Z Score Moving Average

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Movendo Z Score Movendo Z Score é um indicador que exibe o Z Score de um determinado período. Z Score é um princípio de probabilidade estatística. Movendo Z Score pode ser usado para negociação manual ou construído em um Expert Adviser para negociação automatizada. Ele é apresentado como um gráfico de linha que você pode alterar a cor. Z Pontuação de perto ou acima de 2 pode indicar que o preço vai cair em breve (Cerca de 98 chance o próximo preço estará dentro da área de uma curva de distribuição normal dos últimos preços N). Z Pontuação de perto ou abaixo de -2 pode indicar que o preço vai subir em breve (Cerca de 2 chance o próximo preço estará dentro da área de uma curva de distribuição normal dos últimos preços de N). Z Pontuação perto de zero pode indicar nem uma tendência para cima ou para baixo (50 chance o próximo preço estará dentro da área de uma curva de distribuição normal dos últimos preços de N). A Z Score Chart está localizado aqui. Por favor, investigue o uso de Z Score e probabilidade estatística usando distribuições binomiais antes de negociar usando Moving Z Score. Negociação Automatizada Para negociação automatizada, use o buffer indicador do tipo duplo: Moving Z Score - buffer 0. Parâmetros de Entrada ZPeriod - Período da Média Móvel usado para calcular a Pontuação Z. MODELO - 2. MODELWMA - 3. ZAppliedTo - preço utilizado pela Média Móvel usada para calcular Z Pontuação: PRICECLOSE - 0. PRICEOPEN - 1. PRICEHIGH - 2. PRICELOW - 3. PRICEMEDIAN - 4. PRICETYPICAL - 5. PRICEWEIGHTED - 6. Movendo Z Score foi criado por Hilton Global LLC. Como calcular Z pontos A pontuação AZ permite que você tome qualquer amostra dada dentro de um conjunto de Dados e para determinar quantos desvios padrão acima ou abaixo da média é. 1. Para encontrar a pontuação Z de uma amostra, você precisará encontrar a média, variância e desvio padrão da amostra. Para calcular o z-score, você encontrará a diferença entre um valor na amostra e a média, e dividi-lo pelo desvio padrão. Mesmo que haja muitas etapas para este método do início ao fim, é um cálculo bastante simples. Etapas Editar Parte Um de Quatro: Cálculo da Média Editar Olhe para o seu conjunto de dados. Você vai precisar de certas peças chave de informação para calcular a média ou média matemática da sua amostra. 2 Saber quantos números estão na sua amostra. No caso da amostra de palmeiras, há 5 nesta amostra. Saiba o que os números representam. Em nosso exemplo, esses números representam medições de árvores. Olhe para a variação nos números. Os dados variam em um intervalo grande, ou um intervalo pequenoGather todos os seus dados. Você precisará de todos os números em sua amostra para iniciar seus cálculos. 3 A média é a média de todos os números da sua amostra. Para calcular isso, você adicionará todos os números da amostra e dividirá o tamanho da amostra. Na notação matemática, n representa o tamanho da amostra. No caso de nossa amostra de alturas de árvores, n 5 uma vez que há 5 números nesta amostra. Adicione todos os números da amostra juntos. Esta é a primeira parte do cálculo da média ou média matemática. 4 Por exemplo, usando a amostra de 5 palmeiras, nossa amostra é constituída por 7, 8, 8, 7,5 e 9. 7 8 8 7,5 9 39,5. Esta é a soma de todos os números na sua amostra. Verifique sua resposta para certificar-se de que você fez sua adição corretamente. Divida a soma pelo tamanho da amostra (n). Isso fornecerá a média ou média dos dados. 5 Por exemplo, use nossa amostra de alturas de árvore: 7, 8, 8, 7,5 e 9. Há 5 números em nossa amostra para n 5. A soma das alturas de árvore em nossa amostra foi de 39,5. Você dividiria então esta figura por 5 para figurar para fora a média. 39,5 / 5 7,9. A altura média da árvore é de 7,9 pés. A média da população é muitas vezes representada pelo símbolo, portanto, 7.9 Parte Dois dos Quatro: Encontrando a Variação Editar Encontre a variância. A variância é uma figura que representa até onde seus dados em sua amostra estão agrupados sobre a média. 6 Este cálculo lhe dará uma idéia sobre o quanto seus dados estão espalhados. As amostras com baixa variância têm dados que estão agrupados em torno da média. Amostras com alta variação têm dados que são espalhados longe da média. A variância é freqüentemente usada para comparar as distribuições entre dois conjuntos de dados ou amostras. Subtraia a média de cada um dos números da sua amostra. Isso lhe dará uma idéia de quanto cada número em sua amostra difere da média. 7 Em nossa amostra de alturas de árvore (7, 8, 8, 7,5 e 9 pés) a média foi de 7,9. 7 - 7,9 -0,9, 8 - 7,9 0,1, 8 - 7,9 0,1, 7,5 - 7,9 -0,4 e 9 - 7,9 1,1. Faça esses cálculos novamente para verificar sua matemática. É extremamente importante que você tenha os números certos para esta etapa. Praça todas as respostas das subtrações que você acabou de fazer. Você precisará de cada um desses números para descobrir a variação em sua amostra. 8 Lembre-se de que, em nossa amostra, subtraímos a média de 7,9 de cada um de nossos pontos de dados (7, 8, 8, 7,5 e 9) e apresentamos o seguinte: -0,9, 0,1, 0,1, -0,4 e 1,1. Quadrado todos estes números: (-0,9) 2 0,81, (0,1) 2 0,01, (0,1) 2 0,01, (-0,4) 2 0,16 e (1,1) 2 1,21. Os quadrados deste cálculo são: 0,81, 0,01, 0,01, 0,16 e 1,21. Verifique as respostas antes de prosseguir para a próxima etapa. Adicione os números ao quadrado juntos. Este cálculo é chamado a soma dos quadrados. 9 Em nossa amostra de alturas de árvore, os quadrados foram os seguintes: 0,81, 0,01, 0,01, 0,16 e 1,21. 0,81 0,01 0,01 0,16 1,21 2,2 Para o nosso exemplo de alturas de árvore, a soma de quadrados é 2,2. Verifique a sua adição para ter certeza de que você tem a figura certa antes de seguir em frente. Dividir a soma dos quadrados por (n-1). Lembre-se, n é o tamanho da amostra (quantos números existem na sua amostra). Fazer esta etapa fornecerá a variância. 10 Em nossa amostra de alturas de árvore (7, 8, 8, 7,5 e 9 pés), a soma dos quadrados foi de 2,2. Existem 5 números nesta amostra. Portanto, n 5. n - 1 4 Lembre-se que a soma dos quadrados é 2.2. Para encontrar a variância, calcule o seguinte: 2.2 / 4. 2.2 / 4 0.55 Portanto, a variância para esta amostra de alturas de árvore é 0,55. Encontre sua figura de variação. Você precisará disto para encontrar o desvio padrão para sua amostra. 11 A variação é como os seus dados são espalhados pela média ou pela média matemática. O desvio padrão é uma figura que representa como os seus dados estão espalhados na sua amostra. Em nossa amostra de alturas de árvores, a variância foi de 0,55. Pegue a raiz quadrada da variância. Esta figura é o desvio padrão. 12 Na amostra de alturas de árvores, a variância foi de 0,55. 0,55 0,741619848709566. Muitas vezes você obterá uma grande figura decimal quando calcular essa etapa. É ok para rodar para a segunda ou terceira casa decimal para o seu desvio padrão figura. Neste caso, você poderia usar 0.74. Usando uma figura arredondada, o desvio padrão em nossa amostra de alturas de árvore é 0.74 Vá encontrando a média, variância e desvio padrão novamente. Isso permitirá que você tenha certeza de ter a figura correta para o desvio padrão. Anote todos os passos que você tomou quando fez seus cálculos. Isso permitirá que você veja onde você cometeu um erro, se houver. Se você chegar a diferentes números para média, variância e desvio padrão durante o seu cheque, repita os cálculos olhando para o seu processo com cuidado. Parte Quatro de Quatro: Calcular Z Scores Editar Use o seguinte formato para encontrar um z-score: z X - /. Esta fórmula permite calcular uma pontuação z para qualquer ponto de dados da amostra. 13 Lembre-se, um z-score é uma medida de quantos desvios-padrão um ponto de dados está longe da média. Na fórmula X representa a figura que você deseja examinar. Por exemplo, se você quisesse descobrir quantos desvios-padrão 7.5 foram da média em nosso exemplo de alturas de árvore, você conectaria 7.5 para X na equação. Na fórmula, representa a média. Em nossa amostra de alturas de árvores, a média foi de 7,9. Na fórmula, representa o desvio padrão. Em nossa amostra de alturas de árvores, o desvio padrão foi de 0,74. Inicie a fórmula subtraindo a média do ponto de dados que você deseja examinar. Isto irá iniciar os cálculos para um z-score. 14 Por exemplo, em nossa amostra de alturas de árvores, queremos descobrir quantos desvios-padrão 7.5 são da média de 7.9. Portanto, você deve executar o seguinte: 7.5 - 7.9. 7,5 - 7,9 -0,4. Verifique se você tem a média correta e subtração figura antes de prosseguir. Divida a figura de subtração que você acabou de completar pelo desvio padrão. Este cálculo irá fornecer-lhe o seu z-score. 15 Em nossa amostra de alturas de árvore, queremos a pontuação z para o ponto de dados 7.5. Já subtraímos a média de 7,5 e chegamos a um valor de -0,4. Lembre-se, o desvio padrão de nossa amostra de alturas de árvore foi de 0,74. - 0,4 / 0,74 - 0,54 Portanto, o escore z neste caso é -0,54. Esta pontuação z significa que 7,5 é -0,54 desvios padrão longe da média em nossa amostra de alturas de árvore. As pontuações Z podem ser números positivos e negativos. Um escore z negativo indica que o ponto de dados é menor que a média e um escore z positivo indica que o ponto de dados em questão é maior do que a média.