การย้าย ค่าเฉลี่ย ย้อนหลัง

โหนดต่อไปนี้มีอยู่ใน Open analytics KNIME Open Source และแพลตฟอร์มการทำเหมืองข้อมูลรุ่น 2.8.0 ค้นพบโหนดอื่น ๆ อีกกว่า 1000 โหนดรวมถึงฟังก์ชันการทำงานขององค์กรที่ knime การย้ายค่าเฉลี่ยโหนดคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคอลัมน์ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแสดงในคอลัมน์ใหม่ที่ต่อท้ายท้ายตารางหรือ (หากเลือก) จะแทนที่คอลัมน์เดิม คอลัมน์ตัวเลือกไดอะล็อกที่มีค่าคู่เลือกคอลัมน์ป้อนข้อมูลที่มีค่าสองค่าที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ความยาวของหน้าต่างจำนวนตัวอย่างที่จะรวมไว้ในหน้าต่างเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ ต้องเป็นเลขคี่ถ้าเลือกวิธีการตามศูนย์ ค่าขั้นต่ำ: 3 ตัวอย่าง ค่าสูงสุด: ความยาวของซีรี่ส์เวลา ลบคอลัมน์เดิมหากเลือกคอลัมน์ต้นฉบับจะถูกแทนที่ด้วยคอลัมน์ค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ ประเภทของ Moving Average Average Moving Average สามารถใช้กับวิธีการต่างๆ นี่คือสูตรที่ใช้สำหรับทุกชนิดโดยที่ vn คือค่าในแถว n-th ของตารางข้อมูลในคอลัมน์ที่เลือกและ k คือขนาดของหน้าต่าง Backward simple Center ง่ายไปข้างหน้าง่ายย้อนหลัง Gaussian Center Gaussian Forward ศูนย์ Gauss Harmonic Mean Mean ค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกสามารถใช้ได้เฉพาะกับค่าบวกอย่างเคร่งครัด สะสมง่ายเลขชี้กำลังง่ายเลขยกกำลังสองเลขยกกำลังสามเลขชี้กำลังเอกซ์ภาคผนวก: เกาส์สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบ Gaussian แต่ละค่าจะถูกถ่วงน้ำหนักขึ้นอยู่กับตำแหน่งในหน้าต่าง และน้ำหนัก: ภาคผนวก: ExponentialBeginning ใน Release 6.08 ของ SAS System, PROC EXPAND ในซอฟต์แวร์ SASETS สามารถใช้เพื่อสร้างความหลากหลายของการแปลงข้อมูล การแปลงเหล่านี้รวมถึง: โอกาสในการขายการล่าช้าค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและไม่ถ่วงน้ำหนักค่าเคลื่อนที่และจำนวนเงินสะสมเพื่อชื่อไม่กี่ การแปลงใหม่จำนวนมากถูกเพิ่มเข้าในรีลีส 6.12 ซึ่งรวมถึงข้อกำหนดเฉพาะสำหรับค่าเฉลี่ยที่ศูนย์กลางและถอยหลัง การแปลงใหม่เหล่านี้ทำให้จำเป็นต้องปรับเปลี่ยนรูปแบบสำหรับการแปลงบางส่วนที่สนับสนุนก่อน Release 6.12 ตัวอย่างของวิธีการระบุไวยากรณ์สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กึ่งกลางและย้อนหลังโดยใช้ Release 6.11 และเวอร์ชันก่อนหน้าและรุ่น 6.12 ขึ้นไปจะแสดงไว้ด้านล่าง PROC EXPAND สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงศูนย์หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลังได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงศูนย์กลางคำนวณโดยเฉลี่ย 5 ค่าติดต่อกันของชุด (ค่างวดปัจจุบันนอกเหนือจากค่าก่อนหน้า 2 ค่าและสองค่าทันทีตามค่าปัจจุบัน) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลัง 5 ช่วงคำนวณโดยค่าเฉลี่ยของค่างวดปัจจุบันที่มีค่าจากช่วงก่อนหน้านี้ 4 ช่วง ไวยากรณ์ต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้ข้อกำหนด TRANSFORM (MOVAVE n) เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยใช้ Release 6.11 หรือรุ่นก่อนหน้า: ในการคำนวณค่าเฉลี่ยย้อนหลังของช่วง n โดยใช้ Release 6.11 หรือรุ่นก่อนหน้าให้ใช้ TRANSFORM (MOVAVE) n LAG k) โดยที่ k (n-1) 2 ถ้า n เป็นเลขคี่หรือที่ k (n-2) 2 ถ้า n เป็นเลขคู่ ตัวอย่างเช่นไวยากรณ์ต่อไปนี้แสดงวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 5 ช่วงโดยใช้ Release 6.11 หรือเวอร์ชันก่อนหน้า: ไวยากรณ์ต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้ข้อกำหนด TRANSFORM (CMOVAVE n) เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงศูนย์กลางที่ใช้ Release 6.12 หรือ (MOVAVE n) เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 5 ช่วงโดยใช้ Release 6.12 หรือใหม่กว่า: สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมให้ดูที่การดำเนินการแปลงข้อมูลในบทขยายของคู่มือผู้ใช้ SASETS หากคุณไม่สามารถเข้าถึง SASETS คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในขั้นตอน DATA ตามตัวอย่างในโปรแกรมตัวอย่างนี้ ระบบปฏิบัติการและข้อมูลเผยแพร่ฉันสามารถเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปข้างหน้าและข้างหลังได้อย่างไร (wvideo) การขยับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่เป็นไปอย่างที่อาจเป็นไปได้ ประการแรก chartists อาจต้องการเปรียบเทียบราคาปัจจุบันของวันกับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของวันก่อนหน้า เมื่อต้องการทำเช่นนี้เราต้องเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปข้างหน้าหนึ่งช่วง ประการที่สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเป็นค่าเฉลี่ยของช่วง 50 วันที่ผ่านมาและนักคิดแบบชาญฉลาดบางคนต้องการแสดงค่านี้ในช่วงกลางของระยะเวลา 50 วันดังกล่าว นี่เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลาง Chartists สามารถเปลี่ยน (ย้าย) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปข้างหน้าหรือย้อนกลับโดยการเพิ่มเครื่องหมายจุลภาคและตัวเลขให้กับพารามิเตอร์ การเพิ่มเครื่องหมายจุลภาคและตัวเลขเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (50,25) จะเป็นการเลื่อนไปข้างหน้า 25 งวดซึ่งจะนำไปวางไว้ในอนาคต ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถเลื่อนกลับโดยก่อนหน้าตัวเลขที่มีเครื่องหมายลบ (50, -25) ค่านี้จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยย้อนหลัง 25 รอบซึ่งจะอยู่ในช่วงกลางของช่วงเวลาที่มองย้อนกลับ (50 วัน) แผนภูมิด้านบนแสดง SMA 50 วันตามปกติเป็นสีน้ำเงินค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนไปข้างหน้าเป็นสีแดงและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยศูนย์กลางเป็นสีเขียว ผู้ใช้ SharpCharts สามารถเปลี่ยนตัวชี้วัดที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ ประกอบด้วย Bollinger Bands, Keltner Channels, SMA Envelopes และ Channels ราคา ตัวอย่างข้างต้นแสดง SMA Envelopes เลื่อนไปข้างหน้าหนึ่งช่วง (10,1,1) พิเศษที่ปลายที่ 1 คือพารามิเตอร์ขยับ บรรทัดนี้ขึ้นแถบราคาปัจจุบันที่มีค่าบ่งชี้เมื่อวานนี้ นี่เป็นประโยชน์หากคุณต้องการทราบว่าการกระทำของราคาในปัจจุบันมีเพียงพอที่จะทำลายตัวบ่งชี้ด้านบนหรือด้านล่างของค่าของวันก่อนหน้าได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายย้อนหลังหรือไปข้างหน้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่นักลงทุนและนักลงทุนใช้เพื่อทำให้เรียบออกไป การรักษาความปลอดภัยข้อมูลราคาที่ผ่านมาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้แนวโน้มตาม SMA ไม่ได้คาดการณ์ว่าจะมีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลราคาในอนาคตดังนั้นจึงเป็นตัวชี้วัดย้อนกลับ SMA กำหนดแนวโน้มปัจจุบันหรือทิศทางที่มีความล่าช้า SMA เป็นตัวชี้วัดที่ย้อนกลับเพราะเป็นไปตามการรักษาความปลอดภัยในราคาที่ผ่านมา แทนที่จะแสดงการดำเนินการในราคาในอนาคต SMA จะคำนวณราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาหนึ่งและกรองเสียงรบกวนที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลราคาในอดีต ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือเลขคณิตคำนวณโดยการเพิ่มการรักษาความปลอดภัยในราคาที่ผ่านมาในช่วงเวลาที่ระบุและหารผลรวมของราคาตามจำนวนงวดนั้น ๆ ตัวอย่างเช่นสมมติราคาปิดของ บริษัท ABC ในช่วง 10 วันที่ผ่านมาคือ 26.40, 25.60, 26.80, 27.40, 28.30, 27.35, 26.60, 25.20, 24.80 และ 25.70 ดังนั้น บริษัท ABCs ระยะเวลา 10 SMA เท่ากับ 26.42 หรือ (26.40 25.60 26.80 27.40 28.30 27.35 26.60 25.20 24.80 25.70) 10 SMA ระยะสั้นจะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาในการรักษาความปลอดภัยในขณะที่ SMA ระยะยาวชะลอการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาในอดีตเนื่องจากใช้จุดข้อมูลมากขึ้น เนื่องจาก SMAs มองย้อนหลังผู้ค้าและนักลงทุนจึงใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อระบุแนวโน้มหุ้นและแนวรับและระดับความต้านทาน ตัวอย่างเช่นผู้ค้าสามารถใช้ SMA ระยะสั้นเพื่อระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทานของหุ้นเพื่อระบุว่าควรจะซื้อหรือขายที่ไหน ในทางตรงกันข้ามนักลงทุนระยะยาวสามารถใช้ SMA ระยะยาวเช่น SMA ระยะเวลา 200 เพื่อระบุระดับการสนับสนุนที่สำคัญของหุ้นเพื่อระบุว่าหุ้นกำลังดำเนินต่อไปในทิศทางขาขึ้นหรือไม่ เรียนรู้เกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบง่ายตัวชี้วัดที่ใช้และวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของหุ้น อ่านคำตอบดูเหตุผลที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์สำหรับผู้ค้าและนักวิเคราะห์และมีประโยชน์เมื่อนำมาใช้กับแผนภูมิราคาและ อ่านคำตอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองแบบนี้คือค่าความไวแต่ละค่าที่แสดงในการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่ใช้ อ่านคำตอบอ่านความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก อ่านคำตอบเรียนรู้เกี่ยวกับประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมและค่าไขว้เฉลี่ยที่เคลื่อนที่และทำความเข้าใจว่าระบบเหล่านี้ใช้มาอย่างไรอ่านคำตอบไม่ว่าคุณจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน 100 วันหรือ 200 วันวิธีการคำนวณ และลักษณะที่ อ่านคำตอบข้อ 50 เป็นข้อในสนธิสัญญาของสหภาพยุโรประบุถึงขั้นตอนที่ประเทศสมาชิกต้องออกจากสหภาพยุโรป สหราชอาณาจักร. เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้