Rolling-moving-average-excel

Rolling-moving-average-excel

Bagaimana-untuk-membuka-online-stock-trading-account
Taksiran pajak-dari-opsi yang tidak memenuhi syarat
Xtb-forex-demo


Spread-trading-strategy-pdf Singapura-opsi perpajakan-of-stock Matlab-simulink-weighted-moving-average Bagaimana-untuk-melakukan-forex-trading-in-india Ik-kepercayaan-forex Opsi-opsi perdagangan kertas

Pendahuluan Artikel sebelumnya melihat rata-rata bergerak apa 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 tersebut 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 di atas data penuh set. Namun rumus ini hanya bekerja setelah titik ke-N dalam kumpulan data keseluruhan 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 Rata-rata Bergerak Tertimbang Rata-rata Bergerak 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 gambar 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 menyaringnya. 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 it8217s formula 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 dapat 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 menciptakan 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 WMA8217s yang sebenarnya adalah seperti: Numerator (n (n 1) 2) dimana Numerator adalah variabel yang Anda buat sebelumnya. Pemrosesan Brightness adalah persepsi visual dari cahaya yang dipantulkan. Kecerahan yang meningkat mengacu pada gambar yang meningkatkan pencahayaan. Kontras adalah pemisahan bagian gambar yang paling terang dan paling gelap. Kenaikan kontras akan membuat bayangan gelap dan menyoroti highlight. Kontras yang meningkat umumnya digunakan untuk Buat objek dalam gambar lebih dapat dibedakan Atur kecerahan dan kontras dengan Image Adjust BrightnessContrast untuk membuat visualisasi gambar menjadi lebih mudah Tekan tombol Auto untuk menerapkan peregangan kontras yang cerdas. Ke tampilan gambar Kecerahan dan kontras disesuaikan dengan memperhatikan histogram gambar. Jika ditekan berulang kali, tombol akan meningkatkan persentase piksel jenuh. Tombol Reset membuat maksimum 0 dan 255 minimum dalam gambar 8-bit dan maksimum dan minimum sama dengan nilai piksel terkecil dan terbesar dalam gambar histogram untuk gambar 16-bit. Jika tombol Auto tidak menghasilkan hasil yang diinginkan, gunakan alat kawasan-minat (ROI) untuk memilih bagian sel dan beberapa latar belakang, lalu tekan tombol Auto lagi. Peregangan kemudian akan didasarkan pada intensitas ROI. Menekan tombol Apply secara permanen akan mengubah nilai abu-abu sebenarnya dari gambar. Jika hanya menganalisa intensitas gambar jangan menekan tombol ini. Jika Anda lebih memilih gambar yang akan ditampilkan sebagai warna hitam putih daripada putih pada warna hitam, gunakan perintah terbalik: Tabel Lookup Gambar Balikkan Lut. Perintah Edit Invert membalikkan nilai pixel itu sendiri secara permanen. Mendapatkan nilai intensitas dari ROI tunggal Jika bekerja dengan stack, ROI yang dipilih dapat dianalisis dengan perintah: Image Stacks Plot Z Axis Profile. Ini menghasilkan satu kolom angka - satu irisan intensitas per baris. 6 baris teratas kolom adalah rincian ROI. Ini memastikan ROI yang sama tidak dianalisis dua kali dan memungkinkan Anda untuk menyimpan ROI yang menarik. Rinciannya terdiri dari area, koordinat x, y-koordinat, AR, kebulatan, dan soliditas ROI. Jika ROI adalah ROI polylinegtfreehand daripada squaregtoval, ia bertindak seolah-olah ROI adalah ovalgtsquare. ROI (oval) dapat dipulihkan dengan memasukkan rincian yang diminta oleh perintah Edit Selection Restore Selection (hotkey: Ctrl Shift E). Hasilnya ditampilkan di jendela plot dengan detail ROI pada judul jendela plot. Plot berisi tombol Daftar, Simpan, Salin. Tombol Copy menempatkan data di clipboard sehingga bisa disisipkan ke dalam lembar Excel. Pengaturan untuk tombol salin dapat ditemukan di bawah Opsi Pilihan Edit Profil Pilihan. Pengaturan yang disarankan meliputi: Jangan simpan nilai x (mencegah data jumlah slice disisipkan ke Excel) dan Autoclose sehingga Anda tidak perlu menutup plot yang dianalisis setiap saat. Dynamic intensity vs Time analysis Plugin Plot Z Axis Profile (ini adalah Z Profiler dari Kevin (Gali) Baler (gliblr at yahoo) dan Wayne Rasband berganti nama) akan memantau intensitas ROI yang bergerak dengan menggunakan alat pelacak partikel. Alat ini bisa manual atau otomatis. Gunakan perintah Image Stacks Plot Z Axis Profile. Mendapatkan nilai intensitas dari beberapa ROI Anda dapat menganalisis beberapa ROI sekaligus dengan plugin Bob Doughertys Multi Measure. Fungsi manajer ROI asli melakukan pekerjaan serupa kecuali doesnt menghasilkan hasil dalam kolom yang diurutkan. Periksa situs web Bobs untuk mendapatkan pembaruan. Plugin Multi Measure yang disertakan dengan instalasi adalah v3.2. Buka confocal-series dan hapus latar belakangnya (Lihat koreksi Latar Belakang) Buat tumpukan referensi untuk penambahan ROI. Gunakan fungsi Tumpukan Gambar Tumpukan dan pilih Rata-rata. Ubah nama gambar ini sesuatu yang berkesan. Buka plugin Manajer ROI (Analyze Tools Roi Manager atau ikon toolbar). Pilih ROIs dan Add to the ROI manager. Klik tombol Tampilkan Semua untuk membantu menghindari analisis sel yang sama dua kali. Setelah memilih ROI untuk dianalisis dalam gambar referensi, Anda dapat menarik mereka ke gambar referensi dengan mengklik tombol Moregtgt dan memilih Draw. Simpan gambar referensi ke folder data percobaan dan kemudian klik pada tumpukan yang akan dianalisis. Klik tombol Moregtgt di manajer ROI dan pilih tombol Multi Measure untuk mengukur semua ROI. Klik Ok. Ini akan menempatkan nilai dari masing-masing slice ke satu baris dengan beberapa kolom per slice. Mengklik Ukur semua 50 irisan akan menempatkan semua nilai dari semua irisan dan setiap ROI dalam satu kolom. Buka jendela Results dan pilih item menu Edit Select All. . Lalu EditCopy. Pergi ke Excel dan paste di data. Periksa apakah semuanya telah disisipkan dengan benar 10. Untuk menyalin koordinat ROI ke dalam spreadsheet Excel, perlu ada baris kosong di atas data intensitas. Gunakan dialog Multi Measure dan klik tombol Copy list. 14. Di Excel, klik sel kosong di atas kolom data pertama dan paste di koordinat ROI. Simpan ROI dengan tombol Multi Measure Save. Masukkan mereka ke folder data eksperimen. ROI dapat dibuka nanti baik secara individual dengan tombol Open atau sekaligus dengan tombol Open All. ROI oval dan persegi panjang dapat dipulihkan secara terpisah dari nilai x, y, l, h dengan ROI Plugins Tentukan ROI. perintah. Ratiometric imaging membandingkan rekaman dua sinyal yang berbeda untuk melihat apakah ada kesamaan di antara keduanya. Hal ini dilakukan dengan membagi satu saluran dengan saluran lain untuk menghasilkan kanal ratiometrik ketiga. Teknik ini berguna karena mengoreksi kebocoran zat warna, pemuatan zat warna yang tidak merata, dan pemutihan foto. Contoh aplikasi akan mengukur ion intraseluler, pH, dan dinamika tegangan secara real time. Pengurangan latar belakang diperlukan sebelum analisis citra rasio dual-channel. Lihat juga bagian koreksi latar belakang. Plugin RatioProfiler akan melakukan analisis ratiometrik ROI tunggal pada tumpukan interleaved dual-channel. Irisan aneh adalah gambar saluran 1 dan bahkan irisan adalah gambar saluran 2. Jika dua saluran Anda dibuka sebagai tumpukan terpisah, seperti Zeiss, kedua saluran dapat disisipkan (digabungkan bersamaan dengan bergantian di antara keduanya) dengan perintah menu Plugins Stacks - Shuffling Stack Interleaver. Plugin akan menghasilkan plot hijau dari nilai rasio. Ch1Ch2 adalah default dan Anda bisa mendapatkan Ch2Ch1 jika plugin dijalankan dengan tombol Alt ke bawah. Ini juga akan menghasilkan alur kedua dari intensitas masing-masing saluran, Ch1 dan Ch2, serta tabel hasil. Baris pertama dari tabel hasil berisi nilai untuk x, y, lebar dan tinggi ROI. Dari baris kedua ke bawah, kolom pertama adalah waktu (nomor slice), kolom kedua adalah intensitas rata-rata Ch1, dan kanal ketiga adalah intensitas rata-rata Ch2 dan nilai rasionya. Tumpukan harus memiliki interval frame yang dikalibrasi agar nilai Time berada dalam hitungan detik. Jika tidak, itu adalah irisan. Interval frame dapat diatur untuk stack melalui perintah menu Image Properties. Tabel ini dapat disalin ke clipboard dan disisipkan di tempat lain dengan perintah Edit Copy All menu. Analisis Rasio Dengan menggunakan manajer ROI 1. Ekstrak latar belakang dari gambar. 2. Buka manajer ROI (manajer Analyze Tools ROI.) Dan klik tombol Tampilkan Semua. 3. Pilih sel yang akan dianalisis dan tambahkan ke manajer ROI (tombol Add atau tombol keyboard T). 4. Jalankan plugin. Jendela hasil berisi mean ch1 dan ch2 dan rasionya. Setiap baris adalah timepoint (slice). Baris pertama berisi rincian ROI. Untuk menghasilkan gambar referensi: Ratakan tumpukan dengan perintah menu (Image Stacks Z-project dengan tipe Proyeksi: Maksimum), Sesuaikan kecerahan dan kontras jika perlu. Pilih gambar baru dan klik tombol More di manajer ROI. Setelah itu pilih Label. Mendapatkan data timestamp The LSM Toolbox adalah sebuah proyek yang bertujuan mengintegrasikan fungsi umum yang berguna di seputar format file LSM Zeiss, yang seharusnya meningkatkan kegunaan file LSM confocal yang tersimpan dalam format aslinya, sehingga melestarikan semua metadata yang ada. Di Fiji, perintah yang sesuai adalah: File Import Show LSMToolbox yang menampilkan kotak peralatan, dari mana semua perintah dapat dipanggil dan Help About Plugins LSMToolbox. Yang menampilkan informasi tentang plugin. Membaca ini bisa ditemukan dengan menggunakan perintah menu Image Show Info. . Gulir ke bawah untuk mendapatkan waktu setiap irisan diperoleh. Pilih waktu ini, salin ke Excel, dan cari nomor waktu yang didapat dengan menggunakan perintah menu Excel Edit Replace. Ini hanya akan menyisakan waktu data. Waktu yang telah berlalu kemudian dapat dihitung dengan mengurangkan baris 1 dari semua baris berikutnya. Linescanning melibatkan perolehan satu baris, satu piksel lebarnya, dari mikroskop confocal umum, bukan gambar 2D standar. Ini biasanya cara yang lebih cepat untuk mengambil gambar. Semua gambar single pixel-wide kemudian ditumpuk untuk menciptakan gambar 2D. Generasi pseudo-linescan dari gambar 3-D (x, y, t). Hal ini berguna untuk menampilkan data 3-D dalam 2 dimensi. Sebuah garis bunga ditarik diikuti oleh perintah: Image Stacks Reslice atau dengan tombol keyboard. Ini akan menanyakan lebar garis yang ingin Anda rangkum. Ini akan menghasilkan tumpukan pseudo-linescan dengan setiap irisan yang mewakili pseudo-linescan dari garis lebar satu piksel di sepanjang garis ketertarikan. Rata-rata tumpukan pseudo-lines dapat dipilih dengan memilih Image Stacks Z-Project. Dan gunakan perintah Average. Sebuah poli-line dapat digunakan, tapi ini hanya akan menghasilkan satu irisan piksel tunggal. Pengaturan default Fijis berasumsi bahwa tumpukan adalah z -series dan bukan t -series. Ini berarti bahwa banyak fungsi yang berkaitan dengan dimensi ketiga dari tumpukan gambar disebut dengan z-. Ingatlah ini. Analisis FRAP (Pemulihan Fluoresensi Setelah Memotret) Analisis plugin profiler FRAP akan menganalisis intensitas ROI yang dikelantang dari waktu ke waktu dan menormalkannya terhadap intensitas keseluruhan sel. Setelah itu akan menemukan intensitas minimum ROI yang dikelantang dan sesuai dengan pemulihan dengan pemikiran ini. Buka pengelola ROI. Gambarlah sekitar ROI yang dikelantang dan tambahkan ke pengelola ROI. Gambarlah seluruh sel dan tambahkan itu ke manajer ROI. Normalisasi memperbaiki pemutihan yang terjadi selama perolehan gambar dan mengasumsikan keseluruhan sel berada di bidang pandang. Plugin mengasumsikan yang lebih besar dari dua ROI di manajer ROI adalah keseluruhan ROI sel dan ROI yang lebih kecil adalah bagian yang dikelantang. Jalankan plugin profiler FRAP. Plugin akan mengembalikan intensitas vs plot waktu, intensitas waktu yang dinormalisasi vs plot waktu area yang dikelantang, dan kurva yang sesuai. Kontras kontras non linier Persamaan Anda dapat memiliki kontrol yang lebih besar terhadap penyesuaian kecerahan dan kontras dengan perintah menu Proses Enhance contrast. Dengan setumpuk, ia menganalisa setiap histogram irisan untuk membuat penyesuaian. Perintah kontras Equalize menerapkan histogram non linier histogram berdasarkan akar kuadrat dari intensinya. Gamma melakukan penyesuaian histogram non linier. Objek samar menjadi lebih intens sedangkan objek terang tidak (gamma lt1). Selain itu, objek intensitas sedang menjadi redup sedangkan objek terang tidak (gamma gt 1). Intensitas masing-masing pixel dinaikkan ke kekuatan nilai gamma dan kemudian diskalakan menjadi 8-bit atau min dan max dari gambar 16 bit. Untuk gambar 8 bit Intensitas baru 255 (intensitas cahaya255) gamma Gamma dapat disesuaikan melalui perintah Gamma Proses Matematika. Ini akan memungkinkan Anda mengatur gamma dengan scroll bar. Klik Ok setelah selesai. Anda dapat menggunakan Gulir-bar untuk menentukan nilai gamma yang diinginkan pada satu irisan tumpukan Anda. Ada juga pilihan untuk melihat pratinjau hasilnya. Lihat referensi online untuk penjelasan tentang filter digital dan bagaimana penggunaannya. Filter dapat ditemukan dengan menggunakan perintah menu Process Filters. . Filter berarti Pixel diganti dengan rata-rata dirinya dan tetangganya dalam radius yang ditentukan. Item menu Process Smooth adalah 33 mean filter. Gaussian filter Ini mirip dengan filter pemulusan namun menggantikan nilai piksel dengan nilai yang sebanding dengan distribusi normal tetangganya. Filter median Nilai pixel diganti dengan median itu sendiri dan tetangga yang berdekatan. Ini menghilangkan kebisingan dan menjaga batas lebih baik daripada penyaringan rata-rata sederhana. Item menu Process Noise Despeckle adalah 33 median filter. Convolve filter: Hal ini memungkinkan dua susunan angka untuk dikalikan bersama. Array dapat ukuran yang berbeda tetapi harus memiliki dimensi yang sama. Dalam analisis citra, proses ini umumnya digunakan untuk menghasilkan citra keluaran dimana nilai pixel adalah kombinasi linear dari nilai input tertentu. Minimal: Filter ini, juga dikenal sebagai filter erosi, adalah filter morfologi yang mempertimbangkan lingkungan sekitar piksel dan, dari daftar tetangga ini, menentukan nilai minimum. Setiap pixel pada gambar tersebut kemudian diganti dengan nilai yang dihasilkan oleh masing-masing lingkungan. Maksimum: Filter ini, juga dikenal sebagai filter pelebaran, adalah filter morfologi yang mempertimbangkan lingkungan sekitar setiap piksel dan, dari daftar tetangga ini, menentukan nilai maksimum. Setiap pixel pada gambar tersebut kemudian diganti dengan nilai yang dihasilkan oleh masing-masing lingkungan. Filter Kalman Filter ini, yang juga dikenal sebagai Estimasi Kuadrat Linear, beroperasi secara rekursif pada input yang bising untuk menghitung perkiraan kondisi sistem yang mendasar secara statistik. Koreksi latar belakang bisa dilakukan dengan berbagai cara. Metode sederhana adalah dengan menggunakan Tabel Gambar Lookup HiLo LUT untuk menampilkan nilai nol sebagai nilai biru dan putih (nilai piksel 255) sebagai warna merah. Dengan latar belakang yang relatif bahkan di seluruh gambar, lepaskan dengan perintah BrightnessContrast dengan perlahan menaikkan nilai Minimum sampai sebagian besar latar belakang ditampilkan biru. Tekan tombol Apply untuk membuat perubahan permanen. Koreksi latar belakang Rolling-Ball Untuk memperbaiki latar belakang yang tidak rata gunakan perintah menu Process Subtract background. Ini akan menggunakan algoritma rolling ball pada latar belakang yang tidak rata. Jari-jarinya harus diatur setidaknya seukuran objek terbesar yang bukan bagian dari latar belakang. Hal ini juga dapat digunakan untuk menghilangkan latar belakang dari gel dimana latar belakang berwarna putih. Menjalankan perintah beberapa kali bisa menghasilkan hasil yang lebih baik. Pengguna dapat memilih apakah memiliki latar belakang yang terang atau tidak, membuat latar belakang tanpa pengurangan, memiliki paraboloid geser, menonaktifkan smoothing, atau melihat pratinjau hasilnya. Nilai default untuk radius bola bergulir adalah 50 piksel. Proses Kurangi Background.How to Compute a Rolling Average Untuk mengikuti dan bagaimana menghitung rata-rata rolling, silahkan download The Basic Rolling Average Forecast Example. Karena akan digunakan untuk menjelaskan perhitungan di bagian ini. Keputusan pertama yang harus dilakukan perusahaan saat menghitung rata-rata rolling adalah berapa periode akan dirata-ratakan yang dikenal sebagai n. Dalam contoh, n 4 periode. Artinya, empat periode data historis akan digunakan untuk mengembangkan rata-rata rolling. Perusahaan harus memilih jumlah periode yang mereka inginkan berdasarkan rata-rata seberapa reaktif yang mereka inginkan agar rata rata bergulir dengan perubahan data yang tercatat. Semakin banyak periode rata-rata, semakin sedikit rata-rata rolling yang reaktif yang berarti hanya menggunakan beberapa periode, seperti satu atau dua, akan memberikan rata-rata bergulir yang sangat reaktif. Kemudian, dengan data kecil itu, mungkin sebaiknya Anda menggunakan rata-rata standar. Komputasi rata-rata bergulir membutuhkan data yang tercatat selama beberapa periode waktu yang konsisten. Biasanya, data historis, seperti penjualan historis, produksi, atau bahkan keuntungan yang dibuat digunakan. Rata-rata rolling ini menghasilkan nilai masa depan, yang dikenal sebagai ramalan. Perkiraan adalah prediksi yang dihitung dari semua jenis data masa depan untuk periode bisnis berikutnya termasuk perkiraan harian, mingguan, atau bulanan berdasarkan jumlah periode terakhir, n, dari data historis yang digunakan untuk perhitungan. Lebih spesifik lagi, rata-rata bergulir dapat didefinisikan sebagai penghitungan rata-rata yang terus-menerus bergerak dari jumlah periode n terakhir yang didefinisikan oleh perusahaan. Mari kita lihat contohnya untuk melihat bagaimana perhitungan ini bekerja. Pada Tabel 1 dari contoh, perkiraan pertama yang dihitung adalah untuk periode lima yaitu 775. Ini dihitung dengan rata-rata empat potongan data historis terakhir tepat sebelum periode kelima yang ditunjukkan dengan tanda cek merah, karena n 4 periode untuk contoh ini. Perhitungan rinci untuk ramalan jam kerja dijelaskan pada Tabel 2. Setelah data aktual untuk periode lima dikumpulkan dan dicatat ke dalam tabel, perkiraan untuk periode enam dapat dihitung. Prakiraan rata-rata bergulir untuk periode enam dihitung berdasarkan empat data historis terkini sebelum periode keenam rata-rata data historis untuk periode dua sampai lima, ditunjukkan dengan tanda centang biru. Perkiraan tersebut kemudian didokumentasikan dalam tabel, yang merupakan perkiraan 825 biru untuk periode enam pada Tabel 1 pada contoh. Untuk melihat perhitungan terperinci untuk perkiraan periode keenam, lihat baris kedua Tabel 2 pada contoh. Untuk mengetahui bagaimana menghitung perkiraan rata-rata bergulir menggunakan dua variabel, silakan lanjutkan membaca di halaman 2. Menggunakan Rolling Average dengan Variabel Berganda Sekali seseorang memahami bagaimana menghitung rata-rata perhitungan berganda dengan satu variabel untuk menemukan perkiraan tunggal, seperti penjualan atau jumlah unit yang terjual, langkah selanjutnya adalah mempelajari bagaimana menghitung statistik yang lebih maju dengan teknik rata-rata bergulir dengan Menggunakan dua variabel Untuk mengikuti bagian ini, silahkan download Advanced Rolling Average Example yang merupakan file Microsoft Excel yang berisi contoh penggunaan metode rata-rata bergulir dengan dua set variabel. Dalam contoh ini, dua kumpulan data historis dipresentasikan, yaitu jumlah total penjualan dalam dolar yang tercantum dalam kolom B dan jumlah penjualan di kolom C. Dengan menggunakan dua kumpulan data ini, jumlah rata-rata uang yang diperoleh per penjualan Dapat dihitung seperti yang terlihat pada kolom F. Mari kita lihat bagaimana cara melakukan perhitungan. Pertama, lihatlah persamaan untuk menghitung rata-rata rolling dengan menggunakan dua variabel. Perhatikan bahwa setiap variabel harus ditambahkan sebelum pembagian antara dua variabel terjadi. Jangan pernah menghitung rata-rata setiap periode secara terpisah dan kemudian rata-rata hasilnya, karena ini akan memberikan perkiraan yang salah. Perkiraan pertama pada contoh adalah untuk periode 5. Untuk menghitung rata-rata rolling untuk periode 5, empat data penjualan pertama dari kolom B harus ditambahkan sejak periode n4 pada contoh ini. Kemudian, empat lembar data penjualan pertama dari kolom C harus ditambahkan. Akhirnya, total dari empat periode pertama kolom B harus dibagi dengan jumlah yang dihitung dari kolom C yang menghasilkan penjualan rata-rata rolling yang dihitung yang akan dijumpai pada periode 5. Untuk melihat penjelasan rinci tentang perhitungan yang tepat yang digunakan untuk Cari perkiraan untuk periode 5, lihat Tabel 2. Setelah periode 5 dikeluarkan, rata-rata dapat turun untuk menghitung penjualan rata-rata rolling untuk periode 6, berdasarkan pada empat data mutakhir dalam setiap kolom data historis. Prosesnya kemudian berlanjut untuk setiap periode. Perbedaan Rata-Rata Rata-rata Rata-rata Rolling Average Untuk melihat secara visual perbedaan antara penghitungan rata-rata standar dan rata-rata rolling, silakan download Rata-rata Standar Rata-rata Berganda Rata-rata Contoh file Microsoft Excel yang menjelaskan perbedaan antara contoh rata-rata standar kerja dan contoh rata-rata rolling . Seperti yang terlihat pada contoh, perkiraan rata-rata rolling dihitung dengan rata-rata standar sederhana. Rata-rata perhitungan pertama untuk setiap perusahaan adalah perhitungan rata-rata standar sederhana. Namun, setiap ramalan setelah perkiraan rata-rata standar pertama dianggap sebagai ramalan rata-rata bergulir. Perhitungan rata-rata bergulir memiliki satu konsep yang sangat berbeda dengan perhitungan rata-rata standar sederhana. Pertama, rata-rata standar dihitung dengan mengambil sejumlah data, menambahkannya, dan membagi jumlah total jumlah data yang digunakan, yang disebut n. Ya, ini adalah bagian dari teknik rata-rata bergulir Namun, konsep utama dari ramalan rata-rata bergulir adalah bagaimana rata-rata standar terus bergulir ke rangkaian periode terakhir yang paling banyak, n. Proses untuk terus-menerus memindahkan rata-rata ke set berikutnya dari rangkaian n periode terakhir adalah yang membedakan rata-rata standar dari perkiraan rata-rata bergulir. Silakan lanjutkan ke Page 3 untuk mempelajari bagaimana menghitung perkiraan rata-rata manufaktur dan penjualan rata-rata. Pelajari cara menghitung rata-rata rolling untuk mengembangkan perkiraan. Bagian khusus ini menampilkan panduan tentang bagaimana menghitung perkiraan manufaktur rata-rata bergulir dan bagaimana menghitung perkiraan penjualan rata-rata bergulir dengan contoh kerja untuk kedua departemen bisnis. Komputasi Rolling Average Manufacturing Forecasts Prakiraan manufaktur dapat menghitung berapa banyak barang yang akan diproduksi untuk memenuhi permintaan pembeli perusahaan, yang dikenal sebagai perencanaan produksi atau untuk menghitung berapa banyak barang yang akan disimpan di toko, yang dikenal dengan perencanaan permintaan. Untuk mengikuti dan menghitung ramalan rata-rata manufaktur rata-rata, unduh Komputasi Rolling Average Manufacturing Forecasts sebuah file Microsoft Excel yang berisi dua contoh kerja perhitungan perkiraan manufaktur rata-rata bergulir. Perkiraan Perencanaan Produksi - (Page 1) Perencanaan produksi di fasilitas manufaktur bergantung pada jumlah unit yang diperkirakan akan diminta pembeli pada masa mendatang. Seperti yang terlihat di halaman 1. Untuk menghitung rata-rata perkiraan Perencanaan Produksi berganda untuk memprediksi berapa banyak unit yang harus diproduksi perusahaan harus mengetahui berapa banyak unit yang diminta dalam beberapa periode terakhir. Jumlah n periode terakhir dirata-ratakan untuk membuat perkiraan. Sebagai satu bulan lagi selesai, jumlah n periode rata-rata bergulir rata-rata periode n terbaru. Hal ini bisa dilihat pada contohnya. Jumlah periode yang digunakan adalah empat periode, seperti yang dinyatakan oleh periode n4. Periode kelima diperkirakan oleh periode rata-rata satu sampai empat periode enam diperkirakan oleh periode rata-rata dua sampai lima dan seterusnya. Jika lebih banyak periode digunakan untuk menghitung perkiraan rata-rata rolling, perkiraan akan kurang responsif. Dengan hanya menggunakan dua sampai empat periode biasanya jumlah normal periode perusahaan manufaktur digunakan untuk menghitung perkiraan perencanaan produksi. Prakiraan Perencanaan Permintaan - (Page 2) Setelah menganalisis dengan seksama Page 1. Contoh Prakiraan Perencanaan Permintaan di atas dapat menunjukkan kemiripan yang sangat dekat. Contoh di kedua halaman praktis sama namun, dalam permintaan perencanaan data historis jumlah unit yang dijual kepada pembeli atau pelanggan akan menjadi metrik terbaik untuk menghitung perkiraan permintaan permintaan rata-rata yang bergulir secara lebih akurat.
Indikator sinyal perdagangan
Moving-average-grafit