Weighted Moving Average Calculator Angesichts einer Liste sequentieller Daten können Sie den n-Punkt-gewichteten gleitenden Durchschnitt (oder den gewichteten gleitenden Durchschnitt) konstruieren, indem Sie den gewichteten Durchschnitt jedes Satzes von n aufeinanderfolgenden Punkten finden. Angenommen, Sie haben den geordneten Datensatz 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11, und der Gewichtungsvektor ist 1, 2, 5, wobei 1 auf den ältesten Term angewendet wird Der mittlere Term und 5 wird auf den jüngsten Term angewendet. Der gewichtete gleitende 3-Punkt-Durchschnitt beträgt 13,375, 15,125, 14,625, 13, 11, 10,875 Gewichtete gleitende Mittelwerte werden verwendet, um sequentielle Daten zu glätten, während sie bestimmten Begriffen mehr Bedeutung geben. Einige gewichtete Durchschnitte legen mehr Wert auf zentrale Begriffe, während andere für neuere Begriffe bevorzugen. Aktienanalysten verwenden häufig einen linear gewichteten n-Punkt-gleitenden Durchschnitt, bei dem der Gewichtungsvektor 1, 2. n-1 ist. N ist. Sie können den rechner unten verwenden, um den gewichteten gewichteten Durchschnitt eines Datensatzes mit einem gegebenen Gewichtsvektor zu berechnen. (Geben Sie für den Taschenrechner Gewichte als kommagetrennte Liste von Zahlen ohne die und Klammern ein.) Anzahl der Begriffe in einem gewichteten n-Punkt gleitenden Durchschnitt Wenn die Anzahl der Begriffe in der ursprünglichen Menge d ist und die Anzahl der verwendeten Begriffe in Jeder Durchschnitt ist n (dh die Länge des Gewichtungsvektors ist n), dann wird die Anzahl der Ausdrücke in der gleitenden Durchschnittssequenz sein. Wenn Sie beispielsweise eine Sequenz von 120 Aktienkursen haben und einen 21-tägigen gewichteten rollenden Durchschnitt nehmen Der Preise, dann hat die gewichtete Rolling Average Sequenz 120 - 21 1 100 Datenpunkte. Moving Average Calculator Angesichts einer Liste von sequentiellen Daten können Sie den n - point gleitenden Durchschnitt (oder rollenden Durchschnitt), indem Sie den Durchschnitt von jedem konstruieren Satz von n aufeinanderfolgenden Punkten. Wenn Sie beispielsweise den geordneten Datensatz 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11 haben, wird der 4-Punkt-Verschiebungsdurchschnitt 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75, Bewegungsdurchschnitte verwendet Um sequentielle Daten zu glätten, bilden sie scharfe Spitzen und Dips, die weniger ausgeprägt sind, da jeder Rohdatenpunkt nur ein Bruchteilgewicht im gleitenden Durchschnitt gegeben wird. Je größer der Wert von n ist. Desto glatter ist der Graph des gleitenden Mittelwertes im Vergleich zum Graphen der ursprünglichen Daten. Aktienanalysten betrachten häufig bewegte Durchschnitte der Aktienpreisdaten, um Trends vorherzusagen und Muster besser zu sehen. Sie können den folgenden Taschenrechner verwenden, um einen gleitenden Durchschnitt eines Datensatzes zu finden. Anzahl der Begriffe in einem einfachen n-Punkt gleitenden Durchschnitt Wenn die Anzahl der Begriffe in der ursprünglichen Menge d ist und die Anzahl der in jedem Durchschnitt verwendeten Begriffe n ist. Dann wird die Anzahl der Begriffe in der gleitenden Durchschnittssequenz sein. Wenn Sie beispielsweise eine Sequenz von 90 Aktienkursen haben und den 14-tägigen Rollendurchschnitt der Kurse einnehmen, wird die rollende durchschnittliche Sequenz 90-14-177 Punkte haben. Dieser Rechner berechnet Bewegungsdurchschnitte, bei denen alle Begriffe gleich gewichtet werden. Sie können auch gewichtete gleitende Durchschnitte erstellen, in denen einige Begriffe stärker gewichtet werden als andere. Zum Beispiel geben mehr Gewicht zu jüngeren Daten, oder die Schaffung eines zentral gewichteten Mittelwert, wo die mittleren Begriffe werden mehr gezählt. Siehe die gewichteten gleitenden Durchschnitte Artikel und Taschenrechner für weitere Informationen. Zusammen mit bewegenden arithmetischen Mitteln schauen einige Analytiker auch den bewegten Median der geordneten Daten an, da der Median nicht von seltsamen Ausreißern betroffen ist.
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