End point moving average excel

8.5 Średnia ruchoma punktu końcowego Średnia ruchoma punktu końcowego (EPMA) określa średnią cenę, dopasowując najmniejszą kwadratową linię prostą (patrz regresja liniowa) do ostatnich N dni cen zamknięcia i przyjmując punkt końcowy linii (tj. Linię na końcu dzień) jako średnia. Obliczenia te mają wiele innych nazw, w tym średnią ruchomą najmniejszych kwadratów (LSQMA), ruchomą regresję liniową i prognozę szeregu czasowego (TSF). Joe Sharprsquos, podobnie jak w przypadku ruchu averagerdquo, to to samo. Formuła kończy się prostą średnią ważoną poprzednich cen N, z wagami od 2N-1 do - N2. Łatwo to wyprowadzić z formuł najmniejszych kwadratów, ale samo spojrzenie na wagę połączenia z najmniejszymi kwadratami wcale nie jest oczywiste. Jeśli p1 jest dzisiaj zamknięte, p2 wczoraj, itd., To Wagi zmniejszają się o 3 dla każdego starszego dnia, i stają się ujemne dla najstarszych trzecich N dni. Poniższy wykres pokazuje, że dla N15. Negatywy oznaczają, że średnia jest najwyższa w ostatnich cenach i może przekroczyć cenę akcji po nagłym skoku. Generalnie jednak, ponieważ dopasowana linia celowo przechodzi przez środek ostatnich cen, EPMA ma tendencję do znajdowania się w środku ostatnich cen lub projekcji, gdzie zdają się być trendy. Interesujące jest porównanie EPMA z prostym SMA (zobacz Simple Moving Average). SMA efektywnie rysuje poziomą linię przez poprzednie ceny N dni (ich średnia), podczas gdy EPMA rysuje linię nachylenia. Wskaźnik bezwładności (patrz bezwładność) korzysta z EPMA. Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart to darmowe oprogramowanie, które możesz redystrybuować i modyfikować na warunkach licencji GNU General Public License opublikowanej przez Free Software Foundation w wersji 3 lub (według własnego wyboru) dowolna nowsza wersja. Poruszanie się w średniej W tym przykładzie dowiesz się, jak obliczyć średnią ruchomą szeregu czasowego w Excelu. Średnia ruchoma służy do łagodzenia nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznawania trendów. 1. Najpierw przyjrzyjmy się naszej serii czasowej. 2. Na karcie Dane kliknij Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz średnią ruchomą i kliknij OK. 4. Kliknij pole Input Range i wybierz zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij pole Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Narysuj wykres tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiliśmy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje rosnący trend. Program Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczającej liczby poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i odstępu 4. Wniosek: Im większy przedział, tym bardziej wygładzone są szczyty i doliny. Im mniejszy przedział czasu, tym bardziej zbliżone są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Podczas obliczania ruchomej średniej ruchomej, ustawienie średniej w okresie środkowym ma sens W poprzednim przykładzie obliczyliśmy średnią z pierwszych 3 przedziałów czasowych i umieściliśmy to obok okresu 3. Moglibyśmy umieścić średnią w środku przedziału czasowego trzech okresów, to znaczy obok okresu 2. Działa to dobrze w okresach nieparzystych, ale nie tak dobre dla nawet okresów czasu. Więc gdzie ustawilibyśmy pierwszą średnią ruchomą, gdy M 4 Technicznie, średnia ruchoma spadłaby o t 2,5, 3,5. Aby uniknąć tego problemu, wygładzamy MA za pomocą M 2. W ten sposób wygładzamy wygładzone wartości. Jeśli uśredniamy parzystą liczbę terminów, musimy wygładzić wygładzone wartości. Poniższa tabela pokazuje wyniki przy użyciu M 4.