Gleitende Durchschnittliche Standardabweichung Excel

Der DAX enthält einige statistische Aggregationsfunktionen, wie zB Durchschnitt, Varianz und Standardabweichung. Andere typische statistische Berechnungen erfordern, dass Sie längere DAX-Ausdrücke schreiben. Excel, von diesem Gesichtspunkt, hat eine viel reichere Sprache. Die statistischen Muster sind eine Sammlung von gemeinsamen statistischen Berechnungen: Median, Modus, gleitenden Durchschnitt, Perzentil und Quartil. Wir danken Colin Banfield, Gerard Brückl und Javier Guilln, deren Blogs einige der folgenden Muster inspiriert haben. Grundmuster Beispiel Die Formeln in diesem Muster sind die Lösungen für spezifische statistische Berechnungen. Durchschnitt Mit Hilfe von Standard-DAX-Funktionen kann der Mittelwert (arithmetischer Mittelwert) eines Wertsatzes berechnet werden. DURCHSCHNITT. Gibt den Durchschnitt aller Zahlen in einer numerischen Spalte zurück. AVERAGEA. Gibt den Durchschnitt aller Zahlen in einer Spalte zurück und behandelt sowohl Text als auch nicht-numerische Werte (nicht numerische und leere Textwerte zählen als 0). AVERAGEX. Berechnen Sie den Durchschnitt für einen Ausdruck, der über einer Tabelle ausgewertet wird. Moving Average Der gleitende Durchschnitt ist eine Berechnung, um Datenpunkte zu analysieren, indem eine Reihe von Mittelwerten verschiedener Teilmengen des vollständigen Datensatzes erstellt wird. Sie können viele DAX-Techniken verwenden, um diese Berechnung zu implementieren. Die einfachste Technik besteht darin, AVERAGEX zu verwenden, eine Tabelle der gewünschten Granularität zu iterieren und für jede Iteration den Ausdruck zu berechnen, der den einzelnen Datenpunkt generiert, der im Durchschnitt verwendet werden soll. Die folgende Formel berechnet beispielsweise den gleitenden Durchschnitt der letzten 7 Tage, vorausgesetzt, dass Sie eine Datumstabelle in Ihrem Datenmodell verwenden. Mit AVERAGEX berechnen Sie automatisch das Maß auf jeder Granularität. Bei der Verwendung einer Maßnahme, die aggregiert werden kann (wie z. B. SUM), kann ein anderer Ansatz, der auf CALCULATE basiert, schneller sein. Sie finden diesen Alternativansatz im kompletten Muster von Moving Average. Varianz Mit Hilfe von Standard-DAX-Funktionen können Sie die Varianz eines Wertsatzes berechnen. VAR. S. Liefert die Varianz von Werten in einer Spalte, die eine Sample-Population darstellt. VAR. P. Gibt die Varianz von Werten in einer Spalte zurück, die die gesamte Population darstellt. VARX. S. Gibt die Varianz eines Ausdrucks zurück, der über eine Tabelle ausgewertet wird, die eine Sample-Population darstellt. VARX. P. Gibt die Varianz eines Ausdrucks zurück, der über eine Tabelle ausgewertet wird, die die gesamte Population repräsentiert. Standardabweichung Sie können Standard-DAX-Funktionen verwenden, um die Standardabweichung eines Wertsatzes zu berechnen. STDEV. S. Liefert die Standardabweichung von Werten in einer Spalte, die eine Stichprobenpopulation darstellt. STDEV. P. Gibt die Standardabweichung von Werten in einer die gesamte Population repräsentierenden Spalte zurück. STDEV. S. Gibt die Standardabweichung eines Ausdrucks zurück, der über eine Tabelle ausgewertet wird, die eine Probenpopulation darstellt. STDEV. P. Gibt die Standardabweichung eines Ausdrucks zurück, der über eine Tabelle ausgewertet wird, die die gesamte Population darstellt. Median Der Median ist der numerische Wert, der die höhere Hälfte einer Population von der unteren Hälfte trennt. Wenn es eine ungerade Anzahl von Zeilen gibt, ist der Median der Mittelwert (Sortierung der Zeilen vom niedrigsten zum höchsten Wert). Wenn es eine gerade Anzahl von Zeilen gibt, ist dies der Mittelwert der beiden mittleren Werte. Die Formel ignoriert leere Werte, die nicht als Teil der Bevölkerung betrachtet werden. Das Ergebnis ist identisch mit der MEDIAN-Funktion in Excel. Abbildung 1 zeigt einen Vergleich zwischen dem von Excel zurückgegebenen Ergebnis und der entsprechenden DAX-Formel für die mittlere Berechnung. Abbildung 1 Beispiel der Medianberechnung in Excel und DAX. Modus Der Modus ist der Wert, der am häufigsten in einem Satz von Daten angezeigt wird. Die Formel ignoriert leere Werte, die nicht als Teil der Bevölkerung betrachtet werden. Das Ergebnis ist identisch mit den MODE - und MODE. SNGL-Funktionen in Excel, die nur den minimalen Wert zurückgeben, wenn es mehrere Modi in den betrachteten Wertsätzen gibt. Die Excel-Funktion MODE. MULT würde alle Modi zurückkehren, aber man kann es als eine Maßnahme im DAX nicht umsetzen. Abbildung 2 vergleicht das Ergebnis, das von Excel mit der entsprechenden DAX-Formel für die Modusberechnung zurückgegeben wird. Abbildung 2 Beispiel für die Modusberechnung in Excel und DAX. Perzentil Das Perzentil ist der Wert, unter dem ein bestimmter Prozentsatz der Werte in einer Gruppe sinkt. Die Formel ignoriert leere Werte, die nicht als Teil der Bevölkerung betrachtet werden. Die Berechnung in DAX erfordert mehrere Schritte, in der Complete-Muster beschrieben, die zeigt, wie die gleichen Ergebnisse der Excel-Funktionen PERCENTILE, PERCENTILE. INC und PERCENTILE. EXC zu erhalten. Quartil Der Quartile sind drei Punkte, die eine Reihe von Werten in vier gleich große Gruppen unterteilen, wobei jede Gruppe ein Viertel der Daten umfasst. Sie können die Quartile mit dem Perzentil Muster zu berechnen, diese Korrespondenzen folgende: Erstes Quartil unteren Quartil 25-Perzentil der zweiten Quartil Median 50. Perzentil Drittes Quartil obere Quartil 75 Perzentil komplette Muster Einige statistische Berechnungen eine längere Beschreibung des vollständigen Muster haben, weil Haben Sie möglicherweise verschiedene Implementierungen abhängig von Datenmodellen und anderen Anforderungen. Gleitender Durchschnitt Normalerweise werten Sie den gleitenden Durchschnitt aus, indem Sie auf den Taggranularitätsgrad verweisen. Die allgemeine Vorlage der folgenden Formel hat diese Marker: ltnumberofdaysgt die Anzahl der Tage für den gleitenden Durchschnitt. ltdatecolumngt ist das Datum Spalte der Tabelle Datum, wenn Sie eine haben, oder das Datum Spalte der Tabelle Werte enthält, wenn kein separater Termin-Tabelle. Ltmeasuregt ist die zu berechnende Größe als gleitender Durchschnitt. Das einfachste Muster verwendet die AVERAGEX Funktion in DAX, der nur berücksichtigt automatisch die Tage, für die ein Wert ist. Als Alternative können Sie die folgende Vorlage in Datenmodellen ohne Datum Tisch und mit einem Maß verwenden, die (wie SUM) über den gesamten Zeitraum betrachtet aggregiert werden können. Die vorhergehende Formel berücksichtigt einen Tag ohne entsprechende Daten als Maß, das 0-Wert hat. Dies kann nur geschehen, wenn Sie eine separate Datumstabelle haben, die Tage enthalten kann, für die es keine entsprechenden Transaktionen gibt. Sie können den Nenner für den Durchschnitt nur über die Anzahl der Tage, für die es Transaktionen mit dem folgenden Muster gibt, festlegen: ltfacttablegt ist die Tabelle, die sich auf die Datumstabelle bezieht und die von der Maßeinheit berechneten Werte enthält. Sie können die DATESBETWEEN - oder DATESINPERIOD-Funktionen anstelle von FILTER verwenden, aber diese arbeiten nur in einer regulären Datumstabelle, während Sie das oben beschriebene Muster auch auf nicht-reguläre Datumstabellen und auf Modelle anwenden können, die keine Datumstabelle haben. Betrachten Sie zum Beispiel die verschiedenen Ergebnisse, die durch die beiden folgenden Maßnahmen hervorgerufen werden. In Abbildung 3 sehen Sie, dass es keine Verkäufe am 11. September 2005 gibt. Allerdings ist dieses Datum in der Tabelle Datum enthalten, also gibt es 7 Tage (vom 11. September bis 17. September), die nur 6 Tage mit Daten haben. Abbildung 3 Beispiel einer gleitenden Durchschnittsberechnung unter Berücksichtigung und Ignorierung von Terminen ohne Umsatz. Die Maßnahme Moving Average 7 Tage hat eine niedrigere Zahl zwischen dem 11. September und 17. September, weil es berücksichtigt 11. September als Tag mit 0 Verkäufe. Wenn Sie Tage ohne Umsatz ignorieren möchten, dann verwenden Sie die Maßnahme Durchschnittliche 7 Tage Keine Zero. Dies könnte der richtige Ansatz sein, wenn Sie eine vollständige Datumstabelle haben, aber Sie Tage ohne Transaktionen ignorieren möchten. Mit dem Moving Average 7 Tage Formel ist das Ergebnis korrekt, da AVERAGEX automatisch nur Leerwerte berücksichtigt. Beachten Sie, dass Sie die Leistung eines gleitenden Durchschnitts verbessern können, indem Sie den Wert in einer berechneten Spalte einer Tabelle mit der gewünschten Granularität wie Datum, Datum und Produkt beibehalten. Der dynamische Berechnungsansatz mit einer Maßnahme bietet jedoch die Möglichkeit, einen Parameter für die Anzahl von Tagen des gleitenden Mittelwerts zu verwenden (z. B. ersetzen Sie die Anzahl von Tagen mit einem Maß, das das Parametertabellenmuster implementiert). Median Der Median entspricht dem 50. Perzentil, das Sie mit dem Perzentilmuster berechnen können. Das Medianmuster ermöglicht es Ihnen, die Medianberechnung mit einem einzigen Maßstab zu optimieren und zu vereinfachen, anstelle der verschiedenen Maßnahmen, die das Perzentilmuster erfordert. Sie können diesen Ansatz verwenden, wenn Sie den Median für die in ltvaluecolumngt enthaltenen Werte berechnen, wie unten gezeigt: Um die Leistung zu verbessern, möchten Sie möglicherweise den Wert einer Kennzahl in einer berechneten Spalte beibehalten, wenn Sie den Median für die Ergebnisse von erhalten möchten Eine Maßnahme im Datenmodell. Bevor Sie diese Optimierung durchführen, sollten Sie die MedianX-Berechnung anhand der folgenden Vorlage mit diesen Markierungen implementieren: ltgranularitytablegt ist die Tabelle, die die Granularität der Berechnung definiert. Beispielsweise könnte es sich um die Datumstabelle handeln, wenn Sie den Mittelwert einer auf Tagesebene berechneten Maßnahme berechnen wollen, oder es könnte VALUES (8216DateYearMonth) sein, wenn Sie den Median einer auf der Monatsstufe berechneten Maßeinheit berechnen möchten. Ltmeasuregt ist das Maß für die Berechnung für jede Zeile der ltgranularitytablegt für die mittlere Berechnung. Ltmeasuretablegt ist die Tabelle, die die von ltmeasuregt verwendeten Daten enthält. Wenn z. B. das ltgranularitytablegt eine Dimension wie 8216Date8217 ist, wird das ltmeasuretablegt 8216Internet Sales8217 sein, das die Internet Sales Amount-Spalte enthält, die durch das Internet-Gesamtumsatzmaß summiert wird. Beispielsweise können Sie den Median des Gesamtverkaufs für alle Kunden in Adventure Works wie folgt schreiben: Tip Das folgende Muster: wird verwendet, um Zeilen aus ltgranularitytablegt zu entfernen, die keine entsprechenden Daten in der aktuellen Auswahl haben. Es ist ein schnellerer Weg, als den folgenden Ausdruck zu verwenden: Sie können jedoch den gesamten CALCULATETABLE-Ausdruck durch nur ltgranularitytablegt ersetzen, wenn Sie leere Werte des ltmeasuregt als 0 betrachten möchten. Die Performance der MedianX-Formel hängt von der Anzahl der Zeilen in der Tabelle ab Und die Komplexität der Maßnahme. Wenn die Leistung schlecht ist, können Sie das ltmeasuregt-Ergebnis in einer berechneten Spalte des lttablegt fortbestehen, aber dies wird die Fähigkeit des Anwendens von Filtern auf die mittlere Berechnung bei der Abfragezeit beeinträchtigen. Perzentile Excel hat zwei verschiedene Implementierungen der Perzentilberechnung mit drei Funktionen: PERCENTILE, PERCENTILE. INC und PERCENTILE. EXC. Sie geben alle das K-te Perzentil der Werte zurück, wobei K im Bereich von 0 bis 1 liegt. Der Unterschied besteht darin, daß PERCENTILE und PERCENTILE. INC K als einen Inklusionsbereich betrachten, während PERCENTILE. EXC den K-Bereich 0 bis 1 als exklusiv betrachtet . Alle diese Funktionen und ihre DAX-Implementierungen erhalten einen Perzentilwert als Parameter, den wir K. ltKgt-Perzentilwert im Bereich von 0 bis 1 nennen. Die beiden DAX-Implementierungen von Perzentil erfordern ein paar ähnliche Maßnahmen, die aber unterschiedlich genug sind Zwei verschiedene Satz von Formeln. Die in jedem Muster definierten Maßnahmen sind: KPerc. Der Perzentilwert entspricht ltKgt. PercPos. Die Position des Perzentils in dem sortierten Satz von Werten. ValueLow. Der Wert unterhalb der Perzentilposition. WertHigh. Der Wert über der Perzentilposition. Perzentil. Die endgültige Berechnung des Perzentils. Sie benötigen die ValueLow - und ValueHigh-Maßnahmen, falls das PercPos einen Dezimalteil enthält, da Sie dann zwischen ValueLow und ValueHigh interpolieren müssen, um den richtigen Perzentilwert zurückzugeben. Fig. 4 zeigt ein Beispiel der Berechnungen, die mit Excel - und DAX-Formeln durchgeführt werden, wobei beide Algorithmen von Perzentil (inklusive und exklusiv) verwendet werden. Abbildung 4 Perzentilberechnungen mit Excel-Formeln und der äquivalenten DAX-Berechnung. In den folgenden Abschnitten führen die Percentile-Formeln die Berechnung von Werten aus, die in einer Tabellenspalte DataValue gespeichert sind, während die PercentileX-Formeln die Berechnung auf Werte ausführen, die von einer bei einer gegebenen Granularität berechneten Maßeinheit zurückgegeben werden. Percentile Inclusive Die Percentile Inclusive-Implementierung ist die folgende. Percentile Exclusive Die Percentile Exclusive-Implementierung ist die folgende. PercentileX Inclusive Die PercentileX Inclusive-Implementierung basiert auf folgender Vorlage: ltgranularitytablegt ist die Tabelle, die die Granularität der Berechnung definiert. Beispielsweise könnte es sich um die Datumstabelle handeln, wenn Sie das Perzentil einer Kennzahl auf Tagesebene berechnen möchten, oder es könnte VALUES (8216DateYearMonth) sein, wenn Sie das Perzentil einer Kennzahl auf der Monatsstufe berechnen möchten. Ltmeasuregt ist das Maß für die Berechnung für jede Zeile von ltgranularitytablegt für die Perzentilberechnung. Ltmeasuretablegt ist die Tabelle, die die von ltmeasuregt verwendeten Daten enthält. Wenn zum Beispiel das ltgranularitytablegt eine Dimension wie 8216Date, 8217 ist, dann ist das ltmeasuretablegt 8216Sales8217, das die Summenspalte enthält, die durch das Gesamtbetragsmaß summiert wird. Beispielsweise können Sie die PercentileXInc des Gesamtbetrags der Verkäufe für alle Daten in der Datumstabelle wie folgt schreiben: PercentileX Exclusive Die PercentileX Exclusive-Implementierung basiert auf der folgenden Vorlage, wobei dieselben Markierungen verwendet werden, die in PercentileX Inclusive verwendet werden: Zum Beispiel Sie Kann das PercentileXExc des Gesamtbetrags der Verkäufe für alle Daten in der Datumstabelle wie folgt schreiben: Downloads Halten Sie mich über bevorstehende Muster (Newsletter) auf dem Laufenden. Deaktivieren Sie die Datei frei herunterladen. Veröffentlicht am 17 März, 2014 von Andere Muster, die Sie mögen können Kumulative Summe Das Kumulative Gesamtmuster ermöglicht es Ihnen, Berechnungen wie z. B. laufende Summen durchzuführen, und Sie können es verwenden, um Lagerbestände und Bilanzberechnungen mit den ursprünglichen Transaktionen anstelle von Schnappschüssen zu implementieren Daten über die Zeit. Zeitmuster Die DAX-Zeitmuster werden verwendet, um zeitbezogene Berechnungen zu implementieren, ohne auf DAX-Zeit-Intelligenz-Funktionen zu setzen. Dies ist nützlich, wenn Sie benutzerdefinierte Kalender wie einen ISO 8601-Kalender haben oder wenn Sie einen Analysis Services-Hellip verwenden. Dax Patterns wird von SQLBI erzeugt. Urheberrechtshinweise. Alle Rechte vorbehalten. Microsoft Excel Reg und alle anderen Marken und Urheberrechte sind das Eigentum ihrer jeweiligen Besitzer. Below können Sie meine C-Methode, um Bollinger Bands für jeden Punkt (gleitender Durchschnitt, up Band, down Band) zu berechnen. Wie Sie sehen können, verwendet diese Methode 2 für Schleifen, um die sich bewegende Standardabweichung mit dem gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Es verwendete, eine zusätzliche Schleife zu enthalten, um den gleitenden Durchschnitt über den letzten n Perioden zu berechnen. Dieses konnte ich entfernen, indem ich den neuen Punktwert zu totalaverage am Anfang der Schleife addierte und den i - n Punktwert am Ende der Schleife entfernte. Meine Frage ist jetzt grundsätzlich: Kann ich die verbleibende innere Schleife in einer ähnlichen Weise, wie ich mit dem gleitenden Durchschnitt gehandhabt, gefragt, Jan 31 13 um 21:45 Die Antwort ist ja, können Sie. Mitte der 80er Jahre entwickelte ich einen solchen Algorithmus (wahrscheinlich nicht original) in FORTRAN für eine Prozessüberwachungs - und Steuerungsanwendung. Leider, das war vor mehr als 25 Jahren und ich kann mich nicht erinnern, die genaue Formeln, aber die Technik war eine Erweiterung der eine für bewegte Durchschnitte, mit Berechnungen zweiten Ordnung anstelle von nur linear. Nach dem Betrachten des Codes einige, denke ich, dass ich suss heraus, wie ich es damals getan habe. Beachten Sie, wie Ihre innere Schleife macht eine Summe von Squares: in viel die gleiche Weise, dass Ihr Durchschnitt ursprünglich hatte eine Summe von Werten Die beiden einzigen Unterschiede sind die Reihenfolge (seine Macht 2 statt 1) ​​und dass Sie den Durchschnitt subtrahieren Jeder Wert, bevor Sie es quadrieren. Nun, die unzertrennlich aussehen könnte, aber in der Tat können sie getrennt werden: Nun ist das erste Wort nur eine Summe von Squares, behandeln Sie das auf die gleiche Weise, dass Sie die Summe der Werte für den Durchschnitt. Der letzte Term (k2n) ist nur der Durchschnitt quadratisch mal der Periode. Da Sie das Ergebnis durch die Periode ohnehin teilen, können Sie einfach die neue durchschnittliche Quadrat ohne die zusätzliche Schleife hinzufügen. Schließlich können im zweiten Term (SUM (-2vi) k), da SUM (vi) total kn, dann können Sie es in diese ändern: oder nur -2k2n. Die das zweifache des durchschnittlichen Quadratwinkels beträgt, sobald die Periode (n) erneut unterteilt ist. Also die endgültige kombinierte Formel ist: (achten Sie darauf, die Gültigkeit davon zu überprüfen, da ich es von der Spitze des Kopfes ableiten) Und die Einbeziehung in Ihren Code sollte etwa so aussehen: Das Problem mit Ansätzen, die die Summe der Quadrate zu berechnen Dass es und das Quadrat der Summen ziemlich groß werden kann, und die Berechnung ihres Unterschiedes kann einen sehr großen Fehler einführen. So lasst uns etwas Besseres denken. Für warum dies erforderlich ist, finden Sie in der Wikipedia-Artikel auf Algorithmen für die Berechnung von Varianz und John Cook auf Theoretische Erklärung für numerische Ergebnisse) Erstens, anstatt die Berechnung der stddev lässt sich auf die Varianz. Sobald wir die Varianz haben, ist stddev nur die Quadratwurzel der Varianz. Angenommen, die Daten befinden sich in einem Array mit dem Namen x, das ein n-großes Fenster rollt, um eins kann man sich denken, indem man den Wert von x0 entfernt und den Wert von xn addiert. Die Mittelwerte von x0..xn-1 und x1..xn können durch beziehungsweise bezeichnet werden. Die Differenz zwischen den Varianzen von x0..xn-1 und x1..xn ist nach dem Auslösen einiger Ausdrücke und der Anwendung von (ab) (ab) (ab): Daher wird die Varianz durch etwas gestört, das Sie nicht aufrechterhalten muss Summe der Quadrate, die besser für numerische Genauigkeit ist. Sie können den Mittelwert und die Varianz einmal am Anfang mit einem geeigneten Algorithmus berechnen (Welfords-Methode). Danach müssen Sie jedes Mal, wenn Sie einen Wert im Fenster x0 durch ein anderes xn ersetzen müssen, den Durchschnitt und die Varianz wie folgt aktualisieren: Vielen Dank dafür. Ich benutzte es als Grundlage für eine Umsetzung in C für die CLR. Ich entdeckte, dass in der Praxis können Sie so aktualisieren, dass newVar ist eine sehr kleine negative Zahl, und die sqrt fehlschlägt. Ich führte eine if, um den Wert auf Null für diesen Fall zu begrenzen. Nicht Idee, aber stabil. Dies trat auf, wenn jeder Wert in meinem Fenster den gleichen Wert hatte (ich benutzte eine Fenstergröße von 20 und der Wert in Frage 0,5 war, falls jemand es versuchen und reproduzieren will) ndash Drew Noakes Jul 26 13 at 15:25 Ive (Und dazu beigetragen, dass die Bibliothek) für etwas sehr ähnliches. Seine Open-Source, Portierung auf C sollte einfach sein, wie Laden-gekauft Pie (haben Sie versucht, einen Kuchen aus dem Nichts). Überprüfen Sie es: commons. apache. org/math/api-3.1.1/index. Sie haben eine StandardDeviation Klasse. Gehen Sie in die Stadt antwortete Jan 31 13 at 21:48 You39re willkommen Ich didn39t haben die Antwort you39re suchen. Ich definitiv didn39t bedeuten, vorzuschlagen, Portierung der gesamten Bibliothek Nur die mindestens erforderlichen Code, der ein paar hundert Zeilen oder so sein sollte. Beachten Sie, dass ich keine Ahnung, was juristische / copyright Beschränkungen apache hat auf diesem Code, so you39d haben, um zu überprüfen, dass aus. Wenn Sie es verfolgen, hier ist der Link. So dass Abweichung FastMath ndash Jason Jan 31 13 am 22:36 Die meisten wichtigen Informationen wurde bereits oben gegeben --- aber vielleicht ist dies immer noch von allgemeinem Interesse. Eine winzige Java-Bibliothek zur Berechnung von gleitendem Durchschnitt und Standardabweichung finden Sie hier: github / tools4j / meanvar Die Implementierung basiert auf einer Variante der oben erwähnten Welfords-Methode. Standardabweichung (Volatilität) Standardabweichung (Volatilität) Einleitung Die Standardabweichung ist ein statistischer Begriff, der den Betrag der Variabilität oder der Streuung um einen Durchschnitt misst. Die Standardabweichung ist auch ein Maß für die Volatilität. Allgemein gesprochen ist Dispersion die Differenz zwischen dem Istwert und dem Mittelwert. Je größer diese Dispersion oder Variabilität ist, desto höher ist die Standardabweichung. Je kleiner diese Dispersion oder Variabilität ist, desto geringer ist die Standardabweichung. Chartisten können die Standardabweichung verwenden, um das erwartete Risiko zu messen und die Bedeutung bestimmter Preisbewegungen zu bestimmen. Berechnung StockCharts berechnet die Standardabweichung für eine Population, die davon ausgeht, dass die betreffenden Perioden den gesamten Datensatz darstellen, nicht ein Sample aus einem größeren Datensatz. Die Berechnungsschritte sind wie folgt: Berechnen Sie den durchschnittlichen (mittleren) Preis für die Anzahl der Perioden oder Beobachtungen. Bestimmen Sie jede Periode039s Abweichung (schließen Sie weniger durchschnittlichen Preis). Quadrat jede Periode039s Abweichung. Summe der quadrierten Abweichungen. Teilen Sie diese Summe durch die Anzahl der Beobachtungen. Die Standardabweichung ist dann gleich der Quadratwurzel dieser Zahl. Die Kalkulationstabelle oben zeigt ein Beispiel für eine 10-Perioden-Standardabweichung unter Verwendung von QQQQ-Daten. Man beachte, daß der 10-Periodendurchschnitt nach dem 10. Periodenzeitraum berechnet wird und dieser Durchschnitt auf alle 10 Perioden angewendet wird. Der Aufbau einer laufenden Standardabweichung mit dieser Formel wäre sehr intensiv. Excel hat einen einfacheren Weg mit der STDEVP-Formel. Die folgende Tabelle zeigt die 10-stufige Standardabweichung nach dieser Formel. Here039s ein Excel-Kalkulationstabelle, die die Standardabweichung Berechnungen zeigt. Standardabweichungswerte Die Standardabweichungswerte sind abhängig vom Preis der unter Sicherheit. Wertpapiere mit hohen Preisen wie Google (550) haben höhere Standardabweichungswerte als Wertpapiere mit niedrigen Preisen wie Intel (22). Diese höheren Werte sind keine Reflexion der höheren Volatilität, sondern eine Reflexion des tatsächlichen Preises. Die Standardabweichungswerte sind in Bezug auf den Preis des zugrunde liegenden Wertpapiers dargestellt. Historische Standardabweichungswerte werden auch betroffen sein, wenn ein Sicherheitssystem über einen längeren Zeitraum eine große Preisänderung erfährt. Eine Sicherheit, die sich von 10 auf 50 bewegt, hat höchstwahrscheinlich eine höhere Standardabweichung bei 50 als bei 10. In der obigen Tabelle bezieht sich die linke Skala auf die Standardabweichung. Google039s Standardabweichung Skala reicht von 2,5 bis 35, während die Intel-Bereich von 0,10 bis 0,75 läuft. Durchschnittliche Preisänderungen (Abweichungen) in Google reichen von 2,5 bis 35, während durchschnittliche Preisänderungen (Abweichungen) in Intel von 10 Cent bis 75 Cent liegen. Trotz der Bandbreitenunterschiede können Chartisten die Volatilitätsänderungen für jedes Wertpapier visuell beurteilen. Die Volatilität von Intel nahm von April bis Juni ab, da sich die Standardabweichung mehr als 70 Male veränderte. Google erlebt eine Schwankung der Volatilität im Oktober als Standardabweichung schoss über 30. Man müsste die Standardabweichung durch den Schlusskurs teilen, um die Volatilität für die beiden Wertpapiere direkt zu vergleichen. Messen von Erwartungen Der aktuelle Wert der Standardabweichung kann verwendet werden, um die Wichtigkeit einer Bewegungs - oder Soll-Erwartung abzuschätzen. Dabei wird davon ausgegangen, dass Preisänderungen in der Regel mit einer klassischen Glockenkurve verteilt werden. Obwohl Preisänderungen für Wertpapiere nicht immer normal verteilt sind, können Chartisten immer noch normale Distributionsrichtlinien verwenden, um die Bedeutung einer Kursbewegung abzuschätzen. In einer Normalverteilung liegen 68 der Beobachtungen innerhalb einer Standardabweichung. 95 der Beobachtungen fallen in zwei Standardabweichungen. 99,7 der Beobachtungen fallen unter drei Standardabweichungen. Mit diesen Richtlinien können Händler die Bedeutung einer Preisbewegung abschätzen. Eine Bewegung, die größer als eine Standardabweichung ist, würde in Abhängigkeit von der Bewegungsrichtung eine überdurchschnittliche Stärke oder Schwäche zeigen. Die Grafik oben zeigt Microsoft (MSFT) mit einer 21-tägigen Standardabweichung im Indikatorfenster. Es gibt ungefähr 21 Handelstage in einem Monat und die monatliche Standardabweichung war .88 am letzten Tag. In einer Normalverteilung sollten 68 der 21 Beobachtungen eine Preisänderung von weniger als 88 Cent aufweisen. 95 der 21 Beobachtungen sollten eine Preisänderung von weniger als 1,76 Cent (2 x .88 oder zwei Standardabweichungen) aufweisen. 99,7 der Beobachtungen sollten eine Preisänderung von weniger als 2,64 (3 x .88 oder drei Standardabweichungen) aufweisen, wobei Preisbewegungen, die 1,2 oder 3 Standardabweichungen darstellen, als bemerkenswert angesehen werden Es schwankte zwischen 0,32 und 0,88 von Mitte August bis Mitte Dezember. Ein 250-Tage-gleitenden Durchschnitt kann angewandt werden, um den Indikator zu glätten und finden einen Durchschnitt, die rund 68 Cent ist. Preis bewegt sich größer als 68 Cents waren größer als die 250 Tage-SMA der 21-Tage-Standardabweichung Diese überdurchschnittlichen Kursbewegungen weisen auf ein gesteigertes Interesse hin, das eine Trendveränderung vorherzusagen oder einen Breakout markieren könnte Schlussfolgerungen Die Standardabweichung ist ein statistisches Maß für die Volatilität Die Standardabweichung wird auch bei anderen Indikatoren wie Bollinger-Bändern verwendet, die 2 Standardabweichungen oberhalb und unterhalb des gleitenden Mittelwerts festlegen. Bewegungen, die die Bänder übersteigen, werden als signifikant genug angesehen, um die Aufmerksamkeit zu rechtfertigen. Wie bei allen Indikatoren sollte die Standardabweichung in Verbindung mit anderen Analysewerkzeugen wie Impulsoszillatoren oder Diagrammmustern verwendet werden. Standardabweichung und SharpCharts Die Standardabweichung ist als Indikator in SharpCharts mit einem Standardparameter von 10 verfügbar. Dieser Parameter kann je nach Analysebedarf geändert werden. Grob gesagt, 21 Tage entspricht einem Monat, 63 Tage entspricht einem Viertel und 250 Tagen entspricht einem Jahr. Die Standardabweichung kann auch auf wöchentlichen oder monatlichen Diagrammen verwendet werden. Indikatoren können auf die Standardabweichung angewendet werden, indem Sie auf erweiterte Optionen klicken und dann eine Überlagerung hinzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit der Standardabweichung. Technical Chart Indikatoren und Studien Beschreibungen, Formeln, Parameter und andere Hilfe für die Indikatoren und Studien, die von der Barchart Technical Charts-Anwendung unten verwendet werden. Technische Charts und Classic Charts haben jeweils ihr eigenes Studium. Ansicht Classic Chart Indicators Interactive Charts. Jedoch teilen viele der gleichen Studien mit Technical Charts. Einige der Parameter können zwischen den beiden Versionen von Diagrammen etwas unterschiedlich sein. Soweit nicht anders angegeben, sind die in dieser Dokumentation dargestellten Parameter diejenigen, die vom Technischen Chart-Programm verwendet werden. Technische Indikatoren und Studien nur in interaktiven Charts verfügbar Wenn Sie zwischen technischen, interaktiven oder klassischen Diagrammen wechseln, werden alle bereits auf dem Diagramm befindlichen Studien entfernt, da die Indikatoren nicht übertragen werden. Hinweis: Wenn Sie mehrere gleitende Durchschnitte in einem Diagramm hinzufügen, werden die Zeilen in dieser Reihenfolge eingefärbt: rot, grün, blau, lila, orange. Beim Hinzufügen eines Indikators zu einem Technischen Chart können Sie die Parameter der Studie ändern, indem Sie auf den Indikatornamen klicken. Der Bereich wird erweitert, und Sie können die Parameter Ihrer Wahl eingeben. Standardabweichungstyp. Standalone Standardabweichung ist ein statistischer Begriff, der einen guten Hinweis auf die Volatilität liefert. Es misst, wie weit die Werte (zum Beispiel die Schlusskurse) aus dem Mittel verteilt sind. Dispersion ist die Differenz zwischen dem tatsächlichen Wert (Schlusskurs) und dem Durchschnittswert (mittlerer Schlusskurs). Je größer der Unterschied zwischen den Schlusskursen und dem Durchschnittspreis ist, desto höher ist die Standardabweichung und desto höher die Volatilität. Je näher die Schlusskurse dem Durchschnittspreis entsprechen, desto geringer die Standardabweichung und desto geringer die Volatilität. Die Schritte zur Berechnung einer 20-Perioden-Standardabweichung sind wie folgt: Berechnen Sie den einfachen Mittelwert (Mittelwert) des Schlusskurses. D. h. Summe der letzten 20 Schlusskurse und dividiert durch 20. Für jeden Zeitraum subtrahieren Sie den durchschnittlichen Schlusskurs vom tatsächlichen Schlusskurs. Dies gibt uns die Abweichung für jede Periode. Quadrat jede Periodenabweichung. Summe der quadrierten Abweichungen. Teilen Sie die Summe der quadrierten Abweichungen durch die Anzahl der Perioden (20 in unserem Beispiel unten). Die Standardabweichung ist dann gleich der Quadratwurzel dieser Zahl. Die 20-fache Standardabweichung für die obigen Daten ist 6.787. Beachten Sie, dass dies die Vollversion der Standardabweichung ist. Es gibt eine andere Art der Standardabweichung Berechnung, die verwendet wird, wenn Sie eine statistische Stichprobe einer Bevölkerung, aber diese Version nicht in der technischen Analyse verwendet wird, da alle Datenpunkte bekannt sind. Periode (20) - die Anzahl der Balken auf der KarteHow, um die gleitenden Mittelwerte in Excel zu berechnen Excel-Datenanalyse für Dummies, 2nd Edition Der Datenanalyse-Befehl bietet ein Werkzeug zur Berechnung von verschobenen und exponentiell geglätteten Durchschnittswerten in Excel. Nehmen Sie an, um zu veranschaulichen, dass Sie tägliche Temperaturinformationen gesammelt haben. Sie wollen den dreitägigen gleitenden Durchschnitt 8212 den Durchschnitt der letzten drei Tage 8212 als Teil einer einfachen Wettervorhersage berechnen. Gehen Sie folgendermaßen vor, um die gleitenden Mittelwerte für diesen Datensatz zu berechnen. Um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, klicken Sie zuerst auf die Schaltfläche Data tab8217s Data Analysis. Wenn Excel das Dialogfeld Datenanalyse anzeigt, wählen Sie aus der Liste den Eintrag Moving Average aus, und klicken Sie dann auf OK. Excel zeigt das Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" an. Identifizieren Sie die Daten, die Sie verwenden möchten, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie im Dialogfeld "Gleitender Durchschnitt" in das Eingabebereichsfeld. Identifizieren Sie dann den Eingabebereich, indem Sie entweder eine Arbeitsbereichsadresse eingeben oder mit der Maus den Arbeitsbereich auswählen. Ihre Bereichsreferenz sollte absolute Zellenadressen verwenden. Eine absolute Zellenadresse steht vor dem Spaltennamen und der Zeilennummer mit Vorzeichen, wie in A1: A10. Wenn die erste Zelle in Ihrem Eingabebereich eine Textbeschriftung enthält, um Ihre Daten zu identifizieren oder zu beschreiben, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Labels in First Row. Erklären Sie im Textfeld Interval, wie viele Werte in die gleitende Durchschnittsberechnung einbezogen werden sollen. Sie können einen gleitenden Durchschnitt mit einer beliebigen Anzahl von Werten berechnen. Standardmäßig verwendet Excel die letzten drei Werte, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Um festzulegen, dass eine andere Anzahl von Werten zur Berechnung des gleitenden Durchschnitts verwendet werden soll, geben Sie diesen Wert in das Textfeld Intervall ein. Sagen Sie Excel, wo die gleitenden Durchschnittsdaten platziert werden sollen. Verwenden Sie das Textfeld Ausgabebereich, um den Arbeitsblattbereich zu identifizieren, in dem Sie die gleitenden Durchschnittsdaten platzieren möchten. In dem Arbeitsblattbeispiel wurden die gleitenden Durchschnittsdaten in den Arbeitsblattbereich B2: B10 platziert. (Optional) Geben Sie an, ob ein Diagramm gewünscht wird. Wenn Sie ein Diagramm möchten, das die gleitenden Durchschnittsinformationen darstellt, aktivieren Sie das Kontrollkästchen "Diagrammausgabe". (Optional) Geben Sie an, ob Standardfehlerinformationen berechnet werden sollen. Wenn Sie Standardfehler für die Daten berechnen möchten, aktivieren Sie das Kontrollkästchen Standardfehler. Excel legt Standardfehlerwerte neben den gleitenden Mittelwerten fest. (Die Standardfehlerinformationen gehen zu C2: C10.) Nachdem Sie die Angabe, welche gleitenden durchschnittlichen Informationen Sie berechnen lassen möchten und wo Sie sie platzieren möchten, klicken Sie auf OK. Excel berechnet gleitende Durchschnittsinformationen. Hinweis: Wenn Excel doesn8217t über genügend Informationen verfügt, um einen gleitenden Durchschnitt für einen Standardfehler zu berechnen, legt er die Fehlermeldung in die Zelle. Sie können mehrere Zellen sehen, die diese Fehlermeldung als einen Wert anzeigen.