Ruchoma średnia obliczenie przykład

Język DAX zawiera kilka funkcji agregacji statystycznej, takich jak średnia, wariancja i odchylenie standardowe. Inne typowe obliczenia statystyczne wymagają napisania dłuższych wyrażeń DAX. Excel z tego punktu widzenia ma znacznie bogatszy język. Wzorce statystyczne są zbiorem wspólnych obliczeń statystycznych: mediany, trybu, średniej ruchomej, percentyla i kwartylu. Chcielibyśmy podziękować Colinowi Banfieldowi, Gerardowi Bruecklowi i Javierowi Guillnowi, którego blogi zainspirowały niektóre z poniższych wzorców. Podstawowy wzór Przykład Formuły w tym wzorze są rozwiązaniami dla określonych obliczeń statystycznych. Możesz użyć standardowych funkcji języka DAX do obliczenia średniej (średniej arytmetycznej) zestawu wartości. AVERAGE. zwraca średnią wszystkich liczb w kolumnie liczbowej. AVERAGEA. zwraca średnią wszystkich liczb w kolumnie, obsługując zarówno wartości tekstowe, jak i nieliczbowe (wartości nieliczbowe i puste tekstowe liczą się jako 0). AVERAGEX. obliczyć średnią dla wyrażenia obliczonego na podstawie tabeli. Średnia ruchoma Średnia ruchoma to obliczenie do analizy punktów danych poprzez utworzenie serii średnich różnych podzbiorów pełnego zbioru danych. Możesz użyć wielu technik DAX do realizacji tych obliczeń. Najprostszą techniką jest użycie AVERAGEX, iterowanie tabeli o pożądanej ziarnistości i obliczanie dla każdej iteracji wyrażenia, które generuje pojedynczy punkt danych do użycia w średniej. Na przykład poniższa formuła oblicza średnią kroczącą z ostatnich 7 dni, zakładając, że używasz tabeli dat w swoim modelu danych. Używając AVERAGEX, automatycznie obliczysz miarę na każdym poziomie szczegółowości. W przypadku użycia miary, która może być agregowana (np. SUM), inne podejście oparte na CALCULATE może być szybsze. Możesz znaleźć to alternatywne podejście w pełnym wzroście średniej ruchomej. Możesz użyć standardowych funkcji języka DAX do obliczenia wariancji zestawu wartości. VAR. S. zwraca wariancję wartości w kolumnie reprezentującej populację próbki. VAR. P. zwraca wariancję wartości w kolumnie reprezentującej całą populację. VARX. S. zwraca wariancję wyrażenia ocenianego w tabeli reprezentującej populację próbki. VARX. P. zwraca wariancję wyrażenia ocenianego w tabeli reprezentującej całą populację. Odchylenie standardowe Możesz użyć standardowych funkcji DAX do obliczenia odchylenia standardowego zbioru wartości. STDEV. S. zwraca standardowe odchylenie wartości w kolumnie reprezentującej populację próbki. STDEV. P. zwraca standardowe odchylenie wartości w kolumnie reprezentującej całą populację. STDEVX. S. zwraca odchylenie standardowe wyrażenia obliczonego dla tabeli reprezentującej populację próbki. STDEVX. P. zwraca odchylenie standardowe wyrażenia obliczonego na podstawie tabeli reprezentującej całą populację. Mediana jest wartością liczbową oddzielającą wyższą połowę populacji od dolnej połowy. Jeśli liczba wierszy jest nieparzysta, mediana jest wartością środkową (sortowanie wierszy od najniższej wartości do najwyższej wartości). Jeśli istnieje parzysta liczba wierszy, jest to średnia z dwóch średnich wartości. Formuła ignoruje puste wartości, które nie są uważane za część populacji. Wynik jest identyczny z funkcją MEDIAN w programie Excel. Rysunek 1 pokazuje porównanie wyniku zwracanego przez program Excel z odpowiednią formułą DAX dla obliczeń mediany. Rysunek 1 Przykład obliczeń mediany w Excelu i DAX. Tryb jest wartością, która pojawia się najczęściej w zbiorze danych. Formuła ignoruje puste wartości, które nie są uważane za część populacji. Wynik jest identyczny z funkcjami MODE i MODE. SNGL w programie Excel, które zwracają tylko minimalną wartość, gdy istnieje wiele trybów w rozważanym zbiorze wartości. Funkcja Excel MODE. MULT zwróci wszystkie tryby, ale nie można jej zaimplementować jako miary w języku DAX. Rysunek 2 porównuje wyniki zwrócone przez program Excel z odpowiednią formułą DAX do obliczenia trybu. Rysunek 2 Przykład obliczania trybu w Excelu i DAX. Percentyl percentyl jest wartością, poniżej której spada określony procent wartości w grupie. Formuła ignoruje puste wartości, które nie są uważane za część populacji. Obliczenia w języku DAX wymagają kilku kroków opisanych w sekcji Kompletny schemat, który pokazuje, jak uzyskać takie same wyniki funkcji programu Excel PERCENTYL, PERCENTILE. INC i PERCENTILE. EXC. Kwartyle to trzy punkty, które dzielą zbiór wartości na cztery równe grupy, przy czym każda grupa zawiera jedną czwartą danych. Można obliczyć kwartyle za pomocą Wzorca Percentyl, zgodnie z następującymi zależnościami: Pierwszy kwartyl dolny kwartyl 25. percentyl Drugi kwartyl środkowy 50. percentyl Trzeci kwartyl górny kwartyl 75 percentyl Kompletny wzór Kilka obliczeń statystycznych ma dłuższy opis pełnego wzorca, ponieważ możesz mieć różne implementacje w zależności od modeli danych i innych wymagań. Średnia ruchoma Zwykle oceniasz średnią ruchomą, odnosząc się do poziomu ziarnistości dnia. Ogólny wzorzec o następującej formule ma następujące znaczniki: ltnumberofdaysgt to liczba dni dla średniej ruchomej. ltdatecolumngt jest kolumną daty w tabeli dat, jeśli taką posiadasz, lub kolumną z datą tabeli zawierającą wartości, jeśli nie ma oddzielnej tabeli dat. ltmeasuregt jest miarą do obliczenia jako średnia krocząca. Najprostszy wzorzec korzysta z funkcji AVERAGEX w języku DAX, która automatycznie uwzględnia tylko dni, dla których istnieje wartość. Jako alternatywę można użyć poniższego szablonu w modelach danych bez tabeli dat oraz ze środkiem, który można zagregować (np. SUM) w całym okresie badanym. W poprzedniej formule uwzględniany jest dzień bez odpowiednich danych jako miara o wartości 0. Może się to zdarzyć tylko wtedy, gdy masz oddzielną tabelę dat, która może zawierać dni, dla których nie ma odpowiednich transakcji. Można ustalić mianownik dla średniej, używając tylko liczby dni, dla których istnieją transakcje wykorzystujące następujący wzorzec, gdzie: ltfacttablegt jest tabelą związaną z tabelą dat i zawierającą wartości wyliczone przez miarę. Możesz używać funkcji DATESBETWEEN lub DATESINPERIOD zamiast FILTERA, ale działają one tylko w zwykłej tabeli daty, podczas gdy możesz zastosować opisany powyżej wzór także do niestandardowych tabel daty i modeli, które nie mają tabeli daty. Rozważmy na przykład różne wyniki uzyskane w wyniku dwóch poniższych działań. Na rysunku 3 widać, że nie ma sprzedaży w dniu 11 września 2005 roku. Jednak data ta jest uwzględniona w tabeli daty, zatem istnieje 7 dni (od 11 września do 17 września), które mają tylko 6 dni z danymi. Rysunek 3 Przykład średniej ruchomej z uwzględnieniem i ignorowania dat bez sprzedaży. Środek Średnia ruchoma 7 dni ma niższą liczbę od 11 września do 17 września, ponieważ uważa 11 września za dzień z 0 sprzedaży. Jeśli chcesz zignorować dni bez sprzedaży, użyj pomiaru Średnia ruchoma 7 dni bez zer. To może być właściwe podejście, gdy masz pełną tabelę dat, ale chcesz ignorować dni bez transakcji. Stosując formułę Moving Average 7 Days wynik jest poprawny, ponieważ AVERAGEX automatycznie uwzględnia tylko niepuste wartości. Pamiętaj, że możesz poprawić wydajność średniej ruchomej, utrzymując wartość w kolumnie obliczeniowej tabeli o wymaganej szczegółowości, takiej jak data, data i produkt. Jednak podejście do dynamicznego obliczania za pomocą miary oferuje możliwość użycia parametru dla liczby dni średniej ruchomej (np. Zastąpić ltnumberofdaysgt miarą wdrażającą wzorzec tabeli parametrów). Mediana odpowiada 50. percentylu, który można obliczyć za pomocą wzoru Percentyl. Jednak wzorzec Mediana pozwala zoptymalizować i uprościć medianę obliczeń za pomocą pojedynczej miary, zamiast kilku miar wymaganych przez wzorzec Percentyla. Możesz użyć tego podejścia, obliczając medianę dla wartości zawartych w ltvaluecolumngt, jak pokazano poniżej: Aby poprawić wydajność, możesz chcieć utrzymać wartość miary w kolumnie obliczeniowej, jeśli chcesz uzyskać medianę dla wyników miara w modelu danych. Jednak przed wykonaniem tej optymalizacji należy zaimplementować obliczenia MedianX w oparciu o następujący szablon, używając tych znaczników: ltgranularitytablegt jest tabelą, która definiuje ziarnistość obliczeń. Na przykład może to być tabela daty, jeśli chcesz obliczyć medianę miary wyliczoną na poziomie dnia, lub może to być WARTOŚĆ (8216DateYearMonth), jeśli chcesz obliczyć medianę miary obliczoną na poziomie miesiąca. ltmeasuregt jest miarą do obliczenia dla każdego wiersza ltgranularitytablegt dla mediany obliczeń. ltmeasuretablegt to tabela zawierająca dane używane przez ltmeasuregt. Na przykład, jeśli ltgranularitytablegt jest wymiarem takim jak 8216Date8217, wówczas ltmeasuretablegt będzie 8216Internet Sales8217 zawierający kolumnę Internet Sales Amount zsumowaną przez Internet Total Sales. Na przykład można zapisać medianę całkowitej sprzedaży internetowej dla wszystkich klientów w Adventure Works w następujący sposób: Wskazówka Poniższy wzór: służy do usuwania wierszy z obiektu ltgranularitytablegt, które nie mają odpowiednich danych w bieżącym wyborze. Jest to szybszy sposób niż użycie następującego wyrażenia: Można jednak zastąpić całe wyrażenie CALCULATETABLE tylko ltgranularitytablegt, jeśli chcesz uwzględnić puste wartości parametru ltmeasuregt jako 0. Wydajność formuły MedianX zależy od liczby wierszy w tabela iterowana i złożoność działania. Jeśli wydajność jest zła, możesz utrwalić wynik ltmeasuregt w kolumnie obliczeniowej lttablegt, ale to usunie możliwość stosowania filtrów do mediany obliczeniowej w czasie zapytania. Percentile Excel ma dwie różne implementacje obliczeń percentylowych z trzema funkcjami: PERCENTYL, PERCENTILE. INC i PERCENTILE. EXC. Wszystkie zwracają K percentyla wartości, gdzie K jest w zakresie od 0 do 1. Różnica polega na tym, że PERCENTYL i PERCENTYL. PRZ uważają K za zakres obejmujący, a PERCENTILE. EXC uważa zakres K od 0 do 1 za wyłączny . Wszystkie te funkcje i ich implementacje DAX otrzymują wartość percentyla jako parametr, który nazywamy K. Wartość percentyla ltKgt mieści się w zakresie od 0 do 1. Dwie implementacje percentyla DAX wymagają kilku miar, które są podobne, ale wystarczająco różne, aby wymagać dwa różne zestawy formuł. Miarami zdefiniowanymi w każdym schemacie są: KPerc. Wartość percentyla odpowiada wartości ltKgt. PercPos. Pozycja percentyla w posortowanym zbiorze wartości. ValueLow. Wartość poniżej pozycji percentyla. ValueHigh. Wartość powyżej pozycji percentyla. Percentyl. Ostateczne obliczenie percentyla. Potrzebujesz wartości ValueLow i ValueHigh na wypadek, gdyby PercPos zawierał część dziesiętną, ponieważ wtedy musisz interpolować pomiędzy ValueLow i ValueHigh, aby zwrócić prawidłową wartość percentyla. Rysunek 4 pokazuje przykład obliczeń wykonanych za pomocą formuł Excel i DAX, przy użyciu obu algorytmów percentyla (włącznie i wyłączności). Rysunek 4 Obliczenia percentyla z wykorzystaniem formuł Excel i równoważne obliczenia DAX. W następnych sekcjach formuły percentylowe wykonują obliczenia na wartościach przechowywanych w kolumnie tabeli, DataValue, podczas gdy formuły PercentileX wykonują obliczenia na wartościach zwracanych przez miarę obliczoną przy danej ziarnistości. Percentile Inclusive Implementacja Percentile Inclusive jest następująca. Percentile Exclusive Implementacja Percentile Exclusive jest następująca. PercentileX Inclusive Implementacja PercentileX Inclusive opiera się na następującym szablonie, przy użyciu tych znaczników: ltgranularitytablegt jest tabelą, która definiuje ziarnistość obliczeń. Na przykład może to być tabela Daty, jeśli chcesz obliczyć percentyl miary na poziomie dnia lub może to być WARTOŚĆ (8216DataRozszerzenie), jeśli chcesz obliczyć percentyl miary na poziomie miesiąca. ltmeasuregt jest miarą do obliczenia dla każdego wiersza ltgranularitytablegt dla obliczenia percentyla. ltmeasuretablegt to tabela zawierająca dane używane przez ltmeasuregt. Na przykład, jeśli parametr ltgranularitytablegt jest wymiarem, takim jak 8216Date, 8217, wówczas ltmeasuretablegt będzie 8216Sales8217 zawierający kolumnę Amount zsumowaną przez miarę Total Amount. Na przykład można zapisać PercentileXInc całkowitej kwoty sprzedaży dla wszystkich dat w tabeli daty w następujący sposób: PercentileX Exclusive Implementacja PercentileX Exclusive opiera się na poniższym szablonie, używając tych samych znaczników, które są używane w PercentileX Inclusive: Na przykład: można zapisać PercentileXExc całkowitej kwoty sprzedaży dla wszystkich dat w tabeli daty w następujący sposób: Informuj mnie o nadchodzących wzorach (biuletyn). Usuń zaznaczenie, aby swobodnie pobrać plik. Opublikowano 17 marca 2017 r. Według Średniej średniej ruchomej - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA 12- i 26-dniowe EMA są najpopularniejszymi krótkoterminowymi wartościami średnimi i są wykorzystywane do tworzenia wskaźników, takich jak średnia ruchoma rozbieżności (MACD) ) i procentowy oscylator cenowy (PPO). Ogólnie rzecz biorąc, EMA o długości 50 i 200 dni są wykorzystywane jako sygnały długoterminowych trendów. Handlowcy, którzy stosują analizę techniczną, uważają, że średnie ruchome są bardzo użyteczne i wnikliwe, gdy są prawidłowo stosowane, ale tworzą spustoszenie, gdy są niewłaściwie używane lub są źle interpretowane. Wszystkie średnie ruchome powszechnie stosowane w analizie technicznej są ze swej natury wskaźnikami opóźniającymi. W związku z tym wnioski wyciągnięte z zastosowania średniej ruchomej do określonego wykresu rynkowego powinny potwierdzać ruch rynkowy lub wskazać jego siłę. Bardzo często, zanim linia średniej ruchomej wskazała zmianę, która odzwierciedla znaczący ruch na rynku, optymalny punkt wejścia na rynek już minął. EMA służy do złagodzenia tego dylematu w pewnym stopniu. Ponieważ obliczenia EMA kładą większy nacisk na najnowsze dane, to przyśpieszają akcję cenową, dzięki czemu reagują szybciej. Jest to pożądane, gdy EMA jest wykorzystywana do wyprowadzenia sygnału wejścia handlowego. Interpretacja EMA Podobnie jak wszystkie wskaźniki średniej ruchomej, są one znacznie lepiej dostosowane do trendów na rynkach. Kiedy rynek jest w silnym i utrzymującym się trendzie wzrostowym. linia wskaźnika EMA będzie również wykazywać trend wzrostowy i odwrotnie w przypadku trendu spadkowego. Czujny inwestor nie tylko zwróci uwagę na kierunek linii EMA, ale także na relację szybkości zmiany z jednego paska do drugiego. Na przykład, gdy akcja cenowa silnego trendu wzrostowego zaczyna się spłaszczać i odwracać, szybkość zmian EMA z jednego paska do następnego zacznie zmniejszać się do momentu, gdy linia wskaźnika spłaszczy się, a tempo zmiany wynosi zero. Z powodu efektu opóźnienia, w tym momencie, a nawet kilku taktów wcześniej, akcja cenowa powinna już się odwrócić. Wynika z tego, że obserwowanie konsekwentnego zmniejszania tempa zmian EMA mogłoby samo w sobie służyć jako wskaźnik, który mógłby dalej przeciwdziałać dylematowi wynikającemu z opóźnionego efektu ruchomych średnich. Wspólne zastosowania EMA EMA są powszechnie stosowane w połączeniu z innymi wskaźnikami, aby potwierdzić istotne ruchy na rynku i ocenić ich ważność. W przypadku handlowców, którzy handlują rynkami bieżącymi i szybko rozwijającymi się, EMA ma większe zastosowanie. Dość często inwestorzy używają EMA w celu określenia obciążenia handlowego. Na przykład, jeśli EMA na wykresie dziennym wykazuje silną tendencję wzrostową, strategia podmiotów handlujących śróddziennych może polegać na wymianie tylko z długiej strony na wykresie intraday. Jaka jest różnica między średnią kroczącą a średnią ważoną A średnią kroczącą z okresu 5? , w oparciu o powyższe ceny, zostałoby obliczone przy użyciu następującego wzoru: Na podstawie powyższego równania średnia cena w wyżej wymienionym okresie wyniosła 90,66. Używanie średnich kroczących jest skuteczną metodą eliminowania silnych wahań cen. Ograniczeniem jest to, że punkty danych ze starszych danych nie są ważone inaczej niż punkty danych w pobliżu początku zestawu danych. Tu zaczynają grać ważone średnie ruchome. Średnie ważone przypisują większą wagę do bardziej aktualnych punktów danych, ponieważ są bardziej istotne niż dane z odległej przeszłości. Suma ważenia powinna wynosić maksymalnie 1 (lub 100). W przypadku prostej średniej kroczącej wagi są równomiernie rozłożone, dlatego nie są pokazane w powyższej tabeli. Cena zamknięcia AAPL