Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La Rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er til de faktiske datapunktene. Jeg har en tidsrekke av aksjekurser og ønsker å beregne det bevegelige gjennomsnittet over et ti minutters vindu se diagrammet nedenfor. Da prismåter forekommer sporadisk, dvs. at de ikke er periodiske, synes det rettferdig å beregne et tidsvektet glidende gjennomsnitt. I diagrammet er det fire prisendringer A, B, C og D, mens de sistnevnte tre skjer i vinduet Merk at fordi B bare forekommer litt tid i vinduet, sier 3 minutter, vil verdien av A fortsatt bidra til beregningen. Faktisk, så vidt jeg kan fortelle, bør beregningen bare baseres på verdiene for A, B og C ikke D og varighetene mellom dem og det neste punktet eller i tilfellet av A varigheten mellom start av tidsvinduet og B I utgangspunktet D vil ikke ha noen effekt da tidsvektingen vil være null. Dette er korrekt. Dette er riktig, min bekymring er at movin g gjennomsnittet vil lagre mer enn den ikke-vektede beregningen som vil utgjøre verdien av D umiddelbart. Imidlertid har ikke-vektet beregning sine egne ulemper. A ville ha så mye effekt på resultatet som de andre prisene til tross for å være utenfor tidsvinduet. En plutselig flurry av raske prismatch ville sterkt forspenne det bevegelige gjennomsnittet, men kanskje dette er ønskelig. Kan noen tilby noe råd om hvilken tilnærming som synes best, eller om det er en alternativ eller hybrid tilnærming verdt å vurdere. Skrevet 14. apr 12 kl 21 35. Din resonnement er riktig Hva vil du bruke gjennomsnittet for skjønt Uten å vite at det er vanskelig å gi noen råd. Kanskje et alternativ ville være å vurdere løpende gjennomsnitt A, og når en ny verdi V kommer inn, beregne det nye gjennomsnittet A å være 1-c A c V, hvor c er mellom 0 og 1 På denne måten har de nyere flåttene en sterkere innflytelse, og effekten av gamle flått sprer seg over tid Du kan også ha c avhengig av tiden siden de forrige flåtene c blir mindre etter hvert som flåttene kommer nærmere. I den første modellen vekting vil gjennomsnittet være annerledes hvert sekund, da gamle lesinger får lavere vekt og nye målinger h høyere, slik at det alltid endrer seg, noe som ikke kan være ønskelig. Med den andre tilnærmingen gjør prisene plutselige hopp som nye priser blir introdusert og gamle forsvinner fra window. answered 14. april kl. 21.50. De to forslagene kommer fra den diskrete verden, men du kan finne en inspirasjon for ditt spesielle tilfelle. Ta en titt på eksponensiell utjevning I denne tilnærmingen innfører du utjevningsfaktoren 01 som lar deg endre påvirkningen av de siste elementene på prognosen. Eldre elementer blir tildelt eksponentielt avtagende vekter. Jeg har laget en enkel animasjon av hvordan eksponensiell utjevning ville spore en uniform tidsserie x 1 1 1 1 3 3 2 2 2 1 med tre forskjellige. Se også på noen av armeringslæringsteknikkene, se på de ulike diskonteringsmetodene for eksempel TD-læring og Q-Learning. Yes, det bevegelige gjennomsnittet vil selvsagt lagre Dette er fordi verdien er historisk informasjon, den oppsummerer eksempler på prisen i løpet av de siste 10 minuttene Denne typen gjennomsnitt er iboende laggy Den har en innebygd fem minutters offset fordi en boks gjennomsnitt uten offset ville være basert på - 5 minutter, sentrert på prøven Hvis prisen har vært på A lenge, og deretter endres en gang til B, det tar 5 minutter for gjennomsnittet å nå AB 2. Hvis du vil ha en gjennomsnittlig glatt funksjon uten skift i domenet, må vekten fordeles jevnt rundt prøvepunktet. Men dette er umulig å gjøre for priser som forekommer i sanntid, siden fremtidige data ikke er tilgjengelige. Hvis du vil ha en nylig endring, som D, for å få større innflytelse, bruk et gjennomsnitt som gir større vekt på de siste dataene, eller en kortere tidsperiode, eller begge deler. En enkel måte å glatte data er ganske enkelt å bruke en enkelt akkumulator den glatte estimatoren E og ta periodiske prøver av dataene SE blir oppdatert som følger. En fraksjon K mellom 0 og 1 av forskjellen mellom det nåværende prisprøve S og estimatoren E blir lagt til E Anta at prisen har vært på A for en lang tid e, slik at E er A, og deretter plutselig endres til B Estimatoren vil begynne å bevege seg mot B på eksponentiell måte som oppvarming av kjøling, lading av en kondensator, osv. Først vil det gjøre et stort hopp, og deretter mindre og mindre trinn Hvor raskt det beveger seg, avhenger av K Hvis K er 0, vil estimatoren ikke flytte i det hele tatt, og hvis K er 1, beveger den seg øyeblikkelig. Med K kan du justere hvor mye vekt du gir til estimatoren versus den nye prøven. Mer vekt er gitt til nyere prøver implisitt og prøvevinduet i utgangspunktet strekker seg til uendelig. E er basert på hver verdiprøve som noensinne har skjedd. Selvfølgelig har de aller gamle i tillegg ingen påvirkning på nåverdien. En veldig enkel og vakker metode. 12 på 21 50. Dette er det samme som Tom s Svar Hans formel for den nye verdien av estimatoren er 1 - KE KS som er algebraisk det samme som EKS - E det er en lineær blandingsfunksjon mellom gjeldende estimator E og den nye prøve S hvor verdien av K 0, 1 con trols blandingen Skrive den på den måten, er fin og nyttig Hvis K er 0 7, tar vi 70 av S og 30 av E, som er det samme som å legge 70 av forskjellen mellom E og S tilbake til E Kaz Apr 14 12 på 22 15. Ved å utvide Tom s svar kan formelen for å ta hensyn til avstanden mellom flåttene formaliseres tett flått har forholdsmessig lavere vekting. atn-t n-1 T det vil si a er forholdet mellom ankomsttidspunktet over gjennomsnittet interval. v 1 bruk forrige punkt, eller v 1 - ua lineær interpolering, eller vu neste punkt. Ytterligere informasjon finnes på side 59 i boken En introduksjon til høyfrekvent finans. Geometrisk middel. BREAK NED Geometrisk betydning. Hovedfordelen for Ved hjelp av det geometriske gjennomsnittet er de faktiske beløpene som investeres ikke nødvendig å være kjent. Beregningen fokuserer helt og holdent på avkastningstallene selv og presenterer en sammenligning mellom epler og epler når man ser på to investeringsalternativer i mer enn en tidsperiode. Geometrisk betydning. du har 10.000 og får betalt 10 interesser på det 10 000 hvert år i 25 år, er beløpet 1 000 hvert år i 25 år eller 25 000. Dette tar imidlertid ikke hensyn til interessen. Det vil si at beregningen forutsetter at du bare får betalt renter på den opprinnelige 10 000, ikke 1000 legges til det hvert år Hvis investor får betalt interesse for interessen, blir den referert til som sammensatt interesse, som beregnes ved hjelp av det geometriske gjennomsnittet. Ved hjelp av det geometriske gjennomsnittet kan analytikere beregne avkastningen på en investering som får betalt rente på renter Dette er en grunn til at porteføljeforvaltere råder kunder til å reinvestere utbytte og inntjening. Det geometriske gjennomsnittet brukes også til nåverdien og fremtidige verdi kontantstrøm formler. Den geometriske gjennomsnittlige avkastningen er spesielt brukt for investeringer som gir en kompenserende avkastning. Gå tilbake til eksemplet ovenfor , i stedet for bare å tjene 25.000 på en enkel renteinvestering, gjør investoren 108.347 06 på en sammensatt interesseinvestering Enkel interesse eller re sving er representert ved det aritmetiske gjennomsnittet, mens sammensatte interesse eller retur er representert ved den geometriske mean. Geometric Mean Calculation. To beregne sammensatte interesser ved hjelp av det geometriske gjennomsnittet, må investor først beregne interessen i år ett, som er 10.000 multiplisert med 10 eller 1000 I år to er det nye hovedbeløpet 11.000 og 10 av 11.000 er 1100. Det nye hovedbeløpet er nå 11.000 pluss 1.100, eller 12.100. I år tre er det nye hovedbeløpet 12.100, og 10 av 12.100 er 1.210 På slutten av 25 år blir 10.000 til 108.347 06, som er 98.347 05 mer enn den opprinnelige investeringen. Snarveien er å formere den nåværende rektor med en pluss renten, og deretter øke faktoren til antall år sammensatt The beregningen er 10 000 1 0 1 25 108 347 06.
Comments
Post a Comment