คำนวณ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย การเจริญเติบโต อัตรา

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบเรียบกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงเวลาที่ยอดและหุบเขาจะเรียบขึ้นช่วงเวลาที่มีขนาดเล็กยิ่งใกล้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะอยู่ที่จุดข้อมูลจริงการคำนวณอัตราการเติบโตใน Excel. It เป็นเรื่องปกติที่จะต้องการคำนวณอัตราการเติบโตของระยะเวลาสำหรับตัวเลขทางประวัติศาสตร์ที่น่าแปลกใจ ไม่มีสูตรง่ายๆสำหรับการทำสูตรการเจริญเติบโตใน Excel เป็นสูตรอาร์เรย์ที่ใช้อาร์เรย์หลายอาร์เรย์ของข้อมูลเป็น input และส่งผลให้อาร์เรย์ของข้อมูลซึ่งอาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจถ้าความรู้ของคุณของสถิติ ain t สิ่งที่มัน เคยเป็นวิธีอื่น ๆ สำหรับการคำนวณการเติบโตรวมทั้งสูตรที่เขียนด้วยตนเองวิธีการแผนภูมิและวิธีการหนึ่งโดยใช้ Goal Seek ในที่สุดเราจะดูที่ชุดที่ขึ้นต้นด้วยตัวเลขเชิงลบการคำนวณเลขคณิตเลขคณิต จากชุดดังกล่าวมีความหมายไม่ดังนั้นสิ่งที่เราทำวิธี Formula สิ่งที่ส่วนใหญ่ของเราต้องการจากสูตรการเจริญเติบโตเป็นจำนวนที่ง่ายแทนระยะเวลาในช่วงอัตราการเจริญเติบโตของชุดของ ตัวเลขอัตราการเจริญเติบโตประจำปี CAGR เป็นตัวอย่างทั่วไปสูตรสำหรับ CAGR ไม่ใช่เรื่องยากสำหรับการคำนวณการเติบโตจากเวลาเริ่มต้นเดียวและเวลาสิ้นสุดเดียวก็เพียงพอในคำอื่น ๆ ถ้าเรามีค่าสำหรับรายได้ในปีที่ 1 และ รายได้สำหรับปีที่ 10 และเราไม่ได้เกี่ยวข้องกับปีระหว่างเราจะตั้งค่าสเปรดชีตที่แสดงไว้ด้านล่างโดยให้สูตรเป็น ค่าเริ่มต้นค่าเริ่มต้น 1 ช่วงเวลา - 1 -1 ในขณะที่เป็นตัวเลขเดียวที่เรากำลังทำขึ้นหลังจากสมการและผลลัพธ์ที่ค่อนข้างเหนือกว่าอาจทำให้คุณสงสัยว่าคุณเคยทำถูกต้องหรือไม่คำตอบคือสิ่งหนึ่ง แต่เป็นการประกัน ยังคงเป็นอื่นเราควรตั้งสเปรดชีตเพื่อใช้ตัวเลขการเติบโตในคอลัมน์ที่คาดการณ์และแสดงตัวเลขปีทั้งหมดของเราในคอลัมน์จริงด้วยความแปรปรวนระหว่างสองคุณสามารถสร้างรูปของคุณเองจากภาพด้านล่างหรือดาวน์โหลดไฟล์สุดท้ายได้ If คุณสร้างแผ่นงานให้แน่ใจว่าจะตั้งชื่อช่วง StartingAmount และ Growth. From คอลัมน์ที่คำนวณได้ของตัวเลขเราสามารถดูวิธีไกลการเจริญเติบโตที่คาดการณ์ของเราคือจากตัวเลขจริงที่เราเริ่มต้นด้วยแน่นอนมันจะง่ายยิ่งขึ้นเพื่อดูด้วย chart. start. Set ให้สร้างกราฟเพียงจากช่วงเวลาเดิมและค่าที่แท้จริงของเราและปล่อยให้ค่าที่คาดการณ์ไว้เพียงชั่วครู่เท่านั้นเนื่องจากเราจะได้รับมูลค่าการเติบโตจากกระบวนการสร้างแผนภูมิเองข้อมูลของคุณใน รูปแบบที่คุณเห็น abo ve และสร้างแผนภูมิการกระจาย XY - ไม่ใช่แผนภูมิเส้นมาตรฐานทำให้เกิดความแตกต่างถ้าช่วงเวลาของคุณเป็น 1, 2, 3 เนื่องจากแผนภูมิเส้นมาตรฐานถือว่าแต่ละจุดเป็น 1, 2, 3 แผนภูมิกระจายจริงอ่านค่า ในคอลัมน์ A และถือว่าไม่เป็นตัวเลขที่เป็นตัวเลข แต่เป็นค่าจริงถ้าคุณข้ามระยะเวลาเนื่องจากข้อมูลหายไปหรือถ้าช่วงเวลาของคุณเริ่มจากตัวเลขอื่นที่ไม่ใช่ 1 คุณจะเห็นความแตกต่างใหญ่เมื่อคุณเพิ่มเส้นแนวโน้มหลังจากที่คุณ ได้สร้างแผนภูมิกระจาย XY ด้านบนให้คลิกขวาที่ชุดข้อมูลและคุณจะเห็นเมนูด้านบนคลิกที่เพิ่ม Trendline ในกล่องโต้ตอบเพิ่มเส้นเวลาให้ระบุ Exponential เป็นประเภทของเส้นโค้งเพื่อให้พอดีกับข้อมูลจริงของคุณไปยังคุณต้องคลิก กล่องที่อยู่ใกล้กับด้านล่างของกล่องโต้ตอบเพื่อแสดงสมการบนแผนภูมิดังที่แสดงด้านล่างเมื่อกราฟของคุณได้รับการอัพเดตจะมีสมการของรูป ybegx ที่ g เป็นอัตราการเติบโตนี่เราจะเห็นค่าสัมประสิทธิ์คือ 0 0984 หรือ สังเกตว่าสูตร CAGR ทำให้เราเติบโตขึ้น อัตราของ 10 1 ทั้งสองต่างกันส่วนใหญ่เนื่องจาก CAGR ใช้เฉพาะช่วงเวลาเริ่มต้นและสิ้นสุดในการคำนวณของที่โค้งเหมาะสมใช้ข้อมูลทั้งหมด Goal Seek Method อีกครั้งเราสามารถสร้างคอลัมน์คาดการณ์จริงและความแปรปรวนเพื่อดู เส้นโค้งของเราพอดีกับข้อมูลได้ดีเพียงใดในความเป็นจริงเราสามารถสรุปความแตกต่างและใช้ Goal Seek เพื่อลองหาว่าอัตราการเติบโตดีกว่าหรือไม่ปัญหาที่มีเพียงการสรุปความแตกต่างก็คือค่าที่คาดการณ์ไว้บางส่วนจะยิ่งใหญ่และเล็กลง กว่าค่าจริงแม้ว่าความแตกต่างจะมีขนาดใหญ่มากค่าเท่ากันของค่าบวกและลบอาจทำให้เราเชื่อว่าเรามีพอดีเมื่อเรา don t. Let s สแควร์ความแปรปรวนและรวมพวกเขาสี่เหลี่ยมเสมอบวกและสี่เหลี่ยมจัตุรัส จะเกินความแตกต่างใหญ่และละเว้นความแตกต่างเล็ก ๆ น้อย ๆ คุณอาจเคยได้ยินวิธีการปรับเส้นโค้งเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยที่สุดเมื่อสเปรดชีตถูกตั้งค่าไว้ด้านล่างเราจะไปที่แท็บข้อมูลบนริบบิ้นคลิก What-If Analysis Goa l ค้นหาและบอก Excel เพื่อพยายามหาผลรวมของสี่เหลี่ยมใน E18 เป็นศูนย์โดยการเปลี่ยนอัตราการเติบโตใน C2 แน่นอนว่าเราจะไม่ได้เป็นศูนย์เสมอไป แต่ Excel จะพยายามใช้ค่าต่างๆกันหลายพันรายการจนกว่าจะถึงเวลา ได้ใกล้เคียงกับศูนย์เท่าที่สามารถ Goal Seek เป็นเพียงเล็กน้อยเช่นเกมเด็กของอุ่นเย็นที่ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งช่วยให้บอกอื่น ๆ หากพวกเขาได้รับการใกล้ชิดกับวัตถุลับอุ่นขึ้นหรือห่างออกไปหนาวขึ้น Excel เพียงแค่พยายามที่จะได้รับ อุ่นขึ้นและอุ่นขึ้นจนกว่าจะไม่มีอะไรที่มันพยายามที่จะได้รับความอบอุ่นใด ๆ ที่นี่ที่ใกล้เคียงที่สุดที่เราจะได้รับสี่เหลี่ยมของเราไปที่ศูนย์คือเมื่ออัตราการเติบโตเป็น 10 06.You สามารถเห็นได้ว่าวิธีการที่แตกต่างกันตัวเลขให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันเล็กน้อยคุณอาจต้องการที่จะลองทั้งสาม ข้อมูลของคุณที่จะได้รับความรู้สึกสำหรับการประมาณที่ดีที่สุดของการเจริญเติบโตของงวดการเริ่มต้นที่มีค่าลบหากคุณกำลังอ่านนี้คุณรู้อยู่แล้วว่าการคำนวณการเติบโตแบบเลขยกกำลังจากชุดที่ขึ้นต้นด้วยตัวเลขที่ไม่ใช่เชิงตัวเลขหรือตัวเลขเชิงลบเป็นไปไม่ได้การใช้ t เขาวิธีการข้างต้นเราจะเห็นว่าพวกเขาทั้งหมด fail. You มีไม่กี่ options. Add scalar ค่าของคุณ แต่น่าเสียดายที่ทางเลือกของสเกลาร์กำหนดการเจริญเติบโตที่จะนำมันชัดเจนถ้าคุณเพิ่มขนาดเล็กสเกลาร - เพียงขนาดใหญ่พอ จำนวนที่จะนำค่าเชิงลบบวก - อัตราการเติบโตของคุณจะใหญ่มากถ้าคุณเพิ่ม scalar ใหญ่ - เพิ่มหนึ่งล้านในแต่ละระยะเวลาที่แสดงข้างต้น - อัตราการเติบโตของคุณจะใกล้ศูนย์วิธีการนี้จะไม่ให้ผลผลิต การประมาณค่าพหุนามและเชิงเส้นจะสามารถคำนวณระยะเวลาการเปลี่ยนแปลงโดยประมาณในช่วงเวลาได้ แต่โดยทั่วไปแล้วไม่ใช่สิ่งที่เราหมายถึงเมื่อเราพูดถึงอัตราการเติบโตสมการที่ให้จะเป็นประโยชน์ในการคาดการณ์ค่าเพียงไม่กี่ ระยะเวลาในอนาคตและที่อาจจะดีพอสำหรับวัตถุประสงค์ของคุณรับไปที่รากของตัวเลขที่เป็นชุดที่คุณกำลังวิเคราะห์ชุดเดียวเช่นถ้าคุณกำลังวิเคราะห์กำไรมากกว่าจำนวนงวดที่คุณอาจเริ่มต้นด้วย ค่าลบ Howe ถ้าคุณแบ่งกำไรออกเป็นสองชุดแยกกันคือรายได้และค่าใช้จ่ายคุณจะพบว่าคุณสามารถแสดงทั้งสองอย่างเป็นตัวเลขบวกใช้วิธีการข้างต้นวิเคราะห์ชุดตั้งแต่สองชุดขึ้นไปแยกจากกันแล้วรวมเอาไว้อีกครั้งเราหวังว่าบทความนี้จะได้รับการรวบรวมใหม่ มีประโยชน์และจะติดต่อเรากับความคิดเห็นและคำถามของคุณมากที่สุดของคุณและทรัพยากรมนุษย์ของคุณเฉลี่ยอยู่สิ่งที่พวกเขาในบรรดาตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มปัจจุบันทุกประเภทของการย้าย ค่าเฉลี่ยที่เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบเรียบแทนการมุ่งเน้นที่ ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมดรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเป็นที่รู้จักกันทั่วไปว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย SMA คำนวณโดยการคำนวณ e ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนดตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาสำหรับ 10 วันที่ผ่านมา 110 ถูกหารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อไปถึงค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ประกอบการค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนการคำนวณแบบเดียวกันจะทำขึ้น แต่จะรวมถึงราคามากกว่า 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่ต่ำกว่า 11 คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาบางทีคุณอาจสงสัยว่าเหตุใดผู้ค้าทางเทคนิคจึงเรียกเครื่องมือนี้ว่ามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ย (mean mean) คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีขึ้นจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ จะต้องมาแทนที่ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการเคลื่อนย้ายบัญชีใหม่ไปเป็นข้อมูลใหม่ มันจะกลายเป็นใช้ได้วิธีการคำนวณนี้ ไอออนจะช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกเฉพาะข้อมูลปัจจุบันเท่านั้นในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 กล่องสีแดงแทนจุดข้อมูลที่ผ่านมา 10 ตัวจะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจาก การคำนวณเนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็กของ 5 แทนค่าที่สูงของ 15 คุณจะคาดหวังให้เห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10. เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย แมสซาชูเซตได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงกราฟและเชื่อมต่อเพื่อสร้างเส้นเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้เป็นปกติในแผนภูมิของผู้ค้าทางเทคนิค แต่วิธีการใช้อาจแตกต่างกันมากขึ้นในภายหลังนี้ตามที่คุณเห็นใน รูปที่ 3 เป็นไปได้ที่จะสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในกราฟโดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะทำให้เสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะเริ่มคุ้นเคยกับพวกเขาเมื่อเวลาผ่านไป สีแดง ne เป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมาตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไรและเราจะแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันอย่างไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ค้า แต่เช่นเดียวกับตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดใน ชุดข้อมูลมีการถ่วงน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในซีเควนซ์นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้ายในการตอบสนองต่อคำติชมนี้ผู้ค้าเริ่มให้บริการเพิ่มเติม น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดซึ่งได้นำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA สำหรับการอ่านต่อให้ดูข้อมูลพื้นฐาน ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA และ EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้ข้อมูลนั้นตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ได้ดีขึ้น สมการที่ซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณอย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA เมื่อใช้สูตรการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยการคำนวณค่าเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่นเราได้จัดทำสเปรดชีตตัวอย่างไว้ด้วย ตัวอย่างชีวิตจริงของวิธีการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดความแตกต่างระหว่าง EMA กับ SMA ตอนนี้คุณมีค่า AB ความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการคำนวณ SMA และ EMA ลองพิจารณาดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไรโดยดูจากการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลที่ได้รับการเน้นย้ำอยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเท่ากับ 15 แต่ EMA ตอบสนองได้เร็วกว่าราคาที่เปลี่ยนแปลงแจ้งว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อใด ราคาจะลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักว่าทำไมผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA ผ่าน SMA. What Different Days Mean Moving averages เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้เองซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกเฟรมเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระ การสร้างค่าเฉลี่ยช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการย้ายค่าเฉลี่ยคือ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันยิ่งช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยยิ่งมีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงราคามากเท่าไร เขาช่วงเวลาที่มีความสำคัญน้อยลงหรือเรียบขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการคิดว่ารูปแบบใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบด้วยจำนวน ช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปจนกว่าคุณจะหาช่วงเวลาที่เหมาะกับกลยุทธ์ของคุณ