Moving Average Dax

Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den aktuellen Datenpunkten. SQL Server Denali PowerPivot. Alberto Ferrari schrieb bereits über die Berechnung der gleitenden Durchschnitte in DAX unter Verwendung einer berechneten Spalte Ich möchte gern einen anderen Ansatz hier mit einer berechneten Maßnahme für den gleitenden Durchschnitt Ich m berechnen einen täglichen gleitenden Durchschnitt in den letzten 30 Tagen hier. Für mein Beispiel, ich bin mit der PowerPivot Arbeitsmappe, die kann Heruntergeladen werden als Teil der SSAS tabellarischen Modellprojekte aus dem Denali CTP 3 Samples. In diesem Beitrag werde ich die Formel Schritt für Schritt entwickeln. Wenn du aber eilig bist, kannst du direkt zu den letzten Ergebnissen gehen. Mit Kalenderjahr 2003 auf dem Filter, Datum auf Spalten und Verkaufsbetrag aus Tabelle Internet Sales in den Details, die Beispieldaten sieht so aus. In jedem Zeile s Kontext gibt der Ausdruck Datum Datum den aktuellen Kontext, dh das Datum für diese Zeile Aber aus einer berechneten Maßnahme können wir nicht auf diesen Ausdruck verweisen, da es keine aktuelle Zeile für die Date-Tabelle gibt, stattdessen müssen wir einen Ausdruck wie LastDate Date Date. So verwenden, um die letzten dreißig Tage zu bekommen, können wir diesen Ausdruck verwenden. Wir können nun unsere Internet-Verkäufe für jeden dieser Tage zusammenfassen, indem wir die zusammenfassende Funktion verwenden. Summarize DatesInPeriod Datum Datum, LastDate Datum Datum, -30, DAY, Datum Datum SalesAmountSum Sum Internet Sales Sales Betrag. Und schließlich verwenden wir die DAX-Funktion AverageX, um den Durchschnitt dieser 30 Werte zu berechnen. Geschäftsbetrag 30d avg AverageX Zusammenfassen DatesInPeriod Datum Datum, LastDatum Datum Datum, -30, DAY, Datum Datum SalesAmountSum Sum Internet Sales Sales Betrag, SalesAmountSum. This ist die Berechnung, die wir in unserem verwenden Internet-Verkaufstabelle, wie im Screenshot unten gezeigt. Wenn Sie diese Berechnung zu der Pivot-Tabelle von oben hinzufügen, sieht das Ergebnis wie folgt aus. In dem Ergebnis scheint es, dass wir keine Daten vor dem 1. Januar 2003 haben. Der erste Wert für Der gleitende Durchschnitt ist identisch mit dem Tageswert Es gibt keine Zeilen vor diesem Datum Der zweite Wert für den gleitenden Durchschnitt ist eigentlich der Durchschnitt der ersten beiden Tage und so weiter Das ist nicht ganz richtig, aber ich bin immer wieder auf dieses Problem in einem Zweitens Der Screenshot zeigt die Berechnung für den gleitenden Durchschnitt am 31. Januar als Durchschnitt der Tageswerte vom 2. bis 31. Januar. Unsere berechnete Maßnahme funktioniert auch gut, wenn Filter angewendet werden. Im folgenden Screenshot habe ich zwei Produktkategorien für die Datenreihe verwendet. Wie wirkt unsere berechnete Maßnahme auf höhere Aggregationsebenen Um es herauszufinden, ich benutze die Kalenderhierarchie an den Zeilen anstelle des Datums. Für die Einfachheit habe ich die Semester - und Viertelstufen mit den Excel-Pivot-Tabellenoptionen ausblenden. Wie Sie sehen können, funktioniert die Berechnung immer noch gut Hier ist die monatliche Aggregation der gleitende Durchschnitt für den letzten Tag des jeweiligen Monats Sie sehen dies deutlich für Januar Wert von 14.215 01 erscheint auch im Screenshot oben als Wert für 31. Januar Wenn dies die geschäftliche Anforderung ist, die für einen täglichen Durchschnitt vernünftig klingt, dann funktioniert die Aggregation auf einer monatlichen Ebene gut, sonst müssen wir unsere Berechnung fein abgestimmt haben und das wird ein Thema der bevorstehenden Post sein. Aber obwohl die Aggregation sinnvoll ist Eine monatliche Ebene, wenn wir diese Ansicht auf die Tagesniveau erweitern, werden Sie sehen, dass unsere berechnete Maßnahme einfach den Verkaufsbetrag für diesen Tag zurückgibt, nicht den Durchschnitt der letzten 30 Tage mehr. Wie kann das sein Das Problem ergibt sich aus dem Kontext in Die wir unsere Summe berechnen, wie im folgenden Code hervorgehoben. Skalenbetrag 30d avg AverageX Zusammenfassende Datumszeit Datum Datum, Letztes Datum Datum, -30, TAG, Datum Datum VerkäufeAmountSum Sum Internet Vertrieb Verkaufsbetrag, SalesAmountSum. Seit wir diesen Ausdruck über den Gegebene Datumszeitraum, der einzige Kontext, der hier überschrieben wird, ist Datum Datum In unserer Hierarchie verwenden wir verschiedene Attribute aus unserer Dimension Kalender Jahr, Monat und Tag des Monats Da dieser Kontext noch vorhanden ist, wird die Berechnung auch durch diese Attribute und gefiltert Dies erklärt, warum wir den aktuellen Tag s Kontext noch für jede Zeile vorhanden sind Um die Dinge klar zu machen, solange wir diesen Ausdruck außerhalb eines Datumskontexts auswerten, ist alles in Ordnung, da die folgende DAX-Abfrage bei der Ausführung von Management Studio auf der Internet Vertriebsperspektive unseres Modells mit der tabellarischen Datenbank mit den gleichen Daten. Evaluate Zusammenfassen Datumsdatum Datum Datum, Datum 2003,1,1, -5, DAY, Datum Datum SalesAmountSum Sum Internet Sales Sales Betrag. Hier habe ich die Zeitspanne reduziert 5 Tage und auch ein festes Datum als LastDate würde dazu führen, dass das letzte Datum meiner Datum Dimensionstabelle, für die keine Daten in den Beispieldaten vorhanden ist Hier ist das Ergebnis aus der Abfrage. Jedoch, nach der Einstellung eines Filters auf 2003, keine Daten Zeilen außerhalb des Jahres 2003 werden in die Summe einbezogen. Das erklärt die Bemerkung oben Es sah so aus, als hätten wir nur ab dem 1. Januar 2003 Daten. Und jetzt wissen wir, warum das Jahr 2003 auf dem Filter war, wie man auf dem allerersten Bildschirm sehen kann Schuss von diesem Beitrag und daher war es bei der Berechnung der Summe vorhanden. Jetzt müssen wir nur noch diese zusätzlichen Filter loswerden, weil wir unsere Ergebnisse bereits nach Datum filtern. Der einfachste Weg, dies zu tun, ist die Berechnungsfunktion zu verwenden Und ALLE für alle Attribute anwenden, für die wir den Filter entfernen wollen Da wir einige dieser Attribute Jahr, Monat, Tag, Wochentag haben und wir den Filter von allen entfernen wollen, aber das Datumsattribut, ist die Verknüpfungsfunktion ALLEXCEPT Sehr nützlich hier. Wenn Sie einen MDX-Hintergrund haben, werden Sie sich fragen, warum wir kein ähnliches Problem bei der Verwendung von SSAS im OLAP-Modus erhalten BISM Multidimensional Der Grund dafür ist, dass unsere OLAP-Datenbank Attributbeziehungen hat, also nach dem Festlegen des Datumsschlüsselattributs Andere Attribute werden auch automatisch geändert und wir müssen uns nicht darum kümmern, hier sehen Sie meinen Beitrag hier Aber im tabellarischen Modell haben wir keine Attributbeziehungen nicht einmal ein wahres Schlüsselattribut und deshalb müssen wir unerwünschte Filter aus unseren Berechnungen eliminieren Hier sind wir mit dem. Sales Betrag 30d avg AverageX Zusammenfassende Datumsdatum Datum Datum, Letztdatum Datum Datum, -30, Tag, Datum Datum SalesAmountSum berechnen Summe Internet Sales Sales Betrag, ALLEXCEPT Datum, Datum Datum, SalesAmountSum. And dies ist unsere letzte Pivot-Tabelle In Excel. Um den gleitenden Durchschnitt zu veranschaulichen, hier ist der gleiche Auszug aus Daten in einer Diagrammansicht Excel. Obwohl wir unsere Daten auf 2003 gefiltert haben, wird der gleitende Durchschnitt für die ersten 29 Tage des Jahres 2003 korrekt die entsprechenden Tage von 2002 berücksichtigt Erkennen die Werte für den 30. und 31. Januar von unserem ersten Ansatz, da diese die ersten Tage waren, für die unsere erste Berechnung eine ausreichende Menge an Daten voll 30 Tage hatte. Moving Averages Strategies. By Casey Murphy Senior Analyst Verschiedene Investoren verwenden gleitende Durchschnitte aus verschiedenen Gründen Manche benutzen sie als ihr primäres analytisches Werkzeug, während andere sie einfach als Vertrauensbauer verwenden, um ihre Investitionsentscheidungen zu sichern. In diesem Abschnitt werden wir einige verschiedene Arten von Strategien vorstellen, die sie in Ihren Trading-Stil einbeziehen Ein Crossover ist die grundlegendste Art von Signal und ist bei vielen Händlern bevorzugt, weil es alle Emotionen entfernt Die grundlegendste Art von Crossover ist, wenn der Preis eines Vermögenswertes bewegt sich von einer Seite eines gleitenden Durchschnitt und schließt auf der anderen Preis Crossovers verwendet werden Von Händlern, um Verschiebungen in der Dynamik zu identifizieren und kann als eine grundlegende Einreise - oder Ausstiegsstrategie verwendet werden. Wie Sie in Abbildung 1 sehen können, kann ein Kreuz unter einem gleitenden Durchschnitt den Beginn eines Abwärtstrends signalisieren und würde wahrscheinlich von den Händlern als Signal verwendet werden Schließen Sie alle bestehenden Long-Positionen Umgekehrt, eine Nähe über einem gleitenden Durchschnitt von unten kann den Beginn eines neuen Aufwärtstrends vorschlagen. Die zweite Art von Crossover tritt auf, wenn ein kurzfristiger Durchschnitt durchquert einen langfristigen Durchschnitt Dieses Signal wird von Händlern verwendet Um zu ermitteln, dass sich die Dynamik in eine Richtung verschiebt und dass sich eine starke Bewegung wahrscheinlich annähert. Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn der kurzfristige Durchschnitt über dem Langzeitdurchschnitt liegt, während ein Verkaufssignal durch eine kurzfristige durchschnittliche Kreuzung unterstrichen wird Ein langfristiger Durchschnitt Wie Sie aus der folgenden Tabelle sehen können, ist dieses Signal sehr objektiv, weshalb es so beliebt ist. Triple Crossover und das Moving Average Ribbon Zusätzliche gleitende Durchschnitte können dem Diagramm hinzugefügt werden, um die Gültigkeit der Signal Viele Händler platzieren die Fünf-, 10- und 20-Tage-Gruppendurchschnitte auf ein Diagramm und warten, bis der Fünf-Tage-Durchschnitt durch die anderen kreuzt, ist dies in der Regel das primäre Kaufzeichen Warten auf den 10-Tage-Durchschnitt überqueren Der 20-tägige Durchschnitt wird oft als Bestätigung verwendet, eine Taktik, die oft die Anzahl der falschen Signale reduziert. Die Erhöhung der Anzahl der gleitenden Durchschnitte, wie sie in der Triple-Crossover-Methode gesehen wird, ist eine der besten Möglichkeiten, die Stärke eines Trends zu messen Die Wahrscheinlichkeit, dass der Trend fortsetzen wird. Dies ist die Frage, was passieren würde, wenn Sie Hinzufügen von bewegten Durchschnitten Einige Leute argumentieren, dass wenn ein gleitender Durchschnitt nützlich ist, dann 10 oder mehr muss noch besser Dies führt uns zu einer Technik bekannt als die Bewegung Durchschnittliches Band Wie Sie aus der folgenden Tabelle sehen können, werden viele gleitende Durchschnitte auf das gleiche Diagramm gelegt und werden verwendet, um die Stärke des aktuellen Trends zu beurteilen. Wenn sich alle gleitenden Durchschnitte in die gleiche Richtung bewegen, wird der Trend stark sein Umkehrungen werden bestätigt, wenn die Mittelwerte kreuzen und in die entgegengesetzte Richtung gehen. Die Ansprechverhalten auf sich ändernde Bedingungen entfallen auf die Anzahl der Zeiträume, die in den gleitenden Durchschnitten verwendet werden. Je kürzer die in den Berechnungen verwendeten Zeiträume sind, desto empfindlicher ist der Durchschnitt Leichte Preisänderungen Einer der häufigsten Bänder beginnt mit einem 50-tägigen gleitenden Durchschnitt und fügt Mittelwerte in 10-tägigen Schritten bis zum letzten Durchschnitt von 200 Diese Art von Durchschnitt ist gut bei der Identifizierung langfristige Trends Umkehrungen. Filter Ein Filter ist Jede Technik, die in der technischen Analyse verwendet wird, um das Vertrauen eines bestimmten Handels zu erhöhen. Zum Beispiel können viele Investoren wählen, bis eine Sicherheit über einen gleitenden Durchschnitt hinausragt und mindestens 10 über dem Durchschnitt liegt, bevor sie eine Bestellung abgeben. Dies ist ein Versuch zu machen Sicher, dass die Crossover gültig ist und die Anzahl der falschen Signale zu reduzieren Der Nachteil über die Vermeidung von Filtern zu viel ist, dass einige der Verstärkung aufgegeben wird und es könnte dazu führen, dass Sie fühlen, wie Sie das Boot verpasst haben Diese negativen Gefühle werden im Laufe der Zeit abnehmen Sie passen ständig die Kriterien für Ihren Filter Es gibt keine festgelegten Regeln oder Dinge zu achten, wenn Filter es s einfach ein zusätzliches Werkzeug, das Ihnen erlaubt, mit Vertrauen zu investieren. Moving Durchschnittliche Umschlag Eine andere Strategie, die die Verwendung von gleitenden Durchschnitten beinhaltet ist Bekannt als Umschlag Diese Strategie beinhaltet das Plotten von zwei Bändern um einen gleitenden Durchschnitt, gestaffelt um einen bestimmten Prozentsatz Zum Beispiel in der unten stehenden Tabelle wird ein 5 Umschlag um einen 25-Tage-Gleitender Durchschnitt gelegt. Trader werden diese Bands sehen, um zu sehen, ob sie sind Fungieren als starke Bereiche der Unterstützung oder Widerstand Beachten Sie, wie die Bewegung oft umgekehrt Richtung nach Annäherung an eine der Ebenen Ein Preis bewegen über die Band kann eine Periode der Erschöpfung signalisieren, und Händler werden für eine Umkehrung in Richtung der Mitte Durchschnitt zu sehen.