Moving average sum

Rata-rata Bergerak Rata-rata Tertimbang DEFINISI Rata-rata Bergerak Tertimbang Linear Rata-rata moving average yang memberikan bobot lebih tinggi terhadap data harga terakhir daripada rata-rata pergerakan sederhana yang umum. Rata-rata ini dihitung dengan mengambil masing-masing harga penutupan selama periode waktu tertentu dan mengalikannya dengan posisi tertentu dalam rangkaian data. Setelah posisi periode waktu diperhitungkan, mereka akan dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah periode waktu. BREAKING DOWN Rata-rata Bergerak Tertimbang Linear Misalnya, dalam rata-rata pergerakan tertimbang 15 hari, harga penutupan hari ini dikalikan dengan 15, kemarin hingga 14, dan seterusnya sampai hari ke 1 pada rentang periode tercapai. Hasil ini kemudian ditambahkan bersama dan dibagi dengan jumlah pengganda (15 14 13.3 2 1 120). Rata-rata pergerakan tertimbang linear adalah salah satu tanggapan pertama untuk menempatkan kepentingan yang lebih besar pada data terakhir. Popularitas rata-rata bergerak ini telah berkurang oleh rata-rata pergerakan eksponensial. Tapi tidak ada yang kurang itu masih terbukti sangat berguna. Saya pada dasarnya memiliki tabel angka - serangkaian pengukuran waktu. Setiap baris dalam tabel memiliki 5 nilai untuk 5 kategori yang berbeda, dan jumlah baris untuk total semua kategori. Jika saya mengambil rata-rata setiap kolom dan menghitung rata-ratanya bersama-sama, seandainya itu sama dengan rata-rata jumlah baris (dengan mengabaikan kesalahan pembulatan, tentu saja) (saya punya kasus di mana kedua nilai tersebut terus keluar berbeda sekitar 30 dan saya bertanya-tanya Betapa gilanya saya.) Update: Lihat di bawah - Saya (sedikit) gila dan mengalami kesalahan dalam kode saya. Sigh Menemukan masalah saya - itu adalah kesalahan dupe bodoh dalam kode saya. Saya sedang mencari kesalahan dalam rata-rata jumlah logika, tapi dalam jumlah rata-rata logika - merujuk variabel yang salah. Baiklah, saya telah menunjukkan sekitar 5 cara dari hari Minggu bahwa jumlah rata-rata sama dengan rata-rata jumlah, dalam hal itu penting bagi siapa pun di masa depan. Jawab Feb 6 12 at 17:19 Mungkin ini harus pergi sebagai update untuk pertanyaan Either way is fine though. Juga pastikan untuk menerima jawaban sekarang bahwa masalah Anda telah teratasi. Ndash Zev Chonoles Feb 7 12 at 2:15 Umumnya tidak benar, itu hanya sama pada kasus tertentu. Jumlah (x) Jumlah (y) tidak sama dengan jumlah (xy) n dimana n adalah total entri x adalah entri baris dan y adalah entri kolom. Hanya benar jika semua ys sama misalnya: (12 35) 2 1120 (13) (25) 47 Dimana seolah-olah y sama (17 47) 2 514 (14) (77) 514 PS Maaf tentang posting di thread mati Hanya ingin itu benar untuk orang lain melihat. Sebenarnya Steve bisa benar. Saya memberi contoh sederhana dan kemudian menjelaskan mengapa orang cerdas dapat menemukan jawaban yang berbeda karena bagaimanapun, keduanya benar. Baris pertama: 5 6 Baris kedua: 1 2 Baris ketiga: 3 4 Jika Anda melakukan jumlah rata-rata atau rata-rata jumlah yang diminta Daniel, maka Anda akan mendapatkan 7 sebagai jawabannya. Namun, jika Anda menghapus 1 meninggalkan lubang di meja Anda, maka rata-rata tetes Anda turun menjadi 6 23 dan jumlah rata-rata Anda meningkat menjadi 8. Jika tabel data Anda kosong atau tidak ada titik data, maka keduanya Hampir tidak pernah sama Jika tabel data terdistribusi merata tanpa ada titik hilang atau lubang di meja, maka sebaiknya selalu sama. Siapa pun dapat menguji ini dengan fungsi MS Excel dan RAND (). Buat tabel dengan sejumlah baris kolom dan isi baris dan kolom dengan nomor acak atau biarkan menghasilkan angka acak untuk Anda. Kemudian gunakan RATA-RATA () untuk rata-rata kolom dan SUM () untuk menambahkan rata-rata. Kemudian balikkan proses dan gunakan SUM () untuk menambahkan baris dan RATA-RATA () ke rata-rata jumlah. Jika tabel sudah lengkap, maka kedua nomor tersebut akan sama persis. Namun, bagaimanapun, data Anda karena alasan apa pun adalah entri yang hilang, maka jumlahnya dapat bervariasi dengan persentase yang besar. Mulai saja menghapus titik data di tengah meja dan perhatikan dua hasilnya sangat berfluktuasi. Juga catatan adalah jika Anda membalik baris dan kolom maka Anda mendapatkan hasil yang sama sekali berbeda, jadi pastikan Anda konsisten. Jika Anda rata-rata baris pada contoh di atas dan jumlah rata-rata, atau jumlah kolom dan rata-rata jumlah, maka Anda mendapatkan 10,5 dengan tabel lengkap dan 11 dan 10, masing-masing dengan yang hilang. Jawab 6 Agustus pukul 21:40 Perhatikan bahwa OP menulis di salah satu komentar bahwa tidak ada yang kosong dalam tabel. Perhatikan juga bahwa jika jawaban Steve dihapus maka tidak ada yang akan tahu arti kalimat pertama Anda. Ndash Gerry Myerson Aug 7 12 at 1:04 matematika campuran sudah benar. Ambil 3 kolom 10 10s, 5 1s dan 2,3,5,6,6,7,9,10 (8 nilai dari rand), kosong rata-rata kosong. Avg avgs adalah 5,67 avg dari semua nilai adalah 6,65. Matematika campuran tidak apa-apa untuk menjawab thread lama. Hal ini, kebenaran atau kebenaran, hidup selamanya di InternetKaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Pengenalan Adaptif Pindah Optimis (KAMA) yang Diembangkan oleh Perry Kaufman, Kaufman039 Adaptive Moving Average (KAMA) adalah rata-rata bergerak yang dirancang untuk memperhitungkan kebisingan pasar atau ketidakstabilan. . KAMA akan mengikuti harga saat harga ayunan relatif kecil dan suaranya rendah. KAMA akan menyesuaikan saat harga ayunan melebar dan mengikuti harga dari jarak yang lebih jauh. Indikator berikut ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren keseluruhan, titik balik waktu dan pergerakan harga filter. Perhitungan Ada beberapa langkah yang diperlukan untuk menghitung Kaufman039 Adaptive Moving Average. Pertama mulailah dengan setting yang direkomendasikan oleh Perry Kaufman, yaitu KAMA (10.2,30). 10 adalah jumlah periode untuk Efisiensi Rasio (ER). 2 adalah jumlah periode untuk konstanta EMA tercepat. 30 adalah jumlah periode untuk konstanta EMA paling lambat. Sebelum menghitung KAMA, kita perlu menghitung Efficiency Ratio (ER) dan Smoothing Constant (SC). Memecah formula menjadi ukuran kecil nugget membuat lebih mudah untuk memahami metodologi di belakang indikator. Perhatikan bahwa ABS mewakili Absolute Value. Efficiency Ratio (ER) ER pada dasarnya adalah perubahan harga yang disesuaikan dengan volatilitas harian. Secara statistik, Rasio Efisiensi memberi tahu kita efisiensi fraktal perubahan harga. ER berfluktuasi antara 1 dan 0, namun ekstrem ini adalah pengecualian, bukan norma. ER akan menjadi 1 jika harga bergerak naik 10 periode berturut-turut atau turun 10 periode berturut-turut. ER akan menjadi nol jika harga tidak berubah selama 10 periode. Smoothing Constant (SC) Konstanta pemulusan menggunakan ER dan dua konstanta pemulusan berdasarkan rata-rata pergerakan eksponensial. Seperti yang mungkin Anda perhatikan, Konstanta Smoothing menggunakan konstanta pemulusan untuk rata-rata bergerak eksponensial dalam formula. (2301) adalah konstanta pemulusan untuk EMA 30 periode. SC Tercepat adalah konstanta pemulusan untuk EMA lebih pendek (2 periode). SC yang paling lambat adalah konstanta pemulusan untuk EMA paling lambat (30 periode). Perhatikan bahwa 2 di akhir adalah untuk mensejajarkan persamaan. Dengan Efficiency Ratio (ER) dan Smoothing Constant (SC), kita sekarang siap untuk menghitung Kaufman039 Adaptive Moving Average (KAMA). Karena kita membutuhkan nilai awal untuk memulai perhitungan, KAMA pertama hanyalah sebuah moving average yang sederhana. Perhitungan berikut didasarkan pada rumus di bawah ini. Contoh PerhitunganChart Gambar di bawah ini menunjukkan tangkapan layar dari spreadsheet Excel yang digunakan untuk menghitung KAMA dan grafik QQQ yang sesuai. Penggunaan dan Sinyal Chartis dapat menggunakan KAMA seperti indikator berikut lainnya, seperti moving average. Chartis dapat mencari harga persilangan, perubahan terarah dan sinyal yang disaring. Pertama, sebuah salib di atas atau di bawah KAMA menunjukkan perubahan arah harga. Seperti halnya rata-rata bergerak, sistem crossover sederhana akan menghasilkan banyak sinyal dan banyak whipsaws. Chartists dapat mengurangi whipsaws dengan menerapkan filter harga atau waktu ke crossover. Seseorang mungkin memerlukan harga untuk memegang salib selama beberapa hari atau membutuhkan salib melebihi KAMA dengan persentase yang ditetapkan. Kedua, chartists dapat menggunakan arah KAMA untuk menentukan keseluruhan kecenderungan keamanan. Ini mungkin memerlukan penyesuaian parameter untuk memperlancar indikator lebih lanjut. Chartists dapat mengubah parameter tengah, yang merupakan konstanta EMA tercepat, untuk menghaluskan KAMA dan mencari perubahan arah. Tren turun selama KAMA jatuh dan menambat posisi terendah. Trennya naik selama KAMA naik dan menempa harga tertinggi. Contoh Kroger di bawah ini menunjukkan KAMA (10,5,30) dengan tren naik yang curam dari bulan Desember sampai Maret dan tren kenaikan yang kurang tajam dari bulan Mei sampai Agustus. Dan akhirnya, chartists bisa menggabungkan sinyal dan teknik. Chartists dapat menggunakan KAMA jangka panjang untuk menentukan tren yang lebih besar dan KAMA jangka pendek untuk sinyal perdagangan. Misalnya, KAMA (10,5,30) bisa dijadikan trend filter dan dianggap bullish saat naik. Setelah bullish, chartists kemudian bisa mencari bullish cross saat harga bergerak diatas KAMA (10.2,30). Contoh di bawah ini menunjukkan MMM dengan kenaikan KAMA jangka panjang dan persilangan bullish pada bulan Desember, Januari dan Februari. KAMA jangka panjang turun pada bulan April dan terjadi persilangan bearish pada bulan Mei, Juni dan Juli. SharpCharts KAMA dapat ditemukan sebagai indikator overlay di meja kerja SharpCharts. Pengaturan default akan secara otomatis muncul di kotak parameter setelah dipilih dan para chartis dapat mengubah parameter ini agar sesuai dengan kebutuhan analitis mereka. Parameter pertama adalah untuk Rasio Efisiensi dan chartists harus menahan diri untuk tidak meningkatkan jumlah ini. Sebagai gantinya, chartists dapat menurunkannya untuk meningkatkan sensitivitas. Chartis yang ingin memperlancar KAMA untuk analisis tren jangka panjang dapat meningkatkan parameter tengah secara bertahap. Meskipun perbedaannya hanya 3, KAMA (10,5,30) secara signifikan lebih mulus dari KAMA (10,2,30). Studi lebih lanjut Dari pencipta, buku di bawah ini menawarkan informasi terperinci mengenai indikator, program, algoritma, dan sistem, termasuk rincian tentang KAMA dan sistem rata-rata bergerak lainnya. Sistem dan Metode Trading Perry Kaufman