ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย Xls

ตัวอย่างประโยคนี้สอนวิธีการปรับให้เรียบตามลําดับที่เป็นชุดข้อมูลใน Excel การเพิ่มความลื่นไหล (Exponential smoothing) ใช้เพื่อทำให้เกิดความไม่สม่ำเสมอ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มได้อย่างง่ายดาย 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Exponential Smoothing และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ Damping factor และพิมพ์ 0.9 วรรณคดีมักพูดเกี่ยวกับค่าคงที่ที่ราบเรียบ (alpha) ค่า (1-) เรียกว่าปัจจัยการหมาด ๆ 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก Cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่า alpha เป็น 0.1 จุดข้อมูลก่อนหน้าจะได้รับน้ำหนักที่ค่อนข้างเล็กและค่าที่เรียบก่อนหน้าจะได้รับน้ำหนักมาก (เช่น 0.9) เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าที่ราบรื่นสำหรับจุดข้อมูลแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้า ค่าที่ราบเรียบสำหรับจุดข้อมูลที่สองเท่ากับจุดข้อมูลก่อนหน้า 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับ alpha 0.3 และ alpha 0.8 สรุป: อัลฟาที่มีขนาดเล็ก (มีขนาดใหญ่กว่าปัจจัยการหมาด ๆ ) ยอดและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ค่าอัลฟ่าที่มีขนาดใหญ่ (มีค่าลดลงเล็กน้อย) ยิ่งให้ค่าที่เรียบขึ้นอยู่กับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยตัวอย่างนี้จะสอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลใน 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 ช่วงเวลาที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะอยู่ที่จุดข้อมูลจริง SampP 500 ปิดทำการเดือนมกราคมโดยมีรายได้เพิ่มขึ้น 1.79 หลังจากได้รับ 1.82 ในเดือนธันวาคม ทั้งสาม SampP 500 MAs มีสัญญาณการลงทุนและสามในห้า Ivy Portfolio ETF MAs mdash Vanguard Total Stock Market ETF (VTI) PowerShares DB (DBC) และ Vanguard FTSE All-World ETF (VEU) mdash เป็นสัญญาณการลงทุน . ในตารางการปิดรายเดือนที่อยู่ภายใน 2 ของสัญญาณจะเน้นเป็นสีเหลือง ตารางข้างต้นแสดงสัญญาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย (SMA) 10 เดือนสำหรับแต่ละ ETF ห้าตัวที่แสดงใน The Ivy Portfolio ใดก็ตามเรายังรวมตาราง SMAs 12 เดือนสำหรับ ETFs เดียวกันสำหรับกลยุทธ์ทางเลือกนี้เป็นที่นิยม สำหรับการวิเคราะห์ที่น่าสนใจของกลยุทธ์ Ivy ผลงานให้ดูที่บทความนี้โดยอดัมบัตเลอร์, ไมค์ฟิลบริคและร็อดริโกกอร์ดิลโล: Backtesting ย้ายค่าเฉลี่ยในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาก็ตามเราใช้ Excel เพื่อติดตามประสิทธิภาพของเฉลี่ยเคลื่อนที่กลยุทธ์ระยะเวลาต่างๆ แต่ตอนนี้เราใช้เครื่องมือ backtesting ที่มีอยู่ในเว็บไซต์ ETFReplay ทุกคนที่สนใจในการทำตลาดกับอีเอฟเอฟควรดูที่เว็บไซต์นี้ นี่คือสองเครื่องมือที่เราใช้บ่อยที่สุด: ความเป็นมาเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การซื้อและขายโดยอิงตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของการปิดบัญชีรายเดือนอาจเป็นกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการความเสี่ยงของการสูญเสียที่รุนแรงจากตลาดหมีใหญ่ โดยสรุปแล้วเมื่อดัชนีปิดดัชนีเป็นรายเดือนอยู่เหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่คุณถือดัชนีไว้ เมื่อดัชนีปิดด้านล่างคุณย้ายไปเป็นเงินสด ข้อเสียคือมันไม่เคยได้รับคุณออกที่ด้านบนหรือด้านหลังในที่ด้านล่าง นอกจากนี้ยังสามารถผลิต whipsaw เป็นครั้งคราว (สัญญาณซื้อหรือขายระยะสั้น) เช่นประสบการณ์ใดก็ตามเราบางครั้งในช่วงปีที่ผ่านมา อย่างไรก็ตามแผนภูมิ SampP 500 ปิดรายปีตั้งแต่ปีพ. ศ. 2538 แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ SMA เฉลี่ย 10 ปีหรือ 12 เดือนจะช่วยประกันการมีส่วนร่วมในการเคลื่อนไหวของราคาที่สูงที่สุดในขณะที่ลดการสูญเสียลงอย่างมาก ต่อไปนี้คือตัวแปร 12 เดือน: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) 10 เดือนมีค่าแตกต่างกันเล็กน้อยในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย รุ่นนี้จะเพิ่มน้ำหนักของข้อมูลที่ใหม่กว่าในลำดับที่ 10 เดือน ตั้งแต่ปี 1995 มีการผลิต whipsaws น้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เทียบเท่าแม้ว่าจะเป็นเดือนที่ช้ากว่าที่จะส่งสัญญาณการขายหลังจากที่ทั้งสองท็อปส์ซูตลาด มองย้อนกลับไปที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 12 เดือนในดาวโจนส์ในระหว่างการแข่งขันปี 1929 และภาวะเศรษฐกิจตกต่ำครั้งใหญ่แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของยุทธศาสตร์เหล่านี้ในช่วงเวลาที่อันตรายเหล่านี้ จิตวิทยาของสัญญาณโมเมนตัมระยะเวลาทำงานเนื่องจากลักษณะพื้นฐานของมนุษย์ คนเลียนแบบพฤติกรรมที่ประสบความสำเร็จ เมื่อพวกเขาได้ยินคนอื่นทำเงินในตลาดพวกเขาซื้อมาในที่สุดแนวโน้มกลับ อาจเป็นเพียงการขยายธุรกิจปกติและการหดตัวของวัฏจักรธุรกิจ บางครั้งสาเหตุคือภาพที่ลึกซึ้งมากขึ้นเช่นฟองสบู่สินทรัพย์สงครามที่สำคัญการระบาดหรือการช็อกทางการเงินที่ไม่คาดคิด เมื่อแนวโน้มผกผันนักลงทุนที่ประสบความสำเร็จขายเร็ว การเลียนแบบความสำเร็จค่อยๆเปลี่ยนโมเมนตัมการซื้อก่อนหน้านี้ให้เป็นโมเมนตัมในการขาย การใช้ยุทธศาสตร์ภาพประกอบของเราจาก SampP 500 เป็นเพียงภาพประกอบ mdash เท่านั้น เราใช้ SampP เนื่องจากมีข้อมูลทางประวัติศาสตร์มากมายที่พร้อมใช้งาน อย่างไรก็ตามผู้ติดตามกลยุทธ์โดยเฉลี่ยที่มีการเคลื่อนไหวควรตัดสินใจซื้อหุ้นในสัญญาณสำหรับการลงทุนแต่ละประเภทไม่ใช่ดัชนีกว้าง แม้ว่าคุณจะลงทุนในกองทุนที่ติดตาม SampP 500 (เช่น Vanguards VFINX หรือ SPY ETF) สัญญาณเฉลี่ยสำหรับเงินกองทุนจะแตกต่างจากดัชนีอ้างอิงเนื่องจากการรีไฟแนนซ์เงินลงทุนอีกครั้ง ตัวเลข SampP 500 ในภาพรวมของเราไม่รวมเงินปันผล กลยุทธ์นี้มีประสิทธิภาพมากที่สุดในบัญชีภาษีที่เป็นประโยชน์ด้วยบริการนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ที่มีต้นทุนต่ำ คุณต้องการกำไรสำหรับตัวคุณเองไม่ใช่นายหน้าหรือลุงแซมของคุณ บันทึก . สำหรับทุกคนที่ต้องการเห็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 12 เดือนในดัชนี SampP 500 และตำแหน่ง Equity Cash เมื่อเทียบกับ Cash ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2493 เป็นข้อมูล Excel ของ Excel (รูปแบบ xls) แหล่งที่มาของการปิดบัญชีรายเดือน (คอลัมน์ B) คือ Yahoo Finance คอลัมน์ D และ F แสดงตำแหน่งที่ส่งสัญญาณโดยการปิดบัญชีสิ้นเดือนสำหรับสองกลยุทธ์ SMA ในอดีตที่ผ่านมาเราได้แนะนำ Mebane Fabers ว่าด้วยวิธีคิดเชิงปริมาณสำหรับการจัดสรรสินทรัพย์ทางยุทธวิธี ตอนนี้บทความได้รับการปรับปรุงและขยายเป็นส่วนที่สาม: Active Management ในหนังสือ The Ivy Portfolio ของเขา coauthored กับ Eric Richardson นี่เป็นสิ่งที่ต้องอ่านสำหรับทุกคนที่ใคร่ครวญให้ใช้สัญญาณเวลาในการตัดสินใจลงทุน หนังสือเล่มนี้วิเคราะห์การประยุกต์ใช้ในการเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ย SampP 500 และสี่สินทรัพย์เพิ่มเติม: มอร์แกนสแตนเลย์ Capital International EAFE ดัชนี (MSCI EAFE), Goldman Sachs Commodity Index (GSCI) แห่งชาติของสมาคมลงทุนในอสังหาริมทรัพย์ดัชนี (NAREIT) และ พันธบัตรรัฐบาลสหรัฐฯอายุ 10 ปี เป็นคุณลักษณะปกติของเว็บไซต์นี้เราอัปเดตสัญญาณเมื่อสิ้นเดือน สำหรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมจาก Mebane Faber กรุณาเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเขา Mebane Faber Research เชิงอรรถเกี่ยวกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายเดือน: หากคุณกำลังคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับหุ้นที่จ่ายเงินปันผลหรือ ETFs คุณจะได้รับผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในบางโอกาสหากคุณไม่ปรับการจ่ายเงินปันผล ตัวอย่างเช่นในปี 2012 VNQ ยังคงลงทุนในช่วงปลายเดือนพฤศจิกายนตามการปิดบัญชีรายเดือนที่ปรับ แต่มีสัญญาณขายหากคุณไม่สนใจการปรับเงินปันผล เนื่องจากข้อมูลสำหรับเดือนก่อน ๆ จะมีการเปลี่ยนแปลงเมื่อมีการจ่ายเงินปันผลคุณต้องอัปเดตข้อมูลสำหรับเดือนทั้งหมดในการคำนวณหากมีการจ่ายเงินปันผลเป็นจำนวนเงินตั้งแต่การปิดบัญชีรายเดือนก่อนหน้านี้ นี่จะเป็นกรณีหุ้นหรือกองทุนที่จ่ายเงินปันผล