Moving average alternative

DAX mencakup beberapa fungsi agregasi statistik, seperti rata-rata, varians, dan standar deviasi. Perhitungan statistik khas lainnya mengharuskan Anda untuk menulis ungkapan DAX yang lebih panjang. Excel, dari sudut pandang ini, memiliki bahasa yang jauh lebih kaya. Pola Statistik adalah kumpulan kalkulasi statistik yang umum: median, mode, moving average, persentil, dan kuartil. Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada Colin Banfield, Gerard Brueckl, dan Javier Guilln, yang blognya mengilhami beberapa pola berikut. Contoh Pola Dasar Rumus dalam pola ini adalah solusi untuk perhitungan statistik tertentu. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung mean (rata-rata aritmatika) dari sekumpulan nilai. RATA-RATA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom angka. AVERAGEA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom, menangani nilai teks dan non-numerik (nilai teks non-numerik dan kosong dihitung sebagai 0). AVERAGEX. Hitung rata-rata ekspresi yang dievaluasi di atas meja. Moving Average Rata-rata bergerak adalah perhitungan untuk menganalisis titik data dengan membuat serangkaian rata-rata himpunan bagian yang berbeda dari kumpulan data lengkap. Anda bisa menggunakan banyak teknik DAX untuk menerapkan perhitungan ini. Teknik yang paling sederhana adalah dengan menggunakan AVERAGEX, iterasi tabel granularity yang diinginkan dan menghitung untuk setiap iterasi ekspresi yang menghasilkan titik data tunggal yang digunakan rata-rata. Sebagai contoh, rumus berikut menghitung rata-rata bergerak dalam 7 hari terakhir, dengan asumsi Anda menggunakan tabel Date dalam model data Anda. Dengan menggunakan AVERAGEX, Anda secara otomatis menghitung ukuran pada setiap tingkat granularitas. Bila menggunakan ukuran yang bisa digabungkan (seperti SUM), maka pendekatan lain berdasarkan pada CALCULATEmay menjadi lebih cepat. Anda dapat menemukan pendekatan alternatif ini dalam pola Moving Average yang lengkap. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung varians dari sekumpulan nilai. VAR. S. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. VAR. P. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. VARX. S. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. VARX. P. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili keseluruhan populasi. Deviasi Standar Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung standar deviasi dari serangkaian nilai. STDEV. S. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. STDEV. P. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. STDEVX. S. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. STDEVX. P. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili seluruh populasi. Median adalah nilai numerik yang memisahkan separuh populasi yang lebih tinggi dari bagian bawah. Jika ada sejumlah ganjil baris, median adalah nilai tengah (sortir baris dari nilai terendah ke nilai tertinggi). Jika ada sejumlah baris, itu adalah rata-rata dari dua nilai tengahnya. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MEDIAN di Excel. Gambar 1 menunjukkan perbandingan antara hasil yang dikembalikan oleh Excel dan formula DAX yang sesuai untuk perhitungan median. Gambar 1 Contoh kalkulasi median di Excel dan DAX. Modusnya adalah nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MODE dan MODE. SNGL di Excel, yang hanya mengembalikan nilai minimum bila ada beberapa mode dalam rangkaian nilai yang dipertimbangkan. Fungsi Excel MODE. MULT akan mengembalikan semua mode, namun Anda tidak dapat menerapkannya sebagai ukuran di DAX. Gambar 2 membandingkan hasil yang dikembalikan oleh Excel dengan rumus DAX yang sesuai untuk perhitungan mode. Gambar 2 Contoh perhitungan mode di Excel dan DAX. Persentil Persentil adalah nilai di bawah dimana persentase nilai tertentu dalam kelompok jatuh. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Perhitungan di DAX memerlukan beberapa langkah, yang dijelaskan di bagian Pola Lengkap, yang menunjukkan bagaimana mendapatkan hasil yang sama dari fungsi Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC, dan PERCENTILE. EXC. Kuartil adalah tiga poin yang membagi seperangkat nilai menjadi empat kelompok yang sama, masing-masing kelompok terdiri dari seperempat data. Anda dapat menghitung kuartil menggunakan pola Persentil, berikut korespondensi ini: Kuartil pertama kuartil rendah 25 persentil Persen kedua kuartil median 50 persentil Kuartil atas kuartil atas 75 th persentil Pola Lengkap Beberapa perhitungan statistik memiliki deskripsi yang lebih panjang tentang pola yang lengkap, karena Anda mungkin memiliki implementasi yang berbeda tergantung pada model data dan persyaratan lainnya. Moving Average Biasanya Anda mengevaluasi moving average dengan mereferensikan tingkat granularitas hari. Template umum dari rumus berikut memiliki tanda ini: Jumlah hari ini adalah jumlah hari untuk rata-rata bergerak. Ltdatecolumngt adalah kolom tanggal dari tabel tanggal jika Anda memilikinya, atau kolom tanggal tabel yang berisi nilai jika tidak ada tabel tanggal yang terpisah. Ukuran adalah ukuran untuk dihitung sebagai moving average. Pola paling sederhana menggunakan fungsi AVERAGEX di DAX, yang secara otomatis mempertimbangkan hanya hari-hari dimana ada nilai. Sebagai alternatif, Anda dapat menggunakan template berikut dalam model data tanpa tabel tanggal dan dengan ukuran yang dapat digabungkan (seperti SUM) selama periode keseluruhan dipertimbangkan. Rumus sebelumnya menganggap hari tanpa data yang sesuai sebagai ukuran yang memiliki 0 nilai. Hal ini dapat terjadi hanya jika Anda memiliki tabel tanggal terpisah, yang mungkin berisi hari dimana tidak ada transaksi yang sesuai. Anda dapat memperbaiki penyebut rata-rata dengan hanya menggunakan jumlah hari dimana ada transaksi dengan menggunakan pola berikut, di mana: ltfacttablegt adalah tabel yang terkait dengan tabel tanggal dan nilai yang dihitung berdasarkan ukuran. Anda mungkin menggunakan fungsi DATESBETWEEN atau DATESINPERIOD daripada FILTER, namun hanya bekerja di tabel tanggal reguler, sedangkan Anda dapat menerapkan pola yang dijelaskan di atas juga ke tabel tanggal tidak reguler dan pada model yang tidak memiliki tabel tanggal. Misalnya, perhatikan perbedaan hasil yang dihasilkan oleh dua langkah berikut ini. Pada Gambar 3, Anda dapat melihat bahwa tidak ada penjualan pada tanggal 11 September 2005. Namun, tanggal ini termasuk dalam tabel Tanggal sehingga, ada 7 hari (dari 11 September sampai 17 September) yang hanya memiliki 6 hari dengan data. Gambar 3 Contoh perhitungan Moving Average mempertimbangkan dan mengabaikan tanggal tanpa penjualan. Ukuran Moving Average 7 Days memiliki angka yang lebih rendah antara 11 September dan 17 September, karena mempertimbangkan 11 September sebagai hari dengan 0 penjualan. Jika Anda ingin mengabaikan hari tanpa penjualan, maka gunakanlah ukuran Moving Average 7 Days No Zero. Ini bisa menjadi pendekatan yang tepat saat Anda memiliki tabel tanggal yang lengkap namun Anda ingin mengabaikan hari tanpa transaksi. Dengan menggunakan rumus Moving Average 7 Days, hasilnya benar karena AVERAGEX secara otomatis hanya mempertimbangkan nilai yang tidak kosong. Ingatlah bahwa Anda dapat meningkatkan kinerja rata-rata bergerak dengan mempertahankan nilai dalam kolom tabel yang dihitung dengan granularity yang diinginkan, seperti tanggal, tanggal, atau produk. Namun, pendekatan perhitungan dinamis dengan ukuran menawarkan kemampuan untuk menggunakan parameter untuk jumlah hari rata-rata bergerak (misalnya mengganti jumlah hari kerja dengan ukuran yang menerapkan pola Tabel Parameter). Median sesuai dengan persentil ke-50, yang dapat Anda hitung dengan menggunakan pola Persentil. Namun, pola Median memungkinkan Anda mengoptimalkan dan menyederhanakan perhitungan median dengan menggunakan ukuran tunggal, bukan beberapa langkah yang diperlukan oleh pola Persentil. Anda dapat menggunakan pendekatan ini saat menghitung median untuk nilai yang termasuk dalam ltvaluecolumngt, seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Untuk meningkatkan kinerja, Anda mungkin ingin mempertahankan nilai sebuah ukuran di kolom yang dihitung, jika Anda ingin mendapatkan median untuk hasil Sebuah ukuran dalam model data. Namun, sebelum melakukan optimasi ini, Anda harus menerapkan perhitungan MedianX berdasarkan template berikut, dengan menggunakan spidol ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, ini adalah tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat hari, atau mungkin NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan median. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularityt adalah dimensi seperti 8216Date8217, maka nilai yang diinginkan adalah 8216Internet Sales8217 yang berisi kolom Jumlah Penjualan Internet yang dijumlahkan dengan ukuran Total Penjualan Internet. Misalnya, Anda dapat menulis median Total Penjualan Internet untuk semua Pelanggan di Adventure Works sebagai berikut: Tip Pola berikut: digunakan untuk menghapus baris dari ltgranularitytablegt yang tidak memiliki data yang sesuai dalam pilihan saat ini. Ini adalah cara yang lebih cepat daripada menggunakan ungkapan berikut: Namun, Anda mungkin mengganti keseluruhan ekspresi KEMUNGKINAN dengan hanya ltgranularitytablegt jika Anda ingin mempertimbangkan nilai kosong dari tingkat kemampuan sebagai 0. Kinerja formula MedianX bergantung pada jumlah baris di Meja iterasi dan pada kompleksitas ukuran. Jika kinerjanya buruk, Anda mungkin akan bertahan dalam hasil pengukuran di kolom perhitungan lttablegt, namun ini akan menghilangkan kemampuan menerapkan filter ke perhitungan median pada waktu kueri. Percentile Excel memiliki dua implementasi perhitungan persentil yang berbeda dengan tiga fungsi: PERCENTILE, PERCENTILE. INC, dan PERCENTILE. EXC. Mereka semua mengembalikan persentil K-th dari nilai, di mana K berada pada kisaran 0 sampai 1. Perbedaannya adalah PERCENTILE dan PERCENTILE. INC menganggap K sebagai rentang inklusif, sementara PERCENTILE. EXC menganggap kisaran K 0 sampai 1 sebagai eksklusif. . Semua fungsi ini dan penerapan DAX mereka menerima nilai persentil sebagai parameter, yang kita sebut nilai persentil K. ltKgt berada pada kisaran 0 sampai 1. Kedua implementasi DAX dari persentil memerlukan beberapa tindakan yang serupa, namun cukup berbeda untuk meminta Dua formula yang berbeda. Langkah-langkah yang didefinisikan dalam masing-masing pola adalah: KPerc. Nilai persentil itu sesuai dengan ltKgt. PercPos. Posisi persentil dalam kumpulan nilai yang diurutkan. ValueLow. Nilai di bawah posisi persentil. Nilai tinggi Nilai diatas posisi persentil. Persentil Perhitungan akhir persentil. Anda memerlukan ValueLow dan ValueHigh langkah dalam kasus PercPos berisi bagian desimal, karena Anda harus interpolasi antara ValueLow dan ValueHigh untuk mengembalikan nilai persentil yang benar. Gambar 4 menunjukkan contoh perhitungan yang dibuat dengan formula Excel dan DAX, menggunakan kedua algoritma persentil (inklusif dan eksklusif). Gambar 4 Persentase perhitungan dengan menggunakan rumus Excel dan perhitungan DAX yang setara. Pada bagian berikut, rumus Persentil mengeksekusi perhitungan pada nilai yang tersimpan dalam kolom tabel, DataValue, sedangkan rumus PercentileX mengeksekusi perhitungan pada nilai yang dikembalikan dengan ukuran yang dihitung pada granularitas tertentu. Percentile Inclusive Implementasi Inklusif Persentase adalah sebagai berikut. Percentile Exclusive Penerapan Eksklusif Persentil adalah sebagai berikut. PercentileX Inclusive Implementasi Inklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan penanda ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, bisa jadi tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat hari, atau bisa jadi NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan persentil. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularitasnya adalah dimensi seperti 8216Date, 8217 maka nilai yang diinginkan adalah 8216Sales8217 yang berisi kolom Jumlah yang dijumlahkan dengan jumlah Total Amount. Misalnya, Anda dapat menulis PercentileXInc of Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: PercentileX Eksklusif Penerapan Eksklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan spidol yang sama yang digunakan dalam Inklusif Persentase PercentileX: Misalnya, Anda Dapat menulis PercentileXExc dari Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: Beri tahu saya tentang pola yang akan datang (buletin). Hapus centang untuk mendownload file dengan bebas. Diterbitkan pada 17 Maret 2014 olehReloCube Pindah Kontainer Sewa kontainer untuk jarak jauh Anda U-Pack ReloCube adalah wadah logam tahan cuaca yang dirancang untuk kenyamanan. Cukup muat barang-barang Anda, kunci, dan simpan kuncinya. Nah jagalah sisanya. Apakah langkah Anda besar atau kecil, merupakan solusi bagus untuk pindah ke atau dari apartemen, fasilitas penyimpanan atau lingkungan perumahan. Umumkan sebanyak mungkin kubus bergerak yang Anda butuhkan, Anda muat, lalu kirimkan ke lokasi baru Anda. Cara mudah dan terjangkau untuk pindah negara-ke-negara tanpa tekanan mengemudi truk sewaan. Hubungi atau klik hari ini untuk informasi lebih lanjut tentang pindah ke ReloCube, atau dapatkan penawaran gratis secara online. Kami menyetir. Kamu simpan. Bayar hanya untuk wadah yang bergerak yang Anda gunakan, Anda akan menyukai fleksibilitasnya. Cadangan sebanyak mungkin kubus yang Anda perlukan dan bayar hanya untuk yang Anda gunakan. Itu berarti jika Anda pikir Anda bisa memasukkan barang Anda ke dalam satu barang, tapi Anda sama sekali tidak yakin, maju dan memesan dua. Jika Anda tidak menggunakannya, Anda tidak perlu membayarnya. Nah ambil kontainer kosong tanpa dikenakan biaya untuk Anda. U-Pack tidak memerlukan uang muka atau deposit. Cukup bayar dengan kartu kredit setelah Anda memuat dan Anda tahu berapa banyak kuburan yang Anda butuhkan. Cubes yang berukuran sangat besar Bagian dalam ReloCube berukuran 70 x 82 x 93, sehingga cukup besar untuk menampung satu ruangan dari perabot dan kotak. Perlu bantuan untuk mencari tahu berapa banyak kubus yang Anda butuhkan Alat Penilai Ruang Bergerak Mudah kami dapat membantu. Jadikan bongkar muat lebih mudah ReloCubes duduk rata di tanah, sehingga Anda bisa dengan mudah membawa kotak dan perabotan berat masuk dan keluar. Dan, dengan titik-titik tie-down yang terletak di pedalaman, mengamankan barang-barang Anda untuk transit aman lebih mudah dari sebelumnya. Aman dan aman Setelah ReloCube Anda dimuat dan semuanya diikat, tutup saja pintu, letakkan kunci Anda di atasnya, dan simpan kuncinya. Sopir profesional akan mengambilnya untuk dikirim ke rumah baru Anda. Anda dapat dengan mudah mengetahui bahwa Cube Anda tetap tertutup sampai Anda melepaskan kunci di tempat tujuan. Butuh gembok untuk mengamankan Cube Anda Anda dapat membeli gembok 1 ReloCube dari U-Pack Box Store dan dapatkan pengiriman GRATIS. Box Store juga menawarkan ReloCube Accessory Kit. Dan beberapa pilihan box kit untuk membuat bergerak dengan U-Pack menjadi lebih nyaman. Dapatkan pengiriman langsung ke pintu Anda ReloCubes adalah solusi ideal bila Anda tidak memiliki banyak barang untuk dipindahkan atau saat parkir merupakan masalah yang mereka muat tepat di tempat parkir ukuran standar. Kami sampaikan ke lokasi Anda menggunakan trailer flatbed dan posisikan di tempat dengan menggunakan forklift. Katakan saja di mana harus meletakkannya di jalan masuk, tempat parkir, atau di jalan. Anda memiliki waktu hingga tiga hari kerja untuk memuat dan membongkar, dan kemudian mengantarkannya ke tempat tujuan Anda. Waktu transit U-Pack rata-rata hanya 2-5 hari kerja. Pilihan penyimpanan wadah yang nyaman Kubus merupakan alternatif yang sangat baik untuk fasilitas penyimpanan tradisional. Pindahkan saja, dasi barang-barang Anda dan kuncilah itu, ambillah dan simpan di pusat layanan yang aman sampai Anda siap untuk dikirim. Baca lebih lanjut tentang memindahkan penyimpanan kontainer. Butuh lebih banyak ruang atau fleksibilitas Jika kontainer bergerak kecil tidak bekerja untuk tujuan Anda, lihat opsi trailer U-Pack. Ini merupakan alternatif yang sangat baik untuk pergerakan atau pergerakan yang lebih besar yang memerlukan sedikit fleksibilitas lebih. Mulailah dengan minimum lima ft, lalu bayar berdasarkan rekaman linier yang dibawa barang-barang Anda ke dalam trailer. Anda mendapatkan lebih banyak fleksibilitas ruang muat dengan layanan door-to-door yang sama. Bandingkan ReloCube dengan perusahaan kontainer bergerak lainnya. Heres apa yang pelanggan katakan tentang wadah pengangkut U-Pack Pengalaman bebas stres Kami pindah dari Florida ke Hawaii, dan ketika kami membuka ReloCube di sini di Hawaii, itu terlihat persis seperti saat kami menutup Dan menguncinya di Palm Beach. Seluruh pengalaman bebas stres, dan saya akan melakukan hal ini dengan cara yang persis sama dalam sekejap jika saya harus melakukannya lagi. Hari-hari ini sulit dipercaya ada perusahaan hebat yang masih ada di sana, dan U-Pack adalah salah satunya - Paige V. Palm Beach, FL Sangat direkomendasikan U-Pack melakukan pekerjaan yang luar biasa dengan langkah terakhir saya. Wadah ReloCube dikirim tepat waktu. Waktu transit cepat, kurang dari seminggu dari hari penjemputan. Layanan pelanggan, dari lokasi penjemputan sampai tujuan, semuanya sopan dan sangat membantu. Saya sangat merekomendasikan penggunaan perusahaan ini. - Mel F. Anaheim, CA Penggemar ReloCubes Saya telah menyebarkan kata layanan yang saya terima adalah teladan Anda sekarang memiliki pelanggan setia dan penggemar ReloCubes. - Sharon M. Denver, CO Nilai amp service yang sangat baik U-Pack jauh melebihi harapan saya. Dari pertemuan pertama dengan U-Pack hingga pertemuan terakhir, saya benar-benar puas. Setiap karyawannya sopan, bersemangat untuk membantu, dan akomodatif. Bahkan pengemudi yang mengantarkan dan mengambil ReloCube sangat membantu. Semua barang milik saya yang tersimpan di ReloCube sedang dalam perjalanan saat tiba, yang mengatakan bahwa mereka sangat berhati-hati saat transit. Pelayanan prima dan nilai Im memberitahu siapa saja yang mau mendengarkan. - Claudia S. Columbia, MO Peti kemas bergerak yang mudah drop off dan pick Tanpa kecuali, setiap orang yang kami ajak bekerja sama ceria, profesional dan berpengetahuan luas. Kami menghargai kemudahan mengkoordinasikan drop off dan mengambil kontainer yang bergerak. Kami menghargai jawaban yang cepat atas pertanyaan kami sepanjang perjalanan. - Carla J. Anchorage, AK Hubungi atau klik hari ini untuk mendapatkan kutipan bergerak langsung 877-453-7260 The SampP 500 ditutup pada bulan Januari dengan kenaikan bulanan 1,79 setelah kenaikan 1,82 pada bulan Desember. Ketiga Sampp 500 MAs tersebut memberi sinyal investasi dan tiga dari lima portofolio Ivy ETF MAs mdash Vanguard Total Stock Market ETF (VTI), PowerShares DB (DBC), dan Vanguard FTSE All-World ex-US ETF (VEU) mdash memberi sinyal investasi . Di tabel, tutup bulanan yang berada dalam 2 dari sinyal disorot dengan warna kuning. Tabel di atas menunjukkan sinyal rata-rata pergerakan sederhana 10 bulan sederhana untuk masing-masing dari kelima ETF yang ada di The Ivy Portfolio. Weve juga memasukkan tabel 12 bulan SMA untuk ETF yang sama untuk strategi alternatif populer ini. Untuk analisis menarik strategi Ivy Portfolio, lihat artikel ini oleh Adam Butler, Mike Philbrick, dan Rodrigo Gordillo: Backtesting Moving Averages Selama beberapa tahun terakhir, Excel menggunakan Excel untuk melacak kinerja berbagai strategi timing moving-average. Tapi sekarang kita menggunakan alat backtesting yang tersedia di situs ETFReplay. Siapa pun yang tertarik dengan timing pasar dengan ETF seharusnya melihat situs ini. Berikut adalah dua alat yang paling sering kita gunakan: Latar Belakang Rata-Rata Bergerak Membeli dan menjual berdasarkan rata-rata penutupan bulanan bisa menjadi strategi efektif untuk mengelola risiko kerugian besar dari pasar beruang utama. Intinya, ketika penutupan bulanan indeks berada di atas nilai rata-rata bergerak, Anda memegang indeks. Saat indeks ditutup di bawah, Anda beralih ke uang tunai. Kerugiannya adalah tidak pernah mengeluarkan Anda di bagian atas atau belakang di bagian bawah. Juga, ini bisa menghasilkan goresan sesekali (sinyal beli atau jual jangka pendek), seperti yang kadang-kadang dialami seseorang selama setahun terakhir. Namun demikian, bagan penutupan bulanan SampP 500 sejak 1995 menunjukkan bahwa strategi rata-rata bergerak sederhana 10- atau 12 bulan akan mengasuransikan sebagian pergerakan harga naik sekaligus mengurangi kerugian secara dramatis. Inilah varian 12 bulan: The 10-month Exponential Moving Average (EMA) adalah varian sedikit pada moving average sederhana. Versi ini secara matematis meningkatkan pembobotan data yang lebih baru dalam urutan 10 bulan. Sejak 1995 telah menghasilkan sedikit whipsaws dibandingkan dengan rata-rata pergerakan sederhana yang sebanding, meski sebulan lebih lambat untuk memberi sinyal penjualan setelah kedua pasar ini berada. Melihat kembali rata-rata pergerakan 10 dan 12 bulan di Dow selama Crash of 1929 dan Great Depression menunjukkan keefektifan strategi ini selama masa-masa sulit tersebut. The Psychology of Momentum Sinyal Waktu bekerja karena sifat dasar manusia. Orang meniru perilaku yang berhasil. Ketika mereka mendengar orang lain menghasilkan uang di pasar, mereka membelinya. Akhirnya, trennya membalik. Ini mungkin hanya ekspansi normal dan kontraksi dari siklus bisnis. Terkadang penyebabnya lebih dramatis daripada gelembung aset, perang besar, pandemi, atau kejutan finansial yang tak terduga. Bila tren membalikkan, investor sukses menjual lebih awal. Meniru kesuksesan secara bertahap mengubah momentum pembelian sebelumnya menjadi momentum penjualan. Melaksanakan Strategi Ilustrasi kami dari SampP 500 hanyalah ilustrasi mdash. Kami menggunakan SampP karena data historis yang ekstensif sudah tersedia. Namun, pengikut strategi rata-rata bergerak harus membuat keputusan pembelian pada sinyal untuk masing-masing investasi tertentu, bukan indeks yang luas. Bahkan jika Anda berinvestasi pada dana yang melacak Sampp 500 (misalnya Vanguards VFINX atau SPY ETF), sinyal rata-rata pergerakan untuk dana kadang-kadang berbeda dari indeks yang mendasari karena reinvestasi dividen. Jumlah SampP 500 dalam ilustrasi kami tidak termasuk dividen. Strategi ini paling efektif dalam akun yang diuntungkan oleh pajak dengan layanan perantara murah. Anda ingin keuntungan untuk diri sendiri, bukan broker Anda atau paman Anda Sam. Catatan . Bagi siapa saja yang ingin melihat rata-rata bergerak sederhana 10 dan 12 bulan di SampP 500 dan posisi ekuitas-versus-uang tunai sejak tahun 1950, ada file Excel (format xls) data. Sumber kami untuk penutupan bulanan (Kolom B) adalah Yahoo Finance. Kolom D dan F menunjukkan posisi yang ditandai oleh penutupan akhir bulan untuk dua strategi SMA. Di masa lalu, kami merekomendasikan artikel Mebane Fabers yang bijaksana. Pendekatan Kuantitatif terhadap Alokasi Aset Taktis. Artikel tersebut sekarang telah diperbarui dan diperluas sebagai Bagian Tiga: Manajemen Aktif dalam bukunya The Ivy Portfolio. Coauthored dengan Eric Richardson. Ini harus dibaca bagi siapa saja yang mempertimbangkan penggunaan sinyal waktu untuk keputusan investasi. Buku ini menganalisis penerapan moving averages dari SampP 500 dan empat kelas aset tambahan: Indeks EAFE Morgan Stanley Capital International (MSCI EAFE), Indeks Komoditas Goldman Sachs (GSCI), National Association of Real Estate Investment Trusts Index (NAREIT), dan Obligasi pemerintah Amerika Serikat obligasi 10 tahun. Sebagai fitur reguler dari situs ini, kami memperbarui sinyal pada akhir setiap bulannya. Untuk wawasan tambahan dari Mebane Faber, silakan kunjungi situs webnya, Mebane Faber Research. Catatan kaki untuk menghitung rata-rata pergerakan bulanan: Jika Anda membuat perhitungan rata-rata moving average untuk membayar dividen atau ETFs, terkadang Anda akan mendapatkan hasil yang berbeda jika Anda tidak menyesuaikan dividen. Sebagai contoh, pada tahun 2012 VNQ tetap diinvestasikan pada akhir November berdasarkan penutupan bulanan yang disesuaikan, namun ada sinyal jual jika Anda mengabaikan penyesuaian dividen. Karena data untuk bulan-bulan sebelumnya akan berubah saat dividen dibayarkan, Anda harus memperbarui data untuk semua bulan dalam perhitungan jika dividen telah dibayarkan sejak penutupan bulanan sebelumnya. Ini akan menjadi kasus untuk setiap saham atau dana yang membayar dividen.