Flytte Gjennomsnittet For Spss

Moving Gjennomsnitt Hva er de. I de mest populære tekniske indikatorene, er glidende gjennomsnitt brukt til å måle retningen for den nåværende trenden. Hver type bevegelige gjennomsnitt som vanligvis skrives i denne opplæringen, da MA er et matematisk resultat som beregnes ved å beregne et antall tidligere datapunkter Når det er bestemt, blir det resulterende gjennomsnittet plottet på et diagram for å tillate handelsmenn å se på glatt data i stedet for å fokusere på de daglige prisfluktuasjonene som er iboende i alle finansmarkeder. Den enkleste formen for en bevegelse gjennomsnittlig, hensiktsmessig kjent som et enkelt glidende gjennomsnittlig SMA, beregnes ved å ta det aritmetiske gjennomsnittet av et gitt sett med verdier. For eksempel for å beregne et grunnleggende 10-dagers glidende gjennomsnitt vil du legge til sluttprisene de siste 10 dagene og deretter del opp resultatet med 10 I figur 1 er summen av prisene for de siste 10 dagene 110 dividert med antall dager 10 for å komme fram til 10-dagers gjennomsnittet Hvis en handelsmann ønsker å se et 50-dagers gjennomsnitt i stedet vil samme type beregning bli gjort, men det vil inkludere prisene i løpet av de siste 50 dagene. Det resulterende gjennomsnittet under 11 tar hensyn til de siste 10 datapunktene for å gi handelsmenn en ide om hvordan en eiendel er priset i forhold til de siste 10 dagene. Kanskje du lurer på hvorfor tekniske handelsfolk kaller dette verktøyet et glidende gjennomsnitt og ikke bare en vanlig gjennomsnitt. Svaret er at når nye verdier blir tilgjengelige, må de eldste datapunktene slippes fra settet og nye datapunkter må komme i å erstatte dem Dermed går datasettet kontinuerlig til å regne for nye data etter hvert som den blir tilgjengelig. Denne beregningsmåten sikrer at bare den nåværende informasjonen blir regnskapsført. I figur 2, når den nye verdien av 5 er lagt til settet , flyttes den røde boksen som representerer de siste 10 datapunktene til høyre, og den siste verdien av 15 blir tapt fra beregningen. Fordi den relativt små verdien av 5 erstatter høyverdien på 15, ville du forvente å se gjennomsnittet av t hans datasett reduseres, som det gjør, i dette tilfellet fra 11 til 10.Hva flytte gjennomsnitt ser ut Når først verdiene til MA har blitt beregnet, plottes de på et diagram og deretter kobles til for å skape en glidende gjennomsnittslinje Disse kurvene linjer er vanlige på diagrammer av tekniske handelsfolk, men hvordan de brukes kan variere drastisk mer på dette senere. Som du kan se i figur 3, er det mulig å legge til mer enn ett glidende gjennomsnitt i et diagram ved å justere antall tidsperioder brukes i beregningen Disse kurvelinjene kan virke distraherende eller forvirrende først, men du vil bli vant til dem ettersom tiden går. Den røde linjen er bare gjennomsnittsprisen de siste 50 dagene, mens den blå linjen er gjennomsnittsprisen over siste 100 dager. Nå som du forstår hva et glidende gjennomsnitt er og hvordan det ser ut, vil vi introdusere en annen type glidende gjennomsnitt og undersøke hvordan det avviger fra det tidligere nevnte enkle glidende gjennomsnittet. Det enkle glidende gjennomsnittet er ekstremt pop ular blant handelsfolk, men som alle tekniske indikatorer har det kritikere. Mange individer hevder at bruken av SMA er begrenset fordi hvert punkt i dataserie vektes det samme, uavhengig av hvor det forekommer i sekvensen. Kritikere hevder at De siste dataene er mer signifikante enn de eldre dataene og bør ha større innflytelse på sluttresultatet. På bakgrunn av denne kritikken begynte handelsmenn å gi mer vekt på nyere data, som siden har ført til oppfinnelsen av ulike typer nye gjennomsnitt, Den mest populære som er eksponentiell glidende gjennomsnittlig EMA. For videre lesing, se Grunnleggende om vektede bevegelige gjennomsnitt og hva er forskjellen mellom en SMA og en EMA. Eksponentiell flytende gjennomsnitt Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er en type bevegelige gjennomsnitt som gir mer vekt til siste priser i et forsøk på å gjøre det mer responsivt til ny informasjon Læring den noe kompliserte ligningen for å beregne en EMA kan være unødvendig for mange tra Ders, siden nesten alle kartleggingspakker gjør beregningene for deg Men for deg matematiske geeks der ute, her er EMA-ligningen. Når du bruker formelen til å beregne det første punktet til EMA, kan du merke at det ikke er noen verdi tilgjengelig for bruk som forrige EMA Dette lille problemet kan løses ved å starte beregningen med et enkelt glidende gjennomsnitt og fortsette videre med formelen fra derfra. Vi har gitt deg et eksempelarkiv som inneholder virkelige eksempler på hvordan du kan beregne både en enkel glidende gjennomsnitt og et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Forskjellen mellom EMA og SMA Nå som du har en bedre forståelse av hvordan SMA og EMA beregnes, la oss se på hvordan disse gjennomsnittene er forskjellige. Ved å se på beregningen av EMA , vil du legge merke til at det legges større vekt på de siste datapunktene, noe som gjør det til en type vektet gjennomsnitt. I figur 5 er antall tidsperioder som brukes i hvert gjennomsnitt identisk 15, men EMA svarer på m malm raskt til de endrede prisene Legg merke til hvordan EMA har en høyere verdi når prisen stiger, og faller raskere enn SMA når prisen senker. Denne responsiviteten er den viktigste grunnen til at mange handelsmenn foretrekker å bruke EMA over SMA. What Gjelder de forskjellige dagene Flytte gjennomsnitt er en helt tilpassbar indikator, som betyr at brukeren fritt kan velge hvilken tidsramme de vil ha når man lager gjennomsnittet. De vanligste tidsperioder som brukes i bevegelige gjennomsnitt er 15, 20, 30, 50, 100 og 200 dager Jo kortere tidsrammen brukes til å skape gjennomsnittet, desto mer følsomt blir det for prisendringer Jo lengre tidsrom, jo ​​mindre følsomt eller mer utjevnet, vil gjennomsnittet være. Det er ingen riktig tidsramme å bruke når sette opp dine bevegelige gjennomsnittsverdier Den beste måten å finne ut hvilken som passer best for deg, er å eksperimentere med en rekke forskjellige tidsperioder til du finner en som passer din strategi. Gjennomsnittlige gjennomsnitt Slik bruker du dem. Noen av de primære funksjonene av et bevegelige gjennomsnitt er å identifisere trender og reverseringer måle styrken av en aktivums momentum og bestemme potensielle områder hvor en eiendel vil finne støtte eller motstand. I dette avsnittet vil vi påpeke hvordan forskjellige tidsperioder kan overvåke momentum og hvordan bevegelige gjennomsnittsverdier kan Videre vil vi ta opp noen av evner og begrensninger av bevegelige gjennomsnitt som man bør vurdere når de bruker dem som en del av en handelsrutine. Trend Identifiserende trender er en av nøkkelfunksjonene til bevegelige gjennomsnitt som brukes av de fleste handelsfolk som søker å gjøre trenden til deres venn Flytte gjennomsnitt er forsinkende indikatorer, noe som betyr at de ikke forutsier nye trender, men bekrefter trender når de er etablert. Som du kan se i Figur 1, anses en aksje å være i en opptrenden når prisen er over et bevegelige gjennomsnitt og gjennomsnittet er skråt oppover Omvendt vil en forhandler bruke en pris under et nedovergående skråt gjennomsnitt for å bekrefte en ned trend Mange handlende vil bare vurdere å ha en lang posisjon i en eiendel når prisen handler over et bevegelige gjennomsnitt. Denne enkle regelen kan bidra til at trenden virker i handelshandlerens favor. Momentum Mange nybegynnere handler om hvordan det er mulig å måle momentum og hvordan bevegelige gjennomsnitt kan brukes til å takle en slik prestasjon Det enkle svaret er å være oppmerksom på tidsperioder som brukes til å skape gjennomsnittet, da hver tidsperiode kan gi verdifull innsikt i ulike typer momentum Generelt kan kortsiktig momentum måles ved å se på bevegelige gjennomsnitt som fokuserer på tidsperioder på 20 dager eller mindre. Å se på bevegelige gjennomsnitt som er opprettet med en periode på 20 til 100 dager betraktes generelt som et godt mål på mellomlang sikt. bruker 100 dager eller mer i beregningen kan brukes som et mål for langsiktig momentum Sunn fornuft burde fortelle deg at et 15-dagers glidende gjennomsnitt er et mer hensiktsmessig mål for kortsiktig momentum enn et 200-dagers glidende gjennomsnitt. En av de beste metodene for å bestemme styrken og retningen til en aktivums moment er å plassere tre bevegelige gjennomsnitt på et diagram og så være nøye med hvordan de stabler opp i forhold til hverandre. De tre Flytte gjennomsnitt som vanligvis brukes har varierende tidsrammer i et forsøk på å representere kortsiktige, mellomlangs og langsiktige prisbevegelser. I figur 2 vises sterk oppadgående fart når kortsiktige gjennomsnitt ligger over lengre gjennomsnitt og de to gjennomsnittene er divergerende Omvendt, når de kortere gjennomsnittene ligger under de langsiktige gjennomsnittene, er momentet i nedadgående retning. Støtte En annen vanlig bruk av glidende gjennomsnitt er å bestemme potensielle prisstøtte. Det tar ikke mye erfaring med håndtere flyttbare gjennomsnitt for å legge merke til at fallende pris på en eiendel ofte vil stoppe og reversere retning på samme nivå som et viktig gjennomsnitt. For eksempel, i figur 3 kan du se at 200- dag glidende gjennomsnitt var i stand til å stramme prisen på aksjen etter at den falt fra sin høye nær 32 Mange handelsfolk vil forutse en sprette av store bevegelige gjennomsnitt og vil bruke andre tekniske indikatorer som bekreftelse på forventet bevegelse. Resistance En gang prisen på en eiendel faller under et innflytelsesrik nivå av støtte, for eksempel 200-dagers glidende gjennomsnitt, er det ikke uvanlig å se gjennomsnittlig handling som en sterk barriere som hindrer investorer i å presse prisen tilbake over det gjennomsnittet. Som du kan se fra diagrammet nedenfor brukes denne motstanden ofte av handelsmenn som et tegn for å ta fortjeneste eller å lukke ut eksisterende eksisterende stillinger. Mange korte selgere vil også bruke disse gjennomsnittene som inngangspunkter fordi prisen ofte hopper av motstanden og fortsetter å bevege seg lavere hvis du er en investor som holder en lang stilling i en eiendel som handler under store bevegelige gjennomsnitt, kan det være best for deg å se disse nivåene nøye fordi de kan ha stor innvirkning på verdien av din investering. Stopp-Tap Støtten og motstandskarakteristikkene til bevegelige gjennomsnitt gjør dem til et godt verktøy for å håndtere risiko. Evnen til å flytte gjennomsnitt for å identifisere strategiske steder for å sette stoppordreordninger, gjør det mulig for næringsdrivende å kutte bort tapende stillinger før de kan vokse større Som du kan se i figur 5, kan handelsfolk som holder en lang posisjon i en aksje og angir stopp-ordre under innflytelsesrike gjennomsnitt, spare seg for mye penger. Ved å bruke bevegelige gjennomsnitt for å sette stoppordreordrer er nøkkelen til enhver vellykket handel strategy. Smoothing data fjerner tilfeldig variasjon og viser trender og sykliske komponenter. Innenværende i samlingen av data tatt over tid er en form for tilfeldig variasjon. Det finnes metoder for å redusere avbryte effekten på grunn av tilfeldig variasjon. En ofte brukt teknikk i industrien er utjevning Denne teknikken, når den brukes riktig, tydeliggjør den underliggende trenden, sesongmessige og sykliske komponenter. Det er to forskjellige grupper av utjevning met ods. Averaging Methods. Exponential Smoothing Methods. Taking gjennomsnitt er den enkleste måten å glatte data. Vi vil først undersøke noen gjennomsnittsmetoder, for eksempel det enkle gjennomsnittet av alle tidligere data. En leder av et lager ønsker å vite hvor mye en typisk leverandør leverer i 1000 dollar enheter Han tar et utvalg av 12 leverandører, tilfeldig, og får følgende resultater. Beregnet gjennomsnitt eller gjennomsnitt av dataene 10 Lederen bestemmer seg for å bruke dette som anslag for utgifter til en typisk leverandør. Er dette et a god eller dårlig estimat. Menanskvadratfeil er en måte å dømme hvor god en modell er. Vi skal beregne den gjennomsnittlige kvadratfeilen. Feil sant beløp brukt minus estimert mengde. Feilen kvadrert er feilen ovenfor, kvadratet. SSE er summen av de kvadratiske feilene. MSE er gjennomsnittet av de kvadratiske feilene. MSE-resultatene for eksempel. Resultatene er Feil og Kvadratfeil. Estimatet 10.For spørsmålet oppstår, kan vi bruke gjennomsnittet til å prognostisere inntekt hvis vi mistenker en trend Se på grafen nedenfor viser tydelig at vi ikke skal gjøre dette. Enhet veier alle tidligere observasjoner likt. Sammendrag oppgir vi at. Det enkle gjennomsnittet eller gjennomsnittet av alle tidligere observasjoner er bare et nyttig estimat for prognoser når det ikke er noen trender. Hvis det er trender, bruk ulike estimater som tar trenden i betraktning. Gjennomsnittet veier alle tidligere observasjoner likt For eksempel er gjennomsnittet av verdiene 3, 4, 5 4 Vi vet selvsagt at et gjennomsnitt beregnes ved å legge til alle verdiene og dividere summen av antall verdier En annen måte å beregne gjennomsnittet på er å legge til hver verdi dividert med antall verdier, eller.3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. Multiplikatoren 1 3 kalles vekten Generelt . bar frac sum venstre frak høyre x1 venstre frac høyre x2,,, venstre frac høyre xn. Venstre frac høyre er vektene og selvfølgelig de summerer til 1.