Promedio Móvil Excel Deutsch

MetaTrader 4 - Indicadores Promedios móviles, indicador MA para MetaTrader 4 El Indicador técnico de media móvil muestra el valor medio del precio del instrumento durante un cierto período de tiempo. Cuando se calcula la media móvil, se calcula la media del precio del instrumento para este período de tiempo. A medida que el precio cambia, su promedio móvil aumenta o disminuye. Hay cuatro tipos diferentes de promedios móviles: Simple (también conocido como aritmética), exponencial, suavizado y lineal ponderado. Los promedios móviles se pueden calcular para cualquier conjunto de datos secuenciales, incluyendo precios de apertura y cierre, precios más altos y más bajos, volumen de operaciones o cualquier otro indicador. A menudo es el caso cuando se usan promedios móviles dobles. Lo único en que los promedios móviles de diferentes tipos divergen considerablemente entre sí, es cuando los coeficientes de peso, que se asignan a los últimos datos, son diferentes. En caso de que se trate de media móvil simple, todos los precios del período de tiempo en cuestión, son iguales en valor. Los promedios móviles exponenciales y lineales ponderan más valor a los últimos precios. La forma más común de interpretar el precio promedio móvil es comparar su dinámica con la acción del precio. Cuando el precio del instrumento sube por encima de su media móvil, aparece una señal de compra, si el precio cae por debajo de su media móvil, lo que tenemos es una señal de venta. Este sistema de comercio, que se basa en la media móvil, no está diseñado para proporcionar la entrada en el mercado justo en su punto más bajo, y su salida a la derecha en el pico. Permite actuar de acuerdo con la siguiente tendencia: comprar poco después de que los precios lleguen al fondo, y vender poco después de que los precios hayan alcanzado su punto máximo. Simple Moving Average (SMA) Simple, en otras palabras, la media móvil aritmética se calcula sumando los precios del cierre del instrumento durante un cierto número de períodos individuales (por ejemplo, 12 horas). Este valor se divide entonces por el número de tales períodos. SMA SUM (CLOSE, N) / N Donde: N es el número de períodos de cálculo. Promedio móvil exponencial (EMA) El promedio móvil suavizado exponencialmente se calcula sumando la media móvil de una determinada proporción del precio de cierre actual al valor anterior. Con los promedios móviles suavizados exponencialmente, los últimos precios son de mayor valor. La media móvil exponencial del P por ciento se verá así: Donde: CERRAR (i) el precio del cierre del período actual EMA (i-1) Promedio Movimiento Exponencial del cierre del período anterior P el porcentaje de usar el valor del precio. Promedio móvil suavizado (SMMA) El primer valor de este promedio móvil suavizado se calcula como la media móvil simple (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) Las segundas y siguientes medias móviles se calculan según esta fórmula: Donde: SUM1 es el Suma total de los precios de cierre para N periodos SMMA1 es el promedio móvil suavizado de la primera barra SMMA (i) es el promedio móvil suavizado de la barra actual (excepto el primero) CLOSE (i) es el precio actual de cierre N es el Período de suavizado. Promedio móvil ponderado lineal (LWMA) En el caso de la media móvil ponderada, los datos más recientes tienen más valor que los datos más antiguos. La media móvil ponderada se calcula multiplicando cada uno de los precios de cierre dentro de la serie considerada, por un cierto coeficiente de ponderación. Suma (i, N) / SUM (i, N) Donde: SUM (i, N) es la suma total de los coeficientes de peso. Los promedios móviles también pueden aplicarse a los indicadores. Es ahí donde la interpretación de las medias móviles de los indicadores es similar a la interpretación de los promedios móviles de los precios: si el indicador sube por encima de su media móvil, es probable que continúe el movimiento del indicador ascendente: si el indicador cae por debajo de su promedio móvil, Significa que es probable que siga bajando. Estos son los tipos de promedios móviles en el gráfico: Promedio móvil simple (SMA) Promedio móvil exponencial (EMA) Promedio móvil suavizado (SMMA) Promedio móvil ponderado lineal (LWMA) Promedio móvil móvil en Excel Busco ayuda en un movimiento móvil Promedio en Excel. Algunas especificaciones sobre mi configuración: 1. Los datos se introducen diariamente comparando el número real con el número de pronóstico. La diferencia se coloca a partir de la celda F2 2. Los datos más antiguos comienzan en la parte superior con los datos más recientes en la parte inferior de la fila. Por ejemplo, si el rango es F2: F1300, la celda F1300 tendría los datos más recientes 3. Todas las celdas de la pantalla Columna A tienen la siguiente fórmula: IF (A2gt0, B2-C2,). La fórmula se introdujo para ahorrarme el tiempo de tener que copiar y pegar la fórmula en cada día. Si no hay datos, la celda de la columna F mostrará un espacio en blanco 4. Me gustaría crear un promedio de 5 días para los datos de la columna F. Como ejemplo, habría una celda en Excel que calcula la media móvil número. Cada vez que se ingresa un nuevo punto de datos y la celda muestra un valor numérico, Excel tomará el promedio de las últimas 5 entradas y mostrará el promedio. La salida para el promedio móvil de 5 días podría estar en cualquier célula, digamos H2, como un ejemplo. Esta sería la única celda para mostrar el promedio móvil. 5. No he podido conseguir ninguna fórmula del promedio móvil para trabajar. Sospecho que la entrada que estoy usando, el para los datos en blanco, se puede utilizar en el cálculo de la fórmula Cualquier ayuda sería muy apreciada. 5 personas tuvieron esta pregunta Historial de Abuso Fórmula para los últimos 10 días será. Habe negrito / en cursiva los cambios Espero que esto ayude. 2 personas encontraron esta útil Historia del abuso Gracias por su fórmula y enfoque. La fórmula produce los mismos resultados. Qué variables en la fórmula cambiaría si quisiera tener un promedio de balance para los últimos X días. Por ejemplo, si quería ir desde el lsat 5 días a los últimos 10 días, qué variable (s) wouild cambio Para cambiar esa fórmula a los últimos 10 en lugar de 5 debe cambiar el 5 (en 2 lugares) a (10)) ISNUMBER (AF3: AF236), AF3: AF236) / 10 Si Ud. No está conectado a la red (AF3: AF236) Quiere que usted puede sostener el número de la fila en una célula y aquí Ive uased AJ1 SUMPRODUCT ((FILA (AF3: AF236) gt LARGE (SI (ISNUMBER (AF3: AF236), ROW (AF3: AF236) AF3: AF236), AF3: AF236) / AJ1 Ahora puede ARRAY introducir la fórmula y simplemente cambiar el número En AJ1 para el número de filas que desea. Si esta respuesta responde a su pregunta entonces marque como respuesta. 3 personas encontraron esta útil Gracias por el seguimiento. La fórmula funciona, como describió anteriormente. Sin embargo, para hacer la hoja de cálculo más parecida a la mía, tomé su fórmula IF (E65,3,) y copié y pegado en las celdas F10 a F28 y recibió el error DIV / 0. Tener la fórmula en todas las celdas donde se muestra cuando los datos aún no se ingresa es cómo se configura la hoja de cálculo. Aprecio cualquier información adicional que tenga. También, si hay un email o un sitio yo puede enviarle por correo electrónico la hoja de balance a, déjeme por favor saber y le enviaré el original. Sé la primera persona en marcar esto útil Historia del abuso Estoy buscando ayuda en una media móvil en Excel. Algunas especificaciones sobre mi configuración: 1. Los datos se introducen diariamente comparando el número real con el número de pronóstico. La diferencia se coloca a partir de la celda F2 2. Los datos más antiguos comienzan en la parte superior con los datos más recientes en la parte inferior de la fila. Por ejemplo, si el rango es F2: F1300, la celda F1300 tendría los datos más recientes 3. Todas las celdas de la pantalla Columna A tienen la siguiente fórmula: IF (A2gt0, B2-C2,). La fórmula se introdujo para ahorrarme el tiempo de tener que copiar y pegar la fórmula en cada día. Si no hay datos, la celda de la columna F mostrará un espacio en blanco 4. Me gustaría crear un promedio de 5 días para los datos de la columna F. Como ejemplo, habría una celda en Excel que calcula la media móvil número. Cada vez que se ingresa un nuevo punto de datos y la celda muestra un valor numérico, Excel tomará el promedio de las últimas 5 entradas y mostrará el promedio. La salida para el promedio móvil de 5 días podría estar en cualquier célula, digamos H2, como un ejemplo. Esta sería la única celda para mostrar el promedio móvil. 5. No he podido conseguir ninguna fórmula del promedio móvil para trabajar. Sospecho que la entrada que estoy usando, el para los datos en blanco, se puede utilizar en el cálculo de la fórmula Cualquier ayuda sería muy apreciada. Sí, obtendrá los errores de DIV a menos que tenga en cuenta las entradas. Además de su disposición de datos, suponga que tiene el número de días para el que desea que el promedio de balanceo (5 en su ejemplo) en H1. A continuación, utilice la fórmula AVERAGE (OFFSET (F2, COUNTA (F: F) - COUNTIF (F: F)) Si el anterior tiene un problema de rendimiento reemplazar las referencias a la totalidad F: F con su rango específico F2: F1300. Tushar Mehta 40MVP Excel41 Excel y PowerPoint tutoriales y complementos tushar-mehta 1 persona encontró este útil Gracias por la respuesta. He intentado la fórmula y no he sido capaz de conseguir que funcione. Dado el tiempo que han puesto en este Ashish, que es muy apreciado, pensé que puede ser más fácil tener el archivo real para revisar. El archivo es mediafire / 498ad158bmi8497 He eliminado algunas de las otras columnas que no pertenecen a la pregunta de media móvil (que también ha creado un error de referencia circular al abrir). Con esto en mente, una recapitulación rápida: 1. Las columnas A a F contienen los resultados reales 2. Las columnas G a N contienen nuestros pronósticos 3. Las columnas Q a X contienen la diferencia entre el pronóstico y el real Mirando la columna T, como ejemplo , Estoy tratando de tener una fórmula que proporcionaría una media móvil móvil de los últimos 5 días. Cada vez que se introducen nuevos datos o se saltan, se calculan los promedios de las últimas cinco entradas de datos para mostrar cuán precisos estamos en nuestro pronóstico. El promedio móvil se mostraría en una celda que cambiaría cada día. Como siempre, su ayuda es apreciada. Sea la primera persona que marque este útilDAX incluye algunas funciones de agregación estadística, como el promedio, la varianza y la desviación estándar. Otros cálculos estadísticos típicos requieren que se escriban expresiones DAX más largas. Excel, desde este punto de vista, tiene un lenguaje mucho más rico. Los patrones estadísticos son una colección de cálculos estadísticos comunes: mediana, modo, media móvil, percentil y cuartil. Queremos agradecer a Colin Banfield, Gerard Brueckl y Javier Guilln, cuyos blogs inspiraron algunos de los siguientes patrones. Ejemplo de patrón básico Las fórmulas de este patrón son las soluciones para cálculos estadísticos específicos. Promedio Puede utilizar las funciones estándar de DAX para calcular la media (media aritmética) de un conjunto de valores. PROMEDIO . Devuelve el promedio de todos los números en una columna numérica. AVERAGEA. Devuelve el promedio de todos los números de una columna, manejando texto y valores no numéricos (los valores de texto no numéricos y vacíos se cuentan como 0). AVERAGEX. Calcular el promedio de una expresión evaluada sobre una tabla. Promedio móvil El promedio móvil es un cálculo para analizar puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. Puede utilizar muchas técnicas DAX para implementar este cálculo. La técnica más sencilla consiste en utilizar AVERAGEX, iterar una tabla de la granularidad deseada y calcular para cada iteración la expresión que genera el punto de datos único para utilizar en el promedio. Por ejemplo, la fórmula siguiente calcula el promedio móvil de los últimos 7 días, suponiendo que está utilizando una tabla de fechas en su modelo de datos. Utilizando AVERAGEX, calcula automáticamente la medida en cada nivel de granularidad. Cuando se utiliza una medida que puede agregarse (como SUM), entonces otro enfoque basado en CALCULATE puede ser más rápido. Puede encontrar este enfoque alternativo en el patrón completo de Media móvil. Variación Puede utilizar funciones DAX estándar para calcular la varianza de un conjunto de valores. VAR. S. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa una población de muestra. VAR. P. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa a toda la población. VARX. S. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra. VARX. P. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población. Desviación estándar Puede utilizar las funciones DAX estándar para calcular la desviación estándar de un conjunto de valores. STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa una población de muestra. STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa a toda la población. STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra. STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población. Mediana La mediana es el valor numérico que separa la mitad superior de una población de la mitad inferior. Si hay un número impar de filas, la mediana es el valor medio (clasificando las filas del valor más bajo al valor más alto). Si hay un número par de filas, es el promedio de los dos valores medios. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a la función MEDIAN en Excel. La figura 1 muestra una comparación entre el resultado devuelto por Excel y la fórmula DAX correspondiente para el cálculo mediano. Figura 1 Ejemplo de cálculo mediano en Excel y DAX. Modo El modo es el valor que aparece más a menudo en un conjunto de datos. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a las funciones MODE y MODE. SNGL en Excel, que devuelven sólo el valor mínimo cuando hay múltiples modos en el conjunto de valores considerados. La función MODE. MULT de Excel devolverá todos los modos, pero no puede implementarlo como una medida en DAX. La figura 2 compara el resultado devuelto por Excel con la fórmula DAX correspondiente para el cálculo de modo. Figura 2 Ejemplo de cálculo de modo en Excel y DAX. Percentil El percentil es el valor por debajo del cual cae un determinado porcentaje de valores en un grupo. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El cálculo en DAX requiere varios pasos, descritos en la sección Patrón completo, que muestra cómo obtener los mismos resultados de las funciones de Excel PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC. Cuartil Los cuartiles son tres puntos que dividen un conjunto de valores en cuatro grupos iguales, cada grupo que comprende un cuarto de los datos. Puede calcular los cuartiles usando el patrón de Percentile, siguiendo estas correspondencias: Primer cuartil cuartil inferior 25 percentil Segundo cuartil mediano 50 percentil Tercer cuartil cuartil superior 75 percentil completo Patrón completo Algunos cálculos estadísticos tienen una descripción más larga del patrón completo, porque Puede que tenga diferentes implementaciones dependiendo de los modelos de datos y otros requisitos. Promedio móvil Normalmente, se evalúa el promedio móvil haciendo referencia al nivel de granularidad del día. La plantilla general de la siguiente fórmula tiene estos marcadores: ltnumberofdaysgt es el número de días para el promedio móvil. Ltdatecolumngt es la columna de fecha de la tabla de fechas si la tiene o la columna de fecha de la tabla que contiene valores si no hay una tabla de fechas separada. Ltmeasuregt es la medida a calcular como media móvil. El patrón más sencillo utiliza la función AVERAGEX en DAX, que considera automáticamente sólo los días para los que existe un valor. Como alternativa, puede utilizar la siguiente plantilla en modelos de datos sin una tabla de fechas y con una medida que puede agregarse (como SUM) durante todo el período considerado. La fórmula anterior considera un día sin datos correspondientes como una medida que tiene valor 0. Esto sólo puede ocurrir cuando tiene una tabla de fechas separada, que puede contener días para los que no hay transacciones correspondientes. Puede fijar el denominador para el promedio utilizando sólo el número de días para los que hay transacciones utilizando el siguiente patrón, donde: ltfacttablegt es la tabla relacionada con la tabla de fechas y que contiene los valores calculados por la medida. Puede utilizar las funciones DATESBETWEEN o DATESINPERIOD en lugar de FILTER, pero éstas funcionan sólo en una tabla de fechas normal, mientras que puede aplicar el patrón descrito anteriormente también a tablas de fechas no regulares ya modelos que no tienen una tabla de fechas. Por ejemplo, considere los diferentes resultados producidos por las dos medidas siguientes. En la Figura 3, puede ver que no hay ventas el 11 de septiembre de 2005. Sin embargo, esta fecha se incluye en la tabla de fechas por lo tanto, hay 7 días (del 11 de septiembre al 17 de septiembre) que tienen sólo 6 días con datos. Figura 3 Ejemplo de un cálculo del promedio móvil considerando e ignorando las fechas sin ventas. La medida Moving Average 7 Days tiene un número menor entre el 11 de septiembre y el 17 de septiembre, porque considera el 11 de septiembre como un día con 0 ventas. Si desea ignorar días sin ventas, utilice la medida Promedio móvil 7 días sin cero. Este podría ser el enfoque correcto cuando tiene una tabla de fechas completa, pero desea ignorar los días sin transacciones. Utilizando la fórmula Moving Average 7 Days, el resultado es correcto porque AVERAGEX considera automáticamente sólo los valores no en blanco. Tenga en cuenta que puede mejorar el rendimiento de un promedio móvil al persistir el valor en una columna calculada de una tabla con la granularidad deseada, como la fecha o la fecha y el producto. Sin embargo, el enfoque de cálculo dinámico con una medida ofrece la posibilidad de utilizar un parámetro para el número de días de la media móvil (por ejemplo, reemplazar ltnumberofdaysgt con una medida que implementa el patrón de la tabla de parámetros). Mediana La mediana corresponde al percentil 50, que se puede calcular con el patrón Percentile. Sin embargo, el patrón Median le permite optimizar y simplificar el cálculo mediano con una sola medida, en lugar de las varias medidas requeridas por el patrón Percentile. Puede utilizar este enfoque cuando calcule la mediana de los valores incluidos en ltvaluecolumngt, como se muestra a continuación: Para mejorar el rendimiento, es posible que desee persistir el valor de una medida en una columna calculada, si desea obtener la mediana de los resultados de Una medida en el modelo de datos. Sin embargo, antes de realizar esta optimización, debe implementar el cálculo MedianX basado en la siguiente plantilla, utilizando estos marcadores: ltgranularitytablegt es la tabla que define la granularidad del cálculo. Por ejemplo, puede ser la tabla de fechas si desea calcular la mediana de una medida calculada en el nivel de día o puede ser VALUES (8216DateYearMonth) si desea calcular la mediana de una medida calculada al nivel de mes. Ltmeasuregt es la medida a calcular para cada fila de ltgranularitytablet para el cálculo mediano. Ltmeasuretablegt es la tabla que contiene los datos utilizados por ltmeasuregt. Por ejemplo, si el ltgranularitytablegt es una dimensión como 8216Date8217, entonces el ltmeasuretablegt será 8216Internet Sales8217 que contiene la columna Internet Sales Amount sumada por la medida Total Sales de Internet. Por ejemplo, puede escribir la mediana de ventas totales de Internet para todos los clientes en Adventure Works de la siguiente manera: Sugerencia El siguiente patrón: se utiliza para eliminar filas de ltgranularitytablegt que no tienen datos correspondientes en la selección actual. Es una manera más rápida que usar la siguiente expresión: Sin embargo, puede reemplazar toda la expresión CALCULATETABLE con sólo ltgranularitytablegt si desea considerar valores en blanco de ltmeasuregt como 0. El rendimiento de la fórmula MedianX depende del número de filas en la Tabla repetida y sobre la complejidad de la medida. Si el rendimiento es malo, puede persistir el resultado de ltmeasuregt en una columna calculada del lttablegt, pero esto eliminará la capacidad de aplicar filtros al cálculo mediano en el momento de la consulta. Percentile Excel tiene dos implementaciones diferentes de cálculo de percentil con tres funciones: PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC. Todos ellos devuelven el percentil K de valores, donde K está en el rango de 0 a 1. La diferencia es que PERCENTIL y PERCENTILE. INC consideran K como un rango inclusivo, mientras que PERCENTILE. EXC considera el rango K 0 a 1 como exclusivo . Todas estas funciones y sus implementaciones DAX reciben un valor per centile como parámetro, que llamamos valor de percentil K. ltKgt está en el rango de 0 a 1. Las dos implementaciones DAX de percentil requieren algunas medidas que son similares, pero lo suficientemente diferentes como para requerir Dos diferentes conjuntos de fórmulas. Las medidas definidas en cada patrón son: KPerc. El valor percentil corresponde a ltKgt. PercPos. La posición del percentil en el conjunto ordenado de valores. ValueLow. El valor por debajo de la posición percentil. Valor Alto. El valor por encima de la posición percentil. Percentil El cálculo final del percentil. Necesita las medidas ValueLow y ValueHigh en caso de que el PercPos contenga una parte decimal, ya que entonces tiene que interpolar entre ValueLow y ValueHigh para devolver el valor percentil correcto. La figura 4 muestra un ejemplo de los cálculos realizados con fórmulas Excel y DAX, utilizando ambos algoritmos de percentil (inclusive y exclusivos). Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas de Excel y el cálculo DAX equivalente. En las siguientes secciones, las fórmulas Percentile ejecutan el cálculo en valores almacenados en una columna de tabla, DataValue, mientras que las fórmulas PercentileX ejecutan el cálculo en valores devueltos por una medida calculada en una granularidad dada. Percentile Inclusive La implementación de Percentile Inclusive es la siguiente. Percentile Exclusive La implementación de Percentile Exclusive es la siguiente. PercentileX Inclusive La implementación de PercentileX Inclusive se basa en la siguiente plantilla, utilizando estos marcadores: ltgranularitytablegt es la tabla que define la granularidad del cálculo. Por ejemplo, podría ser la tabla de fechas si desea calcular el percentil de una medida en el nivel de día o puede ser VALUES (8216DateYearMonth) si desea calcular el percentil de una medida en el nivel de mes. Ltmeasuregt es la medida a calcular para cada fila de ltgranularitytablet para el cálculo del percentil. Ltmeasuretablegt es la tabla que contiene los datos utilizados por ltmeasuregt. Por ejemplo, si el ltgranularitytablegt es una dimensión tal como 8216Date, 8217 entonces el ltmeasuretablegt será 8216Sales8217 que contiene la columna de la cantidad sumada por la medida de la cantidad total. Por ejemplo, puede escribir PercentileXInc del importe total de ventas para todas las fechas de la tabla de fechas de la siguiente manera: PercentileX Exclusive La implementación de PercentileX Exclusive se basa en la siguiente plantilla, utilizando los mismos marcadores utilizados en PercentileX Inclusive: Puede escribir el PercentileXExc del monto total de ventas para todas las fechas en la tabla de fechas de la siguiente manera: Descargas Manténgame informado sobre los próximos patrones (boletín). Desmarque para descargar libremente el archivo. Publicado el 17 de marzo de 2014 por Otros patrones que te pueden gustar Clientes nuevos y clientes que regresan El patrón Nuevos y clientes que regresan calcula dinámicamente el número de clientes con ciertos comportamientos basados ​​en su historial de compras. Este cálculo puede ser intensivo en computación y, por lo tanto, una parte crítica del patrón es una implementación eficiente. Patrones de tiempo Los patrones de tiempo DAX se utilizan para implementar cálculos relacionados con el tiempo sin depender de las funciones de inteligencia de tiempo DAX. Esto es útil cuando tiene calendarios personalizados, como un calendario semanal ISO 8601 o cuando está utilizando un Analysis Services hellip Dax Patterns es producido por SQLBI. Copyright copy Loader. Todos los derechos reservados. Microsoft Excel reg y todas las demás marcas comerciales y derechos de autor son propiedad de sus respectivos propietarios.