คำนวณ เคลื่อนไหว เฉลี่ย Spss

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: อะไรคือตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภท (เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA) คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงในแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมด รูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา (110) คือ หารด้วยจำนวนวัน (10) เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วัน หากผู้ค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นด้านล่าง (11) คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาอย่างไร บางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยปกติ คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาเพื่อแทนที่ ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการย้ายข้อมูลบัญชีใหม่ ๆ ไปเรื่อย ๆ วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น ในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดง (แทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมา) จะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณ เนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นโค้งเหล่านี้มีอยู่ทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีการใช้งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก (ในภายหลัง) ดังที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิโดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ เส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับพวกเขาเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมา ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เท่าไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้าย ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองดีขึ้น ข้อมูลใหม่ ๆ การเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดรูปแบบแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ อย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA: เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่น เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA คำนวณอย่างไรให้ลองดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เมื่อพิจารณาการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลสำคัญ ๆ อยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน (15) แต่ EMA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วขึ้น สังเกตว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลง การตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA อะไรที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกกรอบเวลาที่ต้องการได้ทุกเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน ช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนมากขึ้นคือการเปลี่ยนแปลงราคา ยิ่งช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเท่าไรก็ยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นเท่านั้นโดยเฉลี่ยแล้ว ไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ วิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่ารูปแบบใดเหมาะกับตัวคุณมากที่สุดคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: วิธีการใช้ ThemHow ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ภายในตัวแปรใน SPSSPASW สถิติฉันใช้ SPSS for Windows ฉันต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีช่วง 3 สำหรับตัวแปรที่ระบุ ตัวอย่างเช่นฉันต้องการสร้างตัวแปรใหม่ซึ่งมีค่าเฉลี่ยของกรณีแรกที่สองและสามสำหรับตัวแปรหนึ่ง ๆ ฉันก็จะชอบกรณีถัดไปของตัวแปรใหม่ที่จะมีค่าเฉลี่ยของกรณีที่สองสามและสี่สำหรับตัวแปรที่ระบุและอื่น ๆ ฉันจะทำอย่างไรคำสั่งต่อไปนี้ควรช่วยคุณ DATA LIST ใช้เพื่อสร้างข้อมูลตัวอย่าง มีการสร้างตัวแปรวันและคะแนน จากนั้นเราจะใช้ฟังก์ชัน PMA ภายในคำสั่ง CREATE เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของตัวแปร score เรากำหนดช่วงของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็น 3 โปรดสังเกตว่าในตัวแปรที่ได้รับ mavg เหตุการณ์ n กำปั้น (ตามค่า span) จะไม่มีอยู่ในระบบ ในตัวอย่างนี้กรณีที่สี่ของตัวแปรใหม่ mavg เท่ากับค่าเฉลี่ยของกรณี 1, 2 และ 3 ของตัวแปรคะแนนและกรณีที่ 5 ของตัวแปร mavg เท่ากับค่าเฉลี่ยของกรณี 2,3, และ 4 เป็นต้น โปรดดูบท "CREATE" โดยเฉพาะส่วน PMA Function ในคู่มืออ้างอิง SSSS สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ดังกล่าว รายชื่อ DATA 1-2 วันที่ 4-5 BEGIN DATA 1 98 2 34 3 45 4 67 5 23 6 25 7 89 8 23 9 25 10 23 11 45 12 23 13 34 14 67 15 78 16 45 17 89 18 34 19 45 20 23 ข้อมูล END EXE สร้าง PMA mavg (คะแนน 3) EXE Historical NumberSPSS การย้ายโหนดที่กำหนดเองโดยเฉลี่ยสำหรับ SPSS Modeler เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยในช่วง n ครั้งสุดท้าย (ค่าเฉลี่ยที่ไม่ได้ประมาณของข้อมูล n ก่อนหน้า) ในการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: เลือกฟิลด์ใด ๆ ที่ต่อเนื่องในตัวเลือก Values ​​ที่คุณต้องการคำนวณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในฟิลด์ Moving average ในช่วงที่เลือกช่วงเวลาที่ควรคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยผลลัพธ์คือฟิลด์ที่มีค่าเฉลี่ยของช่วง n ล่าสุดสำหรับแต่ละแถว ผลลัพธ์คือคอลัมน์ใหม่ที่เต็มไปด้วยโมฆะในช่วง n-1 ครั้งแรกและมีค่าเฉลี่ยในช่วง n ล่าสุด: การอัปเดตในอนาคตอาจมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันรวมทั้งความเป็นไปได้ที่จะได้มาหลายช่วงเวลา รู้สึกอิสระที่จะมีส่วนร่วม คุณไม่สามารถดำเนินการดังกล่าวได้ในขณะนี้ คุณลงชื่อเข้าใช้ด้วยแท็บหรือหน้าต่างอื่น โหลดใหม่เพื่อรีเฟรชเซสชันของคุณ คุณออกจากระบบในแท็บหรือหน้าต่างอื่น โหลดใหม่เพื่อรีเฟรชเซสชันของคุณ