7 Punkts Moving Average

Flytende gjennomsnitt Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter (topper og daler) for enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 3. Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK. 4. Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2: M2. 5. Klikk i intervallboksen og skriv inn 6. 6. Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3. 8. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder og daler utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter. 9. Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Hvis denne informasjonen er plottet på en graf, ser det slik ut: Dette viser at det er stor variasjon i antall besøkende, avhengig av sesong . Det er langt mindre i høst og vinter enn vår og sommer. Men hvis vi ønsket å se en trend i antall besøkende, kunne vi beregne et 4-punkts glidende gjennomsnitt. Vi gjør dette ved å finne gjennomsnittlig antall besøkende i fire kvartaler i 2005: Da finner vi gjennomsnittlig antall besøkende i de tre siste kvartaler i 2005 og første kvartal 2006: Så de siste to kvartaler i 2005 og de to første kvartaler av 2006: Merk at det siste gjennomsnittet vi finner er de siste to kvartaler i 2006 og de to første kvartalene av 2007. Vi skisserer de bevegelige gjennomsnittene på en graf, og sørger for at hvert gjennomsnitt er plottet i midten av de fire kvartaler det dekker: Vi kan nå se at det er en svært liten nedadgående trend i besøkende. De 7 fallgruver med bevegelige gjennomsnitt Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittsprisen på et sikkerhet over en angitt tidsperiode. Analytikere bruker ofte bevegelige gjennomsnitt som et analytisk verktøy for å gjøre det lettere å følge markedstrender, ettersom verdipapirene beveger seg opp og ned. Flytte gjennomsnitt kan etablere trender og måle momentum. Derfor kan de brukes til å indikere når en investor bør kjøpe eller selge en bestemt sikkerhet. Investorer kan også bruke bevegelige gjennomsnitt for å identifisere støtte - eller motstandspunkter for å måle når prisene sannsynligvis vil endre retning. Ved å studere historiske handelsområder, opprettes støtte - og motstandspunkter hvor sikkerhetsprisen reverserer sin oppadgående eller nedadgående trend i fortiden. Disse punktene brukes da til å lage, kjøpe eller selge beslutninger. Dessverre er glidende gjennomsnitt ikke perfekte verktøy for å etablere trender, og de presenterer mange subtile, men betydelige, risikoer for investorer. Videre gjelder glidende gjennomsnitt ikke for alle typer bedrifter og næringer. Noen av de viktigste ulempene med bevegelige gjennomsnitt er: 1. Flytende gjennomsnitt trekker trender fra tidligere informasjon. De tar ikke hensyn til endringer som kan påvirke fremtidens ytelse for sikkerheten, for eksempel nye konkurrenter, høyere eller lavere etterspørsel etter produkter i bransjen, og endringer i selskapets ledelsesstruktur. 2. Ideelt sett vil et glidende gjennomsnitt vise en jevn forandring i prisen på en sikkerhet over tid. Dessverre går glidende gjennomsnitt ikke for alle bedrifter, spesielt for de i svært flyktige næringer eller de som er sterkt påvirket av dagens hendelser. Dette gjelder spesielt for oljeindustrien og høy spekulasjonsindustrien generelt. 3. Flytende gjennomsnitt kan spres over en tidsperiode. Dette kan imidlertid være problematisk fordi den generelle trenden kan endres vesentlig avhengig av tidsperioden som brukes. Kortere tidsrammer har mer volatilitet, mens lengre tidsrammer har mindre volatilitet, men tar ikke hensyn til nye endringer i markedet. Investorer må være forsiktig med hvilken tidsramme de velger, for å sikre at trenden er klar og relevant. 4. En pågående debatt er om det bør legges større vekt på de siste dagene i tidsperioden. Mange føler at nyere data bedre reflekterer hvilken retning sikkerheten beveger seg, mens andre føler at det gir noen dager mer vekt enn andre, forstyrrer utviklingen feil. Investorer som bruker ulike metoder for å beregne gjennomsnitt kan trekke helt forskjellige trender. (Lær mer i Simple vs Exponential Moving Average.) 5. Mange investorer hevder at teknisk analyse er en meningsløs måte å forutsi markedsadferd. De sier markedet har ingen minne og fortiden er ikke en indikator for fremtiden. Videre er det betydelig forskning for å få tilbake dette. For eksempel har Roy Nersesian gjennomført en studie med fem forskjellige strategier ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt. Suksessraten for hver strategi varierte mellom 37 og 66. Denne undersøkelsen antyder at glidende gjennomsnitt bare gir resultater omtrent halvparten av tiden, noe som kan gjøre at de bruker et risikabelt proposisjon for effektivt timing av aksjemarkedet. 6. Verdipapirer viser ofte et syklisk mønster av oppførsel. Dette gjelder også for verktøyselskaper, som har jevn etterspørsel etter produkt fra år til år, men opplever sterke sesongmessige endringer. Selv om glidende gjennomsnitt kan bidra til å utjevne disse trendene, kan de også skjule det faktum at sikkerheten trender i et oscillerende mønster. (For å lære mer, se Hold øye med Momentum.) 7. Formålet med enhver trend er å forutse hvor prisen på et sikkerhetssystem vil være i fremtiden. Hvis en sikkerhet ikke trender i begge retninger, gir den ikke mulighet til å tjene på enten å kjøpe eller selge. Den eneste måten en investor kan være i stand til å profittere ville være å implementere en sofistikert, opsjonsbasert strategi som er avhengig av den gjenværende prisen stabil. Bottom Line Moving gjennomsnitt har blitt ansett som et verdifullt analytisk verktøy av mange, men for ethvert verktøy for å være effektivt må du først forstå funksjonen, når du skal bruke den og når du ikke skal bruke den. Faren som diskuteres her, indikerer at når gjennomsnittlig flytte ikke har vært et effektivt verktøy, for eksempel når det brukes med flyktige verdipapirer, og hvordan de kan overse visse viktige statistiske opplysninger, for eksempel sykliske mønstre. Det er også tvilsomt hvor effektive glidende gjennomsnitt er for nøyaktig å indikere prisutvikling. Gitt ulempene, kan bevegelige gjennomsnitt være et verktøy som er best brukt sammen med andre. Til slutt vil personlig erfaring være den ultimate indikatoren for hvor effektiv de egentlig er for din portefølje. (For mer, se Gjør Adaptive Moving Averages Lead To Better Results)