Moving Average Variable Länge

Die Funktion Moving Average (Variable Länge) gibt den gleitenden Durchschnitt eines Feldes über einen variablen Zeitraum zurück. Parameter ------------------ Data Die Daten, die im Durchschnitt verwendet werden sollen. Dies ist typischerweise ein Feld in einer Datenreihe oder ein berechneter Wert. Period Die Anzahl der Balken, die in den Durchschnitt aufgenommen werden sollen, einschließlich des aktuellen Wertes. Zum Beispiel enthält eine Periode von 3 den aktuellen Wert und die beiden vorherigen Werte. Maximaler Zeitraum Der Maximalwert, den Periode enthalten kann. Bei größeren Werten muss für diese Funktion ein zusätzlicher Speicher reserviert werden. Hinweis: Ein Endpunkt zum Period-Parameter kann mit der Funktion "Lag" simuliert werden, um einen vorherigen Wert dieser Funktion zu erhalten. Weitere Informationen finden Sie in den Hinweisen zur Lagfunktion. Funktion Wert ------------------------ Der gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem die vorherigen Werte über dem angegebenen Zeitraum mit dem aktuellen Wert gemittelt werden. Der gleitende Durchschnitt am Anfang einer Datenreihe ist nicht definiert, bis genug Werte vorhanden sind, um den angegebenen Zeitraum zu füllen. Wenn die Periode größer als die maximale Periode oder negativ ist, ist der Wert nicht definiert. Wenn der Zeitraum eine Bruchzahl enthält, wird nur der ganzzahlige Anteil verwendet. Verwendung ----------- Variable Längenfunktionen können in Verbindung mit anderen Berechnungen wie Bars Since Funktionen verwendet werden, um Werte zu bestimmen, da ein Ereignis aufgetreten ist. Beispielsweise würde die folgende Formel den Durchschnitt des High-Felds seit dem höchsten High in den letzten zehn Takten zurückgeben: MAVL (High, Add (BarsSinceHigh (High, 10) 1) 10) Gleitende Mittelwerte sind nützlich zum Glätten von verrauschten Rohdaten Daten wie Tagespreise. Die Preisdaten können von Tag zu Tag stark variieren, wodurch der Preis nach oben oder nach unten verschoben wird. Mit Blick auf den gleitenden Durchschnitt des Preises, ein allgemeineres Bild der zugrunde liegenden Trends gesehen werden kann. Da bewegte Durchschnitte verwendet werden können, um Trends zu sehen, können sie auch verwendet werden, um zu sehen, ob Daten den Trend stecken. Entryexit-Systeme vergleichen oft Daten mit einem gleitenden Durchschnitt, um festzustellen, ob sie einen Trend unterstützen oder einen neuen starten. Siehe die Beispiel-entryexit-Systeme für ein Beispiel für die Verwendung eines Moving Average in einem entryexit-System. Variable Moving Average (VMA) aka Volatilitätsindex Dynamic Ave (VIDYA) Der Variable Moving Average (VMA) alias Volatility Index Dynamic Average (VIDYA) wurde von entwickelt Tushar S. Chande und erstmals in der März 1992 Ausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Commodities 8211 Anpassung Moving Averages an die Volatilität des Marktes Chande8217 Theorie war, dass die Leistung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitt könnte mit einem Volatility Index (VI) anzupassen verbessert werden Die Glättungszeit, wenn sich die Marktbedingungen ändern. Die Idee, dass, wenn die Preise überlastet sind, sollte ein Durchschnitt verlangsamen, um whipsaws zu vermeiden, aber wenn die Preise stark sind, sollte ein Durchschnitt beschleunigen, um die großen Preisbewegungen zu erfassen. Er war nicht die erste Person, die in dieser Richtung zu denken George R. Arrington, Ph. D. eingeführt eine Variable Simple Moving Average basierend auf Standardabweichung in der Juni 1991 Ausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Rohstoffe 8211 Aufbau einer variablen Länge Moving Average ( VLMA). Die YIDYA stellte jedoch einen massiven Schritt vorwärts von der VLMA dar, weil sie eine viel größere Verbreitung von Glättungsperioden erlaubte. So berechnen Sie eine Variable Moving Average VMA (VI Close) ((1 8211 (VI)) VMA1) VI Benutzer wählen ein Maß für die Volatilität oder Trendstärke. N Vom Benutzer gewählte Dauerglättungsperiode. Hier ist ein Beispiel eines 3-Perioden-VMA mit einem 3-Perioden-Wirkungsgradverhältnis (ER) als VI: Wie die VIDYA-Glättung durch den Volatilitätsindex geändert wird Der Variable Moving Average ist einzigartig, da er keine obere oder untere Grenze seiner Glättung hat Periode: Die VMA-Glättungsperiode kann unendlich hoch gehen, bis der Volatilitätsindex null ist, zu welchem ​​Zeitpunkt der resultierende Durchschnitt sich nicht bewegt und gleich dem vorherigen VMA ist. Wenn der Volatilitätsindex gleich 1 ist, ist die Glättungsperiode gleich der benutzerausgewählten Konstante 8216N8217, wie wenn die Y-Achse N die X-Achse 1 ist. Wenn jedoch der verwendete Volatilitätsindex über 1 steigen kann (wie das Standardabweichungsverhältnis) Dann kann die Glättungsperiode unter die vom Benutzer ausgewählte Konstante fallen. Wenn das VI (N2) 0,5 ist, dann ist die Glättungsperiode gleich 1, was gleich dem Preis selbst ist. Daher darf das verwendete VI nicht über (N2) 0,5 steigen, und wenn es gelegentlich geschieht, dann muß dieses Cap in die Formel geschrieben werden. Ein Blick auf die tatsächliche Alpha Da die VMA ist wie der Name schon sagt, variabel, die 8216Actual Alpha8217 ist nicht statisch, sondern wird durch das VI beeinflusst. Durch Änderung der Konstante 8216N8217 ändert sich jedoch die Interpretation des VIs stark: Oben sehen Sie ein Beispiel des 8216Actual Alpha8217 und die daraus resultierende Glättungsperiode für einen VMA mit einem 8216N8217 von 1 und einem 8216N8217 von 5. Wir wissen, dass wenn das VI 1 (Was darauf hinweist, dass der Bestand perfekt verläuft) die Glättungsperiode 8216N8217. So würden die schnellstmöglichen Glättungsperioden in diesen Beispielen 1 bzw. 5 nicht ein großer Unterschied sein. Aber es ist erstaunlich zu sehen, was eine riesige Auswirkung 8216N8217 nur ein paar Punkte insgesamt hat. In der Tat als 8216N8217 erhöht sich die resultierende VMA bewegt sich exponentiell langsamer. Dieser Einfluss ist eher wie die Quadrierung von Kaufman in seinem Adaptive Moving Average verwendet. Welcher Volatilitätsindex zu verwenden Chande verwendete ursprünglich das Standardabweichungsverhältnis als sein VI und dieses ist das, das normalerweise benutzt wird, wenn Leute über ein VIDYA sprechen. Aber später, in der Oktober 1995 Artikel aus Technical Analysis of Stocks amp Rohstoffe 8211 8216Identifying Powerful Breakouts Anfang 8216 schlug er die Verwendung seiner eigenen Chande Momentum Oscillator (CMO). Da der CMO im Bereich von 100 bis -100 liegt, müssen wir den absoluten Wert geteilt durch 100 annehmen. Das Ergebnis ist identisch mit dem Wirkungsgradverhältnis (ER) und ist das am häufigsten verwendete VI, wenn sich Personen auf einen VMA beziehen . Ein beliebiges Maß an Volatilität oder Trendstärke kann jedoch verwendet werden, solange es zwischen einem Bereich von Null bis (N2) 0,5 passt, wo höhere Werte einen stärkeren Trend angeben. Volatility Indexes für die Prüfung Als Teil der 8216Technical Indicator Kampf für Supremacy 8216 haben wir getestet werden prüfen Sie die folgenden Indikatoren als Volatility Index in einem variablen Moving Average: Gibt es andere, die Sie denken, sind wert Tests Bitte teilen Sie uns in den Kommentaren Abschnitt ganz unten. Variable Moving Average Excel-Datei Ich habe zusammen eine Excel Spreadsheet mit dem Variable Moving Average zusammen und machte es zum Download kostenlos. Es enthält eine 8216basic8217-Version, die alle Arbeiten und eine 8216fancy8217 zeigt, die sich automatisch an die Länge sowie den Volatility-Index anpasst, den Sie angeben. Finden Sie es am folgenden Link am unteren Rand der Seite unter Downloads Technische Indikatoren: Variable Moving Average (VMA) 10 Tage Variable Moving Average Beispiel, VI 50 Tag Effizienz Verhältnis Dank Bruder das ist großartig. Die Erklärung der Mathe dahinter ist sehr hilfreich, jetzt, da ich verstehe, wie jeder Teile der Gleichung funktioniert, kann ich mit ihm spielen ein question8230 VMA1 für die ersten Datenpunkt Sie nur die Close1 und in diesem Fall, warum nicht nur Close1 verwenden, sollte es Besser auf Preisänderung reagieren muss ich mit steveplace zustimmen, heteroskedacity ist schwer zu erklären, um 7:00 am Morgen lol froh, dass Sie es nützlich gefunden Peter. Ich finde einige der Formeln rund um das Web für diese Dinge wirklich schwer zu lesen, weil ich keine formale mathematische Ausbildung haben. Deshalb breche ich es alle unten und zeigen die Arbeit, so gibt es keine Verwirrung. In Bezug auf Ihre Frage ist die VMA immer noch ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) etfhqblog20101108exponentiell-gleitenden Durchschnitt, aber mit einem dynamischen Alpha anstelle einer konstanten. Alle EMAs verwenden ihren vorherigen Durchschnitt, wenn sie vorwärts gehen, aber müssen mit einer Zahl am Anfang (normalerweise das vorhergehende schließen) EMA EMA (1) (nahes EMA (1)) ausgesät werden. Wenn Sie fortfahren, die vorhergehende Schließung zu verwenden, dann würde der Durchschnitt den Preis so genau verfolgen, um ihn fast genau zusammenzubringen. Laden Sie die Spread-Tabelle, wenn Sie haven8217t bereits und haben einen Versuch. Gehen Sie in die Zelle J5 am Ende der Formel, so wird IF (J482438221, J4 (2 (I51)) (E5-J4), 82218221) an IF (E482438221, E4 (2 (I51)) (E5 - E4), 82218221)) füllen Sie diese Formel am unteren Rand der Spalte und es wird dann auf die vorherige schließen statt der vorherigen VMA verweisen. BTW Ich habe gerade festgestellt, dass ich die Kalkulationstabelle auf manuelle Berechnung Update statt automatischen eingestellt hatte. Vielleicht möchten Sie dies ändern oder laden Sie es erneut, wie ich es jetzt fixiert haben. Sayyed vor 5 Jahren Ich bin mit VMA zusammen mit anderen MA8217s (einfach, exp, gewichtet, vol gewichtet, dreieckig). Sollte ich den gleichen Zeitraum für VMA als Zeitraum für andere Durchschnitte verwenden ich Kreuzung als meine buysell Punkte als andere MA8217s oder sollte ich die Richtung der VMA als meine buysell Signal Dank für Ihre Unterstützung. Derry Brown Vor 5 Jahren Sie sehen Testergebnisse für mehrere der genannten MAs 8211 etfhqblog20100525best-technical-indicators Die Antwort auf Ihre Frage hängt davon ab, ob Sie sie als Teil eines mechanischen Systems oder eines diskretionären verwenden. Ich habe nicht getestet, die Ergebnisse der MA-Crossover zwischen verschiedenen Arten von MAs, aber ich wouldn8217t erwarten, dass dies ein effektiver Ansatz. Jede Art von gleitendem Durchschnitt ist eindeutig, so daß es nicht notwendig ist, dieselbe Glättungsperiode zu verwenden, und die VMA ist so verschieden, daß sie als ein völlig getrennter Durchschnitt behandelt werden muß. Hope this helps DerryMoving Durchschnitte kontrolliert von Slicer Zwei Monate Moving Average ist ziemlich glatt. Aber Sechs Monate ist Smoooooother. Es ist schon ein paar Wochen zurück (yikes), aber ich schrieb vor kurzem einen Beitrag auf einfache gleitende Durchschnitte in Power Pivot (http://www. germanyinews. com/). Eine der Fragen, in den Kommentaren, war, wie die Länge der gleitenden Durchschnitt dynamisch zu kontrollieren: Whats That. Hey, wenn ZWEI Leute nach etwas fragen, und einer von ihnen entfaltet CAPITAL LETTERS in der Anstrengung, und dann Paare der Großbuchstaben mit einem meiner Lieblings Worte 8220 (Verbesserung), gut, Im gehakt. Heute können wir Dessert First Lets Arbeit rückwärts aus dem Ergebnis, sollen wir die Slicer steuert die Länge der MA-Zeitraum und der Chart-Titel. Nun, das ist SMOOOOOTH Eine andere Disconnected Slicer Zuerst habe ich eine Tabelle in normaler Excel erstellt und kopiert es in die Zwischenablage: Pastete es in Power Pivot: Ergebnis in dieser Tabelle: Ich wollte, dass die Slicer Fliesen aus der Monats-Include Spalte sortieren sinnvoll, so dass ich Fügte eine Berechnungsspalte hinzu: Dann kann ich die Schneidmaschine auf meinen Zapfen setzen, und sie sortiert sich in meiner gewünschten Reihenfolge: Der Mähdrescher Messen Ausgewählt MA Länge MAX (8216MA LängeNumber of Monats) Ergibt eine Situation wie: Variable Moving Summe und Average Measures Jetzt ist seine Zeit Etwas mit dem Mähdrescher tun. Variable Moving Sum CALCULATE (Anzahl der verkauften Einheiten, DATESINPERIOD (CalendarDate, LASTDATE (CalendarDate), Selected MA Length (Monat))) Der markierte Abschnitt ist der einzige Unterschied zwischen dieser Maßnahme und der ursprünglichen Bewegungssumme aus meinem vorherigen Artikel. Bisher war dieser Teil auf 3 verdrahtet, um uns einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt zu geben. Variable Moving Average Variable Bewegliche Summe CALCULATE (DISTINCTCOUNT (Kalenderjahresmonat), DATESINPERIOD (CalendarDate, LASTDATE (Kalenderdatum), Ausgewählte MA-Länge, Monat)) Die markierten Teile sind die einzigen Unterschiede zwischen dieser Kennzahl und dem festen 3-Monats-MA. Wenn der Benutzer dieser Reportdashboard eine der Vorwärtsoptionen auf dem Slicer auswählt, wird der aktuelle Monat nicht gezählt, während er in den Back-Optionen gezählt wird. Warum ist es nicht für Forward Heres die Moving Summe Formel wieder gezählt, und ich werde den beleidigenden Abschnitt hervorheben: Variable Moving Sum CALCULATE (Einheiten verkauft, DATESINPERIOD (CalendarDate, LASTDATE, ausgewählte MA Länge Monat)) Wenn wir rückwärts gehen Von LASTDATE des aktuellen Monats ist der aktuelle Monat enthalten. Aber wenn wir vorwärts gehen. Nun, der aktuelle Monat ist nicht enthalten. So benötigen wir eine IF, die überprüft, um zu sehen, wenn Selected MA Länge positiv ist, und wenn ja, schaltet das LASTDATE zu einem FIRSTDATE. Die Chartauslesung Das letzte, was zu tun ist, besteht darin, den Charttitel auszuwählen: Markieren Sie den Diagrammtitel, geben Sie einen in die Formelleiste ein und wählen Sie eine Zelle aus (in diesem Fall G6) Die Formeln über G6 werden verwendet, um G6 selbst zu konstruieren (Klicken Sie auf Größer Version) Einer der Gründungsingenieure hinter Power Pivot während seiner 14-jährigen Karriere bei Microsoft, und Schöpfer des weltweit ersten Cloud Power Pivot Service, ist Rob eine der führenden Behörden für Self-Service-Business-Intelligence und der nächsten Generation Tabellenkalkulation Technologie. Dieser Beitrag hat 25 Kommentare Jeff Lingen sagt: Ist es möglich, 8220go eine better8221 und in der Lage sein, die Variable Moving Sum Maß von Interesse eine Schneidemaschine Auswahl, zum Beispiel, zum Beispiel, wenn ich Maßnahmen für Einheiten verkauft haben, Verkaufsstellen und Paletten verkauft, kann ich wählen, welche von diesen drei Maßnahmen zu grafieren und zu berechnen einen gleitenden Durchschnitt für absolut können Sie Weil getrennte Schneidemaschinen PURE MAGIC sind. Im Ernst, wenn Sie dies lesen und haben noch einige verrückte, verrückte Wissenschaftler-Ebene Scheiße mit getrennten slicers8230 RUN, don8217t zu Fuß, um Ihre nächste Arbeitsmappe zu tun und starten Sie experimentieren. Es wird Ihre Ansicht des Werkzeugs und der Welt der Daten ändern. So stellen Sie sich eine zweispaltige getrennte Tabelle der Bildunterschriften und ID8217 vor. 8220Units, 8221 1, 8220Cases8221, 2, 8220Pallets8221, 3 Dann eine Mähmaschine, die die MAX (oder MIN, was auch immer) dieser ID-Spalte ist. Dann ein drittes Maß, das ein SCHALTER auf diesem Mähdrescher ist: SCHALTER (Mähdreschermess hier, 1, verkaufte Einheiten, 2, verkaufte Fälle, 3, verkaufte Paletten) Ersetzen Sie dann das Schaltermaß dort, wo Units Sold in der Post oben erscheint. Bam Dies ist ganz ähnlich wie die Art von Slicer Trick, BTW: Chris Gilbert sagt: