Excel แผนภูมิ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย ระยะเวลา

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกได้เนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงที่ 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ระยะห่างที่สั้นกว่าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่แท้จริงคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel ในบทแนะนำสั้น ๆ นี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายใน Excel อย่างถูกต้องซึ่งเป็นฟังก์ชันที่จะใช้ในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสำหรับ N วันสัปดาห์หรือเดือนที่ผ่านมาและวิธีการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิ Excel ในสองบทความล่าสุดเราได้ดูใกล้เคียงกับการคำนวณค่าเฉลี่ยใน Excel หากคุณติดตามบล็อกของเราแล้วคุณรู้วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยปกติและใช้ฟังก์ชันใดในการหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในบทแนะนำในปัจจุบันเราจะพูดถึงสองเทคนิคพื้นฐานในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (โดยเฉลี่ยหมายถึงค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) สามารถกำหนดเป็นชุดค่าเฉลี่ยสำหรับชุดย่อยที่ต่างกันของชุดข้อมูลเดียวกันได้ เป็นตัวเลขที่ใช้บ่อยในสถิติการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจและพยากรณ์อากาศที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลเพื่อทำความเข้าใจกับแนวโน้มพื้นฐาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่แสดงมูลค่าเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด ในธุรกิจการคำนวณยอดขายโดยเฉลี่ยสำหรับช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาเพื่อหาแนวโน้มล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยอุณหภูมิในการเคลื่อนย้ายอุณหภูมิในช่วงสามเดือนสามารถคำนวณได้โดยการใช้อุณหภูมิโดยเฉลี่ยตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมจากนั้นให้ใช้อุณหภูมิเฉลี่ยตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ถึงเดือนเมษายนถึงเดือนมีนาคมถึงเดือนพฤษภาคมเป็นต้นไป มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันเช่นแบบเรียบง่าย (เรียกอีกอย่างว่าเลขคณิต) เลขชี้กำลังตัวแปรสามเหลี่ยมและมีการถ่วงน้ำหนัก ในบทแนะนำนี้เราจะพิจารณาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาที่ใช้บ่อยที่สุด การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยใน Excel โดยรวมแล้วมีสองวิธีในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel โดยใช้สูตรและตัวเลือกเส้นแนวโน้ม ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงทั้งสองเทคนิค ตัวอย่าง 1. การคํานวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สําหรับช่วงเวลาหนึ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสามารถคํานวณได้ตลอดเวลาโดยใช้ฟังก์ชัน AVERAGE สมมติว่าคุณมีรายการอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนในคอลัมน์ B และต้องการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเวลา 3 เดือน (ดังแสดงในภาพด้านบน) เขียนสูตร AVERAGE ตามปกติสำหรับ 3 ค่าแรกแล้วป้อนลงในแถวที่ตรงกับค่าที่ 3 จากด้านบน (เซลล์ C4 ในตัวอย่างนี้) จากนั้นคัดลอกสูตรลงไปที่เซลล์อื่นในคอลัมน์: คุณสามารถแก้ไข คอลัมน์ที่มีการอ้างอิงแบบสัมบูรณ์ (เช่น B2) หากต้องการ แต่ต้องแน่ใจว่าได้ใช้การอ้างอิงแถวสัมพัทธ์ (ไม่มีเครื่องหมาย) เพื่อให้สูตรปรับค่าอย่างเหมาะสมสำหรับเซลล์อื่น จำได้ว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าแล้วแบ่งผลรวมตามจำนวนค่าที่จะเฉลี่ยคุณสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้โดยใช้สูตร SUM ตัวอย่างเช่น 2. ให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง N วันที่ผ่านมาเป็นสัปดาห์เดือนปี ในคอลัมน์สมมติว่าคุณมีรายการข้อมูลเช่น ตัวเลขการขายหรือราคาหุ้นและคุณต้องการทราบค่าเฉลี่ยของช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา ณ จุดใดก็ได้ สำหรับนี้คุณต้องมีสูตรที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยทันทีที่คุณป้อนค่าสำหรับเดือนถัดไป ฟังก์ชัน Excel ใดที่สามารถทำสิ่งนี้ได้ AVERAGE เก่าที่ดีเมื่อใช้ร่วมกับ OFFSET และ COUNT AVERAGE (OFFSET (เซลล์แรก COUNT (ช่วงทั้งหมด) - N, 0, N, 1)) โดยที่ N คือจำนวนวันสุดท้ายของสัปดาห์ที่ผ่านมาปีรวมอยู่ในค่าเฉลี่ย ไม่แน่ใจว่าจะใช้สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ในแผ่นงาน Excel ของคุณตัวอย่างต่อไปนี้จะทำให้ทุกอย่างชัดเจนขึ้น สมมติว่าค่าเฉลี่ยอยู่ในคอลัมน์ B เริ่มต้นในแถว 2 สูตรจะเป็นดังนี้และตอนนี้ลองพยายามทำความเข้าใจกับสิ่งที่ Excel สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่กำลังทำอยู่ COUNT ฟังก์ชัน COUNT (B2: B100) นับจำนวนค่าที่ป้อนไว้ในคอลัมน์ B แล้วเราเริ่มนับเป็น B2 เนื่องจากแถวที่ 1 เป็นส่วนหัวของคอลัมน์ ฟังก์ชัน OFFSET จะนำเซลล์ B2 (อาร์กิวเมนต์ 1) เป็นจุดเริ่มต้นและจะชดเชยจำนวน (ค่าที่ส่งกลับโดยฟังก์ชัน COUNT) โดยย้ายแถว 3 แถวขึ้น (-3 ในอาร์กิวเมนต์ที่ 2) เป็นผลลัพธ์จะแสดงผลรวมของค่าในช่วงที่ประกอบด้วย 3 แถว (3 ในอาร์กิวเมนต์ที่ 4) และ 1 คอลัมน์ (1 ในอาร์กิวเมนต์สุดท้าย) ซึ่งเป็น 3 เดือนล่าสุดที่เราต้องการ สุดท้ายผลตอบแทนที่ส่งผ่านจะถูกส่งไปยังฟังก์ชัน AVERAGE เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ปลาย หากคุณกำลังทำงานกับแผ่นงานที่ปรับปรุงใหม่อย่างต่อเนื่องซึ่งมีแถวใหม่ที่จะเพิ่มในอนาคตโปรดแน่ใจว่าได้ใส่จำนวนแถวที่เพียงพอให้กับฟังก์ชัน COUNT เพื่อรองรับรายการใหม่ที่อาจเป็นไปได้ ไม่ใช่ปัญหาถ้าคุณมีแถวมากกว่าที่ต้องการจริงตราบเท่าที่คุณมีเซลล์แรกถูกต้องฟังก์ชัน COUNT จะละทิ้งแถวว่างทั้งหมดต่อไป ดังที่คุณอาจสังเกตเห็นตารางในตัวอย่างนี้มีข้อมูลเป็นเวลา 12 เดือนและยังอยู่ในช่วง B2: B100 ให้กับ COUNT เพียงเพื่อให้อยู่ในด้านที่ประหยัด :) ตัวอย่างที่ 3. ให้ค่าเฉลี่ยสำหรับค่า N ล่าสุดใน แถวถ้าคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับ N วันเดือนปี ฯลฯ ในแถวเดียวกันคุณสามารถปรับสูตรออฟเซ็ทด้วยวิธีนี้: สมมติว่า B2 เป็นหมายเลขแรกในแถวและคุณต้องการ เมื่อต้องการรวมตัวเลข 3 อันดับสุดท้ายในค่าเฉลี่ยสูตรจะมีรูปร่างดังนี้: การสร้างแผนภูมิโดยเฉลี่ยของ Excel moving ถ้าคุณได้สร้างแผนภูมิสำหรับข้อมูลของคุณไว้แล้วการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยสำหรับแผนภูมินั้นเป็นเรื่องของเสี้ยววินาที ในกรณีนี้เราจะใช้คุณลักษณะ Excel Trendline และขั้นตอนโดยละเอียดดังนี้ สำหรับตัวอย่างนี้ Ive ได้สร้างแผนภูมิคอลัมน์ 2 มิติ (แทรกแท็บ gt กลุ่มแผนภูมิ) สำหรับข้อมูลการขายของเรา: และตอนนี้เราต้องการเห็นภาพการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเป็นเวลา 3 เดือน ใน Excel 2010 และ Excel 2007 ไปที่เค้าโครง gt Trendline gt More Trendline Options ปลาย หากคุณไม่จำเป็นต้องระบุรายละเอียดเช่นช่วงเวลาหรือชื่อเฉลี่ยที่เคลื่อนที่คุณสามารถคลิกออกแบบ gt เพิ่มองค์ประกอบแผนภูมิ gt แนวโน้มการเคลื่อนไหว gt เฉลี่ยสำหรับผลทันที หน้าต่าง Format Trendline จะเปิดขึ้นที่ด้านขวามือของแผ่นงานใน Excel 2013 และกล่องโต้ตอบที่เกี่ยวข้องจะปรากฎขึ้นใน Excel 2010 และ 2007 เพื่อปรับแต่งการแชทของคุณคุณสามารถเปลี่ยนไปใช้แถบ Fill amp Line หรือ Effects ได้ที่ แถบเส้นแนวโน้มการจัดรูปแบบและเล่นกับตัวเลือกต่างๆเช่นประเภทเส้นสีความกว้าง ฯลฯ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพคุณอาจต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่กี่เส้นกับช่วงเวลาต่างๆเพื่อดูแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงเส้นแนวโน้มการเคลื่อนไหวเฉลี่ย 2 เดือน (สีเขียว) และ 3 เดือน (อิฐแดง): นี่คือข้อมูลเกี่ยวกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel แผ่นงานตัวอย่างที่มีสูตรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเส้นแนวโน้มสามารถดาวน์โหลดได้ - เลื่อนสเปรดชีตเฉลี่ย ขอขอบคุณสำหรับการอ่านและหวังว่าจะได้พบคุณในสัปดาห์หน้าตัวอย่างที่ 3 ข้างต้น (รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับค่า N ล่าสุดในแถว) ทำงานได้ดีสำหรับฉันหากทั้งแถวมีตัวเลข ฉันทำเช่นนี้สำหรับลีกกอล์ฟของฉันที่เราใช้ค่าเฉลี่ยการกลิ้ง 4 สัปดาห์ บางครั้งนักกอล์ฟไม่อยู่ดังนั้นแทนที่จะเป็นคะแนนผมจะใส่ ABS (ข้อความ) ไว้ในเซลล์ ฉันยังคงต้องการสูตรเพื่อหาคะแนนสุดท้าย 4 และไม่นับ ABS ทั้งในตัวเศษหรือในส่วน ฉันจะปรับเปลี่ยนสูตรเพื่อให้บรรลุได้อย่างไรฉันได้สังเกตเห็นว่าเซลล์ว่างเปล่าการคำนวณไม่ถูกต้อง ในสถานการณ์ของฉันฉันติดตามมากกว่า 52 สัปดาห์ แม้ในช่วง 52 สัปดาห์ที่ผ่านมามีข้อมูลการคำนวณไม่ถูกต้องหากเซลล์ใด ๆ ก่อน 52 สัปดาห์ว่างเปล่า อิ่มพยายามที่จะสร้างสูตรที่จะได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นระยะเวลา 3 ขอบคุณถ้าคุณสามารถช่วย pls วันที่ราคาผลิตภัณฑ์ 1012016 A 1.00 1012016 B 5.00 1012016 C 10.00 1022016 A 1.50 1022016 B 6.00 1022016 C 11.00 1032016 A 2.00 1032016 B 15.00 1032016 C 20.00 1042016 A 4.00 1042016 B 20.00 1042016 C 40.00 1052016 A 0.50 1052016 B 3.00 1052016 C 5.00 1062016 A 1.00 1062016 B 5.00 1062016 C 10.00 1072016 A 0.50 1072016 B 4.00 1072016 C 20.00 สวัสดีฉันประทับใจกับความรู้และคำแนะนำที่กระชับและมีประสิทธิภาพที่คุณให้ ฉันก็มีข้อความค้นหาที่ฉันหวังว่าคุณจะสามารถให้ความช่วยเหลือกับโซลูชันได้เช่นกัน ฉันมีคอลัมน์ A ของ 50 (รายสัปดาห์) ช่วงวันที่ ฉันมีคอลัมน์ B อยู่ข้างๆโดยมีการวางแผนโดยเฉลี่ยสัปดาห์ละครั้งเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย 700 รายการ (70050) ในคอลัมน์ถัดไปฉันจะเพิ่มทีละรายของฉันเป็นรายวัน (เช่น 100 ตัวอย่าง) และคำนวณค่าเฉลี่ยการคาดการณ์ที่เหลือของ qty ต่อสัปดาห์ที่เหลือ (เช่น 700-10030) ฉันต้องการจะ replot รายสัปดาห์กราฟที่เริ่มต้นด้วยสัปดาห์ปัจจุบัน (ไม่ใช่วันที่เริ่มต้นแกน x ของแผนภูมิ) โดยมียอดรวม (100) เพื่อให้จุดเริ่มต้นของฉันเป็นสัปดาห์ปัจจุบันบวกกับ avgweek ที่เหลือ (20) และ สิ้นสุดกราฟเชิงเส้นที่จุดสิ้นสุดของสัปดาห์ที่ 30 และจุด y ของ 700 ตัวแปรของการระบุวันที่เซลล์ที่ถูกต้องในคอลัมน์ A และสิ้นสุดที่เป้าหมาย 700 โดยมีการอัปเดตอัตโนมัติจากวันที่ปัจจุบันทำให้เกิดการรบกวนฉัน คุณช่วยกรุณาด้วยสูตร (Ive พยายาม IF ตรรกะกับวันนี้และเพียงแค่ไม่สามารถแก้ได้) ขอบคุณขอความช่วยเหลือด้วยสูตรที่ถูกต้องในการคำนวณผลรวมของชั่วโมงที่ป้อนในช่วง 7 วันย้าย ตัวอย่างเช่น. ฉันจำเป็นต้องรู้ว่าการทำงานล่วงเวลาทำงานโดยบุคคลผ่านช่วงเวลาที่กลิ้ง 7 วันคำนวณจากจุดเริ่มต้นของปีจนถึงสิ้นปี จำนวนชั่วโมงที่ทำงานทั้งหมดจะต้องมีการปรับปรุงเป็นเวลา 7 วันนับจากวันที่ฉันเข้าสู่ชั่วโมงทำงานล่วงเวลาในแต่ละวันขอบคุณมีวิธีใดในการรับผลรวมของตัวเลขในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมาฉันต้องการคำนวณ รวม 6 เดือนที่ผ่านมาทุกวัน ดังนั้นไม่จำเป็นต้องมีการปรับปรุงทุกวัน ฉันมีแผ่นงาน Excel กับคอลัมน์ของทุกวันสำหรับปีที่แล้วและในที่สุดจะเพิ่มมากขึ้นทุกปี ความช่วยเหลือใด ๆ จะได้รับการชื่นชมอย่างมากในขณะที่ฉันนิ่งงันฉันมีความต้องการที่คล้ายกัน ฉันจำเป็นต้องสร้างรายงานที่จะแสดงการเข้าชมจากลูกค้ารายใหม่การเข้าชมของลูกค้าทั้งหมดและข้อมูลอื่น ๆ เขตข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้ได้รับการอัปเดตทุกวันในสเปรดชีตฉันจำเป็นต้องดึงข้อมูลดังกล่าวในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยแบ่งตามเดือน 3 สัปดาห์โดยสัปดาห์และ 60 วันที่ผ่านมา มี VLOOKUP หรือสูตรหรือสิ่งที่ฉันสามารถทำเพื่อเชื่อมโยงกับแผ่นงานที่มีการอัปเดตทุกวันซึ่งจะช่วยให้รายงานของฉันสามารถอัปเดตรายวันเพิ่มเทรนด์หรือย้ายเส้นค่าเฉลี่ยไปเป็นแผนภูมินำไปใช้กับ: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 เพิ่มเติม น้อยกว่าเพื่อแสดงแนวโน้มข้อมูลหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิที่คุณสร้างขึ้น คุณสามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มได้ นอกจากนี้คุณยังสามารถขยายเส้นแนวโน้มเกินกว่าข้อมูลจริงของคุณเพื่อช่วยในการคาดการณ์ค่าในอนาคต ตัวอย่างเช่นเส้นแนวโน้มดังต่อไปนี้คาดการณ์ล่วงหน้า 2 ไตรมาสและแสดงให้เห็นชัดเจนว่ามีแนวโน้มสูงขึ้นซึ่งน่าจะเป็นไปได้สำหรับการขายในอนาคต คุณสามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิ 2 มิติที่ไม่ได้ถูกจัดวางรวมทั้งพื้นที่แถบเส้นคอลัมน์สต็อกการกระจายและฟองอากาศ คุณไม่สามารถเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในแผนภูมิแบบวง, 3 มิติ, เรดาร์, พาย, พื้นผิวหรือโดนัท เพิ่มเส้นแนวโน้มบนแผนภูมิของคุณคลิกชุดข้อมูลที่คุณต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นแนวโน้มจะเริ่มต้นที่จุดข้อมูลแรกของชุดข้อมูลที่คุณเลือก ทำเครื่องหมายที่ช่อง Trendline หากต้องการเลือกเส้นแนวโน้มประเภทอื่นให้คลิกลูกศรถัดจากเส้นแนวโน้ม แล้วคลิกเลขชี้กำลัง พยากรณ์เชิงเส้น หรือสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะเวลา สำหรับเส้นแนวโน้มเพิ่มเติมคลิกตัวเลือกเพิ่มเติม หากคุณเลือก More Options คลิกตัวเลือกที่คุณต้องการในบานหน้าต่าง 'รูปแบบเส้นขอบ' ภายใต้ตัวเลือกของ Trendline ถ้าคุณเลือกพหุนาม ป้อนพลังงานสูงสุดสำหรับตัวแปรอิสระในกล่องคำสั่งซื้อ หากเลือก Moving Average ป้อนจำนวนงวดที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่องงวด คำแนะนำ: เส้นแนวโน้มมีความถูกต้องที่สุดเมื่อค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 แสดงให้เห็นว่าค่าประมาณสำหรับเส้นแนวโน้มใกล้เคียงกับข้อมูลที่แท้จริงของคุณใกล้เคียงกับค่าที่แท้จริงของคุณ) อยู่ที่หรือใกล้เคียง 1. เมื่อคุณเพิ่มเส้นแนวโน้มลงในข้อมูลของคุณ , Excel จะคำนวณค่า R-squared โดยอัตโนมัติ คุณสามารถแสดงค่านี้ในแผนภูมิของคุณได้โดยการตรวจสอบค่า Display R-squared ในกล่องแผนภูมิ (แผงเส้นแนวโน้มรูปแบบตัวเลือก Trendline) คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกเส้นแนวโน้มทั้งหมดในส่วนด้านล่าง เส้นแนวโน้มเชิงเส้นใช้เส้นแบบนี้เพื่อสร้างเส้นตรงที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลเชิงเส้นอย่างง่าย ข้อมูลของคุณเป็นเส้นตรงถ้ารูปแบบในจุดข้อมูลมีลักษณะเป็นเส้น เส้นแนวโน้มจะแสดงให้เห็นว่ามีบางอย่างที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราที่คงที่ เส้นตรงใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการกำลังสองอย่างน้อยที่สุดสำหรับเส้น: โดย m คือความลาดชันและ b คือการสกัดกั้น เส้นแสดงแนวโน้มต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่ายอดขายตู้เย็นเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องตลอดระยะเวลา 8 ปี สังเกตว่าค่า R-squared (ตัวเลขตั้งแต่ 0 ถึง 1 แสดงให้เห็นว่าค่าประมาณสำหรับเส้นแนวโน้มใกล้เคียงกับข้อมูลจริงของคุณมากน้อยแค่ไหน) เป็น 0.9792 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นโค้งที่พอดีกับเส้นโค้งที่ดีที่สุดเส้นแนวโน้มนี้จะเป็นประโยชน์เมื่ออัตราการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างรวดเร็วและลดระดับลง เส้นค่าลอการิทึมสามารถใช้ค่าลบและค่าบวกได้ เส้นรอบวงลอการิทึมใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการสี่เหลี่ยมที่เล็กที่สุดผ่านจุด: c และ b เป็นค่าคงที่และ ln เป็นฟังก์ชันลอการิทึมธรรมชาติ เส้นค่าลอการิทึมต่อไปนี้แสดงการเติบโตของประชากรที่คาดการณ์ไว้ของสัตว์ในพื้นที่ว่างคงที่โดยที่ประชากรลดลงเป็นพื้นที่สำหรับสัตว์ลดลง โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.933 ซึ่งเป็นเส้นที่เหมาะสมกับข้อมูล เส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์เมื่อข้อมูลของคุณผันผวน ตัวอย่างเช่นเมื่อคุณวิเคราะห์ผลกำไรและขาดทุนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ลำดับของพหุนามสามารถกำหนดได้จากจำนวนความผันผวนของข้อมูลหรือจำนวนโค้ง (เนินเขาและหุบเขา) ปรากฏในเส้นโค้ง โดยปกติคำสั่ง Order 2 polynomial trendline มีเพียงเนินเขาหรือหุบเขาคำสั่ง Order 3 มีภูเขาหรือหุบเขาหนึ่งหรือสองแห่งและลำดับที่ 4 มีถึง 3 เนินหรือหุบเขา เส้นรอบวงหรือ curvilinear trendline ใช้สมการนี้ในการคำนวณสมการอย่างน้อยสี่เหลี่ยมผ่านจุด: ที่ b และเป็นค่าคงที่ พหุนามสองสายสั่งซื้อ (หนึ่งเนิน) แสดงความสัมพันธ์ระหว่างความเร็วในการขับขี่และการสิ้นเปลืองน้ำมันเชื้อเพลิง สังเกตว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.979 ซึ่งใกล้เคียงกับ 1 ดังนั้นเส้นจะพอดีกับข้อมูล แสดงเส้นโค้งเส้นแนวโน้มนี้เป็นประโยชน์สำหรับชุดข้อมูลที่เปรียบเทียบการวัดที่เพิ่มขึ้นในอัตราเฉพาะ ตัวอย่างเช่นการเร่งความเร็วของรถแข่งในช่วงเวลา 1 วินาที คุณไม่สามารถสร้างเส้นแนวโน้มกำลังได้ถ้าข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ เส้นกำลังกำลังใช้สมการนี้เพื่อคำนวณสมการกำลังสองอย่างน้อยที่สุดผ่านจุด: c และ b เป็นค่าคงที่ หมายเหตุ: ตัวเลือกนี้จะใช้ไม่ได้เมื่อข้อมูลของคุณมีค่าเป็นลบหรือเป็นศูนย์ แผนภูมิวัดระยะทางต่อไปนี้แสดงระยะทางเป็นหน่วยเป็นวินาที เส้นแรงที่แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.986 ซึ่งเป็นเส้นที่สมบูรณ์แบบเกือบทั้งหมดของข้อมูล แสดงเส้นโค้งเส้นแนวโน้มนี้มีประโยชน์เมื่อค่าข้อมูลเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างต่อเนื่องตามอัตราที่เพิ่มขึ้น คุณไม่สามารถสร้างเส้นแสดงแนวโน้มเป็นตัวเลขได้หากข้อมูลของคุณมีค่าเป็นศูนย์หรือค่าลบ เสนเสนยอยใชสมการนี้เพื่อคํานวณสมการสแควรอยางนอยที่สุดโดยที่จุด c และ b เปนคาคงที่และ e เปนฐานของลอการิทึมตามธรรมชาติ เส้นแสดงเส้นโครงร่างต่อไปนี้แสดงถึงปริมาณคาร์บอน 14 ที่ลดลงในวัตถุเมื่ออายุมากขึ้น โปรดทราบว่าค่า R-squared เท่ากับ 0.990 ซึ่งหมายความว่าเส้นตรงกับข้อมูลเกือบสมบูรณ์ เส้นแนวโน้มการเคลื่อนที่เฉลี่ยแนวโน้มนี้จะแสดงถึงความผันผวนของข้อมูลเพื่อแสดงรูปแบบหรือแนวโน้มที่ชัดเจนขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนจุดข้อมูลที่ระบุ (กำหนดโดยตัวเลือก Period) โดยให้ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยและใช้ค่าเฉลี่ยเป็นจุดในบรรทัด ตัวอย่างเช่นถ้ากำหนดระยะเวลาเป็น 2 ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลสองจุดแรกจะถูกใช้เป็นจุดแรกในเส้นแนวโน้มเฉลี่ยเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลที่สองและสามใช้เป็นจุดที่สองในเส้นแนวโน้ม ฯลฯ เส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้สมการนี้: จำนวนจุดในเส้นแนวโน้มเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่ากับจำนวนจุดทั้งหมดในชุดลบด้วย หมายเลขที่คุณระบุสำหรับงวด ในแผนภูมิกระจายเส้นแนวโน้มจะขึ้นอยู่กับลำดับของค่า x ในแผนภูมิ สำหรับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นให้จัดเรียงค่า x ก่อนที่จะเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อไปนี้แสดงรูปแบบของจำนวนบ้านที่ขายได้ในช่วง 26 สัปดาห์ระยะเวลาเฉลี่ยโดยเฉลี่ยระยะเวลาการย้ายความหมายความยาวของช่วงเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่หรือเพียงแค่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ย หมายถึงจำนวนบาร์ที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เมื่อคุณเลือกระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวคุณจะตัดสินใจว่าจะย้อนกลับไปยังประวัติที่ต้องการมากแค่ไหน ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายที่มีระยะเวลา 10 จะคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิดของ 10 บาร์ล่าสุดและหารผลรวมเป็น 10 โดยผลที่ได้คือค่าของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หมายถึงราคาปิดเฉลี่ยของ 10 บาร์ล่าสุด หากกรอบเวลาของคุณอยู่ที่ 5 นาทีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้จะแสดงถึงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 นาทีที่ผ่านมา หากคุณใช้แผนภูมิรายวันแสดงว่าราคาปิดเฉลี่ยในช่วง 10 วันที่ผ่านมา (2 สัปดาห์) ช่วงเวลาความยาวเป็นค่าเฉลี่ยที่สำคัญที่สุดสำหรับการเคลื่อนที่โดยมีค่าพารามิเตอร์พื้นฐาน 3 ค่าที่คุณสามารถตั้งค่าได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ นอกเหนือจากความยาวของระยะเวลาอีกสองตัวคือราคาที่ใช้ในการคำนวณ (เช่นใกล้หรือเฉลี่ยสูงและต่ำ) ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (เช่นค่าที่อ่านง่ายหรือเป็นเลขชี้กำลัง) ของพารามิเตอร์สามตัวนี้ความยาวของช่วงเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ ในกรณีส่วนใหญ่เป็นสิ่งที่สำคัญที่สุด ถ้าคุณยังใหม่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลองคิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าในแผนภูมิของคุณ (ไม่สำคัญว่าการรักษาความปลอดภัยเป็นอย่างไร) กำหนดระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งค่าเป็น 10 และระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ เป็น 200 ค่าต่างกันคือมาก ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักหลังราคาระยะสั้น (เฉลี่ย) จะติดตามราคาใกล้เกือบตลอดเวลา ในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวนาน (เช่น 200) มักจะเบี่ยงเบนความสนใจไปไกลจากราคาและอยู่ห่างออกไปเป็นระยะเวลานาน คุณจะสังเกตุเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวนานอยู่เบื้องหลังราคาจะไปในทิศทางเดียวกับราคา แต่ต้องใช้เวลาอีกสักเล็กน้อยในการเคลื่อนย้าย ในความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดอยู่ต่ำกว่าราคา ระยะเวลาที่ยาวขึ้นความล่าช้ามากขึ้น ช่วงเวลาเฉลี่ยที่ดีที่สุดในการเคลื่อนที่ควรใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงเพราะเร็วกว่าหรือมีประโยชน์ในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นระยะเวลานานเช่นเดียวกับไม่มีทาง 8220right8221 ทำอะไรได้บ้างในด้านการเงินและการซื้อขายนอกจากนี้ยังไม่มี 8220right8221 ย้าย ระยะเวลาเฉลี่ย ข้อได้เปรียบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เร็วขึ้นคนส่วนใหญ่ที่ชอบการซื้อขายจะดึงดูดเครื่องมือต่างๆที่ดูเหมือนจะทำงานได้เร็วขึ้นและแสดงการกระทำมากขึ้น That8217s ทำไมเรามักจะเล่นกับระยะเวลาที่บ้าอย่างบ้าคลั่งสำหรับ daytrading (มีคุณได้พยายาม 10 วินาทีหรือ 10 ช่วงแถบเห็บบน SampP500 น่าตื่นเต้นมาก แต่ไร้ประโยชน์มากอย่างน้อยในกรณีของฉัน.) กับการเลือกระยะเวลาการเคลื่อนไหวเฉลี่ยมันคล้ายกับ มีช่วงเวลาบาร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเป็นผู้ค้าระยะสั้น คุณอาจรู้สึกกระตุ้นที่คุณต้องตอบสนองโดยเร็วที่สุดเพื่ออยู่ข้างหน้าของตลาด คุณอาจต้องการจับทุกเทรนด์ใหม่ ๆ ตั้งแต่เริ่มต้น ข้อเสียของการเคลื่อนที่เร็วขึ้นโดยเฉลี่ยปัญหาที่เกิดขึ้นกับการที่รวดเร็วมากคือคุณจะผิดบ่อยๆ เร็วขึ้นคุณตัดสินใจเกี่ยวกับการป้อนการค้าที่อาจเกิดขึ้น เวลาที่คุณใช้ในการตัดสินใจน้อยลงและข้อมูลที่คุณมีในขณะที่ทำการผลิตน้อยลง หากแนวโน้มเป็นไปได้ดีคุณอาจจะสร้างรายได้มากขึ้นหากคุณป้อนเร็ว ๆ นี้ แต่ในการเคลื่อนไหวด้านราคาซึ่งก่อนหน้าจะมีลักษณะคล้ายกับสิ่งที่ใหญ่โตกำลังจะเกิดขึ้นในขณะที่ครู่ต่อมาการย้ายจะจางหายรอสักครู่กว่ากับการตัดสินใจของคุณอาจช่วยให้คุณประหยัดการค้าได้ ระยะยาวหรือสั้น 8230 นั่นคือคำถาม สิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือการตัดสินใจล่วงหน้าหากคุณต้องการเป็นผู้ประกอบการรายย่อยที่รวดเร็วและไม่เป็นธรรมหรือนักวิเคราะห์ที่พลาดการค้าที่ดี มีการปิดการขายและไม่มีทางที่จะทำให้คุณสามารถเป็นส่วนที่ดีของทั้งคู่ได้ (และถ้าคุณพยายามที่จะเป็นทั้งสองอย่างนี้คุณมีแนวโน้มที่จะจบลงด้วยเช่นกัน) วิธีการหนึ่งไม่ได้เป็นค่าเริ่มต้นดีกว่าอื่น ๆ วิธีที่ดีในการดูข้อมูลคือวิธีการหลายครั้งต่อวัน (เดือนปีขึ้นอยู่กับระยะเวลาของคุณ) ฉันต้องการข้อมูลที่มีความหมายจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หรือในคำอื่น ๆ ความถี่ที่ฉันต้องการได้รับสัญญาณการซื้อขายวิธีการเลือกระยะเวลาเฉลี่ยที่ดีที่สุดในการย้ายสำหรับฉันในกรณีที่เหมาะคุณจะค้นคว้าประวัติทางการตลาดของคุณและค้นหาจังหวะปกติของตลาดและความยาวโดยทั่วไปของแนวโน้มและ เคลื่อนไหวในตลาด ตัวอย่างเช่นคุณกำลัง daytrading futures SampP500 และโดยการศึกษาที่ผ่านมา (ดูแผนภูมิของการพัฒนาราคา intraday ในวันที่ผ่านมา) คุณสรุปได้ว่าแนวโน้มทั่วไปในวัน SampP500 ประมาณ 25 นาที คุณจึงตัดสินใจใช้ประวัติการใช้งาน 25 นาทีเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแต่ละแถบ เพียงแค่หาร 25 ตามความยาวของแต่ละแถบ (กรอบเวลาที่คุณกำลังแสดงในแผนภูมิของคุณ) และคุณจะได้รับจำนวนบาร์ที่คุณจะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) ตัวอย่าง: คุณทำงานกับแถบ 5 นาทีที่คุณกำหนดช่วงเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณไว้ที่ 5 บาร์ คุณทำงานกับบาร์ 1 นาทีที่คุณกำหนดช่วงเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณที่ 25 บาร์ คุณทำงานกับแถบ 3 นาทีที่คุณกำหนดช่วงเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ 8 บาร์ ฉันรู้ว่า 3 ครั้ง 8 คือ 24 แต่ความแตกต่างดังกล่าวไม่ค่อยมีบทบาทใด ๆ ที่นี่ การเปลี่ยนแปลงในความเป็นจริงและโดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดเช่น SampP500 ระยะเวลาเฉลี่ยที่เหมาะสำหรับการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยหรือจังหวะของตลาดจะเปลี่ยนแปลงไปทุกวันแม้กระทั่งในแต่ละชั่วโมง ในกรณีที่เหมาะคุณจะใช้ความยาวเฉลี่ยที่เหมาะสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และคุณจะจับทุกเทรนด์ได้เสมอและอยู่ห่างจากกับดักทุกครั้งเนื่องจากค่าเฉลี่ยของการย้ายมหัศจรรย์จะแสดงให้คุณเห็น ปัญหาคือคุณไม่เคยรู้ล่วงหน้าว่าจังหวะของตลาดจะเป็นอย่างไร ถ้าเราได้เห็นอนาคตการซื้อขายก็ง่ายมาก เลือกระยะเวลาและปล่อยให้มันแสดงให้คุณเห็นถ้า It8217s ดีดังนั้นสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้ถ้าคุณต้องการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการเลือกช่วงเวลาที่ทำงานได้บ่อยๆ เนื่องจากไม่มีระยะเวลาที่จะทำงานได้เสมอ นอกจากนี้สิ่งที่เหมาะกับคนคนหนึ่งอาจไม่สามารถทำงานให้กับบุคคลอื่นได้ ตอนนี้ผมขอแนะนำให้คุณลองไปดูกันที่ 8220 ช่วงเวลาเฉลี่ยที่ดีที่สุดของการเคลื่อนไหว 8221 เนื่องจากการทำเช่นนี้อาจทำให้เสียเวลา ใส่ความยาวบางส่วน ใช้มันเป็นระยะเวลาหนึ่งและคุณจะรู้ได้ทันทีว่าตัวเองถ้าช่วงเวลานั้นช้าเกินไปเร็วเกินไปหรือดีสำหรับคุณ โน้ตตัวสุดท้าย: ระยะเวลา 25 นาทีใน SampP500 เป็นเพียงตัวอย่าง (หมายเลขแรกที่เข้ามาในใจขณะเขียน) มันอาจจะหรืออาจจะไม่เหมาะสำหรับคุณ เมื่ออยู่ในเว็บไซต์นี้และใช้ Macroption เนื้อหาคุณยืนยันว่าคุณได้อ่านและยอมรับข้อตกลงในการใช้ข้อกำหนดเช่นเดียวกับที่คุณได้ลงลายมือชื่อ ข้อตกลงนี้ยังรวมถึงนโยบายความเป็นส่วนตัวและนโยบายคุกกี้ หากคุณไม่เห็นด้วยกับส่วนใดของข้อตกลงนี้โปรดออกจากเว็บไซต์นี้ ข้อมูลทั้งหมดมีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาเท่านั้นและอาจไม่ถูกต้องไม่สมบูรณ์ล้าสมัยหรือผิดธรรมดา Macroption ไม่รับผิดชอบต่อความเสียหายใด ๆ ที่เกิดจากการใช้เนื้อหา ไม่มีคำแนะนำด้านการเงินการลงทุนหรือการซื้อขายใด ๆ เมื่อใดก็ได้ copy 2017 Macroption