평균에서 이동 평균까지 계산 방법

이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 간격이 클수록 봉우리와 계곡이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 더 가깝습니다. Exponential Smoothing을 사용하여 Excel에서 가중 이동 평균을 계산하는 방법 인형, 두 번째 판의 Excel 데이터 분석 Excel의 지수 평활화 도구는 이동 평균을 계산합니다. 그러나 지수 평활화는 이동 평균 계산에 포함 된 값에 가중치를 부여하므로 더 최근 값이 평균 계산에 더 큰 영향을 미치고 이전 값은 더 적은 영향을줍니다. Exponential Smoothing 도구가 어떻게 작동하는지 설명하기 위해 평균 일일 온도 정보를 다시보고 있다고 가정하십시오. 지수 평활화를 사용하여 가중 이동 평균을 계산하려면 다음 단계를 수행하십시오. 지수 평활화 이동 평균을 계산하려면 먼저 데이터 탭 ■ 데이터 분석 명령 단추. Excel에 데이터 분석 대화 상자가 표시되면, 목록에서 Exponential Smoothing 항목을 선택한 다음 OK를 클릭합니다. Excel은 지수 평활 대화 상자를 표시합니다. 데이터를 확인합니다. 지수 평활 이동 평균을 계산할 데이터를 식별하려면 입력 범위 텍스트 상자를 클릭하고 워크 시트 범위 주소를 입력하거나 워크 시트 범위를 선택하여 입력 범위 입력 범위에 데이터를 식별하거나 설명하기위한 텍스트 레이블이 포함되어 있으면 레이블 확인란을 선택합니다. 평활 상수를 입력합니다. 댐핑 팩터 텍스트 상자 Excel 도움말 파일에 0 2와 0 3 사이의 스무딩 상수를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나이 도구를 다시 사용하는 경우 올바른 스무딩 상수가 무엇인지에 대한 아이디어가 있습니다. 평활 상수, 아마도이 도구를 사용해서는 안됩니다. Excel에서 지수 평활화 된 이동 평균 데이터를 배치 할 위치를 지정하십시오. 출력 범위 텍스트 상자를 사용하여 작업을 식별하십시오 이동 평균 데이터를 배치 할 범위 예를 들어, 워크 시트 예에서 이동 평균 데이터를 워크 시트 범위 B2 B10에 배치합니다. 선택적으로 지수 적으로 평활화 된 데이터를 차트로 나타냅니다. 지수 적으로 평활화 된 데이터를 차트로 표시하려면 차트 출력 확인란을 선택합니다. 선택 사항 표준 오류 정보를 계산할 수 있음을 나타냅니다. 표준 오류를 계산하려면 표준 오류 확인란을 선택합니다. Excel은 지수 오류 평행 이동 평균 값 옆에 표준 오류 값을 배치합니다. 계산할 원하는 이동 평균 정보 및 원하는 위치 지정을 마친 후 이동 평균은 이동 평균을 계산합니다. 이동 평균은 무엇입니까? 가장 많이 사용되는 기술 지표 중 이동 평균은 현재 추세의 방향을 측정하는 데 사용됩니다. MA와 같이이 자습서에 일반적으로 쓰여지는 모든 유형의 이동 평균은 과거 데이터 포인트의 수를 평균하여 계산 된 수학적 결과 일단 결정되면 결과 평균이 차트에 플롯되어 거래자가 매일 매일의 가격 변동에 초점을 맞추기보다는 평활화 된 데이터를 볼 수 있습니다. 모든 금융 시장에 내재되어 있습니다. 이동 평균의 가장 간단한 형태는 적절하게 단순 이동 평균 SMA로 알려져 있습니다 는 주어진 값 집합의 산술 평균을 취하여 계산됩니다. 예를 들어, 기본 10 일 이동 평균을 계산하려면 지난 10 일의 종가를 더한 다음 결과를 10으로 나눕니다. 그림 1에서 지난 10 일 동안의 가격의 합 110을 일 10 일로 나누어 10 일 평균에 도달했습니다. 상인이 대신 50 일 평균을보고 싶다면 동일한 유형의 계산이 이루어 지지만 지난 50 일 동안의 가격을 포함합니다. 11 이하의 결과 평균은 과거 10 일간의 데이터 포인트를 고려하여 거래자에게 지난 10 일 동안 자산 가격이 어떻게 책정되었는지 아이디어를 제공합니다. 기술 거래자가 왜 전화를하는지 궁금해 할 수 있습니다 이 도구는 일반적인 평균이 아닌 이동 평균입니다. 새로운 값을 사용할 수있게되면 가장 오래된 데이터 포인트를 집합에서 삭제하고 새 데이터 포인트가이를 대체해야합니다. 따라서 데이터 세트는 계속해서 새 데이터가 avai가 될 때 계정 lable이 계산 방법은 현재 정보 만 고려되도록합니다. 그림 2에서 새 값 5가 집합에 추가되면 지난 10 개의 데이터 요소를 나타내는 빨간색 상자가 오른쪽으로 이동하고 마지막 값인 15 계산에서 제외됩니다. 상대적으로 작은 5의 값이 15의 높은 값을 대체하기 때문에 데이터 세트의 평균이 11에서 10으로 감소하는 것을 볼 수 있습니다. 이동 평균은 다음과 같습니다. MA 값이 계산되면 차트에 그려지고 연결되어 이동 평균선을 만듭니다. 이 곡선은 기술 거래 차트에서 흔히 볼 수 있지만 사용 방법은 이후에 크게 달라질 수 있습니다. 그림 3에서 볼 수 있듯이 계산에 사용 된 기간의 수를 조정하여 차트에 둘 이상의 이동 평균을 추가 할 수 있습니다. 이 커브 선은 처음에는 혼란 스럽거나 혼란스럽게 보일 수 있지만, 시간이 지남에 따라 변화합니다. 빨간색 선은 단순히 과거 50 일 동안의 평균 가격이며 파란 선은 지난 100 일 동안의 평균 가격입니다. 이제 이동 평균이 무엇인지 그리고 어떻게 생겼는지 이해하게 될 것입니다. 다른 유형의 이동 평균을 소개하고 이전에 언급 한 단순 이동 평균과 다른 점을 조사합니다. 단순 이동 평균은 거래자들에게 매우 인기가 있지만 모든 기술 지표와 마찬가지로 비평가가 있습니다 많은 개인은 SMA의 유용성 데이터 계열의 각 지점은 시퀀스에서 발생하는 위치에 관계없이 동일하게 가중치가 적용되기 때문에 제한적입니다. 비평가는 최신 데이터가 이전 데이터보다 더 중요하며 최종 결과에 더 큰 영향을 주어야한다고 주장합니다. 비판으로 인해 거래자들은 최근 데이터에 더 많은 가중치를주기 시작 했으므로 이후 다양한 유형의 새로운 평균이 창안되었습니다. 가장 인기있는 것은 지수 이동 평균 EMA입니다. 자세한 내용은 가중 이동 평균의 기본 사항과 SMA와 EMA의 차이점을 참조하십시오. 지수 이동 평균 지수 이동 평균은 이동 평균의 한 유형으로 최근 가격에 더 많은 반응을 주므로 새로운 정보 거의 모든 차트 작성 패키지가 계산을하기 때문에 EMA 계산을위한 다소 복잡한 공식을 배우는 것은 불필요 할 수 있습니다. 그러나 수학 괴짜에 대해서는 여기 EMA 방정식이 있습니다. 공식을 사용하여 계산할 때 EMA의 첫 번째 포인트는 이전 EMA로 사용할 수있는 가치가 없음을 알 수 있습니다. 이 작은 문제는 간단한 이동 평균으로 계산을 시작한 다음 위의 공식으로 계속 진행하면 해결할 수 있습니다. 간단한 이동 평균과 지수 이동 평균을 계산하는 방법에 대한 실제 사례가 포함 된 샘플 스프레드 시트입니다. EMA 간의 차이점 및 SMA 이제 SMA 및 EMA 계산 방법을 더 잘 이해하게되었으므로 이러한 평균이 다른 점을 살펴 보겠습니다. EMA 계산을보고 최근 데이터에 중점을 둡니다. 포인트를 가중 평균으로 사용 그림 5에서 각 평균에 사용 된 기간 수는 동일하지만 EMA는 가격 변동에보다 신속하게 응답합니다 가격이 올라갈 때 EMA가 더 높은 가치를 갖는 방식에 주목하십시오. 가격이 하락할 때 SMA보다 빠르게 떨어집니다. 이 응답은 많은 거래자가 SMA를 통해 EMA를 사용하는 것을 선호하는 주요 이유입니다. 다른 요일은 무엇을 의미합니까? 이동 평균은 완전히 사용자 정의가 가능한 지표입니다. 즉, 사용자가 자유롭게 평균을 만들 때 원하는 시간 프레임을 선택하십시오. 이동 평균에 사용되는 가장 일반적인 시간 간격은 15, 20, 30, 50, 100 및 200 일입니다. 평균을 생성하는 데 사용되는 시간이 짧을수록 더 민감 해집니다 가격 변화에 시간 간격이 길수록 민감도가 낮아지고 평탄 해지면 평균값이 올라갑니다. 이동 평균을 설정할 때 사용할 적절한 시간 프레임이 없습니다. 가장 적합한 방법을 찾는 가장 좋은 방법은 다음과 같습니다. 당신이 당신의 전략에 맞는 것을 찾을 때까지 여러 다른 시간대를 가지고 실험하십시오.