Minsta Kvadrat Glidande Medelvärde Excel

8.5 Endpoint Flyttande medelvärde Det slutgiltiga rörliga genomsnittet (EPMA) fastställer ett genomsnittspris genom att passa en rätlinje med minsta kvadrater (se Linjär regression) genom de senaste N-dagens slutpriser och ta slutpunkten för linjen (dvs. linjen som senast dag) som genomsnittet. Denna beräkning går genom ett antal andra namn, inklusive minsta kvadrera glidande medelvärde (LSQMA), rörlig linjär regression och tidsserieprognos (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified moving averagerdquo är samma sak också. Formeln slutar vara ett rakt vägt genomsnitt av tidigare N-priser, med vikter som går från 2N-1 ner till - N2. Det här är lätt att härleda från minsta kvadratiska formlerna, men bara titta på viktningarna är anslutningen till minsta rutor inte alls uppenbar. Om p1 är todayrsquos stäng, p2 gårdagar, etc, då Vikterna minskar med 3 för varje äldre dag och gå negativ för den äldsta tredjedelen av N dagarna. Nedanstående diagram visar att för N15. Negativen betyder att genomsnittet är ldquooverweightrdquo på de senaste priserna och kan överskrida prisåtgärder efter ett plötsligt hopp. I allmänhet, emedan den utrustade linjen medvetet går igenom mitten av de senaste priserna tenderar EPMA att vara i mitten av de senaste priserna, eller en projicering av var de verkade vara trendiga. Itrsquos intressant att jämföra EPMA med en vanlig SMA (se Simple Moving Average). En SMA drar effektivt en horisontell linje genom de senaste N-dagarnas priser (deras medelvärde), medan EPMA drar en sluttande linje. Tröghetsindikatorn (se tröghet) använder EPMA. Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde Chart är fri programvara, du kan omfördela den och ändra den enligt villkoren i GNU General Public License som publicerad av Free Software Foundation antingen version 3 eller (till ditt val) någon senare version. Moving Averages Stuff Motiverad via e-post från Robert B. Jag får det här e-postmeddelandet om Hull Moving Average (HMA) och. Och du hörde aldrig om det tidigare. Uh. Det är rätt. Faktum är att när jag googled upptäckte jag massor av glidande medelvärden som Id aldrig hört talas om, till exempel: Zero Lag Exponential Moving Average Wilder Rörlig Genomsnittlig Minsta Square Moving Genomsnittlig Triangulär Rörlig Medel Adaptiv Rörlig Genomsnittlig Rörlig Rörlig Genomsnitt. Så Så jag trodde att vi pratar om glidande medelvärden. Hävdar du gjort det förut, som här och här och här och här och. Ja, ja, men det var innan jag visste om alla dessa andra glidande medelvärden. Faktum är att de enda jag spelade med var dessa, där P 1. P 2. P n är de sista n aktiekurserna (P n är den senaste). Enkelt rörligt medelvärde (SMA) (P 1 P 2. P n) K där K n. Viktat rörande medelvärde (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3. N P n) K där K (12. n) n (n1) 2. Exponentiellt rörligt medelvärde (Ema) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3.) K där K 1 945945 2. 1 (1-945). Whoa Ive har aldrig sett den EMA-formeln innan. Jag var alltid thoguht det var. Ja, det är normalt skrivet annorlunda, men jag ville visa att dessa tre har liknande recept. (Se EMA-grejer här och här.) Faktum är att de alla ser ut som: Observera att om alla Ps är lika med, Po, då är det glidande medlet lika med Po. Och det är hur ett självrespektivt medel ska uppträda. Så vilket är bäst Definiera bäst. Här är några glidande medelvärden som försöker spåra en serie av aktiekurser som varierar sinusformat: Aktiekurser som följer en sinuskurva Var hittade du ett lager på så sätt Var uppmärksam på att de vanliga glidande medelvärdena (SMA, WMA Och EMA) når maximalt senare än sinuskurvan. Det är lag och. Men hur är det med den HMA killen. Han ser ganska bra Ja, och det är vad vi vill prata om. Verkligen. Och vad är det 6 i HMA (6) och jag ser något som heter MMA (36) och. Tålamod. Hull Moving Average Vi börjar med att beräkna 16-dagars Weighted Moving Average (WMA) så här: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3. 16 P n) K med K 12. 16 136. Även om det är trevligt Och smoooth, det har en fördröjning större än vad som är: Så vi tittar på 8-dagars WMA: Jag gillar det Ja, det följer prisvariationerna ganska snyggt. men det finns mer. Medan WMA (8) tittar på de senaste priserna har det fortfarande en fördröjning, så vi ser hur mycket WMA har ändrats när den går från 8-dagars till 16-dagars. Den skillnaden skulle se ut så här: På så vis ger den skillnaden en viss indikation på hur WMA förändras. så lägger vi till den här ändringen i vårt tidigare WMA (8) för att ge: 2 MMA (16) WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16). MMA Varför kalla det MMA jag stotter. Hur som helst, MMA (16) skulle se ut så här: Jag tar det tålamod. det finns mer. Nu introducerar vi den magiska omvandlingen och får. Ta-DUM Thats Hull Ja. som jag förstår det Men vad är den magiska ritualen Efter att ha genererat en serie MMA s som involverar 8-dagars och 16-dagars viktiga glidmedel, stirrar vi intensivt på denna sekvens av siffror. Sedan beräknar vi WMA de senaste 4 dagarna. Det ger Hull Moving Average som vi kallat HMA (4). Huh 16 dagar sedan 8 dagar sedan 4 dagar. Kasta du ett mynt för att se hur många. Du väljer ett antal dagar, som n 16. Då tittar du på WMA (n) och WMA (n2) och beräknar MMA 2 WMA (n2) - WMA (n). (I vårt exempel är det 2 WMA (8) - WMA (16). Sedan beräknar du WMA (sqrt (n)) med bara de sista sqrt (n) - numren från MMA-serien. (I vårt exempel beräknar vi en WMA (4) med hjälp av MMA-serien.) Och för det roliga SINE-diagrammet, så gör du så vart kalkylbladet Im arbetar fortfarande med det: MA-stuff. xls Det är intressant att se hur de olika glidande medelvärdena reagerar på spikar: Är HMA verkligen ett vägat glidande medelvärde Tja, vi får 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 följande skäl för sanitära skäl: MMA w 1 P 1 w 2 P 2. W 16 P 16. Observera att alla vikter lägger till 1. Vidare, wk 2 (136) - (1136) K för K 1, 2. 8 och wk - (1136) K för K 9, 10. 16. Sedan gör vi den magiska kvadratrotsritualen (där sqrt (16) 4). Vi har (som påminner om att P 16 är det senaste värdet). HMA 4-dagars WMA för ovanstående MMA (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 (notera att 1234 10). Huh P 0. P-1. Vad. MMA (16) använder de senaste 16 dagarna, tillbaka till priset var callling P 1. Om vi ​​beräknar det 4-dagars viktiga genomsnittet av dem, är de MMA-enheter, går det bra med igår s MMA (och det går tillbaka 1 dag före P 1) och dagen före det går MMA tillbaka till 2 dagar före P 1 och dagen Innan det. Okej, så du ringer dem priserna P 0. P-1 etcetc. Du har det. Så en 16-dagars HMA använder faktiskt information som går tillbaka mer än 16 dagar, rätt du har det. Men det finns negativa vikter för dem gamla priser Är det lagligt Beviset finns i. Jaja. Beviset är i pudding. Så vad gör kalkylbladet Så här ser det ut så här: (Klicka på bilden för att ladda ner.) Du kan välja en SINE-serie eller en RANDOM-serie av aktiekurser. För den senare, varje gång du klickar på en knapp får du en annan uppsättning priser. Då kan du välja antal dagar: det är vår n. (Till exempel använde vi n 16 för vårt exempel ovan.) Om du väljer SINE-serien kan du också presentera spikar och flytta dem längs diagrammet. så här . Observera att weve använde n 16 och n 36 (i bilden av kalkylbladet) eftersom n2 och sqrt (n) är båda heltal. Om du använder något som n 15 använder kalkylbladet INT eger-delen av n2 och sqrt (n), nämligen 7 och 3. Så är Hull Moving Average det bästa Definiera bäst. Vad med det Jurik Average jag vet ingenting om det. Den är proprietär och du måste betala för att använda den. Låt oss dock spela med glidande medelvärden. Ett annat rörligt medelvärde Anta att istället för det vägda rörliga genomsnittet (där vikterna är proportionella med 1, 2, 3). vi använder den magiska Hull ritualen med exponentiell rörande medelvärde. Det är, vi anser: MAg 2 EMA (n2) - EMA (n) MAg Ja, det är M oving En ver g g immick eller M oving En ver g g eneralized eller M oving En verage g rand eller. Eller M oving A verage g ummy Observera Vi väljer vårt favorit antal dagar, som n 16, och beräknar MAg (n, 945, k) 945 EMA (nk) - (1-945) EMA (n). Vi kan spela med 945 och k och se vad vi får: Till exempel, här är några MAgs (var varade vid 16 dagar men ändrade värdena 945 och k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA 16) MAg (16) 1.5 EMA (5) - 0,5 EMA (16) Observera att när vi väljer k 3 får vi nk 163 5,333 som vi ändrar till ren och enkel 5.0. Varför sticker du inte med Hulls val: 945 2 och k 2 Bra idé. Vi får det här: MAg (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Ser ut som diagrammet med 945 1,5 och k 3. Det gör det, gjorde det inte. igen möjligen. Så vad sägs om den kvadratrotsritualen jag lämnar som en övning. för dig Okej, medan du spelar med den MAg-tingen tycker jag att Hulls k 2 fungerar ganska bra. så bra hålla fast vid det. Vi får emellertid ofta ett ganska bra medelvärde när vi lägger till en liten bit av ändringen: EMA (n2) - EMA (n). Faktum är att du bara lägger till en bråk 946 av den förändringen. Det ger: MAg (n, 946) EMA (n2) 946 EMA (n2) - EMA (n). Det vill säga, vi väljer 946 0,5 eller kanske bara 946 0,25 eller vad som helst och använd: Till exempel, om vi jämför vår gaggle med glidande medelvärden när de spårar en STEP-funktion, får vi det här, där vi bara adderar (för MAg) 946 12 av förändringen. Ja, men vad är det bästa värdet av beta. Definiera bäst: Observera att beta 1 är Hull-valet. förutom att använda EMA i stället för WMA. Och du släpper ut den kvadratroten. Uh, ja. Jag glömde att. Notera . Kalkylbladet ändras från timme till timme. Det ser ut så här något att spela med. Jag fick ett kalkylblad som ser ut så här. Klicka på bilden för att ladda ner. Du väljer ett lager och klickar på en knapp och får ett års värde av dagliga priser. Du väljer antingen HMA eller MAg, ändrar antalet dagar och, för MAg, parametern och ser när du ska köpa ro SÄLJ. När Baserat på vilka kriterier Om det rörliga genomsnittet är NER x från sitt maximala under de senaste 2 dagarna, köper du. (I exemplet, x 1.0) Om det är UP y från sitt minimum under de senaste 2 dagarna, säljer du. (I exemplet, y 1.5) Du kan ändra värdena på x och y. Är det bra. Dessa kriterier sa jag att det var något att leka med. Theres denna andra utjämningsteknik kallad Hodrick-Prescott Filter. Med hjälp av Ron McEwan ingår den nu i det här kalkylbladet: Är det något bra med det. Du märker att det finns en parameter som du kan ändra i cell M3. och KÖP och SÄLJ signaler.10-24-2010, 11:36 Minst kvadrat Flyttande medelvärde Jag försöker skapa ett minst kvadratiskt glidande medelvärde av slutkursen för ett lager. Jag försökte använda TREND-funktionen i Excel och det ger mig inte rätt resultat. Istället för att använda den inbyggda funktionen skulle jag vilja göra det manuellt i Excel. Jag har bifogat aktiekursdata med vad resultatet av ett minst kvadratiskt glidande medelvärde borde vara. Jag fick dessa resultat från mitt lager kartläggningsprogram, TradeStation. Jag har tittat överallt för denna excel formel men kan inte hitta den. Det verkar som att huvudformeln är Ymxb, men hur applicerar du detta i formel i kolumner i Excel. Kan du snälla hjälpa mig med att skapa rätt formler för att skapa detta minst kvadratiska glidande medelvärdet. Medelvärdet skulle vara baserat på tittariden. I mitt exempel har jag det satt till 34 period tillbaka. 10-25-2010, 12:33 AM Re: Minst Square Moving Average Din fråga är lite förvirrande. En Minsta Squares Regression Line är verkligen en rak linje med en ekvation ymxb. Den Minsta Kvadrera delen är att de försöker rita en rak linje genom dina data så att linjen är så nära alla punkter som möjligt. Kriterierna för quotclose as possiblequot tar varje punkt och tar reda på hur långt det är från linjen. Du gör detta ett par gånger och inser att några avstånd är positiva och några negativa. Lägga till dem fungerar inte så bra. Så de uppfann Squaring alla dessa avstånd för att göra numret alltid positivt och sedan lägga till dem tillsammans. Den minsta delen är att du flyttar linjen runt lite och lägger till alla dessa avstånd squared tills du kommer upp med den minsta summan av dessa avstånd. Det är dock fortfarande en rad. De gör detsamma med Log och Power och Polynomial-kurvor. Det är summan av avstånden och flytta kurvan för att få miminum summan. Din fråga är lite annorlunda, det vill ha ett glidande medelvärde med 34 poäng läggas till för att göra beräkningarna. Din kurva börjar och slutar på första punkten och detta förvirrar mig. Det ska börja på den 34: e punkten. Se min graf bifogad. Den som frågade denna questio måste ha velat att göra ett 34 dagars kumulativt medelvärde, få en massa poäng och göra ett LSRL på dessa punkter. Ger det mening Se bifogad. Jag tror att det här är vad du vill ha. 10-25-2010, 04:19 PM Re: Minst Square Moving Average Tack för svaret. Låt mig förtydliga vad jag letar efter. Ett minst kvadratiskt glidande medelvärde kallas också ett slutpunkts glidande medelvärde där vid slutet av en viss längd linjär regressionslinje är plottet för det minsta kvadratiska glidande medlet. Om jag till exempel letade efter en 34-punkts slutpunkts glidande medelvärde skulle jag titta på mitt nuvarande aktiekurs och rita en linjär regressionslinje från det aktuella priset till priset 34 perioder sedan. Om slutpunkten för den 34-periodiga linjära regresslinjen landar på det aktuella priset skulle med mitt första värde för min slutpunkt flytta genomsnittet. När beståndet går vidare till nästa pris kommer samma gång att hända igen och ser tillbaka 34 perioder för att rita en regressionslinje och rita slutpunkten på nuvarande aktiekurs. Jag hoppas det gör saker tydligare av vad jag letar efter. Tack, Steven 10-25-2010, 04:34 PM Re: Minst kvadratiskt rörande medelvärde - A-- ---- B ---- ----- C ------ ---- D - --- --------------- E ---------------- 2 Linje Rå Data Minsta Kvadrat 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 1,6 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: Minst kvadratiskt rörande medelvärde JA. Tack så mycket. Jag ser nu var jag gjorde mitt misstag ursprungligen. Jag lade inte 3: e delen av TREND-funktionen i A36. Jag har nu ett annat problem med en parabolisk regression (kvadratisk spline) och hur man programmerar den till Excel. Jag har en beskrivning av hur det fungerar med ekvationen och en provutgång. Bör jag starta en ny slitbanor eller kan jag fortsätta med den här snälla låt mig veta. 10-25-2010, 05:41 Re: Minsta torget Flyttande Genomsnitt Ny tråd med en lämplig titel, tack. Alla tider är GMT -4. Klockan är nu 07:10. Powered by vBulletinreg Version 4.1.8 Copyright kopia 2017 vBulletin Solutions, Inc. Alla rättigheter reserverade. Sökmotorvänliga webbadresser av vBSEO 3.6.0 RC 1 Forum modifieringar av Marco MamdouhForum gt Microsoft Office Application Help - Excel Hjälpforum gt Excel General gt Jag försöker skapa ett minst kvadratiskt glidande medelvärde av slutkursen för ett lager. Jag försökte använda TREND-funktionen i Excel och det ger mig inte rätt resultat. Istället för att använda den inbyggda funktionen skulle jag vilja göra det manuellt i Excel. Jag har bifogat aktiekursdata med vad resultatet av ett minst kvadratiskt glidande medelvärde borde vara. Jag fick dessa resultat från mitt lager kartläggningsprogram, TradeStation. Jag har tittat överallt för denna excel formel men kan inte hitta den. Det ser ut att huvudformeln är Ymxb, men hur applicerar du detta i formel i kolumner i Excel. Kan du snälla hjälpa mig med att skapa rätt formler för att skapa detta minst kvadratiska glidande medelvärdet. Medelvärdet skulle vara baserat på tittariden. I mitt exempel har jag det satt till 34 period tillbaka. Din fråga är lite förvirrande. En Minsta Squares Regression Line är verkligen en rak linje med en ekvation ymxb. Den Minsta Kvadrera delen är att de försöker rita en rak linje genom dina data så att linjen är så nära alla punkter som möjligt. Kriterierna för quotclose as possiblequot tar varje punkt och tar reda på hur långt det är från linjen. Du gör detta ett par gånger och inser att några avstånd är positiva och några negativa. Lägga till dem fungerar inte så bra. Så de uppfann Squaring alla dessa avstånd för att göra numret alltid positivt och sedan lägga till dem tillsammans. Den minsta delen är att du flyttar linjen runt lite och lägger till alla dessa avstånd squared tills du kommer upp med den minsta summan av dessa avstånd. Det är dock fortfarande en rad. De gör detsamma med Log och Power och Polynomial-kurvor. Det är summan av avstånden och flytta kurvan för att få miminum summan. Din fråga är lite annorlunda, det vill ha ett glidande medelvärde med 34 poäng läggas till för att göra beräkningarna. Din kurva börjar och slutar på den första punkten och detta förvirrar mig. Det ska börja på den 34: e punkten. Se min graf bifogad. Den som frågade den här questen måste ha velat att göra ett 34 dagars kumulativt medelvärde, få en massa poäng och göra ett LSRL på dessa punkter. Ger det mening Se bifogad. Jag tror att det här är vad du vill ha. Tack för svaret. Låt mig förtydliga vad jag letar efter. Ett minst kvadratiskt glidande medelvärde kallas också ett slutpunkts glidande medelvärde där vid slutet av en viss längd linjär regressionslinje är plottet för det minsta fyrkantiga glidande medlet. Om jag till exempel letade efter en 34-punkts slutpunkts glidande medelvärde skulle jag titta på mitt nuvarande aktiekurs och rita en linjär regressionslinje från det aktuella priset till priset 34 perioder sedan. Om slutpunkten för den 34-periodiga linjära regresslinjen landar på det aktuella priset skulle med mitt första värde för min slutpunkt flytta genomsnittet. När beståndet går vidare till nästa pris kommer samma gång att hända igen och titta tillbaka 34 perioder för att rita en regressionslinje och plotta slutpunkten på nuvarande aktiekurs. Jag hoppas det gör saker tydligare av vad jag letar efter. Tack, Steven