Bewegende gemiddelde analise-instrument

Gebruik die analise ToolPak om komplekse data analise uit te voer van toepassing op: Excel 2016. Excel 2013. Excel 2010. Meer. As jy nodig het om te ontwikkel komplekse statistiese of ingenieurswese ontleed, kan jy stappe en tyd te bespaar deur die gebruik van die analise ToolPak. Jy verskaf die data en parameters vir elke analise, en die instrument gebruik die gepaste statistiese of ingenieurswese makro funksies te bereken en die resultate in 'n uitset tabel te vertoon. Sommige gereedskap genereer kaarte en behalwe uitsettabelle. Die data-analise funksies kan gebruik word op net een werkblad op 'n slag. Wanneer jy data analise uit te voer op gegroepeer werkkaarte, sal die resultate verskyn op die eerste werkvel en leë formaat tafels sal verskyn op die oorblywende werkkaarte. Om data-analise op die res van die werkvelle te voer, herbereken die analise hulpmiddel vir elke werkblad. Die ontleding ToolPak sluit die in die volgende afdelings beskryf gereedskap. Om toegang tot hierdie instrumente, kliek Data-analise in die analise groep op die blad Data. As die data-analise opdrag is nie beskikbaar nie, moet jy die analise ToolPak add-in program te laai. Vrag en aktiveer die analise ToolPak Klik op die blad lêer en klik op Options. en kliek dan op die kategorie Add-Ins. In die boks Bestuur, kies Excel Add-ins en dan klik op Go. In die boks Add-Ins, check die analise ToolPak boks en klik op OK. As Ontleding ToolPak nie in die add-ins beskikbaar boks gelys, klik op Blaai om dit op te spoor. As jy gevra word dat die analise ToolPak nie tans op jou rekenaar geïnstalleer, kliek Ja om dit te installeer. Wat wil jy hê om te leer oor Anova Die Anova analise gereedskap verskaf verskillende tipes variansie analise. Die instrument wat jy moet gebruik, hang af van die aantal faktore en die aantal monsters wat jy het uit die bevolkings wat jy wil toets. Anova: enkele faktor Hierdie instrument voer 'n eenvoudige analise van variansie op data vir twee of meer monsters. Die ontleding verskaf 'n toets van die hipotese dat elke monster kom uit dieselfde onderliggende waarskynlikheid verspreiding teen die alternatiewe hipotese dat onderliggende waarskynlikheidsverdelings is nie dieselfde vir alle monsters. As daar net twee monsters, kan jy die werkblad funksie T gebruik. Te toets. Met meer as twee monsters, is daar geen maklike veralgemening van T. Te toets. en die enkele faktor ANOVA kan opgeroep word in plaas. Anova: twee-faktor met Replisering Hierdie analise instrument is nuttig wanneer data saam twee verskillende dimensies geklassifiseer kan word. Byvoorbeeld, in 'n eksperiment om die hoogte van die plante te meet, die plante kan gegee word verskillende handelsmerke van kunsmis (byvoorbeeld, A, B, C) en kan ook by verskillende temperature gehou (byvoorbeeld, 'n lae, hoë). Vir elk van die ses moontlike pare, ons het 'n gelyke aantal waarnemings van planthoogte. Met hierdie hulpmiddel Anova, kan ons toets: Of die hoogtes van plante vir die verskillende kunsmis handelsmerke is afkomstig van dieselfde onderliggende bevolking. Temperature geïgnoreer vir hierdie ontleding. Of die hoogtes van plante vir die verskillende temperatuur vlakke kom uit dieselfde onderliggende bevolking. Kunsmis handelsmerke geïgnoreer vir hierdie ontleding. Of hy verantwoordelik vir die gevolge van verskille tussen kunsmis handelsmerke in die eerste opsomming punt en verskille in temperature wat in die tweede opsomming punt, is die ses monsters wat al pare waardes uit dieselfde populasie. Die alternatiewe hipotese is dat daar gevolge as gevolg van spesifieke pare bo en behalwe die verskille wat gebaseer is op alleen of op temperatuur alleen kunsmis. Anova: Twee-Factor Sonder Replisering Hierdie analise instrument is nuttig wanneer data geklassifiseer op twee verskillende dimensies soos in die twee-faktor geval Replisering. Maar vir hierdie instrument word aanvaar dat daar slegs 'n enkele waarneming vir elke paar (byvoorbeeld, elke paar in die voorafgaande voorbeeld). Korrelasie Die CORREL en PEARSON werkblad funksies sowel bereken die korrelasiekoëffisiënt tussen twee meting veranderlikes toe metings op elke veranderlike is waargeneem vir elk van N vakke. (Enige ontbreek waarneming vir enige vak veroorsaak dat onderhewig aan geïgnoreer word in die ontleding.) Die korrelasie-analise instrument is veral nuttig wanneer daar meer as twee meting veranderlikes vir elk van N vakke. Dit bied 'n uitset tafel, 'n korrelasie matriks, wat die waarde van CORREL (of PEARSON) toon toegepas op elke moontlike kombinasie van meting veranderlikes. Die korrelasiekoëffisiënt, soos die kovariansie, is 'n maatstaf van die mate waarin twee meting veranderlikes varieer saam. In teenstelling met die kovariansie, is die korrelasiekoëffisiënt afgeskaal sodat die waarde daarvan is onafhanklik van die eenhede waarin die twee meting veranderlikes word uitgedruk. (Byvoorbeeld, as die twee meting veranderlikes gewig en lengte, die waarde van die korrelasiekoëffisiënt is onveranderd as gewig omgeskakel vanaf pond na kilogram.) Die waarde van enige korrelasiekoëffisiënt moet tussen -1 en 1 ingesluit. Jy kan die korrelasie-analise instrument gebruik om elke paar meting veranderlikes te ondersoek om te bepaal of die twee meting veranderlikes is geneig om dit saam te beweeg, of groot waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (positiewe korrelasie), of klein waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (negatiewe korrelasie), en of waardes van beide veranderlikes is geneig om nie-verwante wees (korrelasie naby 0 (nul)). Kovariansie die korrelasie en kovariansie gereedskap kan beide gebruik word in dieselfde omgewing, wanneer jy n verskillende meting veranderlikes waargeneem op 'n stel van individue. Die gereedskap Korrelasie en Kovariansie elke gee 'n uitset tafel, 'n oorsig, dat die korrelasiekoëffisiënt of kovariansie toon, onderskeidelik, tussen elke paar van meting veranderlikes. Die verskil is dat korrelasiekoëffisiënte is afgeskaal om te lieg tussen -1 en 1 ingesluit. Ooreenstemmende kovariansies nie afgeskaal. Beide die korrelasiekoëffisiënt en die kovariansie is maatreëls van die mate waarin twee veranderlikes varieer saam. Die Kovariansie instrument bere die waarde van die werkblad funksie COVARIANCE. P vir elke paar van meting veranderlikes. (Direkte gebruik van COVARIANCE. P eerder as die Kovariansie instrument is 'n redelike alternatief wanneer daar slegs twee meting veranderlikes, dit is, N2.) Die inskrywing op die diagonaal van die Kovariansie gereedskap uitset tabel in ry i, kolom Ek is die kovariansie van die i-de meting veranderlike met homself. Dit is net die populasievariansie vir daardie veranderlike, soos bereken deur die werkblad funksie var. P. Jy kan die Kovariansie instrument gebruik om elke paar meting veranderlikes te ondersoek om te bepaal of die twee meting veranderlikes is geneig om saam te beweeg, dit is, hetsy groot waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (positief kovariansie), of klein waardes van een veranderlike is geneig om geassosieer te word met 'n groot waardes van die ander (negatiewe kovariansie), en of waardes van beide veranderlikes is geneig om nie-verwante wees (kovariansie naby 0 (nul)). Beskrywende Statistiek Die beskrywende statistiek analise hulpmiddel genereer 'n verslag van eenveranderlike statistieke vir data in die insette reeks, die verskaffing van inligting oor die sentrale neiging en veranderlikheid van jou data. Eksponensiële glad die eksponensiële Gladstryking analise hulpmiddel voorspel 'n waarde wat gebaseer is op die voorspelling vir die vorige tydperk, aangepas vir die fout in die vorige skatting. Die instrument gebruik die glad konstante a. die grootte van wat bepaal hoe sterk die voorspellings te reageer op foute in die vorige skatting. Let wel: Waardes van 0,2-0,3 redelike glad konstantes. Hierdie waardes dui daarop dat die huidige voorspelling in die vorige voorspelling aangepas moet word 20 persent tot 30 persent vir foute. Groter konstantes lewer 'n vinniger reaksie maar kan wisselvallige projeksies te produseer. Kleiner konstantes kan lei tot 'n lang sloerings vir voorspelling waardes. F-toets Twee-monster vir Verskille Die F-toets Twee-monster vir Verskille analise instrument voer 'n twee-monster F-toets te vergelyk twee bevolking afwykings. Byvoorbeeld, kan jy die instrument F-toets op monsters van tye in 'n swem maak wat by elk van twee spanne. Die instrument bied die resultaat van 'n toets van die nulhipotese dat hierdie twee monsters vandaan uitkerings met gelyke variansies, teen die alternatief wat die afwykings is nie gelyk in die onderliggende verdelings. Die instrument word bereken dat die waarde f van 'n F-statistiek (of F-verhouding). 'N Waarde van f naby aan 1 bied 'n bewys dat die onderliggende bevolking afwykings gelyk. In die uitset tafel, as f LT 1 P (F Dit f) een-stert gee die waarskynlikheid van die waarneming van 'n waarde van die F-statistiek minder as f wanneer bevolking afwykings gelyk, en F Kritieke een-stert gee die kritieke waarde minus as 1 vir die gekose betekenis vlak, Alpha. As f gt 1, P (F Dit f) een-stert gee die waarskynlikheid van die waarneming van 'n waarde van die F-statistiek groter as f wanneer bevolking afwykings gelyk, en F Kritieke een-stert gee die kritieke waarde van meer as 1 vir Alpha . Fourier-analise Die Fourier-analise instrument probleme oplos in lineêre stelsels en ontleding periodieke data met behulp van die Fast Fourier Transform (FFT) metode om data te omskep. Hierdie instrument ondersteun ook omgekeerde transformasies, waarin die omgekeerde van getransformeerde data van die oorspronklike data terug. Histogram histogram analise hulpmiddel bereken individuele en kumulatiewe frekwensies vir 'n sel verskeidenheid van data en data dromme. Hierdie instrument genereer data vir die aantal voorkomste van 'n waarde in die datastel. Byvoorbeeld, in 'n klas van 20 studente het, kan jy die verspreiding van tellings in letter-graad kategorieë te bepaal. 'N Histogram tabel toon die brief-graad grense en die aantal tellings tussen die laagste gebonde en die huidige gebonde. Die enkele mees algemene telling is die modus van die data. Tip: In Excel 2016, kan jy nou 'n histogram of Pareto grafiek. Bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde analise instrument projekte waardes in die vooruitsig tydperk, gebaseer op die gemiddelde waarde van die veranderlike oor 'n spesifieke aantal voorafgaande tydperke. 'N bewegende gemiddelde bied tendens inligting wat 'n eenvoudige gemiddeld van al die historiese data sal masker. Gebruik hierdie hulpmiddel om verkope, voorraad, of ander tendense voorspel. Elke voorspelling waarde is gebaseer op die volgende formule. N is die aantal vorige tydperke in die bewegende gemiddelde te sluit in 'n J is die werklike waarde op tydstip j F j is die geskatte waarde op tydstip j lukraakgetalgenerasie Die lukraakgetalgenerasie analise hulpmiddel vul 'n reeks met onafhanklike ewekansige getalle wat getrek uit een van verskeie verdelings. Jy kan die vakke kenmerk in 'n bevolking met 'n waarskynlikheid verspreiding. Byvoorbeeld, kan jy 'n normale verspreiding te gebruik om die bevolking van individue hoogtes kenmerk, of jy kan 'n Bernoulli verspreiding van twee moontlike uitkomste te gebruik om die bevolking van die munt-flip resultate kenmerk. Rang en Percentile Die rang en Percentile analise instrument produseer 'n tabel wat die ordinale en persentasie rang van elke waarde in 'n datastel bevat. Jy kan analiseer die relatiewe status van die waardes in 'n datastel. Hierdie instrument gebruik die werkblad funksies RANK. EQ en PERCENTRANK. INC. As jy wil om verantwoording te doen vasgebind waardes, gebruik die RANK. EQ funksie, wat behandel vasgebind waardes as wat dieselfde rang, of gebruik die rang. AVG funksie, wat die gemiddelde rang vir die vasgebind waardes terugkeer. Regressie Die Regressie-analise instrument voer liniêre regressie-analise met behulp van die kleinste kwadrate metode om 'n streep deur 'n stel waarnemings te pas. Jy kan analiseer hoe 'n enkele afhanklike veranderlike is wat geraak word deur die waardes van een of meer onafhanklike veranderlikes. Byvoorbeeld, kan jy analiseer hoe 'n atlete prestasie is wat geraak word deur faktore soos ouderdom, lengte en gewig. Jy kan aandele verdeel in die prestasie maatstaf om elk van hierdie drie faktore, wat gebaseer is op 'n stel van prestasie data, en gebruik dan die resultate van die uitvoering van 'n nuwe, ongetoetste atleet voorspel. Die Regressie instrument gebruik die werkblad funksie LINEST. Monsterneming Die Monsterneming analise-instrument skep 'n monster van 'n bevolking deur die behandeling van die insette reeks as 'n bevolking. Wanneer die bevolking is te groot om te verwerk of grafiek, kan jy 'n verteenwoordigende monster gebruik. Jy kan ook 'n voorbeeld dat slegs die waardes bevat van 'n bepaalde deel van 'n siklus as jy glo dat die insette data is periodieke skep. Byvoorbeeld, as die insette reeks bevat kwartaallikse verkoopsyfers, monsterneming met 'n periodieke koers van vier plekke die waardes van dieselfde kwartaal in die uitset reeks. t-toets vir twee steekproewe gemiddelde t-toets analise-instrumente toets vir gelykheid van die bevolking beteken dat elke monster onderlê. Die drie instrumente in diens verskillende aannames: dat die bevolking afwykings gelyk, dat die bevolking afwykings is nie gelyk, en dat die twee monsters verteenwoordig voordat behandeling en na-behandeling waarnemings op dieselfde vakke. Vir al drie gereedskap hieronder, 'n t-statistiek waarde, t, word bereken en aangedui as t Stat in die uitset tafels. Afhangende van die data, hierdie waarde, t, kan negatiewe of nonnegatieve wees. Onder die aanname van gelyke onderliggende bevolking beteken, as t LT 0, P (T LT t) een-stert gee die waarskynlikheid dat 'n waarde van die t-statistiek sal in ag geneem word dat meer negatiewe as t. As t gt0, P (T LT t) een-stert gee die waarskynlikheid dat 'n waarde van die t-statistiek sal in ag geneem word dat meer positief as t. t Kritieke een-stert gee die afgesnyde waarde, sodat die waarskynlikheid van die waarneming van 'n waarde van die t-statistiek groter as of gelyk aan Kritieke een-stert t Alpha. P (T LT t) twee-stert gee die waarskynlikheid dat 'n waarde van die t-statistiek sal in ag geneem word wat groter in absolute waarde as t. P Kritieke twee-stert gee die afgesnyde waarde, sodat die waarskynlikheid van 'n waargeneem t-statistiek groter in absolute waarde as P Kritieke twee-stert is Alpha. t-toets: Saam Twee monster vir beteken dat jy kan 'n gepaar toets gebruik wanneer daar 'n natuurlike paring van waarnemings in die monsters, soos wanneer 'n monster groep twee keer getoets voor en na 'n eksperiment. Hierdie analise hulpmiddel en sy formule uit te voer 'n gepaar twee-monster Studente t-toets om te bepaal of waarnemings wat gedoen word voordat 'n behandeling en waarnemings geneem ná 'n behandeling is geneig om te kom van uitkerings met gelyke bevolking beteken. Hierdie vorm t-toets nie aanvaar dat die afwykings van beide bevolkings gelyk. Let wel: Onder die resultate wat gegenereer word deur hierdie instrument is saamgevoeg variansie, 'n opgehoopte maatstaf van die verspreiding van inligting oor die gemiddelde, wat afgelei is van die volgende formule. t-toets: Twee-letter Voorbeeld Veronderstel gelyke variansies Hierdie analise instrument voer 'n twee-steekproef studente t-toets. Hierdie vorm t-toets veronderstel dat die twee datastelle vandaan kom uitkerings met dieselfde afwykings. Dit staan ​​bekend as 'n homoscedastic t-toets. Jy kan hierdie t-toets gebruik om te bepaal of die twee monsters is geneig om te kom van uitkerings met gelyke bevolking beteken. t-toets: Twee-letter Voorbeeld Veronderstel Ongelyke Verskille Hierdie analise instrument voer 'n twee-steekproef studente t-toets. Hierdie vorm t-toets veronderstel dat die twee datastelle vandaan kom uitkerings met ongelyke variansies. Dit staan ​​bekend as 'n heteroscedastic t-toets. Soos met die vorige gelyke variansies geval, kan jy hierdie t-toets gebruik om te bepaal of die twee monsters is geneig om te kom van uitkerings met gelyke bevolking beteken. Gebruik hierdie toets wanneer daar duidelike vakke in die twee monsters. Gebruik die gepaarde toets, in die volgende voorbeeld beskryf, wanneer daar 'n enkele stel vakke en die twee monsters verteenwoordig metings vir elke vak voor en na 'n behandeling. Die volgende formule word gebruik om vas te stel die statistiek waarde t. Die volgende formule word gebruik om die grade van vryheid te bereken, DF. Omdat die resultaat van die berekening is gewoonlik nie 'n heelgetal, is die waarde van DF afgerond tot die naaste heelgetal 'n kritieke waarde van die t tafel te kry. Die Excel werkblad funksie T. TOETS gebruik die berekende DF waarde sonder afronding, omdat dit moontlik is om 'n waarde vir T bereken. Toets met 'n noninteger DF. As gevolg van hierdie verskillende benaderings tot die bepaling van die grade van vryheid, die resultate van T. Toets en hierdie t-toets instrument sal verskil in die geval Ongelyke Afwykings. Z-toets Die Z-toets: Twee monster vir Middel-analise instrument voer 'n twee monster Z-toets vir middel met 'n bekende afwykings. Hierdie instrument word gebruik om die nulhipotese dat daar geen verskil tussen twee populasiegemiddeldes teen óf eensydige of twee kante alternatiewe hipoteses te toets. As afwykings nie bekend, die werkblad funksie Z. TOETS moet eerder gebruik word. Wanneer jy die instrument Z-toets gebruik, wees versigtig om die uitset te verstaan. P (Z LT Z) een-stert is regtig P (Z GT ABS (Z)), die waarskynlikheid van 'n Z-waarde verder van 0 in dieselfde rigting as die waargeneem Z waarde wanneer daar geen verskil tussen die bevolking beteken. P (Z LT Z) twee-stert is regtig P (Z GT ABS (Z) of Z LT - ABS (Z)), die waarskynlikheid van 'n Z-waarde verder van 0 in enige rigting as die waargeneem Z-waarde wanneer daar is geen verskil tussen die bevolking beteken. Die tweekantig resultaat is net die een-stert gevolg vermenigvuldig met 2. Die Z-toets instrument kan ook gebruik word vir die geval waar die nulhipotese is dat daar 'n spesifieke nie-nul waarde vir die verskil tussen die twee populasiegemiddeldes. Byvoorbeeld, kan jy hierdie toets gebruik om verskille tussen die vertonings van twee motor modelle te bepaal. VBA funksies vir die Ontleding ToolPak Om Visual Basic sluit vir Aansoek (VBA) funksies vir die Ontleding ToolPak, kan jy die analise ToolPak laai - VBA byvoeging op dieselfde manier wat jy die analise ToolPak laai. In die invoegtoepassingen beskikbaar boks, kies die analise ToolPak - VBA boks. Sien AlsoUsing die bewegende gemiddelde Tool van die Excel 2007 en Excel 2010 Ontleding ToolPak Inleiding Welkom by my jongste middelpunt op die analise ToolPak in beide Excel 2007 en Excel 2010 Vandag sal ek kyk na hoe om die bewegende gemiddelde hulpmiddel gebruik. Hierdie instrument word gebruik wanneer jy wil tendens analise uit te voer op 'n reeks van data. In my voorbeeld, Ek is op soek na die aantal algehele treffers my hubs kry op 'n daaglikse basis. Ek wil om te bepaal of my daaglikse treffers opwaarts neig en die bewegende gemiddelde Tool sal 'n tendens lyn word as deel van die analise te skep om my te wys as dit die geval is (hopelik is dit). Bewegende gemiddeldes gebruik 'n interval van die gemiddelde te bereken met verloop van tyd. Die gekose interval is die aantal waardes Excel 2007 of Excel 2010 sal gemiddeld tot die tendens lyn te skep. Ek gaan deur hoe om die beste interval om jou data te pas en gee jou die mees akkurate en sinvolle tendens lyn te bepaal. Voordat jy begin, ek het 'n spilpunt wat die analise ToolPak na Excel dek te voeg as dit nie geïnstalleer is en ook die oplos van probleme as dit geïnstalleer is, maar nie in Excel 2007 of Excel 2010. Die sentrum kan hier gevind word: Wanneer ons voltooi ons ontleding van die data met behulp van die bewegende gemiddelde instrument, sal ons voorsien word van 'n grafiek wat ons werklike data en die tendens dat die instrument het bereken. Voorbeeld van 'n bewegende gemiddelde met 'n tendens lyn, geskep met behulp van die bewegende gemiddelde Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010. Die gebruik van die bewegende gemiddelde Tool in Excel 2007 en Excel 2010 Indien jy oor die Ontleding ToolPak geïnstalleer in óf Excel 2007 of Excel 2010, kan die ToolPak gevind word op die blad data, in die analise groep. Om dit te gebruik, kliek op die knoppie Data-analise (jy hoef nie enige data voor die hand kies). Volgende, kies ons Moving Gemiddelde uit die lys van beskikbare Ontleding gereedskap Die bewegende gemiddelde dialoog boks sal nou oop Om mee te begin, kies die Inset Range. Die reeks moet wees in 'n kolom en moet ook aangrensende wees (geen breek). Dit sluit ook die etikette moet jy hulle Press Return kies of Tik om te kies die reeks Kies die opsie vir etikette in eerste ry as jy etikette in daardie eerste ry vir Interval het. laat dit op die standaard van 3. Ons sal met tussenposes in meer besonderhede bespreek in 'n verdere gedeelte hieronder Kies 'n Uitgawe Range onder uitvoer opsies (in my voorbeeld, ek verkies die volgende kolom te hou dit eenvoudig Kies Chart Uitgawe sodat Excel 2007 of Excel 2010 sal 'n grafiek te skep vir jou as dit is waarskynlik wat u sal verwys na die meeste by die gebruik van die bewegende gemiddelde hulpmiddel Laat standaardfoute leeg (dit skep 'n tweede kolom wat die data bevat) as dit is onwaarskynlik dat jy sal gebruik Klik op OK en Excel sal 'n kolom met die bewegende gemiddeldes en 'n grafiek Nota skep: die grafiek wat geskep is vir een of ander rede baie klein, sal jy weer grootte nodig het om in staat wees om werklik te sien die detail die figuur hieronder aan julle gee. 'n idee van hoe dit lyk wanneer Excel die ontleding voltooi op jou data Voorbeeld van die aanvanklike opbrengs geskep met behulp van die bewegende gemiddelde Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010. Let wel:. As jy bo, die kan sien uit die figuur eerste twee selle in die bewegende gemiddelde kolom (Ek het die selle uitgelig) het n / A in hulle nie. Dit is normaal as Excel die bewegende gemiddelde nie kan verrig totdat dit het drie waardes (die interval met ander woorde). Ek het opgeruim die onderstaande grafiek om my data toon met 'n bewegende gemiddelde van drie dae. Ek het 'n spilpunt wat dek die skep en redigering van kaarte in veel groter detail wat hier gevind kan word: Soos jy kan sien, die neiging lyn (voorspelling) is baie veranderlike en die tendens is nie so maklik om te sien. Ons sal bespreek die keuse van 'n gepaste interval in volgende die artikel. Bewegende gemiddelde met 'n tussenpose wat nie 'n definitiewe tendens geskep het wys met behulp van die bewegende gemiddelde Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010. Die keuse van die korrekte interval vir jou bewegende gemiddelde in Excel 2007 en Excel 2010 Soos jy kan sien uit die figuur bo, die bewegende gemiddelde is uiters veranderlik en nie illustreer 'n nuttige tendens of skatting. Aan die korrekte interval is van kardinale belang sodat jy maklik die tendens in jou data kan sien. Dit is duidelik dat in my voorbeeld, met behulp van 'n voorspelling met 'n tussenpose van drie dae sal nie my te voorsien van enige waardevolle inligting. Die tendens is steeds sigbaar in die tweede grafiek in die onderstaande figuur met die interval van sewe dae en is die meeste duidelik in die dertig daagse bewegende gemiddelde, so dit is die een wat ek sal kies. Bewegende gemiddeldes met verskillende tussenposes geskep met behulp van die bewegende gemiddelde Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010. Twee dinge word onmiddellik duidelik uit die grafieke. Die tendens word duideliker, hoe hoër is die interval die datareeks moet langer wees as jy 'n langer pouse kies (die gaping tussen die aanvang van die data-reeks en die begin van die tendens lyn word groter hoe hoër interval wat jy kies) Ten einde kies die mees geskikte interval wat jy nodig het om die twee faktore hierbo balanseer, die keuse van 'n lank genoeg interval om die beste tendens lyn op grond van die hoeveelheid data wat jy wys. Voeg 'n tendens lyn op 'n grafiek in Excel 2007 en Excel 2010 Daar is 'n ander metode om 'n tendens lyn toe te voeg tot 'n grafiek. Dit het voordele en nadele vir die gebruik van die bewegende gemiddelde hulpmiddel (Ek het 'n tendens lyn bygevoeg tot my inligting in die onderstaande figuur): Trend lyn by 'n grafiek in Excel 2007 en Excel 2010. Voeg 'n tendens-lyn kan jy agteruit voorspel en voorspelers die lyn is lineêre en nog baie netjieser (nuttig vir die tendens in 'n aanbieding te wys) baie maklik om die onderliggende data wat gebruik word om die tendens lyn te skep by 'n bestaande term is nie beskikbaar standaardfout berekening is nie beskikbaar So in opsomming, as jy wil 'n mooi reguit lyn toon tendense óf vorentoe of agtertoe, gebruik 'n tendens lyn. As jy belangstel in die onderliggende wiskunde of die data van die bewegende gemiddeldes is gebruik, hoe meer kragtige bewegende gemiddelde instrument uit die analise ToolPak. Ek het ook 'n middelpunt wat ondersoek die skep tendens lyne om kaarte in veel meer besonderhede, kan dit middelpunt hier gevind word: Slot bewegende gemiddeldes is 'n nuttige en kragtige wiskundige hulpmiddel vir die berekening van 'n tendens in 'n data-reeks. Die gebruik van die bewegende gemiddelde instrument uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010, was ek in staat om te wys dat die daaglikse verkeer kom in my hubs inderdaad opwaarts neig. In hierdie sentrum, geïllustreer ek: Hoe om die bewegende gemiddelde hulpmiddel gebruik en ook gekyk na hoe om 'n gepaste interval vir jou data Ek het ook gepraat oor die toevoeging van 'n tendens lyn om 'n bestaande term kies en in vergelyking met behulp van hierdie om die gebruik van die bewegende gemiddelde hulpmiddel Ek het 'n aantal hubs wat ander gewilde instrumente uit die analise ToolPak in beide Excel 2007 en Excel 2010. Dit sluit in: Voorbeeld van 'n histogram, geskep met behulp van die Histogram Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010. Voorbeeld van 'n posisie tafel, geskep met behulp van die posisie en Percentile Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010. Voorbeeld van 'n regressie, geskep met behulp van die regressie-Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010. Voorbeeld van 'n korrelasie, geskep met behulp van die korrelasie Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010. Voorbeeld van 'n tabel wat daagliks variasie, geskep met behulp van die Monsterneming Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010. Histogram. is nog 'n instrument wat 'n grafiek van jou data skep. Hierdie instrument kyk na die verspreiding van jou data oor grense wat jy definieer. In my middelpunt op hierdie hulpmiddel, ek kyk na die verspreiding van eksamenuitslae regoor graad grense: Rang en Percentile word gebruik om jou data te rangskik en 'n persentiel toewys aan elke unieke waarde. Ek gebruik hierdie instrument om rang studente eksamenuitslae en wys hulle 'n graad op grond van hul posisie in die sin dat die posisie lys: korrelasie en regressie blik op die verhouding tussen veranderlikes. Korrelasie meet die sterkte van 'n verhouding en regressie skep 'n lyn wat hierdie verhouding toon. In my middelpunt op korrelasie, ek kyk na die verhouding tussen daaglikse temperature en pie verkope en in my middelpunt op regressie, ek kyk na die verhouding tussen vis sterfte en stikstof en fosfaat konsentrasies in die water. Monsterneming kan jy 'n lukraak gekies monster van 'n bevolking te skep en uit te voer ontleding op dit. Ek gebruik steekproefneming om lotto nommers te kies in my middelpunt. Baie dankie vir die lees en ek hoop dat dit geniet die lees van hierdie so veel as ek geniet om dit te skryf en dat jy gevind dat dit nuttig en insiggewend. Voel asseblief vry om enige kommentaar wat jy mag onder het verlaat. En uiteindelik. Watter Tool uit die analise ToolPak in Excel 2007 en Excel 2010 wil jy (of reeds gereeld) useTechnical Ontleding tools 8211 Moving Gemiddelde Crossover taktiek baie handelaars staatmaak op Basiese Tegniese Analise Tools Een van die mees fundamentele tegniese ontleding gereedskap wat handelaars begin met is die bewegende gemiddelde aanwyser. 'N Paar weke gelede het ek het 'n kort handleiding oor die gebruik van die bewegende gemiddelde aanwyser vir korttermyn handel. Ek gedemonstreer die beste instellings en het 'n paar demonstrasies sodat handelaars 'n goeie gevoel kan kry vir die gebruik van hierdie basiese analise instrument. Vandag wil ek 'n bietjie meer uit te brei en aan te bied 'n handleiding oor die gebruik van twee bewegende gemiddeldes in plaas van net een. Die metode staan ​​bekend as die bewegende gemiddelde crossover en it8217s waarskynlik een van die eerste indien nie die eerste aanwyser wat gebruik is om 'n handel stelsel dekades vroeër skep. As jy kyk na publikasies gaan terug 50 jaar, veral dié wat fokus op kommoditeite sal jy die dubbele bewegende gemiddelde crossover in aksie te sien. Hierdie aanwysers is oorspronklik geskep vir Toekomsnavorsing Handelaars Baie aanwysers wat jou gewoonlik sien wat vir aandele vandag is oorspronklik uitgevind vir kommoditeite en termynkontrakte. Voordat die 808217s die aandelemark was relatief stil en het te veel wisselvalligheid nie uitstal, daar was geen korttermyn handelaars om die wisselvalligheid wat ons sien in today8217s mark te skep. Kommoditeitsmarkte was altyd aansienlik meer wisselvallig in die verlede dan aandele. Daarom is aanwysers wat nodig is om handel vlugtige finansiële markte help. In hierdie dag en ouderdom aandele het as vlugtige, indien nie meer wisselvallig geword, as kommoditeit en termynkontrakte, sodat hierdie aanwysers is vir die aandelemark aangeneem. As 'n saak van die feit al aanwysers wat eens gebruik vir kommoditeite en termynkontrakte nou gebruik word vir aandelemark analise. Hoe om te gebruik Die Dual Moving Gemiddelde Crossover Die bewegende gemiddelde Crossover gebruik twee eenvoudige bewegende gemiddelde tyd rame. Die eerste keer raam is 90 dae en die tweede keer raam is 14 dae. Ek vind dat die gebruik van 'n kombinasie van hierdie twee tydperke lewer 'n goeie mengsel tussen die kort termyn tyd en die langtermyn tydsraamwerk. Die ander rede waarom ek gebruik die tydperk 90 dae is omdat dit konsekwent produseer die beste resultate uit alle bewegende gemiddelde tyd rame getoets. Die 90 Dag Is die Slow lyn en die 14 dae is die vinnige Line Die grootste fout Handelaars Maak die dubbele bewegende gemiddelde crossover het onder die regte omstandighede om gebruik te word om behoorlik te werk. Dit is hier waar die grootste probleem ontstaan ​​die meeste handelaars nie die dubbele bewegende gemiddelde crossover gebruik in die korrekte markomgewing. Ek het talle kere gesien toe handelaars gebruik bewegende gemiddelde aanwysers wanneer markte is plat en die tendens minder en ek het gesien hoe baie handelaars gebruik hierdie aanwysers wanneer markte retracing. Dit is nie wat dit beteken aanwysers is ontwerp vir en as jy hulle gebruik onder die verkeerde marktoestande sal jy nooit besef die ware voordeel van hierdie wonderlike handel gereedskap. Pas die Crossover na 'n omkering was die beste tyd en die enigste keer dat ek die bewegende gemiddelde crossover is ná 'n bepaalde voorraad of ander mark onderste draaipunt bereik het en omgekeer rigting of bo uit en is reeds besig om af terugkom. Laat ek jou wys jou 'n paar basiese voorbeelde sodat jy 'n idee van watter tipe markomgewing I8217m praat kan kry. Apple Geëindig Sterk uptrend en begin met 'n Down Trend Hier is nog 'n voorbeeld van 'n voorraad wat duidelik omkeer rigting. Die meeste terugskrywings kan op enige plek neem van 1 tot 4 maande. Hoe langer die konsolidasie tydperk voor die ommekeer van die tendens, hoe beter is die kans dat die tendens sal jou pad om te gaan. Hoe langer die Stock Lê hoe beter is die tendens Daarna Dikwels sal jy sien 'n soortgelyke patroon ontwikkel in 'n sektor. In hierdie spesifieke geval, 'n paar goudaandele en die werklike kommoditeit gaan deur 'n soortgelyke patroon soos ons praat. Neem 'n blik op 'n paar verskillende goudaandele of die werklike kommoditeit en jy sal dieselfde tipe handel patroon deur die bank sien. Langtermynsiening van Trend Terugskrywing met behulp van die bewegende gemiddelde Crossover korrek Nadat jy 'n voorraad of mark wat rigting waarin jy moet wag vir 'n bevestiging sein voordat toegang tot die mark het omgekeer vind. Jy moet wag vir die mark om heeltemal te handel buite die 14 dae eenvoudige bewegende gemiddelde. As jy gaan 'n lang ambagte te neem, moet die mark verhandel heeltemal bo die 14 dae eenvoudige bewegende gemiddelde. Jy sal 'n MOC (mark op noue) bestel 'n paar minute voor die sluitingsdatum klokkie veronderstelling geen deel van die voorraad of ander mark die 14 dae eenvoudige aangeraak bewegende gemiddelde wat dag. As die mark kom terug en ambagte binne die gemiddelde, is die handel nietig en jy moet wag vir 'n ander dag dat die mark ambagte heeltemal bo die 14 dae eenvoudige bewegende gemiddelde. Handel is 'n inisiatief Na die Crossover En Market Trading Bo Beide Gemiddeldes Hier is 'n voorbeeld vir die kort kant. Jy het baie geduldig en gedissiplineerd te wees wanneer die handel CROSSOVER. Let daarop dat ons vroeër kon binnegaan, maar ons wag tot die 14 dae bewegende gemiddelde is onder die 90 dae - bewegende gemiddelde en die voorraad ambagte heeltemal onder die 14 dae - bewegende gemiddelde sowel. Die inskrywing word aan die einde van die eerste Bar heeltemal handel hieronder Beide Bewegende Gemiddeldes Dinge om te hou in gedagte die bewegende gemiddelde Crossover is een van die beste tegniese ontleding gereedskap wanneer dit korrek gebruik word. Onthou altyd om te wag vir die mark terugskrywings voor die toepassing van hierdie aanwyser. Onthou ook om die instelling op die stadig bewegende gemiddelde te verander na 90 bars en op die vinnig bewegende gemiddelde tot 14 bars. Volgende keer sal ek jou wys hoe om die bewegende gemiddelde crossover gebruik om markte en verlaat hoe om jou stop verlies te plaas op strategiese vlakke. That8217s dit vir today8217s handleiding. Deur Roger Scott Senior Trainer Market GeeksMoving 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 MurphyTechnical Ontleding: Moving Gemiddeldes Die meeste grafiek patrone grafiek toon baie variasie in die prys beweging. Dit kan dit moeilik vir handelaars om 'n idee van 'n securitys algehele tendens te kry. 'N eenvoudige metode handelaars gebruik te bestry dit is om bewegende gemiddeldes van toepassing. 'N bewegende gemiddelde is die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n vasgestelde bedrag van die tyd. Deur plot n securitys gemiddelde prys, is die prys beweging glad nie. Sodra die dag-tot-dag skommelinge verwyder, handelaars is beter in staat om die ware tendens te identifiseer en die verhoging van die waarskynlikheid dat dit sal werk in hul guns. (Vir meer inligting, lees die Moving Gemiddeldes handleiding.) Tipes Bewegende Gemiddeldes Daar is 'n aantal van die verskillende tipes van bewegende gemiddeldes wat wissel in die manier waarop hulle word bereken, maar hoe elke gemiddelde geïnterpreteer bly dieselfde. Die berekeninge net verskil met betrekking tot die gewig wat hulle te plaas op die prys data, die verskuiwing van gelyke gewig van elke prys punt om meer gewig op onlangse data geplaas. Die drie mees algemene vorme van bewegende gemiddeldes is eenvoudig. lineêre en eksponensiële. Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Dit is die mees algemene metode wat gebruik word om die bewegende gemiddelde van pryse te bereken. Dit neem net die som van al die afgelope sluitingstyd pryse oor die tydperk en verdeel die resultaat deur die aantal pryse wat gebruik word in die berekening. Byvoorbeeld, in 'n 10-dae bewegende gemiddelde, die laaste 10 sluitingstyd pryse saam en dan bygevoeg gedeel deur 10. Soos jy kan sien in Figuur 1, 'n handelaar in staat is om die gemiddelde minder gevoelig is vir die verandering van pryse maak deur die verhoging van die aantal periodes gebruik word in die berekening. Die verhoging van die aantal tydperke in die berekening is een van die beste maniere om die krag van die langtermyn-tendens en die waarskynlikheid dat dit sal reverse meet. Baie individue argumenteer dat die nut van hierdie tipe gemiddelde is beperk omdat elke punt in die datareeks het dieselfde uitwerking op die uitslag ongeag waar dit voorkom in die ry. Die kritici argumenteer dat die mees onlangse data is belangriker en daarom moet dit ook 'n hoër gewig. Hierdie tipe van kritiek is een van die belangrikste faktore wat lei tot die ontdekking van ander vorme van bewegende gemiddeldes. Lineêre Geweegde Gemiddelde Dit bewegende gemiddelde aanwyser is die kleinste gemene uit die drie en word gebruik om die probleem van die gelyke gewig aan te spreek. Die lineêre geweegde bewegende gemiddelde word bereken deur die som van al sluitingstyd pryse die meer as 'n sekere tydperk en dit te vermenigvuldig met die posisie van die data punt en dan deel deur die som van die aantal periodes. Byvoorbeeld, in 'n vyf-dag lineêre geweegde gemiddelde, vandag se sluiting prys vermenigvuldig met vyf, gisters deur vier en so aan totdat die eerste dag in die tydperk reeks bereik. Hierdie getalle word dan bymekaar getel en gedeel deur die som van die vermenigvuldigers. Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Hierdie bewegende gemiddelde berekening gebruik 'smoothing faktor tot 'n hoër gewig te plaas op onlangse data punte en is net soveel meer doeltreffend as die lineêre geweegde gemiddelde beskou. Nadat 'n begrip van die berekening is oor die algemeen nie nodig is vir die meeste handelaars omdat die meeste kartering pakkette doen die berekening vir jou. Die belangrikste ding om te onthou oor die eksponensiële bewegende gemiddelde is dat dit meer ontvanklik vir nuwe inligting met betrekking tot die eenvoudige bewegende gemiddelde. Dit reaksie is een van die belangrikste faktore van waarom dit is die bewegende gemiddelde van keuse onder baie tegniese handelaars. Soos jy kan sien in Figuur 2, 'n 15-tydperk EMO styg en val vinniger as 'n 15-tydperk SMA. Hierdie effense verskil nie die geval lyk baie, maar dit is 'n belangrike faktor om bewus te wees van want dit opbrengste kan beïnvloed. Belangrikste gebruike van Moving Gemiddeldes bewegende gemiddeldes gebruik word om huidige tendense en tendens terugskrywings identifiseer asook om 'ondersteuning en weerstand vlakke. Bewegende gemiddeldes kan gebruik word om vinnig te identifiseer of 'n sekuriteit beweeg in 'n uptrend of 'n verslechtering neiging na gelang van die rigting van die bewegende gemiddelde. Soos jy kan sien in Figuur 3, wanneer 'n bewegende gemiddelde opwaarts op pad is en die prys is hoër as dit, die sekuriteit is in 'n uptrend. Aan die ander kant, kan 'n afwaartse bewegende gemiddelde met die onderstaande prys gebruik word om 'n verslechtering neiging sein. Nog 'n metode vir die bepaling momentum is om te kyk na die einde van 'n paar van bewegende gemiddeldes. Wanneer 'n korttermyn-gemiddelde is bo 'n langer termyn gemiddelde, die neiging is up. Aan die ander kant, 'n langtermyn-gemiddelde bo 'n korter termyn gemiddelde dui op 'n afwaartse beweging in die tendens. Bewegende gemiddelde tendens terugskrywings gevorm in twee hoof maniere: wanneer die prys beweeg deur 'n bewegende gemiddelde en wanneer dit beweeg deur bewegende gemiddelde CROSSOVER. Die eerste algemene sein is wanneer die prys beweeg deur 'n belangrike bewegende gemiddelde. Byvoorbeeld, wanneer die prys van 'n sekuriteit wat in 'n uptrend onder 'n 50-tydperk bewegende gemiddelde, soos in Figuur 4 val, is dit 'n teken dat die uptrend kan omkeer. Die ander sein van 'n tendens omkeer is wanneer 'n mens bewegende gemiddelde kruise deur 'n ander. Byvoorbeeld, as jy kan sien in Figuur 5, indien die 15-dae - bewegende gemiddelde kruise bo die 50-dae - bewegende gemiddelde, dit is 'n positiewe teken dat die prys sal begin toeneem. As die gebruik in die berekening tydperke is relatief kort, byvoorbeeld 15 en 35, dit kan 'n korttermyn-tendens omkeer sein. Aan die ander kant, wanneer twee gemiddeldes met 'n relatief lang tyd rame kruis (50 en 200, byvoorbeeld), is hierdie gebruik om voor te stel 'n langtermyn-verskuiwing in die tendens. Nog 'n groot manier bewegende gemiddeldes gebruik is om ondersteuning en weerstand vlakke te identifiseer. Dit is nie ongewoon vir 'n stuk wat reeds val stop sy agteruitgang en agteruit wanneer dit tref die ondersteuning van 'n groot bewegende gemiddelde sien. 'N skuif deur 'n groot bewegende gemiddelde is dikwels gebruik as 'n sein wat deur tegniese handelaars dat die tendens is omkeer. Byvoorbeeld, as die prys breek deur middel van die 200-daagse bewegende gemiddelde in 'n afwaartse rigting, is dit 'n teken dat die uptrend is omkeer. Bewegende gemiddeldes is 'n kragtige instrument vir die ontleding van die tendens in 'n sekuriteitskompleks. Hulle bied nuttige ondersteuning en weerstand punte en is baie maklik om te gebruik. Die mees algemene tydraamwerke wat gebruik word wanneer die skep van bewegende gemiddeldes is die 200-dag, 100 dae, 50 dae, 20 dae en 10 dae. Die 200-dag gemiddeld is vermoedelik 'n goeie maatstaf van 'n verhandeling jaar, 'n 100-dag gemiddeld van 'n half jaar, 'n 50-dag gemiddeld van 'n kwart van 'n jaar, 'n 20-dag gemiddeld van 'n maand en 10 - Day gemiddeld van twee weke. Bewegende gemiddeldes help tegniese handelaars glad sommige van die geraas wat gevind is in die dag-tot-dag prysbewegings, gee handelaars 'n beter oorsig van die prys tendens. Tot dusver het ons gefokus op die prys beweging, deur kaarte en gemiddeldes. In die volgende afdeling, asook kyk na 'n paar ander tegnieke wat gebruik word om die prys beweging en patrone te bevestig. Tegniese ontleding: aanwysers en Ossillators Leer hoe om te belê deur 'n inskrywing na die Belegging Basics nuusbrief