Bewegende gemiddelde filter gebruike

Bewegende gemiddeldes 13 Deur Casey Murphy. Senior Analis ChartAdvisor Tegniese ontleding is al vir dekades en deur die jare het handelaars die uitvinding van honderde aanwysers gesien. Terwyl sommige tegniese aanwysers is meer gewild as ander, min bewys as objektiewe, betroubare en nuttige as die bewegende gemiddelde te wees. Bewegende gemiddeldes kom in verskeie vorme, maar hul onderliggende doel bly dieselfde: om te help tegniese handelaars hou die tendense van finansiële bates deur glad uit die dag-tot-dag prysskommelings, of geraas. Deur die identifisering van tendense, bewegende gemiddeldes toelaat handelaars om dié tendense werk in hul guns te maak en die verhoging van die aantal wen ambagte. Ons hoop dat teen die einde van hierdie handleiding sal jy 'n duidelike begrip van waarom bewegende gemiddeldes is belangrik, hoe hulle bereken en hoe jy dit kan neem in jou handel strategieë te hê. Niks vervat in hierdie publikasie is bedoel om wetlike, belasting, sekuriteite, of beleggingsadvies of 'n mening oor die toepaslikheid van enige belegging of 'n uitnodiging van 'n tipe vorm. Die algemene inligting vervat in hierdie publikasie moet nie uitgevoer word sonder die verkryging van spesifieke wetlike, belasting, en belegging advies van 'n gelisensieerde professionele. Teken in op nuus te gebruik vir die nuutste insigte en analysisMoving gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes - Eenvoudige en Eksponensiële Inleiding bewegende gemiddeldes glad die prys data om 'n tendens volgende aanwyser vorm. Hulle het nie die prys rigting voorspel nie, maar eerder die huidige rigting met 'n lag te definieer. Bewegende gemiddeldes lag omdat hulle op grond van vorige pryse. Ten spyte hiervan lag, bewegende gemiddeldes te help gladde prys aksie en filter die geraas. Hulle vorm ook die boustene vir baie ander tegniese aanwysers en overlays, soos Bollinger Bands. MACD en die McClellan Ossillator. Die twee mees populêre vorme van bewegende gemiddeldes is die Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) en die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie bewegende gemiddeldes gebruik kan word om die rigting van die tendens te identifiseer of definieer potensiaal ondersteuning en weerstand vlakke. Here039s n grafiek met beide 'n SMA en 'n EMO daarop: Eenvoudige bewegende gemiddelde Berekening 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde is wat gevorm word deur die berekening van die gemiddelde prys van 'n sekuriteit oor 'n spesifieke aantal periodes. Die meeste bewegende gemiddeldes is gebaseer op sluitingstyd pryse. 'N 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde is die vyf dag som van die sluiting pryse gedeel deur vyf. Soos die naam aandui, 'n bewegende gemiddelde is 'n gemiddelde wat beweeg. Ou data laat val as nuwe data kom beskikbaar. Dit veroorsaak dat die gemiddelde om te beweeg langs die tydskaal. Hieronder is 'n voorbeeld van 'n 5-daagse bewegende gemiddelde ontwikkel met verloop van drie dae. Die eerste dag van die bewegende gemiddelde dek net die laaste vyf dae. Die tweede dag van die bewegende gemiddelde daal die eerste data punt (11) en voeg die nuwe data punt (16). Die derde dag van die bewegende gemiddelde voort deur die val van die eerste data punt (12) en die toevoeging van die nuwe data punt (17). In die voorbeeld hierbo, pryse geleidelik verhoog 11-17 oor 'n totaal van sewe dae. Let daarop dat die bewegende gemiddelde styg ook 13-15 oor 'n driedaagse berekening tydperk. Let ook op dat elke bewegende gemiddelde waarde is net onder die laaste prys. Byvoorbeeld, die bewegende gemiddelde vir die eerste dag is gelyk aan 13 en die laaste prys is 15. Pryse die vorige vier dae laer was en dit veroorsaak dat die bewegende gemiddelde te lag. Eksponensiële bewegende gemiddelde Berekening eksponensiële bewegende gemiddeldes te verminder die lag deur die toepassing van meer gewig aan onlangse pryse. Die gewig van toepassing op die mees onlangse prys hang af van die aantal periodes in die bewegende gemiddelde. Daar is drie stappe om die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Eerstens, bereken die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) moet iewers begin so 'n eenvoudige bewegende gemiddelde word gebruik as die vorige period039s EMO in die eerste berekening. Tweede, bereken die gewig vermenigvuldiger. Derde, bereken die eksponensiële bewegende gemiddelde. Die onderstaande formule is vir 'n 10-dag EMO. 'N 10-tydperk eksponensiële bewegende gemiddelde van toepassing 'n 18,18 gewig na die mees onlangse prys. 'N 10-tydperk EMO kan ook 'n 18,18 EMO genoem. A 20-tydperk EMO geld 'n 9,52 weeg om die mees onlangse prys (2 / (201) 0,0952). Let daarop dat die gewig vir die korter tydperk is meer as die gewig vir die langer tydperk. Trouens, die gewig daal met die helfte elke keer as die bewegende gemiddelde tydperk verdubbel. As jy wil ons 'n spesifieke persentasie vir 'n EMO, kan jy hierdie formule gebruik om dit te omskep in tydperke en gee dan daardie waarde as die parameter EMA039s: Hier is 'n spreadsheet voorbeeld van 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde en 'n 10- dag eksponensiële bewegende gemiddelde vir Intel. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is reguit vorentoe en verg min verduideliking. Die 10-dag gemiddeld net beweeg as nuwe pryse beskikbaar raak en ou pryse af te laai. Die eksponensiële bewegende gemiddelde begin met die eenvoudige bewegende gemiddelde waarde (22,22) in die eerste berekening. Na die eerste berekening, die normale formule oorneem. Omdat 'n EMO begin met 'n eenvoudige bewegende gemiddelde, sal sy werklike waarde nie besef tot 20 of so tydperke later. Met ander woorde, kan die waarde van die Excel spreadsheet verskil van die term waarde as gevolg van die kort tydperk kyk terug. Hierdie sigblad gaan net terug 30 periodes, wat beteken dat die invloed van die eenvoudige bewegende gemiddelde het 20 periodes om te ontbind het. StockCharts gaan terug ten minste 250-tydperke (tipies veel verder) vir sy berekeninge sodat die gevolge van die eenvoudige bewegende gemiddelde in die eerste berekening volledig verkwis. Die sloerfaktor Hoe langer die bewegende gemiddelde, hoe meer die lag. 'N 10-dag eksponensiële bewegende gemiddelde pryse sal baie nou omhels en draai kort ná pryse draai. Kort bewegende gemiddeldes is soos spoed bote - ratse en vinnige te verander. In teenstelling hiermee het 'n 100-daagse bewegende gemiddelde bevat baie afgelope data wat dit stadiger. Meer bewegende gemiddeldes is soos see tenkwaens - traag en stadig om te verander. Dit neem 'n groter en meer prysbewegings vir 'n 100-daagse bewegende gemiddelde kursus te verander. bo die grafiek toon die SampP 500 ETF met 'n 10-dag EMO nou na aanleiding van pryse en 'n 100-dag SMA maal hoër. Selfs met die Januarie-Februarie afname, die 100-dag SMA gehou deur die loop en nie draai. Die 50-dag SMA pas iewers tussen die 10 en 100 dae bewegende gemiddeldes wanneer dit kom by die lag faktor. Eenvoudige vs Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes Hoewel daar duidelike verskille tussen eenvoudige bewegende gemiddeldes en eksponensiële bewegende gemiddeldes, een is nie noodwendig beter as die ander. Eksponensiële bewegende gemiddeldes minder lag en is dus meer sensitief vir onlangse pryse - en onlangse prysveranderings. Eksponensiële bewegende gemiddeldes sal draai voor eenvoudige bewegende gemiddeldes. Eenvoudige bewegende gemiddeldes, aan die ander kant, verteenwoordig 'n ware gemiddelde van die pryse vir die hele tydperk. As sodanig, kan eenvoudig bewegende gemiddeldes beter geskik wees om ondersteuning of weerstand vlakke te identifiseer. Bewegende gemiddelde voorkeur hang af van doelwitte, analitiese styl en tydhorison. Rasionele agente moet eksperimenteer met beide tipes bewegende gemiddeldes, asook verskillende tydsraamwerke om die beste passing te vind. Die onderstaande grafiek toon IBM met die 50-dag SMA in rooi en die 50-dag EMO in groen. Beide 'n hoogtepunt bereik in die einde van Januarie, maar die daling in die EMO was skerper as die afname in die SMA. Die EMO opgedaag het in die middel van Februarie, maar die SMA voortgegaan laer tot aan die einde van Maart. Let daarop dat die SMA opgedaag het meer as 'n maand nadat die EMO. Lengtes en tydsraamwerke Die lengte van die bewegende gemiddelde is afhanklik van die analitiese doelwitte. Kort bewegende gemiddeldes (20/05 periodes) is die beste geskik vir tendense en handel kort termyn. Rasionele agente belangstel in medium termyn tendense sou kies vir langer bewegende gemiddeldes wat 20-60 periodes kan verleng. Langtermyn-beleggers sal verkies bewegende gemiddeldes met 100 of meer periodes. Sommige bewegende gemiddelde lengtes is meer gewild as ander. Die 200-daagse bewegende gemiddelde is miskien die mees populêre. As gevolg van sy lengte, dit is duidelik 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Volgende, die 50-dae - bewegende gemiddelde is baie gewild vir die medium termyn tendens. Baie rasionele agente gebruik die 50-dag en 200-dae - bewegende gemiddeldes saam. Korttermyn, 'n 10-dae bewegende gemiddelde was baie gewild in die verlede, want dit was maklik om te bereken. Een van die nommers bygevoeg eenvoudig en verskuif die desimale punt. Tendens Identifikasie Dieselfde seine gegenereer kan word met behulp van eenvoudige of eksponensiële bewegende gemiddeldes. Soos hierbo aangedui, die voorkeur hang af van elke individu. Hierdie voorbeelde sal onder beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes gebruik. Die term bewegende gemiddelde is van toepassing op beide eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes. Die rigting van die bewegende gemiddelde dra belangrike inligting oor pryse. 'N stygende bewegende gemiddelde wys dat pryse oor die algemeen is aan die toeneem. A val bewegende gemiddelde dui daarop dat pryse gemiddeld val. 'N stygende langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - uptrend. A val langtermyn bewegende gemiddelde weerspieël 'n langtermyn - verslechtering neiging. bo die grafiek toon 3M (MMM) met 'n 150-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. Hierdie voorbeeld toon hoe goed bewegende gemiddeldes werk wanneer die neiging is sterk. Die 150-dag EMO van die hand gewys in November 2007 en weer in Januarie 2008. Let daarop dat dit 'n 15 weier om die rigting van hierdie bewegende gemiddelde om te keer. Hierdie nalopend aanwysers identifiseer tendens terugskrywings as hulle voorkom (op sy beste) of nadat hulle (in die ergste geval) voorkom. MMM voortgegaan laer in Maart 2009 en daarna gestyg 40-50. Let daarop dat die 150-dag EMO nie opgedaag het nie eers na hierdie oplewing. Sodra dit gedoen het, maar MMM voortgegaan hoër die volgende 12 maande. Bewegende gemiddeldes werk briljant in sterk tendense. Double CROSSOVER twee bewegende gemiddeldes kan saam gebruik word om crossover seine op te wek. In tegniese ontleding van die finansiële markte. John Murphy noem dit die dubbele crossover metode. Double CROSSOVER behels een relatief kort bewegende gemiddelde en een relatiewe lang bewegende gemiddelde. Soos met al die bewegende gemiddeldes, die algemene lengte van die bewegende gemiddelde definieer die tydraamwerk vir die stelsel. 'N Stelsel met behulp van 'n 5-dag EMO en 35-dag EMO sal geag kort termyn. 'N Stelsel met behulp van 'n 50-dag SMA en 200-dag SMA sal geag medium termyn, miskien selfs 'n lang termyn. N bullish crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise bo die meer bewegende gemiddelde. Dit is ook bekend as 'n goue kruis. N lomp crossover vind plaas wanneer die korter bewegende gemiddelde kruise onder die meer bewegende gemiddelde. Dit staan ​​bekend as 'n dooie kruis. Bewegende gemiddelde CROSSOVER produseer relatief laat seine. Na alles, die stelsel werk twee sloerende aanwysers. Hoe langer die bewegende gemiddelde periodes, hoe groter is die lag in die seine. Hierdie seine werk groot wanneer 'n goeie tendens vat. Dit sal egter 'n bewegende gemiddelde crossover stelsel baie whipsaws produseer in die afwesigheid van 'n sterk tendens. Daar is ook 'n driedubbele crossover metode wat drie bewegende gemiddeldes behels. Weereens, is 'n sein gegenereer wanneer die kortste bewegende gemiddelde kruisies die twee langer bewegende gemiddeldes. 'N Eenvoudige trippel crossover stelsel kan 5-dag, 10-dag en 20-dae - bewegende gemiddeldes te betrek. bo die grafiek toon Home Depot (HD) met 'n 10-dag EMO (groen stippellyn) en 50-dag EMO (rooi lyn). Die swart lyn is die daaglikse naby. Met behulp van 'n bewegende gemiddelde crossover gevolg sou gehad het drie whipsaws voor 'n goeie handel vang. Die 10-dag EMO gebreek onder die 50-dag EMO die einde van Oktober (1), maar dit het nie lank as die 10-dag verhuis terug bo in die middel van November (2). Dit kruis duur langer, maar die volgende lomp crossover in Januarie (3) het plaasgevind naby die einde van November prysvlakke, wat lei tot 'n ander geheel verslaan. Dit lomp kruis het nie lank geduur as die 10-dag EMO terug bo die 50-dag 'n paar dae later (4) verskuif. Na drie slegte seine, die vierde sein voorafskaduwing n sterk beweeg as die voorraad oor 20. gevorderde Daar is twee wegneemetes hier. In die eerste plek CROSSOVER is geneig om geheel verslaan. 'N Prys of tyd filter toegepas kan word om te voorkom dat whipsaws. Handelaars kan die crossover vereis om 3 dae duur voordat waarnemende of vereis dat die 10-dag EMO hierbo beweeg / onder die 50-dag EMO deur 'n sekere bedrag voor waarnemende. In die tweede plek kan MACD gebruik word om hierdie CROSSOVER identifiseer en te kwantifiseer. MACD (10,50,1) sal 'n lyn wat die verskil tussen die twee eksponensiële bewegende gemiddeldes te wys. MACD draai positiewe tydens 'n goue kruis en negatiewe tydens 'n dooie kruis. Die persentasie Prys ossillator (PPO) kan op dieselfde manier gebruik word om persentasie verskille te wys. Let daarop dat die MACD en die PPO is gebaseer op eksponensiële bewegende gemiddeldes en sal nie ooreen met eenvoudige bewegende gemiddeldes. Hierdie grafiek toon Oracle (ORCL) met die 50-dag EMO, 200-dag EMO en MACD (50,200,1). Daar was vier bewegende gemiddelde CROSSOVER oor 'n tydperk 2 1/2 jaar. Die eerste drie gelei tot whipsaws of slegte ambagte. A opgedoen tendens begin met die vierde crossover as ORCL gevorder tot die middel van die 20s. Weereens, bewegende gemiddelde CROSSOVER werk groot wanneer die neiging is sterk, maar produseer verliese in die afwesigheid van 'n tendens. Prys CROSSOVER bewegende gemiddeldes kan ook gebruik word om seine met 'n eenvoudige prys CROSSOVER genereer. N bullish sein gegenereer wanneer pryse beweeg bo die bewegende gemiddelde. N lomp sein gegenereer wanneer pryse beweeg onder die bewegende gemiddelde. Prys CROSSOVER kan gekombineer word om handel te dryf in die groter tendens. Hoe langer bewegende gemiddelde gee die toon aan vir die groter tendens en die korter bewegende gemiddelde word gebruik om die seine te genereer. 'N Mens sou kyk vir bullish prys kruise net vir pryse is reeds bo die meer bewegende gemiddelde. Dit sou wees die handel in harmonie met die groter tendens. Byvoorbeeld, as die prys is hoër as die 200-daagse bewegende gemiddelde, rasionele agente sal net fokus op seine wanneer prysbewegings bo die 50-dae - bewegende gemiddelde. Dit is duidelik dat, sou 'n skuif onder die 50-dae - bewegende gemiddelde so 'n sein voorafgaan, maar so lomp kruise sou word geïgnoreer omdat die groter tendens is up. N lomp kruis sou net dui op 'n nadeel binne 'n groter uptrend. 'N kruis terug bo die 50-dae - bewegende gemiddelde sou 'n opswaai in pryse en voortsetting van die groter uptrend sein. Die volgende grafiek toon Emerson Electric (EMR) met die 50-dag EMO en 200-dag EMO. Die voorraad bo verskuif en bo die 200-daagse bewegende gemiddelde gehou in Augustus. Daar was dips onder die 50-dag EMO vroeg in November en weer vroeg in Februarie. Pryse het vinnig terug bo die 50-dag EMO te lomp seine (groen pyle) voorsien in harmonie met die groter uptrend. MACD (1,50,1) word in die aanwyser venster te prys kruise bo of onder die 50-dag EMO bevestig. Die 1-dag EMO is gelyk aan die sluitingsprys. MACD (1,50,1) is positief wanneer die naby is bo die 50-dag EMO en negatiewe wanneer die einde is onder die 50-dag EMO. Ondersteuning en weerstand bewegende gemiddeldes kan ook dien as ondersteuning in 'n uptrend en weerstand in 'n verslechtering neiging. 'N kort termyn uptrend kan ondersteuning naby die 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat ook gebruik word in Bollinger Bands vind. 'N langtermyn-uptrend kan ondersteuning naby die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde, wat is die mees gewilde langtermyn bewegende gemiddelde vind. As Trouens, die 200-daagse bewegende gemiddelde ondersteuning of weerstand bloot omdat dit so algemeen gebruik word aan te bied. Dit is amper soos 'n self-fulfilling prophecy. bo die grafiek toon die NY Saamgestelde met die 200-dag eenvoudig bewegende gemiddelde van middel 2004 tot aan die einde van 2008. Die 200-dag voorsien ondersteuning talle kere tydens die vooraf. Sodra die tendens omgekeer met 'n dubbele top ondersteuning breek, die 200-daagse bewegende gemiddelde opgetree as weerstand rondom 9500. Moenie verwag presiese ondersteuning en weerstand vlakke van bewegende gemiddeldes, veral langer bewegende gemiddeldes. Markte word gedryf deur emosie, wat hulle vatbaar vir overschrijdingen maak. In plaas van presiese vlakke, kan bewegende gemiddeldes gebruik word om ondersteuning of weerstand sones identifiseer. Gevolgtrekkings Die voordele van die gebruik bewegende gemiddeldes moet opgeweeg word teen die nadele. Bewegende gemiddeldes is tendens volgende, of nalopend, aanwysers wat altyd 'n stap agter sal wees. Dit is nie noodwendig 'n slegte ding al is. Na alles, die neiging is jou vriend en dit is die beste om handel te dryf in die rigting van die tendens. Bewegende gemiddeldes te verseker dat 'n handelaar is in ooreenstemming met die huidige tendens. Selfs al is die tendens is jou vriend, sekuriteite spandeer 'n groot deel van die tyd in die handel reekse, wat bewegende gemiddeldes ondoeltreffend maak. Sodra 'n tendens, sal bewegende gemiddeldes jy hou in nie, maar ook gee laat seine. Don039t verwag om te verkoop aan die bokant en koop aan die onderkant met behulp van bewegende gemiddeldes. Soos met die meeste tegniese ontleding gereedskap, moet bewegende gemiddeldes nie gebruik word op hul eie, maar in samewerking met ander aanvullende gereedskap. Rasionele agente kan gebruik bewegende gemiddeldes tot die algehele tendens definieer en gebruik dan RSI om oorkoop of oorverkoop vlakke te definieer. Toevoeging van bewegende gemiddeldes te StockCharts Charts bewegende gemiddeldes is beskikbaar as 'n prys oortrek funksie op die SharpCharts werkbank. Die gebruik van die Overlays aftrekkieslys, kan gebruikers kies óf 'n eenvoudige bewegende gemiddelde of 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. Die eerste parameter word gebruik om die aantal tydperke stel. 'N opsionele parameter kan bygevoeg word om te spesifiseer watter prys veld moet gebruik word in die berekeninge - O vir die Ope, H vir die High, L vir die lae, en C vir die buurt. 'N Komma word gebruik om afsonderlike parameters. Nog 'n opsionele parameter kan bygevoeg word om die bewegende gemiddeldes te skuif na links (verlede) of regs (toekomstige). 'N negatiewe getal (-10) sou die bewegende gemiddelde skuif na links 10 periodes. 'N Positiewe nommer (10) sou die bewegende gemiddelde na regs skuif 10 periodes. Veelvuldige bewegende gemiddeldes kan oorgetrek die prys plot deur eenvoudig 'n ander oortrek lyn aan die werkbank. StockCharts lede kan die kleure en styl verander om te onderskei tussen verskeie bewegende gemiddeldes. Na die kies van 'n aanduiding, oop Advanced Options deur te kliek op die klein groen driehoek. Gevorderde Opsies kan ook gebruik word om 'n bewegende gemiddelde oortrek voeg tot ander tegniese aanwysers soos RSI, CCI, en Deel. Klik hier vir 'n lewendige grafiek met 'n paar verskillende bewegende gemiddeldes. Die gebruik van bewegende gemiddeldes met StockCharts skanderings Hier is 'n paar monster skanderings wat StockCharts lede kan gebruik om te soek na verskeie bewegende gemiddelde situasies: Bul bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n stygende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5 - Day EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde is stygende solank dit handel bo sy vlak vyf dae gelede. N bullish kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO bo die 35-dag EMO op bogemiddelde volume beweeg. Lomp bewegende gemiddelde Kruis: Dit skanderings lyk vir aandele met 'n dalende 150 dae eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n lomp kruis van die 5-dag EMO en 35-dag EMO. Die 150-daagse bewegende gemiddelde val solank dit handel onder sy vlak vyf dae gelede. N lomp kruis vind plaas wanneer die 5-dag EMO beweeg onder die 35-dag EMO op bogemiddelde volume. Verdere Studie John Murphy039s boek het 'n hoofstuk gewy aan bewegende gemiddeldes en hul onderskeie gebruike. Murphy dek die voor - en nadele van bewegende gemiddeldes. Daarbenewens Murphy wys hoe bewegende gemiddeldes met Bollinger Bands en kanaal gebaseer handel stelsels. Tegniese ontleding van die finansiële markte John MurphyDocumentation dfilt. latticemamin Die belangrikste is die etiket posisie in die diagram, wat identifiseer waar die formaat van toepassing. As 'n voorbeeld, kyk na die etiket ProductFormat, wat altyd volg op 'n koëffisiënt vermenigvuldiging element in die sein vloei. Die etiket dui aan dat koëffisiënte laat die vermenigvuldiging element met die lengte woordlengte en breuk wat verband hou met die produk bedrywighede wat koëffisiënte sluit. Van die hersiening van die tafel, sien jy dat die ProductFormat verwys na die eienskappe ProductFracLength. ProductWordLength. en ProductMode wat ten volle die koëffisiënt formaat na vermeerder definieer (of produk) operasies. Eiendomme in hierdie tabel wat jy sien die eienskappe wat verband hou met die minimum fase, bewegende gemiddelde rooster implementering van dfilt voorwerpe. Let Die tabel lys van al die eienskappe wat 'n filter kan hê. Baie van die eienskappe is dinamiese, wat beteken dat hulle bestaan ​​net in reaksie op die stellings van ander eiendomme. Jy kan al die tyd nie sien al die genoteerde eiendomme. Aan al die eienskappe vir 'n filter te eniger tyd te sien, te gebruik waar HD is 'n filter. Vir verdere inligting oor die eienskappe van hierdie filter of enige dfilt voorwerp, verwys na vaste punt Filter Properties. Stel die modus gebruik word om te reageer op omstandighede in vaste punt rekenkundige oorloop. Kies uit óf versadig (die uitset na die grootste positief of negatief representeerbaar waarde beperk) of draai (stel golwende waardes tot die naaste representeerbaar waarde met behulp van modulêre rekenkunde). Die keuse wat jy maak slegs affekteer die akkumulator en uitset rekenkundige. Koëffisiënt en insette rekenkundige versadig altyd. Ten slotte, produkte nooit oorloop 8212 hulle volle akkuraatheid te handhaaf. Vir die produksie van 'n produk operasie, dit stel die fraksie lengte gebruik om die data te interpreteer. Hierdie eiendom word skryfbare (jy kan die waarde te verander) wanneer jy ProductMode stel om SpecifyPrecision. Bepaal hoe die filter hanteer die uitvoer van die produk bedrywighede. Kies uit volle presisie (FullPrecision), of om die belangrikste bietjie (KeepMSB) of minstens beduidende bietjie (KeepLSB) in die resultaat te hou wanneer jy dit nodig om die data woorde verkort. Vir jou om in staat wees om die akkuraatheid (die breuk lengte) wat gebruik word deur die uitvoer van die vermeerder stel, jy ProductMode stel om SpecifyPrecision. Spesifiseer die woordlengte om te gebruik vir vermenigvuldiging operasie resultate. Hierdie eiendom word skryfbare (jy kan die waarde te verander) wanneer jy ProductMode stel om SpecifyPrecision. Gee aan of die filter state en geheue te herstel voor elke filter werking. Kan jy besluit of jou filter behou state van die vorige filter lopies. Vals is die verstek. Stel die modus van die filter gebruik om numeriese waardes quantiseren wanneer die waardes tussen representeerbaar waardes vir die data-formaat (woord en breuk lengtes) lê. oordek - Ronde na positiewe oneindig. konvergente - Ronde na die naaste representeerbaar heelgetal. Bande te rond tot die naaste selfs gestoor heelgetal. Dit is die minste bevooroordeeld van die beskikbare in hierdie sagteware metodes. los - Ronde na nul. vloer - Ronde teenoor negatiewe oneindigheid. naaste - Ronde na naaste. Bande te rond na positiewe oneindig. ronde - Ronde na naaste. Bande te rond na negatiewe oneindigheid vir negatiewe getalle, en die rigting van positiewe oneindigheid vir positiewe getalle. Die keuse wat jy maak slegs affekteer die akkumulator en uitset rekenkundige. Koëffisiënt en insette rekenkundige altyd ronde. Ten slotte, produkte nooit oorloop 8212 hulle volle akkuraatheid te handhaaf. Gee aan of die filter gebruik onderteken of unsigned vaste punt koëffisiënte. Slegs koëffisiënte weerspieël hierdie eiendom omgewing. Kies jou CountryMoving Gemiddelde Filter Jy kan die bewegende gemiddelde filter module gebruik om 'n reeks van eensydige of twee kante gemiddeldes bereken oor 'n datastel, met behulp van 'n venster lengte wat jy spesifiseer. Nadat jy 'n filter wat aan u behoeftes voldoen het gedefinieer, kan jy dit van toepassing op geselekteerde kolomme in 'n datastel deur dit met die toepas Filter module. Die module doen al die berekeninge en vervang waardes binne numeriese kolomme met ooreenstemmende bewegende gemiddeldes. Jy kan die gevolglike bewegende gemiddelde gebruik vir die plot en visualisering, as 'n nuwe gladde basislyn vir modellering, vir die berekening van afwykings teen berekeninge vir soortgelyke tydperke, en so aan. Hierdie tipe gemiddelde help jou openbaar en voorspel nuttig tydelike patrone in terugwerkende en real-time data. Die eenvoudigste tipe bewegende gemiddelde begin om 'n paar voorbeelde van die reeks, en maak gebruik van die gemiddelde van daardie posisie plus die vorige N posisies in plaas van die werklike waarde. (Jy kan N definieer as wat jy wil.) Hoe langer die tydperk N waaroor die gemiddelde bereken word, hoe minder variansie wat jy sal hê onder waardes. Ook, as jy die aantal waardes wat gebruik word, hoe minder effek 'n enkele waarde het op die gevolglike gemiddelde verhoog. 'N bewegende gemiddelde kan wees eensydige of twee kante. In 'n eensydige gemiddeld slegs waardes voor die indeks waarde gebruik. In 'n twee-sided gemiddelde, is verlede en toekomstige waardes gebruik. Vir scenario waarin jy lees streaming data, kumulatiewe en geweegde bewegende gemiddeldes is veral nuttig. A kumulatiewe bewegende gemiddelde rekening hou met die punte voor die huidige tydperk. Jy kan ook gewig al datapunte wanneer die berekening van die gemiddelde, of jy kan verseker dat waardes nader aan die huidige data punt sterker word geweeg. In 'n geweegde bewegende gemiddelde. al gewigte moet opsom om 1. In 'n eksponensiële bewegende gemiddelde. die gemiddeldes bestaan ​​uit 'n hoof en 'n stert. wat gebruik kan word geweeg. 'N liggies gelaai stert beteken dat die stert volg die hoof heel noukeurig, sodat die gemiddelde optree soos 'n bewegende gemiddelde op 'n kort gewig tydperk. Wanneer stert gewig is swaarder, die gemiddelde tree meer soos 'n langer eenvoudige bewegende gemiddelde. Voeg die bewegende gemiddelde filter module om jou eksperiment. Want dit sal lengte. tik 'n positiewe heelgetal waarde wat die totale grootte van die venster waaroor die filter toegepas definieer. Dit staan ​​ook bekend as die filter masker. Vir 'n bewegende gemiddelde, die lengte van die filter bepaal hoeveel waardes gemiddeld in die gly venster. Meer filters word ook genoem hoërorde filters, en bied 'n groter venster van berekening en 'n nader aanpassing van die tendens lyn. Korter of laer orde filters gebruik 'n kleiner venster van berekening en nader lyk die oorspronklike data. Vir tipe. kies die tipe bewegende gemiddelde om aansoek te doen. In blou masjien Leer Studio ondersteun die volgende tipes bewegende gemiddelde berekeninge: 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) word bereken as 'n ongeweegde rollende beteken. Driehoekige bewegende gemiddeldes (TMA) is twee keer gemiddeld vir 'n gladder tendens lyn. Die woord driehoekige is afgelei van die vorm van die gewigte wat toegepas word om die data, wat sentrale waardes beklemtoon. 'N eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) gee meer gewig aan die mees onlangse data. Die gewig daal eksponensieel af. 'N aangepaste eksponensiële bewegende gemiddelde bereken 'n lopende bewegende gemiddelde, waar die berekening van die bewegende gemiddelde op enige gegewe punt van mening dat die voorheen bereken op bewegende gemiddelde glad voorafgaande punte. Hierdie metode lewer 'n gladder tendens lyn. Gegewe 'n enkele punt en 'n huidige bewegende gemiddelde, die kumulatiewe bewegende gemiddelde (CMA) word bereken dat die bewegende gemiddelde op die huidige punt. Voeg die dataset dat die waardes wat jy wil om 'n bewegende gemiddelde vir bereken het, en voeg die Pas Filter module. Verbind die bewegende gemiddelde filter om die linkerkantse insette van Pas Filter. en verbind die dataset die regterkantste insette. In die Pas Filter module gebruik die kolom selector om te spesifiseer watter kolomme die filter moet toegepas word op. By verstek, sal die filter wat jy maak toegepas word op alle numeriese kolomme, so seker wees om enige kolomme wat hoef nie gepas data uit te sluit. Begin die eksperiment. Op daardie stadium, vir elke stel waardes gedefinieer deur die parameter filter lengte, die huidige (of indeks) waarde is vervang met die bewegende gemiddelde value. Moving Gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op Google