Friday 20 October 2017

Wie Tut A Gewichtet Moving Average Arbeit


Moving Averages Stuff Motiviert per E-Mail von Robert B. Ich erhalte diese E-Mail nach dem Hull Moving Average (HMA) und. Und du hast noch nie davon gehört. Uh. Stimmt. In der Tat, wenn ich gegoogelt entdeckte ich viele gleitende Durchschnitte, die Id noch nie gehört, wie: Zero Lag Exponential Moving Average Wilder Gleitender Durchschnitt Least Square Gleitender Durchschnitt Dreieckig Gleitender Durchschnitt Adaptiver Gleitender Durchschnitt Jurik Gleitender Durchschnitt. Also dachte ich wed reden über bewegte Durchschnitte und. Havent Sie getan, dass vor, wie hier und hier und hier und hier und. Ja, ja, aber das war, bevor ich von all diesen anderen bewegenden Durchschnitten wusste. Tatsächlich waren die einzigen, mit denen ich spielte, diese, wobei P 1. P 2. P n die letzten n Aktienkurse sind (wobei P n die jüngste ist). Ein einfacher gleitender Mittelwert (SMA) (P 1 P 2, P n) K mit K n. Gewichteter gleitender Mittelwert (WMA) (P 1 2 P 2 3 P 3 n P n) K, wobei K (12 n) n (n 1) 2 ist. Exponential Moving Average (EMA) (P n 945 P n-1 945 2 P n-2 945 3 P n-3) K wobei K 1 945945 2 ist. 1 (1-945). Whoa Ive nie gesehen, dass EMA Formel vor. Ich habe immer thoguht es war. Yeah, seine normalerweise anders geschrieben, aber ich wollte zeigen, dass diese drei ähnliche Rezepte haben. (Siehe das EMA-Material hier und hier.) Tatsächlich sehen sie alle folgendermaßen aus: Wenn alle Ps gleich sind, z. B. Po, dann ist der gleitende Durchschnitt gleich Po. Und das ist der Weg, den jeder sich selbst respektierende Durchschnitt verhalten sollte. Also, was ist am besten definieren am besten. Hier sind ein paar bewegte Durchschnitte, die versuchen, eine Reihe von Aktienkursen, die in einer sinusoidalen Mode variieren verfolgen: Aktienkurse, die eine Sinuskurve folgen Wo haben Sie eine Aktie wie finden Sie beachten, dass die häufig verwendete gleitende Mittelwerte (SMA, WMA Und EMA) ihr Maximum später als die Sinuskurve erreichen. Thats lag und. Aber was ist mit dem HMA-Kerl. Er sieht ziemlich gut aus, und das ist es, worüber wir sprechen wollen. Tatsächlich. Und was ist das 6 in HMA (6) und ich sehe etwas namens MMA (36) und. Geduld. Hull Moving Average Wir beginnen mit der Berechnung des 16-Tage-Weighted Moving Average (WMA) wie folgt: 1 WMA (16) (P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n) K mit K 12 16 136. Obwohl es schön ist Und smoooth, itll haben einen lag größer als wed wie: Also schauen wir uns die 8-Tage-WMA an: Ich mag es ja, folgt es den Preisvariationen ganz schön. Aber theres mehr. Während WMA (8) auf neuere Preise schaut, hat es immer noch eine Verzögerung, so dass wir sehen, wie viel die WMA hat sich geändert, wenn von 8-Tage bis 16-Tage. Dieser Unterschied würde so aussehen: In gewissem Sinne gibt dieser Unterschied einige Hinweise darauf, wie sich WMA verändert. (8) - WMA (8) WMA (8) - WMA (16) 2 WMA (8) - WMA (16) addieren wir diese Änderung zu unserer früheren WMA (8). MMA Warum nennen es MMA I stottern. Wie auch immer, MMA (16) würde so aussehen: Ill nehmen Sie Geduld. es gibt mehr. Jetzt stellen wir die magische Transformation vor und bekommen. Ta-DUM Das ist Rumpf Ja. Wie ich es verstehe Aber was ist das magische Ritual Nachdem wir eine Reihe von MMAs mit den 8-Tage - und 16-Tage-gewichteten gleitenden Durchschnitten erstellt haben, schauen wir aufmerksam auf diese Sequenz von Zahlen. Dann berechnen wir die WMA in den letzten 4 Tagen. Das ergibt den Hull Moving Average, den wir HMA nennen (4). Huh 16 Tage dann 8 Tage dann 4 Tage. Werfen Sie eine Münze zu sehen, wie viele. Sie wählen eine Anzahl von Tagen aus, wie n 16. Dann schauen Sie sich WMA (n) und WMA (n2) an und berechnen MMA 2 WMA (n2) - WMA (n). (In unserem Beispiel, das ist 2 WMA (8) - WMA (16).) Dann berechnen Sie WMA (sqrt (n)) mit nur die letzten sqrt (n) Zahlen aus der MMA-Serie (In unserem Beispiel thatd zu berechnen Ein WMA (4), unter Verwendung der MMA-Reihe.) Und für das lustige SINE Diagramm Howd es tun So wheres das Spreadsheet Im, das noch an ihm arbeitet: MA-stuff. xls Sein interessant, zu sehen, wie die verschiedenen bewegenden Durchschnitte auf Spitzen reagieren: Ist HMA wirklich ein gewichteter gleitender Durchschnitt Nun können wir sehen: Wir haben: MMA 2 WMA (8) - WMA (16) 2 (P 1 2 P 2 3 P 3 8 P n) 36 - (P 1 2 P 2 3 P 3 16 P n) 136 oder MMA 2 (136) - (1136) P 1 2 P 2 8 P 8 - (1136) 9 P 9 10 P 10. 16 P 16 Aus gesundheitlichen Gründen schreibe dies bitte so: (1136) K für K 1, 2, 8 und wk - (1136) K, wobei wk 2 (136) - (1136) K für K 1, 2, 8 und wk - (1136) K ist Für K 9, 10. 16. Dann haben wir das magische Quadratwurzelritual (wobei sqrt (16) 4) (wir erinnern uns, dass P 16 der jüngste Wert ist) HMA die 4-tägige WMA der oben genannten MMAs (W & sub1; P & sub1; w & sub2; P & sub2 ;. (W & sub1; P & sub1; & sub1; P & sub1; & sub2; P & sub1; & sub6; W 16 P 13) 10 (unter Hinweis darauf, dass 1234 10). Huh P 0. P -1. Was. Die MMA (16) verwendet die letzten 16 Tage, zurück zum Preis rufen P 1 an. Wenn wir den 4-Tage-gewogenen Mittelwert von ihnen Thar-MMA berechnen, gut mit gestern s MMA (und das geht zurück 1 Tag vor P 1) und am Tag davor, die MMA geht zurück zu 2 Tage vor P 1 und den Tag Vor, dass. Okay, so dass Sie rufen sie Preise P 0. P -1 etc. etc. Du hast es. Also ein 16-Tage-HMA verwendet tatsächlich Informationen, die zurück geht mehr als 16 Tage, rechts Du hast es. Aber es gibt negative Gewichte für sie alte Preise Ist das legal Der Beweis ist in der. Ja ja. Der Beweis ist im Pudding. Also, was macht die Tabelle so weit es sieht so aus: (Klicken Sie auf das Bild zum herunterladen.) Sie können wählen, eine SINE-Serie oder eine RANDOM Reihe von Aktienkursen. Für letztere, jedes Mal, wenn Sie auf eine Schaltfläche klicken, erhalten Sie eine andere Menge von Preisen. Dann können Sie die Anzahl der Tage: das ist unser n. (Beispielsweise haben wir für unser Beispiel n 16 verwendet.) Wenn Sie sich für die SINE-Serie entscheiden, können Sie Spikes einführen und sie entlang des Diagramms verschieben. so was . Beachten Sie, dass wir mit n 16 und n 36 (im Bild der Tabellenkalkulation) n2 und sqrt (n) beide ganze Zahlen verwenden. Wenn Sie so etwas wie n 15 verwenden, verwendet die Kalkulationstabelle den INT-eger-Teil von n2 und sqrt (n), nämlich 7 und 3. So ist der Hull Moving Average die beste Definition am besten. Was ist mit dem Jurik Durchschnitt ich weiß nichts davon. Es proprietär und du musst zahlen, um es zu benutzen. Jedoch können wir mit gleitenden Durchschnitten spielen. Ein anderer gleitender Durchschnitt Angenommen, anstelle des gewichteten gleitenden Durchschnitts (wobei die Gewichte proportional zu 1, 2, 3 sind). Wir verwenden das magische Hull-Ritual mit dem Exponential Moving Average. Das heißt, wir betrachten: MAg 2 EMA (n2) - EMA (n) MAg Ja, das ist M oving A verage g immick oder M oving A veree g eneralized or M oving A verage g rand or. Oder M oving A verage g ummy Lohnaufmerksamkeit Wir wählen unsere Lieblingszahl von Tagen, wie n 16, und berechnen MAg (n, 945, k) 945 EMA (nk) - (1-945) EMA (n). Wir können mit 945 und k spielen und sehen, was wir bekommen: Zum Beispiel, hier sind ein paar MAgs (wo waren 16 Tage bleiben, aber die Werte von 945 und k): MAg (16) 2 EMA (4) - EMA (16) MAE (16) 1.5 EMA (5) - 0.5 EMA (16) Beachten Sie, dass wir, wenn wir k 3 wählen, nk 163 5.333 erhalten, die wir in einfach und einfach ändern. Warum dont Sie Stick mit Hulls Entscheidungen: 945 2 und k 2 Gute Idee. Mi bekommen diese: MAG (16) 2 EMA (8) - EMA (16) Sieht aus wie die Tabelle mit 945 1,5 und k 3. Es tut, nicht Sie haben goof. Wieder Möglich. Also, was über das Quadrat-Root-Ritual Ich lasse das als Übung. Für Sie Okay, beim Spielen mit dieser MAg Sache finde ich, dass Hulls k 2 ziemlich gut funktioniert. So gut bleiben. Allerdings bekommen wir oft einen hübschen Durchschnitt, wenn wir nur ein kleines Stück der Änderung hinzufügen: EMA (n2) - EMA (n). In der Tat, fügen Sie nur einen Bruchteil 946 dieser Änderung. Dies ergibt: MAg (n, 946) EMA (n2) 946 EMA (n & sub2;) - EMA (n). Das heißt, wählen wir 946 0,5 oder vielleicht nur 946 0,25 oder was auch immer und verwenden Sie: Wenn wir zum Beispiel vergleichen unsere gaggle von gleitenden Durchschnitten, wie sie eine STEP-Funktion verfolgen, erhalten wir diese, wo wir hinzufügen (für MAg) nur 946 12 von der Wechsel. Ja, aber was ist der beste Wert der Beta. Bestimmen Sie am besten: Beachten Sie, dass Beta 1 die Option Hull ist. Außer, dass EMAs anstelle von WMAs verwendet wurden. Und Sie lassen das Quadrat-Wurzel-Ding. Äh, ja. Ich habe es vergessen. Hinweis . Die Kalkulationstabelle ändert sich von Stunde zu Stunde. Es sieht jetzt wie folgt aus Etwas zum Spielen Ich habe mir eine Tabelle, die so aussieht. Klicken Sie auf das Bild zum herunterladen. Sie wählen eine Aktie und klicken Sie auf eine Schaltfläche und erhalten ein Jahr im Wert von Tagespreisen. Sie wählen entweder HMA oder MAg, ändern die Anzahl der Tage und, für MAg, den Parameter, und sehen, wenn Sie KAUFEN VERKAUFEN sollten. Wenn Basierend auf welchen Kriterien Wenn der gleitende Durchschnitt in den letzten 2 Tagen DOWN x von seinem Maximum abweicht, kaufst du. (In dem Beispiel, x 1,0) Wenn seine UP y von seinem Minimum in den letzten 2 Tagen, Sie SELL. (Im Beispiel y 1.5) Sie können die Werte von x und y ändern. Taugt es etwas. Diese Kriterien Ich sagte, es war etwas zu spielen. Theres diese andere Glättung Technik genannt Hodrick-Prescott Filter. Mit Hilfe von Ron McEwan, ist es jetzt in diesem Kalkulationstabelle enthalten: Ist es ein gutes Spiel mit ihm. Sie werden bemerken, dass theres ein Parameter, den Sie in Zelle M3 ändern können. Und BUY - und SELL-Signale. Home gtgt Inventory Accounting-Themen Die Methode der gewichteten Durchschnittsmethode Gewichtete Durchschnittskalkulation Gewichtete Durchschnittsmethode Die gewichtete Durchschnittsmethode wird verwendet, um die durchschnittlichen Produktionskosten einem Produkt zuzuordnen. Die gewichtete Durchschnittskalkulation wird üblicherweise in Situationen verwendet, in denen: Inventurpositionen so vermischt sind, dass es unmöglich ist, einer einzelnen Einheit bestimmte Kosten zuzuweisen. Das Buchungssystem ist nicht hinreichend ausgefeilt, um FIFO - oder LIFO-Inventarschichten zu verfolgen. Inventarpositionen sind so kommoditiv (d. h. identisch zueinander), daß es keine Möglichkeit gibt, einer einzelnen Einheit Kosten zuzuweisen. Bei Anwendung der gewichteten durchschnittlichen Methode teilen Sie die Kosten der zur Veräußerung verfügbaren Gegenstände mit der Anzahl der zur Veräußerung verfügbaren Einheiten auf, die die gewichteten durchschnittlichen Kosten pro Einheit ergibt. In dieser Berechnung sind die Kosten der zur Veräußerung verfügbaren Waren die Summe aus Anfangsbestand und Nettokäufen. Sie verwenden dann diese gewichtete Durchschnittszahl, um sowohl den beendeten Inventar als auch die Kosten der verkauften Waren zu bezahlen. Das Nettoergebnis der Verwendung der gewogenen durchschnittlichen Kostenrechnung ist, dass der erfasste Bestandsbestand einen Wert zwischen den ältesten und den neusten Einheiten darstellt, die in Aktien erworben wurden. In ähnlicher Weise werden die Kosten der verkauften Waren die Kosten irgendwo zwischen dem der ältesten und neuesten Einheiten, die während der Periode verkauft wurden, widerspiegeln. Die gewichtete Durchschnittsmethode ist sowohl nach den allgemein anerkannten Rechnungslegungsgrundsätzen als auch nach den internationalen Rechnungslegungsstandards zulässig. Gewichtete Durchschnittskalkulation Beispiel Die Milagro Corporation wählt die gewichtete Durchschnittsmethode für den Monat Mai. Während dieses Monats erfasst er folgende Transaktionen: Die tatsächlichen Gesamtkosten aller gekauften oder beginnenden Bestandseinheiten in der vorstehenden Tabelle betragen 116.000 (33.000 54.000 29.000). Die Summe aller gekauften oder beginnenden Bestandseinheiten beträgt 450 (150 beginnendes Inventar 300 gekauft). Die gewichteten durchschnittlichen Kosten pro Einheit betragen daher 257,78 (116 000 Stück teilen sich 450 Einheiten auf) Die endgültige Bestandsbewertung beträgt 45.112 (175 Einheiten mal 257.78 gewichtete Durchschnittskosten), während die Kosten der verkauften Waren 70.890 (275 Einheiten mal 257.78 gewichtete durchschnittliche Kosten) . Die Summe dieser beiden Beträge (abzüglich eines Rundungsfehlers) entspricht den 116.000 tatsächlichen Gesamtkosten aller Käufe und dem Anfangsbestand. Im vorherigen Beispiel, wenn Milagro ein beständiges Inventarsystem verwendet, um seine Bestandsgeschäfte zu erfassen, müsste es den gewichteten Durchschnitt nach jedem Kauf neu berechnen. Die folgende Tabelle verwendet dieselben Informationen wie im vorherigen Beispiel, um die Neuberechnungen zu zeigen: Inventory Moving - Average Unit Cost Sale (125 Einheiten 220) Purchase (200 Einheiten 270) Sale (150 Einheiten 264,44) Purchase (100 Einheiten 290) Beachten Sie, dass die Kosten Der verkauften Waren von 67.166 und der endgültigen Bestandssaldo von 48.834 116.000 Stück, was der Summe der Kosten im ursprünglichen Beispiel entspricht. Somit sind die Summen die gleichen, aber die gewichtete gewichtete Durchschnittsberechnung führt zu leichten Unterschieden in der Kostenverteilung zwischen den Kosten der verkauften Waren und dem Ende des Inventars.

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