Bewegendes Durchschnittsklima

So berechnen Sie gleitende Mittelwerte in Excel Excel-Datenanalyse für Dummies, 2. Ausgabe Der Datenanalyse-Befehl bietet ein Werkzeug für die Berechnung der verschobenen und exponentiell geglätteten Durchschnitte in Excel. Nehmen Sie an, um zu veranschaulichen, dass Sie tägliche Temperaturinformationen gesammelt haben. Sie wollen den dreitägigen gleitenden Durchschnitt 8212 den Durchschnitt der letzten drei Tage 8212 als Teil einer einfachen Wettervorhersage berechnen. Gehen Sie folgendermaßen vor, um die gleitenden Mittelwerte für diesen Datensatz zu berechnen. Um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Data tab8217s Data Analysis. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste den Eintrag Moving Average aus, und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" an. Identifizieren Sie die Daten, die Sie für die Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwenden möchten. Klicken Sie im Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" in das Eingabebereichsfeld. Identifizieren Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsbereichsadresse eingeben oder mit der Maus den Arbeitsbereich auswählen. Ihre Bereichsreferenz sollte absolute Zellenadressen verwenden. Eine absolute Zellenadresse steht vor dem Spaltennamen und der Zeilennummer mit Vorzeichen, wie in A1: A10. Wenn die erste Zelle in Ihrem Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Labels in First Row. Erklären Sie im Textfeld Interval, wie viele Werte in die gleitende Durchschnittsberechnung einbezogen werden sollen. Sie können einen gleitenden Durchschnitt mit einer beliebigen Anzahl von Werten berechnen. Standardmäßig verwendet Excel die letzten drei Werte, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Um festzulegen, dass eine andere Anzahl von Werten zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden soll, geben Sie diesen Wert in das Textfeld Intervall ein. Sagen Sie Excel, wo die gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsblattbereich zu identifizieren, in dem Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. In dem Arbeitsblattbeispiel wurden die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2: B10 platziert. (Optional) Geben Sie an, ob ein Diagramm gewünscht wird. Wenn Sie ein Diagramm möchten, das die gleitenden Durchschnittsinformationen darstellt, aktivieren Sie das Kontrollkästchen "Diagrammausgabe". (Optional) Geben Sie an, ob Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Wenn Sie Standardfehler für die Daten berechnen möchten, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel legt Standardfehlerwerte neben den gleitenden Mittelwerten fest. (Die Standardfehlerinformationen gehen zu C2: C10.) Nachdem Sie die Angabe, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen lassen möchten und wo Sie sie platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende Durchschnittsinformationen. Hinweis: Wenn Excel doesn8217t über genügend Informationen verfügt, um einen gleitenden Durchschnitt für einen Standardfehler zu berechnen, legt er die Fehlermeldung in die Zelle. Sie können sehen, mehrere Zellen, die diese Fehlermeldung als value. Moving Averages sehen: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Mittelwerte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art von gleitendem Durchschnitt (gemeinhin in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Sobald dies bestimmt ist, wird der daraus resultierende Mittelwert auf eine Tabelle aufgetragen, um es den Händlern zu ermöglichen, auf geglättete Daten zu schauen, anstatt sich auf die täglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der als einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis mit 10 teilen. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der daraus resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert im Verhältnis zu den vergangenen 10 Tagen bewertet wird. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie bei der Schaffung der durchschnittlichen wollen. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Moving Averages: So verwenden Sie ThemClimate Change-Indikatoren: Bird Wintering Ranges Key Points Unter den 305 weit verbreiteten nordamerikanischen Vogelarten bewegt sich die durchschnittliche Mitte Dezember bis Anfang Januar Mitte der Fülle von mehr als 40 Meilen zwischen 1966 und 2013 nach Norden (siehe Abbildung 1) . Die Trends im Zentrum der Fülle, die sich nordwärts bewegen, können eng mit den zunehmenden Wintertemperaturen verknüpft werden. 2 Im Durchschnitt haben Vogelarten seit den sechziger Jahren ihre Wintergründe weiter von der Küste verschoben (siehe Abbildung 2). Eine Abkehr von den Küsten kann sich auch auf Veränderungen der Wintertemperaturen beziehen. Inländische Gebiete neigen dazu, extremer Kälte als küstennahen Gebieten zu erleben, aber diese Extreme werden immer weniger schwer wie das Klima wärmt insgesamt. 3 Einige Arten haben sich weiter bewegt als andere. Insgesamt 48 Arten haben nach Norden um mehr als 200 Meilen bewegt. Von den 305 untersuchten Spezies haben 186 (61 Prozent) ihre Wintergründe nordwärts seit den sechziger Jahren verschoben, während 82 (27 Prozent) sich nach Süden verschoben haben. Einige andere haben sich nicht bewegt. Hintergrund Veränderungen im Klima können die Ökosysteme beeinflussen, indem sie das Verhalten und die Reichweiten von Tieren beeinflussen. Vögel sind aus verschiedenen Gründen ein besonders guter Indikator für die Umweltveränderung: Jede Vogelart hat sich an bestimmte Lebensraumtypen, Nahrungsquellen und Temperaturbereiche angepasst oder entwickelt. Darüber hinaus wird das Timing von bestimmten Ereignissen in ihrem Leben zyklisch wie Migration und Reproduktion durch Stichwörter aus der Umwelt getrieben. Zum Beispiel folgen viele nordamerikanischen Vögel einem regelmäßigen saisonalen Wanderungsmuster, das sich nach Norden bewegt, um im Sommer zu füttern und zu züchten, dann nach Süden, um den Winter in wärmeren Gebieten auszugeben. Ändernde Bedingungen können die Verbreitung sowohl der Zugvögel als auch der Zugvögel sowie das Timing wichtiger Ereignisse im Lebenszyklus beeinflussen. 1 Vögel sind leicht zu identifizieren und zu zählen, und so gibt es eine Fülle von wissenschaftlichen Kenntnissen über ihre Verteilung und Fülle. Die Menschen haben detaillierte Aufzeichnungen über Vogelbeobachtungen für mehr als ein Jahrhundert gehalten. Es gibt viele verschiedene Vogelarten, die in einer Vielzahl von Lebensräumen leben, einschließlich Wasservögel, Küstenvögel und Landvögel. Wenn eine Änderung des Verhaltens oder Bereichs über eine Reihe von Vogelarten auftritt, deutet es darauf hin, dass ein gemeinsamer externer Faktor die Ursache sein kann. Temperatur - und Niederschlagsmuster ändern sich in den Vereinigten Staaten (siehe US - und Globale Temperatur-Indikator und das US - und Globale-Niederschlag-Indikator). Einige Vogelarten können sich an allgemein wärmeren Temperaturen anpassen, indem sie, wo sie leben, zum Beispiel durch die Wanderung weiter nach Norden im Sommer, aber nicht so weit nach Süden im Winter oder durch Verlagerung des Binnenlandes, wenn die Wintertemperaturen extrem wachsen, leben. Nicht wandernde Arten könnten sich ebenfalls verlagern und sich in neu geeignete Lebensräume ausbreiten, während sie sich aus Bereichen herausziehen, die weniger geeignet sind. Andere Arten von Vögeln möglicherweise nicht an sich ändernde Bedingungen anpassen und könnte eine Bevölkerungsabnahme als Ergebnis erleben. Der Klimawandel kann auch den zeitlichen Ablauf von Ereignissen verändern, die auf Temperaturmerkmalen, wie Migration und Zucht (insbesondere Eiablage), basieren. Über den Indikator Dieser Indikator sieht kollektiv in der Mitte der Fülle von Hunderten von weit verbreiteten nordamerikanischen Vogelarten über einen Zeitraum von 48 Jahren aus. Die Mitte des Überflusses ist ein Punkt auf der Karte, die die Mitte jeder Artenverteilung darstellt. Wenn eine ganze Population von Vögeln in der Regel nach Norden verschieben würde, würde man sehen, wie sich das Zentrum der Fülle auch nach Norden verschiebt. Für die jährliche Konsistenz verwendet dieser Indikator Beobachtungen der Nationalen Audubon Societys Christmas Bird Count, die jedes Jahr im Frühjahr stattfindet. Die Christmas Bird Count ist ein langjähriges Bürger-Wissenschaftsprogramm, in dem Einzelpersonen von der National Audubon Society, Bird Studies Kanada, lokalen Audubon Kapiteln und anderen Vogelklubs organisiert werden, um Vogelarten zu identifizieren und zu zählen. Die Daten in diesem Indikator wurden von mehr als 2.000 Standorten in den Vereinigten Staaten und Teilen von Kanada gesammelt. An jedem Standort folgen erfahrene Beobachter einem Standardzählverfahren, um die Anzahl von Vögeln innerhalb eines 15-Meilen-Durchmesser-Zählkreises über einen Zeitraum von 24 Stunden abzuschätzen. Die Studienmethoden bleiben nach wie vor von Jahr zu Jahr konsistent. Daten, die von der Weihnachtsvogel-Zählung produziert werden, gehen durch einige Niveaus der Überprüfung, bevor Audubon Wissenschaftler die abschließenden Daten analysieren, die verwendet worden sind, um eine breite Vielzahl der Peer-überprüften Studien zu stützen. Indikator Anmerkungen Viele Faktoren können Vogelarten beeinflussen, einschließlich der Verfügbarkeit von Lebensmitteln, Lebensraumveränderungen und Wechselwirkungen mit anderen Arten. Infolgedessen konnten einige der Vögel, die in diesem Indikator eingeschlossen sind, aus Gründen anders als ändernden Temperaturen nach Norden gezogen haben. Dieser Indikator zeigt nicht, wie Reaktionen auf den Klimawandel zwischen verschiedenen Arten von Vögeln variieren. Zum Beispiel fand eine detailliertere Analyse der Nationalen Audubon-Gesellschaft große Unterschiede zwischen Küstenvögeln, Wiesenvögeln und Vögeln, die an Anleger angepasst sind, die alle unterschiedliche Fähigkeiten haben, sich an Temperaturänderungen anzupassen. 6 Einige Datenvariationen können durch Unterschiede zwischen den Kreisen der Kreise verursacht werden, wie z. B. inkonsistenter Anstrengungsgrad durch ehrenamtliche Beobachter, aber diese Unterschiede werden sorgfältig in der statistischen Analyse von Audubons korrigiert. Datenquellen Bird-Center-of-Fülle Daten wurden von der jährlichen Christmas Bird Count von der National Audubon Society und Bird Studies Kanada organisiert gesammelt. Aktuelle und historische Christmas Bird Count Daten sind erhältlich unter: audubon. orgconservationsciencechristmas-bird-count. Die National Audubon Society veröffentlicht eine vorherige Version dieser Analyse im Jahr 2009, 7 verfügbar unter: web4.audubon. orgbirdbaccindex. html. Technische Dokumentation Referenzen 1 La Sorte, F. A. und F. R. Thompson III. 2007. Poleward Verschiebungen im Winter Bereiche der nordamerikanischen Vögel. Ökologie 88 (7): 18031812. 2 Nationale Audubon Gesellschaft. Nördliche Verschiebungen in der Fülle der nordamerikanischen Vögel im frühen Winter: Eine Antwort auf wärmere Wintertemperaturen web4.audubon. orgbirdbacctechreport. html. 3 Nationale Audubon Gesellschaft. Nördliche Verschiebungen in der Fülle der nordamerikanischen Vögel im frühen Winter: Eine Antwort auf wärmere Wintertemperaturen web4.audubon. orgbirdbacctechreport. html. 4 Nationale Audubon Gesellschaft. 2014 Aktualisierung auf Daten ursprünglich veröffentlicht in: National Audubon Society. Nördliche Verschiebungen in der Fülle der nordamerikanischen Vögel im frühen Winter: Eine Antwort auf wärmere Wintertemperaturen web4.audubon. orgbirdbacctechreport. html. 5 Nationale Audubon Gesellschaft. 2014 Aktualisierung auf Daten ursprünglich veröffentlicht in: National Audubon Society. Nördliche Verschiebungen in der Fülle der nordamerikanischen Vögel im frühen Winter: Eine Antwort auf wärmere Wintertemperaturen web4.audubon. orgbirdbacctechreport. html. 6 Nationale Audubon Gesellschaft. Nördliche Verschiebungen in der Fülle der nordamerikanischen Vögel im frühen Winter: Eine Antwort auf wärmere Wintertemperaturen web4.audubon. orgbirdbacctechreport. html. 7 Nationale Audubon Gesellschaft. Nördliche Verschiebungen in der Fülle der nordamerikanischen Vögel im frühen Winter: Eine Antwort auf wärmere Wintertemperaturen web4.audubon. orgbirdbacctechreport. html. In diesem Abschnitt erfahren Sie mehr über andere Indikatoren