11 Jahres Durchschnitt

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Stata: Datenanalyse und statistische Software Nicholas J. Cox, Durham University, UK Christopher Baum, Boston College egen, ma () und seine Einschränkungen Statarsquos am offensichtlichsten Befehl Für die Berechnung der gleitenden Mittelwerte ist die ma () - Funktion von egen. Angesichts eines Ausdrucks, schafft es einen - periodischen gleitenden Durchschnitt dieses Ausdrucks. Standardmäßig wird als 3. ungerade genommen. Jedoch kann, wie der manuelle Eintrag anzeigt, egen, ma () nicht mit varlist kombiniert werden:. Und aus diesem Grund allein gilt es nicht für Paneldaten. In jedem Fall steht es außerhalb des Satzes von Befehlen, die speziell für Zeitreihen geschrieben sind, siehe Zeitreihen für Details. Alternative Ansätze Um berechnende Durchschnitte für Panel-Daten zu berechnen, gibt es mindestens zwei Möglichkeiten. Beide hängen davon ab, dass der Datensatz vorher gesendet wurde. Das lohnt sich nicht nur: Sie können sich nicht nur wiederholt spezifizieren, um die Variable und die Zeitvariable zu bestimmen, aber Stata verhält sich scharf zwischen den Lücken. 1. Schreiben Sie Ihre eigene Definition mit generieren Verwenden Sie Zeitreihenoperatoren wie L. und F.. Geben Sie die Definition des gleitenden Durchschnitts als Argument einer generierten Anweisung an. Wenn Sie dies tun, sind Sie natürlich nicht auf die gleichgewichteten (ungewichteten) zentrierten gleitenden Durchschnitte, die von egen, ma () berechnet wurden, beschränkt. Zum Beispiel werden gleichgewichtete dreiseitige gleitende Durchschnitte gegeben und manche Gewichte können leicht angegeben werden: Sie können natürlich auch einen Ausdruck wie log (myvar) anstelle eines Variablennamens wie myvar angeben. Ein großer Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Stata automatisch die richtige Sache für Panel-Daten macht: führende und nacheilende Werte werden in Panels ausgearbeitet, genauso wie Logik diktiert sie sein sollte. Der bemerkenswerteste Nachteil ist, dass die Kommandozeile ziemlich lang werden kann, wenn der gleitende Durchschnitt mehrere Begriffe beinhaltet. Ein weiteres Beispiel ist ein einseitiger gleitender Durchschnitt, der nur auf vorherigen Werten basiert. Dies könnte nützlich sein, um eine adaptive Erwartung zu schaffen, was eine Variable nur auf Informationen aktuell basiert: Was könnte jemand prognostizieren für die aktuelle Periode auf der Grundlage der letzten vier Werte, mit einem festen Gewichtung Schema (eine 4-Periode Verzögerung könnte sein Besonders häufig mit vierteljährlichen Zeiträumen verwendet.) 2. Verwenden Sie egen, filter () aus SSC Verwenden Sie den benutzerdefinierten egen-Funktionsfilter () aus dem egenmore-Paket auf SSC. In Stata 7 (aktualisiert nach dem 14. November 2001) können Sie dieses Paket installieren, nach welcher Hilfe egenmore auf Details zu filter () verweist. Die beiden obigen Beispiele würden gerendert (in diesem Vergleich ist der Generatoransatz vielleicht transparenter, aber wir sehen ein Beispiel für das Gegenteil in einem Moment.) Die Lags sind eine Numlist. Führt zu negativen Verzögerungen: In diesem Fall -11 dehnt sich auf -1 0 1 oder Blei 1, lag 0, lag 1. Die Coef ficients, eine andere numlist, multiplizieren die entsprechenden hinteren oder führenden Elemente: In diesem Fall sind diese Elemente F1.myvar . Myvar und L1.myvar Die Wirkung der Normalisierungsoption besteht darin, jeden Koeffizienten durch die Summe der Koeffizienten so zu skalieren, daß Coef (1 1 1) normalisiert ist, äquivalent zu Koeffizienten von 13 13 13 und Coef (1 2 1) Normalisierung äquivalent zu Koeffizienten von 14 12 14 ist Sie müssen nicht nur die Verzögerungen angeben, sondern auch die Koeffizienten. Weil egen, ma () den gleich gewichteten Fall liefert, ist die Hauptgrundlage für egen, filter (), den ungleich gewichteten Fall zu unterstützen, für den Sie Koeffizienten angeben müssen. Es könnte auch gesagt werden, dass die Verpflichtung der Benutzer, Koeffizienten anzugeben, ein wenig zusätzlicher Druck auf sie ist, darüber nachzudenken, welche Koeffizienten sie wollen. Die Hauptberechtigung für gleiche Gewichte ist, wir vermuten, Einfachheit, aber gleiche Gewichte haben lausige Frequenzdomäneneigenschaften, um nur eine Betrachtung zu erwähnen. Das dritte Beispiel oben könnte entweder so genauso kompliziert sein wie der generierte Ansatz. Es gibt Fälle, in denen egen, filter () gibt eine einfachere Formulierung als zu generieren. Wenn Sie einen neunfristigen Binomialfilter wünschen, welche Klimatologen nützlich sind, dann sieht es vielleicht weniger schrecklich aus als und einfacher, sich richtig zu machen, genauso wie bei der generierten Annäherung egen, filter () funktioniert ordnungsgemäß mit Panel-Daten. In der Tat, wie oben erwähnt, hängt es davon ab, dass der Datensatz vorher gesendet wurde. Eine grafische Spitze Nach der Berechnung Ihrer gleitenden Durchschnitte, werden Sie wahrscheinlich wollen, um einen Graphen zu betrachten. Der benutzerdefinierte Befehl tsgraph ist schlau über Tattendatensätze. Installiere es in einem up-to-date Stata 7 von ssc inst tsgraph. Was ist mit der Abrechnung, wenn keines der obigen Beispiele von Einschränkungen Gebrauch macht. Tatsächlich wird es nicht möglich sein, Gelegentlich Menschen wollen, wenn bei der Berechnung der gleitenden Durchschnitte zu verwenden, aber seine Verwendung ist ein wenig komplizierter als es in der Regel ist. Was würden Sie von einem gleitenden Durchschnitt erwarten, mit dem berechnet. Lassen Sie uns zwei Möglichkeiten identifizieren: Schwache Interpretation: Ich möchte keine Ergebnisse für die ausgeschlossenen Beobachtungen sehen. Starke Interpretation: Ich möchte gar nicht, dass du die Werte für die ausgeschlossenen Beobachtungen nimmst. Hier ist ein konkretes Beispiel. Angenommen, als Folge von einigen, wenn Bedingung, sind Beobachtungen 1-42 enthalten, aber nicht Beobachtungen 43 auf. Aber der gleitende Durchschnitt für 42 hängt unter anderem von dem Wert für die Beobachtung ab, wenn der Durchschnitt sich rückwärts und vorwärts erstreckt und mindestens 3 beträgt, und es wird in einigen Fällen auch von einigen der Beobachtungen abhängen. Unsere Vermutung ist, dass die meisten Leute für die schwache Interpretation gehen würden, aber ob das richtig ist, egen, filter () nicht, wenn entweder. Sie können immer ignorieren, was Sie donrsquot wollen oder sogar unerwünschte Werte festlegen, um danach zu fehlen, indem Sie ersetzen. Ein Hinweis auf fehlende Ergebnisse an den Enden der Serie Weil gleitende Mittelwerte Funktionen von Verzögerungen und Leads sind, erzeugt egen, ma () fehlt, wo die Verzögerungen und Leads nicht existieren, am Anfang und am Ende der Serie. Eine Option nomiss zwingt die Berechnung von kürzeren, nicht beeinträchtigten gleitenden Durchschnitten für die Schwänze. Im Gegensatz dazu weder generieren noch egen, filter () tut, oder erlaubt, etwas Besonderes, um fehlende Ergebnisse zu vermeiden. Wenn einer der für die Berechnung benötigten Werte fehlt, fehlt dieses Ergebnis. Es liegt an den Anwendern, zu entscheiden, ob und welche Korrekturchirurgie für solche Beobachtungen erforderlich ist, vermutlich nach dem Betrachten des Datensatzes und unter Berücksichtigung einer zugrunde liegenden Wissenschaft, die zum Tragen gebracht werden kann. Thomas Bulkowski8217s erfolgreiche Investitionstätigkeiten erlaubten ihm, im Alter von 36 Jahren in Rente zu gehen Ist ein international bekannter Autor und Trader mit 30 Jahren Börsenerfahrung und gilt als führender Experte für Chartmuster. Er kann bei der Unterstützung dieser Seite erreicht werden. Klicken Sie auf die Links (unten) bringt Sie zu Amazon. Wenn Sie ALLES kaufen, zahlen sie für die Überweisung. Bulkowskis 12-Monats Moving Average Geschrieben von und copyright copy 2005-2017 von Thomas N. Bulkowski. Alle Rechte vorbehalten. Haftungsausschluss: Sie allein sind für Ihre Anlageentscheidungen verantwortlich. Weitere Informationen finden Sie unter PrivacyDisclaimer. Dieser Artikel beschreibt, wie man den 12-monatigen gleitenden Durchschnitt benutzt, um Stier - und Bärenmärkte zu erkennen. 12-Monats-Verschiebung Durchschnittliche Einleitung Die oben dargestellte Abbildung ist ein Liniendiagramm der monatlichen Schlusskurse des SampP 500-Index zusammen mit einem 12-monatigen gleitenden Durchschnitt der Schlussfolgerungen (rot dargestellt). Beachten Sie, dass während des Beginns der 2000 bis 2002 Bärenmarkt, der Index sank unter dem gleitenden Durchschnitt bei A. Das war ein Signal zu verkaufen und in Bargeld zu bewegen. In den Jahren 2007 bis 2009 blieb der Index auch unter dem gleitenden Durchschnitt (bei B). In beiden Fällen blieb der Index unter dem gleitenden Durchschnitt, bis die Erholung bei C und D begann. Wenn Sie den 10-Monats-Gleitender Durchschnitt anstelle der 12 verwenden würden, würde der Preis den Durchschnitt im blauen Kreis und auch entlang der CB durchbohren Bei der ersten Berührung bewegen. Die hätten eine unnötige Transaktion verursacht (Kauf dann verkaufen, oder umgekehrt), so dass ein 12-monatiger einfacher gleitender Durchschnitt besser funktioniert. Der etwas längere, leicht gleitende Durchschnitt bringt Sie in den Markt etwas später bei C und D als der 10-monatige, gleitende Durchschnitt. Wenn Sie dies testen würden, stellen Sie sicher, dass Sie monatliche Schlusskurse und nicht die Höhen oder Tiefen während des Monats verwenden. Youll finden, dass der gleitende Durchschnitt reduziert Drawdown und Risiko über Buy-and-Hold. 12-Monats Moving Average Trading Regeln Hier sind die Handelsregeln. Kaufen Sie auf dem Markt, wenn der SampP 500 Index über dem 12-monatigen einfachen gleitenden Durchschnitt der Schlusskurse steigt. Verkaufen, wenn der Index unter den gleitenden Durchschnitt sinkt. 12-Monats Moving Average Testing Ich habe Dr. Tom Helget gebeten, eine Simulation auf dem SampP 500 Index von Januar 1950 bis März 2010 laufen zu lassen. Die folgende Tabelle zeigt einen Teil seiner Ergebnisse. Hier ist was er über den Test sagt. Mein Test lief von 131950 bis 3312010 (20.515 Tage oder 56.17 Jahre) auf GSPC. Trades wurden genommen, wenn die Nähe über die n Periode monatlich einfach gleitenden Durchschnitt auf der offenen des Tages nach dem Signal gekreuzt. Positionen wurden verlassen, wenn die Nähe unter der gleichen n Periode einfach gleitenden Durchschnitt auf der offenen des Tages nach dem Signal gekreuzt. Ich erlaubte es, fraktionierte Aktien zu kaufen. Mein Startwert betrug 100. Die Perioden des monatlich einfachen gleitenden Durchschnitts reichten von 6 bis 14. Optimierung ergab die beste Leistung, um die 12-Monats-SMA mit einer Compound Annual Return von 7,15 zu sein. Wenn man auf 1291954 (das Datum des ersten Handels vom System generiert) zu kaufen und bis zum Enddatum zu halten, wäre das CAR 7.36 gewesen. Sie können eine Kopie seiner Tabellenkalkulationen herunterladen, indem Sie auf den Link klicken. Geschrieben von und copyright copy 2005-2017 von Thomas N. Bulkowski. Alle Rechte vorbehalten. Haftungsausschluss: Sie allein sind für Ihre Anlageentscheidungen verantwortlich. Weitere Informationen finden Sie unter PrivacyDisclaimer. Der Mensch ist der beste Computer, den wir an Bord eines Raumfahrzeugs stellen können, und der einzige, der mit ungelernter Arbeit massenhaft produziert werden kann.