การย้าย ค่าเฉลี่ย วิธี สูตร

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างนี้สอนวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน 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 สำหรับช่วงเวลา 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะเรียบขึ้น ช่วงค่าเฉลี่ยที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเท่ากับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยอิงจากราคาข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้ สมการข้างต้นราคาเฉลี่ยในช่วงดังกล่าวข้างต้นคือ 90.66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่ง ข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจากข้อมูลที่เก่ากว่าจะไม่ได้รับการถ่วงน้ำหนักใด ๆ กว่าจุดข้อมูลใกล้จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูล นี่คือที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเข้ามาเล่น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นกับจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากมีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตอันไกลโพ้น ผลรวมของการถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มได้ถึง 1 (หรือ 100) ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆการถ่วงน้ำหนักมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงไม่แสดงในตารางด้านบน ราคาปิดของ AAPLMoving เฉลี่ย: สิ่งที่พวกเขาเป็นตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภท (เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA) คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมด รูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา (110) คือ หารด้วยจำนวนวัน (10) เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วัน หากผู้ค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นด้านล่าง (11) คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาอย่างไร บางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยปกติ คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาเพื่อแทนที่ ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการย้ายข้อมูลบัญชีใหม่ ๆ ไปเรื่อย ๆ วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น ในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดง (แทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมา) จะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณ เนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดข้อมูลชุดซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นโค้งเหล่านี้มีอยู่ทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีการใช้งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก (ในภายหลัง) ดังที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ เส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับพวกเขาเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมา ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เท่าไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเท่ากันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้าย ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองดีขึ้น ข้อมูลใหม่ ๆ การเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดรูปแบบแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ อย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA: เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่น เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA คำนวณอย่างไรให้ลองดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เมื่อพิจารณาการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลสำคัญ ๆ อยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน (15) แต่ EMA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วขึ้น สังเกตว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลง การตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA อะไรที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกช่วงเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน ช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนมากขึ้นคือการเปลี่ยนแปลงราคา ยิ่งช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเท่าไรก็ยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นเท่านั้นโดยเฉลี่ยแล้ว ไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ วิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่าช่วงใดที่เหมาะกับคุณที่สุดคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบช่วงเวลาที่เหมาะกับกลยุทธ์ของคุณโฮมเพจ gtgt หัวข้อการวางแผนสินค้าคงคลังการย้ายพื้นที่โฆษณาเฉลี่ยโดยการย้ายข้อมูลโดยเฉลี่ยของสินค้าคงคลังเฉลี่ย วิธีการคำนวณต้นทุนเฉลี่ยของแต่ละสินค้าคงคลังในสต็อกจะคำนวณใหม่หลังจากการซื้อสินค้าทุกครั้ง วิธีนี้มีแนวโน้มที่จะทำให้การประเมินมูลค่าสินค้าคงคลังและต้นทุนของสินค้าที่ขายอยู่ในระหว่างที่ได้มาภายใต้วิธีเข้าก่อนออกก่อน (FIFO) และวิธีการล่าสุดในการให้บริการครั้งแรก (LIFO) วิธีคิดเฉลี่ยนี้ถือเป็นวิธีการที่ปลอดภัยและระมัดระวังในการรายงานผลประกอบการทางการเงิน การคำนวณคือต้นทุนรวมของรายการที่ซื้อหารด้วยจำนวนรายการในสต็อก ต้นทุนการสิ้นสุดสินค้าคงคลังและต้นทุนสินค้าที่จำหน่ายได้มีการกำหนดไว้ที่ต้นทุนเฉลี่ยนี้ ไม่มีการแบ่งชั้นค่าใช้จ่ายเท่าที่จำเป็นสำหรับวิธี FIFO และ LIFO เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เปลี่ยนแปลงเมื่อมีการซื้อใหม่วิธีนี้สามารถใช้ได้กับระบบการติดตามสินค้าคงคลังแบบตลอดอายุการใช้งานซึ่งระบบจะเก็บบันทึกยอดคงเหลือคงเหลือไว้เป็นปัจจุบันเท่านั้น คุณไม่สามารถใช้วิธีการเก็บข้อมูลเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้หากคุณใช้ระบบพื้นที่โฆษณาเป็นระยะ ๆ เท่านั้น เนื่องจากระบบดังกล่าวสะสมเฉพาะข้อมูล ณ สิ้นงวดบัญชีและไม่ได้เก็บบันทึกข้อมูลไว้ในแต่ละระดับ นอกจากนี้เมื่อมีการประเมินมูลค่าสินค้าคงคลังโดยใช้ระบบคอมพิวเตอร์คอมพิวเตอร์จะทำให้สามารถปรับการประเมินสินค้าคงเหลือได้อย่างต่อเนื่องด้วยวิธีนี้ ในทางตรงกันข้ามการใช้วิธีเฉลี่ยโดยเฉลี่ยในการเก็บรักษาบันทึกข้อมูลด้วยตนเองอาจเป็นเรื่องยากทีเดียวเนื่องจากเจ้าหน้าที่ธุรการจะต้องจมกับปริมาณของการคำนวณที่จำเป็น ตัวอย่างวิธีที่ 1 ABC International มี 1,000 วิดเจ็ตสีเขียวในสต๊อกเมื่อต้นเดือนเมษายนโดยมีราคาต่อหน่วย 5. ดังนั้นจุดเริ่มต้นของยอดคงเหลือคงคลังของเครื่องมือสีเขียวในเดือนเมษายนคือ 5,000 เอเชี่ยนแบงก์ออฟคอมเมิร์สซื้อเครื่องมือเพิ่มอีก 250 ชิ้นในวันที่ 10 เมษายนสำหรับ 6 ใบ (ซื้อรวม 1,500 ชิ้น) และอีก 750 ชิ้นต่อวันสีเขียวสำหรับวันละ 20 เม็ด (ซื้อรวม 5,250 ใบ) ในกรณีที่ไม่มียอดขายใด ๆ หมายความว่าต้นทุนเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อหน่วย ณ สิ้นเดือนเมษายนเท่ากับ 5.88 ซึ่งคำนวณเป็นต้นทุนรวม 11,750 (ยอดซื้อต้น 5,000 1,500 ซื้อ 5,250 ใบ) หารด้วยยอดรวมการชำระเงินแบบ on - (นับ 1,000 ยอดเริ่มต้น 250 หน่วยซื้อ 750 หน่วยที่ซื้อมา) ดังนั้นค่าใช้จ่ายเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเครื่องมือสีเขียวคือ 5 หน่วยต่อหน่วยในช่วงต้นเดือนและ 5.88 ณ สิ้นเดือน เราจะทำซ้ำตัวอย่างต่อไป แต่ตอนนี้มียอดขายหลายรายการ โปรดจำไว้ว่าเราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลังจากการทำธุรกรรมทุกครั้ง ตัวอย่างที่ 2 ABC International มี 1,000 เครื่องมือสีเขียวในสต็อก ณ ต้นเดือนเมษายนที่ราคาต่อหน่วยของ 5 มันขายได้ 250 หน่วยเหล่านี้ในวันที่ 5 เมษายนและบันทึกค่าใช้จ่ายกับสินค้าที่ขาย 1,250 ซึ่ง คำนวณเป็น 250 หน่วย x 5 ต่อหน่วย ซึ่งหมายความว่าขณะนี้มีหน่วยเหลืออีก 750 หน่วยโดยมีต้นทุนต่อหน่วยเท่ากับ 5 และมีต้นทุนรวม 3,750 ราย เอเชี่ยนแบงก์ออฟคอมเมิร์สซื้อเครื่องมือสีเขียวเพิ่มเติมอีก 250 ชิ้นในวันที่ 10 เมษายนเป็นเวลา 6 วัน (ซื้อรวม 1,500 ชิ้น) ต้นทุนเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ 5.25 ซึ่งคำนวณเป็นต้นทุนรวม 5,250 หน่วยหารด้วยจำนวน 1,000 หน่วยที่ยังอยู่ในมือ เอเชี่ยนแบงก์ออฟคอมเมิร์สขายได้ 200 หน่วยเมื่อวันที่ 12 เมษายนและบันทึกค่าใช้จ่ายของสินค้าที่ขายได้ 1,050 ซึ่งคำนวณได้ 200 หน่วย x 5.25 ต่อหน่วย ซึ่งหมายความว่าขณะนี้มี 800 หน่วยเหลืออยู่ในสต็อกโดยมีต้นทุนต่อหน่วย 5.25 และมีต้นทุนรวม 4,200 สุดท้าย ABC ซื้อเครื่องมือสีเขียว 750 รายการในวันที่ 20 เมษายนสำหรับ 7 ครั้ง (ซื้อรวม 5,250 ใบ) เมื่อสิ้นสุดเดือนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อหน่วยเท่ากับ 6.10 ซึ่งคำนวณเป็นค่าใช้จ่ายรวม 4,200 5,250 หน่วยหารด้วยหน่วยที่เหลือทั้งหมด 800 750 ดังนั้นในตัวอย่างที่สองเอบีซีอินเตอร์เนชั่นแนลเริ่มต้นเดือนนี้ด้วยจำนวน 5,000 เริ่มต้นสมดุลของเครื่องมือสีเขียวในราคา 5 ชิ้นขายได้ 250 หน่วยโดยเสียค่าใช้จ่าย 5 วันในวันที่ 5 เมษายนปรับราคาต่อหน่วยเป็น 5.25 หลังจากซื้อเมื่อวันที่ 10 เมษายนขายได้ 200 หน่วยโดยมีค่าใช้จ่าย 5.25 ในวันที่ 12 เมษายนและ สุดท้ายทบทวนค่าใช้จ่ายต่อหน่วยเป็น 6.10 หลังการซื้อเมื่อวันที่ 20 เมษายนคุณจะเห็นว่าต้นทุนต่อหน่วยเปลี่ยนแปลงตามการซื้อสินค้าคงคลัง แต่ไม่ได้หลังจากการขายพื้นที่โฆษณา