المرجح الحركة من المتوسط الاتجاه

إضافة اتجاه أو متوسط ​​خط متحرك إلى رسم بياني ينطبق على: إكسيل 2016 ورد 2016 بويربوانت 2016 إكسيل 2013 ورد 2013 أوتلوك 2013 بويربوانت 2013 أكثر. أقل لعرض اتجاهات البيانات أو التحرك المتوسطات في مخطط قمت بإنشائه. يمكنك إضافة خط الاتجاه. يمكنك أيضا تمديد خط اتجاه يتجاوز البيانات الفعلية للمساعدة في التنبؤ القيم المستقبلية. على سبيل المثال، يتنبأ خط الاتجاه الخطي التالي بربعين قبل ذلك ويظهر بوضوح اتجاها تصاعديا يبدو واعدا للمبيعات المستقبلية. يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مخطط 2-D التي ليست مكدسة، بما في ذلك المنطقة، شريط، العمود، الخط، الأسهم، مبعثر، و فقاعة. لا يمكنك إضافة خط الاتجاه إلى مكدسة، 3-D، الرادار، فطيرة، سطح، أو الرسم البياني دونات. إضافة خط الاتجاه في المخطط، انقر على سلسلة البيانات التي تريد إضافة خط اتجاه أو متوسط ​​متحرك لها. سيبدأ خط الاتجاه على نقطة البيانات الأولى لسلسلة البيانات التي تختارها. حدد المربع تريندلين. لاختيار نوع مختلف من خط الاتجاه، انقر على السهم بجوار تريندلين. ثم انقر فوق الأسي. توقعات خطية. أو اثنين من فترة الانتقال المتوسط. بالنسبة لخطوط الاتجاه الإضافية، انقر على المزيد من الخيارات. إذا اخترت المزيد من الخيارات. انقر فوق الخيار الذي تريده في جزء "تنسيق الاتجاه" ضمن خيارات تريندلاين. إذا قمت بتحديد الحدودي. أدخل أعلى قوة للمتغير المستقل في المربع الأمر. إذا حددت متوسط ​​النقل. أدخل عدد الفترات لاستخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك في المربع الفترة. نصيحة: خط الاتجاه هو الأكثر دقة عندما تكون قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 تكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع بياناتك الفعلية) عند أو بالقرب من 1. عند إضافة خط اتجاه إلى بياناتك ، يقوم إكسيل تلقائيا بحساب قيمة R-سكارد. يمكنك عرض هذه القيمة على المخطط الخاص بك عن طريق التحقق من قيمة العرض R-سكارد في مربع الرسم البياني (تنسيق جزء الاتجاه، خيارات تريندلاين). يمكنك معرفة المزيد عن جميع خيارات خط الاتجاه في الأقسام أدناه. خط الاتجاه الخطي استخدم هذا النوع من خط الاتجاه لإنشاء خط مستقيم أفضل تناسب لمجموعات البيانات الخطية البسيطة. البيانات الخاصة بك خطية إذا كان النمط في نقاط البيانات الخاصة به يشبه خط. خط الاتجاه الخطي عادة ما يظهر أن شيئا ما يتزايد أو ينخفض ​​بمعدل ثابت. يستخدم خط الاتجاه الخطي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب لخط: حيث m هو المنحدر و b هو اعتراض. ويبين الخط الاتجاهي التالي أن مبيعات الثلاجات زادت باستمرار على مدى 8 سنوات. لاحظ أن قيمة R-سكارد (عدد من 0 إلى 1 الذي يكشف عن مدى دقة القيم المقدرة لخط الاتجاه تتوافق مع البيانات الفعلية الخاصة بك) هو 0.9792، وهو مناسب تماما للخط إلى البيانات. عرض خط منحني أفضل تناسب، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما معدل التغير في البيانات يزيد أو ينخفض ​​بسرعة ثم مستويات خارج. خط الاتجاه اللوغاريتمي يمكن أن يستخدم القيم السلبية والإيجابية. يستخدم خط الاتجاه اللوغاريتمي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و لن هي وظيفة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه اللوغاريتمي التالي النمو السكاني المتوقع للحيوانات في منطقة ذات مساحة ثابتة، حيث انخفض عدد السكان المستخرج كمساحة للحيوانات. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.933، وهو مناسب نسبيا من الخط إلى البيانات. يعد هذا الاتجاه مفيدا عندما تتقلب بياناتك. على سبيل المثال، عند تحليل المكاسب والخسائر على مجموعة بيانات كبيرة. ترتيب الحدودي يمكن تحديدها من قبل عدد من التقلبات في البيانات أو عدد الانحناءات (التلال والوديان) تظهر في المنحنى. عادة، يوجد خط اتجاه متعدد الحدود من أجل 2 يحتوي على تلة أو وادي واحد فقط، ويشتمل الأمر 3 على واحد أو اثنين من التلال أو الوديان، ويوجد في الأمر 4 ما يصل إلى ثلاثة تلال أو وديان. خط الاتجاه متعدد الحدود أو المنحني يستخدم هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال نقاط: حيث b والثوابت. ويظهر خط الاتجاه 2 متعدد الحدود التالي (تلة واحدة) العلاقة بين سرعة القيادة واستهلاك الوقود. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.979، التي هي قريبة من 1 حتى الخطوط تناسب البيانات. عرض خط المنحني، هذا الاتجاه هو مفيد لمجموعات البيانات التي تقارن القياسات التي تزداد بمعدل معين. على سبيل المثال، تسارع سيارة سباق في فترات 1 ثانية. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه طاقة إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الطاقة هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى تناسب من خلال نقاط: حيث c و b هي الثوابت. ملاحظة: لا يتوفر هذا الخيار عندما تتضمن البيانات قيما سلبية أو صفرية. يظهر مخطط قياس المسافة التالي المسافة بالأمتار بالثواني. يوضح خط التيار الكهربائي بوضوح تسارع متزايد. لاحظ أن قيمة R-سكارد هو 0.986، وهو مثاليا تقريبا من الخط إلى البيانات. عرض خط المنحني، وهذا الاتجاه هو مفيد عندما ترتفع قيم البيانات أو تنخفض بمعدل متزايد باستمرار. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على قيم صفر أو سلبية. يستخدم خط الاتجاه الأسي هذه المعادلة لحساب المربعات الصغرى التي تناسب من خلال النقاط: حيث c و b هي الثوابت و e هو قاعدة اللوغاريتم الطبيعي. ويظهر خط الاتجاه الأسي التالي تناقص كمية الكربون 14 في جسم ما عند عمره. لاحظ أن قيمة R-سكارد هي 0.990، مما يعني أن الخط يناسب البيانات تقريبا تقريبا. موفينغ ترافيك ترندلين هذا الاتجاه يدل على تقلبات في البيانات لإظهار نمط أو اتجاه أكثر وضوحا. يستخدم المتوسط ​​المتحرك عددا محددا من نقاط البيانات (يحددها خيار الفترة)، ويتوسطها، ويستخدم متوسط ​​القيمة كنقطة في السطر. على سبيل المثال، إذا تم تعيين الفترة إلى 2، يتم استخدام متوسط ​​أول نقطتي بيانات كنقطة أولى في خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك. ويستخدم متوسط ​​نقاط البيانات الثانية والثالثة كنقطة ثانية في خط الاتجاه، وما إلى ذلك. ويستخدم خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك هذه المعادلة: عدد النقاط في خط اتجاه متوسط ​​متحرك يساوي العدد الإجمالي للنقاط في السلسلة، مطروحا منه الرقم الذي تحدده للفترة. في المخطط المبعثر، يقوم خط الاتجاه بناء على ترتيب القيم x في المخطط. للحصول على نتيجة أفضل، صنف القيم x قبل إضافة متوسط ​​متحرك. يظهر خط الاتجاه المتوسط ​​المتحرك التالي نمطا في عدد المنازل المباعة على مدى 26 أسبوعا. الطريقة الخارقة للمتوسط ​​المتحرك تفسر الاتجاه من كتلة من القياسات مربكة يمكن أن ينظر إليه من خلال التآمر المتوسط ​​المتحرك 10 يوما جنبا إلى جنب مع الأصلي والأوزان اليومية، كما هو مبين كماس صغير. إن المتوسطات المتحركة التي استخدمناها حتى الآن تعطي أهمية متساوية لجميع الأيام في المتوسط. هذا لا حاجة لذلك. إذا كنت تفكر في ذلك، فإنه لا يجعل معنى كبير، وخاصة إذا كنت ترغب في استخدام متوسط ​​متحرك على المدى الطويل لتسوية المطبات العشوائية في هذا الاتجاه. افترض أنك تستخدم متوسط ​​متحرك لمدة 20 يوما. لماذا يجب أن تعتبر وزنك قبل ثلاثة أسابيع تقريبا ذات صلة على حد سواء بالاتجاه الحالي كما وزنك هذا الصباح وقد وضعت أشكال مختلفة من المتوسطات المتحركة المرجح لمعالجة هذا الاعتراض. بدلا من مجرد إضافة القياسات لسلسلة من الأيام وتقسيم عدد الأيام، في المتوسط ​​المتحرك المرجح يتم ضرب كل قياس أولا في عامل الوزن الذي يختلف من يوم لآخر. وينقسم المبلغ النهائي، وليس بعدد الأيام، ولكن من خلال مجموع جميع عوامل الوزن. إذا تم استخدام عوامل الوزن الأكبر في الأيام الأخيرة وعوامل أصغر للقياسات مرة أخرى في الوقت المناسب، فإن الاتجاه سيكون أكثر استجابة للتغيرات الأخيرة دون التضحية بالتنعيم يوفر المتوسط ​​المتحرك. المتوسط ​​المتحرك غير المرجح هو ببساطة المتوسط ​​المتحرك المرجح مع جميع العوامل الوزن يساوي 1. يمكنك استخدام أي عوامل الوزن تريد، ولكن مجموعة معينة مع جونيبرياكينغ مونيكر أسيوننتالي سموثد موفينغ أفيراج أثبتت فائدة في التطبيقات بدءا من رادار الدفاع الجوي لتداول سوق بطن لحم الخنزير شيكاغو. يتيح وضعه للعمل على بطوننا كذلك. يقارن هذا الرسم البياني عوامل الوزن لمتوسط ​​متحرك لمدة 20 يوم ممتد بشكل أسي مع متوسط ​​متحرك بسيط يزن كل يوم بالتساوي. ويعطي التجانس الأسي قياس اليوم ضعف الأهمية التي سيعطيها المتوسط ​​البسيط، وقياس الأمس أقل قليلا من ذلك، وكل يوم متعاقب أقل من سابقته مع اليوم 20، حيث يساهم بمقدار 20 فقط في النتيجة كما هو الحال مع المتوسط ​​المتحرك البسيط. عوامل الوزن في المتوسط ​​المتحرك السلس أضعافا هي القوى المتعاقبة لعدد يسمى ثابت التجانس. المتوسط ​​المتحرك الممتد أضعافا ثابتا مع ثابت التمهيد 1 مطابق لمتوسط ​​متحرك بسيط، حيث أن 1 إلى أي قوة هي 1. إن ثوابت التمهيد أقل من 1 تزن البيانات الحديثة بشكل أكبر، مع التحيز نحو أحدث القياسات التي تزداد كتمهيد انخفاض مستمر نحو الصفر. إذا تجاوز ثابت التجانس 1، يتم ترجيح البيانات القديمة بشكل أكبر من القياسات الأخيرة. هذه المؤامرة يظهر عوامل الوزن الناتجة عن قيم مختلفة من ثابت التمهيد. لاحظ كيف تكون عوامل الوزن 1 عندما يكون ثابت التمهيد 1. عندما يكون ثابت التجانس بين 0.5 و 0.9، ينخفض ​​الوزن المعطاة للبيانات القديمة بسرعة كبيرة مقارنة بالقياسات الأحدث التي لا تحتاج إلى تقييد المتوسط ​​المتحرك إلى عدد محدد من الأيام يمكننا متوسط ​​جميع البيانات لدينا، الحق في العودة إلى البداية، والسماح للوزن العوامل المحسوبة من ثابت تمهيد تلقائيا تجاهل البيانات القديمة كما يصبح غير ذي صلة للاتجاه الحالي. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك المؤشر الفني يبين متوسط ​​قيمة سعر الأداة لفترة معينة من الزمن. وعندما يحسب المرء المتوسط ​​المتحرك، يبلغ متوسط ​​سعر الأداة لهذه الفترة الزمنية واحدا. ومع تغير السعر، فإن متوسطه المتحرك إما يزيد أو ينخفض. هناك أربعة أنواع مختلفة من المتوسطات المتحركة: بسيطة (يشار إليها أيضا باسم الحساب)، الأسي. ناعم ومرجح. ويمكن حساب المتوسط ​​المتحرك لأي مجموعة بيانات متسلسلة، بما في ذلك أسعار الافتتاح والختام، أعلى وأدنى الأسعار، وحجم التداول أو أي مؤشرات أخرى. وكثيرا ما يحدث عندما تستخدم المتوسطات المتحركة المزدوجة. والشيء الوحيد الذي تختلف فيه المعدلات المتحركة لأنواع مختلفة اختلافا كبيرا عن بعضها البعض، عندما تكون معاملات الوزن، التي يتم تعيينها لأحدث البيانات، مختلفة. في حال كنا نتحدث عن المتوسط ​​المتحرك البسيط. جميع أسعار الفترة الزمنية المعنية متساوية في القيمة. المتوسط ​​المتحرك الأسي والمتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الخطي يعلقان قيمة أكبر على أحدث الأسعار. الطريقة الأكثر شيوعا لتفسير المتوسط ​​المتحرك للسعر هي مقارنة ديناميكياتها مع حركة السعر. عندما يرتفع سعر الأداة فوق المتوسط ​​المتحرك، تظهر إشارة شراء، إذا انخفض السعر دون متوسطه المتحرك، فما لدينا هو إشارة بيع. هذا النظام التجاري، الذي يقوم على المتوسط ​​المتحرك، غير مصمم لتوفير مدخل إلى حق السوق في أدنى نقطة له، وخروجه من الحق في الذروة. انها تسمح للعمل وفقا للاتجاه التالي: لشراء قريبا بعد وصول الأسعار إلى أسفل، وبيع قريبا بعد أن وصلت الأسعار ذروتها. ويمكن أيضا تطبيق المتوسطات المتحركة على المؤشرات. حيث أن تفسير المتوسطات المتحركة للمؤشر يشبه تفسير المتوسطات المتحركة للأسعار: إذا ارتفع المؤشر فوق المتوسط ​​المتحرك، فإن ذلك يعني أن حركة المؤشر الصاعد من المرجح أن تستمر: إذا انخفض المؤشر دون متوسطه المتحرك، فإن هذا المؤشر يعني أنه من المرجح أن يستمر في الانخفاض. فيما يلي أنواع المتوسطات المتحركة على الرسم البياني: المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك (سما) المتوسط ​​المتحرك المتسارع المتوسط ​​المتحرك المتحرك المتوسط ​​الخطي (سما) يمكنك اختبار الإشارات التجارية لهذا المؤشر من خلال إنشاء خبير استشاري في معالج MQL5. المتوسط ​​المتحرك البسيط للحساب (سما) بسيط، وبعبارة أخرى، يتم حساب المتوسط ​​المتحرك الحسابي عن طريق تلخيص أسعار إغلاق الأداة على عدد معين من الفترات المفردة (على سبيل المثال، 12 ساعة). ثم تقسم هذه القيمة على عدد هذه الفترات. سما سوم (كلوز (i)، N) N سوم سوم كلوز (i) السعر الحالي لسعر الإغلاق N عدد فترات الحساب. المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما) يتم حساب المتوسط ​​المتحرك الممتد أضعافا مضاعفة بإضافة حصة معينة من سعر الإغلاق الحالي إلى القيمة السابقة للمتوسط ​​المتحرك. مع المتوسطات المتحركة السلسة أضعافا مضاعفة، أحدث أسعار الإغلاق هي أكثر قيمة. (i) (1 - P)) إما (i ​​- 1) (1 - P) كلوز (i) سعر الإقفال الحالي للأسعار الحالية إما (i ​​- 1) قيمة المتوسط ​​المتحرك من الفترة السابقة P نسبة استخدام القيمة السعرية. المتوسط ​​المتحرك السلس (سما) يتم حساب القيمة الأولى لهذا المتوسط ​​المتحرك السلس كمتوسط ​​متحرك بسيط (سما): SUM1 سوم (كلوز (i)، N) ويحسب المتوسط ​​المتحرك الثاني وفقا لهذه الصيغة: سما (i) (N-1) كلوز (i)) N تحسب متوسطات الحركة المتحركة وفقا للصيغة التالية: بريفسوم سما (i ​​- 1) N سما (i) (بريفسوم - سما (i ​​- 1) كلوز (i)) N سوم سوم SUM1 مجموع مجموع أسعار الإغلاق ل N فترات يحسب من شريط السابق بريفسوم تمهيد مبلغ شريط السابق سما (i-1) تمهيد المتوسط ​​المتحرك للشريط السابق سما (ط) تمهيد المتوسط ​​المتحرك للشريط الحالي (باستثناء أول واحد) إغلاق (ط) سعر إغلاق الحالي N فترة التمهيد. بعد التحويلات الحسابية يمكن تبسيط الصيغة: سما (i) (سما) (1 - 1) (N - 1) كلوز (i)) N المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​الخطي (لوما) في حالة المتوسط ​​المتحرك المرجح، من قيمة أكثر من البيانات في وقت مبكر أكثر. يتم حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح عن طريق ضرب كل واحد من أسعار الإغلاق ضمن السلسلة المعينة، من خلال معامل وزن معين: لوما سوم (كلوز (i) i، N) سوم (i، N) سوم سوم كلوز (i) سعر الإغلاق الحالي سوم (i، N) مجموع معاملات الوزن N فترة التمهيد.