Moving Average. This esimerkki opettaa kuinka laskea Excel-sarjan aikasarjan liukuva keskiarvo Liikkuvaa keskiarvoa käytetään epäsäännöllisyyksien huiput ja laaksoja tasaamaan trendien tunnistamista helposti.1 Ensinnäkin katsotaan aikasarjamme.2 Valitse Tietojen välilehti Tietojen analysointi. Huomaa, ettei löydy Tietojen analysointi - painiketta. Napsauta tätä, jos haluat ladata Analyysityökalun lisäosat.3 Valitse Keskimääräinen siirto ja valitse OK. 4 Valitse Syöttöalue-ruutu ja valitse alue B2 M2. 5 Napsauta Väli-välilehteä ja kirjoita 6.6 Napsauta Lähtöalue-ruutua ja valitse solu B3.8 Piirrä kaaviosta näistä arvoista. Suunnitelma, koska asetamme välein 6, liikkuva keskiarvo on edellisten 5 datapisteen keskiarvo ja Nykyinen datapiste Tämän seurauksena huippuja ja laaksoja tasaantuu Kaavio näyttää kasvavan trendin Excel ei voi laskea ensimmäisen 5 datapisteen liukuvaa keskiarvoa, koska ei ole tarpeeksi aiempia datapisteitä.9 Toista vaiheet 2 - 8 aikavälille 2 Ja aikaväli 4. Yhteenveto La rger - väli, sitä enemmän piikit ja laaksot tasoitetaan. Mitä pienempi aikaväli, sitä lähempänä liikkuvat keskiarvot ovat todellisia datapisteitä. Hinta vs 50 vuorokauden liikkuva keskiarvo. Mikä on 50d MA: n määritelmä. Tämä mittaa, kuinka pitkälle viimeinen suljettu hinta on 50: sta päivästä keskimäärin 50 päivän liikkuva keskiarvo on viimeisen 50 päivän osakekurssien keskiarvo, joka usein toimii tuki - tai vastustustasona kaupankäynnille. Negatiivinen luku tarkoittaa 50d MA: n alapuolella olevaa kaupankäyntiä. on laskettu Sulje Hinta - 50 Päivä MA 50 Päivä MA 100. Pöytäkirja selittää 50d MA: n. 50 Päiväliike Keskimääräinen on viimeisen 50 päivän osakekurssi keskimäärin, joka usein toimii tuki - tai vastustustasona kaupankäynnille Liikkuva keskiarvo on polku hinta luonteeltaan Koska hinnat ovat nousussa, liukuva keskiarvo on alhaisempi kuin hinta, ja kun hinnat liikkuvat alas, liukuva keskiarvo on nykyisen hinnan yläpuolella Jos lyhytaikainen 50 päivän liikkuvat keskiarvo katkeaa pitkän aikavälin 20 0 päivän liikkuva keskiarvo, tämä on nimeltään kultainen risti, kun taas käänteinen tunnetaan kuolemanrantaksi. Pitkän aikavälin indikaattoreilla on enemmän painoa, kultainen risti voi osoittaa härkämarkkinoita horisontissa, ja sitä yleensä vahvistavat korkeat kaupankäynnin volyymit. Mikä Guru Näytöt on 50d MA käytetty. Tämä kysymys on jo vastaus täällä. Olen yrittänyt laskea liikkuvia keskiarvojen crossover vaihtelevia päivämääriä. My tietokanta on jäsennelty. Esimerkiksi haluan selvittää, jos keskimääräinen hinta menee takaisin X päivää on aina suurempi kuin keskimääräinen hinta, joka kuluu takaisin Y päivää viimeisten Z-päivien aikana Jokainen näistä ajanjaksoista on vaihteleva Tämä on ajettava jokaisen tietokannan varastossa noin 3000 varastossa, joiden hinnat ovat 100 vuotta menneitä. tällä hetkellä minulla on sekaannus SQL-alikyselyistä, jotka eivät toimi, koska he eivät voi ottaa huomioon sitä, että X, Y ja Z voivat olla kaikki arvoa 0-N. Se on, viimeisten 5 päivän aikana voisin olla etsivät varastossa, jossa 40 päivän keskiarvo on 5 tai 5 40 Tai voisin etsiä viimeisten 40 päivän aikana löytää kantoja, joissa kymmenen päivän liukuva keskiarvo on 30 vuorokauden liukuva keskiarvo. Tämä kysymys eroaa muista kysymyksistä, koska on vaihtelevia lyhyitä ja pitkiä päivämääriä sekä vaihteleva termi. kysyi 27. huhtikuuta 13 klo 14 51. merkintä kaksoiskappaleena Cheran Shunmugavel Jean-Bernard Pellerin Tikhon Jelvis akond Roman C 28. huhtikuuta 13 klo 9 01. Tämä kysymys on merkitty nykyisen kysymyksen tarkaksi kaksoiskappaleeksi. Stackoverflow. Tämä postit ovat ratkaisuja kysymykseen. vastattu Apr 27 13 at 14 55.Tämä kysymys eroaa muista kysymyksistä, koska on vaihteleva lyhyt ja pitkä päivämääriä sekä muuttujan termi user1797484 28 huhtikuu 13 klo 13 46.I ajattelen suora tapa tehdä liukuva keskiarvo MySQL: ssä on korreloitu subquery Tässä on esimerkki. Sinun on täytettävä arvot x: lle ja y: lle. Suorituskyvyn syistä haluat indeksin hinnoista, dateid, closingprice. Jos sinulla on vaihtoehto toiselle d Atabase, Oracle, Postgres ja SQL Server 2012 tarjoavat paljon parempia ratkaisuja tähän ongelmaan. Postgresissa voit kirjoittaa tämän seuraavasti.
No comments:
Post a Comment