24 Month Moving Average

Ich habe dieses berechnete Mitglied, das einen gleitenden Durchschnitt für die letzten 12 Monate berechnet: Die iif Bedingung ist vorhanden, weil ich nicht Werte für zukünftige Monate erhalten will (ohne Wert), die ich ohne es erhalten. Was ich tun möchte, ist diese Maßnahme nur für die letzten 24 Monate seit dem letzten nicht leeren Monat zu haben. Ive versucht mit Tail und Lag, aber ohne Glück (ich würde meine Versuche hier aber nach vielen Versuchen ich gelöscht und würde wirklich nicht wissen, wo wieder anfangen). Dank Whytheq ist dies die endgültige Lösung, die ich verwendet habe: In AdvWrks Ive bekam dies: Es gibt dies: Also, was ich sage, ist, dass Sie diese ersten Satz von FutureDatesWithNoData erstellen und dann verwenden können, um eine Bedingung in Ihrem Skript zu erstellen. Der Satz würde (ich denke) dies in Ihrem Cube: Ihre Maßnahme wäre dann wie folgt: Wenn Sie auch ausschließen Monate vor 24 Monaten, dann dieses Skript fasst die Logik: Danke aber vielleicht didn39t erklären mein Problem gut genug. Während dies in der Tat verbirgt sich die Zukunft Monate, ist mein Hauptproblem, dass ich nur die letzten 24 nicht leeren Monaten bekommen wollen. Zum Beispiel, wenn der letzte nicht leere Monat Mai 2015 ist, möchte ich Monate nur so weit zurück wie Juni 2013 bis Mai 2015 einschließen. Also im Grunde, verstecken Sie beide künftige Monate und Monate, die gt24 Monate sind zurück von der letzten nicht leeren . Ndash user4483037 Wir können einfach FutureMonthsWithNoData, um einen anderen Satz zu erstellen ndash Whytheq Nach dem Anpassen des letzten Skripts und Hinzufügen der Avg () Teil habe ich jetzt genau das, was ich wollte Danke ndash user4483037 Jun 20 15 at 9:57 user4483037 Vergnügen. Ich genoß, mit diesem Skript zu spielen. Vielen Dank. Könnten Sie vielleicht Ihre Frage mit dem letzten Code, den Sie verwendet haben, bearbeiten. Ndash whytheq Jun 20 15 um 10: 40Mittelwerte: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Mittelwerte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald es bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert dann auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick auf, wie diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie bei der Schaffung der durchschnittlichen wollen. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie ThemI haben eine Tabellenproduktion, die die folgende Struktur enthält: Ich habe Daten für jeden Vertreter von 1/1/2011 bis 8/1/2013. Ich möchte in der Lage zu tun ist, erstellen Sie einen 12 Monate gleitenden Durchschnitt Anfang 1/1/2012 für jeden Vertreter, wie folgt: wobei jede Zeile den 12 Monate gleitenden Durchschnitt für die rep zu angegebenen Zeitpunkt darstellt. Ich fand einige Beispiele, die vage nahe waren und ich versuchte sie ohne Erfolg. Es scheint die Hinzufügung einer Gruppe durch rep-Komponente ist die große Abweichung von anderen Beispielen. Dies ist etwa so weit wie ich bekam: Diese Abfrage scheint einen Gesamtdurchschnitt oder Summe zu ziehen, da es keine Gruppierung in der korrelierten Unterabfrage gibt. Wenn ich versuche zu gruppieren, bekomme ich einen Fehler, dass es nur höchstens eine Zeile zurückkehren kann. Gefragt 10. Okt 13 um 14:47 Uhr