Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Gama de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocamos Perto do período 3. Poderíamos ter colocado a média no intervalo de tempo de três períodos, isto é, ao lado do período 2. Isso funciona bem com períodos ímpares, mas não tão bons para períodos pares. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizamos os MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados. Se nós medimos um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.Relando 12 Meses Média em DAX A computação da média contínua de 12 meses no DAX parece uma tarefa simples, mas esconde alguma complexidade. Este artigo explica como escrever a melhor fórmula evitando armadilhas comuns usando funções de inteligência de tempo. Começamos com o modelo usual de dados AdventureWorks, com produtos, vendas e tabela de calendário. O Calendário foi marcado como uma tabela de calendário (é necessário trabalhar com qualquer função de inteligência de tempo) e nós construímos uma hierarquia simples ano-mês-data. Com esta configuração, é muito fácil criar uma primeira tabela dinâmica mostrando vendas ao longo do tempo: ao fazer análise de tendências, se as vendas estiverem sujeitas à sazonalidade ou, em geral, se desejar remover o efeito de picos e queda nas vendas, A técnica comum é a de calcular o valor em um determinado período, geralmente 12 meses, e a média. A média móvel em 12 meses fornece um indicador suave da tendência e é muito útil em gráficos. Dado uma data, podemos calcular a média móvel de 12 meses com esta fórmula, que ainda possui alguns problemas que resolveremos mais tarde: O comportamento da fórmula é simples: calcula o valor das Vendas depois de criar um filtro no calendário que Mostra exatamente um ano completo de dados. O núcleo da fórmula é o DATESBETWEEN, que retorna um conjunto inclusivo de datas entre os dois limites. O menor é: lendo-o do mais íntimo: se mostramos dados por um mês, digamos, julho de 2007, tomamos a última data visível usando LASTDATE, que retorna o último dia em julho de 2007. Então usamos NEXTDAY para tomar o primeiro De agosto de 2007 e finalmente usamos o SAMEPERIODLASTYEAR para retornar um ano, produzindo 1 de agosto de 2006. O limite superior é simplesmente LASTDATE, ou seja, final de julho de 2007. Se usarmos esta fórmula em uma tabela dinâmica, o resultado parece ser bom, mas nós Tem um problema para a última data: de fato, como você pode ver na figura, o valor é calculado corretamente até 2008. Então, não há valor em 2009 (o que é correto, não temos vendas em 2009), mas existe Um valor surpreendente em dezembro de 2010, onde nossa fórmula mostra o grande total em vez de um valor em branco, como seria de esperar. De fato, em dezembro, LASTDATE retorna o último dia do ano e NEXTDAY deve retornar o 1 de janeiro de 2011. Mas NEXTDAY é uma função de inteligência do tempo e espera-se que retornem conjuntos de datas existentes. Este fato não é muito evidente e vale mais algumas palavras. As funções de inteligência do tempo não executam matemática nas datas. Se você quiser tomar o dia após uma determinada data, você pode simplesmente adicionar 1 a qualquer coluna de data e o resultado será no dia seguinte. Em vez disso, as funções de inteligência do tempo mudam os conjuntos de datas de ida e volta ao longo do tempo. Assim, NEXTDAY adquire a sua entrada (no nosso caso uma tabela de uma única linha com o 31 de dezembro de 2010) e desloca-a um dia depois. O problema é que o resultado deve ser 1 de janeiro de 2011, mas, porque a tabela do Calendário não contém essa data, o resultado é BLANK. Assim, nossa expressão calcula as vendas com um limite inferior em branco, o que significa o início dos tempos, resultando como resultado do grande total de vendas. Para corrigir a fórmula, basta alterar a ordem de avaliação do limite inferior: como você pode ver, agora NEXTDAY é chamado após a mudança de um ano de volta. Desta forma, tomamos 31 de dezembro de 2010, movê-lo para 31 de dezembro de 2009 e levamos no dia seguinte, que é 1 de janeiro de 2010: uma data existente na tabela do calendário. O resultado é agora o esperado: neste ponto, precisamos apenas dividir esse número em 12 para obter a média móvel. Mas, como você pode facilmente imaginar, nem sempre podemos dividi-lo por 12. De fato, no início do período não há 12 meses para agregar, mas um número menor. Precisamos calcular o número de meses para os quais há vendas. Isso pode ser feito usando a filtragem cruzada da tabela do calendário com a tabela de vendas depois que aplicamos o novo contexto de 12 meses. Definimos uma nova medida que calcula o número de meses existentes no período de 12 meses: você pode ver na próxima figura que a medida Months12M calcula um valor correto: Vale ressaltar que a fórmula não funciona se você escolher um período Mais de 12 meses, porque o CalendarMonthName possui apenas 12 valores. Se você precisar de períodos mais longos, você precisará usar uma coluna YYYYMM para poder contar mais de 12. A parte interessante desta fórmula que usa filtragem cruzada é o fato de que ele calcula o número de meses disponíveis mesmo quando você filtra usando outro atributos. Se, por exemplo, você selecionar a cor azul usando um slicer, então as vendas começam em julho de 2007 (não em 2005, como acontece com muitas outras cores). Usando o filtro cruzado em Vendas, a fórmula calcula corretamente que, em julho de 2007, há um único mês de vendas disponíveis para o Blue: neste ponto, a média móvel é apenas um DIVIDE: quando usamos isso em uma tabela dinâmica, nós ainda Tem um pequeno problema: de fato, o valor é calculado também por meses para os quais não há vendas (ou seja, meses futuros): isso pode ser resolvido usando uma declaração IF para evitar que a fórmula mostre valores quando não há vendas. Eu não tenho nada contra IF, mas, para o viciado em desempenho entre você, sempre vale a pena lembrar que IF pode ser um assassino do desempenho, porque poderia forçar o mecanismo de fórmula DAX a entrar. Neste caso específico, a diferença é insignificante, mas , Como regra geral, a melhor maneira de remover o valor quando não há vendas é confiar em fórmulas de mecanismo de armazenamento puro como esta: Comparando um gráfico usando o Avg12M com outro que mostra as vendas, você pode facilmente apreciar como a média móvel Descreve as tendências de uma maneira muito mais limpa: Mantenha-me informado sobre os próximos artigos (boletim informativo). Desmarque para baixar livremente o arquivo. As atividades de investimento bem sucedidas do Thomas Bulkowski8217s lhe permitiram se aposentar aos 36 anos. Ele é um autor e comerciante internacionalmente conhecido com 30 anos de experiência no mercado de ações e amplamente considerado como um especialista líder em padrões de gráficos. Ele pode ser alcançado em Suporte neste site. Clique nos links (abaixo) leva você para a Amazon. Se você comprar NENHUMA coisa, eles pagam pelo encaminhamento. Bulkowskis Média de Mudança de 12 meses Escrito e cópia de direitos autorais 2005-2017 por Thomas N. Bulkowski. Todos os direitos reservados. Disclaimer: você sozinho é responsável por suas decisões de investimento. Consulte PrivacyDisclaimer para obter mais informações. Este artigo discute como usar a média móvel de 12 meses para detectar mercados de touro e urso. Introdução média móvel de 12 meses A figura acima é um gráfico de linha dos preços de fechamento mensais do índice SampP 500, juntamente com uma média móvel de 12 meses das fechaduras (mostrada em vermelho). Observe que durante o início do mercado ostentoso de 2000 a 2002, o índice caiu abaixo da média móvel em A. Esse foi um sinal para vender e entrar em dinheiro. No mercado ostentoso de 2007 a 2009, o índice também caiu abaixo da média móvel (em B). Em ambos os casos, o índice permaneceu abaixo da média móvel até a recuperação começar em C e D. Se você usasse a média móvel de 10 meses em vez dos 12, o preço perfuraria a média no círculo azul e também ao longo do CB Mova-se no primeiro toque. Aqueles teriam causado uma transação desnecessária (comprar então vender ou o reverso), então uma média móvel simples de 12 meses funciona melhor. A média móvel ligeiramente mais longa o levará de volta ao mercado ligeiramente mais tarde em C e D do que a média móvel simples de 10 meses. Se você testasse isso, certifique-se de usar os preços de fechamento mensais e não os altos ou baixos durante o mês. Você achará que a média móvel reduz a redução e o risco de compra e retenção. Regras de negociação média móvel de 12 meses Aqui estão as regras de negociação. Compre no mercado quando o índice SampP 500 sobe acima da média móvel simples de 12 meses dos preços de fechamento. Vender quando o índice cai abaixo da média móvel. Teste médio médio de 12 meses Solicitei ao Dr. Tom Helget que execute uma simulação no índice SampP 500 de janeiro de 1950 a março de 2010. A tabela a seguir mostra uma parte dos resultados. Aqui está o que ele diz sobre o teste. Meu teste correu de 131950 a 3312010 (20.515 dias ou 56.17 anos) no GSPC. As negociações foram realizadas quando o fechamento cruzou acima da média móvel mensal do período n no aberto do dia após o sinal. As posições foram encerradas quando o fechamento se cruzou abaixo do mesmo n, média móvel simples na abertura do dia após o sinal. Eu permitiu que partes fracionárias fossem compradas. Meu valor inicial foi de 100. Os períodos da média móvel simples mensal variaram de 6 a 14. A otimização revelou o melhor desempenho para ser o SMA de 12 meses com um retorno anual composto de 7,15. Se alguém fosse comprar em 1291954 (a data do primeiro comércio gerado pelo sistema) e manter a data final, o CAR teria sido 7.36. Você pode baixar uma cópia dos resultados da planilha clicando no link. Escrito por e copia de direitos autorais 2005-2017 por Thomas N. Bulkowski. Todos os direitos reservados. Disclaimer: você sozinho é responsável por suas decisões de investimento. Consulte PrivacyDisclaimer para obter mais informações. O homem é o melhor computador que podemos colocar a bordo de uma espaçonave, e o único que pode ser produzido em massa com mão-de-obra não qualificada.
No comments:
Post a Comment