Auswählen der besten Trendlinie für Ihre Daten Wenn Sie in Microsoft Graph eine Trendlinie zu einem Diagramm hinzufügen möchten, können Sie einen der sechs verschiedenen Trend - / Regressionstypen auswählen. Die Art der Daten, die Sie festlegen, bestimmt die Art der Trendlinie, die Sie verwenden sollten. Trendline-Zuverlässigkeit Eine Trendlinie ist am zuverlässigsten, wenn ihr R-squared-Wert auf oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten passt, berechnet Graph automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Wenn Sie möchten, können Sie diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen. Eine lineare Trendlinie ist eine am besten passende gerade Linie, die mit einfachen linearen Datensätzen verwendet wird. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten einer Linie ähnelt. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Im folgenden Beispiel zeigt eine lineare Trendlinie deutlich, dass der Umsatz der Kühlschränke über einen Zeitraum von 13 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.9036 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Eine logarithmische Trendlinie ist eine am besten passende gekrümmte Linie, die am nützlichsten ist, wenn die Änderungsrate in den Daten schnell zunimmt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und / oder positive Werte verwenden. Das folgende Beispiel verwendet eine logarithmische Trendlinie, um das prognostizierte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum zu veranschaulichen, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9407 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Eine Polynom-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die verwendet wird, wenn Daten schwanken. Es eignet sich zum Beispiel für die Analyse von Gewinnen und Verlusten über einen großen Datensatz. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Eine Ordnung 2 Polynom-Trendlinie hat in der Regel nur einen Hügel oder Tal. Ordnung 3 hat im Allgemeinen ein oder zwei Hügel oder Täler. Auftrag 4 hat in der Regel bis zu drei. Das folgende Beispiel zeigt eine Polynomlinie der Ordnung 2 (ein Hügel), um die Beziehung zwischen Geschwindigkeit und Benzinverbrauch zu veranschaulichen. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9474 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Eine Leistungs-Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die am besten mit Datensätzen verwendet wird, die Messungen vergleichen, die mit einer spezifischen Rate zunehmen, zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in Intervallen von einer Sekunde. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel werden Beschleunigungsdaten durch Zeichnen der Distanz in Metern pro Sekunde dargestellt. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,9923 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Eine exponentielle Trendlinie ist eine gekrümmte Linie, die am nützlichsten ist, wenn Datenwerte mit zunehmend höheren Raten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Im folgenden Beispiel wird eine exponentielle Trendlinie verwendet, um die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt zu veranschaulichen, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 1 ist, dh die Linie passt perfekt zu den Daten. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie glättet Fluktuationen in Daten, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die von der Option Periode festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Trendlinie. Wenn Period beispielsweise auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als der zweite Punkt in der Trendlinie verwendet, und so weiter. Im folgenden Beispiel zeigt eine gleitende durchschnittliche Trendlinie ein Muster in der Zahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Was ist der Unterschied zwischen einem einfachen gleitenden Durchschnitt und einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt Der einzige Unterschied zwischen diesen beiden Arten von gleitendem Durchschnitt ist die Empfindlichkeit zeigt jede Veränderung der bei der Berechnung verwendeten Daten. Genauer gesagt liefert der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) eine höhere Gewichtung der jüngsten Preise als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA), während der SMA alle Werte gleich gewichtet hat. Die beiden Durchschnitte sind ähnlich, weil sie in der gleichen Weise interpretiert werden und werden beide häufig von technischen Händlern verwendet, um Preisschwankungen zu glätten. Die SMA ist die häufigste Art von Durchschnitt von technischen Analysten verwendet und es wird berechnet, indem die Summe aus einer Reihe von Preisen durch die Gesamtzahl der Preise in der Serie gefunden. Beispielsweise kann ein siebenperiodischer gleitender Durchschnitt berechnet werden, indem die folgenden sieben Preise addiert werden und dann das Ergebnis durch sieben dividiert wird (das Ergebnis wird auch als arithmetischer Mittelwert bezeichnet). Beispiel Für die folgende Serie von Preisen: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Die SMA-Berechnung würde wie folgt aussehen: 10111216171920 105 7-Periode SMA 105/7 15 Da EMAs eine höhere Gewichtung auf die jüngsten Daten setzen als auf Ältere Daten, sind sie reaktiver auf die jüngsten Preisänderungen als SMAs sind, die die Ergebnisse von EMAs rechtzeitiger macht und erklärt, warum die EMA ist der bevorzugte Durchschnitt unter vielen Händlern. Wie aus der unten stehenden Tabelle ersichtlich, interessieren Händler mit kurzfristiger Perspektive nicht, welcher Mittelwert verwendet wird, da der Unterschied zwischen den beiden Durchschnittswerten üblicherweise nur Cents beträgt. Auf der anderen Seite sollten Händler mit einer längerfristigen Perspektive mehr Wert auf den Durchschnittswert legen, den sie verwenden, weil die Werte um ein paar Dollar variieren können, was eine Preisdifferenz ausmacht, die letztendlich Einfluss auf die realisierten Renditen hat - vor allem, wenn Sie es sind Handel eine große Menge von Aktien. Wie bei allen technischen Indikatoren. Gibt es keine Art von Durchschnitt, dass ein Händler nutzen können, um Erfolg zu garantieren, aber durch die Verwendung von Test-und Fehler können Sie zweifellos verbessern Sie Ihre Bequemlichkeit mit allen Arten von Indikatoren und infolgedessen erhöhen Sie Ihre Chancen, kluge Entscheidungen zu treffen. Um mehr über gleitende Durchschnitte zu erfahren, siehe Grundlagen der gleitenden Mittelwerte und Grundlagen der gewichteten gleitenden Durchschnitte. Eine Person, die Derivate, Rohstoffe, Anleihen, Aktien oder Währungen mit einem überdurchschnittlichen Risiko im Gegenzug handelt. "HINTquot ist ein Akronym, das für für quothigh Einkommen keine Steuern steht. Es wird auf Hochverdiener angewendet, die vermeiden, Bundeseinkommen zu zahlen. Ein Market Maker, dass kauft und verkauft extrem kurzfristige Unternehmensanleihen genannt Commercial Paper. Ein Papierhändler ist in der Regel. Eine Bestellung mit einem Brokerage zu kaufen oder zu verkaufen eine bestimmte Anzahl von Aktien zu einem bestimmten Preis oder besser platziert. Der uneingeschränkte Kauf und Verkauf von Waren und Dienstleistungen zwischen den Ländern ohne Einschränkungen wie. In der Welt des Geschäfts ist ein Einhorn ein Unternehmen, in der Regel ein Start-up, die nicht über eine etablierte Performance record. Trendlines Eine der einfachsten Methoden, um einen allgemeinen Trend in Ihren Daten zu erraten ist, um eine Trendlinie zu einem Diagramm hinzuzufügen. Die Trendline ist ähnlich wie eine Linie in einem Liniendiagramm, aber sie verbindet nicht jeden Datenpunkt genau wie ein Liniendiagramm. Eine Trendlinie repräsentiert alle Daten. Das bedeutet, dass geringfügige Ausnahmen oder statistische Fehler bei der Suche nach der richtigen Formel Excel ablenken. In einigen Fällen können Sie auch die Trendlinie zur Prognose zukünftiger Daten verwenden. Charts, die Trendlinien unterstützen Die Trendlinie kann zu 2-D-Diagrammen wie Bereich, Balken, Spalte, Linie, Lager, XY (Scatter) und Bubble hinzugefügt werden. Sie können eine Trendlinie zu 3-D, Radar, Pie, Area oder Donut Charts hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Nachdem Sie ein Diagramm erstellt haben, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datenreihe und wählen Sie Add trendlinehellip. Ein neues Menü erscheint links im Diagramm. Hier können Sie einen der Trendline-Typen auswählen, indem Sie auf eines der Optionsfelder klicken. Unterhalb der Trendlinien gibt es eine Position, die als R-Quadratwert bezeichnet wird. Es zeigt Ihnen, wie eine Trendlinie an die Daten angepasst ist. Es kann Werte von 0 bis 1 erhalten. Je näher der Wert auf 1 ist, desto besser passt er in das Diagramm. Trendline-Typen Lineare Trendlinie Diese Trendlinie wird verwendet, um eine Gerade für einfache, lineare Datensätze zu erzeugen. Die Daten sind linear, wenn die Systemdatenpunkte einer Linie ähneln. Die lineare Trendlinie zeigt an, dass etwas mit steiler Rate zunimmt oder abnimmt. Hier ist ein Beispiel für Computer-Verkäufe für jeden Monat. Logarithmische Trendlinie Die logarithmische Trendlinie ist nützlich, wenn Sie mit Daten umgehen müssen, bei denen die Änderungsrate schnell zunimmt oder abnimmt und sich dann stabilisiert. Im Falle einer logarithmischen Trendlinie können Sie sowohl negative als auch positive Werte verwenden. Ein gutes Beispiel für eine logarithmische Trendlinie kann eine Wirtschaftskrise sein. Zuerst wird die Arbeitslosenquote immer höher, aber nach einer Weile stabilisiert sich die Situation. Polynom-Trendlinie Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Sie mit oszillierenden Daten arbeiten - zum Beispiel bei der Analyse von Gewinnen und Verlusten über einen großen Datensatz. Der Grad des Polynoms kann durch die Anzahl der Datenfluktuationen oder durch die Anzahl der Biegungen, also die Hügel und Täler, die auf der Kurve erscheinen, bestimmt werden. Eine Ordnung 2 Polynom Trendlinie hat in der Regel einen Hügel oder Tal. Ordnung 3 hat im Allgemeinen ein oder zwei Hügel oder Täler. Auftrag 4 hat in der Regel bis zu drei. Das folgende Beispiel zeigt den Zusammenhang zwischen Drehzahl und Kraftstoffverbrauch. Power trendline Diese Trendlinie ist nützlich für Datensätze, die verwendet werden, um Messergebnisse zu vergleichen, die mit einer vorbestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in Intervallen von einer Sekunde. Sie können eine Energietendenzlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Exponentielle Trendlinie Die exponentielle Trendlinie ist am sinnvollsten, wenn die Datenwerte stetig steigen oder fallen. Es wird oft in den Wissenschaften verwendet. Es kann eine Bevölkerung beschreiben, die in den folgenden Generationen schnell wächst. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Ein gutes Beispiel für diese Trendlinie ist der Zerfall von C-14. Wie man sehen kann dies ein perfektes Beispiel für eine exponentielle Trendlinie ist, weil der R-Quadrat-Wert exakt 1. Gleitender Durchschnitt Der gleitende Durchschnitt der Linien glättet ein Muster zu zeigen, oder deutlicher Trend. Excel tut es durch den gleitenden Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Werten Berechnung (durch eine Periode Option), die standardmäßig auf 2 gesetzt ist Wenn Sie diesen Wert erhöhen, dann wird der Durchschnitt aus mehreren Datenpunkten berechnet werden, so dass die Leitung Wird noch glatter. Der gleitende Durchschnitt zeigt Trends, die sonst aufgrund des Rauschens in den Daten schwer zu sehen wären. Ein gutes Beispiel für eine praktische Anwendung dieser Trendlinie kann ein Forex-Markt. Einfache Moving Average vs Exponential Moving Average Studentrsquos Frage: Whatrsquos der Unterschied zwischen einem einfachen Moving Average und einem exponentiellen Moving Average Dank Instructorrsquos Antwort: Ein Simple Moving Average (SMA) Gewichtet jede Kerze und ihre entsprechenden Schließdaten gleichermaßen. Keine Kerze wird mehr Bedeutung gegeben als jede andere in der Gleichung. In einem exponentiellen Moving Average (EMA) wird mehr Gewicht auf die neuesten Kerzenhelliphe letzte Daten gegeben. Diese Art von gleitendem Durchschnitt reagiert schneller auf die jüngsten Preisänderungen. Um zu sehen, wie diese Unterschiede auf einem Chart erscheinen, werfen Sie einen Blick auf die 4-Stunden-Chart des USDCHF, die unten veröffentlicht wird. Die EMA ist in rot und die SMA ist in bluehellip Wie Sie sehen können, sind die Unterschiede subtil, aber sie sind da. Im Allgemeinen, je kürzer der Zeitrahmen und / oder desto dramatischer die Preisaktion, desto größer der Unterschied, den Sie zwischen den beiden MArsquos sehen werden. Kürzerfristige Händler könnten die EMA bei der Umsetzung ihrer Handelsstrategien effektiver finden, da sie empfindlicher gegenüber der jüngsten Kursbewegung sind. Persönlich werde ich das SMA auf meinen Charts fast ausschließlich nutzen. Da die Mehrheit der Händler und Handel Institutionen nutzen die Simple Moving Average, ich bevorzuge zu sehen, was die Mehrheit sieht, wie sie ihre Handelsentscheidungen treffen. DailyFX bietet Forex-Nachrichten und technische Analysen zu den Trends, die die globalen Währungsmärkte beeinflussen. Erfahren Sie Forex Trading mit einem kostenlosen Praxis-Konto und Trading-Charts von FXCM. In meinem letzten Buch Practical Time Series Forecasting: Ein praktischer Leitfaden. Ich habe ein Beispiel für die Verwendung von Microsoft Excels Moving Average Plot, um monatliche Saisonalität zu unterdrücken. Dies geschieht durch die Erstellung eines Linienplots der Serie über die Zeit und dann Add Trendline gt Moving Average (siehe meine Post über Unterdrückung Saisonalität). Der Zweck des Hinzufügens der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie zu einem Zeitplot besteht darin, einen Trend in den Daten besser zu sehen, indem die Saisonalität unterdrückt wird. Ein gleitender Durchschnitt mit Fensterbreite w bedeutet eine Mittelung über jeden Satz von w aufeinanderfolgenden Werten. Für die Visualisierung einer Zeitreihe verwenden wir typischerweise einen zentrierten gleitenden Durchschnitt mit w Saison. In einem zentrierten gleitenden Durchschnitt wird der Wert des gleitenden Mittelwertes zum Zeitpunkt t (MA t) berechnet, indem das Fenster um die Zeit t zentriert wird und über die w Werte innerhalb des Fensters gemittelt wird. Wenn wir z. B. tägliche Daten haben und wir einen Wochentagwirkung vermuten, können wir sie durch einen zentrierten gleitenden Durchschnitt mit w7 unterdrücken und dann die MA-Linie plotten. Ein beobachter Teilnehmer in meinem Online-Kurs Vorhersage entdeckte, dass Excels gleitenden Durchschnitt nicht produzieren, was wed erwarten: Statt der Mittelung über ein Fenster, das um eine Zeitperiode von Interesse zentriert ist, nimmt es einfach den Durchschnitt der letzten w Monate (genannt ein Schleppen gleitender Durchschnitt). Während schleppende gleitende Mittelwerte für die Prognose nützlich sind, sind sie für die Visualisierung unterlegen, besonders wenn die Serie einen Trend aufweist. Der Grund dafür ist, dass der nachlaufende gleitende Durchschnitt hinterherhinkt. Sehen Sie sich die untenstehende Abbildung an, und Sie sehen den Unterschied zwischen Excels-Schleppendurchschnitt (schwarz) und einem zentrierten gleitenden Durchschnitt (rot). Die Tatsache, dass Excel einen nachlaufenden gleitenden Durchschnitt im Trendline-Menü erzeugt, ist ziemlich beunruhigend und irreführend. Noch beunruhigender ist die Dokumentation. Die den nachfolgenden MA, der erzeugt wird, falsch beschreibt: Wenn Period beispielsweise auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als der zweite Punkt in der Trendlinie verwendet, und so weiter. Weitere Informationen zu gleitenden Durchschnitten finden Sie hier:
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