Moving Average Calculator Dengan daftar data sekuensial, Anda dapat membuat n-point moving average (atau rata-rata bergulir) dengan mencari rata-rata setiap rangkaian n poin berturut-turut. Misalnya, jika Anda memiliki data yang diurutkan 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, rata-rata pergerakan 4 titik adalah 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75 Rata-rata pergerakan digunakan Untuk memperlancar data sekuensial mereka membuat puncak yang tajam dan dips kurang terasa karena setiap titik data mentah hanya diberi bobot fraksional dalam moving average. Semakin besar nilai n. Grafik grafik bergerak lebih halus dibandingkan dengan grafik data asli. Analis saham sering melihat pergerakan rata-rata data harga saham untuk memprediksi tren dan melihat pola lebih jelas. Anda dapat menggunakan kalkulator di bawah ini untuk menemukan rata-rata data yang bergerak. Jumlah Persyaratan dalam Nilai Pindah n - Point Sederhana Jika jumlah istilah dalam himpunan awal adalah d dan jumlah istilah yang digunakan pada setiap rata-rata adalah n. Maka jumlah istilah dalam urutan rata-rata bergerak akan Sebagai contoh, jika Anda memiliki urutan 90 harga saham dan mengambil rata-rata rolling 14-hari dari harga, urutan rata-rata bergulir akan memiliki 90 - 14 1 77 poin. Kalkulator ini menghitung moving averages dimana semua istilah dibobot rata. Anda juga dapat menciptakan rata-rata bergerak tertimbang di mana beberapa istilah diberi bobot lebih besar daripada yang lain. Misalnya, memberi bobot lebih pada data yang lebih baru, atau menciptakan mean tertimbang terpusat dimana istilah tengahnya dihitung lebih banyak. Lihat artikel rata-rata tertimbang bergerak dan kalkulator untuk informasi lebih lanjut. Seiring dengan rata-rata aritmatika yang bergerak, beberapa analis juga melihat rata-rata pergerakan data pesanan karena median tidak terpengaruh oleh outlier aneh. Rata-rata Mutasi Contoh ini mengajarkan cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel. Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar penyimpangan (puncak dan lembah) agar mudah mengenali tren. 1. Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita. 2. Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan: cant menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analisis 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 mengatur interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan titik data saat ini. Akibatnya, puncak dan lembah dihaluskan. Grafik menunjukkan tren yang semakin meningkat. Excel tidak bisa menghitung moving average untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup data point sebelumnya. 9. Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 dan interval 4. Kesimpulan: Semakin besar interval, semakin puncak dan lembah dihaluskan. Semakin kecil interval, semakin dekat rata-rata bergerak ke titik data aktual. Rata-rata bergerak Jika informasi ini diplot pada grafik, terlihat seperti ini: Ini menunjukkan bahwa ada variasi yang luas dalam jumlah pengunjung tergantung pada musimnya. . Ada jauh lebih sedikit di musim gugur dan musim dingin daripada musim semi dan musim panas. Namun, jika kita ingin melihat tren jumlah pengunjung, kita bisa menghitung rata-rata pergerakan 4 poin. Kami melakukan ini dengan menemukan rata-rata jumlah pengunjung di empat perempat tahun 2005: Kemudian kami menemukan rata-rata jumlah pengunjung dalam tiga kuartal terakhir tahun 2005 dan kuartal pertama tahun 2006: Kemudian dua perempat terakhir tahun 2005 dan dua kuartal pertama Dari tahun 2006: Perhatikan bahwa rata-rata terakhir yang dapat kami temukan adalah untuk dua kuartal terakhir tahun 2006 dan dua kuartal pertama tahun 2007. Kami merencanakan rata-rata bergerak pada grafik, memastikan bahwa setiap rata-rata diplot di pusat empat kuartal Ini mencakup: Kita sekarang dapat melihat bahwa ada sedikit kecenderungan menurun pada pengunjung.
No comments:
Post a Comment