Media Móvil De 7 Días

Media móvil de 7 días

¿Cómo podría hacer un promedio móvil de 7 días (o suma, lo que sea) para ciertas métricas, que en realidad no se limitaría a una semana de lunes a domingo?

Lo más cercano que puedo conseguir ahora mismo es exactamente eso - media móvil en un período de una semana, pero a partir del lunes y termina el domingo:

SELECCIONE RUNAVG (mi_facto) DENTRO (Semana (lun-dom) (fecha)).

Quiero tener RUNAVG de los últimos 7 días (de la fecha de registro actual a la fecha de registro actual - 6 días), pero el problema es que no puedo usar algo como y está apuntando a la fecha actual, no la fecha del registro para Que se realiza el cálculo.

Idealmente, si existiera, la consulta sería así:

SELECT RUNAVG (my_fact) WHERE Fecha (Fecha) ENTRE (-6) y.

Así que para cada día del período seleccionado tendría un promedio que tiene en cuenta los valores de los últimos 7 días, no importa qué día de la semana es.

Muchas gracias de antemano por cualquier consejo sobre este asunto.

Media móvil de 7 días

¿Cómo podría hacer un promedio móvil de 7 días (o suma, lo que sea) para ciertas métricas, que en realidad no se limitaría a una semana de lunes a domingo?

Lo más cercano que puedo conseguir ahora mismo es exactamente eso - media móvil en un período de una semana, pero a partir del lunes y termina el domingo:

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Quiero tener RUNAVG de los últimos 7 días (de la fecha de registro actual a la fecha de registro actual - 6 días), pero el problema es que no puedo usar algo como y está apuntando a la fecha actual, no la fecha del registro para Que se realiza el cálculo.

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Promedio móvil de 200 días

El Promedio móvil de 200 días es un promedio móvil a largo plazo que ayuda a determinar la salud general de una población. El porcentaje de acciones por encima de su Promedio móvil de 200 días ayuda a determinar la salud general del mercado. Cuando este número se sitúa por debajo del 20%, muchos comerciantes buscan una fuerte inversión en el mercado que puede llevar rápidamente el número hasta el 40%. Cuando este número supera el 85% o 90%, muchos comerciantes buscan una inversión en el mercado.

Una acción que se negocia por debajo de su promedio móvil de 200 días está en una tendencia a la baja a largo plazo. La acción se considera generalmente como insalubres, hasta que rompe encima de su promedio móvil 200 días. Algunos comerciantes les gusta comprar cuando su media móvil de 50 días cruza por encima de su promedio móvil de 200 días.

Una acción que está negociando por encima de su promedio móvil de 200 días está en una tendencia alcista a largo plazo. Esto se considera una indicación saludable. Un stock sano tendrá generalmente un aumento de 200 días promedio móvil. Cuando su media móvil de 50 días cruza por debajo de sus 200 días promedio móvil, se llama una cruz de la muerte.

El promedio móvil de 200 días a menudo funciona como un nivel de soporte importante en un mercado alcista. Esto puede presentar una oportunidad de bajo riesgo para comprar una acción, sin embargo una ruptura por debajo de ella puede conducir a una gran brecha hacia abajo. En un mercado bajista, la Media móvil 200 días a menudo funciona como un nivel de resistencia mayor, sin embargo, una ruptura por encima de ella puede dar lugar a un fuerte aumento.

En un mercado alcista, una señal de compra puede ser generada como la acción se hunde cerca de la media móvil de 200 días y una señal de venta se puede generar cuando se va mucho por encima de su promedio móvil de 200 días. En un mercado bajista, una señal de compra puede ser generada cuando se desplaza muy por debajo de su Promedio móvil de 200 días, y una señal de venta puede ser generada cuando se eleva cerca de su promedio móvil de 200 días. Sin embargo, las señales opuestas se pueden generar en los fuertes avances de la media móvil de 200 días.

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Mire la media móvil de 200 días & # 8212; Si no

Este indicador tiene un buen historial como un nivel fundamental. Y el S & amp; P 500 está sentado allí ahora mismo

9 de noviembre de 2012, 7:59 am EST | Por Serge Berger. Head Trader & amp; Estrategista, The Steady Trader

Deje que esto quede fuera del camino & mdash; El análisis técnico no es brujería. Pero una aplicación reflexiva de aparentemente arcanos principios de TA puede ayudarle a navegar un mercado turbio. Primero, sin embargo, usted necesita saber qué mirar.

Click to Enlarge El S & amp; P 500 cerró ayer cerca de su promedio móvil de 200 días. La impresión de cierre para el S & amp; P 500 fue 1377,51, y la sma de 200 días cerró a 1380,71. Como estamos una vez más en este apoyo crucial para el S & amp; P 500, quise tomar un momento para discutir cuando grandes tales indicadores técnicos valen la pena mirar & mdash; Y cómo manejar una posición alrededor de ellos.

A menudo me pregunto si el análisis técnico funciona porque los comerciantes están buscando los mismos indicadores, lo que resulta en una profecía autocumplida, o si el indicador revela realmente alguna verdad subyacente sobre la mecánica del mercado. En última instancia, no importa & mdash; funciona. Y podemos mejorar drásticamente nuestros resultados si sabemos qué indicador aplicar a qué índice o stock.

En el caso del S & amp; P 500, el sma de 200 días tiene una fuerte tendencia a actuar como soporte o resistencia, por lo que vale la pena prestar atención.

Las dos cartas a la derecha son del S & P 500 (SPX) y del Nasdaq 100 (NDX), ambos marcados con sus respectivos promedios móviles simples de 200 días. Si observa la acción de negociación cada vez que el índice se acerca al promedio móvil notará cuánto más chocante el Nasdaq 100 reacciona. En otras palabras, el NDX muestra significativamente menos respeto a su sma de 200 días que el S & amp; P 500.

Y eso me lleva al punto principal & mdash; Los indicadores técnicos no se crean iguales para todas las poblaciones. Cada acción o índice tiene su propia característica, y tenemos que averiguar qué indicadores funcionan mejor para las acciones que seguimos. Esto se aplica a los promedios móviles, osciladores de impulso, líneas de tendencia y muchos más indicadores técnicos.

Haga clic para ampliar Volver a nuestro ejemplo actual del S & amp; P 500 y su promedio móvil simple de 200 días. ¿Cómo manejar una posición en torno a un nivel tan crucial sin ser detenido en el momento equivocado? El indicador tiene un buen historial de actuar como soporte o resistencia, pero debemos considerar el riesgo de un poco de sobrepasar el promedio móvil que detiene a los inversores con las manos débiles antes de invertir de inmediato lejos de los 200 días sma. Para evitar ese resultado desagradable, mantenga sus órdenes de stop un poco por debajo del indicador en cuestión.

Incluso si usted no está técnicamente inclinado, es útil para mantener un ojo en los indicadores grandes & mdash; Si nada más, es útil saber lo que otros comerciantes están mirando para. Y si haces coincidir tu índice con la métrica correcta, estarás por delante del juego.

Lawrence G. McMillan

Nota del Editor: Esta es una edición gratuita de MarketWatch Options Trader, un boletín semanal de suscripción de MarketWatch. Haga clic aquí para obtener información sobre la suscripción.

El mercado de valores, medido por el Standard & amp; Poor's 500 Index se rompió a través del apoyo, y el rally reflejo que siguió fue débil.

El descenso del índice S & P 500 SPX, -1,08%, se aceleró tras romper el soporte menor en 1.965 la semana pasada. Pero en realidad, el índice ha estado disminuyendo desde que hizo un nuevo máximo intradía de todos los tiempos el 19 de septiembre - el día de la Alibaba BABA, -2,64% de oferta pública inicial. Eso no es una coincidencia.

El descenso se produce en medio de señales de venta de todos nuestros indicadores, pero algunos se están volviendo excesivos. Considere el propio gráfico SPX. La tendencia a la baja es evidente. Incluso mientras los toros hablaban de mantener el apoyo o se emocionaban con los dos grandes días un poco más de una semana atrás, se puede ver que el patrón en el gráfico fue uno de los más bajos de alta después de la más baja de alta. Por otra parte, el apoyo menor en 1.965 (línea roja corta en el gráfico) de alguna manera se convirtió en la "línea en la arena", y cuando se cruzó, los vendedores aparecieron con una venganza.

El S & amp; P 500 probado por debajo de la desviación estándar -4 (sigma) "modificado Bollinger Band" (mBB) el jueves pasado. Se establecería una señal de compra para el sistema mBB si SPX se cierra por debajo de la banda -4 sigma (si se cumple esa primera condición, entonces se completaría una señal de compra cuando SPX se cerrara por encima de la banda de -3 sigma). Las últimas tres señales de mBB están marcadas en el gráfico: Una señal de compra en febrero (con éxito inmediatamente), una señal de venta en junio (que no tuvo éxito) y la señal de venta a principios de septiembre (que fue exitosa, pero no inmediatamente ). A principios de agosto, hubo otro descenso de SPX que tocó la banda -4 sigma (flecha negra vertical en el gráfico), pero nunca se cerró por debajo de -4, por lo que no había una señal oficial de compra de mBB en ese momento. Esperemos que obtengamos una señal de compra clara esta vez.

Una cosa más con respecto a la carta SPX: he dibujado la media móvil de 200 días en ella. Usted puede ver que es actualmente justo por encima de 1.900 y el aumento. Actualmente estamos en el tiempo más largo por encima de los 200 días en la historia. Ha sido 683 días de negociación desde que SPX tocó por última vez el promedio móvil de 200 días (el 20 de noviembre de 2012). Este es un registro que espera ser roto. Tal vez este sea el momento. El descenso de agosto en SPX llegó a un mínimo de 1.910. Por lo tanto, con el aumento de 200 días de manera constante, tal vez el área de 1.910 es algo de un objetivo a la baja para esta actual disminución - a menos que se convierte en algo más grave.

Los índices de put-call de capital sólo permanecen en las señales de venta. Están cargando más alto en sus cartas, y eso es bajista. La proporción estándar está ahora en el nivel más alto en casi dos años, por lo que habría que considerarlo sobrevendido, pero eso no tiene sentido. No dará una señal de compra hasta que se deshace y comienza a disminuir. Las señales de venta más recientes - que coincidió muy de cerca con los máximos del mercado - fueron primeramente "llamadas" por el programa informático que analiza estos gráficos, en lugar de a simple vista. Así que seguiremos monitoreando el análisis de la computadora. En este momento, la computadora no está dando mucha oportunidad en absoluto de una señal de la compra de estas proporciones en un futuro próximo.

Cuando la media móvil de 21 días de la relación put-call total sube por encima de 0,90, eso es raro, pero es un precursor de una señal de compra fuerte. Esos tipos de señales de compra tienen un objetivo de un aumento de 100 puntos en el S & amp; P 500. La señal no se ha configurado todavía, pero el promedio móvil de 21 días ha llegado a 0.89 y está aumentando, Las relaciones de llamada son. Por lo tanto, parece que va a cruzar por encima de 0,90 y, por tanto, establecer una señal de compra muy potente en el futuro un poco próximo. Estas señales de compra puede tomar algún tiempo para configurar, por lo que no comprar el mercado sólo porque la proporción total está a punto de subir por encima de 0,90. La señal de compra completa puede no ocurrir durante un tiempo.

La amplitud del mercado también ha sido muy negativa - incluso más atrás que la parte más reciente del mercado. Los osciladores de amplitud que seguimos están en señales de venta, pero han alcanzado el territorio de sobreventa severamente. Desde una perspectiva más amplia, la divergencia negativa en la amplitud acumulada sigue manteniéndose. Esa divergencia ocurrió cuando la anchura acumulativa hizo su último nuevo máximo de todos los tiempos el 3 de julio, mientras que SPX fue encendido a nuevos colmos de cierre nueve veces más a través de mediados de septiembre. Ese tipo de divergencia a menudo marca el comienzo de graves caídas del mercado, y en este punto, tendríamos que decir que una grave disminución sigue siendo una posibilidad.

Los índices de volatilidad VIX, + 8.08% VXV, + 6.54% están en tendencia alcista, y eso es bajista para las acciones. Observe la línea verde ascendente en el gráfico. Curiosamente, VIX no ha llegado oficialmente a un "spiking" modo. Se crea un modo de apalancamiento cuando VIX sube 3 puntos o más durante cualquier período de 1, 2 o 3 días, utilizando los precios VIX de cierre. Eso no ha ocurrido. Por lo tanto, una señal de compra pico pico VIX no se está estableciendo, a pesar de que VIX ha aumentado de menos de 12 a casi 18. Todavía puede ocurrir, pero no ha llegado hasta ahora. Las señales de compra de VIX "pico de pico" anteriores están marcadas en la tabla. Mientras VIX continúa tendencia más alta, que será bajista para las acciones. Un VIX cercano por debajo de 14 sería potencialmente una señal alcista.

La construcción de los futuros VIX sigue siendo alcista. Todos los contratos de futuros, excepto el mes de octubre anterior, han permanecido en las primas a VIX a lo largo de esta reciente disminución del mercado de valores. Además, el término estructura continúa inclinándose hacia arriba. Esto se puede observar a través de los precios de los futuros mismos, oa través de la comparación de los cuatro índices de volatilidad de la Bolsa de Chicago Opciones de la Bolsa (índice de volatilidad VIX, + 8,08% S & P 500 Índice de volatilidad a 3 meses VXV, + 6,54% (VXMT) y el Índice de Volatilidad a Corto Plazo (VXST)). VXST se elevó por encima de VIX y permaneció allí durante varios días - una señal de que la volatilidad se mantendrá alta - pero los otros mantuvieron sus posiciones relativas. Por ejemplo, VIX no cerró por encima de VXV (que sería bastante bajista). Esta construcción es un indicador a más largo plazo y el hecho de que siga siendo bajista nos dice (hasta ahora) que esta caída del mercado de valores es sólo una corrección y no el comienzo de un mercado bajista.

En resumen, no tenemos señales de compra verdaderas de nuestros indicadores, pero hay indicios de sobreventa para que pueda tener lugar un repunte a corto plazo. Un rally a corto plazo en estas situaciones suele llevar de vuelta a la disminución de 20 días de media móvil o un poco más lejos. Ese promedio está ahora en 1.985 y está disminuyendo. Me sorprendería ver un rally llevar hasta ese momento, pero sin duda podría - sobre todo ahora que la volatilidad ha aumentado.

Por lo tanto, seguimos siendo intermedios bajistas (hasta que aparezcan algunas señales de compra verdaderas), pero estamos cautelosos con un rebote a corto plazo ahora.

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Patrones estadísticos

Para Microsoft Excel & reg; 2010/2013

DAX incluye algunas funciones de agregación estadística, tales como promedio, varianza y desviación estándar. Otros cálculos estadísticos típicos requieren que se escriban expresiones DAX más largas. Excel, desde este punto de vista, tiene un lenguaje mucho más rico.

Los patrones estadísticos son una colección de cálculos estadísticos comunes: mediana, modo, media móvil, percentil y cuartil. Quisiéramos agradecer a Colin Banfield, Gerard Brueckl y Javier Guillén, cuyos blogs inspiraron algunos de los siguientes patrones.

Ejemplo de patrón básico

Las fórmulas en este patrón son las soluciones a los cálculos estadísticos específicos.

Puede utilizar las funciones DAX estándar para calcular la media (promedio aritmético) de un conjunto de valores.

PROMEDIO . Devuelve el promedio de todos los números en una columna numérica.

AVERAGEA. Devuelve el promedio de todos los números de una columna, manejando texto y valores no numéricos (los valores de texto no numéricos y vacíos se cuentan como 0).

AVERAGEX. Calcular el promedio de una expresión evaluada en una tabla.

Media móvil

El promedio móvil es un cálculo para analizar puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. Puede utilizar muchas técnicas DAX para implementar este cálculo. La técnica más sencilla consiste en utilizar AVERAGEX, iterar una tabla de la granularidad deseada y calcular para cada iteración la expresión que genera el punto de datos único para utilizar en el promedio. Por ejemplo, la fórmula siguiente calcula el promedio móvil de los últimos 7 días, suponiendo que está utilizando una tabla de fechas en su modelo de datos.

Utilizando AVERAGEX, calcula automáticamente la medida en cada nivel de granularidad. Cuando se utiliza una medida que puede agregarse (como SUM), entonces otro enfoque basado en CALCULATE puede ser más rápido. Puede encontrar este enfoque alternativo en el patrón completo de Promedio móvil.

Puede utilizar las funciones DAX estándar para calcular la varianza de un conjunto de valores.

VAR. S. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa una población de muestra.

VAR. P. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa a toda la población.

VARX. S. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra.

VARX. P. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población.

Desviación estándar

Puede utilizar las funciones DAX estándar para calcular la desviación estándar de un conjunto de valores.

STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa una población de muestra.

STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa a toda la población.

STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra.

STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población.

La mediana es el valor numérico que separa la mitad superior de una población de la mitad inferior. Si hay un número impar de filas, la mediana es el valor medio (clasificando las filas del valor más bajo al valor más alto). Si hay un número par de filas, es el promedio de los dos valores medios. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a la función MEDIAN en Excel.

La figura 1 muestra una comparación entre el resultado devuelto por Excel y la fórmula DAX correspondiente para el cálculo mediano.

Figura 1 Ejemplo de cálculo mediano en Excel y DAX.

El modo es el valor que aparece más a menudo en un conjunto de datos. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a las funciones MODE y MODE. SNGL en Excel, que devuelven sólo el valor mínimo cuando hay múltiples modos en el conjunto de valores considerados. La función MODE. MULT de Excel devolverá todos los modos, pero no puede implementarlo como una medida en DAX.

La figura 2 compara el resultado devuelto por Excel con la fórmula DAX correspondiente para el cálculo de modo.

Figura 2 Ejemplo de cálculo de modo en Excel y DAX.

percentil

El percentil es el valor por debajo del cual cae un determinado porcentaje de valores en un grupo. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El cálculo en DAX requiere varios pasos, descritos en la sección Patrón completo, que muestra cómo obtener los mismos resultados de las funciones de Excel PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC.

Los cuartiles son tres puntos que dividen un conjunto de valores en cuatro grupos iguales, cada grupo que comprende un cuarto de los datos. Puede calcular los cuartiles usando el patrón Percentile, siguiendo estas correspondencias:

Primer cuartil = cuartil inferior = 25 percentil

Segundo cuartil = mediana = percentil 50

Tercer cuartil = cuartil superior = 75 percentil

patrón completo

Algunos cálculos estadísticos tienen una descripción más larga del patrón completo, ya que podría tener diferentes implementaciones dependiendo de los modelos de datos y otros requisitos.

Media móvil

Por lo general, se evalúa el promedio móvil haciendo referencia al nivel de granularidad del día. La plantilla general de la siguiente fórmula tiene estos marcadores:

& Lt; number_of_days & gt; Es el número de días para el promedio móvil.

& Lt; fecha_columna & gt; Es la columna de fecha de la tabla de fechas si la tiene o la columna de fecha de la tabla que contiene valores si no hay una tabla de fechas separada.

& Lt; medida & gt; Es la medida a calcular como media móvil.

El patrón más sencillo utiliza la función AVERAGEX en DAX, que considera automáticamente sólo los días para los que existe un valor.

Como alternativa, puede utilizar la siguiente plantilla en modelos de datos sin una tabla de fechas y con una medida que puede agregarse (como SUM) durante todo el período considerado.

La fórmula anterior considera un día sin datos correspondientes como una medida que tiene valor 0. Esto sólo puede ocurrir cuando tiene una tabla de fechas por separado, que puede contener días para los que no hay transacciones correspondientes. Usted puede fijar el denominador para el promedio usando solamente el número de días para los cuales hay transacciones usando el patrón siguiente, donde:

& Lt; hecho & gt; Es la tabla relacionada con la tabla de fechas y que contiene los valores calculados por la medida.

Puede utilizar las funciones DATESBETWEEN o DATESINPERIOD en lugar de FILTER, pero éstas funcionan sólo en una tabla de fechas normal, mientras que puede aplicar el patrón descrito anteriormente también a tablas de fechas no regulares ya modelos que no tienen una tabla de fechas.

Por ejemplo, considere los diferentes resultados producidos por las dos medidas siguientes.

En la Figura 3, puede ver que no hay ventas el 11 de septiembre de 2005. Sin embargo, esta fecha se incluye en la tabla de fechas; Por lo tanto, hay 7 días (del 11 de septiembre al 17 de septiembre) que tienen sólo 6 días con datos.

Figura 3 Ejemplo de un cálculo del promedio móvil considerando e ignorando las fechas sin ventas.

La medida Moving Average 7 Days tiene un número menor entre el 11 de septiembre y el 17 de septiembre, porque considera el 11 de septiembre como un día con 0 ventas. Si desea ignorar días sin ventas, utilice la medida Promedio móvil 7 días sin cero. Este podría ser el enfoque correcto cuando tiene una tabla de fechas completa, pero desea ignorar los días sin transacciones. Utilizando la fórmula Moving Average 7 Days, el resultado es correcto porque AVERAGEX considera automáticamente sólo los valores no en blanco.

Tenga en cuenta que puede mejorar el rendimiento de un promedio móvil al persistir el valor en una columna calculada de una tabla con la granularidad deseada, como la fecha o la fecha y el producto. Sin embargo, el enfoque de cálculo dinámico con una medida ofrece la posibilidad de utilizar un parámetro para el número de días del promedio móvil (por ejemplo, reemplazar & lt; number_of_days & gt ;, con una medida que implementa el patrón Tabla de parámetros).

La mediana corresponde al percentil 50, que se puede calcular con el patrón Percentile. Sin embargo, el patrón Median le permite optimizar y simplificar el cálculo mediano con una sola medida, en lugar de las varias medidas requeridas por el patrón Percentile. Puede utilizar este enfoque cuando calcule la mediana de los valores incluidos en & lt; value_column & gt ;, como se muestra a continuación:

Para mejorar el rendimiento, es posible que desee persistir el valor de una medida en una columna calculada, si desea obtener la mediana de los resultados de una medida en el modelo de datos. Sin embargo, antes de realizar esta optimización, debe implementar el cálculo MedianX basado en la siguiente plantilla, utilizando estos marcadores:

& Lt; granularity_table & gt; Es la tabla que define la granularidad del cálculo. Por ejemplo, podría ser la tabla de fechas si desea calcular la mediana de una medida calculada en el nivel de día, o podría ser VALUES (& # 8216; Fecha '[YearMonth]) si desea calcular la mediana de un Medida calculada al mes.

& Lt; medida & gt; Es la medida para calcular para cada fila de & lt; granularity_table & gt; Para el cálculo mediano.

& Lt; measure_table & gt; Es la tabla que contiene los datos utilizados por & lt; measure & gt ;. Por ejemplo, si la tabla & lt; granularity_table & gt; Es una dimensión tal como & # 8216; Fecha & # 8217 ;, entonces la & lt; measure_table & gt; Será Ventas por Internet & # 8217; Que contiene la columna Cantidad de ventas por Internet sumada por la medida de ventas totales de Internet.

Por ejemplo, puede escribir la mediana de ventas totales de Internet para todos los clientes en Adventure Works de la siguiente manera:

Sugerencia El siguiente patrón:

Se utiliza para eliminar filas de & lt; granularity_table & gt; Que no tienen datos correspondientes en la selección actual. Es una forma más rápida que usar la siguiente expresión:

Sin embargo, puede reemplazar toda la expresión CALCULATETABLE con & lt; granularity_table & gt; Si desea considerar valores en blanco de la opción & lt; measure & gt; Como 0.

El rendimiento de la fórmula MedianX depende del número de filas de la tabla iterada y de la complejidad de la medida. Si el rendimiento es negativo, puede persistir la opción & lt; measure & gt; Resultará en una columna calculada de la & lt; tabla & gt ;, pero esto eliminará la capacidad de aplicar filtros al cálculo mediano en el momento de la consulta.

percentil

Excel tiene dos implementaciones diferentes de cálculo de percentil con tres funciones: PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC. Todos ellos devuelven el percentil K de valores, donde K está en el rango de 0 a 1. La diferencia es que PERCENTIL y PERCENTILE. INC consideran K como un rango inclusivo, mientras que PERCENTILE. EXC considera el rango K 0 a 1 como exclusivo .

Todas estas funciones y sus implementaciones DAX reciben un valor percentil como parámetro, que llamamos K.

& Lt; K & gt; Percentil está en el rango de 0 a 1.

Las dos implementaciones DAX de percentil requieren algunas medidas que son similares, pero lo suficientemente diferentes como para requerir dos conjuntos diferentes de fórmulas. Las medidas definidas en cada patrón son:

K_Perc. El valor percentil - corresponde a & lt; K & gt ;.

PercPos. La posición del percentil en el conjunto ordenado de valores.

ValueLow. El valor por debajo de la posición percentil.

Valor Alto. El valor por encima de la posición percentil.

Percentil El cálculo final del percentil.

Necesita las medidas ValueLow y ValueHigh en caso de que el PercPos contenga una parte decimal, ya que entonces tiene que interpolar entre ValueLow y ValueHigh para devolver el valor percentil correcto.

La figura 4 muestra un ejemplo de los cálculos realizados con fórmulas Excel y DAX, utilizando ambos algoritmos de percentil (inclusive y exclusivos).

Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas de Excel y el cálculo DAX equivalente.

En las siguientes secciones, las fórmulas Percentile ejecutan el cálculo en valores almacenados en una columna de tabla, Data [Value], mientras que las fórmulas PercentileX ejecutan el cálculo en valores devueltos por una medida calculada con una granularidad dada.

¿Creando un promedio de siete días, promedio por semana de año (o media móvil?) En R

Tengo un montón de datos que estoy alimentando a través de R con el fin de generar promedios. Los datos pertinentes incluyen fechas y lecturas de temperatura. A menudo hay varias lecturas de temperatura para un solo día. Las fechas se extienden aproximadamente 6 meses.

Dos de los criterios que los investigadores solicitaron fueron descritos como los siguientes:

Promedio semanal - promedio móvil de 7 días (no semana calendario) Promedio medio - máximo de 7 días de rodadura

Por lo tanto, si mis datos comenzaron el 1/1/13, me gustaría promedio TODAS las lecturas de temperatura entre 1/1/13 y 1/7/13, y luego hacer lo mismo para 1/8/13 - 1/15 / 13 y así sucesivamente. Me han dicho en otro lugar en Stack que esto es en realidad llamado un "promedio por semana de año", aunque yo admito que no entiendo cómo no es una media móvil. He hecho algunas investigaciones, pero total newb que soy, he luchado para entender cómo abordar este problema.

Para el visual entre ustedes, esto es esencialmente el tipo de datos que estoy tratando (el data. frame real se ve muy diferente (ver la cabeza dput abajo) y es varios miles de registros de largo, pero estos son los nombres propios de la Dos columnas pertinentes):

He estado mirando la biblioteca xts:

Esto parece prometedor, pero no puedo ver para entenderlo y la documentación no ayuda demasiado.

Xts (x = mydf, order. by = DATE (x), frecuencia = 7.

¿Ideas? Gracias.

Aquí hay una pequeña muestra de la información principal de dput:

Cómo calcular una media móvil de SQL sin un cursor

Actualización: si está trabajando con las versiones más recientes de SQL Server, puede utilizar las funciones de ventana para lograr lo mismo. He publicado el código actualizado al final de la publicación. Para este video, todavía me gusta el proceso de pensamiento de anclaje a una fecha.

Video: Promedio móvil de 3 días en SQL

Una manera eficiente de calcular una media móvil en SQL usando algunos trucos para establecer anclas de fecha.

Hay debates sobre la mejor manera de hacer un SQL Moving Average en SQL Server.

Algunas personas piensan que hay momentos en que un cursor es más eficiente. Otros piensan que puedes hacerlo todo de una manera basada en un set sin el cursor.

Hice algunas investigaciones rápidas y encontré esta pregunta en el foro: Moving Average in TSQL

Todos los ojos están de vuelta en un particular S & amp; P 500 Stat

Hace aproximadamente dos semanas, cuando las acciones comenzaron a parecer que estaban rotas un poco, todo el mundo hablaba de un indicador técnico importante sobre el S & amp; P 500: el promedio móvil de 200 días.

La semana pasada, el S & amp; P 500 rompió ese nivel por primera vez desde noviembre de 2012, con predicciones de que una vez que el S & amp; P 500 cayera por debajo de aproximadamente 1,905 que seguiría cayendo.

Pero en los últimos días las acciones se han recuperado, y ahora estamos de vuelta en el promedio móvil de 200 días, poniendo el mercado en un poco de un punto de mostrarme.

En un correo electrónico el martes, Tom Fitzpatrick y el equipo de análisis técnico de Citi dijo: "El S & amp; P 500 está probando la resistencia decente en 1.904-1.907, donde el promedio móvil de 200 días converge con el mínimo de agosto. Un cierre por encima de aquí añadiría peso Al sesgo de que la corrección vista durante el mes pasado probablemente haya terminado ".

En el comercio temprano el martes, el S & amp; P 500 subió unos 14 puntos a 1.918, superando el nivel de resistencia mencionado por Citi.

Así que ahora vemos si se cumple.

VER TAMBIÉN: 30 comerciantes de acciones están cortando como locos

Lo que es:

La media móvil de 200 días es un indicador técnico popular que los inversores utilizan para analizar las tendencias de precios. Simplemente es un precio de cierre promedio de la seguridad durante los últimos 200 días.

Cómo funciona (Ejemplo):

Puede calcular el promedio móvil de 200 días tomando el promedio del precio de cierre de un valor durante los últimos 200 días [(Día 1 + Día 2 + Día 3 +. + Día 199 + Día 200) / 200].

En la superficie, parece que cuanto más alto es el promedio móvil de 200 días, más alcista es el mercado (y más bajo va, más bajista). En la práctica, sin embargo, lo contrario es cierto. Las lecturas extremadamente altas son una advertencia de que el mercado puede volver pronto a la desventaja. Las altas lecturas revelan que los comerciantes son demasiado optimistas. Cuando esto ocurre, los nuevos compradores nuevos son a menudo pocos y distantes entre sí. Mientras tanto, lecturas muy bajas significan lo contrario; Los osos están en ascendencia y un fondo está cerca. Cuanto menor sea el promedio móvil. Cuanto antes verá un cambio en el mercado.

Por qué es importante:

El promedio móvil de 200 días se percibe como la línea divisoria entre un stock que es técnicamente sano y otro que no lo es. Además, el porcentaje de acciones por encima de su promedio móvil de 200 días ayuda a determinar la salud general del mercado.

Muchos comerciantes del mercado también usan medias móviles para determinar los puntos rentables de entrada y salida en valores específicos.