الحرة تتحرك من المتوسط حاسبة ،

المتوسط ​​المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط ​​النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان بها. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. كلما كانت الفاصل الزمني أصغر كلما اقتربت المتوسطات المتحركة من نقاط البيانات الفعلية. مؤشر المتوسط ​​المتحرك المنقول بالنظر إلى قائمة بالبيانات المتتابعة، يمكنك إنشاء المتوسط ​​المتحرك المرجح للنقاط (أو المتوسط ​​المتحرك المرجح) من خلال إيجاد المتوسط ​​المرجح كل مجموعة من نقاط ن متتالية. على سبيل المثال، لنفرض أن لديك مجموعة البيانات المطلوبة 10، 11، 15، 16، 14، 12، 10، 11، وناقل الترجيح هو 1، 2، 5، حيث يتم تطبيق 1 على أقدم مصطلح، يتم تطبيق 2 على على المدى المتوسط، و 5 يتم تطبيقها على أحدث مصطلح. ثم المتوسط ​​المتحرك المرجح من 3 نقاط هو 13.375، 15.125، 14.625، 13، 11، 10.875 وتستخدم المتوسطات المتحركة المرجحة لتسلسل البيانات المتسلسلة مع إعطاء أهمية أكبر لشروط معينة. بعض املتوسطات املرجحة تعطي قيمة أكبر على املصطلحات املركزية، بينما يفضل البعض اآلخر مصطلحات أكثر حداثة. محللون الأسهم في كثير من الأحيان استخدام خطية الوزن N-بوينت المتوسط ​​المتحرك الذي ناقلات الترجيح هو 1، 2. ن -1. n. يمكنك استخدام الآلة الحاسبة أدناه لحساب المتوسط ​​المرجح المتداول لمجموعة بيانات مع متجه معين للأوزان. (بالنسبة للحاسبة، أدخل الأوزان كقائمة مفصولة بفواصل من الأرقام بدون الأقواس.) عدد المصطلحات في المتوسط ​​المتحرك n - Point المرجح إذا كان عدد المصطلحات في المجموعة الأصلية هو d وعدد المصطلحات المستخدمة في كل متوسط ​​هو n (أي طول متجه الوزن هو n)، فسيكون عدد المصطلحات في متوالية المتوسط ​​المتحرك على سبيل المثال، إذا كان لديك تسلسل من 120 سعر سهم، واحصل على متوسط ​​مرجح لمدة 21 يوما من الأسعار، فإن متوسط ​​الترجيح المتوسط ​​المرجح سيكون له 120 - 21 1 100 نقطة بيانات. متوسط ​​متوسط ​​حاسبة نظرا لقائمة من البيانات المتسلسلة، يمكنك بناء المتوسط ​​المتحرك n نقطة (أو المتوسط ​​المتداول) من خلال إيجاد متوسط ​​كل مجموعة من النقاط n متتالية. على سبيل المثال، إذا كان لديك مجموعة البيانات المطلوبة 10، 11، 11، 15، 13، 14، 12، 10، 11، المتوسط ​​المتحرك 4 نقاط هو 11.75، 12.5، 13.25، 13.5، 12.25، 11.75 يتم استخدام المتوسطات المتحركة لتسلسل البيانات المتسلسلة التي تجعل قمم حادة والانخفاضات أقل وضوحا لأن كل نقطة البيانات الخام يتم إعطاء فقط وزن كسري في المتوسط ​​المتحرك. كلما زادت قيمة n. وأكثر سلاسة الرسم البياني للمتوسط ​​المتحرك مقارنة مع الرسم البياني للبيانات الأصلية. غالبا ما ينظر محللو الأسهم إلى المتوسطات المتحركة لبيانات أسعار الأسهم للتنبؤ بالاتجاهات ورؤية الأنماط بشكل أكثر وضوحا. يمكنك استخدام الآلة الحاسبة أدناه للعثور على متوسط ​​متحرك لمجموعة البيانات. عدد المصطلحات بمتوسط ​​متحرك بسيط n - Point إذا كان عدد المصطلحات في المجموعة الأصلية d وعدد المصطلحات المستخدمة في كل متوسط ​​هو n. فإن عدد المصطلحات في تسلسل المتوسط ​​المتحرك سيكون على سبيل المثال، إذا كان لديك تسلسل مكون من 90 سعر سهم واحتسب متوسط ​​المتداول المتحرك لمدة 14 يوما، سيكون متوسط ​​متوالية الدوران 90 - 14 1 77 نقطة. هذه الآلة الحاسبة يحسب المتوسطات المتحركة حيث يتم ترجيح جميع المصطلحات بالتساوي. يمكنك أيضا إنشاء المتوسطات المتحركة المرجحة التي تعطى بعض المصطلحات وزنا أكبر من غيرها. على سبيل المثال، إعطاء المزيد من الوزن للبيانات الحديثة، أو إنشاء متوسط ​​مرجح مركزي حيث يتم احتساب المصطلحات الوسطى أكثر. انظر مقاييس المتوسط ​​المتحرك المرجح وآلة حاسبة لمزيد من المعلومات. جنبا إلى جنب مع المتوسطات الحسابية المتحركة، ينظر بعض المحللين أيضا إلى المتوسط ​​المتحرك للبيانات المطلوبة لأن الوسيط لا يتأثر بالمتغيرات الغريبة.