Moving Average Slope

Hinzufügen eines Trends oder einer gleitenden Durchschnittszeile zu einem Diagramm Betrifft: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Zeigt Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm an. Können Sie eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorherzusagen. So prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für den zukünftigen Umsatz vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt wird, einschließlich Bereich, Stab, Spalte, Linie, Vorrat, Streuung und Blase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D-, Radar-, Kuchen-, Oberflächen - oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie in Ihrem Diagramm auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten. Die Trendlinie beginnt am ersten Datenpunkt der gewählten Datenreihe. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Trendline. Um einen anderen Trendlinienbereich zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Vorhersage. Oder Zwei Periodenbewegungsdurchschnitt. Klicken Sie für weitere Trendlinien auf Weitere Optionen. Wenn Sie Mehr Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendlinienoptionen im Fenster "Trendlinie formatieren" auf die gewünschte Option. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie die höchste Leistung für die unabhängige Variable im Feld Auftrag ein. Wenn Sie Moving Average wählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Zeitraum zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadratwert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie mit Ihren tatsächlichen Daten übereinstimmen) bei oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Sie können diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den Wert "R-Quadrat anzeigen" im Diagrammfenster (Bereich "Trendlinie", "Trendlinienoptionen") anzeigen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Linie aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Eine lineare Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten Quadrate, die für eine Linie passen: wobei m die Steigung und b der Intercept ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass die Verkäufe der Kühlschränke über einen Zeitraum von 8 Jahren kontinuierlich zugenommen haben. Beachten Sie, dass der R-squared-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn die Rate der Änderung in den Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten quadratischen Anpassung durch Punkte: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Typischerweise hat eine Order-2-Polynom-Trendlinie nur einen Hügel oder ein Tal, eine Order 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler und eine Order 4 hat bis zu drei Hügeln oder Tälern. Eine polynomische oder krummlinige Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei b und Konstanten sind. Die folgende Polynom-Trendlinie (ein Hügel) der Ordnung 2 zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Linien eine gute Anpassung an die Daten aufweisen. Diese Trendlinie, die eine gekrümmte Linie darstellt, ist für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens im 1-Sekunden-Intervall. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine Leistungs-Trendlinie verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Distanzmesskarte zeigt den Abstand in Metern pro Sekunde an. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Kurve zeigt eine gekrümmte Linie, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Werten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Moving Average trendline Diese Trendlinie gleicht Schwankungen in den Daten aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die durch die Option "Periode" festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Zeile. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Reihe minus der Die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis sortieren Sie die x-Werte, bevor Sie einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Zahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Moving Average Slope Moving Average Slope ist ein Indikator, der die Slope eines Moving Average anzeigt. Finding the Slope eines Moving Average ist ein guter Weg, um Trends und Bereiche des Marktes zu bestimmen. Moving Average Slope kann für den manuellen Handel verwendet werden oder in einen Expertenberater für automatisierten Handel eingebaut werden. Es wird als Histogramm dargestellt, in dem Sie die Farben für positive und negative Ergebnisse ändern können. Positive Ergebnisse zeigen einen Aufwärtstrend des Marktes. Negative Ergebnisse deuten auf einen Abwärtstrend des Marktes hin. Nahe Zero Ergebnisse zeigen einen reichen Markt (flachen oder unveränderlichen Markt). Automatisierter Handel Für den automatisierten Handel verwenden Sie den Indikatorpuffer des Doppeltyps: Positive Slope - Puffer 0. Negative Slope - Puffer 1. Beachten Sie, dass Ergebnisse von genau Null immer Leere Werte sind. Eingabeparameter SlopePeriod - Zeitraum, für den die Steilheit berechnet wurde. Höhere Zahlen glätten das Histogramm. MAPeriod - Zeitraum des bewegten Durchschnitts. MAMethod - Methode zur Mittelung des Moving Average: MODESMA - 0. MODEEMA - 1. MODESMMA - 2. MODELWMA - 3. MAAppliedTo - Preis für den Moving Average: PRICECLOSE - 0. PRICEOPEN - 1. PRICEHIGH - 2. PREISE - 3. PRICEMEDIAN - 4. PRICETYPICAL - 5. PREIS GEWICHTET - 6. Moving Average Slope wurde von Hilton Global LLC erstellt. Das Papier in Frage steht auf theastuteinvestor. net/f/IJEFPublishedPaper. pdf Der relevante Abschnitt ist Abschnitt 3, wo es quotUsing Kalkül angegeben wird , Die neun und zwei Monate SMA Trendlinien werden in ein mathematisches Modell umgewandelt, gefolgt von Beschreibungen der Verwendung in Abschnitten 3.1 und 3.2 ndash babelproofreader Ein gleitender Durchschnitt ist definitionsgemäß der Durchschnitt einer bestimmten Zahl Der vorherigen Datenpunkte. Im Fall der stetigen Funktion f: mathbb tomathbb können wir den einfachen gleitenden Mittelwert (SMA) mit der Fenstergröße mathbb ni w gt 0 definieren, um die Funktion zu sein. Im Falle einer diskreten Funktion g: mathbb tomathbb als wahrscheinlich im Fall von Finanzanwendungen, die SMA mit Fenstergröße winmathbb ist einfach Nun, für den kontinuierlichen Fall, durch die fundamentale Theorie der Kalkül, ist die Ableitung der SMA einfach und für den diskreten Fall, mit dem Unterschied Quotient haben wir, dass die Formel Für die Ableitung der SMA ist die gleiche im diskreten und kontinuierlichen Fall Nun kann ich nicht erklären, den Satz Verwenden von Kalkül. Das Papier, mit dem Sie verbunden sind, ist auch etwas fehlt in Details für mich zu entziffern, was genau die Autoren im Sinn hatte. Eine Möglichkeit ist jedoch, dass sie nur die obige Beobachtung bedeuten: Obwohl die Finanzdaten diskret und nicht kontinuierlich in der Zeit gegeben werden, haben wir durch die obige Beobachtung die folgende schöne Tatsache: Sei g: mathbb tomathbb eine definierte Funktion Nur auf ganzzahligen Zeitschritten. Dann ist f: mathbb tomathbb jede feste beliebige stetige Erweiterung von g, dh f ist eine stetige Funktion mit der Eigenschaft, daß f (n) g (n) für irgendeine ganze Zahl n ist. Definiere die SMA wie oben und berechne ihre Ableitungen, dann notwendigerweise frac bar w (n) D-bar w (n) für jede ganze Zahl n. Was bedeutet, dass es nicht darauf ankommt, dass Kalkül nicht auf Funktionen angewendet werden kann, die auf einem diskreten Bereich definiert sind, wenn es sich um SMAs handelt, geben die diskreten und kontinuierlichen Bilder dieselben Antworten, wenn Sie sie bei den integralen Zeitsteps auswerten.