M Zeitraum Gleitender Durchschnitt

Wie Stochastik zu berechnen und eine stochastische Oszillator Chart zu berechnen In Aktienhandel, Stochastik oder stochastische Analyse bezieht sich auf die Interpretation der Schwingungen in Schlusskurse. Ein stochastischer Oszillator ist ein Diagramm, das diese Fluktuationen über einen Zeitraum von üblicherweise einigen Monaten abbildet. Stock Trader verwenden stochastische Analyse zu entscheiden, wann sie kaufen und verkaufen sollten Aktien. Die wichtigste Annahme hinter ist, dass, wenn ein Aktien aktuellen Schlusskurs nahe seiner Vergangenheit hoch ist, wird der nächste Tag Preis nicht drastisch höher sein. Oder wenn der Schlusskurs nahe einer Vergangenheit niedrig ist, dann werden die nächsten Tage Preis nicht drastisch niedriger sein. Die folgenden Schritte zeigen Ihnen, wie Stochastik berechnet wird und wie Sie stochastische Oszillationen darstellen können. Sie können Excel, Mathematica, Matlab oder ein statistisches Analyseprogramm verwenden, um stochastische Indikatoren zu generieren. Sie können auch Had2Knows kostenlos online stochastischen Oszillator Taschenrechner. Stock Stochastische Indikatoren sind gleitende Durchschnitte Ein stochastischer Oszillator zeichnet zwei Liniendiagramme, die aus den täglichen Schlusskursen abgeleitet werden. Eine der Linien repräsentiert die Änderung des Schlusskurses in Bezug auf die hohen und niedrigen der vergangenen N Tage (einschließlich des aktuellen Tages). Das nennt man Fast K. Die andere Linie stellt den Durchschnitt der Fast-K-Werte in den letzten M Tagen dar. Dies wird entweder Slow K oder Fast D genannt. Es ist der M-Periodenbewegungsdurchschnitt von Fast K. Aktienhändler, die stochastische Analysen verwenden, setzen gewöhnlich N14 und M3. Einige können auch N9 oder N5. Die Formel für Fast K für einen bestimmten Tag wird durch die folgende Gleichung gegeben: (Heutiges CP) - (niedrigster CP über vergangene N Tage) (höchster CP über vergangene N Tage) - (niedrigster CP über vergangene N Tage) Die Abkürzung CP steht für Schlusskurs. Angenommen, die folgende Liste repräsentiert einen Aktienschlusskurs über einen Zeitraum von 20 Tagen. Die letzten sieben Tage der Periode sind am Tag der Woche gekennzeichnet. 5, 5, 5, 3, 4, 7, 3 (Th), 4 (F), 3 (Sa), 3 (Su), 6 (M) , 7 (Tu), 4 (W) Wenn wir N14 verwenden, sind die Fast K Werte für die letzten sieben Tage Thrusday Fast K (3-2) (8-2) 0,17 oder 17 Friday Fast K (4-2) (8-2) 0,33 oder 33 Samstag Schnell K (3-2) (8-2) 0,17 oder 17 Sonntag Fast K (3-2) (8-2) 0,17 oder 17 Montag Fast K (6-2) (7 -2) 0.80 oder 80 Dienstag Fast K (7-3) (7-3) 1.00 oder 100 Mittwoch Fast K (4-3) (7-3) 0.25 oder 25 Als nächstes können Sie die Slow K Fast D Werte berechnen Die letzten fünf Tage durch Berechnung des Mittelwerts der Fast-K-Werte für die letzten drei Tage: Samstag Slow K (0.170.330.17) 3 0.22 oder 22 Sonntag Slow K (0.170.170.33) 3 0.22 oder 22 Montag Slow K (0.800.170.17 ) 3 0.38 oder 38 Dienstag Slow K (1.000.800.17) 3 0.65 oder 65 Wednesday Slow K (0.251.000.80) 3 0.68 oder 68 Um ein Diagramm oder Diagramm dieser stochastischen Oszillationen zu erstellen, einfach diese Zahlen auf einem Diagramm mit horizontaler Achse aufzeichnen Gekennzeichnet durch Tag und die vertikale Achse gekennzeichnet mit einer Skala von 0 bis 1. Sie können auch eine Linie zeichnen, die das langsame D. Was der dreitägige gleitende Durchschnitt der Slow-K-Werte ist. Beispielsweise sind die Slow-D-Werte für Montag, Dienstag und Mittwoch Montag bis Freitag (0.8080.650.38) 3 0.72 oder 42. Mittwoch Slow D (0.380.220.22) 3 0.27 oder 27 Dienstag Slow D (0.650.380.22) 57 169 Had2Know 2010Moving Durchschnittliche Prognose Einführung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so vielleicht sollten Sie auf eine über (85 73) 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern Und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Performance zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Nun kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch feststellen, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) als einzelne Deklarations - und Initialisierungsvariablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Summe als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0 Festlegung der Größe des Historical Arrays HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 bis NumberOfPeriods Summieren der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf dem Arbeitsblatt platzieren, so dass das Ergebnis der Berechnung angezeigt wird, wo es wie folgt sein soll.