Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico apresenta uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. ADA inclui algumas funções de agregação estatística, como média, variância e desvio padrão. Outros cálculos estatísticos típicos exigem que você escreva expressões DAX mais longas. Excel, deste ponto de vista, tem uma linguagem muito mais rica. Os Padrões Estatísticos são uma coleção de cálculos estatísticos comuns: mediana, modo, média móvel, percentil e quartil. Gostaríamos de agradecer a Colin Banfield, Gerard Brueckl e Javier Guilln, cujos blogs inspiraram alguns dos seguintes padrões. Exemplo de padrão básico As fórmulas neste padrão são as soluções para cálculos estatísticos específicos. Você pode usar funções padrão DAX para calcular a média (média aritmética) de um conjunto de valores. Média. Retorna a média de todos os números em uma coluna numérica. AVERAGEA. Retorna a média de todos os números em uma coluna, manipulando texto e valores não numéricos (valores de texto não numéricos e vazios são contados como 0). AVERAGEX. Calcular a média de uma expressão avaliada sobre uma tabela. Média móvel A média móvel é um cálculo para analisar pontos de dados, criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Você pode usar muitas técnicas DAX para implementar esse cálculo. A técnica mais simples é usar AVERAGEX, iterando uma tabela da granularidade desejada e calculando para cada iteração a expressão que gera o único ponto de dados a ser usado na média. Por exemplo, a seguinte fórmula calcula a média móvel dos últimos 7 dias, supondo que você está usando uma tabela Data no seu modelo de dados. Usando AVERAGEX, você calcula automaticamente a medida em cada nível de granularidade. Ao usar uma medida que pode ser agregada (como SUM), então outra abordagem baseada em CALCULATE pode ser mais rápida. Você pode encontrar esta abordagem alternativa no padrão completo de Moving Average. Você pode usar funções padrão DAX para calcular a variância de um conjunto de valores. VAR. S. Retorna a variância de valores em uma coluna que representa uma população de amostra. VAR. P. Retorna a variância de valores em uma coluna que representa toda a população. VARX. S. Retorna a variância de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando uma população de amostra. VARX. P. Retorna a variância de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando a população inteira. Desvio Padrão Você pode usar funções padrão DAX para calcular o desvio padrão de um conjunto de valores. STDEV. S. Retorna o desvio padrão de valores em uma coluna que representa uma população de amostra. STDEV. P. Retorna o desvio padrão de valores em uma coluna que representa toda a população. STDEV. S. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando uma população de amostra. STDEV. P. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando a população inteira. A mediana é o valor numérico que separa a metade superior de uma população da metade inferior. Se houver um número ímpar de linhas, a mediana é o valor médio (ordenando as linhas do valor mais baixo ao valor mais alto). Se houver um número par de linhas, é a média dos dois valores médios. A fórmula ignora valores em branco, que não são considerados parte da população. O resultado é idêntico à função MEDIAN no Excel. A Figura 1 mostra uma comparação entre o resultado retornado pelo Excel ea fórmula DAX correspondente para o cálculo da mediana. Figura 1 Exemplo de cálculo mediano em Excel e DAX. O modo é o valor que aparece mais frequentemente em um conjunto de dados. A fórmula ignora valores em branco, que não são considerados parte da população. O resultado é idêntico às funções MODE e MODE. SNGL no Excel, que retornam apenas o valor mínimo quando existem vários modos no conjunto de valores considerados. A função Excel MODE. MULT retornaria todos os modos, mas você não pode implementá-lo como uma medida no DAX. A Figura 2 compara o resultado retornado pelo Excel com a fórmula DAX correspondente para o cálculo de modo. Figura 2 Exemplo de cálculo de modo em Excel e DAX. Percentil O percentil é o valor abaixo do qual uma determinada percentagem de valores num grupo cai. A fórmula ignora valores em branco, que não são considerados parte da população. O cálculo no DAX requer várias etapas, descritas na seção Padrão completo, que mostra como obter os mesmos resultados das funções Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Os quartis são três pontos que dividem um conjunto de valores em quatro grupos iguais, cada grupo compreendendo um quarto dos dados. Você pode calcular os quartis usando o padrão Percentile, seguindo estas correspondências: Primeiro quartil quartil inferior 25º percentil Segundo quartil mediano 50º percentil Terceiro quartil quartil superior 75 percentil Padrão Completo Alguns cálculos estatísticos têm uma descrição mais longa do padrão completo, porque Você pode ter diferentes implementações dependendo de modelos de dados e outros requisitos. Média móvel Normalmente, você avalia a média móvel referindo-se ao nível de granularidade do dia. O modelo geral da seguinte fórmula tem estes marcadores: ltnumberofdaysgt é o número de dias para a média móvel. Ltdatecolumngt é a coluna de data da tabela de datas se você tiver uma ou a coluna de data da tabela contendo valores se não houver tabela de datas separada. Ltmeasuregt é a medida para calcular como a média móvel. O padrão mais simples usa a função AVERAGEX no DAX, que automaticamente considera apenas os dias para os quais há um valor. Como alternativa, você pode usar o modelo a seguir em modelos de dados sem uma tabela de datas e com uma medida que pode ser agregada (como SUM) durante todo o período considerado. A fórmula anterior considera um dia sem dados correspondentes como uma medida que tem 0 valor. Isso pode acontecer somente quando você tem uma tabela de datas separada, que pode conter dias para os quais não há transações correspondentes. Você pode fixar o denominador para a média usando apenas o número de dias para o qual há transações usando o seguinte padrão, em que: ltfacttablegt é a tabela relacionada à tabela de datas e que contém valores calculados pela medida. Você pode usar as funções DATESBETWEEN ou DATESINPERIOD em vez de FILTER, mas elas funcionam apenas em uma tabela de data regular, enquanto que você pode aplicar o padrão descrito acima também para tabelas de datas não-regular e para modelos que não têm uma tabela de datas. Por exemplo, considere os diferentes resultados produzidos pelas duas medidas a seguir. Na Figura 3, você pode ver que não há vendas em 11 de setembro de 2005. No entanto, essa data está incluída na tabela Data, portanto, há 7 dias (de 11 de setembro a 17 de setembro) que têm apenas 6 dias com dados. Figura 3 Exemplo de cálculo da média móvel considerando e ignorando datas sem vendas. A medida Moving Average 7 Days tem um número menor entre 11 de setembro e 17 de setembro, porque considera 11 de setembro como um dia com 0 vendas. Se você quiser ignorar dias sem vendas, use a medida Moving Average 7 Days No Zero. Esta pode ser a abordagem certa quando você tem uma tabela de datas completa, mas você quer ignorar dias sem transações. Usando a fórmula Moving Average 7 Days, o resultado está correto porque AVERAGEX automaticamente considera apenas valores não em branco. Tenha em mente que você pode melhorar o desempenho de uma média móvel, persistindo o valor em uma coluna calculada de uma tabela com a granularidade desejada, como data ou data e produto. No entanto, a abordagem de cálculo dinâmico com uma medida oferece a capacidade de usar um parâmetro para o número de dias da média móvel (por exemplo, substituir ltnumberofdaysgt por uma medida implementando o padrão de Tabela de Parâmetros). A mediana corresponde ao percentil 50, que você pode calcular usando o padrão Percentile. No entanto, o padrão Median permite otimizar e simplificar o cálculo mediano usando uma única medida, em vez das várias medidas exigidas pelo padrão Percentile. Você pode usar essa abordagem ao calcular a mediana dos valores incluídos no ltvaluecolumngt, como mostrado abaixo: Para melhorar o desempenho, você pode querer persistir o valor de uma medida em uma coluna calculada, se você deseja obter a mediana para os resultados de Uma medida no modelo de dados. No entanto, antes de fazer essa otimização, você deve implementar o cálculo MedianX com base no modelo a seguir, usando esses marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela de datas se você deseja calcular a mediana de uma medida calculada no nível do dia ou pode ser VALUES (8216DateYearMonth) se desejar calcular a mediana de uma medida calculada no nível de mês. Ltmeasuregt é a medida para computar para cada linha de ltgranularitytablegt para o cálculo mediano. Ltmeasuretablegt é a tabela que contém os dados utilizados por ltmeasuregt. Por exemplo, se o ltgranularitytablegt for uma dimensão como 8216Date8217, então o ltmeasuretablegt será 8216Internet Sales8217 contendo a coluna Internet Sales Amount somada pela medida Internet Total Sales. Por exemplo, você pode escrever a mediana de Vendas totais da Internet para todos os clientes no Adventure Works da seguinte maneira: Dica O seguinte padrão: é usado para remover linhas de ltgranularitytablegt que não têm dados correspondentes na seleção atual. É uma maneira mais rápida do que usar a seguinte expressão: No entanto, você pode substituir toda a expressão CALCULATETABLE com apenas ltgranularitytablegt se você quiser considerar valores em branco do ltmeasuregt como 0. O desempenho da fórmula MedianX depende do número de linhas na Tabela iterada e sobre a complexidade da medida. Se o desempenho for ruim, você pode persistir o resultado de ltmeasuregt em uma coluna calculada do lttablegt, mas isso removerá a capacidade de aplicar filtros ao cálculo mediano no momento da consulta. O Percentile Excel tem duas implementações diferentes de cálculo de percentis com três funções: PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Todos eles retornam o percentil K de valores, onde K está na faixa de 0 a 1. A diferença é que PERCENTILE e PERCENTILE. INC considerar K como um intervalo inclusivo, enquanto PERCENTILE. EXC considera a gama K 0 a 1 como exclusiva . Todas essas funções e suas implementações DAX recebem um valor percentil como parâmetro, que chamamos de valor de percentil K. ltKgt está na faixa de 0 a 1. As duas implementações DAX de percentil exigem algumas medidas que são semelhantes, mas diferentes o suficiente para exigir Dois conjuntos diferentes de fórmulas. As medidas definidas em cada padrão são: KPerc. O valor percentil corresponde a ltKgt. PercPos. A posição do percentil no conjunto de valores ordenados. ValueLow. O valor abaixo da posição percentil. Valor Alto. O valor acima da posição percentil. Percentil. O cálculo final do percentil. Você precisa das medidas ValueLow e ValueHigh no caso do PercPos contém uma parte decimal, porque então você tem que interpolar entre ValueLow e ValueHigh, a fim de retornar o valor percentil correto. A Figura 4 mostra um exemplo dos cálculos feitos com fórmulas Excel e DAX, usando ambos os algoritmos de percentil (inclusive e exclusivo). Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas do Excel eo cálculo DAX equivalente. Nas seções a seguir, as fórmulas Percentile executam o cálculo em valores armazenados em uma coluna de tabela, DataValue, enquanto que as fórmulas PercentileX executam o cálculo em valores retornados por uma medida calculada em uma determinada granularidade. Percentile Inclusive A implementação do Percentile Inclusive é a seguinte. Percentile Exclusive A implementação do Percentile Exclusive é a seguinte. PercentileX Inclusive A implementação do PercentileX Inclusive é baseada no seguinte modelo, usando esses marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela de datas se você deseja calcular o percentil de uma medida no nível do dia ou pode ser VALUES (8216DateYearMonth) se você quiser calcular o percentil de uma medida no nível do mês. Ltmeasuregt é a medida a calcular para cada linha de ltgranularitytablegt para o cálculo do percentil. Ltmeasuretablegt é a tabela que contém os dados utilizados por ltmeasuregt. Por exemplo, se o ltgranularitytablegt é uma dimensão tal como 8216Date, 8217 então o ltmeasuretablegt será 8216Sales8217 contendo a coluna Amount somada pela medida Total Amount. Por exemplo, você pode escrever o PercentileXInc do valor total de vendas para todas as datas na tabela Data da seguinte maneira: PercentileX Exclusive A implementação do PercentileX Exclusive é baseada no modelo a seguir, usando os mesmos marcadores usados no PercentileX Inclusive: Por exemplo, você Pode escrever o PercentileXExc do montante total de vendas para todas as datas na tabela Data da seguinte forma: Mantenha-me informado sobre os próximos padrões (newsletter). Desmarque para baixar livremente o arquivo. Publicado em 17 de março de 2014 por Outros padrões que você pode gostar Padrões de Tempo Os padrões de tempo DAX são usados para implementar cálculos relacionados ao tempo sem depender de funções de inteligência de tempo DAX. Isso é útil sempre que você tiver calendários personalizados, como um calendário de semana ISO 8601 ou quando você estiver usando um hellip de Analysis Services Contagem de Distinção Relacionada O padrão de Contagem de Distinção Relacionada permite aplicar o cálculo de contagem distinta a qualquer coluna em qualquer tabela no modelo de dados. Em vez de apenas contar o número de valores de contagem distintos em toda a tabela usando apenas o hellip Dax Patterns é produzido por SQLBI. Copyright copy Loader. Todos os direitos são reservados. Microsoft Excel reg e todas as outras marcas comerciais e direitos autorais são propriedade de seus respectivos proprietários. Indicador médio de movimento As médias móveis fornecem uma medida objetiva da direção da tendência alisando os dados de preços. Normalmente calculado usando preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com mediana. típica. Ponderado. E preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. Médias móveis de menor comprimento são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também dão mais falsos alarmes. Médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos responsivo, apenas pegar as grandes tendências. Use uma média móvel que seja metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se o comprimento do ciclo pico-a-pico for aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, então uma média móvel de 10 dias é apropriado. Alguns comerciantes, entretanto, usarão 14 e 9 dias de médias móveis para os ciclos acima na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros favorecem os números de Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. As médias móveis de 100 a 200 dias (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos As médias móveis de 20 a 65 dias (4 a 13 semanas) são úteis para ciclos intermediários e 5 A 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Ir longo quando o preço cruza acima da média móvel de abaixo. Ir curto quando o preço cruza para abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados de gama, com o cruzamento de preços para a frente e para trás em toda a média móvel, gerando um grande número de sinais falsos. Por essa razão, os sistemas de média móvel normalmente empregam filtros para reduzir os whipsaws. Sistemas mais sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas médias móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto para o preço de fechamento. Três médias móveis emprega uma terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas Médias Móveis usam uma série de seis médias de movimento rápido e seis médias de movimento lento para confirmar um ao outro. As Médias Móveis Deslocadas são úteis para fins de tendências seguintes, reduzindo o número de Whipsaws. Os canais de Keltner usam faixas plotadas em um múltiplo do intervalo verdadeiro médio para filtrar os crossovers de média móvel. O popular MACD (Moving Average Convergence Divergence) indicador é uma variação do sistema de média móvel dois, traçado como um oscilador que subtrai a média lenta de movimento da média rápida. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada um com suas próprias peculiaridades. Médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas à distorção. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais alcançam os benefícios da ponderação combinada com a facilidade de construção. Médias móveis mais baixas são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente, a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, eles usam pesos diferentes mdash para que os usuários precisam fazer concessão. O painel de indicadores mostra como configurar médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias. Junte-se à nossa lista de discussão Leia o boletim informativo Colin Twiggs Trading Diary, com artigos educacionais sobre negociação, análise técnica, indicadores e novas atualizações de software.
No comments:
Post a Comment