Eksponentowo przenoszona ważona średnia excel

Średnia ruchoma Ten przykład ilustruje obliczanie średniej ruchomej serii czasowej w programie Excel. Średnia ruchoma służy do wyrównywania nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznania trendów. 1. Po pierwsze, spójrz na naszą serię czasową. 2. Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku analizy danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz opcję Moving Average i kliknij przycisk OK. 4. Kliknąć w polu Zakres wejściowy i wybrać zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Wykres wykresu tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiamy 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 tendencję wzrostową. Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Podsumowanie: Im większy odstęp, tym więcej szczytów i dolin są wygładzone. Im mniejsze odstępy, tym dokładniejsze są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Jak obliczyć średnie ruchome ważone w programie Excel przy użyciu wykładniczej wygładzonej analizy danych programu Excel dla manekinów, wydanie drugie Wykładowe narzędzie Wygładzanie w programie Excel oblicza średnią ruchomą. Wyrównywanie wykładnicze wyważa jednak wartości zawarte w obliczeniach średniej ruchomej, dzięki czemu ostatnie wartości mają większy wpływ na przeciętne obliczenia, a stare wartości mają mniejszy wpływ. Ważenie to osiąga się poprzez stałą wygładzania. Aby zilustrować, jak działa narzędzie Exponential Smoothing, załóżmy, że ponownie spoglądasz na średnią dzienną temperaturę. Aby obliczyć ważone średnie ruchome przy użyciu wyrównania wykładniczego, wykonaj następujące kroki: Aby obliczyć wyświtowaną średnią ruchomej, najpierw kliknij na przycisk polecenia Data Analysis (Analiza danych) tabela Data8217s. Gdy program Excel wyświetli okno dialogowe Analiza danych, wybierz z listy Wyszczególnienie Wygładzanie, a następnie kliknij przycisk OK. Excel wyświetli dialog Wyrównań Wykładniczy. Zidentyfikuj dane. Aby zidentyfikować dane, dla których chcesz obliczyć wysoce ruchomą średnią wykładnicę, kliknij pole tekstowe Zakres wejściowy. Następnie zidentyfikuj zakres wejściowy, wpisując adres zakresu arkusza roboczego lub wybierając zakres arkuszy. Jeśli zakres wprowadzania zawiera etykietę tekstową w celu zidentyfikowania lub opisania danych, zaznacz pole wyboru Etykiety. Zapewnij stałą wygładzania. Wpisz wartość stałą wygładzania w polu tekstowym współczynnika tłumienia. Plik Pomocy programu Excel sugeruje użycie stałej wygładzania wynoszącej od 0,2 do 0,3. Prawdopodobnie jednak, jeśli używasz tego narzędzia, masz własne pomysły na to, jaka jest prawidłowa stała wygładzania. (Jeśli nie masz pojęcia o stałej wygładzania, być może nie powinieneś używać tego narzędzia.) Powiedz Excel, gdzie umieścić wykładniczo wyostrzone średnie ruchome dane. Skorzystaj z pola tekstowego Zakres wyjściowy, aby zidentyfikować zakres arkuszy, na który chcesz umieścić średnie ruchome dane. W przykładowym arkuszu danych można przykładowo umieścić średnie ruchome dane w zakresie arkusza roboczego B2: B10. (Opcjonalnie) Wykresuj wykładniczo wyostrzone dane. Aby wyznaczyć wysoce wyrafinowane dane, zaznacz pole wyboru Wyjście wykresu. (Opcjonalnie) Wskaż, że chcesz wyliczyć standardowe informacje o błędach. Aby obliczyć błędy standardowe, zaznacz pole wyboru Standardowe błędy. Excel umieszcza standardowe wartości błędów obok wykładniczo wyważonych wartości średniej ruchomej. Po zakończeniu określania, jakie średnie ruchome informacje mają być obliczane i gdzie chcesz ją umieścić, kliknij przycisk OK. Excel oblicza średnią ruchliwą. Dodaje trend lub przenosi średnią linię do wykresu Dotyczy: Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej. Mniej Aby wyświetlić wykresy danych lub średnie kroczące na utworzonym wykresie. możesz dodać linię trendu. Możesz także poszerzyć linię poza faktyczne dane, aby pomóc przewidzieć przyszłe wartości. Na przykład kolejna liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje na tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłą sprzedaż. Można dodać trend do wykresu 2-D, który nie jest układany w stos, w tym obszar, pasek, kolumna, linia, czas, rozproszenie i bańka. Nie można dodać trendu do ułożonych, 3-D, radarowych, kołowych, powierzchniowych lub donutowych. Dodawanie trendu Na wykresie kliknij serie danych, do których chcesz dodać linię trendu lub średnią ruchu. Linia trendu rozpoczyna się od pierwszego punktu danych wybranej serii danych. Zaznacz pole Trendline. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii Trendline. a następnie kliknij Wykład. Prognoza liniowa. lub dwie średnie ruchy okresowe. Aby uzyskać dodatkowe trendy, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz opcję Więcej opcji. kliknij żądaną opcję w panelu Format trendline w opcji Trendline. Jeśli wybierzesz Wielomian. wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu Zamów. Jeśli wybierzesz Przeprowadzka Średnia. wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. Wskazówka: Linia trendu jest najbardziej dokładna, gdy jej wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje przybliżone wartości dla trendu odpowiadające rzeczywistym danymi) jest równa lub zbliżona 1. Gdy dodasz linię odniesienia do swoich danych , Program Excel oblicza automatycznie wartość R kwadratową. Możesz wyświetlić tę wartość na wykresie, sprawdzając wartość kwadratową R w polu wykresu (panel Format Trendline, Opcje Trendline). Więcej informacji na temat wszystkich opcji linii trendu można znaleźć w poniższych sekcjach. Linia liniowa Linia ta wykorzystuje ten typ trendu, aby utworzyć linię prostą dopasowaną do prostych liniowych zestawów danych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia. Linia trendu zazwyczaj pokazuje, że coś rośnie lub maleje w stałym tempie. Linia liniowa używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do linii: gdzie m jest nachyleniem a b jest przecinkami. Następująca liniowa tendencja wskazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w ciągu 8 lat. Zauważ, że wartość kwadratowa R (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko szacowane wartości dla trendu odpowiadają Twoim rzeczywistym danymi) wynosi 0.9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Pokazując linię zakrzywioną najlepiej dopasowaną, ta tendencja jest użyteczna, gdy szybkość i szybkość zwiększa się lub szybko maleje. Logarytmiczna linia może używać wartości ujemnych i pozytywnych. Linia logarytmiczna wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów: gdzie c i b są stałymi, a ln jest naturalną funkcją logarytmu. Poniższa logarytmiczna tendencja przewiduje przewidywany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie liczba ludności wyrównała się w miarę zmniejszania się przestrzeni dla zwierząt. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.933, co jest stosunkowo dobrym dopasowaniem linii do danych. Ta tendencja jest przydatna, gdy Twoje dane wahają się. Na przykład podczas analizowania zysków i strat w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu może być określona liczbą fluktuacji danych lub liczbą zakrętów (wzgórz i dolin) pojawiających się na krzywej. Zwykle pojedyńcza linia Order 2 ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, zlecenie 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a zlecenie 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Wielomianowa lub krzywoliniowa linia wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie b i są stałymi. Następująca kolejność wielomianów zlecenia 2 (jeden wierzchołek) pokazuje zależność między prędkością jazdy a zużyciem paliwa. Zwróć uwagę, że wartość kwadratowa R wynosi 0.979, która jest zbliżona do 1, więc linie są dobrze dopasowane do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta linia jest użyteczna dla zestawów danych, które porównują pomiary zwiększające się w określonym tempie. Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1 sekundy. Jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości, nie można utworzyć linii trendu mocy. Linia mocy używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów: gdzie c i b są stałymi. Uwaga: ta opcja nie jest dostępna, jeśli dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milisekundach. Linia trendu wyraźnie wskazuje na rosnące przyspieszenie. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.986, co jest niemal idealnym dopasowaniem linii do danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych wzrastają lub maleją w stale rosnących stawkach. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia wykładnicza używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie c i b są stałymi, a e jest podstawą naturalnego logarytmu. Następująca uwypuklająca linia wskazuje na malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę jego upływu. Warto zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0.990, co oznacza, że ​​linia idealnie pasuje do danych. Moving Average trendline Ten trend uniemożliwia fluktuacje danych w celu bardziej wyraźnego przedstawienia wzoru lub tendencji. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych (ustawionych przez opcję Okres), średnie ich i używa średniej wartości jako punktu w linii. Na przykład, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia średnich dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie. Średnia sekund i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itp. Średniometr ruchomy wykorzystuje to równanie: liczba punktów w ruchomym średnim zakresie jest równa łącznej liczbie punktów w serii, minus numer podany w danym okresie. Na wykresie rozproszonym trend jest oparty na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj x wartości przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca średnia ruchoma wskazuje na liczbę domów sprzedanych w okresie 26 tygodni. Eksploatacja Średnia ruchoma Średnia zmienność jest najczęstszym miernikiem ryzyka, ale ma kilka smaków. W poprzednim artykule pokazaliśmy, jak obliczyć prostą zmienność historyczną. Wykorzystaliśmy dane o kursach akcji Google do obliczania dziennej niestabilności w oparciu o 30 dni danych o zapasach. W tym artykule poprawimy prostą lotność i omówimy ważną średnią ruchową (EWMA). Historyczne Vs. Imponująca zmienność Najpierw należy umieścić ten wskaźnik w perspektywie. Istnieją dwa szerokie podejścia: domniemana i domniemana (lub ukryta) zmienność. Podejście historyczne zakłada, że ​​przeszłość jest prologiem mierzymy historię w nadziei, że jest ona przewidywalna. Z drugiej strony ignoruje historię, którą rozwiązuje za niestabilność, którą sugerują ceny rynkowe. Ma nadzieję, że rynek wie najlepiej i że cena rynkowa zawiera, nawet jeśli w sposób dorozumiany, konsensusową ocenę niestabilności. Jeśli chodzi o trzy historyczne podejścia (po lewej stronie powyżej), mają one dwa wspólne kroki: Oblicz cykl okresowych zwrotów Zastosuj schemat ważenia Po pierwsze, my, obliczyć okresowy powrót. To zazwyczaj szereg codziennych zwrotów, gdzie każdy powrót jest wyrażany w stale złożonych terminach. Dla każdego dnia przyjmujemy naturalny dziennik stosunku cen akcji (tzn. Dzisiejszej ceny podzielonej przez cenę w cenach, itd.). Powoduje to szereg codziennych zwrotów, od ui do u i-m. w zależności od tego ile dni (m dni) mierzymy. To prowadzi nas do drugiego kroku: tam są trzy różne podejścia. W poprzednim artykule (Wykorzystanie zmienności w celu oceny przyszłego ryzyka) wykazaliśmy, że w ramach kilku akceptowalnych uproszczeń prosta wariacja jest średnią kwadratowych zwrotów: Zwróć uwagę, że suma każdego z okresowych zwrotów, a następnie dzieli się na sumę liczba dni lub obserwacji (m). Więc, to naprawdę średnia wielkość kwadratowych zwrotów okresowych. Innymi słowy, każda kwadratowa powrót ma taką samą wagę. Więc jeśli alfa (a) jest czynnikiem ważącym (konkretnie 1m), to prosta wariacja wygląda tak: EWMA poprawia się na prostej odmianie. Słabością tego podejścia jest to, że wszystkie zyski mają taką samą wagę. Wczorajsze (ostatnie) powroty nie mają większego wpływu na wariancję niż w zeszłym miesiącu. Problem ten jest ustalony przy użyciu średniej ruchomej (EWMA), w której większe odchylenia mają większy wpływ na wariancję. Średnia geometryczna (EWMA) wprowadza lambda. nazywanym parametrem wygładzania. Lambda musi być mniejsza niż jeden. W tym wariancie, zamiast równej wagi, każdy zwrócony kwadrat jest ważony przez mnożnik w następujący sposób: Na przykład firma RiskMetrics TM, firma zajmująca się zarządzaniem ryzykiem finansowym, zazwyczaj używa lambda w wysokości 0,94 lub 94. W tym przypadku pierwszy ostatni kwadratowy zwrotu jest po prostu lambda-wielokrotnością poprzedniej wagi w tym przypadku 6 pomnożonej przez 94 5,64. W trzecim przedziale czasowym wagi są równe (1-0,94) (0,94) 2 5,30. Wyraża znaczenie wykładnicze w EWMA: każda masa jest stałym mnożnikiem (tj. Lambda, która musi być mniejsza niż jeden) masy poprzednich dni. Zapewnia to odmianę ważoną lub tendencyjną wobec najnowszych danych. (Aby dowiedzieć się więcej, przejrzyj arkusz programu Excel w celu zapewnienia płynności w programie Google). Różnica między po prostu zmiennością a EWMA dla Google jest pokazana poniżej. Prosta zmienność skutecznie waży każdego i każdego okresu powrotu o 0.196, jak pokazano w kolumnie O (mieliśmy dwa lata dziennych danych o cenach akcji, czyli 509 dziennych zwrotów i 1509 0.196). Ale zauważ, że kolumna P przypisuje wagę 6, potem 5,64, potem 5,3 itd. To jedyna różnica między prostą odchyleniem a EWMA. Pamiętaj: Po sumie całej serii (w kolumnie Q) mamy wariancję, która jest kwadratem odchylenia standardowego. Jeśli chcemy zmienności, musimy pamiętać o podstawie kwadratowej tej odmienności. Jaka jest różnica dziennej zmienności pomiędzy wariancją a EWMA w przypadku firmy Google: Istotna: prosta wariacja dała nam dzienną zmienność na poziomie 2,4, ale EWMA dała dzienną zmienność tylko 1,4 (szczegóły są dostępne w arkuszu kalkulacyjnym). Widocznie, zmienność języka Google sięgnęła ostatnio, dlatego prosta wariacja może być sztucznie wysoka. Dzisiejsza wariacja jest funkcją wariantów dni Piora Zauważmy, że musimy obliczyć długi szereg wykładniczo malejących ciężarów. Nie będziemy tu robić matrycy, ale jedna z najlepszych cech EWMA polega na tym, że cała seria wygodnie się zmniejsza do formuły rekurencyjnej: Rekursywne oznacza, że ​​dzisiejsze odchylenia od wariancji (tj. Jest funkcją wariancji poprzednich dni). Taką formułę można znaleźć również w arkuszu kalkulacyjnym i daje dokładnie taki sam wynik, jak obliczenia długoterminowe. Mówi się: wariancja Dzisiejsza (pod EWMA) jest równa wariancji wczorajszej (ważyła lambda) plus wczorajsze kwadranse zwrócone (ważyło się o jedną minus lambda). Zauważmy, jak po prostu dodajemy dwa terminy: wczorajsza ważona wariacja i wczoraj ważone, kwadratowe powrót. Mimo to, lambda jest naszym parametrem wygładzania. Wyższa lambda (np. RiskMetrics 94) wskazuje na wolniejsze zanikanie w serii - w kategoriach względnych, będziemy mieli więcej punktów danych w serii i będą padać wolniej. Z drugiej strony, jeśli zmniejszymy lambda, wskazujemy wyższy zanik: masy spadają szybciej i, w bezpośrednim wyniku szybkiego zaniku, wykorzystuje się mniej punktów danych. (W arkuszu kalkulacyjnym lambda jest wejściem, więc możesz eksperymentować z jego wrażliwością). Podsumowanie Zmienność to chwilowe odchylenie standardowe dla zapasów i najczęstszych miar ryzyka. Jest to również pierwiastek kwadratowy wariancji. Możemy zmierzyć wariancję historycznie lub domyślnie (domniemana zmienność). Podczas pomiaru historycznego najprostszą metodą jest prosta odmiana. Ale słabość z prostą odmianą to wszystkie zwroty mają taką samą wagę. Więc mamy do czynienia z klasycznym kompromisem: zawsze chcemy więcej danych, ale im więcej danych, tym bardziej nasze obliczenia są rozmyte danymi odległymi (mniej istotnymi). Średnia średnica ruchoma (EWMA) zwiększa się w prostej wariancie, przypisując wagi okresowym zwrotom. Dzięki temu możemy zarówno użyć dużego rozmiaru próbki, jak i większej wagi do najnowszych wyników. (Aby obejrzeć samouczek filmowy na ten temat, odwiedź Turion Bionic). Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która pozwala na bezkarne wycofywanie z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Wskaźnik zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru jednostki. Typ struktury wynagrodzeń, którą zarządzający funduszami hedgingowymi zwykle zatrudniają, w których część rekompensaty oparta jest na wynikach.