Przenoszenie średnio wygładzające excel

Wygładzanie wykładnicze W tym przykładzie dowiesz się, jak zastosować wygładzanie wykładnicze w szeregach czasowych w programie Excel. Wygładzanie wykładnicze służy do wygładzania nierówności (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 Wygładzanie wykładnicze i kliknij OK. 4. Kliknij pole Input Range i wybierz zakres B2: M2. 5. Kliknij pole Czynnik tłumienia i wpisz 0.9. Literatura często mówi o stałej wygładzania (alfa). Wartość (1-) nazywana jest współczynnikiem tłumienia. 6. Kliknij pole Output Range i wybierz komórkę B3. 8. Narysuj wykres tych wartości. Wyjaśnienie: ponieważ ustawiliśmy alfa na 0,1, poprzedni punkt danych otrzymuje stosunkowo małą wagę, podczas gdy poprzednia wygładzona wartość ma dużą wagę (to jest 0,9). W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje rosnący trend. Program Excel nie może obliczyć wygładzonej wartości dla pierwszego punktu danych, ponieważ nie istnieje poprzedni punkt danych. Wygładzona wartość dla drugiego punktu danych jest równa poprzedniemu punktowi danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla alpha 0.3 i alpha 0.8. Wniosek: im mniejszy alfa (większy współczynnik tłumienia), tym bardziej wygładzone są szczyty i doliny. Im większa wartość alfa (mniejszy współczynnik tłumienia), tym bliżej wygładzonych wartości są faktyczne punkty danych. Przeprowadzanie średniej 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 interwał, tym przybliżone są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Adekwatna średnia ruchowa Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Adaptacyjna średnia ruchoma Kaufman039s Opracowana przez Perry'ego Kaufmana, średnia ruchoma Adaptive Moving Average (KOAA) to średnia ruchoma przeznaczona do uwzględniają hałas lub zmienność rynku. KAMA będzie ściśle przestrzegać cen, gdy wahania cen są stosunkowo niewielkie, a hałas jest niski. KAMA dostosuje się, gdy ceny wahają się i podążają za cenami z większej odległości. Ten wskaźnik trendu może być wykorzystany do identyfikacji ogólnego trendu, punktów zwrotnych czasu i ruchów cen filtrów. Obliczenia Aby obliczyć średnią ruchu adaptacyjnego Kaufman039s, należy wykonać kilka kroków. Najpierw Let039s zacznij od ustawień zalecanych przez Perry'ego Kaufmana, które są KAMA (10,2,30). 10 to liczba okresów dla współczynnika efektywności (ER). 2 to liczba okresów dla najszybszej stałej EMA. 30 to liczba okresów dla najwolniejszej stałej EMA. Przed obliczeniem KAMA musimy obliczyć współczynnik efektywności (ER) i stałą wygładzającą (SC). Przełożenie formuły na bryłki o rozmiarze bitu ułatwia zrozumienie metodologii stojącej za wskaźnikiem. Zauważ, że ABS oznacza wartość bezwzględną. Współczynnik efektywności (ER) ER to zasadniczo zmiana ceny skorygowana o codzienną zmienność. W ujęciu statystycznym wskaźnik efektywności informuje nas o fraktalnej skuteczności zmian cen. ER waha się między 1 a 0, ale te skrajności są wyjątkiem, a nie normą. ER wynosiłaby 1, gdyby ceny wzrosły o 10 kolejnych okresów lub o 10 kolejnych okresów. ER wynosiłoby zero, jeśli cena pozostanie niezmieniona w ciągu 10 okresów. Stała wygładzania (SC) Stała wygładzania wykorzystuje ER i dwie stałe wygładzania na podstawie wykładniczej średniej kroczącej. Jak być może zauważyłeś, Stała wygładzająca używa stałych wygładzających dla wykładniczej średniej ruchomej w swojej formule. (2301) jest stałą wygładzania dla 30-okresowej EMA. The Fastest SC to stała wygładzania dla krótszej EMA (2-okresy). Najwolniejszy SC jest stałą wygładzania dla najwolniejszego EMA (30-okresów). Zauważ, że 2 na końcu to kwadrat równania. Dzięki współczynnikowi sprawności (ER) i stałej wygładzania (SC) jesteśmy teraz gotowi obliczyć średnią ruchu adaptacyjnego Kaufman039 (KAMA). Ponieważ potrzebujemy wartości początkowej do rozpoczęcia obliczeń, pierwsza KAMA jest po prostu zwykłą średnią kroczącą. Poniższe obliczenia są oparte na poniższym wzorze. Przykład obliczeńChart Poniższe zdjęcia przedstawiają zrzut ekranu z arkusza kalkulacyjnego Excela służącego do obliczania KAMA i odpowiadającego mu wykresu QQQ. Wykorzystanie i sygnały Chartists mogą korzystać z KAMA jak każdy inny trend następujący wskaźnik, taki jak średnia ruchoma. Wykresy mogą wyszukiwać krzywe cenowe, zmiany kierunków i przefiltrowane sygnały. Po pierwsze, krzyżyk powyżej lub poniżej KAMA wskazuje kierunkowe zmiany cen. Podobnie jak w przypadku każdej średniej ruchomej, prosty układ crossover wygeneruje wiele sygnałów i wiele whippaws. Chartists może zredukować whipsaws poprzez zastosowanie filtra ceny lub czasu do crossoverów. Ktoś może wymagać ceny, aby utrzymać krzyż przez określoną liczbę dni lub wymagać przekroczenia przez KAMA określonego procentu. Po drugie, uczestnicy rynku mogą wykorzystać kierunek KAMA do określenia ogólnego trendu bezpieczeństwa. Może to wymagać dostosowania parametrów w celu dalszego wygładzenia wskaźnika. Chartists może zmienić środkowy parametr, który jest najszybszą stałą EMA, aby wygładzić KAMA i szukać kierunkowych zmian. Trend spada, dopóki spada KAMA i kują niższe poziomy. Trend rośnie, dopóki KAMA rośnie i kucie wyższych wysokości. Poniższy przykład Krogera pokazuje KAMA (10,30) ze stromym trendem wzrostowym od grudnia do marca i mniejszym wzrostem od maja do sierpnia. I wreszcie, karty mogą łączyć sygnały i techniki. Osoby planujące wykres mogą użyć długoterminowej KAMA do zdefiniowania większego trendu i krótkoterminowej KAMA dla sygnałów handlowych. Na przykład KAMA (10,5,30) może zostać wykorzystany jako filtr trendów i zostać uznany za wzrostowy. Gdyby się przewyższyli, chartiści mogliby szukać krzyków zwyżkujących, gdy cena przekroczyłaby KAMA (10,2,30). Poniższy przykład pokazuje MMM z rosnącą długoterminową KAMA i zwyżkowe krzyże w grudniu, styczniu i lutym. Długoterminowa KAMA odrzucona w kwietniu i były niedźwiedzi krzyże w maju, czerwcu i lipcu. SharpCharts KAMA można znaleźć jako nakładkę wskaźnikową w środowisku roboczym SharpCharts. Ustawienia domyślne pojawią się automatycznie w polu parametrów po wybraniu, a wykresy mogą zmienić te parametry zgodnie z ich potrzebami analitycznymi. Pierwszy parametr dotyczy współczynnika wydajności, a karty powinny powstrzymywać się od zwiększania tej liczby. Zamiast tego, abonenci mogą ją zmniejszyć, aby zwiększyć czułość. Osoby planujące uporządkowanie KAMA w celu długoterminowej analizy tendencji mogą stopniowo zwiększać środkowy parametr. Mimo że różnica wynosi zaledwie 3, KAMA (10,5,30) jest znacznie płynniejsza niż KAMA (10,2,30). Dalsze badania Od twórcy książka poniżej zawiera szczegółowe informacje na temat wskaźników, programów, algorytmów i systemów, w tym szczegóły dotyczące KAMA i innych średnich ruchomych systemów. Systemy transakcyjne i metody Perry Kaufman