Formule Moyenne Mobile De 30 Jours

Moyenne mobile Cet exemple vous enseigne comment calculer la moyenne mobile d'une série temporelle dans Excel. Une moyenne mobile est utilisée pour lisser les irrégularités (pics et vallées) pour reconnaître facilement les tendances. 1. Tout d'abord, jetez un oeil à notre série chronologique. 2. Sous l'onglet Données, cliquez sur Analyse des données. Remarque: ne trouve pas le bouton Analyse des données Cliquez ici pour charger le complément Analysis ToolPak. 3. Sélectionnez Moyenne mobile et cliquez sur OK. 4. Cliquez dans la zone Plage d'entrée et sélectionnez la plage B2: M2. 5. Cliquez dans la zone Intervalle et tapez 6. 6. Cliquez dans la zone Plage de sortie et sélectionnez la cellule B3. 8. Tracez un graphique de ces valeurs. Explication: parce que nous définissons l'intervalle sur 6, la moyenne mobile est la moyenne des 5 points de données précédents et le point de données actuel. En conséquence, les crêtes et les vallées sont lissées. Le graphique montre une tendance à la hausse. Excel ne peut pas calculer la moyenne mobile pour les 5 premiers points de données car il n'y a pas assez de points de données antérieurs. 9. Répétez les étapes 2 à 8 pour l'intervalle 2 et l'intervalle 4. Conclusion: Plus l'intervalle est grand, plus les sommets et les vallées sont lissés. Plus l'intervalle est petit, plus les moyennes mobiles sont proches des points de données réels. APX inclut quelques fonctions d'agrégation statistique, telles que la moyenne, la variance et l'écart-type. D'autres calculs statistiques typiques exigent que vous écriviez des expressions DAX plus longues. Excel, de ce point de vue, a une langue beaucoup plus riche. Les Patterns statistiques sont une collection de calculs statistiques courants: médiane, mode, moyenne mobile, percentile et quartile. Nous tenons à remercier Colin Banfield, Gerard Brueckl et Javier Guilln, dont les blogs ont inspiré certains des modèles suivants. Exemple de modèle de base Les formules de ce modèle sont les solutions à des calculs statistiques spécifiques. Vous pouvez utiliser les fonctions DAX standard pour calculer la moyenne (moyenne arithmétique) d'un ensemble de valeurs. MOYENNE . Renvoie la moyenne de tous les numéros dans une colonne numérique. AVERAGEA. Renvoie la moyenne de tous les nombres d'une colonne, en traitant à la fois des valeurs textuelles et non numériques (les valeurs non numériques et les valeurs de texte vides sont 0). AVERAGEX. Calculer la moyenne sur une expression évaluée sur une table. Moyenne mobile La moyenne mobile est un calcul pour analyser des points de données en créant une série de moyennes de différents sous-ensembles de l'ensemble de données complet. Vous pouvez utiliser de nombreuses techniques DAX pour implémenter ce calcul. La technique la plus simple consiste à utiliser AVERAGEX, en itérant une table de la granularité souhaitée et en calculant pour chaque itération l'expression qui génère le point de données unique à utiliser dans la moyenne. Par exemple, la formule suivante calcule la moyenne mobile des 7 derniers jours, en supposant que vous utilisez une table Date dans votre modèle de données. En utilisant AVERAGEX, vous calculez automatiquement la mesure à chaque niveau de granularité. Lorsque vous utilisez une mesure qui peut être agrégée (comme SUM), une autre approche basée sur CALCULATE peut être plus rapide. Vous pouvez trouver cette approche alternative dans le modèle complet de moyenne mobile. Vous pouvez utiliser les fonctions DAX standard pour calculer la variance d'un ensemble de valeurs. VAR. S. Retourne la variance des valeurs dans une colonne représentant une population d'échantillon. VAR. P. Renvoie la variance des valeurs dans une colonne représentant la population entière. VARX. S. Retourne la variance d'une expression évaluée sur une table représentant une population d'échantillon. VARX. P. Retourne la variance d'une expression évaluée sur une table représentant la population entière. Écart type Vous pouvez utiliser les fonctions DAX standard pour calculer l'écart-type d'un ensemble de valeurs. STDEV. S. Renvoie l'écart-type des valeurs dans une colonne représentant une population d'échantillon. STDEV. P. Renvoie l'écart-type des valeurs dans une colonne représentant l'ensemble de la population. STDEVX. S. Renvoie l'écart-type d'une expression évaluée sur une table représentant une population d'échantillon. STDEVX. P. Retourne l'écart-type d'une expression évaluée sur une table représentant l'ensemble de la population. La médiane est la valeur numérique séparant la moitié supérieure d'une population de la moitié inférieure. S'il ya un nombre impair de lignes, la médiane est la valeur moyenne (trier les lignes de la valeur la plus basse à la valeur la plus élevée). S'il y a un nombre pair de lignes, c'est la moyenne des deux valeurs moyennes. La formule ignore les valeurs vierges, qui ne sont pas considérées comme faisant partie de la population. Le résultat est identique à la fonction MEDIAN dans Excel. La figure 1 montre une comparaison entre le résultat renvoyé par Excel et la formule DAX correspondante pour le calcul médian. Figure 1 Exemple de calcul médian dans Excel et DAX. Le mode est la valeur qui apparaît le plus souvent dans un ensemble de données. La formule ignore les valeurs vierges, qui ne sont pas considérées comme faisant partie de la population. Le résultat est identique aux fonctions MODE et MODE. SNGL dans Excel, qui ne renvoient que la valeur minimale lorsqu'il ya plusieurs modes dans l'ensemble des valeurs considérées. La fonction Excel MODE. MULT renverrait tous les modes, mais vous ne pouvez pas l'implémenter comme une mesure dans DAX. La figure 2 compare le résultat renvoyé par Excel avec la formule DAX correspondante pour le calcul du mode. Figure 2 Exemple de calcul de mode dans Excel et DAX. Percentile Le percentile est la valeur en dessous de laquelle un pourcentage donné de valeurs dans un groupe tombe. La formule ignore les valeurs vierges, qui ne sont pas considérées comme faisant partie de la population. Le calcul dans DAX nécessite plusieurs étapes, décrites dans la section Modèle complet, qui montre comment obtenir les mêmes résultats des fonctions Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC et PERCENTILE. EXC. Les quartiles sont trois points qui divisent un ensemble de valeurs en quatre groupes égaux, chaque groupe comprenant un quart des données. Vous pouvez calculer les quartiles à l'aide du modèle de percentiles, en suivant ces correspondances: Premier quartile quartile inférieur 25 e percentile Second quartile médian 50 e percentile Troisième quartile quartile supérieur 75 e percentile Modèle complet Quelques calculs statistiques ont une description plus longue du modèle complet, Vous pouvez avoir différentes implémentations en fonction des modèles de données et d'autres exigences. Moyenne mobile En règle générale, vous évaluez la moyenne mobile en faisant référence au niveau de granularité journalière. Le modèle général de la formule suivante a ces marqueurs: ltnumberofdaysgt est le nombre de jours pour la moyenne mobile. Ltdatecolumngt est la colonne de date de la table de dates si vous en avez une ou la colonne de date du tableau contenant des valeurs s'il n'y a pas de tableau de dates distinct. Ltmeasuregt est la mesure à calculer en tant que moyenne mobile. Le motif le plus simple utilise la fonction AVERAGEX dans DAX, qui considère automatiquement uniquement les jours pour lesquels il existe une valeur. Vous pouvez également utiliser le modèle suivant dans les modèles de données sans tableau de dates et avec une mesure pouvant être agrégée (telle que SOMME) sur toute la période considérée. La formule précédente considère un jour sans données correspondantes comme une mesure ayant la valeur 0. Cela peut se produire uniquement lorsque vous disposez d'une table de dates distincte, qui peut contenir des jours pour lesquels il n'y a pas de transactions correspondantes. Vous pouvez fixer le dénominateur de la moyenne en utilisant uniquement le nombre de jours pour lesquels des transactions sont effectuées en utilisant le modèle suivant, où: ltfacttablegt est la table liée au tableau de dates et contenant les valeurs calculées par la mesure. Vous pouvez utiliser les fonctions DATESBETWEEN ou DATESINPERIOD au lieu de FILTER, mais celles-ci fonctionnent uniquement dans une table de dates régulière, alors que vous pouvez appliquer le modèle décrit ci-dessus également aux tables de dates non régulières et aux modèles qui ne disposent pas d'une table de dates. Par exemple, considérons les différents résultats produits par les deux mesures suivantes. Dans la figure 3, vous pouvez voir qu'il n'y a pas de ventes le 11 septembre 2005. Cependant, cette date est incluse dans la table Date donc, il ya 7 jours (du 11 septembre au 17 septembre) qui n'ont que 6 jours avec les données. Figure 3 Exemple d'un calcul de moyenne mobile en tenant compte et en ignorant les dates sans ventes. La mesure Moyenne mobile 7 jours a un nombre inférieur entre Septembre 11 et Septembre 17, parce qu'il considère Septembre 11 comme un jour avec 0 ventes. Si vous voulez ignorer les jours sans ventes, utilisez la mesure Moyenne mobile 7 jours sans zéro. Cela pourrait être la bonne approche lorsque vous avez une table de date complète, mais vous voulez ignorer les jours sans transactions. En utilisant la formule Moyenne mobile 7 jours, le résultat est correct car AVERAGEX considère automatiquement uniquement les valeurs non vierges. N'oubliez pas que vous pouvez améliorer la performance d'une moyenne mobile en persistant la valeur dans une colonne calculée d'une table avec la granularité souhaitée, comme la date ou la date et le produit. Cependant, l'approche de calcul dynamique avec une mesure offre la possibilité d'utiliser un paramètre pour le nombre de jours de la moyenne mobile (par exemple, remplacer ltnumberofdaysgt par une mesure mettant en œuvre le modèle Table de paramètres). La médiane correspond au 50 e percentile, que vous pouvez calculer en utilisant le pattern Percentile. Cependant, le modèle médian vous permet d'optimiser et de simplifier le calcul médian à l'aide d'une seule mesure, au lieu des différentes mesures requises par le motif Percentile. Vous pouvez utiliser cette approche lorsque vous calculez la médiane des valeurs incluses dans ltvaluecolumngt, comme indiqué ci-dessous: Pour améliorer les performances, vous pouvez persister la valeur d'une mesure dans une colonne calculée, si vous voulez obtenir la médiane pour les résultats de Une mesure dans le modèle de données. Toutefois, avant d'effectuer cette optimisation, vous devez implémenter le calcul MedianX basé sur le modèle suivant, en utilisant ces marqueurs: ltgranularitytablegt est la table qui définit la granularité du calcul. Par exemple, il peut s'agir de la table Date si vous souhaitez calculer la médiane d'une mesure calculée au niveau du jour ou de VALUES (8216DateYearMonth) si vous souhaitez calculer la médiane d'une mesure calculée au niveau du mois. Ltmeasuregt est la mesure à calculer pour chaque ligne de ltgranularitytablet pour le calcul médian. Ltmeasuretablegt est le tableau contenant les données utilisées par ltmeasuregt. Par exemple, si le ltgranularitytablegt est une dimension telle que 8216Date8217, alors ltmeasuretablegt sera 8216Internet Sales8217 contenant la colonne Internet Sales Amount ajoutée par la mesure Internet Total Sales. Par exemple, vous pouvez écrire la médiane des ventes totales d'Internet pour tous les clients dans Adventure Works comme suit: Conseil Le modèle suivant: est utilisé pour supprimer des lignes de ltgranularitytablegt qui n'ont pas de données correspondantes dans la sélection en cours. Il est plus rapide que d'utiliser l'expression suivante: Cependant, vous pouvez remplacer l'expression CALCULATETABLE entière par juste ltgranularitytablegt si vous voulez considérer les valeurs vides de ltmeasuregt comme 0. La performance de la formule MedianX dépend du nombre de lignes dans le Table itérée et sur la complexité de la mesure. Si la performance est mauvaise, vous pouvez persister dans le résultat ltmeasuregt dans une colonne calculée de lttablegt, mais cela supprimera la capacité d'appliquer des filtres au calcul médian au moment de la requête. Percentile Excel a deux implémentations différentes de calcul de centile avec trois fonctions: PERCENTILE, PERCENTILE. INC et PERCENTILE. EXC. Ils renvoient tous le K-ième centile de valeurs, où K est dans la plage de 0 à 1. La différence est que PERCENTILE et PERCENTILE. INC considèrent K comme une gamme inclusive, alors que PERCENTILE. EXC considère la gamme K 0 à 1 comme exclusive . Toutes ces fonctions et leurs implémentations DAX reçoivent une valeur percentile en tant que paramètre, que nous appelons K. Valeur percentile ltKgt est dans la plage de 0 à 1. Les deux implémentations DAX de percentile nécessitent quelques mesures qui sont similaires, mais assez différentes pour exiger Deux ensemble différent de formules. Les mesures définies dans chaque modèle sont: KPerc. La valeur percentile correspond à ltKgt. PercPos. Position du percentile dans l'ensemble trié de valeurs. ValueLow. La valeur en dessous de la position de centile. ValueHigh. La valeur au-dessus de la position de centile. Percentile. Le calcul final du centile. Vous avez besoin des mesures ValueLow et ValueHigh au cas où le PercPos contient une partie décimale, car alors vous devez interpoler entre ValueLow et ValueHigh afin de retourner la valeur de centile correcte. La figure 4 montre un exemple des calculs effectués avec les formules Excel et DAX, en utilisant les deux algorithmes de percentile (inclusif et exclusif). Figure 4 Calculs de percentiles à l'aide des formules Excel et du calcul DAX équivalent. Dans les sections suivantes, les formules Percentile exécutent le calcul sur les valeurs stockées dans une colonne de table, DataValue, tandis que les formules PercentileX exécutent le calcul sur les valeurs renvoyées par une mesure calculée à une granularité donnée. Le percentil inclusif L'implémentation inclusive du percentil est la suivante. Percentile Exclusive L'implémentation de Percentile Exclusive est la suivante. PercentileX Inclusive L'implémentation de PercentileX Inclusive est basée sur le modèle suivant, à l'aide de ces marqueurs: ltgranularitytablegt est la table qui définit la granularité du calcul. Par exemple, il peut s'agir de la table Date si vous souhaitez calculer le centile d'une mesure au niveau du jour, ou bien si vous souhaitez calculer le centile d'une mesure au niveau du mois, il peut s'agir de VALUES (8216DateYearMonth). Ltmeasuregt est la mesure à calculer pour chaque rangée de ltgranularitytablegt pour le calcul du centile. Ltmeasuretablegt est le tableau contenant les données utilisées par ltmeasuregt. Par exemple, si le ltgranularitytablegt est une dimension telle que 8216Date, 8217 alors le ltmeasuretablegt sera 8216Sales8217 contenant la colonne Amount additionnée par la mesure Total Montant. Par exemple, vous pouvez écrire PercentileXInc du montant total des ventes pour toutes les dates de la table Date comme suit: PercentileX Exclusive L'implémentation PercentileX Exclusive est basée sur le modèle suivant, en utilisant les mêmes marqueurs utilisés dans PercentileX Inclusive: Par exemple, vous Peut écrire le PercentileXExc du montant total des ventes pour toutes les dates dans la table Date comme suit: Me tenir informé sur les modèles à venir (newsletter). Décochez pour télécharger librement le fichier. En tant qu'exemple de SMA, considérez un titre avec les cours de clôture suivants sur 15 jours: Semaine 1 (5 jours) 20, 22, 24, 25, 23 Semaine 2 (5 jours) 26, 28, 26, 29, 27 Semaine 3 (5 jours) 28, 30, 27, 29, 28 Une moyenne de 10 jours serait la moyenne des cours de clôture pour les 10 premiers jours comme premier point de données. Le prochain point de données laisserait tomber le premier prix, ajoute le prix au jour 11 et prend la moyenne, et ainsi de suite comme montré ci-dessous. Comme on l'a noté plus haut, les AM retardent l'action actuelle du prix parce qu'elles sont basées sur des prix passés, plus la période de l'AM est longue, plus le décalage est important. Ainsi, un MA de 200 jours aura un décalage beaucoup plus grand que d'une MA de 20 jours, car il contient des prix pour les 200 derniers jours. La durée de la MA à utiliser dépend des objectifs de négociation, avec plus courte MA utilisés pour les transactions à court terme et à plus long terme MA plus adaptés pour les investisseurs à long terme. La MA de 200 jours est largement suivie par les investisseurs et les commerçants, avec des ruptures au-dessus et en dessous de cette moyenne mobile considérés comme des signaux commerciaux importants. Les MA confèrent également des signaux commerciaux importants seuls, ou lorsque deux moyennes se croisent. Une augmentation MA indique que la sécurité est dans une tendance haussière. Tandis qu'un MA en déclin indique qu'il est dans une tendance baissière. De même, la dynamique ascendante est confirmée par un croisement haussier. Qui se produit quand un MA à court terme traverse au-dessus d'un MA à plus long terme. Le momentum descendant est confirmé par un croisement baissier, qui se produit quand un MA à court terme traverse un MA à plus long terme.