6 Month Moving Average Definition

Wenn Sie diese Meldung sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder unterstützt kein JavaScript. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems, z. B. die Suche, nutzen zu können, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Weighted Moving Averages Mit Simple Moving Averages wird jeder Datenwert in dem Windowquot, in dem die Berechnung durchgeführt wird, eine gleiche Bedeutung oder Gewicht zugewiesen. Es ist oft der Fall, vor allem in der Finanzdaten-Daten-Analyse, dass mehr chronologisch jüngsten Daten ein größeres Gewicht tragen sollte. In diesen Fällen wird der gewichtete gleitende Durchschnitt (oder der exponentielle gleitende Durchschnitt - siehe das folgende Thema) häufig bevorzugt. Betrachten Sie die gleiche Tabelle der Verkaufsdatenwerte für zwölf Monate: Um einen gewichteten gleitenden Durchschnitt zu berechnen: Berechnen Sie, wie viele Intervalle von Daten an der Moving Average Berechnung beteiligt sind (d. h. die Größe des rechnerischen Windowquot). Wenn das Berechnungsfenster n ist, wird der jüngste Datenwert in dem Fenster mit n multipliziert, der nächstletzte multipliziert mit n-1, der Wert vor dem multipliziert mit n-2 und so weiter für alle Werte im Fenster. Teilen Sie die Summe aller multiplizierten Werte durch die Summe der Gewichte, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt über diesem Fenster zu erhalten. Stellen Sie den Weighted Moving Average-Wert in eine neue Spalte entsprechend der oben beschriebenen Positionierung der mittleren Mittelwerte ein. Um diese Schritte zu veranschaulichen, sollten Sie berücksichtigen, ob ein dreimonatiger gewichteter gleitender Durchschnitt der Verkäufe im Dezember erforderlich ist (unter Verwendung der obigen Tabelle der Verkaufswerte). Der Begriff "3-monthquot" impliziert, dass das Berechnungsfenster für den Windowquot 3 ist. Daher sollte der Algorithmus für den Weighted Moving Average-Berechnungsfaktor für diesen Fall sein: Oder, wenn ein 3-Monats-Weighted Moving Average über den gesamten ursprünglichen Datenbereich ausgewertet würde : 3-monatiges gewichtetes gleitendes Mittel Bei der Berechnung eines laufenden gleitenden Mittelwertes ist es sinnvoll, den Mittelwert in die mittlere Zeitperiode einzustellen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und dann neben Periode 3 platziert Durchschnitt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs unter Verwendung von M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse unter Verwendung von M 4.Moving Durchschnitt Mittel der Zeitreihen Daten (Beobachtungen gleich zeitlich beabstandet) von mehreren aufeinanderfolgenden Perioden. Wird bewegt, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, sobald neue Daten verfügbar sind, schreitet es fort, indem es den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Beispielsweise kann der gleitende Durchschnitt der sechsmonatigen Verkäufe berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Verkäufe von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter berechnet. (1) reduzieren die Wirkung von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung von Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um die Daten Trend deutlicher zu zeigen, und (3) markieren Sie einen beliebigen Wert über oder unter der Trend. Wenn Sie etwas mit sehr hoher Varianz sind das Beste, was Sie möglicherweise tun können, ist herauszufinden, den gleitenden Durchschnitt. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt der Daten war, so hätte ich ein besseres Verständnis davon, wie wir taten. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die oft das Beste, was Sie tun können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt zu ändern. Zeitreihenanalyse (TSA)