Media Móvil De 6 Meses

¿Cómo crear un promedio móvil de 6 meses?

¿Cómo crear un promedio móvil de 6 meses?

Hola a todos.

¿Cómo puedo hacer un promedio dinámico que agrega automáticamente un nuevo valor cuando creo una nueva fila? Lo que quiero decir es esto.

Tengo una hoja de cálculo muy simple de mis ventas mensuales de negocios que se actualiza al final de cada mes.

Quiero seguir un promedio móvil de 6 meses.

Sí, podría cambiar manualmente las células (para calcular el promedio en los últimos 6 meses), pero ¿cómo podría hacerlo automáticamente? Por ejemplo, ahora mismo el mes pasado de la hoja de cálculo tiene datos de julio en y luego inmediatamente debajo de esto es el promedio de 6 meses.

Estoy tratando de calcular un promedio móvil de 6 meses. La siguiente fórmula funciona bien si no faltan meses. Pero si faltan datos de algunos meses, los resultados no son correctos. La fórmula se escribió originalmente para un promedio móvil de 3 meses y no estaba seguro de cómo ajustar la fórmula para tener en cuenta los meses que faltan al usarlo para una media móvil de 6 meses. Gracias.

En encabezado:

WhilePrintingRecords;

Número globalVarios días_segundos;

Global NumberVar days_one_month_ago;

Global NumberVar days_two_months_ago;

Global NumberVar days_three_months_ago;

Global NumberVar days_four_months_ago;

Global NumberVar days_five_months_ago;

NúmeroVar global reports_this_month;

En el pie de grupo:

WhilePrintingRecords;

Número globalVarios días_segundos;

Global NumberVar days_one_month_ago;

Global NumberVar days_two_months_ago;

Global NumberVar days_three_months_ago;

Global NumberVar days_four_months_ago;

Global NumberVar days_five_months_ago;

NúmeroVar global reports_this_month;

NumberVar global reports_one_month_ago;

Global NumberVar reports_two_months_ago;

NúmeroVar global reports_three_months_ago;

NúmeroVar global reports_four_months_ago;

Global NumberVar reports_five_months_ago;

Global DateTimeVar last_month;

Si last_month = # 01/01/1900 # o DateDiff (m & quot ;, last_month,) = 1 entonces

Days_five_months_ago: = días_four_months_ago;

Days_four_months_ago: = días_tres_meses_ago;

Days_three_months_ago: = días_two_months_ago;

Days_two_months_ago: = days_one_month_ago;

Days_two_months_ago: = 0;

Days_one_month_ago: = 0;

Rotación del sector

Con el fin de resaltar mejor los principios en los que se basan nuestras estrategias Premium, detallaremos y seguiremos aquí una estrategia simple que gira al principio de cada mes a los dos sectores con mejor desempeño en el mercado de valores de los Estados Unidos.

El conjunto de reglas es más simple que los que usamos en nuestras otras carteras y el universo aquí solo está compuesto por ETFs que representan clases de sub-activos (sectores) de una sola clase de activos (patrimonio de Estados Unidos). Sin embargo, esto es muy útil para comprender mejor la mecánica detrás de nuestras estrategias.

[Callout font_size = & # 8221; 16px & # 8221; El universo ETF: los 10 ETFs del sector iShares [/ callout]

[Check_list]

[List_item] IDU (U. S. Utilities) [/ list_item]

[List_item] IYC (Servicio al Consumidor de los Estados Unidos) [/ list_item]

[List_item] IYE (Sector energético estadounidense) [/ list_item]

[List_item] IYF (Finanzas de Estados Unidos) [/ list_item]

[List_item] IYH (Sector de Salud de los Estados Unidos) [/ list_item]

[List_item] IYJ (Sector industrial estadounidense) [/ list_item]

[List_item] IYK (Bienes de consumo estadounidenses) [/ list_item]

[List_item] IYM (Sector de Materiales Básicos de los Estados Unidos) [/ list_item]

[List_item] IYW (Tecnología de los Estados Unidos) [/ list_item]

[List_item] IYZ (Telecomunicaciones de Estados Unidos) [/ list_item]

[/ Check_list]

[Callout font_size = & # 8221; 16px & # 8221; Style = & # 8221; fire & # 8221;] Las reglas [/ callout]

[Check_list]

[List_item] Al final de cada mes, RANK los 10 ETFs basados ​​en sus devoluciones de 6 meses. [/ List_item]

[List_item] Al cierre del primer día de negociación de cada mes, COMPRAR los 2 primeros ETF, excepto si cerraron el mes anterior por debajo de su media móvil de 6 meses. En ese caso, comprar TLT (Bonos del Tesoro a Largo Plazo) en su lugar. [/ List_item]

[List_item] REPEAT cada mes [/ list_item]

[/ Check_list]

En otras palabras, el promedio móvil de 6 meses filtra los resultados de la clasificación. Si ninguno de los 2 ETFs superiores cotiza por encima de su promedio móvil, la cartera está 100% invertida en TLT. Si sólo uno de los 2 ETFs superiores cotiza por encima de su promedio móvil, la cartera se invierte el 50% en ese ETF y el 50% en TLT. Si el comercio por encima de su media móvil, la cartera se invierte el 50% en cada uno.

Un sistema tan simple funciona debido a las tres razones principales:

[Check_list]

[List_item] El efecto momentum [/ list_item]

[List_item] La media móvil de 6 meses, que actúa como protección contra los mercados de oso prolongados [/ list_item]

[List_item] La correlación negativa entre Acciones en Estados Unidos y Bonos a Largo Plazo, especialmente en periodos de estrés [/ list_item]

[/ Check_list]

Los resultados a continuación ponen de relieve que esta sencilla estrategia es rentable, y ha superado significativamente el S & amp; P500 desde 2003. También tenga en cuenta que todos los años han sido positivos desde entonces. Como tal, puede ser un candidato relevante para la consideración de una estrategia general de cartera. Consideramos sus dramas y volatilidad un poco demasiado en el lado alto, pero puede ser un complemento útil a estrategias menos correlacionadas.

Promedios rodantes o Promedios móviles en SSAS

Los promedios móviles suavizan los datos de precios para formar un indicador de tendencia siguiente. No predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección actual con un retraso. Los promedios móviles se retrasan porque están basados ​​en precios pasados. A pesar de este retraso, las medias móviles ayudan a suavizar la acción de los precios y filtran el ruido. También forman los bloques de construcción de muchos otros indicadores técnicos y superposiciones, como las bandas de Bollinger, MACD y el oscilador McClellan. Los tres tipos más populares de promedios móviles son el promedio móvil simple (SMA) y promedio móvil ponderado (WMA) el promedio móvil exponencial (EMA). Estos promedios móviles pueden usarse para identificar la dirección de la tendencia o definir niveles potenciales de soporte y resistencia.

Promedio móvil simple (SMA)

Una media móvil simple se forma computando el precio medio de un valor sobre un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en los precios de cierre. Una media móvil simple de 5 días es la suma de cinco días de los precios de cierre dividida por cinco. Como su nombre lo indica, un promedio móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se eliminan a medida que vienen disponibles nuevos datos. Esto hace que el promedio se mueva a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un promedio móvil de 5 días que evoluciona en tres días.

Precios de cierre diarios: 11,12,13,14,15,16,17 Primer día de la SMA de 5 días: (11 + 12 + 13 + 14 + 15) / 5 = 13 Segundo día de la SMA de 5 días: (12 + 13 + 14 + 15 + 16) / 5 = 14 Tercer día de SMA de 5 días: (13 + 14 + 15 + 16 + 17) / 5 = 15

El primer día de la media móvil simplemente cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil desciende el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa cayendo el primer punto de datos (12) y añadiendo el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente de 11 a 17 en un total de siete días. Observe que la media móvil también aumenta de 13 a 15 durante un período de cálculo de tres días. También observe que cada valor promedio móvil es justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el primer día es igual a 13 y el último precio es 15. Los precios de los cuatro días anteriores fueron más bajos y esto hace que el promedio móvil se retrasa.

En una agregación Moving. La técnica importante es construir un intervalo con en el nivel usando puntos finales que son relativos al miembro actual

Podemos crear este rango usando muchas funciones en MDX dependiendo del rango

Promedios para un rango de 6 meses

Promedios para un rango de 6 meses

Prom (Últimos periodos (6, [tiempo]. [Mes].currentmember), [Medir]. [Ventas])

Promedio del período actual y período anterior