Bin Li Gleitenden Durchschnitt

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine bewegte Avearge wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte, um die tatsächlichen Datenpunkte. Moving Average Holen Sie sich die täglichen Preisdaten in den letzten fünf Jahren für drei verschiedene Bestände. Die Daten können im Internet unter den folgenden Stichwörtern bezogen werden: Aktienkursdaten, Rücklaufdaten, Unternehmensdaten und Aktienrenditen. Erstellen Sie gleitende Durchschnitte mit den folgenden Werten: 10, 100 und 200. Zeichnen Sie die Daten mit Excel. Erstellen Sie zentrierte Bewegungsdurchschnitte mit den folgenden Werten: 10, 100 und 200. Zeichnen Sie die Daten mit Excel. Wie können die gleitenden Mittelwerte für die gleichen Werte von m zwischen einem trend-gleitenden Durchschnitt und einem gleitenden Durchschnitt verglichen werden. Erläutern Sie, wie diese gleitenden Durchschnittswerte einen Aktienanalysten bei der Bestimmung der Aktienkursrichtung unterstützen können. Begründen Sie eine ausführliche Erläuterung. Senden Sie Ihre Antworten in einem acht - bis zehnseitigen Word-Dokument und in einem Excel-Blatt. ArXiv. org gt cs gt arXiv: 1206.4626 Informatik Computational Engineering, Finance und Science Titel: On-Line Portfolio Auswahl mit Moving Average Reversion (Übermittelt Am 18 Jun 2012) Abstract: Die Online-Portfolio-Auswahl hat in letzter Zeit zunehmend Interesse an maschinellen Lern - und AI-Communities geweckt. Empirische Beweise zeigen, dass Aktien hoch und niedrig Preise sind vorübergehend und Aktienkurs Verwandten sind wahrscheinlich, die mittlere Reversion Phänomen folgen. Während die bestehenden mittleren Reversionsstrategien gezeigt werden, dass sie eine gute empirische Leistung auf vielen realen Datensätzen erzielen, machen sie oft die einphasige mittlere Reversionsannahme, die in einigen realen Datensätzen nicht immer zufriedenstellend ist, was zu einer schlechten Leistung führt, wenn die Annahme nicht gilt. Um diese Einschränkung zu überwinden, schlägt dieser Artikel eine Mehrperioden-Mittelwert-Reversion oder eine so genannte Moving Average Reversion (MAR) vor und eine neue Online-Portfolio-Auswahlstrategie namens On-Line Moving Average Reversion (OLMAR) Anwendung leistungsstarke Online-Lerntechniken. Aus unseren empirischen Ergebnissen haben wir herausgefunden, dass OLMAR den Nachteil bestehender mittlerer Reversionsalgorithmen überwinden und signifikant bessere Ergebnisse erzielen kann, insbesondere in den Datensätzen, in denen die bestehenden mittleren Reversionsalgorithmen fehlgeschlagen sind. Neben der überlegenen Trading-Performance läuft OLMAR auch extrem schnell, was seine praktische Anwendbarkeit auf ein breites Anwendungsspektrum stützt.