Flytte Gjennomsnittet 9 18

Flytte gjennomsnitt - Enkle og eksponentielle flytende gjennomsnitt - Enkel og eksponentiell introduksjon Flytte gjennomsnitt øker prisdataene for å danne en trend-indikator. De forutsier ikke prisretning, men definerer snarere den nåværende retningen med et lag. Flytte gjennomsnittlig forsinkelse fordi de er basert på tidligere priser. Til tross for denne tøysen, beveger bevegelige gjennomsnitt en jevn prishandling og filtrerer ut støyen. De danner også byggesteinene for mange andre tekniske indikatorer og overlegg, for eksempel Bollinger Bands. MACD og McClellan Oscillator. De to mest populære typene av bevegelige gjennomsnittsverdier er Simple Moving Average (SMA) og Exponentential Moving Average (EMA). Disse bevegelige gjennomsnittsverdiene kan brukes til å identifisere retningen til trenden eller definere potensielle støtte - og motstandsnivåer. Here039s et diagram med både en SMA og en EMA på den: Simple Moving Average Calculation Et enkelt bevegelige gjennomsnitt er dannet ved å beregne gjennomsnittsprisen på en sikkerhet over et bestemt antall perioder. De fleste bevegelige gjennomsnitt er basert på sluttkurs. Et 5-dagers enkelt glidende gjennomsnitt er den fem dagers summen av sluttkurs dividert med fem. Som navnet antyder, er et glidende gjennomsnitt et gjennomsnitt som beveger seg. Gamle data blir droppet da nye data kommer til rådighet. Dette får gjennomsnittet til å bevege seg langs tidsskalaen. Nedenfor er et eksempel på et 5-dagers glidende gjennomsnitt som utvikler seg over tre dager. Den første dagen i det bevegelige gjennomsnittet dekker de siste fem dagene. Den andre dagen i glidende gjennomsnitt dråper det første datapunktet (11) og legger til det nye datapunktet (16). Den tredje dagen i det bevegelige gjennomsnittet fortsetter ved å slippe det første datapunktet (12) og legge til det nye datapunktet (17). I eksemplet ovenfor øker prisene gradvis fra 11 til 17 over totalt syv dager. Legg merke til at det bevegelige gjennomsnittet også stiger fra 13 til 15 over en tre-dagers beregningsperiode. Legg også merke til at hver glidende gjennomsnittsverdi ligger like under siste pris. For eksempel er det bevegelige gjennomsnittet for første dag 13 og siste pris 15. Prisene de foregående fire dagene var lavere, og dette medfører at det bevegelige gjennomsnittet går til lag. Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig Beregning Eksponentielle glidende gjennomsnitt reduserer forsinkelsen ved å bruke mer vekt til de siste prisene. Vektingen som brukes på den siste prisen, avhenger av antall perioder i glidende gjennomsnitt. Det er tre trinn for å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Først beregner du det enkle glidende gjennomsnittet. Et eksponentielt glidende gjennomsnitt (EMA) må starte et sted slik at et enkelt glidende gjennomsnitt blir brukt som forrige periode039s EMA i den første beregningen. For det andre, beregne vektingsmultiplikatoren. Tredje, beregne eksponentielt glidende gjennomsnitt. Formelen nedenfor er for en 10-dagers EMA. Et 10-års eksponentielt glidende gjennomsnitt bruker en 18,18 vekting til den siste prisen. En 10-årig EMA kan også kalles en 18.18 EMA. En 20-årig EMA gjelder en vei på 9,52 til den siste prisen (2 (201) .0952). Legg merke til at vektingen for kortere tidsperiode er mer enn vektingen for lengre tidsperiode. Faktisk faller vekten halvparten hver gang den bevegelige gjennomsnittlige perioden fordobles. Hvis du vil ha en bestemt prosentandel for en EMA, kan du bruke denne formelen til å konvertere den til tidsperioder, og deretter angi verdien som EMA039-parameteren: Nedenfor er et regneark eksempel på et 10-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og en 10- dag eksponentiell glidende gjennomsnitt for Intel. Enkle bevegelige gjennomsnitt er rett frem og krever liten forklaring. 10-dagers gjennomsnittet beveger seg ganske enkelt som nye priser blir tilgjengelige og gamle priser faller av. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet begynner med den enkle glidende gjennomsnittsverdien (22,22) i den første beregningen. Etter den første beregningen tar den normale formelen over. Fordi en EMA begynner med et enkelt bevegelig gjennomsnittsmål, blir dens virkelige verdi ikke realisert før 20 eller så perioder senere. Med andre ord kan verdien på Excel-regnearket avvike fra diagramverdien på grunn av den korte tilbakekallingsperioden. Dette regnearket går bare tilbake 30 perioder, noe som betyr at påvirkning av det enkle glidende gjennomsnittet har hatt 20 perioder å forsvinne. StockCharts går tilbake minst 250 perioder (vanligvis mye lenger) for beregningene, slik at effektene av det enkle glidende gjennomsnittet i den første beregningen er fullstendig forsvunnet. Lagfaktoren Jo lengre det bevegelige gjennomsnittet, desto mer lagret. Et 10-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt vil krame prisene ganske tett og ta kort tid etter at prisene svinger. Kortflytende gjennomsnitt er som fartbåter - skumle og raske å forandre seg. I motsetning til dette, inneholder et 100-dagers glidende gjennomsnitt mange tidligere data som reduserer det. Lengre bevegelige gjennomsnitt er som havskipskip - sløv og sakte å forandre. Det tar en større og lengre prisbevegelse for et 100-dagers glidende gjennomsnitt for å bytte kurs. Tabellen over viser SampP 500 ETF med en 10-dagers EMA tett følgende priser og en 100-dagers SMA-sliping høyere. Selv med januar-februar-tilbakegangen holdt 100-dagers SMA kurset og gikk ikke ned. 50-dagers SMA passer et sted mellom 10 og 100 dagers glidende gjennomsnitt når det gjelder lagfaktoren. Enkel vs eksponentiell flytende gjennomsnitt Selv om det er klare forskjeller mellom enkle glidende gjennomsnitt og eksponentielle glidende gjennomsnitt, er det ikke nødvendigvis bedre enn det andre. Eksponentielle glidende gjennomsnitt har mindre forsinkelse og er derfor mer følsomme overfor siste priser - og de siste prisendringene. Eksponentielle glidende gjennomsnitt vil slå før enkle glidende gjennomsnitt. Enkle bevegelige gjennomsnitt, derimot, representerer et sant gjennomsnitt av priser for hele tidsperioden. Som sådan kan enkle bevegelige gjennomsnitt være bedre egnet til å identifisere støtte - eller motstandsnivåer. Flytte gjennomsnittlig preferanse avhenger av mål, analytisk stil og tidshorisont. Chartister bør eksperimentere med begge typer bevegelige gjennomsnitt samt forskjellige tidsrammer for å finne den beste passformen. Tabellen nedenfor viser IBM med 50-dagers SMA i rødt og 50-dagers EMA i grønt. Begge toppet i slutten av januar, men nedgangen i EMA var skarpere enn nedgangen i SMA. EMA dukket opp i midten av februar, men SMA fortsatte å bli lavere til slutten av mars. Legg merke til at SMA dukket opp over en måned etter EMA. Lengder og tidsrammer Lengden på det bevegelige gjennomsnittet avhenger av de analytiske målene. Kortvarige gjennomsnitt (5-20 perioder) passer best for kortsiktige trender og handel. Chartister interessert i langsiktige trender ville velge lengre bevegelige gjennomsnitt som kan utvide 20-60 perioder. Langsiktig investorer vil foretrekke å flytte gjennomsnitt med 100 eller flere perioder. Noen bevegelige gjennomsnittlige lengder er mer populære enn andre. 200-dagers glidende gjennomsnitt er kanskje den mest populære. På grunn av lengden er dette klart et langsiktig glidende gjennomsnitt. Deretter er det 50-dagers glidende gjennomsnittet ganske populært for den langsiktige trenden. Mange diagrammer bruker de 50-dagers og 200-dagers glidende gjennomsnittene sammen. Kortsiktig, et 10-dagers glidende gjennomsnitt var ganske populært i det siste fordi det var lett å beregne. Man lagde bare tallene og flyttet desimaltegnet. Trend Identification De samme signalene kan genereres ved hjelp av enkle eller eksponentielle glidende gjennomsnitt. Som nevnt ovenfor er preferansen avhengig av hver enkelt person. Disse eksemplene nedenfor vil bruke både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Begrepet glidende gjennomsnitt gjelder både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Retningen av det bevegelige gjennomsnittet gir viktig informasjon om priser. Et stigende glidende gjennomsnitt viser at prisene generelt øker. Et fallende glidende gjennomsnitt indikerer at prisene i gjennomsnitt faller. Et stigende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig opptrend. Et fallende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig nedtrend. Tabellen over viser 3M (MMM) med et 150-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt. Dette eksempelet viser hvor godt bevegelige gjennomsnittsverdier fungerer når trenden er sterk. Den 150-dagers EMA avslått i november 2007 og igjen i januar 2008. Legg merke til at det tok 15 tilbakegang å reversere retningen av dette bevegelige gjennomsnittet. Disse forsinkende indikatorene identifiserer trendendringer som de oppstår (i beste fall) eller etter at de oppstår (i verste fall). MMM fortsatte ned til mars 2009 og økte deretter 40-50. Legg merke til at 150-dagers EMA ikke viste seg før etter denne bølgen. Når det gjorde det, fortsatte MMM høyere de neste 12 månedene. Flytte gjennomsnitt arbeider briljant i sterke trender. Double Crossovers To bevegelige gjennomsnitt kan brukes sammen for å generere crossover-signaler. I teknisk analyse av finansmarkedene. John Murphy kaller dette den dobbelte crossover-metoden. Dobbeltoverganger innebærer et relativt kort glidende gjennomsnitt og et relativt langt bevegelige gjennomsnitt. Som med alle bevegelige gjennomsnitt, definerer den generelle lengden på det bevegelige gjennomsnittet tidsrammen for systemet. Et system som bruker en 5-dagers EMA og 35-dagers EMA, vil bli ansett som kortsiktige. Et system som bruker en 50-dagers SMA og 200-dagers SMA, vil bli ansett på mellomlang sikt, kanskje til og med på lang sikt. Et kystovergang skjer når kortere bevegelige gjennomsnittsværdier krysser over lengre bevegelige gjennomsnitt. Dette er også kjent som et gyldent kors. Et bearish crossover oppstår når kortere bevegelige gjennomsnitt krysser under lengre bevegelige gjennomsnitt. Dette er kjent som et dødt kryss. Flytte gjennomsnittsoverganger gir relativt sent signaler. Tross alt har systemet to forsinkende indikatorer. Jo lengre bevegelige gjennomsnittsperioder, desto større er lagringen i signalene. Disse signalene fungerer bra når en god trend tar tak. Imidlertid vil et glidende gjennombruddssystem produsere mange whipsaws i fravær av en sterk trend. Det er også en trippel crossover metode som involverer tre bevegelige gjennomsnitt. Igjen genereres et signal når det korteste bevegelige gjennomsnittet krysser de to lengre bevegelige gjennomsnittene. Et enkelt tredelt crossover-system kan innebære 5-dagers, 10-dagers og 20-dagers glidende gjennomsnitt. Tabellen over viser Home Depot (HD) med en 10-dagers EMA (grønn prikket linje) og 50-dagers EMA (rød linje). Den svarte linjen er den daglige lukkingen. Å bruke en glidende gjennomsnittsovergang ville ha resultert i tre whipsaws før du fikk en god handel. Den 10-dagers EMA brøt under 50-dagers EMA i slutten av oktober (1), men dette var ikke lenge da 10-dagene flyttet tilbake over midten av november (2). Dette krysset varet lengre, men neste bearish crossover i januar (3) skjedde nær prisnivået i slutten av november, noe som resulterte i en annen whipsaw. Dette bearish krysset varede ikke lenge da 10-dagers EMA flyttet tilbake over 50-dagen noen dager senere (4). Etter tre dårlige signaler forløste det fjerde signalet et sterkt trekk når aksjene økte over 20. Det er to takeaways her. For det første er crossovers utsatt for whipsaw. Et pris - eller tidsfilter kan brukes for å forhindre whipsaws. Traders kan kreve crossover til siste 3 dager før du handler eller krever at 10-dagers EMA skal flytte over 50-dagers EMA med en viss mengde før du handler. For det andre kan MACD brukes til å identifisere og kvantifisere disse kryssene. MACD (10,50,1) vil vise en linje som representerer forskjellen mellom de to eksponentielle glidende gjennomsnittene. MACD blir positiv under et gyldent kors og negativt under et dødt kryss. Prosentpris Oscillatoren (PPO) kan brukes på samme måte som prosentandeler. Vær oppmerksom på at MACD og PPO er basert på eksponentielle glidende gjennomsnitt og stemmer ikke overens med enkle glidende gjennomsnitt. Dette diagrammet viser Oracle (ORCL) med 50-dagers EMA, 200-dagers EMA og MACD (50,200,1). Det var fire bevegelige gjennomsnittsoverskridelser over en 12-årig periode. De første tre resulterte i whipsaws eller dårlige handler. En vedvarende trend begynte med fjerde crossover som ORCL avansert til midten av 20-tallet. Nok en gang jobber glidende gjennomsnittsoverganger godt når trenden er sterk, men produserer tap i fravær av en trend. Prisoverskridelser Flytte gjennomsnitt kan også brukes til å generere signaler med enkle prisoverskridelser. Et bullish signal genereres når prisene går over det bevegelige gjennomsnittet. Et bearish signal genereres når prisene flytter under det bevegelige gjennomsnittet. Prisoverskridelser kan kombineres for å handle innenfor den større trenden. Det lengre bevegelige gjennomsnittet setter tonen for den større trenden, og det kortere glidende gjennomsnittet brukes til å generere signalene. Man vil se etter bullish prisoverganger bare når prisene allerede er over det lengre bevegelige gjennomsnittet. Dette ville være handel i harmoni med den større trenden. For eksempel, hvis prisen ligger over 200-dagers glidende gjennomsnitt, vil kartleggere bare fokusere på signaler når prisen beveger seg over 50-dagers glidende gjennomsnitt. Åpenbart vil et trekk under 50-dagers glidende gjennomsnitt forutse et slikt signal, men slike bearish kryss vil bli ignorert fordi den større trenden er oppe. Et bearish kryss ville bare foreslå en tilbaketrekking i en større opptrinn. Et kryss tilbake over 50-dagers glidende gjennomsnitt ville signalere en oppgang i prisene og fortsettelsen av den store opptrenden. Neste diagram viser Emerson Electric (EMR) med 50-dagers EMA og 200-dagers EMA. Aksjen flyttet over og holdt over 200-dagers glidende gjennomsnitt i august. Det var dips under 50-dagers EMA tidlig i november og igjen tidlig i februar. Prisene flyttet raskt over 50-dagers EMA for å gi bullish signaler (grønne piler) i harmoni med større opptrinn. MACD (1,50,1) vises i indikatorvinduet for å bekrefte priskryss over eller under 50-dagers EMA. Den 1-dagers EMA er lik sluttkurs. MACD (1,50,1) er positiv når lukkingen er over 50-dagers EMA og negativ når lukkingen er under 50-dagers EMA. Støtte og motstand Flytte gjennomsnitt kan også fungere som støtte i en uptrend og motstand i en downtrend. En kortsiktig opptrend kan finne støtte nær 20-dagers enkeltflytende gjennomsnitt, som også brukes i Bollinger Bands. Et langsiktig opptrend kan finne støtte nær det 200-dagers enkle glidende gjennomsnittet, som er det mest populære langsiktige glidende gjennomsnittet. Faktisk kan 200-dagers glidende gjennomsnitt gi støtte eller motstand bare fordi den er så mye brukt. Det er nesten som en selvoppfyllende profeti. Figuren over viser NY Composite med det 200-dagers enkle glidende gjennomsnittet fra midten av 2004 til slutten av 2008. 200-dagene ga støtte mange ganger under forskudd. Når trenden reverserte med en dobbel toppstøt, virket det 200-dagers glidende gjennomsnittet som motstand rundt 9500. Forvent ikke eksakte støtte - og motstandsnivåer fra bevegelige gjennomsnitt, spesielt lengre bevegelige gjennomsnitt. Markeder er drevet av følelser, noe som gjør dem utsatt for overskudd. I stedet for eksakte nivåer kan bevegelige gjennomsnittsverdier brukes til å identifisere støtte - eller motstandssoner. Konklusjoner Fordelene ved å bruke bevegelige gjennomsnitt må veies mot ulempene. Flytte gjennomsnitt er trenden som følger eller forsinker, indikatorer som alltid vil være et skritt bakover. Dette er ikke nødvendigvis en dårlig ting skjønt. Tross alt er trenden din venn, og det er best å handle i retning av trenden. Flytte gjennomsnitt sikrer at en næringsdrivende er i tråd med den nåværende trenden. Selv om trenden er din venn, legger verdipapirer mye tid i handelsområder, noe som gjør flytteverdier ineffektive. En gang i en trend vil glidende gjennomsnitt holde deg i, men også gi sent signal. Don039t forventer å selge på toppen og kjøpe på bunnen ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt. Som med de fleste tekniske analyseverktøy, bør bevegelige gjennomsnitt ikke brukes alene, men i forbindelse med andre komplementære verktøy. Chartister kan bruke bevegelige gjennomsnitt for å definere den overordnede trenden og deretter bruke RSI til å definere overkjøpte eller oversolgte nivåer. Legge til bevegelige gjennomsnitt til StockCharts-diagrammer Flytte gjennomsnitt er tilgjengelig som en prisoverleggsfunksjon på SharpCharts arbeidsbenk. Med rullegardinmenyen Overlays kan brukerne velge enten et enkelt glidende gjennomsnitt eller et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Den første parameteren brukes til å angi antall tidsperioder. En valgfri parameter kan legges til for å spesifisere hvilket prisfelt som skal brukes i beregningene - O for Åpen, H for Høy, L for Lav og C for Lukk. Et komma brukes til å skille mellom parametere. En annen valgfri parameter kan legges til for å skifte de bevegelige gjennomsnittene til venstre (tidligere) eller høyre (fremtidige). Et negativt tall (-10) ville skifte det bevegelige gjennomsnittet til venstre 10 perioder. Et positivt tall (10) ville skifte det bevegelige gjennomsnittet til høyre 10 perioder. Flere bevegelige gjennomsnitt kan overlappes prisplottet ved ganske enkelt å legge til en annen overleggslinje til arbeidsbenken. StockCharts medlemmer kan endre farger og stil for å skille mellom flere bevegelige gjennomsnitt. Når du har valgt en indikator, åpner du Avanserte alternativer ved å klikke på den lille grønne trekant. Avanserte alternativer kan også brukes til å legge til et glidende gjennomsnittlig overlegg til andre tekniske indikatorer som RSI, CCI og Volume. Klikk her for et live diagram med flere forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Bruke Flytte Gjennomsnitt med StockCharts-skanninger Her er noen prøve-skanninger som StockCharts-medlemmer kan bruke til å skanne etter ulike bevegelige gjennomsnittlige situasjoner: Bullish Moving Average Cross: Denne skanningen ser etter aksjer med et stigende 150-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et bullish kryss av 5 - dag EMA og 35-dagers EMA. Det 150-dagers glidende gjennomsnittet stiger så lenge det handler over nivået for fem dager siden. Et bullish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg over 35-dagers EMA på over gjennomsnittet. Bearish Moving Average Cross: Denne skanningen ser etter aksjer med et fallende 150-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et bearish kryss av 5-dagers EMA og 35-dagers EMA. Det 150-dagers glidende gjennomsnittet faller så lenge det handler under nivået for fem dager siden. Et bearish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg under 35-dagers EMA på over gjennomsnittet. Ytterligere studie John Murphy039s bok har et kapittel viet til bevegelige gjennomsnitt og deres ulike bruksområder. Murphy dekker fordeler og ulemper ved å flytte gjennomsnitt. I tillegg viser Murphy hvordan bevegelige gjennomsnitt arbeider med Bollinger Bands og kanalbaserte handelssystemer. Teknisk analyse av finansmarkedene John MurphyWelcome to City-Data Ved å samle inn og analysere data fra en rekke offentlige og private kilder, var det i stand til å skape detaljerte, informative profiler for hver by i USA. Fra kriminalitet til værmønstre finner du dataene du leter etter på City-Data. City-Data ser over 14 millioner brukere per måned (juli 2016) og har blitt omtalt i 121 bøker, på CNN, WABC i New York, Bay News 9 i Tampa Bay og USA Today's Hot Sites, blant andre. Hurtig navigasjon FL TX NM AZ AK CA NV UT CO ELLER WA ID HI OK MT WY ND SD NE KS MN IA MO AR LA MS AL GA SC IL WI MI I OH TN KY NC WV VA PA NY ME VT NH RI CT NJ DE MD MA DC Etter kategori Nabolag Evalueringer Restaurantinspeksjonsresultater Interaktivt datakart endring siden 2k Laster inn data. vennligst vent Basert på 2005-2014 data Laster inn data. vennligst vent våre data i aksjon. City-Data Blog. Hvilke rare ting søker folk på Google Hvordan påvirker inntektsskattemigrasjonsmønstre Hvilke funksjoner er populære i hvilken type boliger I City-Data Blog. Våre forfattere bruker data til å svare på spørsmål du aldri visste at du hadde. Fra dumme, lette etterforskninger til kraftige økonomiske undersøkelser, dekker vi en rekke emner som alle kan nyte Våre forfattere, mange av dem Ph. D. Nyutdannede eller kandidater, skape lettlest artikler om et bredt spekter av emner. Våre byguider. Vil du planlegge en ferie Hva med å finne noe nytt å gjøre i din egen by Våre byguider er for deg. Våre guider gir generelle oversikter over byer over hele USA, samt detaljert informasjon om spesifikke attraksjoner, inkludert museer, restauranter, uteliv og mer. De inkluderer også praktiske råd om lokal transport, helse og medisinske tjenester. Theyre din go-to ressurs for å få mest mulig ut av en hvilken som helst by Finn byer som passer dine behov. Velg opptil 10 kriterier fra vår store database, angi ønsket rekkevidde med brukervennlige visuelle kontroller og begrens resultatene ved hjelp av flere tilgjengelige filtre. Bruk vårt bysammenligningsverktøy til å analysere og sammenligne to byer. Geografisk og statistisk data, demografi, nåværende og historiske verdier - det er alt her. Å bestemme hvor du skal flytte er enklere enn noensinne. Vårt drivstoffkalkulator gir deg mulighet til å bestemme mengden og prisen på drivstoff for en tur, samt sammenligne både tur - og årskostnader for to kjøretøy. Hva skjer i byen-data Vi har over 74 000 byfotografier ikke funnet noe annet sted, grafer av de nyeste eiendomsprisene og salgstrender, nylig hjemmeomsalg, en hjemmevurdering, hundretusenvis av kart, satellittbilder, demografiske data (rase, inntekt, forfedre, utdanning, sysselsetting), geografiske data, statsprofiler, kriminalitetsdata, registrerte kjønnsforbrytere, levestandard, boliger, religioner, virksomheter, lokalnyhetskoblinger basert på vår eksklusive teknologi, fødesteder til kjente personer, politiske bidrag, by statens økonomi, sysselsetting, vær, naturkatastrofer, sykehus, skoler og biblioteker. I tillegg til vår enorme samling av data har vi også laget våre Topp 100 bylister og topp 101 bylister. Disse listene rangerer byer i hundrevis av kategorier, inkludert inntekt, kriminalitet, mest homofile par, de fleste biler, korteste pendler, største hus, best utdannede beboere og mange flere. Vi har også tusenvis av tilfeldige bybilder sendt av våre brukere. Beregn Flytte Gjennomsnitt Skrevet 28. april 2009 i Lær Excel - 191 kommentarer Flyttende gjennomsnitt brukes ofte til å forstå underliggende trender og bidrar til prognoser. MACD eller flytende gjennomsnittlig konvergensdivergens er sannsynligvis det mest brukte tekniske analyseverktøyet i aksjehandel. Det er ganske vanlig i flere bedrifter å bruke glidende gjennomsnitt på 3 måneders salg for å forstå hvordan trenden er. I dag lærer vi hvordan du kan beregne glidende gjennomsnitt og hvordan gjennomsnittlig siste 3 måneder kan beregnes ved hjelp av Excel-formler. Beregn flytende gjennomsnitt For å beregne glidende gjennomsnitt, er alt du trenger, den gode gamle AVERAGE Excel-funksjonen. Forutsatt at dataene dine ligger i området B1: B12, bare skriv inn denne formelen i cellen D3 AVERAGE (B1: B3) og kopier nå formelen fra D3 til området D4 til D12 (husk, siden du beregner glidende gjennomsnitt på 3 måneder , du vil bare få 10 verdier 12-31) Det er alt du trenger for å beregne glidende gjennomsnitt. Beregn Flytende gjennomsnitt av de siste 3 månedene Alene La oss si at du må beregne gjennomsnittet for de siste 3 månedene når som helst. Det betyr at når du angir verdien for neste måned, bør gjennomsnittet justeres automatisk. Først la oss ta en titt på formelen og da vil vi forstå hvordan det fungerer. Så hva er det slik at den ovennevnte formelen gjør det uansett Det regner hvor mange måneder som allerede er angitt 8211 COUNT (B4: B33) Da er det offsetting count minus 3 celler fra B4 og henter 3 celler derfra 8211 OFFSET (B4, COUNT (B4 : B33) -3,0,3,1). Dette er bare de siste 3 månedene. Endelig passerer dette området til AVERAGE-funksjonen for å beregne det bevegelige gjennomsnittet for de siste 3 månedene. Ditt hjemmearbeid Nå som du har lært å beregne glidende gjennomsnitt ved hjelp av Excel, er dette ditt hjemmearbeid. La oss si at du vil ha antall måneder som brukes til å beregne glidende gjennomsnitt for å kunne konfigureres i cellen E1. dvs. når E1 endres fra 3 til 6, bør den glidende gjennomsnittstabellen beregne glidende gjennomsnitt i 6 måneder av gangen. Hvordan skriver du formlene, så Don8217t ser på kommentarene, gå og finne ut det selv. Hvis du ikke finner svaret, kom tilbake hit og les kommentarene. Go Dette innlegget er en del av vår Spreadcheats-serie. et 30-dagers online excel treningsprogram for brukere av kontormaskiner og regneark. Bli med i dag . Del dette tipset med vennene dine Hei, nylig funnet nettstedet ditt og jeg elsker alle tipsene. Takk for alle dine opplæringsprogrammer. Det var akkurat jeg trengte, men jeg løp inn i et problem, siden jeg også bruker Vlookup med Offset. For eksempel, i eksempelet ditt, ville jeg bruke Vlookup i malen min, slik at når jeg legger inn nye data hver måned, vil den automatisk oppdatere salgsdataene hver måned. Mitt problem er i min OFFSET-formel, jeg har COUNTA som tydeligvis teller noen celler med formler, selv. Noen ideer om hvordan å innlemme disse to funksjonene bedre, spesielt når jeg prøver å grave og gjennomsnitt som de siste 12 månedene, vil jeg sette pris på noen ideer du eller dine lesere har. Takk igjen, for det fantastiske nettstedet Twee. Velkommen til PHD og takk for at du stiller et spørsmål. Jeg er ikke sikker på om jeg forsto det riktig skjønt. Har du prøvd å bruke telle i stedet for counta Du har ikke vist oss offsetformelen uten å se at det ville være vanskelig å fikse det. Jeg må beregne et 12 måneders rullende gjennomsnitt som vil omfatte en 24 måneders periode når det er ferdig. Kan du peke meg i riktig retning som også hvordan du kommer i gang Mine data er vehivle miles og starter på B2 og slutter på B25. Hjelp Chandoo, dette er en flott formel for det jeg bruker, bortsett fra jeg prøver mislykkes å gjøre formelen betinget. Jeg har et regneark, se linker under, som sporer alle runder av diskgolf som spilles av venner og meg selv. Ive har allerede det satt opp for å beregne hvert av våre gjennomsnittlige gjennomsnitt og hvert av gjennomsnittene våre på bestemte kurs. Det jeg prøver å gjøre nå, er imidlertid også å sette opp et glidende gjennomsnitt basert på våre 5 siste runder. Nok en gang har data blitt skrevet inn, jeg vil bytte den til 10, men for nå vil 5 bli bra. Jeg kan få det bevegelige gjennomsnittet til å fungere, men jeg kan ikke finne ut hvordan jeg legger til betingede begrensninger. IE Jeg vil for eksempel bare de siste 5 runder som ble spilt av Kevin. Etter det vil jeg bare ha de siste 5 rundene som Kevin spilte på Oshtemo-kurset. Koden jeg bruker er under. Kode for Cell C9 er oppført nedenfor. IF (B906, IF (B9lt6, AVERAGEIF (DiscRoundsA2: A20000, A9, DiscRoundsM2: M20000), AVERAGE (AV FSET (DiscRoundsM2, IF (DiscRoundsA2: A20000A9, COUNT (DiscRoundsM2: M20000), kvot) -5,0,5 , 1)))) I hovedsak hvis det er 0 runder forlater det cellen tomt. Hvis det er 5 eller færre runder, bruker det bare gjennomsnittet av alle runder. Til slutt, hvis det er 6 eller flere runder, bruker koden din AVERAGE-funksjonen fra dette innlegget. Etter å ha prøvd mange ting, er jeg imidlertid usikker på hvordan du skal trekke de siste 5 rundene betinget slik at de bare trekker de siste 5 runder av personen som er oppført i celle A9. Formelen jeg refererer til, er IKKE i celle C9 på regnearket som er koblet til. Jeg har nettopp testet det der. DND: Bruk følgende formel i celle C13 og fremover AVERAGE (B2: B13) og dra ned. Hei, jeg er sikker på at det er noe som er oppført ovenfor, som antar å hjelpe, men jeg er fortsatt ny for å utmerke seg og føler meg overveldet. Jeg har nettopp fått en ny jobb, og jeg prøver å få et godt inntrykk, så noen hjelpe woud være bra. Jeg har data for hver måned i 2009, 2010 og 2011 som går over og flere rader av dette. Hver måned i begynnelsen av måneden må jeg regne ut salget av året før. Foreløpig er min formel SUM (AG4: AR4) SUM (U4: AF4). Eksempel: Nåværende måned er mars. Info jeg trenger er salgssummen fra mars 2010 februar 2011 delt av mars 2009 februar 2010, og det fungerer bra, men det er for tidskrevende å måtte bytte det hver måned. Er det en måte jeg kan få formelen til å endre automatisk i begynnelsen av måneden, jeg vet ikke om jeg gjorde en veldig god jobb som forklarte dette eller ikke. Gratulerer med din nye jobb. Du kan dra formelen sidelengs (til høyre for f. eks.), Og den viser s for neste måned automatisk. Nei, det jeg trenger er at formelen skal skifte hver måned. Jeg har januar 2009 til desember 2011 bokser går over med data i dem. IFERROR (SUM (AG4: AR4) SUM (U4: AF4), 0) Neste måned trenger jeg det for å gå fra å beregne summen av 0310 data til 0211 data delt med 0309 data til 0210 data og endre til 0410 til 0311 data delt med 0409 data til 0311 data. IFERROR (SUM (AH4: AS4) SUM (V4: AG4), 0) Det jeg trenger er en formel som kan referere til dagens dato og vet at den 1. i hver måned må byttes formlene til neste forrige 1-12 måneder dividert med de foregående 13-24 måneder. Jeg er ikke sikker på om det er fornuftig. I utgangspunktet bruker jeg denne formelen ca 8 ganger på ett ark, og jeg har omtrent 200 ark. Beklager for det dobbelte innlegget og takk på gratulasjonene Det jeg trenger: Hvis dagens dato er større enn den første i måneden, må hele cellehenvisninger for å beregne salget av forrige år flytte til høyre ved en kolonne. Dette er hva jeg har kommet med. IF (P1gtN1, (SUM (AH4: AS4) SUM (V4: AG4))) p1 er nåværende dato n1 er 1. dag i måneden AH4: AS4 er data fra 0310-0211 V4: AG4 er data fra 0309-0210 Del jeg har problemer med: Hvordan gjør jeg det slik at formelen vet nøyaktig hva 12 seksjoner å ta tak i og hvordan du kommer til å endres automatisk den 1. i måneden. Julie. Du kan bruke OFFSET-formel til å løse dette. Forutsatt at hver kolonne har en måned, og den første måneden er i C4 og dagens dato er i P1 Formelen ovenfor antar at hver kolonne har måneder i Excel-datoformat. Det kan hende du må tilpasse det til det gir riktig resultat. Dette er sannsynligvis ekstremt enkelt og jeg gjør det mer komplisert enn jeg trenger, men du skrev. Formelen ovenfor forutsetter at hver kolonne har måneder i Excel-datoformat. Jeg har slitt med å gjøre dette uten at det slår dataene mine inn i datoer. Julie. Hva jeg mente er, rad nummer 4, der du har månedlige navn, skal inneholde disse dataene - 1 jan 2009 1 feb 2009 1 mar 2009 Også merker jeg noen feil i min formel. Den korrekte formelen skal være, SUM (offset (C5,, datedif (C4, P1, m) 1-12,1,12)) SUM (offset (C5,, datedif (C4, P1, m) 1-24,1 , 12)) Formelen ovenfor antar datoer er i rad 4 og verdiene er i rad 5. Jeg tror det er akkurat det jeg trengte. Takk skal du ha takk takk så mye. Problemet mitt er veldig like jasmins (61) og Azrold (74). Jeg har ekkelt datamengder, fra D: 2 til D: 61400 (og tilsvarende i E og F, Ill må også gjøre det samme for disse kolonnene). Jeg prøver å finne gjennomsnittet for partier, slik at D2: 19, D20: 37, D38: 55 og så videre - klumper 18 rader sammen og deretter finner neste gjennomsnitt uten å bruke noen tidligere rad. Id må også sannsynligvis gjøre dette for hver 19 og 20 klumper også, men et eksempel med 18 er bra. Kan du annotere formelen du legger inn Jeg er litt forvirret på hva de siste 4 tallene betyr i COUNTA-delen. Takk så mye, dette kommer til å gjøre livet mitt så mye lettere Laura Dette gjøres enkelt med gjennomsnittlig og offset. Forutsatt at du gjør dette i Col J og er gjennomsnittlig Col D J2: AVERAGE (OFFSET (D1, (ROW () - 2) J11, J1)) Hvor J1 vil ha nummer 18 for en flytende total på 18 numre Kopier ned Row 2 vil gjennomsnittlig Row 2-19 Row 3 vil gjennomsnittlig Row 20-37 osv. Du kan også legge til etiketter i si Col H H2: Rækker amp (ROW () - 2) J12amp - amp (ROW () - 1) J11 Kopier ned. Jeg har hånt dette opp på: rapidsharefiles1923874899Averages. xlsx Jeg begynner med å: 1. strukturere et regneark som da skal brukes til 2. bestemme den optimale perioden for mitt bevegelige gjennomsnitt, innenfor et 5-dagers glidende gjennomsnitt til en 60 dag glidende gjennomsnitt. Hver celle representerer antall salg for den dagen, alt fra 0 til 100. Jeg foretrekker at hver måned med daglig salg er i en ny kolonne. Samtidig har jeg 3 måneders data, men det vil selvsagt vokse. Så kan du fortell meg hvordan du konfigurerer regnearket og deretter de riktige formlene (og deres plasseringer) Takk så mye, Hei igjen Hui, jeg sliter igjen med det samme regnearket du hjalp meg med tidligere. Etter hvert har jeg følgende rader med månedlige manuelt innmeldte data: Antall samtaler Samtaler Antatt alder av samtaler opphevet Gjennomsnittlig håndteringstid Min linjeleder ville nå ha 2 rader under disse visningene (ved hjelp av formel): Gjennomsnittlig svarhastighet Gjennomsnittlig forlatt tid Og som om det ikke var nok, ville hun i begge rader, en oppsummeringscelle i slutten av de 12 månedene som viser årlig figur: (Mange takk igjen for hjelp du kan gi, jeg bruker den vertikale versjonen for beregner et glidende gjennomsnitt. Jeg er stumped når jeg må beregne et 6-års glidende gjennomsnitt. Mine data starter i kolonne c og gjennomsnittene på 6 og 3-årene er to kolonner til høyre for den siste datatiden. Legg til en kolonne for hver måned, så jeg justerer nå formelen manuelt hver måned: AVERAGE (EC8: EH8) Mitt siste forsøk (som mislyktes) er: AVERAGE (C6, COUNT (C6: EH6), - 6,6,1 ) Vennligst oppgi en forklaring på hvorfor dette ikke fungerte når du reagerte, så jeg kan forstå hvordan du lager fremtid i f ormulas. Takk så mye, Kimber Kimber. Velkommen til Chandoo. org og takk for kommentaren. Jeg synes det ikke er en god ide å plassere gjennomsnitt i høyre kolonne som det fortsetter å bevege seg. I stedet kan du endre arket ditt slik at glidende gjennomsnitt er plassert i venstre kolonne (og dette vil bli der selv om du legger til ekstra kolonner til høyre). Uansett hvor gjennomsnittlig cellen er, kan du bruke denne formelen til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Afyter etter å ha lest hele denne tråden kan jeg se at jeg trenger en kombinasjon offset, match, telle og gjennomsnitt, men jeg er ikke sikker på hvor. Problemet mitt er som følger: Hver måned er det over 100 personer som rapporterer aktivitet. Kolonne A er navnet deres, kolonne B er måneden, kolonne C er året og kolonnene D til og med M er deres aktivitet i flere kategorier. Jeg må finne sine 3 måneders og seks måneders gjennomsnitt og vise det i et annet regneark, selv om jeg kunne få dem vist i kolonne N og O om nødvendig. Jeg bruker et pivottabell til å produsere summer og gjennomsnitt, men det vil ikke håndtere bevegelige gjennomsnitt. Eventuelle pekere vil bli verdsatt. Takk, Ben Dette vil gjennomsnittlig det siste MovAvg-antallet rader inkludert seg selv (ta ut -1 hvis du vil at den ikke skal inkludere seg selv). D75 er cellen som denne formelen refererer til (dataene mine var veldig lange) MovAvg er hvor stor du vil ha det bevegelige gjennomsnittet til å være (Jeg tilordnet dette som en navngitt celle (velg cellen, Formulas --gt Defined Names --gt Definer Navn) Du kan lage variable navn i et regneark for å unngå at du alltid må bruke radkolonne.) Dette starter fra den nåværende cellen (D75 i dette tilfellet), går opp MovAvg-1 rader, over 0 kolonner, velger MovAvg nuber av rader, med 1 kolonne. Passerer dette til gjennomsnittsfunksjonen. Hei jeg leste gjennom hvert innlegg, men har ikke vært i stand til å få dette til å fungere riktig. Hvordan beregner vi det bevegelige gjennomsnittet av en prosentandel Dette beregnes ukentlig. Kolonne A - accts møtt kolonne B - solgte kolonne Kolonne K - lukke kolonne D - 2 uker glidende gjennomsnitt av avsluttende Eksempel på uke 1 og uke 2 Kolonne A, rad 7 er 25 og rad 8 er 1 Kolonne B, rad 7 er 1 og rad 8 er 1 Kolonne K, rad 7 formel er 125 (4) og rad 8 er 11 (100) Kolonne D - Formelen i et tidligere innlegg gir meg et svar på 52 2 uker, men det er ikke riktig. Det skal være 226 (7) IF (ISERROR (AVERAGE (KONTAKT (K7, COUNT (K7: K26) -2,0,2,1))) AVERAGE (OFFSET (K7, COUNT (K7: K26) -2 , 0,2,1))) Hva må jeg endre i denne formelen for å bruke kolonner A amp B i stedet for kolonnen K Du prøver å gjennomsnittlige gjennomsnitt, som ikke virker. Prøv denne enkle formelen som begynner i D8: IF (ISBLANK (B8) ,, (B7B8) (A7A8)) Kopier og lim inn formelen ned til D26. Dette bør gi deg et flytte 2 ukers gjennomsnitt. Husk å formatere kolonne D som en prosentandel med hvor mange desimaler du vil ha. Jeg er ganske mye en excel neophyte. Jeg snublet bare over nettstedet ditt, og jeg gleder meg til å lese det i lengre tid i de kommende månedene. Jeg prøver å beregne et 3 måneders glidende gjennomsnitt av utgifter, forsterker, kan ikke finne ut hva jeg gjør feil. Selv etter å ha lest denne artikkelen og innlegget på offset Im ikke sikker på at jeg forstår formelen. I min sandkasse har jeg: Kolonne A - Måneder A2: A17Sept 2012 - Des 2013 Kolonne B - Samlede månedlige utgifter B2: B8 (B8 fordi mars er den siste fullførte måneden) - Disse summene er 362599,372800,427317,346660,359864 , 451183,469681 Colum C - 3 Måned Moving Average. Jeg legger følgende formel i C4 (For å begynne å beregne i november i fjor, bare for grins). Siden det bare er tre måneder i datasettet på det tidspunktet, antar jeg at det beregner det bevegelige gjennomsnittet for de første tre månedene. Formelen kommer opp med 469.681. Når jeg gjennomsnittlig de første tre månedene, kommer jeg opp med 387.572. Hva gjør jeg galt eller misforståelig Takk for hjelpen og for å sette denne nettsiden sammen. Hei Chandoo Du har et veldig nyttig prosjekt her, tonnevis av takk I begynnelsen av denne tråden spurte Shamsuddin noe som ligner på det jeg trenger, omvendt beregning av verdier fra det bevegelige gjennomsnittet. Kanskje det er dumt, men jeg kan ikke komme med noen ideer med unntak av figur-for-figur-oppslag. Hvis mulig - vennligst råd med denne artikkeldata, for å få konseptet. Egentlig, Id er glad for å få noe, da Google ikke var i bruk) Nok en gang - Takk så mye for dette nettstedet. Jeg er ikke helt sikker på hva du mener ved å omregne et glidende gjennomsnitt. Kan du forklare hva du prøver å gjøre? fil kan også hjelpe. Referanse: chandoo. orgforumstopicposting-a-sample-arbeidsbok Hei Hui, jeg mener, jeg har en tallerken med tall (f. eks. månedlige forsendelser), som beregnes som glidende gjennomsnitt basert på et annet datasett (f. eks. månedlig produksjonsutgang) . Smths like this: (A1) Jan Feb Mar Apr Mai Jun Mfg Ship 100 500 450 600 600 700 Hvor Ship Average (B2: C2) Jeg kjenner kun fraktvolumer, og må finne ut av respektive mfg-volumer. Generelt sett er spørsmålet hvordan vi kan finne første data med bare MA på hånd. Anta at denne tråden kanskje ikke er den for å spørre dette (hvis du er enig - kanskje du vet hvor du skal spørre). Det er bare at Shamsuddins-spørsmålet var det mest relevante resultatet av 10 google-sider. Mey For å beregne de opprinnelige dataene fra en Moving Average (MA) trenger du to MAs, for eksempel en 9 og 10 dagers MA eller 1 MA og 1 data Du kan omberegne forrige resultat. Men hvis du har en formel Gjennomsnittlig (B2: C2), bør du ha tilgang til dataene. Hvis det er en 2-dagers MA, liker du formelen over MAAverage (B2: C2) MA (B2C2) 2 hvis du vet B2 C2 (2MA) - B2 Hvis du har et sett med data du kan dele, kan jeg gi en bedre løsning. Se: chandoo. orgforumstopicposting-a-sample-arbeidsbok Great website. Tilgi dette spørsmålet. Jeg pleide å være ekspert i Lotus for 123 år siden, men jeg finner Excel litt bakover i sine fremskritt til Lotus 123, så jeg begynner med Excel 2010. Jeg er en logisk person, og jeg prøver å forstå hva formlene gjør når jeg bruk dem. Jeg merker at det ikke er bare 14 salgstall i kolonne B, men en eller annen måte regner vi fra B4 til B33. Jeg testet formelen ut med: AVERAGE (OFFSET (B4, COUNT (B4: B14) -3,0,3,1)) og jeg får det samme resultatet som om jeg brukte AVERAGE (OFFSET (B4, COUNT (B4: B33 ) -3,0,3,1)). Min første regel om oppretting av gamle regneark er aldri å bygge en datatabell som er større enn dataene som er oppgitt dersom den er statisk (det vil si ikke utvide i data). Som et resultat har jeg ingen reell anelse om hvordan OFFSET fungerer. Er det en klar forklaring på OFFSET med et unikt eksempel på at det blir brukt utenfor gjennomsnittet og alt i seg selv Årsaken jeg kom hit er å bygge en regnearksmodell som ville bruke iterative beregninger for å finne den beste passformen for profittdata (det vil si maksimere fortjeneste) når et kort glidende gjennomsnitt av den kumulative fortjenestekurven (eller egenkapitalkurven) krysser over lengre sikt glidende gjennomsnitt av egenkapitalkurven. Jeg finner ingenting som tillater utvidelse av bevegelige gjennomsnitt fra 3 perioder til å si 100 perioder (for begge gjennomsnitt). Ved å bruke MA-krysset over for å avgjøre hvilke transaksjoner som skal tas, kan man finne et optimalt nivå av fortjeneste for å kjøre modellen fra (som kan tweaked når modellen er reoptimized). Jeg finner ingenting i de fleste Excel-bøker som dekker dette, og denne typen beregninger bør være relativt enkle å trekke av. Hvor kunne jeg finne slik informasjon Takk igjen for den fantastiske nettsiden. Bare hvis du ikke har funnet det ennå, heres en lenke for OFFSET-funksjonen: Jeg har et spørsmål. Jeg har allerede et 3 dagers glidende gjennomsnitt som jeg fikk i mitt problem. Er det relatert til gjennomsnittet av aksjer. Spørsmålene sier at du har 1 lager som du planlegger å selge på dag 10. Mitt 3 dagers glidende gjennomsnitt er en integrering fra a, b hvor at og bt3 når som helst. Hvis du vil finne prisen du forventer å selge aksjen for, integrerer du fra 6,9 9,11 7,10. Ønsker du den fjerne enden av dag 10, midt på dag 10, eller forlater dag 10 ut, er jeg ikke sikker på hvilken tidsramme som skal legges for dette 3-dagers gjennomsnittet mellom. Igjen representerer min funksjon opp til dag 14, men jeg trenger prisen på dag 10. Ivan Santos sier: Jeg ser for å se det bevegelige gjennomsnittet for et call center. Jeg prøver å finne indeksen for hver måned for et helt år. jeg har bare 2 år verdt data og jeg vil prognose ut for 2014 i kvartaler. kan jeg bruke denne metoden for dette Jeg har et problem i gjennomsnitt, jeg vil beregne gjennomsnittet av uthevede rader bare i kolonne F på kolonne G som også har markert tomme celler Hei, jeg jobber på et regneark som har de siste fire årene av ukentlige data, men de nåværende årsdataene er ufullstendige, da det bare kommer inn hver uke. Er det en måte å sette opp en formel som vil beregne et gjennomsnitt basert på antall uker som har data i dem For eksempel. i midten av året vil det skape et gjennomsnitt basert på celler 2-27 26, men neste uke vil det være celler 2-28 27. Det gjør mitt hode i og jeg vil ikke ha å manuelt justere gjennomsnittet hver uke. Flott sted forresten Veldig hjelpsom. ) Rosie Ja dette kan gjøres Kan du spørre spørsmålet på forumene og legg til en prøvefil chandoo. orgforum Ok her er spørsmålet mitt som har plaget meg for de siste 2 12 månedene, og jeg har ikke funnet en løsning hvor som helst på nettet : Jeg har et salgsteam, og jeg trenger en flytende avg, men med et fikseringsformat og en skiftende dato raser som også er løst. det vil si Salgperson 1115 2115 3115 12114 11114 10114 ME 1 2 0 4 5 6 Det jeg prøver å gjøre er dette: La oss si i dag datoen er 3115 Jeg trenger en måte å gå tilbake 3 (6 og 12 også) måneder fra dagens dato og avg salgstallene. Den vanskelige delen er at jeg bare vil endre årstallene, slik at jeg ikke må rotere med formatet eller hvis jeg ansetter (brann) noen. Så i eksempelet ovenfor ville jeg ha formelen ta 6 1 2 (9) 3 3 men da som tiden skulle gå på, ville dette fortsette, men når nyttår begynte i JAN 2016, måtte det bruke tallene fra fortiden 2015 data (3,6 og 12 måneders rullende avg). Jeg håper at dette er klart og jeg vil gjerne få litt hjelp med dette. Takk på forhånd. Kan du spørre spørsmålet i Chandoo. org-forumene på: forum. chandoo. org Legg ved en prøvefil for å forenkle prosessen Ok, jeg har lagt ut på forumene og lastet opp en prøvefil. 8230 Beregn flytende gjennomsnitt Chandoo. org 8211 Lær Moving gjennomsnitt er ofte brukt til å forstå underliggende trender og hjelper i prognoser. MACD eller flytte gjennomsnittlig konvergensdivergens er sannsynligvis 8230 Amelia McCabe sier: Leter du etter litt hjelp. Jeg har prøvd det jeg tror er en modifisert versjon av denne formelen som egentlig ikke fungerer. Jeg har en rekke data (ett nummer per måned) som jeg trenger et kontinuerlig gjennomsnitt for basert på antall måneder med inngåtte data ikke på 12 måneder. Data er i celler b53 til m53. Så jeg prøvde å endre denne formelen som følger (det virket ikke), og jeg lurer på om jeg kan bruke denne formelen på denne måten i det hele tatt siden dataene mine er i en rad, ikke en kolonne. GJENNOMSNITT (OFFSET (B53COUNT (B53: M53) -12,0,1,12)). Har også prøvd argumentene som 0,0,1,12 og -1,0,1,12. Vennligst hjelp meg å forstå om jeg er opp helt feil treet eller bare på feil gren. Amelia Uten å se data id foreslår at AVERAGE (OFFSET (B53, COUNT (B53: M53) -12,0,1,12)) skal være: AVERAGE (OFFSET (B53, 1, COUNT (B53: M53))) En problemet med den opprinnelige formelen er at det er 12 celler mellom B53: M53, hvis bare 5 har data i dem, så tar du 12 unna, forskyvningen prøver å kompensere B53, en negativ 7 kolonner, noe som vil tvinge en feil kan også bruke Averageifs-funksjonen muligens: Averageifs (B53: M53, B53: M53,0) Kan du legge inn en prøvefil i Chandoo. org Forums forum. chandoo. org