Minste Kvadraters Moving Average Excel

8,5 Endpoeng Flytende Gjennomsnitt Endpointpunktet Flytende Gjennomsnitt (EPMA) fastslår en gjennomsnittspris ved å montere en rettlinje med minste firkanter (se Linjær regresjon) gjennom de siste N-dagens sluttpriser og ta sluttpunktet til linjen (dvs. linjen som sist dag) som gjennomsnittet. Denne beregningen går av en rekke andre navn, inkludert minste kvadrater glidende gjennomsnitt (LSQMA), flytte lineær regresjon og tidsserie prognose (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified flytting averagerdquo er det samme også. Formelen ender med å være et rett veid gjennomsnitt av tidligere N-priser, med vekter som går fra 2N-1 ned til - N2. Dette er lett avledet fra de minste kvadrater formler, men bare å se på vektene er forbindelsen til minste kvadrater ikke tydelig. Hvis p1 er dagersquos lukk, p2 yesterdays, etc, så Vikter reduseres med 3 for hver eldre dag, og gå negativ for den eldste tredjedel av N-dagene. Følgende graf viser at for N15. Negativene betyr at gjennomsnittet er ldquooverweightrdquo på de siste prisene og kan overskride prishandling etter et plutselig hopp. Generelt, men fordi den tilpassede linjen med vilje går gjennom midten av de siste prisene, har EPMA en tendens til å ligge midt i de siste prisene, eller en projeksjon av hvor de syntes å være trending. Itrsquos interessant å sammenligne EPMA med en vanlig SMA (se Simple Moving Average). En SMA trekker effektivt en horisontal linje gjennom de siste N-dagene (deres gjennomsnitt), mens EPMA trekker en skrånende linje. Inerti indikatoren (se Inertia) bruker EPMA. Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart er fri programvare, du kan omfordele den og endre den under vilkårene i GNU General Public License som publisert av Free Software Foundation enten versjon 3 eller (etter eget valg) senere versjon. Gjennomsnittlig innhold Støttet mot e-post fra Robert B. Jeg får denne e-posten og spør om Hull Moving Average (HMA) og. Og du har aldri hørt om det før. Uh. det er riktig. Faktisk, da jeg googlede, oppdaget jeg mange bevegelige gjennomsnittsverdier som Id aldri har hørt om, for eksempel: Zero Lag eksponentiell Moving Gjennomsnittlig Wilder Moving Gjennomsnittlig minste Square Moving Gjennomsnittlig trekantet Moving Average Adaptive Moving Gjennomsnittlig Jurik Moving Average. Så Så jeg trodde vi snakket om å flytte gjennomsnitt og. Hadde du gjort det før, som her og her og her og her og. Ja, ja, men det var før jeg visste om alle disse andre bevegelige gjennomsnittene. Faktisk var de eneste jeg spilte med, disse, hvor P 1. P 2. P n er de siste n aksjekursene (P n er den nyeste). Enkel Flytende Gjennomsnitt (SMA) (P 1 P 2. P n) K hvor K n. Vektet bevegelige gjennomsnitt (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3. N P n) K hvor K (12. n) n (n1) 2. Eksponensiell flytende gjennomsnitt (Ema) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3.) K hvor K 1 945945 2. 1 (1-945). Whoa Ive har aldri sett den EMA-formelen før. Jeg har alltid tenkt det var. Ja, det er normalt skrevet forskjellig, men jeg ville vise at disse tre har lignende resept. (Se EMA-ting her og her.) Faktisk ser de alle ut: Merk at hvis alle Ps er lik, si, Po, så er det glidende gjennomsnitt lig med Po også. og det er måten noen selvrespektive gjennomsnitt skulle oppføre seg på. Så som er best Definer best. Her er noen få bevegelige gjennomsnitt, som forsøker å spore en rekke aksjekurser som varierer i sinusformet mote: Aksjekurser som følger en sinuskurve Hvor fant du et lager på denne måten Vær oppmerksom på at de vanligste bevegelige gjennomsnittene (SMA, WMA og EMA) når deres maksimum senere enn sinuskurven. Det er lag og. Men hva med den HMA-fyren. Han ser ganske bra Ja, og det er det vi vil snakke om. Faktisk. Og hva er 6 i HMA (6) og jeg ser noe som heter MMA (36) og. Tålmodighet. Hull Moving Average Vi begynner med å beregne 16-dagers vektet flytende gjennomsnitt (WMA) slik: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) K med K 12. 16 136. Selv om det er fint og smoooth, det har et lag større enn vi liker: Så vi ser på 8-dagers WMA: Jeg liker det Ja, det følger prisvariasjonene ganske pent. men det er mer. Mens WMA (8) ser på nyere priser, har det fortsatt et lag, så vi ser hvor mye WMA har endret når det går fra 8-dagers til 16-dagers. Denne forskjellen vil se slik ut: På den måten gir forskjellen noe indikasjon på hvordan WMA endrer seg. så legger vi til denne endringen i vår tidligere WMA (8) for å gi: 2 WMA (8) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). MMA Hvorfor kaller det MMA jeg stikker. Uansett, ville MMA (16) se slik ut: Jeg tar det tålmodighet. det er mer. Nå presenterer vi den magiske transformasjonen og får. Ta-DUM Thats Hull Ja. som jeg forstår det Men hva er det magiske ritualet Etter å ha generert en serie MMA s som involverer 8-dagers og 16-dagers vektede glidende gjennomsnitt, stirrer vi nøye på denne sekvensen av tall. Deretter beregner vi WMA de siste 4 dagene. Det gir Hull Moving Average som vi har kalt HMA (4). Huh 16 dager deretter 8 dager deretter 4 dager. Kaster du en mynt for å se hvor mange. Du velger et antall dager, som n 16. Da ser du på WMA (n) og WMA (n2) og beregner MMA 2 WMA (n2) - WMA (n). (I vårt eksempel er det 2 WMA (8) - WMA (16). Deretter beregner du WMA (sqrt (n)) ved å bruke bare de siste sqrt (n) tallene fra MMA-serien. en WMA (4), ved hjelp av MMA-serien.) Og for det morsomme SINE-diagrammet, så gjør du det hvor regnearket jeg fortsatt jobber med: MA-stuff. xls Det er interessant å se hvordan de ulike bevegelige gjennomsnittene reagerer på pigger: Er HMA virkelig et vektet glidende gjennomsnitt. Vel, se: Vi har: MMA 2 WMA (8) - WMA (16) 2 (P 1 2 P 2 3 P 3. 8 P n) 36 - (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) 136 eller MMA 2 (136) - (1136) P 1 2 P 2. 8 P 8 - (1136) 9 P 9 10 P 10. 16 P 16 Skriv av følgende grunner for sanitære årsaker: MMA w 1 P 1 w 2 P 2. W 16 P 16. Merk at alle vekter legger til 1. Videre, wk 2 (136) - (1136) K for K 1, 2. 8 og wk - (1136) K for K 9, 10. 16. Deretter gjør du den magiske kvadratroterritalen (hvor sqrt (16) 4). Vi har (husker at P 16 er den nyeste verdien). HMA 4-dagers WMA for de ovennevnte MMA-ene (w 1 p 1 w 2 p 2. w 16 P 16) 2 (w 1 P 0 w 2 P 1, w 16 P 15) 3 (w 1 P -1 w 2 P 0, w 16 P 14) 4 (w 1 P -2 w 2 P -1 W 16 P 13) 10 (bemerker at 1234 10). Huh P 0. P -1. Hva. MMA (16) bruker de siste 16 dagene, tilbake til prisen var callling P 1. Hvis vi beregner det 4-dagers vektede gjennomsnittet av disse MMA-ene, må du bruke gårsdagens MMA (og det går tilbake 1 dag før P 1) og dagen før, går MMA tilbake til 2 dager før P 1 og dagen før det. Okay, så du ringer dem priser P 0. P -1 etc. etc. Du har det. Så en 16-dagers HMA bruker faktisk info som går tilbake mer enn 16 dager, du har det. Men det er negative vekter for dem gamle priser Er det lovlig Beviset er i. Jaja. Beviset er i pudding. Så hva gjør regnearket Så langt ser det slik ut: (Klikk på bildet for å laste ned.) Du kan velge en SINE-serie eller en RANDOM-serie av aksjekurser. For sistnevnte, hver gang du klikker på en knapp, får du et annet sett med priser. Da kan du velge antall dager: det er vår n. (For eksempel brukte vi n 16 til vårt eksempel ovenfor.) Videre, hvis du velger SINE-serien, kan du introdusere pigger og flytte dem langs diagrammet. som dette . Merk at weve brukte n 16 og n 36 (i bildet av regnearket) fordi n2 og sqrt (n) er begge heltall. Hvis du bruker noe som n 15, bruker regnearket INT eger-delen av n2 og sqrt (n), nemlig 7 og 3. Så er Hull Moving Average den beste Definer best. Hva med det Jurik Average jeg vet ingenting om det. Den er proprietær og du må betale for å bruke den. men lar oss spille med glidende gjennomsnitt. Et annet flytende gjennomsnitt Anta at i stedet for vektet flytte gjennomsnittet (hvor vektene er proporsjonale med 1, 2, 3.). Vi bruker den magiske Hull-ritualen med det eksponentielle flytende gjennomsnittet. Det er, vi vurderer: MAg 2 EMA (n2) - EMA (n) MAg Ja, det er M oving En ver g g immick eller M oving En ver g e g e nalisert eller M oving En verage g rand eller. Eller M oving A verage g ummy Vær oppmerksom Vi velger vårt favoritt antall dager, som n 16, og beregner MAg (n, 945, k) 945 EMA (nk) - (1-945) EMA (n). Vi kan spille med 945 og k og se hva vi får: For eksempel, her er noen MAgs (hvor stod i 16 dager, men endrede verdiene 945 og k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA 16) MAg (16) 1.5 EMA (5) - 0,5 EMA (16) Vær oppmerksom på at når vi velger k 3 får vi nk 163 5,333 som vi bytter til ren og enkel 5,0. Hvorfor holder du ikke med Hulls valg: 945 2 og k 2 God ide. Vi får dette: MAg (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Ser ut som diagrammet med 945 1.5 og k 3. Det gjør det, gjorde det ikke. igjen muligens. Så hva med den kvadratroterritalen jeg forlater som en øvelse. for deg Ok, mens du spiller med den MAg-tingen, finner jeg at Hulls k 2 fungerer ganske bra. så godt hold deg til det. Men vi får ofte et ganske fint gjennomsnitt når vi legger til bare et lite stykke endringen: EMA (n2) - EMA (n). Faktisk, legg bare til en brøkdel 946 av den endringen. Det gir: MAg (n, 946) EMA (n2) 946 EMA (n2) - EMA (n). Det vil si at vi velger 946 0,5 eller kanskje bare 946 0,25 eller hva som helst og bruk: For eksempel, hvis vi sammenligner våre gaggle av bevegelige gjennomsnitt som de sporer en STEP-funksjon, får vi dette, der vi bare legger til (for MAg) 946 12 av forandringen. Ja, men hva er den beste verdien av beta. Definer best: Merk at beta 1 er Hull-valget. bortsett fra å bruke EMAer i stedet for WMAer. Og du lar ut den kvadratroten ting. Uh, ja. Jeg glemte det. Merk . Regnearket endres fra time til time. Det ser for øyeblikket ut noe å spille med. Jeg fikk meg et regneark som ser ut som dette. Klikk på bildet for å laste ned. Du velger en aksje og klikker på en knapp og får et år verdt av daglige priser. Du velger enten HMA eller MAg, endrer antall dager og, for MAg, parameteren, og se når du skal kjøpe ro SELL. Når Basert på hvilke kriterier Hvis det bevegelige gjennomsnittet er NED x fra sitt maksimum i løpet av de siste 2 dagene, kjøper du. (I eksempelet x 1.0) Hvis det er UP y fra sitt minimum i løpet av de siste 2 dagene, selger du. (I eksemplet y 1.5) Du kan endre verdiene for x og y. Er det noe bra. disse kriteriene sa jeg at det var noe å leke med. Det er denne andre utjevningsteknikken som kalles Hodrick-Prescott Filter. Med hjelp av Ron McEwan, er den nå inkludert i dette regnearket: Er det noe bra å spille med det. Du vil legge merke til at det er en parameter du kan endre i celle M3. og KJØP og SALG signaler.10-24-2010, 11:36 Minste Square Moving Average Jeg prøver å skape et minste kvadratisk glidende gjennomsnitt av sluttkursen på en aksje. Jeg prøvde å bruke TREND-funksjonen i Excel, og det gir meg ikke de riktige resultatene. I stedet for å bruke den innebygde funksjonen vil jeg gjerne gjøre det manuelt i Excel. Jeg har vedlagt aksjekursdataene med hva resultatet av et minste kvadratisk glidende gjennomsnitt skulle være. Jeg fikk disse resultatene fra lagerdiagrammet, TradeStation. Jeg har sett overalt for denne utmerkede formelen, men kan ikke finne den. Det ser ut til at hovedformelen er Ymxb, men hvordan bruker du dette i formel i kolonner i Excel. Kan du vær så snill å hjelpe meg med å skape de riktige formlene for å lage dette minste kvadratiske glidende gjennomsnittet. Gjennomsnittet vil være basert på tittelperioden. I mitt eksempel har jeg det satt til 34 periode se tilbake. 10-25-2010, 12:33 AM Re: Least Square Moving Average Ditt spørsmål er litt forvirrende. En minste kvadratregressionslinje er virkelig en rett linje med en ligning ymxb. The Least Squares-delen er de prøver å tegne en rett linje gjennom dataene dine, slik at linjen er så nær alle punktene som mulig. Kriteriene for quotclose as possiblequot tar hvert punkt og finner ut hvor langt det er fra linjen. Du gjør dette et par ganger og innser at noen avstander er positive og noen negative. Å legge dem opp virker ikke så bra. Så de fant ut Squaring alle disse avstandene for å gjøre nummeret alltid positivt og deretter legge dem sammen. Den minste delen er at du beveger linjen rundt litt og legger til alle disse avstandene kvadret til du kommer opp med den minste summen av disse avstandene. Det er fortsatt en linje skjønt. Det gjør det samme med Log og Power og Polynomial-kurver. Det er summen av avstandene og flytte kurven for å få miminum summen. Spørsmålet ditt er litt annerledes, det vil ha et glidende gjennomsnitt med 34 poeng lagt sammen for å gjøre beregningene. Du kurven starter og slutter på det første punktet, og dette forvirrer meg. Det skal starte på 34. poeng. Se grafen min vedlagt. Den som spurte denne questio må ha ønsket at du skal gjøre et 34-dagers kumulativt gjennomsnitt, få en haug med poeng og gjør et LSRL på disse punktene. Gjør det fornuftig Se vedlagt. Jeg tror dette er det du vil ha. 10-25-2010, 04:19 PM Re: Minste Square Moving Average Takk for svaret. La meg forklare det jeg leter etter. Et minste kvadratisk glidende gjennomsnitt kalles også et sluttpunkt glidende gjennomsnitt hvor ved sluttpunktet av en bestemt lengde lineær regresjonslinje er plottet for det minste kvadratiske glidende gjennomsnittet. For eksempel, hvis jeg var på utkikk etter et 34-punkts sluttpunkts glidende gjennomsnitt, ville jeg se på min nåværende aksjekurs og tegne en lineær regresjonslinje fra dagens pris til prisen 34 perioder siden. Hvor sluttpunktet for den 34-årige lineære regresslinjen lander på gjeldende pris, ville med min første verdi for mitt sluttpunkt flytte gjennomsnittlig. Når aksjene går videre til neste pris, vil det samme skje igjen og se tilbake 34 perioder for å tegne en regresjonslinje og plotte sluttpunktet på dagens aksjekurs. Jeg håper dette gjør ting klarere av det jeg leter etter. Takk, Steven 10-25-2010, 04:34 PM Re: Minste Square Moving Average - A-- ---- B ---- ----- C ------ ---- D - --- --------------- E ---------------- 2 Line Rå Data Minste Firkant 3 1 1.63145 1.63399 4 2 1.63166 1.63388 5 3 1,63189 1,63379 6 4 1,63356 1,63385 7 5 1,63469 1,63398 8 6 1,63404 1,63402 9 7 1,63375 1,63392 10 8 1,63397 1,63384 11 9 1,63374 1,63372 12 10 1,63531 1,63370 13 11 1,63507 1,63368 14 12 1,63482 1,63359 15 13 1,63488 1,63356 16 14 1,63387 1,63344 17 15 1,63536 1,63344 17 15 1,63536 1.63353 18 16 1.63353 1.63344 19 17 1.63373 1.63346 20 18 1.63472 1.63358 21 19 1.63515 1.63372 22 20 1.63781 1.63411 23 21 1.63717 1.63438 24 22 1.63656 1.63458 25 23 1.63644 1.63484 26 24 1.63757 1.63531 27 25 1.63759 1.63581 28 26 1.64004 1.63651 29 27 1.63925 1.63704 30 28 1,64168 1,63786 31 29 1,64180 1,63867 32 30 1,64201 1,63942 33 31 1,64220 1,64014 34 32 1,64292 1,64084 35 33 1,64154 1,64133 36 34 1,64135 1,64170 1,64170 D36: TREND (B3: B36, A3: A36, A36) 37 35 1,64099 1,64191 1,64191 38 36 1,64123 1,64191 38 36 1,64123 1,64211 1,64211 39 37 1.64168 1.64233 1.64233 40 38 1.64191 1.64262 1.64262 41 39 1.64256 1.64300 1.64300 42 40 1.64193 1.64324 1.64324 10-25-2010, 05:41 PM Re: Minste Square Moving Average YES. Takk så mye. Jeg ser nå hvor jeg gjorde min feil opprinnelig. Jeg lagde ikke den tredje delen av TREND-funksjonen i A36. Jeg har nå et annet problem med en parabolisk regresjon (kvadratisk spline) og hvordan du programmerer den til Excel. Jeg har en beskrivelse av hvordan det fungerer med ligningen og en prøveutgang. Skal jeg starte en ny slitebane eller kan jeg fortsette med denne? Gi meg beskjed. 10-25-2010, 05:41 Re: Least Square Moving Average Ny tråd med en passende tittel, vær så snill. Alle klokkeslett er GMT -4. Nå er klokken 07:10. Drevet av vBulletinreg Versjon 4.1.8 Kopier kopi 2017 vBulletin Solutions, Inc. Alle rettigheter reservert. Search Engine Friendly URLs by vBSEO 3.6.0 RC 1 Forum Modifikasjoner Av Marco MamdouhForum gt Microsoft Office Application Hjelp - Excel Hjelp forum gt Excel General gt Jeg prøver å opprette et minste kvadratisk glidende gjennomsnitt av sluttkursen på en aksje. Jeg prøvde å bruke TREND-funksjonen i Excel, og det gir meg ikke de riktige resultatene. I stedet for å bruke den innebygde funksjonen vil jeg gjerne gjøre det manuelt i Excel. Jeg har vedlagt aksjekursdataene med hva resultatet av et minste kvadratisk glidende gjennomsnitt skulle være. Jeg fikk disse resultatene fra lagerdiagrammet, TradeStation. Jeg har sett overalt for denne utmerkede formelen, men kan ikke finne den. Det ser ut til at hovedformelen er Ymxb, men hvordan bruker du dette i formel i kolonner i Excel. Kan du vær så snill å hjelpe meg med å skape de riktige formlene for å lage dette minste kvadratiske glidende gjennomsnittet. Gjennomsnittet vil være basert på tittelperioden. I mitt eksempel har jeg det satt til 34 periode se tilbake. Spørsmålet ditt er litt forvirrende. En minste kvadratregressionslinje er virkelig en rett linje med en ligning ymxb. The Least Squares-delen er de prøver å tegne en rett linje gjennom dataene dine, slik at linjen er så nær alle punktene som mulig. Kriteriene for quotclose as possiblequot tar hvert punkt og finner ut hvor langt det er fra linjen. Du gjør dette et par ganger og innser at noen avstander er positive og noen negative. Å legge dem opp virker ikke så bra. Så de fant ut Squaring alle disse avstandene for å gjøre nummeret alltid positivt og deretter legge dem sammen. Den minste delen er at du beveger linjen rundt litt og legger til alle disse avstandene kvadret til du kommer opp med den minste summen av disse avstandene. Det er fortsatt en linje skjønt. Det gjør det samme med Log og Power og Polynomial-kurver. Det er summen av avstandene og flytte kurven for å få miminum summen. Spørsmålet ditt er litt annerledes, det vil ha et glidende gjennomsnitt med 34 poeng lagt sammen for å gjøre beregningene. Du kurven starter og slutter på det første punktet, og dette forvirrer meg. Det skal starte på 34. poeng. Se grafen min vedlagt. Den som spurte denne questio må ha ønsket at du skal gjøre et 34-dagers kumulativt gjennomsnitt, få en haug med poeng og gjør et LSRL på disse punktene. Gjør det fornuftig Se vedlagt. Jeg tror dette er det du vil ha. Takk for tilbakemeldingen. La meg forklare det jeg leter etter. Et minste kvadratisk glidende gjennomsnitt kalles også et sluttpunkt glidende gjennomsnitt hvor ved sluttpunktet av en bestemt lengde lineær regresjonslinje er plottet for det minste kvadratiske glidende gjennomsnittet. For eksempel, hvis jeg var på utkikk etter et 34-punkts sluttpunkts glidende gjennomsnitt, ville jeg se på min nåværende aksjekurs og tegne en lineær regresjonslinje fra dagens pris til prisen 34 perioder siden. Hvor sluttpunktet for den 34-årige lineære regresslinjen lander på gjeldende pris, ville med min første verdi for mitt sluttpunkt flytte gjennomsnittlig. Når aksjene går videre til neste pris, vil det samme skje igjen og se tilbake 34 perioder for å tegne en regresjonslinje og plotte sluttpunktet på dagens aksjekurs. Jeg håper dette gjør ting klarere av det jeg leter etter. Takk, Steven