Tuesday 25 July 2017

How To Calculate Moving Average In Excel


Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis ToolPak 3. Pilih Moving Average dan klik OK.4 Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2 M2. 5 Klik di kotak Interval dan ketik 6.6 Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3.8 Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan karena kita menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rol interval, semakin puncak dan lembah diratakan. Semakin kecil intervalnya, semakin mendekati rata-rata bergerak ke titik data aktual. Bagaimana Menghitung Rata-Rata Berantai Rata-rata di Excel Menggunakan Exponential Smoothing. Analisis Data Eksperimen untuk Dummies, Edisi ke-2 Alat Exponential Smoothing di Excel menghitung rata-rata pergerakan Namun, bobot perataan eksponensial nilai yang termasuk dalam perhitungan rata-rata bergerak sehingga nilai yang lebih baru memiliki efek yang lebih besar pada perhitungan rata-rata dan nilai lama memiliki efek yang lebih rendah Bobot ini dilakukan melalui Smoothing constant. Untuk mengilustrasikan bagaimana alat Exponential Smoothing bekerja, anggaplah bahwa Anda kembali melihat informasi suhu rata-rata harian. Untuk menghitung rata-rata bergerak tertimbang dengan menggunakan smoothing eksponensial, lakukan langkah-langkah berikut. Untuk menghitung rata-rata bergerak yang merata secara eksponensial, pertama klik tombol Data tab s Data Analysis tombol perintah. Ketika Excel menampilkan kotak dialog Analisis Data, Pilih item Exponential Smoothing dari daftar dan kemudian klik OK. Excel menampilkan kotak dialog Exponential Smoothing. Mengidentifikasi data. Untuk mengidentifikasi data yang ingin Anda hitung rata-rata bergerak secara eksponensial, klik pada kotak teks Input Range Kemudian identifikasikan Rentang masukan, baik dengan mengetikkan alamat kisaran lembar kerja atau dengan memilih kisaran lembar kerja Jika kisaran masukan Anda menyertakan label teks untuk mengidentifikasi atau menggambarkan data Anda, pilih kotak centang Label. Berikan konstanta pemulusan. Masukkan nilai konstan pemulusan di Damping Factor text box File Bantuan Excel menyarankan agar Anda menggunakan konstanta pemulusan antara 0 2 dan 0 3 Mungkin, jika Anda menggunakan alat ini, Anda memiliki gagasan sendiri tentang apakah perataan yang benar adalah jika Anda tidak tahu apa-apa tentang Konstanta pemulusan, mungkin sebaiknya Anda tidak menggunakan alat ini. Letakkan Excel di mana menempatkan data rata-rata bergerak rata-rata yang dipercepat. Gunakan kotak teks Output Range untuk mengidentifikasi worksh Eet range ke mana Anda ingin menempatkan data rata-rata bergerak Dalam contoh lembar kerja, misalnya, Anda menempatkan data rata-rata bergerak ke dalam kisaran lembar kerja B2 B10. Bagan Pilihan adalah data yang dipercepat secara eksponensial. Untuk memetakan data yang merapikan secara eksponensial, pilih kotak centang Chart Output. Opsional Tunjukkan bahwa Anda menginginkan informasi kesalahan standar dihitung. Untuk menghitung kesalahan standar, pilih kotak centang Standard Errors Excel menempatkan nilai kesalahan standar di samping nilai rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial. Setelah Anda selesai menentukan berapa rata-rata informasi yang ingin Anda hitung dan di mana Anda inginkan. Itu ditempatkan, klik OK. Excel menghitung moving average information. Moving Averages What Are They. Di antara indikator teknis yang paling populer, moving averages digunakan untuk mengukur arah trend saat ini Setiap jenis moving average yang biasa ditulis dalam tutorial ini karena MA adalah Hasil matematis yang dihitung dengan merata-ratakan sejumlah titik data masa lalu Setelah ditentukan, rata-rata yang dihasilkan kemudian diplot ke dalam bagan untuk memungkinkan pedagang melihat data yang merapikan daripada memusatkan perhatian pada fluktuasi harga sehari-hari Melekat di semua pasar keuangan. Bentuk paling sederhana dari rata-rata bergerak, tepat dikenal sebagai SMA rata-rata bergerak sederhana , Dihitung dengan mengambil mean aritmetika dari serangkaian nilai yang diberikan. Misalnya, untuk menghitung rata-rata pergerakan 10 hari dasar, Anda akan menambahkan harga penutupan dari 10 hari terakhir dan kemudian membaginya dengan 10 pada Gambar 1, Jumlah harga selama 10 hari terakhir 110 dibagi dengan jumlah hari 10 sampai pada rata-rata 10 hari Jika trader ingin melihat rata-rata 50 hari, jenis perhitungan yang sama akan dilakukan, tapi itu Akan mencakup harga selama 50 hari terakhir Rata-rata yang dihasilkan di bawah 11 memperhitungkan 10 data terakhir dalam rangka memberi gambaran kepada pedagang tentang bagaimana harga aset dibandingkan dengan 10 hari terakhir. Mungkin Anda bertanya-tanya mengapa pedagang teknis menelepon Alat ini bergerak rata-rata dan tidak hanya rata-rata biasa Jawabannya adalah karena saat nilai baru tersedia, titik data tertua harus diturunkan dari himpunan dan titik data baru harus masuk untuk menggantikannya. Jadi, kumpulan data terus bergerak ke Account untuk data baru karena menjadi avai Lable Metode perhitungan ini memastikan bahwa hanya informasi terkini yang dicatat pada Gambar 2, setelah nilai 5 yang baru ditambahkan ke himpunan, kotak merah yang mewakili 10 titik data terakhir bergerak ke kanan dan nilai terakhir 15 Dijatuhkan dari perhitungan Karena nilai yang relatif kecil dari 5 menggantikan nilai tinggi 15, Anda akan memperkirakan bahwa rata-rata penurunan data akan menurun, hal itu terjadi, dalam hal ini dari 11 menjadi 10.What Apakah Moving Averages Look Like Begitu nilai MA telah dihitung, mereka diplot ke dalam grafik dan kemudian terhubung untuk menciptakan garis rata-rata yang bergerak. Garis melengkung ini biasa ditemukan pada grafik pedagang teknis, namun bagaimana penggunaannya dapat bervariasi secara drastis pada hal ini nanti. Anda dapat melihat pada Gambar 3, adalah mungkin untuk menambahkan lebih dari satu moving average ke setiap grafik dengan menyesuaikan jumlah periode waktu yang digunakan dalam perhitungan Garis melengkung ini mungkin tampak mengganggu atau membingungkan pada awalnya, namun Anda akan terbiasa dengan th Mereka seiring berjalannya waktu Garis merah hanyalah harga rata-rata selama 50 hari terakhir, sementara garis biru adalah harga rata-rata selama 100 hari terakhir. Sekarang Anda mengerti apa itu rata-rata bergerak dan seperti apa, kita akan Perkenalkan tipe moving average yang berbeda dan periksalah bagaimana perbedaannya dengan rata-rata pergerakan sederhana yang baru saja disebutkan. Rata-rata pergerakan sederhana sangat populer di kalangan trader, tapi seperti semua indikator teknis, memang ada kritiknya Banyak individu berpendapat bahwa kegunaan SMA Terbatas karena setiap titik dalam rangkaian data berbobot sama, terlepas dari mana hal itu terjadi dalam urutan Kritik berpendapat bahwa data terbaru lebih signifikan daripada data yang lebih tua dan harus memiliki pengaruh lebih besar pada hasil akhir. Menanggapi hal ini, Kritik, pedagang mulai memberi bobot lebih pada data terakhir, yang sejak saat ini menyebabkan penemuan berbagai jenis rata-rata baru, yang paling populer adalah rata-rata bergerak eksponensial EMA For Bacaan lebih lanjut, lihat Dasar-Dasar Rata-rata Bergerak Tertimbang dan Apa perbedaan antara SMA dan EMA. Pindah Bergerak Rata-rata Rata-rata pergerakan eksponensial adalah jenis rata-rata bergerak yang memberi bobot lebih pada harga terakhir dalam upaya untuk membuatnya lebih responsif terhadap Informasi baru Mempelajari persamaan yang agak rumit untuk menghitung EMA mungkin tidak perlu bagi banyak pedagang, karena hampir semua paket charting melakukan perhitungan untuk Anda. Namun, bagi Anda ahli matematika matematika di luar sana, inilah persamaan EMA. Bila menggunakan rumus untuk menghitung Titik pertama EMA, Anda mungkin memperhatikan bahwa tidak ada nilai yang tersedia untuk digunakan sebagai EMA sebelumnya Masalah kecil ini dapat diatasi dengan memulai penghitungan dengan rata-rata bergerak sederhana dan melanjutkan dengan rumus di atas dari sana Kami telah memberi Anda Contoh spreadsheet yang mencakup contoh kehidupan nyata tentang bagaimana menghitung rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata pergerakan eksponensial. Perbedaan Antara EMA Dan SMA Sekarang setelah Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana SMA dan EMA dihitung, mari kita lihat bagaimana rata-rata ini berbeda Dengan melihat perhitungan EMA, Anda akan melihat bahwa penekanan lebih banyak ditempatkan pada data terakhir. Poin, menjadikannya tipe rata-rata tertimbang Pada Gambar 5, jumlah periode waktu yang digunakan pada masing-masing rata-rata identik 15, namun EMA merespons lebih cepat terhadap harga yang berubah Perhatikan bagaimana EMA memiliki nilai lebih tinggi saat harga naik, Dan jatuh lebih cepat dari pada SMA ketika harga menurun. Responsivitas inilah yang menjadi alasan utama mengapa banyak trader lebih memilih untuk menggunakan EMA di atas SMA. Apa yang Beragam Hari Mean Moving averages adalah indikator yang benar-benar dapat disesuaikan, yang berarti bahwa pengguna dapat dengan bebas Pilihlah jangka waktu yang mereka inginkan saat membuat rata-rata Periode waktu paling umum yang digunakan dalam moving averages adalah 15, 20, 30, 50, 100 dan 200 days Semakin pendek rentang waktu yang digunakan untuk menciptakan rata-rata, semakin sensitif akan Untuk perubahan harga Semakin lama rentang waktu, kurang sensitif, atau lebih merapikan, rata-rata akan ada Tidak ada kerangka waktu yang tepat untuk digunakan saat mengatur rata-rata bergerak Anda Cara terbaik untuk mengetahui mana yang paling sesuai untuk Anda adalah dengan Percobaan dengan sejumlah periode waktu yang berbeda sampai Anda menemukan strategi yang sesuai dengan strategi Anda.

No comments:

Post a Comment