Moving-average-in-sap-bi

Moving-average-in-sap-bi

Wfo-forex
Jual-signal-forex-akurat
Stock-trading-success-system-dvd


Cara-to-treat-stock-options-for-taxes Online-trading-at-motilal-oswal Ultimate-trading-system-review Tsl-trading-system Jugar-trading-card-game-pokemon-online Teknik-trading-forex-untuk-pemula

Pendahuluan Rata-rata bergerak adalah teknik sederhana untuk merapikan data acak. Paling sering kita menemukan moving averages untuk menganalisa pergerakan harga saham tapi kita juga melihatnya di bidang analisis bisnis dan data lainnya. Ini adalah bagian pertama dari serangkaian dua artikel. Artikel ini membahas tentang rata-rata bergerak dan bagaimana perhitungannya. Bagian kedua kemudian melihat bagaimana menerapkan perhitungan rata-rata bergerak di SAP BusinessObjects Web Intelligence. Jika Anda sudah mengerti rata-rata bergerak Anda dapat melompat ke artikel kedua tentang bagaimana menerapkan di Web Intelligence. Berapakah Rata-rata Bergerak Rata-rata bergerak menganalisis satu set titik data dengan menghitung rata-rata di atas titik data terakhir yang lebih kecil. Misalnya saat menganalisis harga saham lebih dari setahun kita bisa menghasilkan moving average yang untuk hari tertentu adalah rata-rata 15 hari terakhir. Gambar 1 di bawah ini adalah contoh rata-rata pergerakan sederhana yang dihasilkan dengan Google Finance. Bagan ini menampilkan harga saham Google8217s selama setahun terakhir dan garis merah merupakan moving average dengan jangka waktu 15 hari. Gambar 1. Bagan harga saham Google dengan rata-rata bergerak sederhana Kita bisa melihat dari contoh di atas bahwa moving average (garis merah) menghaluskan harga saham yang berfluktuasi. Sebuah fitur dari rata-rata bergerak adalah bahwa ia tertinggal dari kurva aslinya. Hal ini karena pada setiap titik data dibutuhkan rata-rata satu set titik data sebelumnya. Untuk pembahasan lebih lanjut tentang bagaimana rata-rata bergerak digunakan di bidang keuangan, lihat Moving Averages at StockCharts. Tujuan penggunaan moving average adalah mengurangi fluktuasi jangka pendek dan untuk menyoroti tren jangka panjang. Ada beberapa tipe moving average yang berbeda dan di bawah ini kita akan melihat bagaimana cara menghitung contoh yang lebih umum. Setelah ini, kami akan melihat bagaimana menerapkan perhitungan ini di Web Intelligence. Simple Moving Average Rata-rata Bergerak Sederhana (SMA) seperti yang ditunjukkan oleh namanya adalah rata-rata pergerakan termudah untuk dihitung. Untuk setiap titik data, kami menghitung rata-rata melebihi jumlah titik data sebelumnya. Tabel di bawah menggambarkan perhitungan seperti di mana kita menggunakan SMA periode 3. Karena periode data rata-rata pergerakan kita adalah 3, kita tidak dapat menghitung dua titik data pertama. Kemudian untuk setiap titik data kita menghitung rata-rata selama tiga titik data terakhir termasuk titik data saat ini. Karena ketika menghitung rata-rata nilai terakhir ditambahkan ke jumlah dan nilai pertama turun, kita dapat menyederhanakan perhitungan kita, Dimana SMA (sebelumnya) adalah hasil yang telah kita hitung sebelumnya, N adalah ukuran dari kumpulan data rata-rata bergerak, p1 Adalah nilai pertama di set kami dan pN adalah nilai terakhir dari himpunan. Penarikan kembali SMA adalah memperlakukan semua titik data sebelumnya dalam rata-rata bergerak yang ditetapkan sama sehingga kita dapat menemukan bahwa titik data yang lebih tua dapat mempengaruhi perhitungan secara negatif. Untuk mengatasi hal ini kita dapat menggunakan rata-rata bergerak tertimbang atau eksponensial. Weighted Moving Average Rata-rata bergerak tertimbang (weighted moving average / WMA) menerapkan bobot pada titik data dalam rangkaian rata-rata bergerak sehingga titik data yang lebih baru memiliki arti lebih besar terhadap keseluruhan hasil. Ada beberapa cara untuk menerapkan bobot dan yang paling sederhana adalah dengan menggunakan rangkaian bobot yang menurun, misalnya jika kita memiliki kumpulan data rata-rata bergerak dari 6 titik data maka bobot kita adalah 6,5,4,3,2,1 Diaplikasikan dari data terbaru sampai yang paling awal. Perhitungan kita sedikit lebih kompleks dan untuk data rata-rata bergerak dengan ukuran 6, Jadi di sini p6 adalah nilai kita saat ini dan kita mengalikannya dengan 6, kita kemudian menambahkan 5 kali nilai sebelumnya, 4 kali nilai sebelum itu dan Begitu seterusnya Kita kemudian membagi ini dengan 6 (61) 2. Ini adalah perhitungan untuk bilangan segitiga dan Wikipedia memiliki penjelasan tentang bagaimana ini diturunkan. Tabel di bawah mengilustrasikan perhitungan WMA periode 3 untuk kumpulan data yang sama yang kita gunakan di contoh SMA di atas. Exponential Moving Average Rata-rata pergerakan eksponensial (EMA) menggunakan rangkaian bobot yang eksponensial. Dalam WMA di atas bobot kita menurun secara linear, rangkaian penurunan yang secara eksponensial berkurang dengan cepat pada awalnya dan kemudian dilepaskan. Jika kita menghasilkan grafik bobot ini maka akan terlihat seperti gambar 2 di bawah ini. Gambar 2 Bagan Penurunan Bobot Eksponensial EMA memberi bobot lebih pada nilai terakhir daripada WMA dan juga memiliki keuntungan lebih jauh agar lebih mudah dihitung. Untuk menghitung EMA kita mengambil nilai EMA sebelumnya dan menambahkan selisih antara nilai titik data saat ini dan EMA sebelumnya dikalikan dengan konstanta 8216alpha8217, Alfa konstan mewakili skala penurunan bobot dan merupakan nilai antara 0 sampai 1. Mengubah ini Nilai mengubah jumlah perataan keseluruhan di mana nilai mendekati nol menerapkan tingkat smoothing dan nilai yang lebih tinggi 1 menghasilkan lebih sedikit. Angka di bawah menggunakan titik data yang sama namun menampilkan nilai EMA sebesar 0,7 dan 0,1. Gambar 3 dua grafik menampilkan data sumber yang sama dengan rata-rata pergerakan eksponensial yang menggunakan nilai alfa yang berbeda. Dalam perhitungan kami, kami hanya menerapkan EMA dari titik data ke-3 dan seterusnya untuk titik data pertama, biasanya menetapkan ini menjadi 0 atau tidak ada nilai dan Untuk titik data ke 2 kita tetapkan nilainya sama dengan nilai titik data ke 2. Tabel di bawah ini adalah perhitungan EMA untuk contoh data kami dengan menggunakan nilai alpha 0.4Pendahuluan Artikel sebelumnya melihat rata-rata bergerak dan bagaimana cara menghitungnya. Artikel ini sekarang melihat bagaimana menerapkannya di Web Intelligence. Rumus yang digunakan di sini kompatibel dengan versi XIr3 dari SAP BOE namun beberapa rumus dapat bekerja di versi sebelumnya jika tersedia. Kita akan mulai dengan melihat bagaimana menghitung rata-rata bergerak sederhana sebelum melihat bentuk tertimbang dan eksponensial. Contoh Kerja Contoh di bawah ini semua menggunakan kumpulan data yang sama dengan data harga saham dalam file Excel yang dapat Anda download. Kolom pertama dalam file adalah hari harga saham dan kemudian kolom harga pembukaan, harga tertinggi pada hari itu, harga terendah, harga penutupan, volume dan harga penutupan yang disesuaikan. Kami akan menggunakan harga penutupan dalam analisis kami di bawah ini bersama dengan objek Tanggal. Simple Moving Average Ada beberapa cara untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana. Salah satu pilihannya adalah menggunakan fungsi Previous untuk mendapatkan nilai dari baris sebelumnya. Misalnya rumus berikut ini menghitung rata-rata bergerak pada harga saham penutupan kita untuk kumpulan data rata-rata bergerak berukuran 3, Ini adalah formula yang cukup sederhana namun jelas tidak praktis bila kita memiliki sejumlah besar periode di sini yang dapat kita buat. Penggunaan rumus RunningSum dan untuk kumpulan data ukuran N yang kita miliki Akhirnya kita memiliki teknik ke-3, yang walaupun lebih rumit, mungkin memiliki kinerja yang lebih baik karena menghitung nilai baru berdasarkan nilai sebelumnya daripada dua jumlah yang berjalan selama data penuh set. Namun rumus ini hanya bekerja setelah titik ke-n dalam keseluruhan kumpulan data dan karena mengacu pada nilai sebelumnya, kita juga harus menetapkan nilai awal. Berikut adalah rumus lengkap yang digunakan untuk analisis harga saham kami dimana periode rata-rata pergerakan kami adalah 15 hari, Tanggal 1252010 adalah titik data ke-15 dalam kumpulan data kami dan oleh karena itu kami menghitung rata-rata normal menggunakan RunningSum. Untuk semua tanggal di luar nilai ini, kami menggunakan rumus SMA kami dan kami kosongkan semua tanggal sebelum tanggal ini. Gambar 1 di bawah ini adalah bagan di Web Intelligence yang menampilkan data harga saham kami dengan rata-rata bergerak sederhana. Gambar 1. Dokumen Intelijen Web yang menampilkan Moving Average Average Moving Average Rata-rata Rumus rata-rata bergerak tertimbang dengan jangka waktu 3 adalah, Seperti rumus rata-rata pergerakan sederhana pertama kami di atas ini hanya praktis untuk sejumlah kecil periode. Saya belum bisa menemukan formula sederhana yang bisa digunakan untuk periode rata-rata bergerak yang lebih besar. Secara matematis itu mungkin tapi keterbatasan dengan Web Intelligence berarti bahwa formula ini tidak dapat dikonversi. Jika ada yang mampu melakukan ini, saya akan senang mendengar Angka di bawah ini adalah WMA periode 6 yang diimplementasikan di Web Intelligence. Gambar 2. Dokumen Web Intelligence dari Moving Average Moving Average Moving Average Rata-rata pergerakan eksponensial cukup lurus ke depan untuk diterapkan di Web Intelligence dan merupakan alternatif yang sesuai untuk Weighted Moving Average. Rumus dasarnya adalah Disini kita memiliki kode keras 0.3 sebagai nilai alpha kita. Kami hanya menerapkan rumus ini untuk periode yang lebih besar dari periode kedua sehingga kami dapat menggunakan pernyataan if untuk memfilternya. Untuk periode pertama dan kedua kita bisa menggunakan nilai sebelumnya dan jadi rumus akhir untuk EMA adalah, Berikut adalah contoh EMA yang diterapkan pada data stok kita. Gambar 3. Dokumen Web Intelligence menampilkan Kontrol Masukan Rata-rata Bergerak Eksponensial Karena formula EMA kita tidak bergantung pada ukuran periode rata-rata bergerak dan satu-satunya variabel kita adalah alpha kita dapat menggunakan Input Controls untuk memungkinkan pengguna menyesuaikan nilai alpha. Untuk melakukan ini, Buat sebuah variabel baru yang disebut 8216alpha8217 dan definisikan formula itu sebagai, Update formula EMA kami, Buat kontrol masukan baru yang memilih variabel alpha kami sebagai objek laporan kontrol masukan Gunakan slider sederhana dan tetapkan properti berikut, Setelah selesai Anda Harus bisa memindahkan slider dan segera melihat perubahan pada garis tren pada grafik Kesimpulan Kami melihat bagaimana menerapkan tiga jenis rata-rata bergerak di Web Intelligence dan walaupun semua mungkin Exponential Moving Average mungkin yang termudah dan paling fleksibel. . Saya harap Anda menemukan artikel ini menarik dan karena selalu ada umpan balik yang sangat diterima. Posting navigasi Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Anda harus masuk untuk mengirim komentar. Trik untuk Weighted Moving Average (WMA) adalah Anda harus membuat sebuah variabel yang mewakili pembilang WMA (lihat Wikipedia untuk referensi.) Ini seharusnya terlihat seperti berikut: Sebelumnya (Diri) (n Tutup) 8211 (Sebelumnya (RunningSum ( Close)) 8211 Sebelumnya (RunningSum (Close) n1) dimana n adalah jumlah periode. Maka rumus WMA8217 yang sebenarnya adalah seperti: Numerator (n (n 1) 2) dimana Numerator adalah variabel yang Anda buat sebelumnya.BusinessObjects Business Intelijen Jobs BusinessObjects Business Intelligence Jobs Tren Permintaan Tren permintaan dari iklan pekerjaan yang mengutip BusinessObjects Business Intelligence sebagai proporsi dari semua pekerjaan TI dengan kecocokan dalam kategori ampli Business Intelligence. BusinessObjects Business Intelligence Tren Gaji Bagan ini memberikan rata-rata pergerakan 3 bulan Untuk gaji yang dikutip dalam pekerjaan tetap IT dengan mengutip BusinessObjects Business Intelligence di Inggris. BusinessObjects Business Intelligence Gaji Histogram Bagan ini memberikan gaji hist Ogram untuk pekerjaan TI yang mengutip BusinessObjects Business Intelligence selama 3 bulan sampai 26 Februari 2017 di Inggris. BusinessObjects Business Intelligence Top 30 Job Locations Tabel di bawah ini terlihat pada permintaan dan memberikan panduan untuk gaji rata-rata yang dikutip dalam pekerjaan IT yang mengutip BusinessObjects Business Intelligence di Inggris selama 3 bulan sampai 26 Februari 2017. Kolom Rank Change memberikan indikasi Perubahan permintaan di setiap lokasi berdasarkan periode 3 bulan yang sama tahun lalu. Perubahan Peringkat pada Periode yang Sama Tahun Lalu Pencocokan Permanent IT Job Ads Median Gaji 3 bulan terakhir
Online-kursus-on-komoditi-perdagangan
Trading-pro-system-video-download