5 Punkt Gewichteter Gleitender Durchschnitt




5 Punkt Gewichteter Gleitender DurchschnittMoving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelma?igkeiten (Spitzen und Taler) zu glatten, 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. Wahlen 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 wahlen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erlauterung: 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 Taler geglattet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt fur die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genugend fruhere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 fur Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je gro?er das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Taler geglattet. Je kleiner das Intervall, desto naher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsachlichen Datenpunkten. Mittelwerte Wenn diese Informationen auf einer Grafik gezeichnet werden, sieht es so aus: Dies zeigt, dass es eine gro?e Variation der Anzahl der Besucher je nach Saison gibt . Es gibt weit weniger im Herbst und Winter als im Fruhjahr und Sommer. Wenn wir jedoch einen Trend in der Anzahl der Besucher sehen wollten, konnten wir einen 4-Punkte-Gleitender Durchschnitt berechnen. Wir erreichen dies durch die durchschnittliche Besucherzahl in den vier Quartalen 2005: Dann finden wir die durchschnittliche Besucherzahl in den letzten drei Quartalen 2005 und im ersten Quartal 2006: Dann die letzten beiden Quartale 2005 und die ersten beiden Quartale Von 2006: Das letzte Mittel, das wir finden konnen, ist fur die letzten zwei Quartale von 2006 und die ersten zwei Quartale von 2007. Wir zeichnen die gleitenden Durchschnitte auf einem Diagramm und stellen sicher, dass jeder Durchschnitt in der Mitte der vier Viertel geplottet wird Es deckt sich: Wir sehen jetzt, dass es einen sehr leichten Abwartstrend bei den Besuchern gibt. Der gewichtete Moving Average Der Weighted Moving Average legt mehr Wert auf die jungsten Kursbewegungen, daher reagiert der Weighted Moving Average schneller auf Preisanderungen als der regulare Simple Moving Average (Siehe: Einfacher gleitender Durchschnitt). Ein grundlegendes Beispiel (3-Periode), wie der gewichtete bewegliche Durchschnitt berechnet wird, ist nachfolgend dargestellt: Die Preise der letzten 3 Tage betragen 5, 4 und 8. Da es 3 Perioden gibt, erhalt der letzte Tag (8) Gewicht von 3, erhalt der zweite jungste Tag (4) ein Gewicht von 2, und der letzte Tag der 3 Perioden (5) erhalt ein Gewicht von nur einem. Die Berechnung ist wie folgt: (3 · 8) (2 · 4) (1 · 5) 6 6,17 Der Weighted Moving Average-Wert von 6,17 entspricht der Simple Moving Average-Berechnung von 5,67. Beachten Sie, wie die gro?e Preiserhohung von 8, die am letzten Tag auftrat, besser in der Berechnung des Weighted Moving Average berucksichtigt wurde. Das Diagramm unten von Wal-Mart-Lager illustriert die visuelle Differenz zwischen einem 10-tagigen Weighted Moving Average und einem 10-Tage Simple Moving Average: Potentielle Kauf - und Verkaufssignale fur den Weighted Moving Average Indikator werden ausfuhrlich mit dem Simple Moving Average-Indikator diskutiert (Siehe: Einfacher gleitender Durchschnitt).