Hinzufügen, Ändern oder Entfernen einer Trendlinie in einem Diagramm Erfahren Sie mehr über die Vorhersage und die Darstellung von Trends in Diagrammen Trendlinien werden verwendet, um Trenddaten grafisch darzustellen und zu analysieren, Probleme der Vorhersage zu analysieren. Eine solche Analyse wird auch Regressionsanalyse genannt. Durch die Verwendung der Regressionsanalyse können Sie eine Trendlinie in einem Diagramm über die tatsächlichen Daten hinaus ausdehnen, um zukünftige Werte vorherzusagen. Beispielsweise verwendet das folgende Diagramm eine einfache lineare Trendlinie, die zwei Quartale prognostiziert, um klar einen Trend zu steigenden Umsätzen zu zeigen. Tipps Sie können auch einen gleitenden Durchschnitt erstellen, der Schwankungen in den Daten glättet und das Muster oder den Trend deutlicher zeigt. Wenn Sie ein Diagramm oder eine Datenreihe ändern, so dass es beispielsweise die zugehörige Trendlinie nicht mehr unterstützen kann, indem Sie den Diagrammtyp in ein 3D-Diagramm ändern oder die Ansicht eines PivotChart-Berichts oder eines zugeordneten PivotTable-Berichts ändern, wird die Trendlinie nicht mehr angezeigt Auf dem Diagramm. Für Zeilendaten ohne Diagramm können Sie AutoFill oder eine der statistischen Funktionen wie GROWTH () oder TREND () verwenden, um Daten für am besten passende lineare oder exponentielle Zeilen zu erstellen. Den richtigen Trendline-Typ für Ihre Daten auswählen Wenn Sie in Microsoft Office Excel eine Trendlinie zu einem Diagramm hinzufügen möchten, können Sie einen dieser sechs verschiedenen Trend - oder Regressionstypen wählen: lineare Trendlinien, logarithmische Trendlinien, Polynom-Trendlinien, Power-Trendlinien, exponentiell Trendlinien oder gleitende durchschnittliche Trendlinien. Die Art der Daten, die Sie festlegen, die Art der Trendlinie, die Sie verwenden sollten. Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-squared-Wert auf oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten passen, berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Wenn Sie möchten, können Sie diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen. Lineare Trendlinien Eine lineare Trendlinie ist eine am besten passende gerade Linie, die mit einfachen linearen Datensätzen verwendet wird. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten einer Linie ähnelt. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Im folgenden Beispiel illustriert eine lineare Trendlinie, dass die Verkäufe von Kühlschränken über einen Zeitraum von 13 Jahren konstant gestiegen sind. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Logarithmische Trendlinien Eine logarithmische Trendlinie ist eine am besten passende gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn die Änderungsrate der Daten schnell zunimmt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann sowohl negative als auch positive Werte verwenden. Das folgende Beispiel verwendet eine logarithmische Trendlinie, um das prognostizierte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum zu veranschaulichen, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Polynom-Trendlinien Eine Polynom-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Daten schwanken. Es eignet sich zum Beispiel für die Analyse von Gewinnen und Verlusten über einen großen Datensatz. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Eine Ordnung 2 Polynom-Trendlinie hat in der Regel nur einen Hügel oder Tal. Ordnung 3 hat im Allgemeinen ein oder zwei Hügel oder Täler. Ordnung 4 hat in der Regel bis zu drei Hügeln oder Tälern. Das folgende Beispiel zeigt eine Polynom-Trendlinie (ein Hügel), um die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch zu erläutern. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Leistung Trendlinien Eine Leistung Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die mit Datensätzen, die Messungen, die mit einer bestimmten Rate, zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen zu erhöhen vergleichen. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel werden Beschleunigungsdaten durch Zeichnen der Distanz in Metern pro Sekunde dargestellt. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Exponentielle Trendlinien Eine exponentielle Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Raten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel wird eine exponentielle Trendlinie verwendet, um die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt darzustellen, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Gleitende durchschnittliche Trendlinien Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie glättet die Fluktuationen der Daten, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die durch die Option "Periode" festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Zeile. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Im folgenden Beispiel zeigt eine gleitende durchschnittliche Trendlinie ein Muster in der Anzahl der über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauften Häuser. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie auf einer Datenreihe, auf die Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten, auf einer unstacked, 2-D-, Bereichs-, Balken-, Spalten-, Linien-, Lager-, xy - (Scatter-) oder Blasendiagramm Um die Datenreihe aus einer Liste von Diagrammelementen auszuwählen: Klicken Sie auf eine beliebige Stelle im Diagramm. Dadurch werden die Diagrammtools angezeigt. Hinzufügen des Designs. Layout . Und Format-Registerkarten. Klicken Sie auf der Registerkarte Format in der Gruppe Aktuelle Auswahl auf den Pfeil neben dem Diagrammelemente-Feld, und klicken Sie dann auf das Diagrammelement, das gewünscht wird. Hinweis: Wenn Sie ein Diagramm mit mehr als einer Datenreihe auswählen, ohne eine Datenreihe auszuwählen, zeigt Excel das Dialogfeld Trendlinie hinzufügen an. Klicken Sie im Listenfeld auf die gewünschte Datenreihe, und klicken Sie dann auf OK. Klicken Sie auf der Registerkarte Layout in der Gruppe Analysis auf Trendline. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus: Klicken Sie auf eine vordefinierte Trendline-Option, die Sie verwenden möchten. Hinweis: Dies gilt für eine Trendlinie, ohne dass Sie bestimmte Optionen auswählen können. Klicken Sie auf Weitere Trendlinienoptionen. Und dann in der Kategorie Trendlinienoptionen unter Trend - / Regressionstyp. Klicken Sie auf die Art der Trendlinie, die Sie verwenden möchten. Ich habe eine Handlung von Zeitreihen in ggplot2 Paket und ich habe die Moving Average durchgeführt und ich möchte das Ergebnis der gleitenden Durchschnitt auf die Handlung der Zeitreihen hinzufügen. Beispiel des Datensatzes (Seite 31): ambtemp dt -1.14 2007-09-29 00:01:57 -1.12 2007-09-29 00:03:57 -1.33 2007-09-29 00:05:57 -1.44 2007 -09-29 00:07:57 -1.54 2007-09-29 00:09:57 -1.29 2007-09-29 00:11:57 Angewandter Code für die Zeitreihen-Darstellung: Beispiel für Moving-Average-Plot Beispiel für erwartete Ergebnisse Herausforderung ist, dass die Zeitreihendaten aus dem Datensatz erhalten, die Zeitstempel und Temperatur enthalten, aber Moving Average Daten enthalten nur die durchschnittliche Spalte und nicht die Zeitstempel und Anpassung dieser beiden können Inkonsistenz verursachen. Moving Averages in R Nach meinem besten Wissen, R tut Haben keine integrierte Funktion zur Berechnung der gleitenden Mittelwerte. Mit der Filterfunktion können wir jedoch eine kurze Funktion für gleitende Mittelwerte schreiben: Wir können die Funktion auf beliebigen Daten verwenden: mav (data) oder mav (data, 11), wenn wir eine andere Anzahl von Datenpunkten angeben wollen Als die Standard-5-Plotterarbeiten wie erwartet: plot (mav (data)). Zusätzlich zu der Anzahl der Datenpunkte, über die gemittelt wird, können wir auch das Seitenargument der Filterfunktionen ändern: sides2 verwendet beide Seiten, Seiten1 verwendet nur vergangene Werte. Share this: Post navigation Kommentar Navigation Kommentar navigationMoving-Mittelwerte: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Mittelwerte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art durchschnittlich bewegen (allgemein in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl vergangener Datenpunkte berechnet. Sobald bestimmt ist, wird der resultierende Mittelwert dann auf einem Diagramm aufgetragen, um Händler zu ermöglichen, bei geglätteten Daten zu suchen, anstatt sich auf den Tag-zu-Tag Preisschwankungen, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, in geeigneter Weise als ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel aus einer gegebenen Menge von Werten berechnet. Um zum Beispiel eine grundlegende 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann teilen Sie das Ergebnis durch 10. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung zu geben, wie ein Gewinn für den letzten 10 Tagen relativ preiswert ist. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Schaffung der Durchschnitt. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Verschieben von Durchschnitten: So verwenden Sie Them Subscribe to News Für die neuesten Erkenntnisse und Analysen verwenden Danke für die Anmeldung zu Investopedia Insights - News zu Use. Moving Durchschnitt - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA Beispiel, betrachten Sie eine Sicherheit mit der Nach den Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29 , 28 Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt ausrechnen. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge des zu verwendenden MA hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher für langfristige Anleger geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Die Abwärtsmomentum wird mit einem bärischen Übergang bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter einem längerfristigen MA liegt.
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