12 Måneders Moving Average Utmerker Seg

Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere er de bevegelige gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. Rolling 12 Months Gjennomsnitt i DAXputing det rullende 12-måneders gjennomsnittet i DAX ser ut som en enkel oppgave, men det skjuler litt kompleksitet Denne artikkelen forklarer hvordan man skriver den beste formelen som unngår vanlige fallgruver ved hjelp av tidssvaringsfunksjoner. Vi starter med den vanlige AdventureWorks datamodellen, med produkter, salgs - og kalendertabell. Kalenderen er merket som kalenderen tabell er nødvendig å jobbe med hvilken som helst intelligensfunksjon, og vi bygde et enkelt hierarki med årsmånedens dato. Med dette oppsettet er det veldig enkelt å lage en første PivotTable som viser salg over tid. Når du gjør trendanalyse, dersom salg er underlagt sesongmessige forhold eller, mer generelt, hvis du vil fjerne effekten av topper og dråper i salget, er en vanlig teknikk det å beregne verdien over en gitt periode, vanligvis 12 måneder, og gjennomsnittlig det. Rullende gjennomsnitt over 12 måneder gir en jevn indikator på trenden, og det er veldig nyttig i diagrammer. Gi en dato, vi kan beregne 12-måneders rullende gjennomsnitt med denne formelen, som fortsatt har noen problemer som vi vil løse senere. Oppførselen til formelen er enkel det beregner verdien av Salg etter å ha opprettet et filter i kalenderen som viser nøyaktig ett helår med data Kjernen i formelen er DATESBETWEEN, som returnerer et inkluderende sett med datoer mellom de to grensene. Den nedre er. Reading det fra det innerste hvis vi viser data i en måned, sier juli 2007, tar vi den siste synlige datoen med LASTDATE, som returnerer den siste dagen i juli 2007. Da bruker vi neste onsdag 1. august 2007, og vi bruker endelig SAMEPERIODLASTYEAR å skifte den tilbake ett år, gi 1 august 2006 Øvre grense er bare LASTDATE, dvs. slutten av juli 2007. Hvis vi bruker denne formelen i en PivotTable, ser resultatet fint ut, men vi har et problem for den siste datoen. Fakta, som du kan se i Figuren, verdien er korrekt beregnet til 2008 Da er det ingen verdi i 2009 som er riktig, vi har ikke salg i 2009, men det er en overraskende verdi i desember 2010, hvor vår formel viser totalummen i stedet for en blank verdi, som vi ville forvente. Faktisk, i desember returnerer LASTDATE den siste dagen i året, og neste dag skal returnere 1. januar 2011. Men NESTDAG er en tid intelligens funksjon og det forventes å returnere sett av eksisterende datoer. Dette faktum er ikke veldig tydelig, og det er verdt noen få ord more. Time Intelligence-funksjoner utfører ikke matte på datoer Hvis du vil ta dagen etter en bestemt dato, kan du bare legge til 1 i en hvilken som helst datakolonne, og resultatet blir det neste dag I stedet bruker tid intelligens skift sett med dato frem og tilbake over tid Således tar NEXTDAY sin innsats i vårt tilfelle et enkelt rad bord med 31 desember 2010 og skifter det en dag senere Problemet er at resultatet skal være 1. av januar 2011, men fordi Kalenderbordet inneholder ikke den datoen, resultatet er BLANK. Thus, vårt uttrykk beregner Salg med en tom nedre grense, som betyr begynnelsen av tiden, noe som resulterer i summen av salget. For å rette opp formelen er det nok å endre Evalueringsordren til den nedre grensen. Som du kan se, kalles nå NESTDAG etter skiftet på ett år tilbake. På denne måten tar vi 31 desember 2010, flytt den til 31. desember 2009 og ta neste dag, som er 1. januar 2010 en eksisterende dato i kalenderbordet. Resultatet er nå den forventede. På dette punktet trenger vi bare å dele det nummeret med 12 for å oppnå det rullende gjennomsnittet. Men som du lett kan forestille oss, kan vi ikke alltid dele det med 12 Faktisk i begynnelsen av perioden er det ikke 12 måneder å aggregere, men et lavere tall. Vi må beregne antall måneder som det er salg. Dette kan oppnås ved å bruke kryssfiltrering av kalenderen med salgstabell etter at vi hadde brukt de nye 12 m onths kontekst Vi definerer et nytt mål som beregner antall eksisterende måneder i 12 måneders periode. Du kan se i neste figur at Months12M-målet beregner en korrekt verdi. Det er verdt å merke seg at formelen ikke fungerer hvis du velger en periode som er lengre enn 12 måneder, fordi kalendermånednavnet har bare 12 verdier. Hvis du trenger lengre perioder, må du bruke en YYYYMM kolonne for å kunne telle mer enn 12. Den interessante delen av denne formelen som bruker kryssfiltrering er faktum at det beregner antall tilgjengelige måneder, selv når du filtrerer med andre attributter. Hvis du for eksempel velger den blå farge ved hjelp av en skiver, begynner salget i juli 2007 ikke i 2005, som det skjer for mange andre farger. filter på salg, beregner formelen riktig at i juli 2007 er det en enkelt måned med tilgjengelig salg for Blue. At dette punktet er det rullende gjennomsnittet bare en DIVIDE away. When vi bruker den i et pivottabell, har vi fortsatt en liten problemet faktisk, verdien beregnes også i måneder for hvilke det ikke er salg, det vil si fremtidige måneder. Dette kan løses ved hjelp av en IF-setning for å forhindre at formelen viser verdier når det ikke er salg jeg har ingenting mot IF, men for ytelsesavhengige blant deg, det er alltid verdt å huske at IF kan være en ytelsesmord, fordi det kan tvinge DAX-formelmotor til å sparke inn. I dette spesielle tilfellet er forskjellen ubetydelig, men som regel er den beste måten å fjerne verdien når det er ingen salg er å stole på rene lagringsmotorformler som dette avhenger et diagram ved hjelp av Avg12M med en annen som viser Salg, du kan lett sette pris på hvordan det rullende gjennomsnitt skisserer trender på en mye renere måte. Få meg informert om kommende artikler. for gratis å laste ned filen. Thomas Bulkowskis vellykkede investeringsaktiviteter tillot ham å gå på pensjon i en alder av 36 år. Han er en internasjonalt kjent forfatter og handelsmann med 30 års aksjemarkedserfaring og wi dely ansett som en ledende ekspert på diagrammønstre. Han kan nås på. Støtte for dette nettstedet. Ved å klikke på linkene nedenfor, tar du deg til Hvis du kjøper noe, betaler de for henvisningen. Bulkski s 12-måneders flytende gjennomsnitt. Skrevet av og copyright 2005- 2017 av Thomas N Bulkowski Alle rettigheter forbeholdt Ansvarsfraskrivelse Du er alene ansvarlig for dine investeringsbeslutninger. Se Personvernerklæring for mer informasjon. Denne artikkelen diskuterer hvordan du bruker 12 måneders glidende gjennomsnitt for å oppdage tyr og bjørnmarkeder. 12-måneders flytende gjennomsnittlig innledning. Bildet over er et linjediagram over månedlige sluttpriser på SP 500-indeksen, sammen med et 12 måneders glidende gjennomsnitt av de lukkene som vises i rødt. Merk at i begynnelsen av 2000-2002-bjørnmarkedet falt indeksen under det glidende gjennomsnittet på A Det var et signal om å selge og flytte i kontanter I bjørnemarkedet 2007 til 2009 falt indeksen også under det glidende gjennomsnittet på B I begge tilfeller holdt indeksen under det bevegelige gjennomsnittet til gjenopprettingen begynte ved C og D. Hvis du skulle bruke 10-måneders glidende gjennomsnitt i stedet for 12, ville prisen gjennomsyre gjennomsnittet i den blå sirkelen og også langs CB-bevegelsen ved første berøring. De ville ha forårsaket en unødvendig transaksjonskjøp, og selg deretter. , eller omvendt, slik at et 12 måneders enkelt glidende gjennomsnitt fungerer bedre. Det litt lengre enkle glidende gjennomsnittet får deg tilbake til markedet litt senere på C og D enn det 10 måneders enkle glidende gjennomsnittet. Hvis du skulle teste dette sørg for at du bruker månedlige sluttpriser og ikke høyder eller nedturer i løpet av måneden. Du vil finne at det bevegelige gjennomsnittet reduserer nedtrekk og risiko over buy-and-hold. 12-måneders Moving Average Trading Rules. Her er handelsreglene. Kjøp inn på markedet når SP 500-indeksen stiger over det 12 måneders enkle glidende gjennomsnittet av sluttkurs. Selg når indeksen faller under den bevegelige gjennomsnittlige 12-måneders flytende gjennomsnittlig test. Jeg spurte dr. Tom Helget om å kjøre en simulering på SP 500-indeksen fra januar 1950 til mars 2010 F ollowing tabell viser en del av hans resultater. Her er hva han sier om testen. Min testen løp fra 1 3 1950 til 31 31 2010 20 515 dager eller 56 17 år på GSPC Trades ble tatt når tett krysset over n perioden månedlig enkel glidende gjennomsnitt på åpent dagen etter signalet Posisjonene ble sluppet når lukkingen krysset under samme n periode, enkel glidende gjennomsnitt på dagens åpning etter at signalet jeg tillot at fraksjonelle aksjer ble kjøpt. Min startverdi var 100 Perioder av det månedlige enkle glidende gjennomsnittet varierte fra 6 til 14. Optimalisering avdekket den beste ytelsen til å være 12-måneders SMA med en sammensatt årlig avkastning på 7 15 Hvis man skulle kjøpe 1 29 1954, ble datoen for den første handelen generert av system og hold til sluttdatoen CAR ville ha vært 7 36. Du kan laste ned en kopi av regnearkresultatene sine ved å klikke på linken. Skrevet av og copyright 2005-2017 av Thomas N Bulkowski Alle rettigheter forbeholdt Ansvarsfraskrivelse Du er alene ansvarlig for din investeringsbeslutninger Se Personvernerklæring for mer informasjon Mann er den beste datamaskinen vi kan legge ombord på et romfartøy, og den eneste som kan masseproduseres med ufaglært arbeidskraft.