Modèle Moyen Mobile De 6 Mois

Moyenne mobile Cet exemple vous enseigne comment calculer la moyenne mobile d'une série temporelle dans Excel. Un avearge mobile est utilisé 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 rapprochées des points de données réels. La moyenne mobile de 12 mois dans DAX Computing La moyenne mobile sur 12 mois dans DAX ressemble à une tâche simple, mais elle cache une certaine complexité. Cet article explique comment écrire la meilleure formule évitant les pièges courants en utilisant les fonctions d'intelligence temporelle. Nous commençons par le modèle de données AdventureWorks habituel, avec les produits, les ventes et la table Calendrier. Le calendrier a été marqué comme une table de calendrier (il est nécessaire de travailler avec n'importe quelle fonction de renseignement de temps) et nous avons construit une hiérarchie simple année-mois-date. Avec cette mise en place, il est très facile de créer un premier tableau croisé dynamique montrant les ventes au fil du temps: Lors de l'analyse des tendances, si les ventes sont sujettes à la saisonnalité ou, plus généralement, si vous souhaitez supprimer l'effet des pics et des baisses de ventes, La technique courante est celle de calculer la valeur sur une période donnée, habituellement 12 mois, et de la moyenne. La moyenne mobile sur 12 mois fournit un indicateur régulier de la tendance et il est très utile dans les graphiques. Compte tenu d'une date, nous pouvons calculer la moyenne mobile de 12 mois avec cette formule, qui a encore quelques problèmes que nous allons résoudre plus tard: Le comportement de la formule est simple: il calcule la valeur de Ventes après avoir créé un filtre sur le calendrier qui Indique exactement une année complète de données. Le noyau de la formule est le DATESBETWEEN, qui retourne un ensemble inclusif de dates entre les deux frontières. Le plus bas est: Le lire du plus profond: si nous montrons des données pour un mois, par exemple juillet 2007, nous prenons la dernière date visible en utilisant LASTDATE, qui retourne le dernier jour en juillet 2007. Puis nous utilisons NEXTDAY pour prendre le 1er D'août 2007 et nous utilisons finalement SAMEPERIODLASTYEAR pour le décaler d'un an, le 1er août 2006. La limite supérieure est simplement LASTDATE, c'est-à-dire fin juillet 2007. Si nous utilisons cette formule dans un tableau croisé dynamique, le résultat semble très bien, mais nous Un problème pour la dernière date: En fait, comme vous pouvez le voir sur la figure, la valeur est correctement calculée jusqu'en 2008. Ensuite, il n'y a pas de valeur en 2009 (ce qui est correct, nous n'avons pas de ventes en 2009), mais il ya Une valeur surprenante sur Décembre 2010, où notre formule montre le grand total au lieu d'une valeur vierge, comme on s'y attend. En fait, en décembre, LASTDATE retourne le dernier jour de l'année et NEXTDAY devrait revenir le 1er Janvier 2011. Mais NEXTDAY est une fonction d'intelligence de temps et il est prévu de retourner des ensembles de dates existantes. Ce fait n'est pas très évident et il vaut quelques mots plus. Les fonctions d'intelligence temporelle n'effectuent pas de calculs sur les dates. Si vous souhaitez prendre le jour après une date donnée, vous pouvez simplement ajouter 1 à n'importe quelle colonne de date, et le résultat sera le jour suivant. Au lieu de cela, les fonctions de renseignement temporel changent de date et de retour dans le temps. Ainsi, NEXTDAY prend son entrée (dans notre cas une table à une rangée avec le 31 décembre 2010) et le décale un jour plus tard. Le problème est que le résultat devrait être le 1er janvier 2011 mais, comme la table Calendrier ne contient pas cette date, le résultat est BLANK. Ainsi, notre expression calcule les ventes avec une limite inférieure vierge, ce qui signifie le début du temps, ce qui donne comme résultat le grand total des ventes. Pour corriger la formule, il suffit de changer l'ordre d'évaluation de la limite inférieure: Comme vous pouvez le voir, maintenant NEXTDAY est appelé après le décalage d'un an de retour. De cette façon, nous prenons 31 décembre 2010, déplacer au 31 Décembre 2009 et prendre le lendemain, qui est le 1er Janvier 2010: une date existante dans le tableau calendrier. Le résultat est maintenant attendu: à ce stade, il suffit de diviser ce nombre par 12 pour obtenir la moyenne mobile. Mais, comme vous pouvez facilement l'imaginer, nous ne pouvons pas toujours le diviser par 12. En fait, au début de la période, il n'y a pas 12 mois à agréger, mais un nombre inférieur. Nous devons calculer le nombre de mois pour lesquels il ya des ventes. Cela peut être réalisé en utilisant le filtrage croisé de la table de calendrier avec la table des ventes après que nous avons appliqué le nouveau contexte de 12 mois. Nous définissons une nouvelle mesure qui calcule le nombre de mois existants au cours de la période de 12 mois: Vous pouvez voir dans la figure suivante que la mesure Months12M calcule une valeur correcte: Il vaut la peine de noter que la formule ne fonctionne pas si vous choisissez une période Plus de 12 mois, car le nom CalendarMonthName n'a que 12 valeurs. Si vous avez besoin de périodes plus longues, vous aurez besoin d'utiliser une colonne YYYYMM pour être en mesure de compter plus de 12. La partie intéressante de cette formule qui utilise le filtrage croisé est le fait qu'il calcule le nombre de mois disponibles, même lorsque vous filtre en utilisant d'autres les attributs. Si, par exemple, vous sélectionnez la couleur bleue à l'aide d'une trancheuse, les ventes commencent en juillet 2007 (pas en 2005, comme c'est le cas pour de nombreuses autres couleurs). En utilisant le filtre croisé sur les ventes, la formule calcule correctement qu'en juillet 2007, il ya un seul mois de ventes disponibles pour Blue: à ce stade, la moyenne mobile est juste un DIVIDE loin: quand nous l'utilisons dans une table pivotante, nous avons encore Ont un petit problème: en fait, la valeur est calculée également pour les mois pour lesquels il n'y a pas de ventes (c'est-à-dire les mois à venir): Cela peut être résolu à l'aide d'une instruction IF pour empêcher la formule de montrer les valeurs lorsqu'il n'y a pas de ventes. Je n'ai rien contre la FI, mais pour les adeptes de la performance parmi vous, il vaut toujours la peine de se rappeler que la FI pourrait être un tueur de performance, car elle pourrait forcer le moteur DAX formule à kick in. , En règle générale, la meilleure façon de supprimer la valeur lorsqu'il n'y a pas de vente est de s'appuyer sur des formules de moteur de stockage pur comme celui-ci: Comparer un graphique en utilisant le Avg12M avec un autre qui montre les ventes, vous pouvez facilement apprécier comment la moyenne mobile Décrit les tendances d'une manière beaucoup plus propre: Me tenir au courant des articles à venir (bulletin). Décochez pour télécharger librement le fichier. Faber039s Secteur Rotation Stratégie de négociation Faber039s Secteur Rotation Stratégie Trading Stratégies de négociation basées sur la rotation du secteur sont populaires, car ils peuvent améliorer les rendements ajustés au risque et d'automatiser le processus d'investissement. Momentum investing, qui est au cœur de la stratégie de rotation sectorielle, cherche à investir dans des secteurs affichant les meilleures performances sur une période donnée. Momentum investir est une autre forme d'investissement de force relative. Cet article va expliquer la stratégie et montrer aux investisseurs comment mettre en œuvre cette stratégie en utilisant les outils de StockCharts. Faber et O039Shaunessey Il ya beaucoup de papiers soutenant le concept d'investir momentum et d'investir en force relative. Dans son livre, What Works on Wall Street. James O039Shaunessey détaille les stratégies les plus performantes au cours des cinquante dernières années. Maintenant dans sa quatrième édition, O039Shaunessey a constaté que les stratégies de force relative étaient constamment au sommet de la liste de performance. Les investisseurs sont récompensés pour acheter les titres les plus solides et éviter les plus faibles. Les forts tendent à devenir plus forts, tandis que les faibles tendent à s'affaiblir. C'est logique parce que Wall Street aime ses gagnants et déteste ses perdants. Mebane Faber, de Cambria Investment Management, a écrit un livre blanc intitulé Stratégies relatives à la force pour investir. Google son nom et le nom du papier pour plus de détails. Utilisant les données sectorielles sectorielles remontant aux années 1920, Faber a constaté qu'une stratégie de momentum simple surpassé buy-and-hold environ 70 du temps. En d'autres termes, l'achat des groupes sectoriels avec les plus gros gains a sur-performé buy-and-hold sur une période d'essai qui a dépassé 80 ans. Cette stratégie a fonctionné pour les intervalles de performance de 1 mois, 3 mois, 6 mois, 9 mois et 12 mois. En outre, Faber a également constaté que la performance pourrait être améliorée en ajoutant une tendance simple suite à l'exigence avant d'examiner les positions. Détails de la stratégie La stratégie présentée repose maintenant sur les conclusions du livre blanc de Faber. Premièrement, la stratégie est basée sur des données mensuelles et le portefeuille est rééquilibré une fois par mois. Les chartistes peuvent utiliser le dernier jour du mois, le premier jour du mois ou une date fixée chaque mois. La stratégie est longue lorsque le SampP 500 est au-dessus de sa moyenne mobile simple de 10 mois et hors du marché lorsque le SampP 500 est en dessous de sa SMA à 10 mois. Cette technique de chronométrage basique assure que les investisseurs sont hors du marché pendant les tendances à la baisse et sur le marché pendant les tendances à la hausse. Une telle stratégie aurait évité le marché baissier de 2001-2002 et le déclin en 2008. Dans son backtest, Faber a utilisé les 10 groupes sectoriels de la bibliothèque de données French-Fama CRSP. Il s'agit notamment de biens non durables, biens durables, fabrication, énergie, technologie, télécommunications, magasins, santé, services publics et autres. Le dernier regroupement sectoriel (autre) comprend les mines, la construction, le transport, les hôtels, les services aux entreprises, le divertissement et les finances. Au lieu de chercher des FNB individuels pour faire correspondre ces groupes, cette stratégie utilisera simplement les neuf SPDR sectoriels. L'étape suivante consiste à choisir l'intervalle de performance. Les chartistes peuvent choisir n'importe quoi d'un mois à douze mois. Un mois peut être un peu court et causer un rééquilibrage excessif. Douze mois peut-être un peu long et manquez trop du mouvement. En guise de compromis, cet exemple utilisera les trois mois et définira la performance avec le taux de change à trois mois, qui est le gain en pourcentage sur une période de trois mois. Le chartiste doit ensuite décider du montant de capital à affecter à chaque secteur et à la stratégie dans son ensemble. Les chartistes pouvaient acheter les trois principaux secteurs et allouer des montants égaux aux trois (33). Sinon, les investisseurs pourraient mettre en œuvre une stratégie pondérée en investissant le plus dans le secteur supérieur et en diminuant les montants dans les secteurs suivants. Acheter Signal: Lorsque le SampP 500 est au-dessus de sa moyenne mobile simple de 10 mois, achetez les secteurs avec les gains les plus importants sur une période de trois mois. Vendre Signal: Quittez toutes les positions lorsque le SampP 500 se déplace au-dessous de sa moyenne mobile simple de 10 mois sur une base de clôture mensuelle. Rééquilibrage: Une fois par mois, vendez des secteurs qui sortent de l'échelon supérieur (trois) et achetez les secteurs qui passent au niveau supérieur (trois). StockCharts Résumé du secteur Le Résumé sectoriel de StockCharts peut être utilisé pour mettre en œuvre cette stratégie sur une base mensuelle. Les neuf SPDR sectoriels sont affichés sur une page pratique avec une option de tri par variation de pourcentage. Tout d'abord, sélectionnez le délai de performance souhaité en utilisant le menu déroulant juste au-dessus de la table. Cet exemple utilise une performance de trois mois. Deuxièmement, cliquez sur le titre Chg pour trier en pourcentage. Cela placera les secteurs les plus performants au sommet. Au risque de l'ajustement de la courbe, il semble qu'une moyenne mobile simple de 12 mois tient une tendance forte mieux qu'une SMA de 10 mois. Sur le graphique ci-dessous, les flèches bleues montrent où le SampP 500 a éclaté le SMA de 10 mois, mais a tenu la SMA de 12 mois. La différence entre les deux moyennes mobiles est assez faible et ces différences sont susceptibles de se stabiliser avec le temps. Toutefois, la moyenne mobile sur douze mois correspond à la moyenne d'un an, ce qui représente un échéancier attrayant à long terme. Le prix a un biais ascendant quand au-dessus de cette moyenne mobile d'un an et un biais à la baisse lorsque ci-dessous. Conclusions Cette stratégie de rotation sectorielle repose sur la prémisse que certains secteurs vont surperformer et investir dans ces secteurs surpassera le marché global. Même si un test de retour de 80 ans confirme cette hypothèse, les performances passées ne garantissent pas les performances futures. Comme pour toute stratégie, l'autodiscipline et l'adhésion à la stratégie sont primordiales. Il y aura de mauvais mois, peut-être même de mauvaises années. Toutefois, à long terme des preuves suggèrent que les bons moments l'emportent sur les mauvais moments. Cette stratégie peut également servir de première coupe pour la sélection des titres. Les traders peuvent concentrer leurs efforts sur les actions dans les trois principaux secteurs et éviter les stocks dans les six premiers. Gardez à l'esprit que cet article est conçu comme un point de départ pour le développement de la stratégie commerciale. Utilisez ces idées pour augmenter votre processus d'analyse et vos préférences en matière de risque-récompense. Analyse Technique des Marchés Financiers John J. Murphy