So berechnen Sie gleitende Durchschnitte in Excel. Excel Datenanalyse für Dummies, 2. Auflage. Der Datenanalyse-Befehl bietet ein Werkzeug für die Berechnung von bewegten und exponentiell geglätteten Durchschnittswerten in Excel Angenommen, aus Gründen der Illustration, dass Sie gesammelt täglich Temperaturinformationen Sie wollen Berechnen Sie den dreitägigen gleitenden Durchschnitt den Durchschnitt der letzten drei Tage als Teil einer einfachen Wettervorhersage Um die gleitenden Durchschnitte für diesen Datensatz zu berechnen, nehmen Sie die folgenden Schritte vor: Um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf den Befehl Datenanalyse Button. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie die Option Moving Average aus der Liste aus und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld Moving Average an. Identifizieren Sie die Daten, die Sie verwenden möchten, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie auf Input Range Textfeld des Dialogfelds "Moving Average" Dann identifizieren Sie den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsblattbereichsadresse eingeben oder mit der Maus die Arbeitsblattpalette auswählen. Ihr Bereichsreferenz sollte absolute Zellenadressen verwenden Eine absolute Zellenadresse steht vor dem Spaltenbuchstaben und Zeilennummer mit Vorzeichen, wie in A 1 A 10.Wenn die erste Zelle in Ihrem Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, markieren Sie das Kontrollkästchen Etiketten in der ersten Zeile. Im Intervall-Textfeld erfahren Sie, wie viele Werte, die in die gleitende Durchschnittsberechnung einbezogen werden. Sie können einen gleitenden Durchschnitt mit einer beliebigen Anzahl von Werten berechnen. Standardmäßig verwendet Excel die letzten drei Werte, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen Um anzugeben, dass eine andere Anzahl von Werten verwendet wird, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen Geben Sie diesen Wert in das Intervall-Textfeld ein. Tippen Sie auf Excel, wo die gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsbereichsbereich zu identifizieren, in den Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. Im Beispiel des Arbeitsblattes werden die gleitenden Durchschnittsdaten angezeigt Wurde in den Arbeitsblattbereich B2 B10 platziert. Optional Geben Sie an, ob Sie ein Diagramm wünschen. Wenn Sie ein Diagramm wünschen, das die gleitenden durchschnittlichen Informationen zeichnet, markieren Sie das Kontrollkästchen Diagrammausgabe. Optional Geben Sie an, ob Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Wenn Sie Standardfehler für die Daten berechnen möchten, markieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler Excel setzt Standardfehlerwerte neben den gleitenden Mittelwerten. Die Standardfehlerinformation geht in C2 C10.Nachdem Sie fertig sind Geben Sie an, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen möchten und wo Sie es platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende durchschnittliche Informationen. Hinweis Wenn Excel nicht genug Informationen hat, um einen gleitenden Durchschnitt für einen Standardfehler zu berechnen, legt er die Fehlermeldung in die Zelle Sie können mehrere Zellen sehen, die diese Fehlermeldung als Wert anzeigen. Dies ist eine Grundfrage auf Box-Jenkins MA-Modellen Wie ich verstehe, ist ein MA-Modell grundsätzlich eine lineare Regression von Zeitreihenwerten Y gegen vorherige Fehlerbegriffe und das Ist, wird die Beobachtung Y zunächst gegen ihre vorherigen Werte YY rückgängig gemacht und dann werden ein oder mehrere Y-Hut-Werte als Fehlerbegriffe für das MA-Modell verwendet. Wie werden die Fehlerterme in einem ARIMA 0, 0, 2-Modell berechnet Das MA-Modell wird ohne autoregressiven Teil verwendet und somit kein geschätzter Wert, wie kann ich evtl. einen Fehler beenden. Schicht 7. April 12 bei 12 48.MA Modell Schätzung. Stellen Sie uns eine Serie mit 100 Zeitpunkten an und sagen Sie das Gekennzeichnet durch MA 1 Modell ohne Abzweigung Dann ist das Modell gegeben durch. Yt varepsilont-theta varepsilon, quad t 1,2, cdots, 100 quad 1.Der Fehler-Term hier ist nicht beobachtet So, um dies zu erhalten, legen Sie fest, dass der Fehler-Term berechnet wird Rekursiv durch. So der Fehler-Term für t 1 ist, varepsilon y theta varepsilon Jetzt können wir nicht berechnen, ohne zu wissen, den Wert von theta So um dies zu erhalten, müssen wir die anfängliche oder vorläufige Schätzung des Modells zu berechnen, beziehen sich auf Box et al Des Buches, § 6 3 2 Seite 202. Es wurde gezeigt, dass die ersten q Autokorrelationen des MA q Prozesses ungleich Null sind und in Form der Parameter des Modells als rhok displaystyle frac theta1 theta theta2 theta cdots geschrieben werden können Theta thetaq quad k 1,2, cdots, q Der Ausdruck oben für rho1, rho2 cdots, rhoq in the thet1, theta2, cdots, thetaq, liefert q gleichungen in q unbekannten Vorläufige schätzungen der theta s können durch ersetzen schätzungen rk erhalten werden Für rhok in oben equation. Hinweis, dass rk die geschätzte Autokorrelation ist Es gibt mehr Diskussion in Abschnitt 6 3 - Anfangsschätzungen für die Parameter lesen Sie bitte auf, dass jetzt, vorausgesetzt, wir erhalten die anfängliche Schätzung theta 0 5 Dann, varepsilon y 0 5 varepsilon Jetzt , Ein anderes Problem ist, wir haben keinen Wert für varepsilon0, weil t beginnt bei 1, und so können wir nicht berechnen varepsilon1 Zum Glück gibt es zwei Methoden zwei erhalten diese. Conditional Likelihood. Unconditional Likelihood. According zu Box et al Abschnitt 7 1 3 Seite 227 Die Werte von varepsilon0 können null als Näherung ersetzt werden, wenn n mäßig oder groß ist, diese Methode ist bedingte Wahrscheinlichkeit Andernfalls wird eine bedingungslose Wahrscheinlichkeit verwendet, wobei der Wert von varepsilon0 durch Rückprognose erhalten wird Mehr über die Rückprognose nach § 7 1 4 Seite 231. Nach dem Ermitteln der Anfangsschätzungen und des Wertes von varepsilon0 können wir dann mit der rekursiven Berechnung des Fehlerterms fortfahren. Dann ist die letzte Stufe, den Parameter des Modells 1 zu schätzen, Denken Sie daran, dies ist nicht die vorläufige Schätzung mehr. Im Schätzen der Parameter Theta, ich benutze Nonlinear Schätzung Verfahren, vor allem die Levenberg-Marquardt-Algorithmus, da MA-Modelle sind nichtlinear auf seine Parameter. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As Ein SMA-Beispiel, betrachten eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. 10-Tage-MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als der erste Datenpunkt ausgleichen Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen, Und so weiter wie unten gezeigt. As früher erwähnt, MAs Verzögerung aktuelle Preis-Aktion, weil sie auf vergangene Preise basieren, je länger die Zeit für die MA, desto größer die Lag So ein 200-Tage-MA wird eine viel größere Verzögerung haben Als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen, mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs mehr für langfristige Investoren geeignet 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überkreuzen Eine aufsteigende MA zeigt, dass die Sicherheit Ist in einem Aufwärtstrend, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ähnlich wird der Aufwärtsimpuls mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA Abwärtsimpuls überkreuzt, mit einem bärigen Crossover bestätigt wird Tritt auf, wenn ein kurzfristiges MA unter einen längerfristigen MA übergeht.
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