 12,5, 13.25, 13.5, 12.25, 11.75 Gleitende Durchschnitte werden verwendet sequentielle Daten zu glätten sie scharfe Spitzen und Einbrüche weniger ausgeprägt, da jeder Rohdatenpunkt gegeben ist nur ein Bruchteil Gewicht in dem gleitenden Durchschnitt zu machen. Je größer der Wert von n ist. Desto glatter ist der Graph des gleitenden Mittelwertes im Vergleich zum Graphen der ursprünglichen Daten. Analysten sehen oft auf Mittelwerte von Aktienkursdaten bewegten Trends vorherzusagen und Mustern klarer zu sehen. Sie können den folgenden Taschenrechner verwenden, um einen gleitenden Durchschnitt eines Datensatzes zu finden. Anzahl der Begriffe, die in einer einfachen n - Point Moving Average Wenn die Anzahl der Begriffe in der ursprünglichen Menge ist d und die Anzahl der Begriffe in jedem Durchschnitt verwendet wird, ist n. dann wird die Anzahl der Begriffe in dem gleitenden Durchschnitt Sequenz Zum Beispiel, wenn Sie eine Folge von 90 Aktienkurse und die 14-Tage-Roll Durchschnitt der Preise nehmen, die im gleitenden Durchschnitt Folge 90 haben - 14 1 77 Punkte. 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, mehr Gewicht auf neuere Daten zu geben, oder eine zentral gewichtete Mittel zu schaffen, wo die Mittelglieder mehr gezählt werden. Siehe die gewichteten gleitenden Durchschnitte Artikel und Taschenrechner für weitere Informationen. Zusammen mit bewegenden arithmetischen Mitteln schauen einige Analytiker auch den bewegten Median der geordneten Daten an, da der Median von den fremden Ausreißern nicht beeinflußt wird. Bewegungsdurchschnitte: Was sind sie Unter den populärsten technischen Indikatoren werden bewegliche Durchschnitte benutzt, um die Richtung des Stromes zu messen Trend. Jede Art durchschnittlich bewegen (allgemein in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl vergangener Datenpunkte berechnet. Sobald bestimmt ist, wird der resultierende Mittelwert dann auf einem Diagramm aufgetragen, um Händler zu ermöglichen, bei geglätteten Daten zu suchen, anstatt sich auf den Tag-zu-Tag Preisschwankungen, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, in geeigneter Weise als ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel aus einer gegebenen Menge von Werten berechnet. Um zum Beispiel eine grundlegende 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann teilen Sie das Ergebnis durch 10. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung zu geben, wie ein Gewinn für den letzten 10 Tagen relativ preiswert ist. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Schaffung der Durchschnitt. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie Them Subscribe to News Für die neuesten Erkenntnisse und Analyse verwenden Dank für die Unterzeichnung bis zu Investopedia Insights - News to Use. Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten im Laufe der Zeit Ist eine Form von zufälliger Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Er / sie nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten, die zufällig die folgenden Ergebnisse erhalten: Der berechnete Mittelwert oder Durchschnitt der Daten 10. Der Manager beschließt, dies als Schätzung der Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfachen Mittelwert oder Mittelwert aller vergangenen Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Eine andere Methode, den Durchschnitt zu berechnen, ist die Addition jedes Wertes durch die Anzahl der Werte oder 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 1/3 wird als Gewicht bezeichnet. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (links (frac rechts)) sind die Gewichte und summieren sich natürlich auf 1.