Calibrati medie mobili: I principi fondamentali Nel corso degli anni, i tecnici hanno trovato due problemi con la media mobile semplice. Il primo problema è il lasso di tempo della media mobile (MA). La maggior parte degli analisti tecnici ritengono che l'azione dei prezzi. l'apertura o la chiusura del prezzo delle azioni, non è sufficiente su cui dipendere per prevedere correttamente i segnali di acquisto o vendita delle azioni di crossover MAs. Per risolvere questo problema, gli analisti ora assegnare più peso ai dati relativi ai prezzi più recenti utilizzando la media mobile esponenziale livellata (EMA). (Per saperne di più nell'esplorazione esponenziale Pesato media mobile.) Un esempio per esempio, utilizzando un 10-giorni MA, un analista avrebbe preso il prezzo del 10 ° giorno di chiusura e moltiplicare questo numero per 10, il nono giorno per le nove, l'ottavo giorno per otto e così via alla prima della MA. Una volta che il totale è stato determinato, l'analista poi dividere il numero per l'aggiunta dei moltiplicatori. Se si aggiungono i moltiplicatori del 10-day MA esempio, il numero è 55. Questo indicatore è conosciuta come la media mobile linearmente ponderata. (Per la lettura correlata, controllare semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Molti tecnici sono convinti sostenitori del esponenzialmente lisciato media mobile (EMA). Questo indicatore è stato spiegato in tanti modi diversi che confonde gli studenti e degli investitori. Forse la migliore spiegazione viene da John J. Murphys: Analisi tecnica dei mercati finanziari, (pubblicato dal New York Institute of Finance, 1999): Il modo esponenziale lisciato movimento indirizzi medi sia dei problemi connessi con la media mobile semplice. Innanzitutto, la media esponenziale livellata assegna un peso maggiore ai dati più recenti. Pertanto, è una media mobile ponderata. Ma mentre assegna minore importanza ai dati dei prezzi passati, esso include nel suo calcolo tutti i dati nella vita dello strumento. Inoltre, l'utente può regolare il coefficiente di dare maggiore o minore peso al più recente prezzo giorni, che viene aggiunta ad una percentuale del valore giorni precedente. La somma dei due valori percentuali aggiunge fino a 100. Per esempio, l'ultimo giorni prezzo potrebbe essere assegnato un peso di 10 (.10), che viene aggiunto al giorno precedente peso di 90 (.90). Questo dà l'ultimo giorno 10 del peso totale. Questo sarebbe l'equivalente di una media di 20 giorni, dando l'ultimo giorni prezzo un valore inferiore di 5 (.05). Figura 1: esponenziale Smoothed media mobile È possibile che questo grafico mostra il Nasdaq Composite Index dalla prima settimana di agosto 2000 al 1 ° giugno 2001. Come si può vedere chiaramente, l'EMA, che in questo caso utilizza i dati relativi ai prezzi di chiusura nel corso di un periodo di nove giorni, ha segnali di vendita precisi sul 8 settembre (contrassegnato da un nero freccia verso il basso). Questo era il giorno in cui l'indice rotto sotto il livello 4.000. La seconda freccia nera indica un'altra tappa verso il basso che i tecnici sono stati effettivamente aspettavano. Il Nasdaq non ha potuto generare abbastanza volume e interesse da parte degli investitori al dettaglio per rompere il marchio 3.000. E poi tuffò di nuovo a toccare il fondo a 1619,58 su aprile 4. La fase di rialzo del 12 aprile è contrassegnato da una freccia. Qui l'indice ha chiuso a 1,961.46, e tecnici ha cominciato a vedere i gestori di fondi istituzionali che iniziano a prendere alcuni affari come Cisco, Microsoft e alcuni dei problemi legati all'energia. (Leggi i nostri articoli correlati: Moving Buste media:. Raffinazione uno strumento popolare Trading e spostamento di rimbalzo media) Il valore complessivo mercato del dollaro di tutto ad un company039s azioni in circolazione. La capitalizzazione di mercato è calcolato moltiplicando. Frexit abbreviazione di quotFrench exitquot è uno spin-off francese del termine Brexit, che è emerso quando il Regno Unito ha votato per. Un ordine con un broker che unisce le caratteristiche di ordine di stop con quelli di un ordine limite. Un ordine di stop-limite sarà. Un round di finanziamento in cui gli investitori acquistano magazzino da una società ad una valutazione inferiore rispetto alla stima collocato sul. Una teoria economica della spesa totale per l'economia e dei suoi effetti sulla produzione e l'inflazione. economia keynesiana è stato sviluppato. Una partecipazione di un bene in un portafoglio. Un investimento di portafoglio è realizzato con l'aspettativa di guadagnare un ritorno su di esso. This. Home Argomenti contabili gtgt inventario Moving inventario metodo della media mobile media inventario Metodo Panoramica Con il metodo di inventario media mobile, il costo medio di ogni articolo di magazzino in magazzino è ricalcolati dopo ogni acquisto di inventario. Questo metodo tende a produrre valutazioni di inventario e costo del venduto i risultati che sono in-tra quelli derivati sotto il primo, primo metodo out (FIFO) e l'ultima nel primo metodo, fuori (LIFO). Questo approccio media viene considerato per produrre un approccio sicuro e conservativo per riportare i risultati finanziari. Il calcolo è il costo totale degli articoli acquistati diviso per il numero di articoli in magazzino. Il costo di porre fine delle scorte e il costo delle merci vendute sono poi fissati a questo costo medio. Non è necessaria alcuna stratificazione costo, come è richiesto per i metodi FIFO e LIFO. Dal momento che il costo media mobile cambia ogni volta che c'è un nuovo acquisto, il metodo può essere utilizzato solo con un sistema di monitoraggio delle scorte perpetua un tale sistema tiene up-to-date record dei saldi di inventario. Non è possibile utilizzare il metodo dell'inventario media mobile se si utilizza solo un sistema di inventario periodico. poiché tale sistema accumula soltanto informazioni alla fine di ogni periodo contabile, e non mantenere registrazioni a livello di unità singola. Inoltre, quando le valutazioni di inventario siano derivati dall'uso di un sistema informatico, il computer rende relativamente facile da regolare continuamente le valutazioni di inventario con questo metodo. Al contrario, può essere molto difficile da utilizzare il metodo della media mobile quando i record di inventario vengono mantenute manualmente, dato che il personale d'ufficio sarebbe stato sopraffatto dal volume di calcoli richiesti. Moving inventario Metodo media Esempio Esempio 1. ABC International ha 1.000 widget verdi in magazzino a partire dall'inizio del mese di aprile, con un costo per unità di 5. Pertanto, il saldo delle scorte all'inizio del widget verdi nel mese di aprile è 5.000. ABC poi acquista 250 widget aggiuntivi greeen il 10 aprile per 6 ciascuno (acquisto totale di 1.500), e altri 750 widgets verdi il 20 aprile per 7 ciascuno (acquisto totale di 5.250). In assenza di vendite, questo significa che il costo media mobile per unità al fine di aprile sarebbe 5.88, che è calcolato come un costo totale di 11.750 (5.000 saldo iniziale 1.500 5.250 acquisto acquisto), diviso per il totale on mano conteggio unità di 2.000 widget verdi (1.000 saldo iniziale di 250 unità acquistate 750 unità vendute). Così, il costo media mobile dei widgets verdi era 5 per unità all'inizio del mese, e 5,88 alla fine del mese. Ripeteremo l'esempio, ma ora includere diverse vendite. Ricordate che abbiamo ricalcolare la media mobile dopo ogni transazione. Esempio 2. ABC International ha 1.000 widget verdi in magazzino a partire dall'inizio del mese di aprile, ad un costo per unità di 5. Si vende 250 di queste unità, il 5 aprile, e registra un addebito per il costo del venduto di 1.250, che è calcolato come 250 unità x 5 per unità. Ciò significa che ci sono ora 750 unità rimanenti in magazzino, ad un costo per unità di 5 e un costo totale di 3.750. ABC poi acquista 250 ulteriori widget verdi il 10 aprile per 6 ciascuno (acquisto totale di 1.500). Il costo media mobile è ora 5,25, che è calcolato come un costo totale di 5.250 diviso per 1.000 unità ancora in mano. ABC poi vende 200 unità, il 12 aprile, e registra un addebito per il costo del venduto di 1.050, che è calcolato come 200 unità x 5,25 per unità. Questo significa che ci sono ora 800 unità rimanenti in magazzino, ad un costo per unità di 5.25 e un costo totale di 4.200. Infine, ABC acquista un ulteriore 750 widgets verdi il 20 aprile per 7 ciascuno (acquisto totale di 5.250). Alla fine del mese, il costo media mobile per unità è 6,10, che è calcolato come costi totali di 4.200 5.250, diviso per unità totali restanti 800 750. Pertanto, nel secondo esempio, ABC internazionale inizia il mese con 5.000 saldo iniziale di widget verdi ad un costo di 5 ciascuno, vende 250 unità per un costo di 5, il 5 aprile, rivede il costo unitario di 5,25 dopo un acquisto il 10 aprile, vende 200 unità ad un costo di 5,25 il 12 aprile, e finalmente rivede il costo unitario di 6,10 dopo un acquisto il 20 aprile Si può vedere che il costo per unità passa in seguito ad un acquisto di inventario, ma non dopo un sale. DAX inventario comprende alcune funzioni di aggregazione statistici, come la media, la varianza, e deviazione standard. Altri calcoli statistici tipici richiedono di scrivere più espressioni DAX. Excel, da questo punto di vista, ha un linguaggio molto più ricca. I modelli statistici sono un insieme di calcoli statistici comuni: mediana, moda, media mobile, percentile, e quartile. Vorremmo ringraziare Colin Banfield, Gerard Brueckl, e Javier Guilln, il cui blog ispirato alcuni dei seguenti modelli. Di base del modello Esempio Le formule di questo modello sono le soluzioni ai calcoli statistici specifici. È possibile utilizzare le funzioni standard DAX per calcolare la (media aritmetica) media di un insieme di valori. MEDIA. restituisce la media di tutti i numeri in una colonna numerica. MEDIA. VALORI. restituisce la media di tutti i numeri in una colonna, la manipolazione di testo e valori non numerici (conta valori di testo non numerici e vuoti come 0). AVERAGEX. calcolare la media su un'espressione valutata su un tavolo. Media mobile La media mobile è un calcolo per analizzare i punti di dati con la creazione di una serie di medie di diversi sottoinsiemi di set di dati completo. È possibile utilizzare molte tecniche DAX per implementare questo calcolo. La tecnica più semplice utilizza AVERAGEX, iterando una tabella della granularità desiderato e calcolando per ogni iterazione l'espressione che genera il punto dati singolo da utilizzare nella media. Ad esempio, la seguente formula calcola la media mobile degli ultimi 7 giorni, partendo dal presupposto che si sta utilizzando una tabella data nel vostro modello di dati. Utilizzando AVERAGEX, si calcola automaticamente la misura ad ogni livello di granularità. Quando si utilizza una misura che può essere aggregate (ad esempio SUM), poi un altro approachbased su CALCULATEmay essere più veloce. È possibile trovare questo approccio alternativo nel modello completo di media mobile. È possibile utilizzare le funzioni standard DAX per calcolare la varianza di un insieme di valori. VAR. S. restituisce la varianza dei valori in una colonna che rappresenta un campione di popolazione. VAR. P. restituisce la varianza dei valori in una colonna che rappresenta l'intera popolazione. VARX. S. restituisce la varianza di un'espressione valutata su una tabella che rappresenta un campione di popolazione. VARX. P. restituisce la varianza di un'espressione valutata su una tabella che rappresenta l'intera popolazione. Deviazione standard, è possibile utilizzare le funzioni standard DAX per calcolare la deviazione standard di un insieme di valori. STDEV. S. restituisce la deviazione standard dei valori in una colonna che rappresenta un campione di popolazione. STDEV. P. restituisce la deviazione standard dei valori in una colonna che rappresenta l'intera popolazione. STDEVX. S. restituisce la deviazione standard di un'espressione valutata su una tabella che rappresenta un campione di popolazione. STDEVX. P. restituisce la deviazione standard di un'espressione valutata su una tabella che rappresenta l'intera popolazione. La mediana è il valore numerico che separa la metà superiore di una popolazione dalla metà inferiore. Se vi è un numero dispari di righe, la mediana è il valore centrale (ordinamento delle righe dal valore minimo al valore massimo). Se vi è un numero di righe, è la media dei due valori medi. La formula ignora i valori vuoti, che non sono considerati parte della popolazione. Il risultato è identica alla funzione mediano Excel. La figura 1 mostra un confronto tra il risultato restituito da Excel e la formula DAX corrispondente per il calcolo della mediana. Figura 1 Esempio di calcolo in Excel mediana e DAX. La modalità è il valore visualizzato più spesso in un insieme di dati. La formula ignora i valori vuoti, che non sono considerati parte della popolazione. Il risultato è identico alle funzioni MODE e MODE. SNGL in Excel, che restituiscono solo il valore minimo quando ci sono più modi nel set di valori considerati. La funzione MODE. MULT Excel restituirebbe tutti i modi, ma non è possibile implementarlo come una misura in DAX. Figura 2 confronta il risultato restituito da Excel con il corrispondente formula DAX per il calcolo modalità. Figura 2 Esempio di calcolo modalità in Excel e DAX. Percentile Il percentile è il valore sotto al quale una data percentuale di valori in un gruppo scende. La formula ignora i valori vuoti, che non sono considerati parte della popolazione. Il calcolo in DAX richiede diversi passaggi, descritti nella sezione modello completo, che mostra come ottenere gli stessi risultati delle funzioni di Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC, e PERCENTILE. EXC. I quartili sono tre punti che dividono un insieme di valori in quattro gruppi uguali, ogni gruppo comprendente un quarto dei dati. È possibile calcolare i quartili utilizzando il modello percentile, a seguito di queste corrispondenze: Primo quartile inferiore quartile 25 ° percentile secondo quartile mediana 50 ° percentile terzo quartile superiore quartile 75 ° percentile modello completo Pochi calcoli statistici hanno una descrizione più lunga del modello completo, perché si potrebbe avere diverse implementazioni a seconda dei modelli di dati e altri requisiti. Media mobile Di solito si valuta la media mobile facendo riferimento al livello di granularità giorno. Il modello generale della seguente formula ha questi marcatori: ltnumberofdaysgt è il numero di giorni per la media mobile. ltdatecolumngt è la colonna della data della tabella data, se ne avete uno, o la colonna data della tabella contenente i valori se non vi è alcuna tabella data separata. ltmeasuregt è la misura per calcolare la media mobile. Il modello più semplice utilizza la funzione AVERAGEX in DAX, che considera automaticamente solo i giorni per i quali esiste un valore. In alternativa, è possibile utilizzare il seguente modello in modelli di dati senza una tabella data e con una misura che può essere aggregato (come SUM) per tutto il periodo considerato. La formula precedente considera un giorno con dati corrispondenti come una misura che ha valore 0. Questo può accadere solo quando si dispone di una tabella data separato, che potrebbe contenere giorni per i quali non ci sono transazioni corrispondenti. È possibile risolvere il denominatore per la media utilizzando solo il numero di giorni per i quali ci sono transazioni utilizzando il seguente schema, in cui: ltfacttablegt è la tabella relativa alla tabella di data e valori contenenti calcolato dal provvedimento. È possibile utilizzare le funzioni DATESBETWEEN o DATESINPERIOD invece di filtro, ma questi funzionano solo in una tabella appuntamento fisso, mentre è possibile applicare il modello sopra descritto anche alle tabelle di data non regolari e di modelli che non hanno una tabella data. Ad esempio, considerare i diversi risultati prodotti dai seguenti due misure. Nella Figura 3, si può vedere che non ci sono vendite su 11 settembre 2005. Tuttavia, questa data è incluso nella tabella data così, ci sono 7 giorni (dal 11 settembre al 17 settembre) che hanno solo 6 giorni con i dati. Figura 3 Esempio di calcolo di Moving Average considerando e ignorando le date con nessuna vendita. La misura media mobile 7 giorni ha un numero minore tra 11 settembre e il 17 settembre, in quanto considera dell'11 settembre come un giorno con 0 vendite. Se si desidera ignorare giorni con nessuna vendita, quindi utilizzare la misura media mobile 7 giorni nessuna Zero. Questo potrebbe essere il giusto approccio quando si dispone di una tabella data completa, ma si desidera ignorare giorni con nessuna transazione. Utilizzando la media mobile 7 Giorni formula, il risultato è corretto perché AVERAGEX considera automaticamente solo i valori non vuoti. Tenete a mente che si potrebbe migliorare le prestazioni di una media mobile persistendo il valore in una colonna calcolata di un tavolo con la granularità desiderato, come ad esempio la data, o la data e il prodotto. Tuttavia, il metodo di calcolo dinamico con una misura offre la possibilità di utilizzare un parametro per il numero di giorni di media mobile (ad esempio, sostituire ltnumberofdaysgt con una misura di applicazione del modello Tabella Parametri). La mediana corrisponde al 50 ° percentile, che si può calcolare utilizzando il modello percentile. Tuttavia, il modello mediana consente di ottimizzare e semplificare il calcolo mediana utilizzando una singola misura, al posto delle diverse misure previste dal modello percentile. È possibile utilizzare questo approccio quando si calcola la mediana dei valori inclusi nel ltvaluecolumngt, come illustrato di seguito: Per migliorare le prestazioni, si potrebbe voler persistere il valore di una misura in una colonna calcolata, se si vuole ottenere il mediano per i risultati di una misura nel modello di dati. Tuttavia, prima di fare questa ottimizzazione, è necessario implementare il calcolo MedianX basato sul seguente modello, utilizzando questi marcatori: ltgranularitytablegt è la tabella che definisce la granularità del calcolo. Ad esempio, potrebbe essere la tabella di Data se si desidera calcolare la mediana di una misura calcolata a livello di giorno, o potrebbe essere VALORI (8216DateYearMonth) se si desidera calcolare la mediana di una misura calcolata a livello di mese. ltmeasuregt è la misura di calcolare per ogni riga ltgranularitytablegt per il calcolo mediana. ltmeasuretablegt è la tabella che contiene i dati utilizzati da ltmeasuregt. Ad esempio, se il ltgranularitytablegt è una dimensione come 8216Date8217, allora il ltmeasuretablegt sarà 8216Internet Sales8217 contenente la colonna Importo Internet Sales sintetizzato dalla misura totale di Internet Sales. Ad esempio, è possibile scrivere la mediana di Internet totale vendite per tutti i clienti di Adventure Works come segue: Punta il seguente schema: viene utilizzato per rimuovere le righe da ltgranularitytablegt che non hanno dati corrispondenti nella selezione corrente. Si tratta di un modo più veloce rispetto all'utilizzo la seguente espressione: Tuttavia, si potrebbe sostituire l'intera espressione CALCULATETABLE con appena ltgranularitytablegt se si vuole considerare valori vuoti della ltmeasuregt come 0. Le prestazioni della formula MedianX dipende dal numero di righe nel tavolo iterato e sulla complessità della misura. Se le prestazioni è male, si potrebbe persistere il risultato ltmeasuregt in una colonna calcolata del lttablegt, ma questo verrà rimosso la capacità di applicare filtri per il calcolo mediana in fase di query. Percentile Excel dispone di due diverse implementazioni di calcolo del percentile con tre funzioni: PERCENTILE, PERCENTILE. INC, e PERCENTILE. EXC. Tutti restituiscono il percentile K-esimo di valori, dove K è compreso nell'intervallo da 0 a 1. La differenza è che PERCENTILE e PERCENTILE. INC considerare K come range inclusivo, mentre PERCENTILE. EXC considera l'intervallo K 0 a 1 esclusivo . Tutte queste funzioni e delle loro implementazioni DAX ricevere un valore percentile come parametro, che noi chiamiamo K. ltKgt valore percentile è nel range da 0 a 1. Le due implementazioni DAX di percentile richiedono alcune misure che sono simili, ma abbastanza diverso da richiedere due diversi set di formule. Le misure definite in ogni modello sono: KPerc. Il valore percentile corrisponde a ltKgt. PercPos. La posizione del percentile nel set ordinato di valori. ValueLow. Il valore al di sotto della posizione percentile. ValueHigh. Il valore sopra la posizione percentile. Percentile. Il calcolo finale del percentile. È necessario le misure ValueLow e ValueHigh nel caso in cui i PercPos contiene una parte decimale, perché poi si deve interpolare tra ValueLow e ValueHigh al fine di restituire il valore corretto percentile. La figura 4 mostra un esempio di calcoli effettuati con formule di Excel e Dax, utilizzando entrambi gli algoritmi di percentile (inclusivo ed esclusivo). Figura 4 calcoli percentili utilizzando formule di Excel e il calcolo DAX equivalente. Nelle sezioni seguenti, le formule percentili eseguire il calcolo su valori memorizzati in una colonna della tabella, DataValue, mentre le formule PercentileX eseguire il calcolo sui valori restituiti da una misura calcolata in un dato granularità. Percentile Inclusive percentile implementazione Inclusive è la seguente. implementazione Percentile Exclusive Il percentile Exclusive è il seguente. PercentileX Inclusive La PercentileX implementazione Inclusive si basa sul seguente modello, utilizzando questi marcatori: ltgranularitytablegt è la tabella che definisce la granularità del calcolo. Ad esempio, potrebbe essere la tabella di Data se si vuole calcolare il percentile di una misura a livello di giorno, o potrebbe essere VALORI (8216DateYearMonth) se si vuole calcolare il percentile di una misura a livello di mese. ltmeasuregt è la misura di calcolare per ogni fila di ltgranularitytablegt per il calcolo percentile. ltmeasuretablegt è la tabella che contiene i dati utilizzati da ltmeasuregt. Ad esempio, se il ltgranularitytablegt è una dimensione come 8216Date, 8217 allora il ltmeasuretablegt sarà 8216Sales8217 contenente la colonna Importo riassunta dalla misura somma totale. Ad esempio, è possibile scrivere la PercentileXInc di importo totale delle vendite per tutte le date nella tabella Data come segue: implementazione PercentileX Esclusivo The PercentileX Exclusive si basa sulla seguente modello, utilizzando gli stessi marcatori usati nella PercentileX Inclusive: Ad esempio, è in grado di scrivere il PercentileXExc del totale ammontare delle vendite per tutte le date nella tabella Data come segue: Inviami i prossimi modelli (newsletter). Deselezionare per scaricare gratuitamente il file. Pubblicato il 17 Marzo 2014
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