Bewegende Gemiddelde Standaardafwyking Excel

DAX sluit 'n paar statistiese samevoeging funksies, soos gemiddelde, variansie en standaardafwyking. Ander tipiese statistiese berekeninge vereis dat jy meer DAX uitdrukkings skryf. Excel, uit hierdie oogpunt, het 'n veel ryker taal. Die statistiek Patrone is 'n versameling van algemene statistiese berekeninge: mediaan, modus, bewegende gemiddelde, persentiel, en kwartiel. Ons wil graag dankie sê Colin Banfield, Gerard Brueckl, en Javier Guilln, wie se blogs geïnspireer sommige van die volgende patrone. Basiese Patroon Voorbeeld Die formules in hierdie patroon is die oplossings vir spesifieke statistiese berekeninge. Gemiddeld Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die gemiddelde (rekenkundige gemiddelde) van 'n stel waardes te bereken. GEMIDDELDE. gee die gemiddeld van al die getalle in 'n numeriese kolom. AVERAGEA. gee die gemiddeld van al die nommers in 'n kolom, die hantering van beide teks en nie-numeriese waardes (nie-numeriese en leë teks waardes tel as 0). AVERAGEX. bereken die gemiddelde op 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel. Bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde is 'n berekening om datapunte te analiseer deur die skep van 'n reeks van gemiddeldes van verskillende onderafdelings van die volle datastel. Jy kan baie DAX tegnieke te gebruik om hierdie berekening te implementeer. Die eenvoudigste tegniek gebruik AVERAGEX, iterating 'n tafel van die gewenste korrelig en berekening vir elke iterasie die uitdrukking dat die enkele datapunt om te gebruik in die gemiddelde genereer. Byvoorbeeld, die volgende formule bereken die bewegende gemiddelde van die afgelope 7 dae, in die veronderstelling dat jy 'n tafel Datum in jou data model. Die gebruik van AVERAGEX, jy outomaties die maatstaf te bereken by elke korrelig vlak. By die gebruik van 'n maatstaf wat gebruik kan word saamgevoeg (soos som), en dan die ander approachbased op CALCULATEmay vinniger wees. Jy kan hierdie alternatiewe benadering in die volledige patroon van bewegende gemiddelde vind. Variansie Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die variansie van 'n stel waardes te bereken. VAR. S. terug die variansie van waardes in 'n kolom verteenwoordig 'n monster bevolking. VAR. P. terug die variansie van waardes in 'n kolom wat die hele bevolking. VARX. S. terug die variansie van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat 'n monster bevolking. VARX. P. terug die variansie van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat die hele bevolking. Standaardafwyking Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die standaard afwyking van 'n stel waardes te bereken. STDEV. S. gee die standaardafwyking van waardes in 'n kolom verteenwoordig 'n monster bevolking. STDEV. P. gee die standaardafwyking van waardes in 'n kolom wat die hele bevolking. STDEV. S. gee die standaard afwyking van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat 'n monster bevolking. STDEV. P. gee die standaard afwyking van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat die hele bevolking. Mediaan Die mediaan is die numeriese waarde skei die hoër helfte van 'n bevolking van die onderste helfte. As daar 'n onewe aantal rye, die mediaan is die middelste waarde (sorteer die rye van die laagste waarde van die hoogste waarde). As daar 'n ewe aantal rye, dit is die gemiddeld van die twee middelste waardes. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die resultaat is identies aan die mediaan funksie in Excel. Figuur 1 toon 'n vergelyking tussen die resultate teruggestuur deur Excel en die ooreenstemmende DAX formule vir die mediaan berekening. Figuur 1 Voorbeeld van mediaan berekening in Excel en DAX. Modus Die modus is die waarde wat die meeste voorkom in 'n stel data. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die resultaat is identies aan die modus en MODE. SNGL funksies in Excel, wat net die minimum waarde wanneer daar is verskeie vorme in die stel waardes beskou terugkeer. Die Excel-funksie MODE. MULT sal al die modes terugkeer, maar jy kan dit nie implementeer as 'n maatstaf in DAX. Figuur 2 vergelyk die resultaat teruggekeer deur Excel met die ooreenstemmende DAX formule vir die modus berekening. Figuur 2 Voorbeeld van af berekening in Excel en DAX. Persentiel Die persentiel is die waarde hieronder wat 'n gegewe persentasie van waardes in 'n groep val. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die berekening in DAX vereis 'n paar stappe, in die volledige Patroon artikel, wat wys hoe om dieselfde resultate van die Excel funksies PERCENTILE, PERCENTILE. INC, en PERCENTILE. EXC verkry beskryf. Kwartiel Die kwartiele is drie punte wat 'n stel waardes verdeel in vier gelyke groepe, elke groep wat bestaan ​​uit 'n kwart van die data. Jy kan die kwartiele met behulp van die Percentile patroon bereken, na aanleiding van hierdie ooreenkomste: Eerste kwartiel onderste kwartiel 25 ste persentiel tweede kwartiel mediaan 50 ste persentiel derde kwartiel boonste kwartiel 75 ste persentiel Volledige Patroon n Paar statistiese berekeninge het 'n langer beskrywing van die volledige patroon, omdat jy dalk verskillende implementering het na gelang van data modelle en ander vereistes. Bewegende gemiddelde Gewoonlik jy die bewegende gemiddelde evalueer deur die verwysing na die dag korrelig vlak. Die algemene sjabloon van die volgende formule het hierdie merkers: ltnumberofdaysgt is die aantal dae vir die bewegende gemiddelde. ltdatecolumngt is die datum kolom van die datum tafel as jy een het, of die datum kolom van die tabel met waardes indien daar geen afsonderlike datum tafel. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken as die bewegende gemiddelde. Die eenvoudigste patroon gebruik die AVERAGEX funksie in DAX, wat outomaties oorweeg slegs die dae waarvoor daar nie 'n waarde. As 'n alternatief, kan jy die volgende sjabloon in datamodelle gebruik sonder 'n datum tafel en met 'n mate dat kan saamgevoeg word (soos som) oor die hele tydperk beskou. Die vorige formule van mening 'n dag met geen ooreenstemmende data as 'n maatstaf wat 0 waarde het. Dit kan net gebeur wanneer jy 'n aparte datum tafel, wat dae waarvoor daar geen ooreenstemmende transaksies kan bevat. Jy kan die deler vir die gemiddelde gebruik van slegs die aantal dae op te los waarvoor daar transaksies met behulp van die volgende patroon, waar: ltfacttablegt is die tafel wat verband hou met die datum tafel en met waardes bereken deur die maatstaf. Jy kan gebruik maak van die DATESBETWEEN of DATESINPERIOD funksies in plaas van FILTER, maar dit werk net in 'n gereelde datum tafel, terwyl jy die bogenoemde ook beskryf om nie-gereelde datum tafels en modelle wat nie 'n datum tafel patroon kan toepas. Byvoorbeeld, kyk na die verskillende resultate wat deur die volgende twee mate. In Figuur 3, kan jy sien dat daar geen verkope op 11 September 2005 is egter hierdie datum ingesluit in die tabel Datum dus is daar 7 dae (vanaf September 11-17 September) dat slegs 6 dae met data het. Figuur 3 Voorbeeld van 'n bewegende gemiddelde berekening oorweeg en ignoreer datums met geen verkope. Die maatreël Moving Gemiddelde 7 Dae het 'n laer getal tussen 11 September en 17 September, want dit is van mening 11 September as 'n dag saam met 0 verkope. As jy wil dae ignoreer sonder verkope, gebruik dan die maatstaf Moving Gemiddelde 7 dae Geen Zero. Dit kan die regte benadering wees wanneer jy 'n volledige datum tafel, maar jy wil dae met geen transaksies ignoreer. Die gebruik van die bewegende gemiddelde 7 Dae formule, die resultaat is korrek, want AVERAGEX mening outomaties enigste nie-leeg waardes. Hou in gedagte dat jy die prestasie van 'n bewegende gemiddelde kan verbeter deur volgehoue ​​waarde in 'n berekende kolom van 'n tafel met die gewenste korrelig, soos datum, of 'n datum en produk. Maar die dinamiese berekening benadering met 'n mate bied die vermoë om 'n parameter gebruik vir die aantal dae van die bewegende gemiddelde (bv vervang ltnumberofdaysgt met 'n mate die implementering van die Parameters Table patroon). Mediaan Die mediaan ooreenstem met die 50 ste persentiel, wat jy kan bereken met behulp van die Percentile patroon. Maar die Mediaan patroon kan jy optimaliseer en vereenvoudig die mediaan berekening met behulp van 'n enkele maatstaf, in plaas van die verskeie maatreëls wat deur die Percentile patroon. Jy kan hierdie benadering gebruik wanneer jy die mediaan te bereken vir waardes in ltvaluecolumngt, soos hieronder getoon: Om prestasie te verbeter, wil jy dalk die waarde van 'n maatstaf volhard in 'n berekende kolom, as jy wil hê dat die mediaan vir die resultate van verkry 'n maatstaf in die data model. Maar, voordat dit te doen optimalisering, jy moet die MedianX berekening gebaseer op die volgende sjabloon te implementeer, met behulp van hierdie merkers: ltgranularitytablegt is die tafel wat die korrelig van die berekening definieer. Byvoorbeeld, kan dit die tafel Datum wees as jy wil hê dat die mediaan van 'n mate bereken teen die dag te bereken, of dit kan waardes (8216DateYearMonth) as jy wil hê dat die mediaan van 'n mate bereken teen die maand vlak te bereken. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken vir elke ry van ltgranularitytablegt vir die mediaan berekening. ltmeasuretablegt is die tafel wat data gebruik word deur ltmeasuregt. Byvoorbeeld, as die ltgranularitytablegt is 'n dimensie soos 8216Date8217, dan is die ltmeasuretablegt sal wees 8216Internet Sales8217 met die Internet verkope Bedrag kolom opgesom deur die Internet Totaal Verkope meet. Byvoorbeeld, kan jy die mediaan van Internet Totaal Verkope skryf vir al die kliënte in Avontuur Werke soos volg: Wenk Die volgende patroon: word gebruik om rye van ltgranularitytablegt dat geen ooreenstemmende data in die huidige seleksie het verwyder. Dit is 'n vinniger manier as die gebruik van die volgende uitdrukking: Maar kan jy die hele CALCULATETABLE uitdrukking te vervang met net ltgranularitytablegt as jy wil leeg waardes van die ltmeasuregt beskou as 0. Die prestasie van die MedianX formule hang af van die aantal rye in die tafel herhaal en op die kompleksiteit van die maatstaf. As prestasie is sleg, kan jy die ltmeasuregt gevolg volhard in 'n berekende kolom van die lttablegt, maar dit sal die vermoë van die toepassing van filters om die mediaan berekening by navraag tyd verwyder. Persentiel Excel het twee verskillende implementering van persentiel berekening met drie funksies: PERCENTILE, PERCENTILE. INC, en PERCENTILE. EXC. Hulle het almal die standaard van die K-ste persentiel van waardes, waar K is in die reeks 0 tot 1. Die verskil is dat PERCENTILE en PERCENTILE. INC oorweeg K as 'n inklusiewe reeks, terwyl PERCENTILE. EXC van mening dat die K-reeks 0-1 as eksklusiewe . Al hierdie funksies en hul DAX implementering ontvang 'n persentiel waarde as parameter, wat ons noem K. ltKgt persentiel waarde is in die reeks 0 tot 1. Die twee DAX implementering van persentiel vereis dat 'n paar maatreëls wat soortgelyk is, maar verskillende genoeg om te vereis twee ander stel formules. Die gedefinieer in elke patroon maatreëls is: KPerc. Die persentiel waarde dit ooreenstem met ltKgt. PercPos. Die posisie van die persentiel in die gesorteerde stel waardes. ValueLow. Die waarde onder die persentiel posisie. ValueHigh. Die waarde bo die persentiel posisie. Persentiel. Die finale berekening van die persentiel. Jy moet die ValueLow en ValueHigh maatreëls in geval die PercPos bevat 'n desimale deel, want dan moet jy interpoleer tussen ValueLow en ValueHigh ten einde die korrekte persentiel waarde terugkeer. Figuur 4 toon 'n voorbeeld van die berekeninge gemaak met Excel en DAX formules, met behulp van beide algoritmes van persentiel (inklusiewe en eksklusiewe). Figuur 4 Percentile berekeninge met behulp van Excel formules en die ekwivalent DAX berekening. In die volgende afdelings, die Percentile formules uit te voer die berekening van waardes gestoor word in 'n tabel kolom, DataValue, terwyl die PercentileX formules uit te voer die berekening van waardes teruggekeer met 'n mate bereken op 'n gegewe korrelig. Persentiel Inklusiewe Die persentiel Inklusiewe implementering is die volgende. Persentiel Exclusive Die persentiel Exclusive implementering is die volgende. PercentileX Inklusiewe Die PercentileX Inklusiewe implementering is gebaseer op die volgende sjabloon, met behulp van hierdie merkers: ltgranularitytablegt is die tafel wat die korrelig van die berekening definieer. Byvoorbeeld, kan dit die tafel Datum wees as jy wil hê dat die persentiel van 'n maatstaf te bereken op die dag vlak, of dit kan waardes (8216DateYearMonth) as jy wil hê dat die persentiel van 'n maatstaf te bereken op die maand vlak. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken vir elke ry van ltgranularitytablegt vir persentiel berekening. ltmeasuretablegt is die tafel wat data gebruik word deur ltmeasuregt. Byvoorbeeld, as die ltgranularitytablegt is 'n dimensie soos 8216Date, 8217 dan die ltmeasuretablegt sal wees 8216Sales8217 met die bedrag kolom opgesom deur die totale bedrag meet. Byvoorbeeld, kan jy die PercentileXInc van totale bedrag van verkope te skryf vir al die datums in die tabel Datum soos volg: PercentileX Exclusive Die PercentileX Exclusive implementering is gebaseer op die volgende sjabloon, met behulp van dieselfde merkers gebruik word in PercentileX Inklusiewe: Byvoorbeeld, jy kan die PercentileXExc van totale bedrag van verkope te skryf vir al die datums in die tabel Datum soos volg: Populariteit Hou my op die hoogte oor die komende patrone (nuusbrief). Ontmerk om die lêer vrylik te laai. Gepubliseer op 17 Maart 2014 deur Ander patrone wat jy kan hou kumulatiewe totaal Die kumulatiewe totaal patroon kan jy berekeninge soos hardloop totale, en jy kan dit gebruik om te implementeer pakhuis voorraad en balansstaat berekeninge met behulp van die oorspronklike transaksies in plaas van die gebruik van foto's van data met verloop van tyd. Tyd Patrone Die DAX tyd patrone word gebruik om tydgebonde berekeninge te implementeer sonder om op DAX tyd intelligensie funksies. Dit is nuttig wanneer jy 'n persoonlike agenda, soos 'n ISO 8601 week kalender, of wanneer jy 'n Ontleding Services hellip Dax Patrone is vervaardig deur SQLBI. Kopiereg kopie Loader. Alle regte voorbehou. Microsoft Excel Reg en alle ander handelsmerke en kopieregte is die eiendom van hulle onderskeie owners. Below jy my C metode kan sien om Bollinger Bands bereken vir elke punt (bewegende gemiddelde, op band, af orkes). Soos jy kan sien hierdie metode gebruik 2 vir lusse om die bewegende standaardafwyking te bereken met behulp van die bewegende gemiddelde. Dit word gebruik om 'n bykomende lus bevat om die bewegende gemiddelde bereken die afgelope N tydperke. Hierdie een wat ek kon verwyder deur die toevoeging van die nuwe punt waarde te totalaverage aan die begin van die lus en die verwydering van die i - N punt waarde aan die einde van die lus. My vraag is nou basies: Kan ek die oorblywende innerlike lus verwyder in 'n soortgelyke manier het ek daarin geslaag met die bewegende gemiddelde gevra 31 Januarie 13 aan 21:45 Die antwoord is ja, jy kan. In die middel-80's ontwikkel ek net so 'n algoritme (waarskynlik nie oorspronklike) in FORTRAN vir 'n proses te monitor en beheer aansoek. Ongelukkig, dit was meer as 25 jaar gelede en ek kan nie onthou dat die presiese formules nie, maar die tegniek is 'n uitbreiding van die een vir bewegende gemiddeldes, met die tweede orde berekeninge in plaas van net lineêre kinders. Na te kyk na jou kode paar, ek dink dat ek kan uitkyk hoe ek dit gedoen het destyds. Let op hoe jou innerlike lus is om 'n som van kwadrate: in veel dieselfde manier dat jou gemiddelde oorspronklik moes gehad het 'n bedrag van Waardes Die enigste twee verskille is aan die orde (sy krag 2 in plaas van 1) en dat jy trek die gemiddelde elke waarde voordat jy kwadreer dit. Nou wat kan onafskeidbaar kyk, maar in werklikheid het hulle geskei kan word: Nou die eerste kwartaal is net 'n som van kwadrate, hanteer jy dit op dieselfde manier wat jy doen die som van Waardes vir die gemiddelde. Die laaste kwartaal (k2n) is net die gemiddelde kwadraat keer die tydperk. Aangesien jy die resultaat in elk geval te verdeel deur die tydperk, kan jy voeg net die nuwe gemiddelde kwadraat sonder die ekstra lus. Ten slotte, in die tweede kwartaal (som (-2vi) k), aangesien som (vi) totale kn jy kan dan verander dit in hierdie: of net -2k2n. wat -2 keer die gemiddelde kwadraat, sodra die tydperk (N) is weer verdeel word. So het die finale gekombineerde formule is: (seker wees om die geldigheid van hierdie kyk, want ek is dit afleiding uit die bokant van my kop) en die integrasie van in jou kode moet iets lyk: Die probleem met benaderings wat die som van kwadrate te bereken is dat dit en die vierkante van somme nogal groot kan kry, en die berekening van hul verskil kan 'n baie groot fout stel. so laat dink aan iets beter. Vir waarom dit nodig is, sien die Wikipedia-artikel oor Algoritmes vir die berekening van variansie en John Cook op Teoretiese verklaring vir numeriese resultate) In die eerste plek in plaas van die berekening van die stddev kan fokus op die stryd. Sodra ons die variansie, stddev is net die vierkantswortel van die variansie. Veronderstel die data is in 'n skikking met die naam x rollende n N-grootte venster deur 'n mens kan wees gedink as die verwydering van die waarde van x0 en die toevoeging van die waarde van xn. Kom ons dui die gemiddeldes van x0..xn-1 en x1..xn deur en onderskeidelik. Die verskil tussen die afwykings van x0..xn-1 en x1..xn is, na die kansellasie van 'n paar terme en toe te pas (AB) (AB) (AB): Daarom sal die afwyking word verwoes deur iets wat nie die geval is, moet jy na die stand te hou som van kwadrate, wat is beter vir numeriese akkuraatheid. Jy kan die gemiddelde en variansie keer bereken in die begin met 'n behoorlike algoritme (Welfords metode). Daarna het elke keer as jy 'n waarde in die venster x0 te vervang deur 'n ander xn jy die gemiddelde en variansie soos hierdie te werk: Baie dankie vir hierdie. Ek gebruik dit as die basis van 'n uitvoering in C vir die CLR. Ek het ontdek dat, in die praktyk, kan jy so 'n werk wat newVar is 'n baie klein negatiewe getal en die sqrt versuim. Ek lei 'n as ter waarde beperk tot nul vir hierdie geval. Nie idee, maar stabiel. Dit het gebeur toe elke waarde in my venster dieselfde waarde het (ek gebruik 'n venster grootte van 20 en die waarde betrokke was 0,5, in geval iemand wil om te probeer en te reproduseer hierdie.) Uitvoering maak Drew Noakes 26 Julie 13 aan 15:25 Ive gebruikte Commons-wiskunde (en bygedra het tot daardie biblioteek) vir iets baie soortgelyk aan hierdie. Die open-source, porting om C moet maklik soos gekoopte pie wees (het jy al probeer om 'n pie van nuuts af). Check dit uit: commons. apache. org/math/api-3.1.1/index. Hulle het 'n StandardDeviation klas. Gaan na die stad antwoord 31 Januarie 13 aan 21:48 You39re verwelkom Jammer ek didn39t het die antwoord you39re soek. Ek didn39t beslis bedoel om voor te stel porting die hele biblioteek Net die minimum wat nodig is-kode, wat behoort te wees 'n paar honderd lyne of so. Let daarop dat ek het geen idee wat reg / kopiereg beperkings Apache het op daardie kode, sodat you39d het om uit te gaan nie. In die geval dat jy dit na te streef, hier is die skakel. Sodat Variansie FastMath uitvoering maak Jason 31 Januarie 13 aan 22:36 belangrikste inligting is reeds hierbo gegee --- maar miskien is dit steeds van algemene belang. 'N klein Java biblioteek te bereken bewegende gemiddelde en standaardafwyking is hier beskikbaar: GitHub / tools4j / meanvar Die implementering is gebaseer op 'n variant van Welfords metode hierbo genoem. Metodes om te verwyder en te vervang waardes is afgelei wat gebruik kan word vir die verskuiwing van waarde windows. Standard Afwyking (Volatiliteit) standaardafwyking (Volatiliteit) Inleiding Standaardafwyking is 'n statistiese term wat die hoeveelheid variasie of verspreiding meet rondom 'n gemiddelde. Standaardafwyking is ook 'n mate van wisselvalligheid. Oor die algemeen, verspreiding is die verskil tussen die werklike waarde en die gemiddelde waarde. Die groter hierdie verspreiding of variasie is, hoe hoër is die standaard afwyking. Die kleiner die verspreiding of variasie is, hoe laer is die standaardafwyking. Rasionele agente kan die standaardafwyking gebruik om verwagte risiko te meet en bepaal die betekenis van sekere prysbewegings. Berekening StockCharts word bereken dat die standaardafwyking vir 'n bevolking wat veronderstel dat die betrokke tydperke verteenwoordig die hele datastel, nie 'n monster van 'n groter datastel. Die berekening stappe is soos volg: Bereken die gemiddelde (gemiddeld) prys vir die aantal periodes of waarnemings. Bepaal elke period039s afwyking (naby minder gemiddelde prys). Vierkante elke period039s afwyking. Som die kwadraat afwykings. Verdeel hierdie som deur die aantal waarnemings. Die standaardafwyking is dan gelyk is aan die vierkantswortel van daardie getal. bo die sigblad toon 'n voorbeeld vir 'n 10-tydperk standaardafwyking behulp QQQQ data. Let daarop dat die 10-tydperk gemiddeld word bereken na die 10de tydperk en die gemiddelde wisselkoers van toepassing op al 10 periodes. Die bou van 'n lopende standaardafwyking met hierdie formule sal heel intensiewe wees. Excel het 'n makliker manier met die STDEVP formule. Die tabel hieronder toon die 10-tydperk standaardafwyking gebruik van hierdie formule. Here039s 'n Excel spreiblad dat die standaardafwyking berekeninge toon. Standaardafwyking Waardes Standaardafwyking waardes is afhanklik van die prys van die onder sekuriteit. Securities met 'n hoë pryse, soos Google (550), sal 'n hoër standaard afwyking waardes as sekuriteite met 'n lae pryse, soos Intel (22). Hierdie hoër waardes is nie 'n weerspieëling van 'n hoër wisselvalligheid, maar eerder 'n weerspieëling van die werklike prys. Standaardafwyking waardes word in terme wat direk verband hou met die prys van die onderliggende sekuriteit. Historiese standaardafwyking waardes sal ook beïnvloed word indien 'n sekuriteit ervaar 'n groot prys verandering oor 'n tydperk van tyd. 'N Veiligheidswag wat beweeg van 10 tot 50 sal waarskynlik 'n hoër standaard afwyking op 50 as op 10. Op die grafiek hierbo, links skaal verband hou met die standaardafwyking. Google039s standaardafwyking skaal strek 2,5-35, terwyl die Intel reeks loop 0,10-0,75. Gemiddelde prys veranderinge (afwykings) in Google reeks 2,5-35, terwyl gemiddelde prys veranderinge (afwykings) in Intel wissel van 10 sent tot 75 sent. Ten spyte van die verskeidenheid verskille, kan rasionele agente visueel beoordeel wisselvalligheid veranderinge vir elke sekuriteit. Wisselvalligheid in Intel opgetel vanaf April tot Junie as die standaard afwyking verskuif bo 0,70 talle kere. Google het 'n oplewing in wisselvalligheid in Oktober as die standaard afwyking bo 30. Een geskiet sou hê om die standaardafwyking te verdeel deur die sluitingsprys direk wisselvalligheid vergelyk vir die twee effekte. Die meting van verwagtinge van die huidige waarde van die standaardafwyking kan gebruik word om die belangrikheid van 'n skuif of stel verwagtinge te skat. Dit veronderstel dat die prys veranderinge normaal versprei is met 'n klassieke klok kurwe. Selfs al is die prys veranderinge vir sekuriteite nie altyd normaal verdeel, kan rasionele agente steeds gebruik normale riglyne verspreiding na die betekenis van 'n prys beweging te meet. In 'n normale verspreiding, 68 van die waarnemings val binne een standaardafwyking. 95 van die waarnemings val binne twee standaardafwykings. 99.7 van die waarnemings val binne drie standaardafwykings. Die gebruik van hierdie riglyne, kan handelaars die betekenis van 'n prys beweging skat. 'N skuif groter as een standaardafwyking sou wys bogemiddelde krag of swakheid, afhangende van die rigting van die beweging. bo die grafiek toon Microsoft (MSFT) met 'n 21-dag standaardafwyking in die aanwyser venster. Daar is ongeveer 21 verhandelingsdae in 'n maand en die maandelikse standaardafwyking was 0,88 op die laaste dag. In 'n normale verspreiding, moet 68 van die 21 Waarnemings n prysverandering minder as 88 sent wys. 95 van die 21 Waarnemings moet 'n prysverandering van minder as 1,76 sent (2 x 0,88 of twee standaardafwykings) wys. 99.7 van die waarnemings moet 'n prysverandering van minder as 2,64 (3 x 0,88 of drie standaardafwykings wys. Prysbewegings wat was 1,2 of 3 standaardafwykings sou merkwaardig beskou. Die 21-dag standaardafwyking is nog steeds baie veranderlike as dit gewissel tussen 0,32 en 0,88 vanaf middel Augustus tot middel Desember. 'n 250-daagse bewegende gemiddelde aangewend kan word om die aanwyser glad en vind 'n gemiddelde, wat sowat 68 sent. prysbewegings groter as 68 sent was groter as die 250 - Day SMA van die 21-dag standaardafwyking. Hierdie bogemiddelde prysbewegings dui verhoogde belangstelling dat 'n tendens verandering kan voorbeduiden of merk 'n tempo. Gevolgtrekkings die standaardafwyking is 'n statistiese maatstaf van wisselvalligheid. Hierdie waardes verskaf rasionele agente met 'n skatting vir verwag prysbewegings. prysbewegings groter as die standaard afwyking toon bogemiddelde krag of swakheid. die standaardafwyking word ook gebruik met ander aanwysers, soos Bollinger bands. Hierdie bande is ingestel 2 standaardafwykings bo en onder 'n bewegende gemiddelde. Beweeg dat die bands oorskry word beduidende genoeg om aandag te regverdig geag. Soos met al die aanwysers, moet die standaardafwyking gebruik word in samewerking met ander analise-instrumente, soos momentum ossillators of grafiek patrone. Standaardafwyking en SharpCharts Die standaardafwyking is beskikbaar as 'n aanwyser in SharpCharts met 'n standaard parameter van 10. Hierdie parameter kan verander volgens ontleding behoeftes. Rofweg gesproke, 21 dae is gelyk aan een maand, 63 dae gelyk 'n kwart en 250 dae is gelyk aan een jaar. Die standaardafwyking kan ook gebruik word op weeklikse of maandelikse kaarte. Aanwysers kan die standaard afwyking toegepas deur te kliek gevorderde opsies en dan voeg 'n overlay. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met die standaard deviation. Technical Chart Aanwysers en Studies Vind beskrywings, formules, parameters, en ander hulp vir die aanwysers en studies wat gebruik word deur die Barchart Tegniese Charts aansoek hieronder. Tegniese Charts en Classic Charts het elk hul eie stel studies. Kyk Classic Chart Indicators Interaktiewe kaarte. egter deel baie van dieselfde studies met tegniese Charts. Sommige van die parameters kan effens anders tussen die twee weergawes van kaarte wees. Tensy anders vermeld, is die bedrag wat in hierdie dokumentasie parameters wat gebruik word deur die Tegniese Chart program. Tegniese Chart Aanwysers en Studies Beskikbaar in Interaktiewe kaarte slegs wanneer jy oorskakel tussen tegniese, Interaktiewe, of Classic Charts, enige studies wat reeds op die grafiek verwyder, na gelang van die aanwysers nie oordra. Let wel: rooi, groen, blou, pers, oranje: Wanneer die toevoeging van verskeie bewegende gemiddeldes op 'n grafiek, sal die lyne in hierdie volgorde gekleur. Wanneer jy 'n aanduiding om 'n tegniese Chart, kan jy die parameters van die studie te verander deur te kliek op die naam aanwyser. Die gebied sal uitbrei, en laat jou toe om die parameters van jou keuse te betree. Moving standaardafwyking Indicator type. Standalone Standaardafwyking is 'n statistiese term wat 'n goeie aanduiding van wisselvalligheid bied. Dit meet hoe wyd waardes (sluitingsdatum pryse byvoorbeeld) is verstrooi, weg van die gemiddelde. Verspreiding is die verskil tussen die werklike waarde (sluitingsprys) en die gemiddelde waarde (gemiddelde sluitingsprys). Hoe groter die verskil tussen die sluiting pryse en die gemiddelde prys, hoe hoër is die standaard afwyking sal wees en hoe hoër is die wisselvalligheid. Hoe nader die sluitingsdatum pryse is aan die gemiddelde prys, hoe laer is die standaardafwyking en hoe laer die wisselvalligheid. Die stappe vir die berekening van 'n 20-tydperk standaardafwyking is soos volg: Bereken die eenvoudige gemiddelde (gemiddelde) van die sluitingsprys. maw Som die laaste 20 sluitingstyd pryse en deel dit deur 20 Vir elke tydperk, trek die gemiddelde sluitingsprys van die werklike sluitingsprys. Dit gee ons die afwyking vir elke periode. Vierkante elke tydperke afwyking. Som die kwadraat afwykings. Verdeel die som van die gekwadreerde afwykings volgens die aantal periodes (20 in ons voorbeeld hieronder). Die standaardafwyking is dan gelyk is aan die vierkantswortel van daardie getal. Die 20-tydperk standaardafwyking vir die data hierbo is 6,787. Let daarop dat dit die volle bevolking weergawe van die standaardafwyking. Daar is 'n ander soort standaardafwyking berekening wat gebruik word wanneer jy neem 'n statistiese monster van 'n bevolking, maar die weergawe is nie gebruik word in tegniese ontleding, aangesien al die datapunte is bekend. Tydperk (20) - die aantal bars op die chartHow te bereken Bewegende Gemiddeldes in Excel Excel Data-analise Vir Dummies, 2nd Edition Die Data-analise opdrag gee 'n instrument vir die berekening van bewegende en eksponensieel stryk gemiddeldes in Excel. Veronderstel, ter wille van illustrasie, wat you8217ve ingesamel daaglikse temperatuur inligting. Jy wil die driedaagse bereken bewegende gemiddelde 8212 die gemiddelde van die afgelope drie dae 8212 as deel van 'n paar eenvoudige weervoorspelling. Om te bereken bewegende gemiddeldes vir hierdie datastel, neem die volgende stappe. Om 'n bewegende gemiddelde te bereken, eerste kliek op die data tab8217s Data-analise opdrag knoppie. Wanneer Excel vertoon die dialoog Data-analise boks, kies die bewegende gemiddelde item uit die lys en kliek op OK. Excel vertoon die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer die inligting wat jy wil gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken. Klik op die insette Range tekskassie van die bewegende gemiddelde dialoog. Identifiseer dan die insette reeks, óf deur te tik 'n werkblad verskeidenheid adres of deur die gebruik van die muis om die werkblad verskeidenheid kies. Jou reeksverwysing moet absolute sel adresse gebruik. 'N absolute sel adres voorafgaan die brief kolom en ry getal met tekens, soos in A1: A10. As die eerste sel in jou insette reeks sluit in 'n teks etiket om jou data te identifiseer of beskryf, kies die etikette in eerste ry boks. In die interval tekskassie, vertel Excel hoeveel waardes in die bewegende gemiddelde berekening te sluit. Jy kan 'n bewegende gemiddelde met behulp van 'n aantal waardes te bereken. By verstek, Excel gebruik die mees onlangse drie waardes om die bewegende gemiddelde te bereken. Te bepaal dat 'n ander aantal waardes word gebruik om die bewegende gemiddelde te bereken, te betree wat waarde in die interval tekskassie. Vertel Excel waar die bewegende gemiddelde data te plaas. Gebruik die Uitset Range tekskassie om die werkblad reeks waarin jy die bewegende gemiddelde data plaas identifiseer. In die werkkaart byvoorbeeld het die bewegende gemiddelde data is geplaas in die werkblad verskeidenheid B2: B10. (Opsioneel) Gee aan of u 'n grafiek wil. As jy 'n grafiek wat die bewegende gemiddelde inligting plotte wil, Kies die diagram Uitgawe boks. (Opsioneel) Dui aan of jy wil standaardfout inligting bereken. As jy wil die standaard foute te bereken vir die data, kies die standaard foute boks. Excel plaas standaardfout waardes langs die bewegende gemiddelde waardes. (Die standaard fout inligting gaan in C2:. C10) Nadat jy klaar spesifiseer wat bewegende gemiddelde inligting wat jy berekende wil en waar jy wil dit geplaas word, klik op OK. Excel bereken bewegende gemiddelde inligting. Let wel: As Excel doesn8217t genoeg inligting om 'n bewegende gemiddelde te bereken vir 'n standaard fout, dit plaas die fout boodskap in die sel. Jy kan 'n paar selle wat hierdie fout boodskap as 'n waarde wys sien.