Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais os picos e vales são suavizados Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Calculando as taxas de crescimento em Excel. É comum querer calcular as taxas de crescimento do período para as figuras históricas Surpreendentemente , Não há nenhuma fórmula simples para fazê-lo. A fórmula de crescimento no Excel é uma fórmula de matriz que significa que ele leva várias matrizes de dados como entrada e fornece uma matriz de dados que pode ser difícil de entender se o seu conhecimento de estatísticas não é o que Nós vamos olhar para vários outros métodos para calcular o crescimento, incluindo uma fórmula escrita manualmente, um método de gráficos e um método usando Goal Seek. Finalmente, vamos olhar séries que começam com números negativos matematicamente, crescimento exponencial calculado De tal série não tem nenhum significado, então o que fazemos. Formula Method. What a maioria de nós querem a fórmula de crescimento é um número simples que representa o período sobre a taxa de crescimento do período de uma série de Números Compund Taxa de Crescimento Anual CAGR é um exemplo típico. A fórmula para CAGR não é difícil Para calcular o crescimento a partir de uma única hora de início e uma única hora de fim é suficiente Em outras palavras, se tivermos um valor para a receita no ano 1 e um Receita para o Ano 10 e não estamos preocupados com os anos entre nós vamos montar a planilha mostrada abaixo, uma vez que a fórmula é. Valor Final Valor de Início 1 Períodos - 1 -1.While é um único número que estamos depois, a equação eo resultado bastante nua acima pode deixá-lo querendo saber se ou não você fez certo Uma resposta é uma coisa, mas a garantia É ainda outro Nós devemos configurar uma planilha para usar a figura de crescimento em uma coluna Previsto e mostrar todos os nossos números anos em uma coluna real com uma variação entre os dois Você pode criar o seu próprio a partir do gráfico abaixo ou baixar o arquivo final Se Você cria uma planilha, certifique-se de nomear os intervalos StartingAmount e Growth. From as colunas calculadas de números, podemos ver o quão longe do nosso crescimento previsto é a partir dos números reais que começamos com Claro, seria ainda mais fácil de ver com Um graph. Chart Method. Let sa criar um gráfico apenas a partir de nossos períodos originais e valores reais e deixar os valores previstos sozinho por um momento Como se verifica, podemos obter um valor de crescimento a partir do próprio processo de cartografia. Place seus dados no Formato que você vê abo Ve e criar um gráfico de dispersão XY - não um gráfico de linha padrão Faz uma diferença se os períodos são diferentes de 1, 2, 3 porque um gráfico de linha padrão trata cada ponto como o 1º, 2º, 3º Um gráfico de dispersão realmente lê os valores Na coluna A e trata-os não como números ordinais, mas como valores reais Se você ignorar períodos porque os dados estão faltando ou se seus períodos começam em um número diferente de 1, você vai definitivamente ver uma grande diferença quando você adiciona uma linha de tendência. Criou o gráfico de dispersão XY como acima, clique direito sobre a série de dados e você verá o menu acima Clique em Adicionar Trendline. Na caixa de diálogo Adicionar Trendline, indique Exponencial como o tipo de curva para ajustar seus dados reais para Você deve clicar em A caixa perto da parte inferior da caixa de diálogo para exibir equações no gráfico como mostrado abaixo. Quando seu gráfico é atualizado, ele terá uma equação da forma ybegx onde g é a taxa de crescimento. Aqui, vemos o coeficiente é 0 0984 ou 9 8 Observe que a fórmula CAGR nos deu um crescimento Taxa de 10 1 Os dois são diferentes em grande parte porque CAGR utilizado apenas o início e final períodos em seus cálculos, onde a curva de ajuste utilizado todos os dados. Goal Seek Method. Again, certamente poderia criar previsto, real e variância colunas para ver O quão bem nossa curva se encaixa os dados De fato, poderíamos somar as diferenças e usar Goal Seek para tentar descobrir se existe outra taxa de crescimento melhor. A questão com meramente somar as diferenças é que alguns valores previstos serão maiores e alguns menores Que valores reais Mesmo se as diferenças são muito grandes, um número igual de valores positivos e negativos poderia levar-nos a acreditar que temos um bom ajuste quando não t. Let s quadrado as variâncias e, em seguida, somá-los Quadrados são sempre positivos e um quadrado Vai exagerar grandes diferenças e ignorar diferenças menores Você provavelmente já ouviu falar deste método de ajuste de curva, pelo menos, quadrados. Quando a planilha é configurada abaixo, vamos para a guia Dados na faixa de opções, clique em Análise What-If Goa L Procure e diga ao Excel para tentar obter a soma dos quadrados em E18 para zero mudando a Taxa de Crescimento em C2 Naturalmente, nunca vamos chegar a zero, mas Excel vai continuar tentando valores diferentes - milhares deles - até que ele Obtém o mais próximo possível de zero. O Search Engine é um pouco como o jogo da criança de mais quente, mais frio onde um partido continua dizendo o outro se eles estão ficando mais perto do objeto secreto mais quente ou mais longe o Excel continua tentando Mais quentes e quentes até que nada que tente obtém qualquer warmer. Here, o mais próximo que podemos obter os nossos quadrados para zero é quando a taxa de crescimento é 10 06.Você pode ver que diferentes métodos numéricos dar resultados ligeiramente diferentes Você pode tentar todos os três em Seus dados para obter uma sensação para a melhor aproximação do crescimento do período. Trends que começam com valores negativos. Se você está lendo isso, você já sabe que o cálculo do crescimento exponencial a partir de uma série que começa com números não positivos números zero ou negativo é impossível Usando t Os métodos acima, podemos ver que eles falham. Você tem algumas opções. Adicionar um escalar para seus valores. Infelizmente, a escolha do escalar determina o crescimento Para colocá-lo claramente, se você adicionar um pequeno escalar - apenas um grande o suficiente Número para trazer os valores negativos positivos - sua taxa de crescimento será muito grande. Se você adicionar um enorme escalar - adicionar um milhão para cada um dos períodos mostrados acima - sua taxa de crescimento será fechar o zero. Este método não vai render Resultados significativos. Use estimativa polinomial ou linear. A estimativa polinomial e linear será capaz de calcular um período de mudança estimado durante o período, mas estes tipicamente não são o que queremos dizer quando falamos de taxas de crescimento As equações dadas serão úteis na projeção de valores alguns Por exemplo, se você está analisando o lucro ao longo de um certo número de períodos, você pode começar com um período de tempo, para o futuro, e que pode ser bom o suficiente para o seu purposes. Get para a raiz dos números. Valores negativos Howe Ver, se você quebrar esse lucro em duas séries separadas - receitas e despesas - você vai achar que você pode expressar tanto como números positivos Usando os métodos acima, analisar as duas ou mais séries separadamente e, em seguida, recombine them. We espero que você encontrar este artigo Útil e vai entrar em contato conosco com seus comentários e perguntas. Obtenha o máximo de seu e recursos humanos. Médias de mobilização O que são They. Among os mais populares indicadores técnicos, médias móveis são usados para medir a direção da tendência atual Cada tipo de movimento Média comumente escrita neste tutorial como MA é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados Uma vez determinado, a média resultante é, em seguida, plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar no As flutuações de preços do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como uma média móvel simples SMA, é calculada tomando th Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e, em seguida, dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços para Os últimos 10 dias 110 é dividido pelo número de dias 10 para chegar à média de 10 dias Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços mais Nos últimos 50 dias A média resultante abaixo de 11 leva em conta os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um activo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam esta ferramenta uma média móvel E não apenas uma média regular A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem vir para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados como Torna-se disponível Este método de cálculo Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha que representa os últimos 10 pontos de dados move-se para a direita e o último valor de 15 é Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso, de 11 para 10. O que as médias móveis parecem ser Uma vez que os valores de O MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha de média móvel Estas linhas de curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados podem variar drasticamente mais sobre isso mais tarde Como você pode ver em Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel para qualquer gráfico, ajustando o número de períodos de tempo utilizados no cálculo Estas linhas de curvar pode parecer distraente ou confuso no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa Li vermelha Ne é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e que parece, vamos introduzir um tipo diferente de média móvel E analisar como ele difere da mencionada média móvel simples. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, ele tem seus críticos Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto no Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais Peso para dados recentes, que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, o mais popular dos quais é a média móvel exponencial EMA Para ler mais, ver Básicos Das médias móveis ponderadas e qual é a diferença entre um SMA e um EMA. Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo a novas informações Aprender o pouco Complicada equação para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui é a equação EMA. Quando usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA , Você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí Nós fornecemos-lhe com uma planilha de exemplo que inclui Exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre a EMA e SMA Agora que você tem ab Ether compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como estas médias diferem Ao olhar para o cálculo do EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de A EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança Observe como o EMA tem um valor mais alto quando o preço está subindo e cai mais rápido que o SMA quando O preço está declinando Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. What Do Mean Diferentes Dias médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente qualquer período de tempo que eles querem quando Criando a média Os períodos de tempo mais comuns usados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias Quanto mais curto o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será às mudanças de preço. O período de tempo, o menos sensível, ou mais suavizado, a média será Não há nenhum frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com um número de Diferentes períodos de tempo até encontrar um que se ajuste à sua estratégia.
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