كيف إلى تقديم طلب المتوسط المتحرك في و التفوق

المتوسط ​​المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. كلما كانت الفترة الفاصلة أصغر كلما اقتربت المتوسطات المتحركة من نقاط البيانات الفعلية. كيفية تطبيق المتوسطات المتحركة مع ميتاترادر ​​4: المتوسطات المتحركة المتوسط ​​المتحرك (ما) هو نوع من المؤشرات الفنية التي يتم استخدامها لإظهار متوسط ​​قيمة a الأمن على مدى فترة زمنية محددة. وتستخدم عادة مع البيانات السلاسل الزمنية لتسهيل تقلبات الأسعار على المدى القصير والتأكيد على الاتجاهات على المدى الطويل. كما تظهر خطوط التقويس مضافين على الرسم البياني للسعر، يتم استخدام المتوسطات المتحركة لتحديد الاتجاهات وتحديد مجالات الدعم والمقاومة المحتملة. أدناه، يظهر الشكل 1 مخطط اليورو مقابل الدولار الأميركي مع 20 فترة و 50 فترة ما قبل تطبيقها. 13 الرسم البياني 1: هذا الرسم البياني اليورو مقابل الدولار الأميركي واثنين من المتوسطات المتحركة: 50 فترة، رسمها كخط أزرق داكن، و 20 فترة، رسمها في وردي مشرق. في حين أن هناك العديد من أنواع مختلفة من ماس، المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما) هو أبسط. وهو متوسط ​​حسابي غير مرجح لعدد X السابق من أشرطة الأسعار. وتستند عادة ماس على سعر إغلاق كل شريط السعر ومع ذلك، يمكن للتجار اختيار سعر الأساس على مفتوحة، عالية، منخفضة أو غيرها من الأسعار. يتم حساب سما عن طريق إضافة سعر الإغلاق (أو السعر الآخر) لأشرطة الأسعار X السابقة وتقسيمها على شكل X. على سبيل المثال، للعثور على ما خمس سنوات، سنضيف نقاط البيانات الخمس السابقة (الأسعار) ونقسم خمسة: إغلاق الأسعار. 5 و 6 و 7 و 8 و 9 و 10 و 11 و 12 و 13 و 14 القيمة الأولى لل سما لمدة خمسة أيام (5 6 7 8 9) 5 7 (35 5 7) القيمة الثانية لل سما لمدة خمسة أيام (6 7 8 9 10) 5 8 (40 5 8) القيمة الثالثة لل سما لمدة خمسة أيام (7 8 9 10 11) 5 9 (45 5 9) 13 يتم حساب قيمة كل معاملة باستخدام الأسعار الخمسة السابقة كما يوحي اسمها، المتوسط ​​الذي يتحرك. يتم إسقاط البيانات القديمة عندما تصبح البيانات الجديدة متاحة، و ما تزال الطباعة ما تشكل شكل قضبان أسعار جديدة (على سبيل المثال، تستخدم خمس سنوات فقط على سبيل المثال خمسة أعمدة سعر فقط في حسابها، حتى مع توفر المزيد من بيانات الأسعار). يتم استخدام 13Many أخرى من قبل المحللين الفنيين بما في ذلك المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما). ومتوسط ​​الحركة الأسي المزدوج (ديما) وعمليات الانتقال الكرواتي (ما)، حيث يتم إضافة درجتين من أطوال مختلفة إلى مخطط سعر واحد. ما الأطوال والأطر الزمنية يمكن للمستثمرين والتجار تخصيص ما لتتناسب مع الأهداف التحليلية الفردية. فعلى سبيل المثال، غالبا ما يفضل التجار القصيرون على المدى القصير من قبل التجار على المدى القصير. قد يكون لهذه المؤشرات فترة استرجاعية (عدد أعمدة الأسعار التي سيتم استخدامها في الحساب) بين 5 و 30. يمكن للمتداولين الذين يبحثون عن اتجاهات متوسطة المدى أن يستخدموا فترة استرجاع تتراوح ما بين 20 و 60 فترة. يمكن للمستثمرين على المدى الطويل أن يركزوا على أهم الصفقات ذات فترات الاسترجاع البالغة 100 أو أكثر. 13 وبوجه عام، تتفاعل أقصر المعاملات السريعة بشكل أسرع مع السعر، ونتيجة لذلك، تميل إلى أن تكون أقل تأخرا. من ناحية أخرى، تعد أسعار الفائدة الأقل حساسية أقل للسعر والقيام بعمل أفضل في تمهيد بيانات الأسعار. والأمر متروك لكل تاجر لتحديد طول ما (ما) الذي يناسب احتياجاته وتفضيلاته. إضافة اتجاه أو خط متوسط ​​متحرك إلى رسم بياني ينطبق على: إكسيل 2016 ورد 2016 بويربوانت 2016 إكسيل 2013 ورد 2013 أوتلوك 2013 بويربوانت 2013 مور. أقل لعرض اتجاهات البيانات أو التحرك المتوسطات في مخطط قمت بإنشائه. يمكنك إضافة خط الاتجاه. يمكنك أيضا تمديد خط اتجاه يتجاوز البيانات الفعلية للمساعدة في التنبؤ القيم المستقبلية. على سبيل المثال، يتنبأ خط الاتجاه الخطي التالي بربعين قبل ذلك ويظهر بوضوح اتجاها تصاعديا يبدو واعدا للمبيعات المستقبلية. يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مخطط 2-D التي ليست مكدسة، بما في ذلك المنطقة، شريط، العمود، الخط، الأسهم، مبعثر، و فقاعة. لا يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مكدسة، 3-D، الرادار، فطيرة، سطح، أو الرسم البياني دونات. إضافة خط الاتجاه في المخطط، انقر على سلسلة البيانات التي تريد إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك لها. سيبدأ خط الاتجاه على نقطة البيانات الأولى لسلسلة البيانات التي تختارها. حدد المربع تريندلين. لاختيار نوع مختلف من خط الاتجاه، انقر على السهم بجوار تريندلين. ثم انقر فوق الأسي. توقعات خطية. أو اثنين من فترة الانتقال المتوسط. بالنسبة لخطوط الاتجاه الإضافية، انقر على المزيد من الخيارات. إذا اخترت المزيد من الخيارات. انقر فوق الخيار الذي تريده في جزء "تنسيق الاتجاه" ضمن خيارات تريندلاين. إذا قمت بتحديد الحدودي. أدخل أعلى قوة للمتغير المستقل في المربع الأمر. إذا حددت متوسط ​​النقل. أدخل عدد الفترات لاستخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك في المربع الفترة. نصيحة: خط الاتجاه هو الأكثر دقة عندما تكون قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 تكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع بياناتك الفعلية) عند أو بالقرب من 1. عند إضافة خط اتجاه إلى بياناتك ، يقوم إكسيل تلقائيا بحساب قيمة R-سكارد. يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط الخاص بك عن طريق التحقق من قيمة العرض R-سكارد على مربع الرسم البياني (تنسيق جزء الاتجاه، خيارات تريندلاين). يمكنك معرفة المزيد عن جميع خيارات خط الاتجاه في الأقسام أدناه. خط الاتجاه الخطي استخدم هذا النوع من خط الاتجاه لإنشاء خط مستقيم أفضل تناسب لمجموعات البيانات الخطية البسيطة. البيانات الخاصة بك خطية إذا كان النمط في نقاط البيانات الخاصة به يشبه خط. خط الاتجاه الخطي عادة ما يظهر أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. يستخدم خط الاتجاه الخطي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب لخط: حيث m هو المنحدر و b هو اعتراض. ويبين الخط الاتجاهي التالي أن مبيعات الثلاجات زادت باستمرار على مدى 8 سنوات. لاحظ أن قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 الذي يكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع البيانات الفعلية الخاصة بك) هو 0.9792، وهو مناسب تماما للخط إلى البيانات. عرض خط منحني أفضل تناسب، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما معدل التغير في البيانات يزيد أو ينخفض ​​بسرعة ثم مستويات خارج. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن يستخدم القيم السلبية والإيجابية. يستخدم خط الاتجاه اللوغاريتمي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و لن هي وظيفة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه اللوغاريتمي التالي النمو السكاني المتوقع للحيوانات في منطقة ذات مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.933، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. يعد هذا الاتجاه مفيدا عندما تتقلب بياناتك. على سبيل المثال، عند تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة بيانات كبيرة. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. عادة، يوجد خط اتجاه متعدد الحدود من أجل 2 يحتوي على تلة أو وادي واحد فقط، ويشتمل الأمر 3 على واحد أو اثنين من التلال أو الوديان، ويوجد في الأمر 4 ما يصل إلى ثلاثة تلال أو وديان. خط الاتجاه متعدد الحدود أو المنحني يستخدم هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال النقاط: حيث b والثوابت. ويظهر خط الاتجاه 2 متعدد الحدود التالي (تلة واحدة) العلاقة بين سرعة القيادة واستهلاك الوقود. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، التي هي قريبة من 1 حتى الخطوط تناسب البيانات. عرض خط المنحني، هذا الاتجاه هو مفيد لمجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين. على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق في فترات 1 ثانية. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الطاقة هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال نقاط: حيث c و b هي الثوابت. ملاحظة: لا يتوفر هذا الخيار عندما تتضمن البيانات قيما سلبية أو صفرية. يظهر مخطط قياس المسافة التالي المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هو 0.986، وهو مثاليا تقريبا من الخط إلى البيانات. عرض خط المنحني، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدل متزايد باستمرار. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الأسي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى التي تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و e هو قاعدة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه الأسي التالي تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.990، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تقريبا تقريبا. موفينغ ترافيك ترندلين هذا الاتجاه يدل على تقلبات في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في السطر. على سبيل المثال، إذا تم تعيين الفترة إلى 2، يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. ويستخدم متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وما إلى ذلك. ويستخدم خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك هذه المعادلة: عدد النقاط في خط اتجاه متوسط ​​متحرك يساوي العدد الإجمالي للنقاط في السلسلة، مطروحا منه الرقم الذي تحدده للفترة. في المخطط المبعثر، يقوم خط الاتجاه بناء على ترتيب القيم x في المخطط. للحصول على نتيجة أفضل، صنف القيم x قبل إضافة متوسط ​​متحرك. يظهر خط الاتجاه المتوسط ​​التالي نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا.