Exponential moving average berechnung excel

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Mögen Sie diese kostenlose Website Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleExponential Smoothing Explained. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. Wenn die Menschen zuerst den Begriff Exponential Smoothing begegnen sie denken, dass klingt wie eine Hölle von viel Glättung. Was Glättung ist. Sie beginnen dann eine komplizierte mathematische Berechnung vorstellen, die wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik zu verstehen, und hoffe, es ist eine eingebaute Excel-Funktion verfügbar, wenn sie es jemals tun müssen. Die Wirklichkeit der exponentiellen Glättung ist weit weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, ist exponentielle Glättung eine sehr einfache Berechnung, die eine ziemlich einfache Aufgabe erfüllt. Es hat nur einen komplizierten Namen, weil was technisch passiert als Folge dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um zu verstehen, exponentielle Glättung, hilft es, mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und ein paar andere gängige Methoden, um Glättung zu erreichen beginnen. Was ist Glättung Glättung ist ein sehr häufiger statistischer Prozess. Tatsächlich begegnen wir regelmäßig geglättete Daten in verschiedenen Formen in unserem Alltag. Jedes Mal, wenn Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, verwenden Sie eine geglättete Zahl. Wenn Sie darüber nachdenken, warum Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, werden Sie schnell verstehen, das Konzept der Glättung. So erlebten wir zum Beispiel den wärmsten Winter. Wie können wir das quantifizieren? Nun beginnen wir mit Datensätzen der täglichen hohen und niedrigen Temperaturen für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen. Aber das lässt uns mit einer Menge von Zahlen, die um einiges herumspringen (es ist nicht wie jeden Tag dieser Winter war wärmer als die entsprechenden Tage aus allen früheren Jahren). Wir brauchen eine Zahl, die alle diese Sprünge aus den Daten entfernt, so dass wir besser vergleichen können einen Winter zum nächsten. Das Entfernen der Sprünge in den Daten heißt Glättung, und in diesem Fall können wir einfach einen einfachen Durchschnitt verwenden, um die Glättung zu erreichen. In der Bedarfsprognose verwenden wir die Glättung, um zufällige Variation (Lärm) aus unserer historischen Nachfrage zu entfernen. Dies ermöglicht es uns, die Bedarfsmuster (vor allem die Trend - und Saisonalität) und die Nachfrage, die zur Abschätzung der zukünftigen Nachfrage genutzt werden können, besser zu identifizieren. Der Lärm in der Nachfrage ist das gleiche Konzept wie das tägliche Springen der Temperaturdaten. Nicht überraschend, die häufigste Art und Weise Menschen entfernen Rauschen aus der Nachfrage Geschichte ist es, einen einfachen Durchschnitt verwenden oder genauer, ein gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt verwendet nur eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um den Durchschnitt zu berechnen, und diese Perioden bewegen sich mit der Zeit. Zum Beispiel, wenn Im mit einem 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, und heute ist der 1. Mai, Im mit einem Durchschnitt der Nachfrage, die im Januar, Februar, März und April aufgetreten. Am 1. Juni werde ich die Nachfrage von Februar, März, April und Mai nutzen. Gewichteter gleitender Durchschnitt. Wenn wir einen Durchschnitt verwenden, wenden wir die gleiche Wichtigkeit (Gewicht) auf jeden Wert im Datensatz an. Im gleitenden 4-Monatsdurchschnitt stellte jeder Monat 25 des gleitenden Durchschnitts dar. Bei der Verwendung der Nachfragegeschichte, um die zukünftige Nachfrage (und insbesondere die zukünftige Entwicklung) zu prognostizieren, ist es logisch, zu der Schlussfolgerung zu kommen, dass die jüngere Geschichte eine größere Auswirkung auf Ihre Prognose haben möchte. Wir können unsere gleitende durchschnittliche Berechnung anpassen, um verschiedene Gewichte auf jede Periode anzuwenden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Wir geben diese Gewichte als Prozentsätze an, und die Summe aller Gewichte für alle Perioden muss zu 100 addieren. Wenn wir also entscheiden, dass wir 35 als Gewicht für die nächste Periode in unserem 4-monatigen gewichteten gleitenden Durchschnitt anwenden wollen, können wir Subtrahieren 35 von 100 zu finden, wir haben 65 übrig geblieben, um über die anderen 3 Perioden zu teilen. Zum Beispiel können wir am Ende mit einer Gewichtung von 15, 20, 30 und 35 für die 4 Monate (15 20 30 35 100). Exponentielle Glättung. Wenn wir auf das Konzept der Anwendung eines Gewichtes auf die jüngste Periode (wie z. B. 35 im vorigen Beispiel) und das Verbreiten des Restgewichts (berechnet durch Subtrahieren des letzten Periodengewichts von 35 von 100 auf 65) zurückgehen, haben wir Die Grundbausteine ​​für unsere exponentielle Glättungsberechnung. Der Steuereingang der Exponentialglättungsberechnung ist als Glättungsfaktor (auch Glättungskonstante genannt) bekannt. Es handelt sich im Wesentlichen um die Gewichtung für die jüngsten Zeiträume Nachfrage. Wenn wir also 35 als Gewichtung für die letzte Periode in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung verwendeten, könnten wir auch 35 als Glättungsfaktor in unserer exponentiellen Glättungsberechnung verwenden, um einen ähnlichen Effekt zu erhalten. Der Unterschied zu der exponentiellen Glättungsberechnung ist, dass anstelle von uns auch herauszufinden, wie viel Gewicht auf jede vorhergehende Periode anzuwenden ist, der Glättungsfaktor verwendet, um das automatisch zu tun. Also hier kommt der exponentielle Teil. Wenn wir 35 als Glättungsfaktor verwenden, beträgt die Gewichtung der letzten Periodennachfrage 35. Die Gewichtung der nächsten letzten Periodennachfrage (der Zeitraum vor dem jüngsten) beträgt 65 von 35 (65 ergibt sich aus der Subtraktion von 35 von 100). Dies entspricht 22,75 Gewichtung für diesen Zeitraum, wenn Sie die Mathematik. Die nächste Nachfrage nach der letzten Zeit wird 65 von 65 von 35 sein, was 14,79 entspricht. Der Zeitraum davor wird gewichtet mit 65 von 65 von 65 von 35, was 9,61 entspricht, und so weiter. Und dies geht zurück durch alle Ihre früheren Perioden den ganzen Weg zurück zum Anfang der Zeit (oder der Punkt, an dem Sie begonnen haben, exponentielle Glättung für das jeweilige Element). Youre wahrscheinlich denken, dass aussehen wie eine ganze Menge Mathe. Aber die Schönheit der exponentiellen Glättungsberechnung ist, dass, anstatt zu jeder vorherigen Periode neu berechnen müssen, jedes Mal wenn Sie eine neue Periodenanforderung erhalten, verwenden Sie einfach die Ausgabe der exponentiellen Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode, um alle vorherigen Perioden darzustellen. Sind Sie noch verwirrt Dies wird mehr Sinn machen, wenn wir die tatsächliche Berechnung betrachten Normalerweise beziehen wir uns auf die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung als die nächste Periode Prognose. In Wirklichkeit braucht die endgültige Prognose etwas mehr Arbeit, aber für die Zwecke dieser spezifischen Berechnung werden wir sie als die Prognose bezeichnen. Die exponentielle Glättungsberechnung ist wie folgt: Die letzte Periodenforderung multipliziert mit dem Glättungsfaktor. PLUS Die Prognose der letzten Perioden multipliziert mit (minus Glättungsfaktor). D die letzten Perioden S den Glättungsfaktor, der in dezimaler Form dargestellt ist (also 35 als 0,35 dargestellt werden). F die letzten Periodenprognosen (die Ausgabe der Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode). OR (unter Annahme eines Glättungsfaktors von 0,35) (D 0,35) (F 0,65) Es wird nicht viel einfacher als das. Wie Sie sehen können, benötigen wir für die Dateneingaben hier nur die jüngsten Zeiträume und die letzten Prognosezeiträume. Wir wenden den Glättungsfaktor (Gewichtung) auf die letzten Perioden an, die in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung dieselbe Weise erfordern. Anschließend legen wir die verbleibende Gewichtung (1 minus Glättungsfaktor) auf die jeweils aktuellsten Perioden an. Da die Prognose der letzten Perioden auf Basis der vorherigen Periodennachfrage und der vorherigen Periodenprognosen erstellt wurde, die auf der Nachfrage nach dem vorherigen Zeitraum und der Prognose für den Zeitraum vor der Prognose beruhte, der auf der Nachfrage für den Zeitraum zuvor beruhte Dass und die Prognose für den Zeitraum vor, dass auf der Grundlage der Zeitraum vor, dass. Gut, können Sie sehen, wie alle vorherigen Perioden Nachfrage sind in der Berechnung dargestellt, ohne tatsächlich zurück und Neuberechnung alles. Und das ist, was fuhr die anfängliche Popularität der exponentiellen Glättung. Es war nicht, weil es einen besseren Job des Glättens als gewogenen gleitenden Durchschnitt machte, war es, weil es einfacher war, in einem Computerprogramm zu berechnen. Und weil Sie didnt brauchen, um darüber nachzudenken, welche Gewichtung früheren Perioden zu geben oder wie viele vorherige Perioden zu verwenden, wie Sie in gewichteten gleitenden Durchschnitt. Und, weil es klang nur kühler als gewichtet gleitenden Durchschnitt. Tatsächlich könnte man argumentieren, dass der gewichtete gleitende Durchschnitt eine größere Flexibilität bietet, da Sie mehr Kontrolle über die Gewichtung früherer Perioden haben. Die Realität ist entweder von diesen können respektable Ergebnisse liefern, also warum nicht mit einfacher und kühler klingen gehen. Exponentielle Glättung in Excel Lets sehen, wie dies tatsächlich in einer Kalkulationstabelle mit realen Daten aussehen würde. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. In Abbildung 1A haben wir eine Excel-Tabelle mit 11 Wochen Nachfrage und eine exponentiell geglättete Prognose aus dieser Nachfrage berechnet. Ive verwendete einen Glättungsfaktor von 25 (0,25 in Zelle C1). Die aktuelle aktive Zelle ist Zelle M4, die die Prognose für Woche 12 enthält. In der Formelleiste sehen Sie die Formel (L3C1) (L4 (1-C1)). Die einzigen direkten Eingaben zu dieser Berechnung sind die vorherigen Periodennachfrage (Zelle L3), die vorherigen Periodenvorhersage (Zelle L4) und der Glättungsfaktor (Zelle C1, dargestellt als absolute Zelle Bezug C1). Wenn wir eine exponentielle Glättungsberechnung starten, müssen wir den Wert für die 1. Prognose manuell stecken. Also in Zelle B4, anstatt eine Formel, haben wir nur in der Nachfrage aus der gleichen Periode wie die Prognose eingegeben. In der Zelle C4 haben wir unsere erste exponentielle Glättungsberechnung (B3C1) (B4 (1-C1)). Wir können dann kopieren Cell C4 und fügen Sie es in den Zellen D4 bis M4, um den Rest unserer prognostizierten Zellen zu füllen. Sie können nun auf eine beliebige Prognosezelle doppelklicken, um zu sehen, dass sie auf der vorherigen Periodenprognosezelle und den vorherigen Periodennachfragezellen basiert. Somit erbt jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung die Ausgabe der vorherigen exponentiellen Glättungsberechnung. Das ist, wie jede vorherige Periodenanforderung in der letzten Periodenrechnung dargestellt wird, obwohl diese Berechnung nicht direkt auf die vorherigen Perioden bezieht. Wenn Sie Lust bekommen wollen, können Sie Excels Trace Präzedenzfall-Funktion. Klicken Sie dazu auf Cell M4, und klicken Sie dann in der Multifunktionsleiste (Excel 2007 oder 2010) auf die Registerkarte Formeln, und klicken Sie dann auf Vorverfolgung verfolgen. Es wird Verbindungslinien auf die erste Ebene der Präzedenzfälle ziehen, aber wenn Sie auf Trace Precedents klicken, zieht es Verbindungslinien zu allen vorherigen Perioden, um Ihnen die vererbten Beziehungen anzuzeigen. Jetzt können Sie sehen, was exponentielle Glättung für uns getan hat. Abbildung 1B zeigt ein Liniendiagramm unserer Nachfrage und Prognose. Sie sehen, wie die exponentiell geglättete Prognose die meiste Zersiedelung (das Springen um) von der wöchentlichen Nachfrage entfernt, aber dennoch gelingt, dem zu folgen, was ein Aufwärtstrend bei der Nachfrage zu sein scheint. Youll auch bemerken, dass die geglättete Vorhersagelinie tendenziell niedriger als die Nachfrage Linie ist. Dies wird als Trendverzögerung bezeichnet und ist ein Nebeneffekt des Glättprozesses. Jedes Mal, wenn Sie Glättung verwenden, wenn ein Trend vorliegt, wird Ihre Prognose hinter dem Trend zurückbleiben. Dies gilt für jede Glättungstechnik. In der Tat, wenn wir diese Tabellenkalkulation fortsetzen und beginnen Eingabe niedrigeren Nachfrage-Nummern (einen Abwärtstrend) würden Sie sehen, die Nachfrage Linie fallen, und die Trendlinie über sie vor dem Beginn der Abwärtstrend folgen. Thats, warum ich zuvor erwähnt, die Ausgabe aus der exponentiellen Glättung Berechnung, die wir eine Prognose nennen, braucht noch etwas mehr Arbeit. Es gibt viel mehr zu Prognosen als nur Glättung der Beulen in der Nachfrage. Wir müssen zusätzliche Anpassungen für Dinge wie Trend lag, Saisonalität, bekannte Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen können, etc. Aber alle, die über den Rahmen dieses Artikels. Sie werden wahrscheinlich auch in Begriffe wie double-exponentielle Glättung und Triple-exponentielle Glättung. Diese Begriffe sind ein wenig irreführend, da Sie nicht re-Glättung der Nachfrage mehrfach (Sie könnten, wenn Sie wollen, aber das ist nicht der Punkt hier). Diese Begriffe repräsentieren die Verwendung einer exponentiellen Glättung für zusätzliche Elemente der Prognose. Also mit einfacher exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung, aber mit doppelt-exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung plus den Trend und mit dreifach-exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung plus Trend und Saisonalität. Die andere am häufigsten gestellte Frage über exponentielle Glättung ist, wo bekomme ich meinen Glättungsfaktor Es gibt keine magische Antwort hier, müssen Sie verschiedene Glättungsfaktoren mit Ihren Nachfrage Daten testen, um zu sehen, was Ihnen die besten Ergebnisse zu testen. Es gibt Berechnungen, die den Glättungsfaktor automatisch einstellen (und ändern) können. Diese fallen unter den Begriff adaptive Glättung, aber Sie müssen vorsichtig mit ihnen sein. Es gibt einfach keine perfekte Antwort und Sie sollten nicht blind implementieren keine Berechnung ohne gründliche Prüfung und Entwicklung eines gründlichen Verständnis dessen, was die Berechnung tut. Sie sollten auch What-If-Szenarien ausführen, um zu sehen, wie diese Berechnungen auf Bedarfsänderungen reagieren, die möglicherweise nicht in den Bedarfsdaten vorhanden sind, die Sie für Tests verwenden. Das Datenbeispiel, das ich vorher verwendet habe, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, in der Sie wirklich einige andere Szenarien testen müssen. Dieses besondere Datenbeispiel zeigt einen etwas konsequenten Aufwärtstrend. Viele große Unternehmen mit sehr teuren Prognose-Software bekam in großen Schwierigkeiten in der nicht so fernen Vergangenheit, wenn ihre Software-Einstellungen, die für eine wachsende Wirtschaft gezwickt wurden nicht gut reagiert, wenn die Wirtschaft begann stagnieren oder schrumpfen. Dinge wie dieses passieren, wenn Sie nicht verstehen, was Ihre Berechnungen (Software) tatsächlich tun. Wenn sie ihr Prognosesystem verstanden, hätten sie gewußt, daß sie nötig waren, um zu springen und etwas zu ändern, als plötzliche dramatische Veränderungen an ihrem Geschäft auftraten. So dort haben Sie es die Grundlagen der exponentiellen Glättung erklärt. Wollen Sie mehr über die Verwendung exponentieller Glättung in einer aktuellen Prognose wissen, lesen Sie in meinem Buch Inventory Management Explained. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. Dave Piasecki. Ist Eigentümer / Betreiber von Inventory Operations Consulting LLC. Ein Beratungsunternehmen, das Dienstleistungen im Zusammenhang mit Bestandsführung, Materialhandling und Lagerbetrieb anbietet. Er hat über 25 Jahre Erfahrung in der Betriebsführung und kann über seine Website (www. inventoryops) erreicht werden, wo er zusätzliche relevante Informationen unterhält. My BusinessEMA 8211 Wie man es berechnet Berechnen Exponential Moving Average - ein Tutorial Exponential Moving Average (kurz EMA) ist einer der am meisten verwendeten Indikatoren in der technischen Analyse heute. Aber wie berechnen Sie es für sich selbst, mit einem Papier und einem Stift oder 8211 bevorzugt 8211 ein Tabellenkalkulationsprogramm Ihrer Wahl. Läßt Sie herausfinden, in dieser Erklärung der EMA Berechnung. Die Berechnung von Exponential Moving Average (EMA) wird natürlich automatisch von den meisten Trading-und technische Analyse-Software da draußen heute. Hier ist, wie man es manuell berechnen, die auch das Verständnis auf, wie es funktioniert. In diesem Beispiel berechnen wir die EMA für den Preis einer Aktie. Wir wollen eine 22 Tage EMA, die eine gemeinsame Zeitrahmen für eine lange EMA ist. Die Formel für die Berechnung von EMA ist wie folgt: EMA (y) (1 8211 k) t heute, y gestern, N Anzahl Tage in EMA, k 2 / (N1) Verwenden Sie die folgenden Schritte, um a zu berechnen 22 Tage EMA: 1) Beginnen Sie mit der Berechnung von k für den angegebenen Zeitrahmen. 2) (22 1) 0,0869 2) Fügen Sie die Schlusspreise für die ersten 22 Tage zusammen und teilen Sie sie durch 22. 3) Sie sind nun bereit, den ersten EMA-Tag zu erhalten, indem Sie den folgenden Tag (Tag 23) Schlusskurs Multipliziert mit k. Dann multiplizieren Sie die vorherigen Tage gleitenden Durchschnitt durch (1-k) und fügen Sie die beiden. 4) Machen Sie Schritt 3 über und über für jeden Tag, der folgt, um das gesamte Spektrum der EMA zu erhalten. Dies kann natürlich in Excel oder einige andere Kalkulationstabellen-Software, um den Prozess der Berechnung von EMA halbautomatischen gesetzt werden. Um Ihnen einen algorithmischen Überblick zu geben, wie dies erreicht werden kann, siehe unten. public float CalculateEMA (float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday) float k 2 / (numberOfDays 1) return todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Diese Methode der Regel aus einer Schleife durch Ihre Daten aufgerufen werden würde, so etwas wie folgt aussehen: foreach ( DailyRecord sdr in data) // Aufruf der EMA Berechnung ema CalculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) // die berechnete ema in einem Array setzen memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) // stellen Sie sicher, yesterdayEMA gefüllt wird Mit der EMA wir diese Zeit um yesterdayEMA ema verwendet. Beachten Sie, dass dies psuedo-Code ist. Sie müssten normalerweise die gestern SCHLIEßEN Wert als yesterdayEMA zu senden, bis die yesterdayEMA von der heutigen EMA berechnet wird. Das ist, geschieht erst, nachdem die Schleife mehr Tage als die Anzahl der Tage ausgeführt wurde Sie Ihre EMA für berechnet. Für ein 22 Tage EMA, seine nur auf die 23 Zeit in der Schleife und danach die yesterdayEMA ema gültig ist. Dies ist keine große Sache, da Sie Daten von mindestens 100 Handelstage für einen 22 Tage-EMA müssen gültig sein. Verwandte Beiträge Berechnen von gleitenden Durchschnitt in Excel In diesem kurzen Tutorial erfahren Sie, wie Sie schnell einen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel berechnen können, welche Funktionen verwendet werden, um einen gleitenden Durchschnitt für die letzten N Tage, Wochen, Monate oder Jahre zu erhalten Verschieben der durchschnittlichen Trendlinie zu einem Excel-Diagramm. In ein paar neuere Artikel haben wir einen genauen Blick auf das Berechnen des Durchschnitts in Excel genommen. Wenn Sie unseren Blog verfolgt haben, wissen Sie bereits, wie Sie einen normalen Durchschnitt berechnen und welche Funktionen verwenden, um einen gewichteten Durchschnitt zu finden. In der heutigen Tutorial, werden wir diskutieren zwei grundlegende Techniken, um gleitende Durchschnitt in Excel zu berechnen. Was ist gleitender Durchschnitt Generell kann der gleitende Durchschnitt (auch als gleitender Durchschnitt, laufender Durchschnitt oder beweglicher Mittelwert) als eine Reihe von Durchschnittswerten für verschiedene Teilmengen desselben Datensatzes definiert werden. Es wird häufig in der Statistik verwendet, saisonbereinigte Wirtschafts-und Wettervorhersage zugrunde liegenden Trends zu verstehen. Im Aktienhandel ist der gleitende Durchschnitt ein Indikator, der den Durchschnittswert eines Wertpapiers über einen bestimmten Zeitraum darstellt. Im Geschäft, seine eine gängige Praxis, um einen gleitenden Durchschnitt der Verkäufe für die letzten 3 Monate zu berechnen, um den letzten Trend zu bestimmen. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt der dreimonatigen Temperaturen berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Temperaturen von Januar bis März, dann den Durchschnitt der Temperaturen von Februar bis April, dann von März bis Mai und so weiter. Es gibt verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitt wie einfache (auch als Arithmetik), exponentiell, variabel, dreieckig und gewichtet. In diesem Tutorial werden wir in den am häufigsten verwendeten einfachen gleitenden Durchschnitt suchen. Berechnen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel Insgesamt gibt es zwei Möglichkeiten, um einen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel - mit Formeln und trendline Optionen. Die folgenden Beispiele zeigen beide Techniken. Beispiel 1. Gleitender Durchschnitt für einen bestimmten Zeitraum berechnen Ein einfacher gleitender Durchschnitt kann mit der Funktion AVERAGE im Handumdrehen berechnet werden. Angenommen, Sie haben eine Liste der durchschnittlichen monatlichen Temperaturen in Spalte B, und Sie möchten einen gleitenden Durchschnitt für 3 Monate zu finden (wie in der Abbildung oben). Schreiben Sie eine übliche AVERAGE-Formel für die ersten 3 Werte und geben Sie sie in die Zeile ein, die dem dritten Wert von oben entspricht (Zelle C4 in diesem Beispiel), und kopieren Sie die Formel dann auf andere Zellen in der Spalte: Sie können die Spalte mit einer absoluten Referenz (wie B2), wenn Sie möchten, aber achten Sie darauf, relative Zeilenreferenzen (ohne das Zeichen) zu verwenden, so dass die Formel richtig für andere Zellen passt. Denken Sie daran, dass ein Durchschnitt durch Addition von Werten und dann durch Addition der Summe durch die Anzahl der zu mittelnden Werte berechnet wird, können Sie das Ergebnis anhand der SUM-Formel verifizieren: Beispiel 2. Gleitender Durchschnitt für die letzten N Tage / Wochen / Monate / Jahre in einer Spalte Angenommen, Sie haben eine Liste von Daten, zB Verkauf Zahlen oder Aktienkurse, und Sie wollen wissen, den Durchschnitt der letzten 3 Monate zu einem beliebigen Zeitpunkt. Dazu benötigen Sie eine Formel, die den Durchschnitt neu berechnen wird, sobald Sie einen Wert für den nächsten Monat eingeben. Was Excel-Funktion ist in der Lage, dies zu tun Die gute alte AVERAGE in Kombination mit OFFSET und COUNT. DURCHSCHNITT (OFFSET (erste Zelle COUNT (Gesamtbereich) - N, 0, N, 1)) wobei N die Anzahl der letzten Tage / Wochen / Monate / Jahre ist. Nicht sicher, wie Sie diese gleitende Durchschnittsformel in Ihren Excel-Arbeitsblättern verwenden Das folgende Beispiel wird die Dinge klarer machen. Angenommen, die Werte zum Mittelwert in Spalte B beginnen in Zeile 2, die Formel wäre wie folgt: Und jetzt wollen wir versuchen zu verstehen, was diese Excel-gleitende durchschnittliche Formel tatsächlich tun. Die COUNT-Funktion COUNT (B2: B100) zählt, wie viele Werte bereits in Spalte B eingegeben sind. Wir zählen in B2, da Zeile 1 der Spaltenkopf ist. Die OFFSET-Funktion nimmt die Zelle B2 (das erste Argument) als Ausgangspunkt an und verschiebt die Zählung (den durch die COUNT-Funktion zurückgegebenen Wert) durch Verschieben von 3 Zeilen nach oben (-3 im zweiten Argument). Als Ergebnis gibt er die Summe der Werte in einem Bereich zurück, der aus 3 Zeilen (3 im 4. Argument) und 1 Spalte (1 im letzten Argument) besteht, was die letzten 3 Monate ist, die wir wollen. Schließlich wird die zurückgegebene Summe an die Funktion AVERAGE übergeben, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Spitze. Wenn Sie mit kontinuierlich aktualisierbaren Arbeitsblättern arbeiten, in denen neue Zeilen zukünftig wahrscheinlich hinzugefügt werden sollen, müssen Sie eine ausreichende Anzahl von Zeilen an die COUNT-Funktion liefern, um potenzielle neue Einträge zu berücksichtigen. Es ist kein Problem, wenn Sie mehr Zeilen als tatsächlich benötigt, solange Sie die erste Zelle rechts, die COUNT-Funktion werden alle leeren Zeilen sowieso verwerfen gehören. Wie Sie wahrscheinlich bemerkt haben, enthält die Tabelle in diesem Beispiel Daten für nur 12 Monate, und doch wird der Bereich B2: B100 an COUN geliefert, nur um auf der Speicherseite zu sein :) Beispiel 3. Gleitender Durchschnitt für die letzten N Werte in Eine Zeile Wenn Sie einen gleitenden Durchschnitt für die letzten N Tage, Monate, Jahre usw. in der gleichen Zeile berechnen wollen, können Sie die Offset-Formel auf diese Weise anpassen: Angenommen, B2 ist die erste Zahl in der Zeile und Sie wollen Um die letzten 3 Zahlen im Durchschnitt einzuschließen, nimmt die Formel die folgende Form an: Erstellen eines Excel-gleitenden Durchschnittsdiagramms Wenn Sie bereits ein Diagramm für Ihre Daten erstellt haben, ist das Hinzufügen einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie für dieses Diagramm eine Angelegenheit von Sekunden. Dazu verwenden wir die Excel Trendline-Funktion und die detaillierten Schritte folgen unten. Für dieses Beispiel hat Ive ein 2-D Säulendiagramm (Insert tab gt Charts group) für unsere Verkaufsdaten erstellt: Und nun wollen wir den gleitenden Durchschnitt für 3 Monate visualisieren. In Excel 2010 und Excel 2007, gehen Sie zu Layout gt Trendline gt Weitere Trendline-Optionen. Spitze. Wenn Sie die Details wie das gleitende Durchschnittsintervall oder die Namen nicht angeben müssen, können Sie auf Design gt klicken. Diagramm-Element hinzufügen gt Trendline gt Moving Average für das sofortige Ergebnis. Das Fenster "Format Trendline" wird auf der rechten Seite des Arbeitsblatts in Excel 2013 geöffnet und das entsprechende Dialogfeld wird in Excel 2010 und 2007 angezeigt. Um Ihren Chat zu verfeinern, können Sie auf die Registerkarte Fill amp Line oder Effects wechseln Das Format Trendline-Fenster und spielen mit verschiedenen Optionen wie Linientyp, Farbe, Breite, etc. Für eine leistungsstarke Datenanalyse, möchten Sie vielleicht ein paar gleitende durchschnittliche Trendlinien mit unterschiedlichen Zeitintervallen hinzufügen, um zu sehen, wie sich der Trend entwickelt. Der folgende Screenshot zeigt die 2 Monate (grün) und 3 Monate (brickrot) gleitenden Durchschnitt Trendlinien: Nun, das ist alles über die Berechnung der gleitenden Durchschnitt in Excel. Das Beispielarbeitsblatt mit den gleitenden Durchschnittsformeln und der Trendlinie ist zum Download verfügbar - Moving Average Kalkulationstabelle. Ich danke Ihnen für das Lesen und freuen uns auf Sie nächste Woche Sie können auch interessiert sein an: Wie Berechnen EMA in Excel Erfahren Sie, wie die exponentiellen gleitenden Durchschnitt in Excel und VBA berechnen und erhalten Sie eine kostenlose Web-Kalkulationstabelle. Die Tabelle ruft Bestandsdaten von Yahoo Finance, berechnet EMA (über dem gewählten Zeitfenster) und stellt die Ergebnisse grafisch. Der Download-Link ist unten. Die VBA kann angesehen und bearbeitet werden. Aber zuerst disover, warum EMA ist wichtig für technische Händler und Marktanalysten. Historische Aktienkurse werden oft mit vielen hochfrequenten Geräuschen belastet. Das verbirgt oft große Trends. Gleitende Durchschnitte helfen, diese geringfügigen Schwankungen glätten, Sie einen besseren Einblick in die gesamte Marktrichtung zu geben. Der exponentielle gleitende Durchschnitt legt mehr Wert auf neuere Daten. Je größer die Zeitspanne, desto geringer die Wichtigkeit der aktuellsten Daten. EMA wird durch diese Gleichung definiert. (Multipliziert mit einem Gewicht) und yesterday8217s EMA (multipliziert mit 1-Gewicht) Sie müssen die EMA-Berechnung mit einer anfänglichen EMA (EMA 0) kickstart. Dies ist gewöhnlich ein einfacher gleitender Durchschnitt der Länge T. Die obige Tabelle gibt beispielsweise die EMA von Microsoft zwischen dem 1. Januar 2013 und dem 14. Januar 2014 an. Technische Händler verwenden oft die Kreuzung zweier gleitender Durchschnitte 8211 mit einer kurzen Zeitskala Und ein anderer mit einer langen Zeitskala 8211, um Kauf / Verkaufssignale zu erzeugen. Häufig werden 12- und 26-Tage-Gleitmittel verwendet. Wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt steigt, ist der Markt aufwärts tendiert, der dieses ein Kaufsignal ist. Allerdings, wenn die kürzere gleitende Mittelwerte fällt unter den langlebigen Durchschnitt, der Markt sinkt dies ist ein Verkaufssignal. Let8217s erlernen zuerst, wie man EMA using Arbeitsblattfunktionen berechnet. Danach entdecken wir, wie man VBA zur Berechnung von EMA verwendet (und automatisch Plot Diagramme) Berechnen Sie EMA in Excel mit Worksheet-Funktionen Schritt 1. Let8217s sagen, dass wir die 12-Tage-EMA von Exxon Mobil8217s Aktienkurs berechnen wollen. Wir müssen zunächst historische Aktienkurse 8211 erhalten, die Sie mit diesem Bulk-Aktien-Downloader tun können. Schritt 2 . Berechnen Sie den einfachen Durchschnitt der ersten 12 Preise mit der Excel8217s Average () - Funktion. In der Screengrab unten, in Zelle C16 haben wir die Formel AVERAGE (B5: B16) wo B5: B16 enthält die ersten 12 schließen Preise Schritt 3. Unterhalb der Zelle, die in Schritt 2 verwendet wird, geben Sie die EMA Formel oben ein Dort haben Sie es You8217ve berechnete erfolgreich einen wichtigen technischen Indikator, EMA, in einer Kalkulationstafel. Berechnen EMA mit VBA Jetzt let8217s mechanisieren die Berechnungen mit VBA, einschließlich der automatischen Erstellung von Plots. Ich hab8217t zeigt Ihnen die volle VBA hier (es8217s in der Kalkulationstabelle unten), aber wir8217ll diskutieren die meisten kritischen Code. Schritt 1. Laden Sie historische Aktienkurse für Ihre Ticker von Yahoo Finanzen (mit CSV-Dateien), und laden Sie sie in Excel oder verwenden Sie die VBA in dieser Tabelle, um historische Zitate direkt in Excel zu erhalten. Ihre Daten können so aussehen: Schritt 2. Dies ist, wo wir brauchen, um ein paar braincells 8211 wir brauchen, um die EMA-Gleichung in VBA implementieren. Wir können R1C1-Stil verwenden, um programmgesteuert Formeln in einzelne Zellen eingeben. Untersuchen Sie das Code-Snippet unten. EMAWindow ist eine Variable, die dem gewünschten Zeitfenster entspricht numRows ist die Gesamtzahl der Datenpunkte 1 (die 8220 18221 ist weil wir8217re unter der Annahme, dass die tatsächlichen Bestandsdaten in Zeile 2 beginnen) wird die EMA in Spalte berechnet h Angenommen, dass EMAWindow 5 und Numrows Die erste Zeile platziert eine Formel in der Zelle h6, die das arithmetische Mittel der ersten 5 historischen Datenpunkte berechnet. Die zweite Zeile platziert Formeln in den Zellen h7: h100, die die EMA der verbleibenden 95 berechnet Datenpunkte Schritt 3 Diese VBA-Funktion erzeugt einen Plot des engen Preises und der EMA. Großer Job auf Diagrammen und Erklärungen. Ich habe eine Frage though. Wenn ich das Anfangsdatum zu einem Jahr später ändere und neueste EMA Daten betrachte, ist es merklich unterschiedlich, als wenn ich den gleichen EMA Zeitraum mit einem früheren Anfangsdatum für die gleiche neue Datumsreferenz verwende. Ist das, was Sie erwarten. Es macht es schwierig, auf veröffentlichte Diagramme mit EMAs angezeigt und sehen nicht das gleiche Diagramm. Shivashish Sarkar sagt: Hallo, ich bin mit Ihrem EMA-Rechner und ich wirklich zu schätzen wissen. Allerdings habe ich festgestellt, dass der Taschenrechner nicht in der Lage, die Graphen für alle Unternehmen (es zeigt Run time error 1004). Können Sie bitte erstellen Sie eine aktualisierte Version Ihres Rechners, in dem neue Unternehmen werden einbezogen werden Leave a Reply Cancel reply Wie die kostenlose Spreadsheets Master Knowledge Base Aktuelle Beiträge