Przeprowadzka średnia dax

Przeprowadzka Średnia. Ten przykład uczy, jak obliczyć średnią ruchową serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin nieprawidłowego rozpoznania trendów.1 Po pierwsze, spójrzmy na serię naszych czasów.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Należy nacisnąć przycisk Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz Średnia ruchoma i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2. 5 Kliknij w polu Interwał i wpisz 6.6 Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3.8 Wykres wykresu tych wartości. Instrukcja, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżący punkt danych W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Konkluzja La rger odstępu, im więcej szczytów i dolin są wygładzone Im mniejszy odstęp, tym bardziej zbliżają się średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. SQL Server Denali PowerPivot. Alberto Ferrari napisał już o obliczaniu średnich kroczących w DAX, używając obliczonej kolumny Chciałbym przedstawić inne podejście tutaj przy użyciu obliczonej miary Dla średniej ruchomej I m obliczenie dziennej średniej ruchomej w ciągu ostatnich 30 dni tutaj. W moim przykładzie używam PowerPivot skoroszytu, który można pobrać jako część Projekty modelu tabelarycznego SSAS z próbek Denali CTP 3. W tym poście rozwijam formułę krok po kroku. Jeśli jednak jesteś w pośpiechu, możesz bezpośrednio przejść do ostatecznych wyników poniżej. W roku kalendarzowym 2003 filtru, daty w kolumnach i kwoty sprzedaży ze sprzedaży tabeli Internet Sprzedaż w szczegółach, przykładowe dane wyglądają tak. W kontekście każdego wiersza wyrażenie Data Data podaje bieżący kontekst, tj. datę dla tego wiersza Ale z ca nie można odwoływać się do tego wyrażenia, ponieważ nie ma bieżącego wiersza w tabeli Data, zamiast tego musimy użyć wyrażeń takich jak data DateDo LastDate, aby uzyskać ostatnie trzydzieści dni możemy użyć tego wyrażenia. Możemy teraz podsumuj sprzedaż internetową za każdy z tych dni, korzystając z podsumowania funkcji. Zaktualizuj DatyInPeriod Data Date, LastDate Data Date, -30, DAY, Date Data SalesAmountSum Suma Sprzedaży Sprzedaży Internetowej Kwota Sprzedaży. Wreszcie używamy funkcji DAX AverageX do obliczenia średnia z tych 30 wartości. Sprzedaż Ilość 30d średnia Średnia suma DatyInPeriod Data Date, LastDate Data Date, -30, DAY, Date Data SalesAmountSum Suma sprzedaży internetowej Sprzedaż Kwota, SalesAmountSum. Jest to kalkulacja, którą używamy w naszym tabeli sprzedaży internetowej jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu. Po dodaniu tego obliczenia do tabeli przestawnej z góry wynik wygląda tak. Patrząc na wynik wydaje się, że nie mamy żadnych danych przed 1 stycznia 2003 Pierwsza wartość dla r średnia ruchoma jest identyczna z wartością dzienną nie ma wierszy przed tą datą Druga wartość dla średniej ruchomej jest w rzeczywistości średnią z pierwszych dwóch dni itd. To nie jest całkiem poprawne, ale wracam do tego problemu sekunda Zrzut ekranu pokazuje obliczenie średniej ruchomej na dzień 31 stycznia jako średniej wartości dziennych w okresie od 2 stycznia do 31 stycznia. Nasz obliczony pomiar działa również poprawnie, gdy stosowane są filtry Na poniższym zrzucie zastosowano dwie kategorie produktów dla danych series. Jak nasz obliczony pomiar działa na wyższych poziomach agregacji Aby dowiedzieć się, używam hierarchii Kalendarza w wierszach zamiast daty Dla uproszczenia usunęłam poziom semestru i ćwiartki przy użyciu opcji tabeli przestawnej programu Excel Pokaż opcję Ukryj pola . Jak widzisz, obliczenia nadal działają prawidłowo W tym miejscu miesięczny agregat to średnia ruchoma ostatniego dnia danego miesiąca. Można to jasno zauważyć w styczniu na 14.215 01, a także na stronie zrzutu ekranu na 31 stycznia Jeśli był to wymaganie biznesowe, które brzmi rozsądnie dla średniej dziennej, wówczas agregacja działa prawidłowo na poziomie miesięcznym, w przeciwnym razie będziemy musieli dostosować nasze obliczenia i będzie to temat nadchodzący punkt. Ale chociaż agregacja ma sens na poziomie miesięcznym, jeśli rozwiniesz ten widok do poziomu dnia, zobaczysz, że nasz obliczony środek po prostu zwraca kwotę sprzedaży za ten dzień, a nie średnią z ostatnich 30 dni. W jaki sposób może to być Problem wynika z kontekstu, w którym obliczyliśmy naszą sumę, jak pokazano w poniższym kodzie. Średnia wartość 30d avg AverageX Podsumuj datę okresu Data Data, Data ostatniej daty, -30, DAY, Data Data SprzedażAmountSum Sum Internet Sales Sales Kwota, SalesAmountSumPonieważ oceniamy to wyrażenie w danym okresie, to jedynym kontekstem nadpisanym tutaj jest Data Date W naszej hierarchii używamy różnych atrybutów z naszego wymiaru Ca lendar Rok, miesiąc i dzień miesiąca Ponieważ ten kontekst jest nadal obecny, obliczenia są również filtrowane przez te atrybuty i dlatego wyjaśniamy, dlaczego kontekst bieżącego dnia jest wciąż obecny dla każdej linii Aby uzyskać jasne informacje, dopóki to ocenimy wyrażenie poza kontekstem daty, wszystko jest w porządku, ponieważ następujące zapytanie DAX pokazuje, gdy jest wykonywane przez Studio zarządzania w perspektywie sprzedaży internetowej naszego modelu przy użyciu tabelarycznej bazy danych z tymi samymi data. evaluate Podsumowanie datinperiod Data Data, data 2003,1, 1, -5, DZIEŃ, Data Data SprzedażAmountSum Suma sprzedaży internetowej Sprzedaż Kwota. Tutaj zredukowano okres do 5 dni, a także ustalono datę stałą, ponieważ LastDate spowodowałaby ostatnią datę mojego tabela wymiaru daty, dla której żadne dane nie są obecny w danych próbki Oto wynik zapytania. Jednak po ustawieniu filtru do 2003 r. żadne wiersze danych poza 2003 r. nie zostaną uwzględnione w sumie To wyjaśnia uwagę powyżej Wyglądało na to, że mamy tylko dane zaczynające się od Ja nuary 1, 2003 Teraz wiemy, dlaczego Rok 2003 był na filtrze, jak widać na pierwszym ekranie tego postu, a zatem był obecny przy obliczaniu sumy Teraz musimy tylko pozbyć się tych dodatkowych filtrów, ponieważ już filtrując nasze wyniki według daty Najłatwiejszym sposobem na to jest użycie funkcji Oblicz i zastosuj WSZYSTKIE dla wszystkich atrybutów, dla których chcemy usunąć filtr Ponieważ mamy niektóre z tych atrybutów Rok, Miesiąc , Dzień, Dzień tygodnia i chcemy usunąć filtr z wszystkich, ale atrybut date, skrót ALLEXCEPT jest bardzo przydatny. Jeśli masz tło MDX, zastanawiasz się, dlaczego nie mamy podobnego problemu podczas korzystania SSAS w trybie OLAP BISM wielowymiarowe Powodem jest, że nasza baza danych OLAP ma relacje z atrybutami, więc po ustawieniu atrybutu klucza daty pozostałe atrybuty również ulegają automatycznej zmianie i nie musimy się tym martwić tym postem widzę tutaj Ale w tablicy model, który nie t mają relacje z atrybutami nawet nie jako prawdziwy kluczowy atrybut, dlatego też musimy wyeliminować niechciane filtry z naszych obliczeń. W tym przypadku jesteśmy z wartością sprzedaŜy 30d średniej AverageX Podsumuj daty daty data Data, Data ostatniej daty, -30, DAY, Data Data SalesAmountSum obliczyć sumę sprzedaży netto sprzedaży, ALLEXCEPT Data, Data Data, SalesAmountSum. A to jest nasz ostatni tabelę przestawną w programie Excel. Aby zilustrować średnią ruchomej, oto ten sam wyciąg danych w widoku wykresu Excel. Chociaż filtrowaliśmy nasze dane w 2003 r. średnia ruchoma w ciągu pierwszych 29 dni 2003 r. poprawnie trwa odpowiednio w tych dniach w 2002 r. Uznasz wartości za 30 i 31 stycznia z naszego pierwszego podejścia, ponieważ były to pierwsze dni, w których nasze pierwsze obliczenia miały wystarczającą ilość danych pełnych 30 dni. Strategie średniej strategii. Przez Casey Murphy Starszy analityk Inni inwestorzy używają średnich ruchów z różnych powodów Niektórzy używają ich jako głównego narzędzia analitycznego, Inni po prostu używają ich jako budowniczego zaufania do tworzenia kopii zapasowych swoich decyzji inwestycyjnych W tej części przedstawimy kilka różnych rodzajów strategii - włączenie ich do Twojego stylu handlu zależy od Ciebie. Cykliczne przecięcie jest najbardziej podstawowym rodzajem sygnału i jest sprzyjany wśród wielu handlowców, ponieważ usuwa wszelkie emocje Najbardziej podstawowym rodzajem krzyżowania jest to, gdy cena aktywów przemieszcza się z jednej strony średniej ruchomej i zamyka się na innych Przejściach cenowych są wykorzystywane przez przedsiębiorców do identyfikowania zmian pędu i może może być wykorzystana jako podstawowa strategia wejścia / wyjścia Jak widać na rysunku 1, krzyż poniżej średniej ruchomej może sygnalizować początek trendu spadkowego i prawdopodobnie byłby używany przez handlowców jako sygnał do zamknięcia wszelkich istniejących długich pozycji Odwrotnie, blisko średniej ruchomej od dołu może sugerować początek nowej tendencji wzrostowej. Drugi rodzaj krzyżowania występuje, gdy średnio krótkotrwałe przecina średnią długoterminową Ten sygnał jest używany przez przedsiębiorców do identyfikacji jeśli dynamika przesuwa się w jednym kierunku i silny ruch zbliża się do sygnału kupna jest generowany, gdy średnia krótkoterminowa przekracza średnią długoterminową, a sygnał sprzedaży jest wyzwalany krótkoterminową średnią, przekraczającą poniżej Średnia długoterminowa Jak widać z poniższego wykresu, sygnał ten jest bardzo obiektywny, dlatego jest tak popularny. Krzyżowa zwrotnica i ruchomą średnią wstęgę Dodatkowe wykresy mogą zostać dodane do wykresu, aby zwiększyć ważność sygnału Wielu handlowców umieszcza pięć średnich ruchów na wykresie i poczekaj, aż średnio pięć dni przechodzi przez inne, na ogół jest to podstawowy znak kupna. Czekając średniej dziesięciodniowej przecięcia powyżej Średnia 20 dni jest często używana jako potwierdzenie, taktyka, która często zmniejsza liczbę fałszywych sygnałów Zwiększenie liczby średnich kroczących, jak widać w potrójnej metodzie krzyżowej, jest jednym z najlepszych sposobów pomiaru siły trendu i likeli że tendencja ta będzie trwać dalej. To zadaje pytanie, co by się stało, gdybyś dodawał ruchome średnie Niektórzy twierdzą, że jeśli średnia ruchoma jest użyteczna, 10 lub więcej musi być jeszcze lepsze To prowadzi nas do techniki znanej jako średnia ruchoma wstążką Jak widać z poniższego wykresu, wiele średnich kroczących umieszcza się na tym samym wykresie i służy do oceny siły obecnej tendencji Gdy wszystkie średnie ruchome poruszają się w tym samym kierunku, tendencja ta jest silna Odwrócenie są potwierdzane, gdy średnie przecinają się i zmierzają w przeciwnym kierunku. Odpowiedzialność na zmieniające się warunki rozlicza się przez liczbę okresów używanych w średnich kroczących Im krótszy jest okres czasu stosowany do obliczeń, tym bardziej wrażliwa średnia jest niewielka zmiany cen Jednym z najczęstszych taśm zaczyna się od 50-dniowej średniej ruchomej i dodaje się średnie do 10-dniowych stopni aż do końcowej średniej 200 Ten typ średniej wartości jest dobry w identyfikacji długoterminowe trendy reversals. Filters Filtr jest dowolną techniką stosowaną w analizie technicznej w celu zwiększenia pewności siebie w pewnym handlu Na przykład wielu inwestorów może poczekać, aż zabezpieczenie przekroczy średnią ruchomą i jest co najmniej 10 powyżej średniej przed złożeniem zamówienia Jest to próba upewnienia się, że zwrotnica jest prawidłowa i zmniejszyć liczbę fałszywych sygnałów. Niewłaściwe działanie polega na tym, że niektóre z zysków zostają zrezygnowane i może prowadzić do uczucia, jakiego brakowało łódź Te negatywne uczucia będą się zmniejszać z upływem czasu, ponieważ nieustannie dostosowujesz kryteria używane do filtrowania Nie ma żadnych reguł ani rzeczy, które trzeba zwracać uwagę podczas filtrowania to po prostu dodatkowe narzędzie, które pozwoli Ci zainwestować z ufnością. Średnia koperta Inna strategia, która uwzględnia wykorzystanie średnich kroczących, jest znana jako koperta Ta strategia wymaga sprecyzowania dwóch pasm wokół średniej ruchomej, przesuwanej przez określoną stopę procentową na przykład na wykresie poniżej 5 koperty umieszcza się wokół 25-dniowej średniej ruchomej Traderzy będą oglądać te pasma, aby sprawdzić, czy działają jak silne obszary wsparcia lub oporu Zauważ, że ruch często odwraca kierunek po zbliżeniu się do jednego z poziomów Cena wykraczająca poza pasmo może sygnalizować okres wyczerpania, a handlowcy będą uważać na odwrócenie w kierunku średniej części centrum.