การย้าย ค่าเฉลี่ย ธุรกิจ ศึกษา

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หากข้อมูลนี้ถูกวางแผนไว้ในกราฟจะมีลักษณะดังนี้: แสดงว่ามีความหลากหลายของจำนวนผู้เข้าชมขึ้นอยู่กับฤดูกาล ในฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาวมีน้อยมากในฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อน อย่างไรก็ตามหากเราต้องการเห็นแนวโน้มของจำนวนผู้เข้าชมเราสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ 4 จุด เราทำเช่นนี้โดยหาจำนวนผู้เข้าชมเฉลี่ยในสี่ไตรมาสของปี 2548: จากนั้นเราพบจำนวนผู้เข้าชมเฉลี่ยในช่วงสามไตรมาสสุดท้ายของปี 2548 และไตรมาสแรกของปี 2549: จากนั้นสองไตรมาสสุดท้ายของปี 2548 และสองไตรมาสแรก จากปี 2549: โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยล่าสุดที่เราสามารถหาได้คือช่วง 2 ไตรมาสสุดท้ายของปี 2549 และในช่วง 2 ไตรมาสแรกของปี 2550 เราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของกราฟเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละค่าเฉลี่ยถูกวางแผนไว้ที่กึ่งกลางของสี่ไตรมาส ครอบคลุมถึง: ขณะนี้เราสามารถเห็นได้ว่าผู้เข้าชมมีแนวโน้มลดลงเล็กน้อยค่าเฉลี่ยเฉลี่ยของข้อมูลชุดข้อมูล (การสังเกตระยะห่างเท่า ๆ กัน) จากช่วงเวลาหลายช่วงเวลาติดต่อกัน เรียกว่าย้ายเนื่องจากมีการคำนวณใหม่อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลใหม่จะพร้อมใช้งานดำเนินการโดยการลดค่าที่เก่าสุดและเพิ่มมูลค่าล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของยอดขายในหกเดือนอาจคำนวณได้โดยคำนวณยอดขายเฉลี่ยตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนมิถุนายนจากนั้นยอดขายโดยเฉลี่ยของเดือนกุมภาพันธ์ถึงเดือนกรกฎาคมถึงเดือนมีนาคมถึงเดือนสิงหาคมเป็นต้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (1) ลดผลกระทบของรูปแบบชั่วคราวของข้อมูล (2) ปรับปรุงพอดีข้อมูลให้เป็นเส้น (กระบวนการที่เรียกว่าการทำให้ราบเรียบ) เพื่อแสดงแนวโน้มข้อมูลให้ชัดเจนขึ้นและ (3) เน้นค่าใด ๆ เหนือหรือต่ำกว่า แนวโน้ม หากคุณกำลังคำนวณสิ่งที่มีความแปรปรวนสูงมากสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณอาจทำได้คือคิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ฉันต้องการทราบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นข้อมูลอย่างไรดังนั้นฉันจึงมีความเข้าใจในวิธีที่เรากำลังทำอยู่ เมื่อคุณพยายามคิดตัวเลขที่เปลี่ยนแปลงบ่อยครั้งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบ linearlySideside ใช้คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานและประสิทธิภาพและเพื่อให้การโฆษณาที่เกี่ยวข้องแก่คุณ หากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับการใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ ดูข้อตกลงสำหรับผู้ใช้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา Slideshare ใช้คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันและประสิทธิภาพและเพื่อให้การโฆษณาที่เกี่ยวข้องแก่คุณ หากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับการใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ ดูนโยบายความเป็นส่วนตัวและข้อตกลงสำหรับผู้ใช้เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม สำรวจหัวข้อทั้งหมดที่คุณโปรดปรานในแอปพลิเคชัน SlideShare รับแอปพลิเคชัน SlideShare เพื่อบันทึกไว้ในภายหลังแม้ในขณะออฟไลน์ดำเนินการต่อไปยังไซต์บนมือถืออัปโหลดลงชื่อเข้าใช้ลงทะเบียนแตะสองครั้งเพื่อย่อวิธีย้ายโดยเฉลี่ยแบ่งปันบทนี้คอร์ปอเรชั่น LinkedIn SlideShare 2017Hull การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ตอบสนองได้ดีขึ้นในขณะที่รักษาความเรียบของเส้นโค้งไว้ สูตรสำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยนี้มีดังนี้ HMAi MA ((2MA (input, period2) 8211 MA (input, period)), SQRT (period)) ที่ MA มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และ SQRT เป็นรากที่สอง ผู้ใช้อาจเปลี่ยนข้อมูลเข้า (ปิด), ระยะเวลาและหมายเลขกะ ความหมายของ indicator8217s นี้จะแสดงต่อไปในรหัสย่อที่ให้ไว้ในการคำนวณด้านล่าง วิธีการค้าโดยใช้ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ของลำตัวค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ของลำตัวเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มล้าหลังและอาจใช้ในการผสมกับการศึกษาอื่น ๆ ไม่มีการคำนวณสัญญาณการซื้อขาย วิธีการเข้าถึงใน MotiveWave ไปที่เมนูด้านบนให้เลือก Study gtMoving AveragegtHull Moving Average หรือไปที่เมนูด้านบนเลือก Add Study เริ่มต้นพิมพ์ชื่อการศึกษานี้จนกว่าคุณจะเห็นมันปรากฏในรายการคลิกที่ชื่อการศึกษาคลิกตกลง ข้อควรระวัง: ข้อมูลที่ระบุไว้ในหน้านี้เป็นเพียงวัตถุประสงค์เพื่อให้ข้อมูลเท่านั้นและไม่ถือเป็นคำแนะนำหรือการชักจูงให้ซื้อหรือขายหลักทรัพย์ใด ๆ โปรดดูคำชี้แจงเรื่องการเปิดเผยข้อมูลความเสี่ยงและข้อจำกัดความรับผิดชอบของเรา ค่าเริ่มต้นคือผู้ใช้กำหนดช่วงเวลา WMA, ค่าดีฟอลต์คือผู้ใช้ 20 คนกำหนดค่าเริ่มต้นคือ 0 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ wma, sqrt square root index จำนวนบาร์ปัจจุบัน, LOE น้อยหรือเท่ากัน