Woeps Ek is jammer, ek het jou Filter konteks verander. Deur Kasper de Jonge, oorspronklike boodskap by PowerPivotblog. nl Ek het 'n uitstekende vraag verlede week op die vra my vraag bladsy wat my gebring nuwe begrip van DAX. So uiteindelik 'n nuwe interessante (ek hoop) blog post op DAX. Kom ons sê ek het 'n stel van verkope per week van 'n spesifieke merk: Nou wil ek die gemiddeld van verkope per week (slicable deur merk) het en dit vergelyk met die gemiddelde van die afgelope 3 weeklikse totale te bekom. Ek berei die PivotTable: Nou vir die bewegende gemiddelde van die afgelope 3 weke gaan ons 'n paar interessante DAX doen. Eerste van alles wat ons wil hê dat die huidige "Week Nee" te gebruik as 'n basis waarde, moet ons kyk of ons formule het 'n week in die huidige ry konteks, anders kan ons nie 'n bewegende gemiddelde te kry oor 'n spesifieke week. Ons gaan die aantal waardes in die verkope [Week Geen] kolom met behulp van: As (countrows (waardes (Verkope [Week Geen])) = 1 Volgende wil ons die waardes van verkope van hierdie week en die vorige twee weke kry om 'n gegroepeer gemiddelde van kry. Ons kan nie 'gegroepeer gemiddelde op verkope [Week Geen] van die verkope met behulp van die AVERAGEX funksie te kry: AVERAGEX (waardes (Verkope [Week Geen]), Verkope [Som van Verkope]) Let ons gebruik WAARDES (Verkope [Week Geen]) funksie om groep met die uitdruklike waardes van verkope [Week Geen]. Hierdie funksie op sy eie sal slegs die gemiddelde van die huidige verkope [Week Geen] terugkeer, moet ons ignoreer die filter konteks om terug te keer die laaste huidige en vorige twee weke. Om die huidige konteks met 'n breër stel waardes kan ons die Bereken funksie gebruik te ignoreer. Dit Bereken funksie sal 'n tafel van die huidige week plus die vorige twee keer: Bereken (& lt; gegroepeer AVG funksie & gt ;. Verkope [Week Geen] & lt; = WAARDES (Verkope [Week Geen]) & amp; & amp; Verkope [Week Geen] & gt; WAARDES (Verkope [Week Geen]) - 3) As jy die twee te kombineer kry ons die algehele DAX funksie: Dit sal die volgende PivotTable gee: Die mees interessante ding om hier te let is dat waardes (Verkope [Week Geen]) bevat twee verskillende waardes in 'n enkele funksie. Kom ons weer 'n blik op die DAX funksie: Die rooi funksie sal die werklike ry en filter konteks dat ons in ruil. Om te sien wat hierdie ry en filter konteks is alles oor hierdie skakel na te gaan. Die Bereken funksie sal die konteks van die eerste argument verander, in hierdie geval gebruik ons AVERAGEX in die eerste argument om groep met die uitdruklike Verkope [Week Geen] van die veranderde konteks. Die blou funksie gee terug 3 Verkope [Week Geen] aan die gemiddelde doen oor. Dit kan verwarrend lyk maar toon weer die ongelooflike vermoëns van die bereken en AVERAGEX funksies. Dit het my 'n paar keer om te kom met BEREKEN in hierdie spesifieke scenario (te danke aan my kollega Jeffrey wat ook 'n in diepte blog post oor hierdie onderwerp.) Deel asseblief hierdie Hierdie plasing 7 Kommentaar 3 maklike stappe vir die berekening van bewegende gemiddelde in Visuele Intelligensie Vir berekenings in Visuele intelligensie, volg net die eenvoudige stappe hieronder. Skep 'n eenvoudige grafiek, met 'n tyd meet op y-as en maande op x-as (lyn / Bar verkieslik) 2. In die y-as maatreëls sal jy 'n drop down sien, kliek op dit - & gt; voeg berekening - & gt; Bewegende gemiddelde. 'N pop-up sal verskyn vra na die waardes voor en waardes, Gee die waardes soos vereis. 3.Die boks hieronder vra jy as die eerste maand moet nie ingesluit word of. Sistematiese relatiewe sterkte Bewegende gemiddelde verhouding en Momentum 'N Paar maande gelede het ek 'n post oor die Momentum Echo (Klik hier om die post te lees). Ek hardloop oor 'n ander relatiewe sterkte (of momentum as jy verkies) papier wat nog 'n faktor toetse. In papier Seung-Chan Park se "Die bewegende gemiddelde verhouding en Momentum," hy kyk na die verhouding tussen 'n korttermyn-en langtermyn-bewegende gemiddelde prys om sekuriteite rang deur krag. Dit is anders as die meeste van die ander akademiese literatuur. Die meeste van die ander studies gebruik eenvoudige punt-tot-punt prys terug na die sekuriteite rang. Tegnici gebruik bewegende gemiddeldes vir jare uit te stryk prys beweging. Die meeste van die tyd sien ons mense wat die kruising van 'n bewegende gemiddelde as 'n sein vir verhandeling. Park gebruik 'n ander metode vir sy seine. In plaas daarvan om te kyk na eenvoudige kruise, vergelyk hy die verhouding van een bewegende gemiddelde na 'n ander. 'N voorraad met die 50-dae - bewegende gemiddelde aansienlik hoër (hieronder) die 200-daagse bewegende gemiddelde sal 'n hoë (lae) posisie. Securities met die 50-dae - bewegende gemiddelde baie naby aan die 200-daagse bewegende gemiddelde sal beland in die middel van die pak. In die papier Park is gedeeltelike om die 200-daagse bewegende gemiddelde as die langer termyn bewegende gemiddelde, en hy toets 'n verskeidenheid van kort termyn gemiddeldes wissel van 1 tot 50 dae. Dit moet kom as geen verrassing dat hulle almal werk! Trouens, hulle is geneig om beter as eenvoudige prys-opbrengs gebaseer faktore werk. Dit het nie gekom as 'n groot verrassing vir ons nie, maar net omdat ons dop 'n soortgelyke faktor vir 'n paar jaar dat twee bewegende gemiddeldes gebruik. Wat was nog altyd my verras is hoe goed daardie faktor nie in vergelyking met ander berekeningsmetodes met verloop van tyd. Die faktor wat ons is die dop van die bewegende gemiddelde verhouding van 'n 65-dae bewegende gemiddelde van die 150-daagse bewegende gemiddelde. Nie presies dieselfde as wat Park getoets, maar soortgelyke genoeg. Ek trek die data wat ons het op hierdie faktor om te sien hoe dit vergelyk met die standaard 6- en 12-maande prys terugkeer faktore. Vir hierdie toets, is die top desiel van die geledere gebruik. Portefeuljes word maandeliks gevorm en herbalanseer / hersaamgestelde elke maand. Alles is uitgevoer op ons databasis, wat 'n heelal wat baie soortgelyk aan die S & amp; P 500 + S & amp; P 400. (Klik om te vergroot) Ons data toon dieselfde ding as toetse Park se. Met behulp van 'n verhouding van bewegende gemiddeldes is aansienlik beter as net die gebruik van eenvoudige prys-opbrengs faktore. Ons toetse wys die bewegende gemiddelde verhouding te voeg sowat 200 basispunte per jaar, wat geen geringe prestasie! Dit is ook interessant om daarop te let ons op presies dieselfde gevolgtrekking met behulp van verskillende parameters vir die bewegende gemiddelde, en 'n heeltemal ander datastel kom. Dit gaan net om te wys hoe sterk die konsep van relatiewe sterkte is. Vir die lesers wat ons witskrifte (beskikbaar hier en hier) gelees het kan jy wonder hoe hierdie faktor voer met behulp van ons Monte Carlo toetsproses. Ek is nie van plan om die resultate in hierdie post te publiseer, maar ek kan jou vertel hierdie bewegende gemiddelde faktor is konsekwent aan die bokant van die faktore wat ons dop en het 'n baie redelike omset vir die opbrengste wat dit genereer. Met behulp van 'n bewegende gemiddelde verhouding is 'n baie goeie manier om sekuriteite rang vir 'n relatiewe sterkte strategie. Historiese data toon dit werk beter as eenvoudige prys terugkeer faktore met verloop van tyd. Dit is ook 'n baie sterk faktor omdat verskeie formulerings werk, en dit werk op verskeie datastelle.
No comments:
Post a Comment