Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf 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 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Background: Wir haben ein eingebettetes System, das lineare Positionen (0 mm - 40 mm) von einer Potentiometerspannung in einen digitalen Wert umwandelt Digital-Wandler. Wir zeigen dem Anwender die lineare Position in Schritten von 1 mm. Ex. 1mm, 2mm, 3mm, etc. Das Problem: Unser System kann in elektromagnetisch geräuschvollen Umgebungen eingesetzt werden, die dazu führen können, dass die lineare Position aufgrund von Rauschen, das in den ADC eintritt, flackert. Zum Beispiel werden wir Werte wie: 39,40,39,40,39,38,40 usw. sehen, wenn das Potentiometer bei 39 mm ist. Da wir auf alle 1 mm runden, sehen wir flackern zwischen 1 und 2, wenn der Wert beispielsweise zwischen 1,4 und 1,6 mm wechselt. Vorgeschlagene Software-Lösung: Angenommen, wir können die Hardware nicht ändern, möchte ich eine gewisse Hysterese der Rundung der Werte hinzufügen, um dieses Flimmern zu vermeiden. Solche: Wenn der Wert derzeit bei 1 mm liegt, kann er nur auf 2 mm gehen, wenn der Rohwert 1,8 oder höher ist. Ebenso, wenn der aktuelle Wert 1 mm ist, kann er nur auf 0 mm gehen, wenn der Rohwert 0,2 oder niedriger ist. Ich schrieb die folgende einfache app, um meine Lösung zu testen. Mich bitte informieren, wenn ich auf dem rechten Weg bin, oder wenn Sie irgendeinen Rat haben. Ich hatte mit etwas Ähnliches zu tun, vor einiger Zeit, wo ich hatte, um die Spannung von einer Schaltung zu lesen und eine Grafik auf einem Computer-Bildschirm. Die Quintessenz ist, das hängt wirklich von Ihren Systemanforderungen ab. Wenn die Anforderung 1mm Genauigkeit ist, dann gibt es nichts, was Sie wirklich tun könnten. Ansonsten, wie oben erwähnt, könnten Sie mit mehreren Methoden, die Ihnen helfen, vermindern das Flackern. Sie können den Mittelwert dieser Werte über einen bestimmten Zeitraum berechnen, den der Benutzer konfigurieren kann. Erlauben Sie dem Benutzer, einen Schwellenwert für die Empfindlichkeit festzulegen. Diese Schwelle kann verwendet werden, um das Wetter zu entscheiden, um den neuen Wert als gültig zu betrachten oder nicht. In Ihrem Beispiel kann der Schwellenwert auf 2 mm eingestellt werden, wobei in diesem Fall Werte wie 39, 40, 39, 38 als 39 mm lesen würden. Außerdem haben Sie darüber nachgedacht, einen externen Stabilisator zwischen Ihrer Anwendung und der Hardware selbst zu beantworten 21:50 Danke für die Einsicht. Kannst du diesen externen Stabilisator näher erläutern? Ndash Ryan R 2017 Stack Exchange, IncAppling Hysterese zu gleitenden Durchschnitten Join The Band Wenden Sie diese Methode auf gleitende durchschnittliche Übergänge, um loszuwerden, die Verzögerung und die falschen Signale. O ne der ersten Indikatoren, dass jede technische Analyse Anfänger-Studien ist die gleitende Durchschnitt Crossover. Die durchschnittlichen Schlusskurse für eine bestimmte Periode (die letzten n Balken) und die damit verbundenen Verzögerungsindikatoren sind eher für die Trendmärkte als für die Rationalisierung geeignet. Wenn zwei MAs verschiedener Perioden zusammen verwendet werden, kann ein einfaches Handelssystem um sie herum leicht aufgebaut werden. Jedes Mal, wenn der kürzere (schnellere) gleitende Durchschnitt über dem längeren (langsamer) kreuzt, wird ein Kaufsignal erzeugt, ein Verkaufssignal wird erzeugt, wenn der schnellere Mittelwert unter dem langsameren Durchschnitt liegt. Wie jeder technische Analytiker weiß, sind diese Übergänge anfällig für whipsaws der Preis bewegt sich gerade genug in eine Richtung, um ein Signal auszulösen, dann schnell ändert die Richtung und triggert ein entgegengesetztes Signal. Dies führt zu frühen Ein - und Ausgängen, die die Handelsleistung beeinträchtigen (Abbildung 1). ABBILDUNG 1: WHIPSAWS. Die Pfeile zeigen deutliche Signale an, während die Kreise auf Peitschen zeigen. Man beachte, daß zur Verdeutlichung Preisstäbe entfernt wurden und nur die SMA-Linien geplottet wurden. Whipsaws sind das Ergebnis der Empfindlichkeit von MAs gegenüber Datenfluktuationen. Der klassische Ansatz für dieses Problem bestand darin, den Mittelungszeitraum (Fig. 2) auf Kosten der erhöhten Verzögerung zu erhöhen, was, wenn er zu ausgeprägt ist, den Indikator unbrauchbar machen kann. ABBILDUNG 2: SLOWING DOWN. Beobachten Sie, wie whipsaws durch die Erhöhung der Perioden, die durch die gleitenden Durchschnitte verwendet wurden, verhindert wurden, aber auch beachten Sie die Verzögerung von mindestens einem Monat in den Signalen. Zusätzlich neigen Peitschen dazu, auf ähnliche Weise unterschiedliche Zeitrahmen zu beeinflussen. Zum Beispiel wird ein Satz von zwei MAs auf einer Tages-Chart wahrscheinlich eine ähnliche Häufigkeit von falschen Signalen im Laufe von sieben Monaten (154 Balken) aufkommen, da ein gleich parametrisierter Satz von MAs auf einem Drei-Jahres-Wochenchart aufrechterhalten wird (3 52 156 bar). Die Störungshäufigkeit bewegt sich nur zu einem größeren Zeitrahmen. Das Problem liegt also im Konzept: Einfache Leitungsübergänge müssen als Signalgeber durch ein anderes Auslösesystem ersetzt werden. Wenn wir Diagramme von Hand zeichnen wollten (die einzige Möglichkeit vor dem Computeralter), würden wir die Idee eines dick gezeichneten Bleistifts als nützlich erweisen, da er eine gewisse Breite erlauben würde, wo sich die Durchschnittswerte überschneiden. Aber Linienstärke ist mathematisch eine Absurdität. Was wir brauchen, ist ein Band oder eine Umhüllung um den langsameren MA, innerhalb dessen der Indikator herumlaufen kann, ohne falsche Signale zu verursachen. Bevor wir diese Idee weiter entwickeln, wollen wir in die Technikwelt eindringen und uns mit einem entscheidenden Begriff in Steuerungssystemen vertraut machen. Zuerst als Ingenieurstudent und später in der Lebensmittelindustrie, wurde ich in den Bereich der Steuerungssysteme und das Problem der wiederholten Aktivierungs-Deaktivierungszyklen eingeführt. Nehmen Sie zum Beispiel einen Thermostaten, der ein Kühlsystem steuert, wie es in Ihrem Kühlschrank zu finden ist. Wir wollen, dass es die Temperatur so konstant wie möglich hält, sagen wir fünf Grad Celsius (5 ° C) (T0), und das Kühlsystem kann nur in einem von zwei Zuständen sein: aus oder an. Wenn der Thermostat sofort auf einen Unterschied von T0 reagiert, würde er das System mit einer Frequenz aktivieren oder deaktivieren, die eine Belastung für die Ausrüstung und eine Kühlungseffizienz verursachen würde. Fortsetzung in der Januar-Ausgabe der Technical Analysis of Stocks amp Rohstoffe Auszug aus einem Artikel ursprünglich veröffentlicht in der Januar 2009 Ausgabe von Technical Analysis of Stocks amp Commodities Magazin. Alle Rechte vorbehalten. Copyright 2009, Technische Analyse, Inc.
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