Ruchoma średnia całkowita kalkulacja

Ważone średnie ruchome: podstawy Przez lata technicy znaleźli dwa problemy z prostą średnią kroczącą. Pierwszy problem leży w przedziale czasowym średniej ruchomej (MA). Większość analityków technicznych uważa, że ​​działania cenowe. cena otwarcia lub zamknięcia akcji nie jest wystarczająca, na czym można polegać, jeśli chodzi o właściwe przewidywanie sygnałów kupna lub sprzedaży akcji crossoveru MA. Aby rozwiązać ten problem, analitycy przypisują teraz większą wagę najnowszym danym cenowym za pomocą wykładniczo wygładzonej średniej ruchomej (EMA). (Dowiedz się więcej w Eksplorowanie wykładniczo ważonej średniej ruchomej). Przykład Przykład Na przykład przy użyciu 10-dniowego MA, analityk podjąłby cenę zamknięcia 10 dnia i pomnożył tę liczbę przez 10, dziewiąty dzień po dziewiątej, ósmy dzień po ósmym i tak dalej do pierwszego z MA. Po ustaleniu całkowitej liczby analityk dzieli tę liczbę przez dodanie mnożników. Jeśli dodasz mnożniki 10-dniowego przykładu MA, liczba ta wynosi 55. Ten wskaźnik jest nazywany liniowo ważoną średnią ruchomą. (Aby zapoznać się z czytaniem, zobacz Proste średnie ruchome Wyróżnij trendy.) Wielu techników jest zdecydowanymi wyznawcami wykładniczo wygładzonej średniej kroczącej (EMA). Wskaźnik ten został wyjaśniony na wiele różnych sposobów, co dezorientuje zarówno studentów, jak i inwestorów. Być może najlepsze wyjaśnienie pochodzi z John J. Murphys Analiza techniczna rynków finansowych (opublikowanej przez New York Institute of Finance, 1999): Wykładniczo wygładzona średnia ruchoma rozwiązuje oba problemy związane z prostą średnią kroczącą. Po pierwsze wykładnicza średnia wygładzona przypisuje większą wagę nowszym danym. Dlatego jest to ważona średnia ruchoma. Ale podczas gdy przypisuje ona mniejszą wagę do danych dotyczących przeszłych cen, uwzględnia w swoich obliczeniach wszystkie dane z życia instrumentu. Ponadto użytkownik może dostosować wagę, aby nadać większą lub mniejszą wagę najnowszej cenie dni, która jest dodawana do wartości procentowej wartości z poprzednich dni. Suma obu wartości procentowych wynosi do 100. Na przykład cenę za ostatnie dni można przypisać wagę 10 (.10), która jest dodawana do wagi wcześniejszych dni wynoszącej 90 (.90). Daje to ostatni dzień 10 łącznej wagi. Byłoby to równowartość średniej z 20 dni, dając cenę z ostatnich dni mniejszą wartość 5 (.05). Rysunek 1: Średnia ruchoma wygładzona wykładniczo Powyższa tabela przedstawia indeks złożony Nasdaq z pierwszego tygodnia od sierpnia 2000 r. Do 1 czerwca 2001 r. Jak widać wyraźnie, EMA, która w tym przypadku wykorzystuje dane o cenie zamknięcia okres dziewięciu dni, ma określone sygnały sprzedaży na 8 września (oznaczone czarną strzałką w dół). Był to dzień, w którym indeks spadł poniżej poziomu 4000. Druga czarna strzałka pokazuje kolejną nogę, której technicy naprawdę oczekiwali. Nasdaq nie mógł wygenerować wystarczającej ilości i odsetek od inwestorów detalicznych, aby przełamać 3.000 punktów. Następnie spadł ponownie do poziomu 1619.58 w kwietniu 4. Trend wzrostowy z 12 kwietnia zaznaczono strzałką. Tutaj indeks zamknął się na poziomie 1 961,46, a technicy zaczęli postrzegać menedżerów funduszy instytucjonalnych, którzy zaczęli zdobywać okazje, takie jak Cisco, Microsoft i niektóre kwestie związane z energią. (Przeczytaj nasze powiązane artykuły: Przenoszenie średnich kopert: Udoskonalanie popularnego narzędzia do handlu i średnie ruchome odbicie.) Łączna wartość rynkowa wszystkich wyemitowanych akcji spółki. Kapitalizacja rynkowa jest obliczana poprzez pomnożenie. Frexit krótko dla quotFrench exitquot to francuski spinoff terminu Brexit, który pojawił się, gdy Wielka Brytania głosowała. Zlecenie złożone z brokerem, który łączy w sobie funkcje zlecenia stopu z zleceniami limitów. Zlecenie stop-limit będzie. Runda finansowania, w ramach której inwestorzy nabywają akcje od spółki o niższej wycenie niż wycena na rzecz spółki. Ekonomiczna teoria łącznych wydatków w gospodarce i jej wpływ na produkcję i inflację. Rozwinęła się ekonomia keynesowska. Posiadanie aktywów w portfelu. Inwestycja portfelowa jest dokonywana z oczekiwaniem uzyskania zysku z tego tytułu. This. Home gtgt Inwentaryzacja rachunkowości Poruszanie się Średnia metoda zapasów Przenoszenie średniej informacji o zapasach Przegląd W metodzie ruchomych średnich zapasów średni koszt każdej pozycji zapasów w magazynie jest ponownie obliczany po każdym zakupie zasobów. Metoda ta ma tendencję do uzyskiwania wycen zapasów i kosztów sprzedanych towarów, które są wynikami pośrednimi między tymi uzyskanymi w oparciu o metodę "pierwsze weszło, pierwsze wyszło" (FIFO), a metodę "ostatnia w pierwszej kolejności" (LIFO). Uważa się, że to podejście uśredniające zapewnia bezpieczne i konserwatywne podejście do raportowania wyników finansowych. Obliczenie to całkowity koszt zakupionych produktów podzielony przez liczbę pozycji w magazynie. Koszt zakończenia inwentaryzacji i koszt sprzedanych towarów są następnie ustalane według tego średniego kosztu. Nie ma konieczności nakładania żadnych kosztów, co jest wymagane w przypadku metod FIFO i LIFO. Ponieważ koszt ruchomej średniej zmienia się w przypadku nowego zakupu, metoda może być stosowana tylko z wiecznym systemem śledzenia zapasów, taki system utrzymuje aktualne rejestry sald inwentaryzacyjnych. Nie możesz użyć metody średniej ruchomej, jeśli korzystasz tylko z okresowego systemu inwentaryzacji. ponieważ taki system gromadzi jedynie informacje na koniec każdego okresu obrachunkowego i nie utrzymuje zapisów na poziomie poszczególnych jednostek. Ponadto, gdy wyceny zapasów są wyprowadzane za pomocą systemu komputerowego, komputer stosunkowo łatwo dostosowuje wyceny zapasów za pomocą tej metody. Odwrotnie, może być dość trudno stosować metodę średniej ruchomej, gdy zapisy zapasów są utrzymywane ręcznie, ponieważ personel biurowy byłby przytłoczony ilością wymaganych obliczeń. Przenoszenie średniej metody spisywania zapasów Przykład Przykład 1. Na początku kwietnia firma ABC International ma na stanie 1000 zielonych widżetów, kosztem jednej jednostki. W związku z tym początkowy bilans zasobów zielonych widżetów w kwietniu wynosi 5000. ABC następnie kupuje 250 dodatkowych widżetów greeen 10 kwietnia za 6 sztuk (całkowity zakup 1 500), a kolejne 750 zielonych widżetów 20 kwietnia za 7 sztuk (całkowity zakup 5 250). W przypadku braku sprzedaży oznacza to, że średni kroczący koszt jednostkowy na koniec kwietnia wyniósł 5,88, co jest obliczane jako całkowity koszt wynoszący 11 750 (5000 początkowego salda 1 500 zakupu 5 250 zakupu), podzielone przez łączną wartość liczba jednostek ręcznych 2000 zielonych widżetów (1000 bilans początkowy 250 sztuk zakupionych 750 sztuk zakupionych). W związku z tym średni koszt ruchomych zielonych widżetów wynosił 5 na jednostkę na początku miesiąca i 5,88 na koniec miesiąca. Powtórzymy przykład, ale teraz uwzględnimy kilka sprzedaży. Pamiętaj, że przeliczamy średnią ruchomą po każdej transakcji. Przykład 2. ABC International ma 1000 zielonych widżetów na stanie z początkiem kwietnia, po koszcie jednostkowym równym 5. Sprzedaje 250 takich jednostek 5 kwietnia i rejestruje opłatę za koszt sprzedanych towarów w wysokości 1250, co oblicza się jako 250 jednostek x 5 na jednostkę. Oznacza to, że w magazynie pozostało 750 sztuk, a koszt jednostkowy to 5, a całkowity koszt to 3750. ABC następnie kupuje 250 dodatkowych zielonych widżetów 10 kwietnia za 6 sztuk (całkowity zakup 1500 sztuk). Koszt średniej ruchomej wynosi teraz 5,25, co oblicza się jako całkowity koszt w wysokości 5 250 podzielonych przez 1000 jednostek wciąż dostępnych. ABC następnie sprzedaje 200 sztuk 12 kwietnia i rejestruje opłatę za sprzedany towar w wysokości 1050, która jest obliczana jako 200 jednostek x 5,25 na jednostkę. Oznacza to, że pozostało 800 sztuk w magazynie, po cenie jednostkowej 5,25 i całkowitym koszcie 4 200. Wreszcie, ABC kupuje dodatkowe 750 zielonych widżetów 20 kwietnia po 7 sztuk (całkowity zakup 5 250). Pod koniec miesiąca średnie ruchome koszty jednostkowe wynoszą 6,10, co jest obliczane jako całkowite koszty w wysokości 4 200 5 250, podzielone przez całkowitą pozostałą liczbę 800 750. Zatem w drugim przykładzie ABC International rozpoczyna miesiąc z 5000 Rozpoczęcie bilansu zielonych widżetów po koszcie 5 sztuk, sprzedaje 250 sztuk po koszcie 5 w dniu 5 kwietnia, zmienia koszt jednostkowy na 5,25 po zakupie 10 kwietnia, sprzedaje 200 sztuk po koszcie 5,25 w dniu 12 kwietnia, oraz ostatecznie zmienia koszt jednostkowy na 6.10 po zakupie 20 kwietnia. Możesz zauważyć, że koszt jednostkowy zmienia się po zakupie zasobów, ale nie po wyprzedaniu zapasów. KADA obejmuje kilka funkcji agregacji statystycznej, takich jak średnia, wariancja i odchylenie standardowe. Inne typowe obliczenia statystyczne wymagają napisania dłuższych wyrażeń DAX. Excel z tego punktu widzenia ma znacznie bogatszy język. Wzorce statystyczne są zbiorem wspólnych obliczeń statystycznych: mediany, trybu, średniej ruchomej, percentyla i kwartylu. Chcielibyśmy podziękować Colinowi Banfieldowi, Gerardowi Bruecklowi i Javierowi Guillnowi, którego blogi zainspirowały niektóre z poniższych wzorców. Podstawowy wzór Przykład Formuły w tym wzorze są rozwiązaniami dla określonych obliczeń statystycznych. Możesz użyć standardowych funkcji języka DAX do obliczenia średniej (średniej arytmetycznej) zestawu wartości. AVERAGE. zwraca średnią wszystkich liczb w kolumnie liczbowej. AVERAGEA. zwraca średnią wszystkich liczb w kolumnie, obsługując zarówno wartości tekstowe, jak i nieliczbowe (wartości nieliczbowe i puste tekstowe liczą się jako 0). AVERAGEX. obliczyć średnią dla wyrażenia obliczonego na podstawie tabeli. Średnia ruchoma Średnia ruchoma to obliczenie do analizy punktów danych poprzez utworzenie serii średnich różnych podzbiorów pełnego zbioru danych. Możesz użyć wielu technik DAX do realizacji tych obliczeń. Najprostszą techniką jest użycie AVERAGEX, iterowanie tabeli o pożądanej ziarnistości i obliczanie dla każdej iteracji wyrażenia, które generuje pojedynczy punkt danych do użycia w średniej. Na przykład poniższa formuła oblicza średnią kroczącą z ostatnich 7 dni, zakładając, że używasz tabeli dat w swoim modelu danych. Używając AVERAGEX, automatycznie obliczysz miarę na każdym poziomie szczegółowości. W przypadku użycia miary, która może być agregowana (np. SUM), inne podejście oparte na CALCULATE może być szybsze. Możesz znaleźć to alternatywne podejście w pełnym wzroście średniej ruchomej. Możesz użyć standardowych funkcji języka DAX do obliczenia wariancji zestawu wartości. VAR. S. zwraca wariancję wartości w kolumnie reprezentującej populację próbki. VAR. P. zwraca wariancję wartości w kolumnie reprezentującej całą populację. VARX. S. zwraca wariancję wyrażenia ocenianego w tabeli reprezentującej populację próbki. VARX. P. zwraca wariancję wyrażenia ocenianego w tabeli reprezentującej całą populację. Odchylenie standardowe Możesz użyć standardowych funkcji DAX do obliczenia odchylenia standardowego zbioru wartości. STDEV. S. zwraca standardowe odchylenie wartości w kolumnie reprezentującej populację próbki. STDEV. P. zwraca standardowe odchylenie wartości w kolumnie reprezentującej całą populację. STDEVX. S. zwraca odchylenie standardowe wyrażenia obliczonego dla tabeli reprezentującej populację próbki. STDEVX. P. zwraca odchylenie standardowe wyrażenia obliczonego na podstawie tabeli reprezentującej całą populację. Mediana jest wartością liczbową oddzielającą wyższą połowę populacji od dolnej połowy. Jeśli liczba wierszy jest nieparzysta, mediana jest wartością środkową (sortowanie wierszy od najniższej wartości do najwyższej wartości). Jeśli istnieje parzysta liczba wierszy, jest to średnia z dwóch średnich wartości. Formuła ignoruje puste wartości, które nie są uważane za część populacji. Wynik jest identyczny z funkcją MEDIAN w programie Excel. Rysunek 1 pokazuje porównanie wyniku zwracanego przez program Excel z odpowiednią formułą DAX dla obliczeń mediany. Rysunek 1 Przykład obliczeń mediany w Excelu i DAX. Tryb jest wartością, która pojawia się najczęściej w zbiorze danych. Formuła ignoruje puste wartości, które nie są uważane za część populacji. Wynik jest identyczny z funkcjami MODE i MODE. SNGL w programie Excel, które zwracają tylko minimalną wartość, gdy istnieje wiele trybów w rozważanym zbiorze wartości. Funkcja Excel MODE. MULT zwróci wszystkie tryby, ale nie można jej zaimplementować jako miary w języku DAX. Rysunek 2 porównuje wyniki zwrócone przez program Excel z odpowiednią formułą DAX do obliczenia trybu. Rysunek 2 Przykład obliczania trybu w Excelu i DAX. Percentyl percentyl jest wartością, poniżej której spada określony procent wartości w grupie. Formuła ignoruje puste wartości, które nie są uważane za część populacji. Obliczenia w języku DAX wymagają kilku kroków opisanych w sekcji Kompletny schemat, który pokazuje, jak uzyskać takie same wyniki funkcji programu Excel PERCENTYL, PERCENTILE. INC i PERCENTILE. EXC. Kwartyle to trzy punkty, które dzielą zbiór wartości na cztery równe grupy, przy czym każda grupa zawiera jedną czwartą danych. Można obliczyć kwartyle za pomocą Wzorca Percentyl, zgodnie z następującymi zależnościami: Pierwszy kwartyl dolny kwartyl 25. percentyl Drugi kwartyl środkowy 50. percentyl Trzeci kwartyl górny kwartyl 75 percentyl Kompletny wzór Kilka obliczeń statystycznych ma dłuższy opis pełnego wzorca, ponieważ możesz mieć różne implementacje w zależności od modeli danych i innych wymagań. Średnia ruchoma Zwykle oceniasz średnią ruchomą, odnosząc się do poziomu ziarnistości dnia. Ogólny wzorzec o następującej formule ma następujące znaczniki: ltnumberofdaysgt to liczba dni dla średniej ruchomej. ltdatecolumngt jest kolumną daty w tabeli dat, jeśli taką posiadasz, lub kolumną z datą tabeli zawierającą wartości, jeśli nie ma oddzielnej tabeli dat. ltmeasuregt jest miarą do obliczenia jako średnia krocząca. Najprostszy wzorzec korzysta z funkcji AVERAGEX w języku DAX, która automatycznie uwzględnia tylko dni, dla których istnieje wartość. Jako alternatywę można użyć poniższego szablonu w modelach danych bez tabeli dat oraz ze środkiem, który można zagregować (np. SUM) w całym okresie badanym. W poprzedniej formule uwzględniany jest dzień bez odpowiednich danych jako miara o wartości 0. Może się to zdarzyć tylko wtedy, gdy masz oddzielną tabelę dat, która może zawierać dni, dla których nie ma odpowiednich transakcji. Można ustalić mianownik dla średniej, używając tylko liczby dni, dla których istnieją transakcje wykorzystujące następujący wzorzec, gdzie: ltfacttablegt jest tabelą związaną z tabelą dat i zawierającą wartości wyliczone przez miarę. Możesz używać funkcji DATESBETWEEN lub DATESINPERIOD zamiast FILTERA, ale działają one tylko w zwykłej tabeli daty, podczas gdy możesz zastosować opisany powyżej wzór także do niestandardowych tabel daty i modeli, które nie mają tabeli daty. Rozważmy na przykład różne wyniki uzyskane w wyniku dwóch poniższych działań. Na rysunku 3 widać, że nie ma sprzedaży w dniu 11 września 2005 roku. Jednak data ta jest uwzględniona w tabeli daty, zatem istnieje 7 dni (od 11 września do 17 września), które mają tylko 6 dni z danymi. Rysunek 3 Przykład średniej ruchomej z uwzględnieniem i ignorowania dat bez sprzedaży. Środek Średnia ruchoma 7 dni ma niższą liczbę od 11 września do 17 września, ponieważ uważa 11 września za dzień z 0 sprzedaży. Jeśli chcesz zignorować dni bez sprzedaży, użyj pomiaru Średnia ruchoma 7 dni bez zer. To może być właściwe podejście, gdy masz pełną tabelę dat, ale chcesz ignorować dni bez transakcji. Stosując formułę Moving Average 7 Days wynik jest poprawny, ponieważ AVERAGEX automatycznie uwzględnia tylko niepuste wartości. Pamiętaj, że możesz poprawić wydajność średniej ruchomej, utrzymując wartość w kolumnie obliczeniowej tabeli o wymaganej szczegółowości, takiej jak data, data i produkt. Jednak podejście do dynamicznego obliczania za pomocą miary oferuje możliwość użycia parametru dla liczby dni średniej ruchomej (np. Zastąpić ltnumberofdaysgt miarą wdrażającą wzorzec tabeli parametrów). Mediana odpowiada 50. percentylu, który można obliczyć za pomocą wzoru Percentyl. Jednak wzorzec Mediana pozwala zoptymalizować i uprościć medianę obliczeń za pomocą pojedynczej miary, zamiast kilku miar wymaganych przez wzorzec Percentyla. Możesz użyć tego podejścia, obliczając medianę dla wartości zawartych w ltvaluecolumngt, jak pokazano poniżej: Aby poprawić wydajność, możesz chcieć utrzymać wartość miary w kolumnie obliczeniowej, jeśli chcesz uzyskać medianę dla wyników miara w modelu danych. Jednak przed wykonaniem tej optymalizacji należy zaimplementować obliczenia MedianX w oparciu o następujący szablon, używając tych znaczników: ltgranularitytablegt jest tabelą, która definiuje ziarnistość obliczeń. Na przykład może to być tabela daty, jeśli chcesz obliczyć medianę miary wyliczoną na poziomie dnia, lub może to być WARTOŚĆ (8216DateYearMonth), jeśli chcesz obliczyć medianę miary obliczoną na poziomie miesiąca. ltmeasuregt jest miarą do obliczenia dla każdego wiersza ltgranularitytablegt dla mediany obliczeń. ltmeasuretablegt to tabela zawierająca dane używane przez ltmeasuregt. Na przykład, jeśli ltgranularitytablegt jest wymiarem takim jak 8216Date8217, wówczas ltmeasuretablegt będzie 8216Internet Sales8217 zawierający kolumnę Internet Sales Amount zsumowaną przez Internet Total Sales. Na przykład można zapisać medianę całkowitej sprzedaży internetowej dla wszystkich klientów w Adventure Works w następujący sposób: Wskazówka Poniższy wzór: służy do usuwania wierszy z obiektu ltgranularitytablegt, które nie mają odpowiednich danych w bieżącym wyborze. Jest to szybszy sposób niż użycie następującego wyrażenia: Można jednak zastąpić całe wyrażenie CALCULATETABLE tylko ltgranularitytablegt, jeśli chcesz uwzględnić puste wartości parametru ltmeasuregt jako 0. Wydajność formuły MedianX zależy od liczby wierszy w tabela iterowana i złożoność działania. Jeśli wydajność jest zła, możesz utrwalić wynik ltmeasuregt w kolumnie obliczeniowej lttablegt, ale to usunie możliwość stosowania filtrów do mediany obliczeniowej w czasie zapytania. Percentile Excel ma dwie różne implementacje obliczeń percentylowych z trzema funkcjami: PERCENTYL, PERCENTILE. INC i PERCENTILE. EXC. Wszystkie zwracają K percentyla wartości, gdzie K jest w zakresie od 0 do 1. Różnica polega na tym, że PERCENTYL i PERCENTYL. PRZ uważają K za zakres obejmujący, a PERCENTILE. EXC uważa zakres K od 0 do 1 za wyłączny . Wszystkie te funkcje i ich implementacje DAX otrzymują wartość percentyla jako parametr, który nazywamy K. Wartość percentyla ltKgt mieści się w zakresie od 0 do 1. Dwie implementacje percentyla DAX wymagają kilku miar, które są podobne, ale wystarczająco różne, aby wymagać dwa różne zestawy formuł. Miarami zdefiniowanymi w każdym schemacie są: KPerc. Wartość percentyla odpowiada wartości ltKgt. PercPos. Pozycja percentyla w posortowanym zbiorze wartości. ValueLow. Wartość poniżej pozycji percentyla. ValueHigh. Wartość powyżej pozycji percentyla. Percentyl. Ostateczne obliczenie percentyla. Potrzebujesz wartości ValueLow i ValueHigh na wypadek, gdyby PercPos zawierał część dziesiętną, ponieważ wtedy musisz interpolować pomiędzy ValueLow i ValueHigh, aby zwrócić prawidłową wartość percentyla. Rysunek 4 pokazuje przykład obliczeń wykonanych za pomocą formuł Excel i DAX, przy użyciu obu algorytmów percentyla (włącznie i wyłączności). Rysunek 4 Obliczenia percentyla z wykorzystaniem formuł Excel i równoważne obliczenia DAX. W następnych sekcjach formuły percentylowe wykonują obliczenia na wartościach przechowywanych w kolumnie tabeli, DataValue, podczas gdy formuły PercentileX wykonują obliczenia na wartościach zwracanych przez miarę obliczoną przy danej ziarnistości. Percentile Inclusive Implementacja Percentile Inclusive jest następująca. Percentile Exclusive Implementacja Percentile Exclusive jest następująca. PercentileX Inclusive Implementacja PercentileX Inclusive opiera się na następującym szablonie, przy użyciu tych znaczników: ltgranularitytablegt jest tabelą, która definiuje ziarnistość obliczeń. Na przykład może to być tabela Daty, jeśli chcesz obliczyć percentyl miary na poziomie dnia lub może to być WARTOŚĆ (8216DataRozszerzenie), jeśli chcesz obliczyć percentyl miary na poziomie miesiąca. ltmeasuregt jest miarą do obliczenia dla każdego wiersza ltgranularitytablegt dla obliczenia percentyla. ltmeasuretablegt to tabela zawierająca dane używane przez ltmeasuregt. Na przykład, jeśli parametr ltgranularitytablegt jest wymiarem, takim jak 8216Date, 8217, wówczas ltmeasuretablegt będzie 8216Sales8217 zawierający kolumnę Amount zsumowaną przez miarę Total Amount. Na przykład można zapisać PercentileXInc całkowitej kwoty sprzedaży dla wszystkich dat w tabeli daty w następujący sposób: PercentileX Exclusive Implementacja PercentileX Exclusive opiera się na poniższym szablonie, używając tych samych znaczników, które są używane w PercentileX Inclusive: Na przykład: można zapisać PercentileXExc całkowitej kwoty sprzedaży dla wszystkich dat w tabeli daty w następujący sposób: Informuj mnie o nadchodzących wzorach (biuletyn). Usuń zaznaczenie, aby swobodnie pobrać plik. Opublikowano 17 marca 2017 roku przez