Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Médias móveis - Médias móveis simples e exponentes - Introdução simples e exponencial As médias móveis suavizam os dados do preço para formar um indicador de tendência a seguir. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definem a direção atual com um atraso. As médias móveis são desactualizadas porque se baseiam em preços passados. Apesar deste atraso, as médias móveis ajudam a melhorar a ação do preço e a eliminar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bollinger Bands. MACD e o McClellan Oscillator. Os dois tipos mais populares de médias móveis são a média móvel simples (SMA) e a média móvel exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Aqui é um gráfico com um SMA e um EMA nele: Cálculo da média móvel simples Uma média móvel simples é formada calculando o preço médio de uma garantia em um período específico de períodos. A maioria das médias móveis baseia-se nos preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias de preços de fechamento dividida por cinco. Como o próprio nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são descartados à medida que novos dados estão disponíveis. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel cobre os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel diminui o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua diminuindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 durante um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 durante um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor médio móvel está abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia 1 é igual a 13 e o último preço é 15. Os preços nos quatro dias anteriores foram menores e isso faz com que a média móvel atinja. Cálculo médio exponencial da movimentação As médias móveis exponentes reduzem o atraso aplicando mais peso aos preços recentes. A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel. Existem três etapas para calcular uma média móvel exponencial. Primeiro, calcule a média móvel simples. Uma média móvel exponencial (EMA) tem que começar em algum lugar, de modo que uma média móvel simples é usada como EMA do período anterior em o primeiro cálculo. Em segundo lugar, calcule o multiplicador de ponderação. Em terceiro lugar, calcule a média móvel exponencial. A fórmula abaixo é para uma EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18,18 para o preço mais recente. Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de 18.18 EMA. Uma EMA de 20 períodos aplica uma pesagem de 9,52 ao preço mais recente (2 (201) .0952). Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é maior do que a ponderação para o período de tempo mais longo. Na verdade, a ponderação cai pela metade cada vez que o tempo médio móvel dobra. Se você quiser uma porcentagem específica para um EMA, você pode usar essa fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o parâmetro EMA039s: abaixo é um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e um 10- Média móvel exponencial do dia para a Intel. As médias móveis simples são diretas e requerem pouca explicação. A média de 10 dias simplesmente se move à medida que novos preços se tornam disponíveis e os preços antigos caem. A média móvel exponencial começa com o valor médio móvel simples (22.22) no primeiro cálculo. Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controle. Como um EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde. Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico devido ao curto período de visualização. Esta planilha apenas remonta a 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples teve 20 períodos para se dissipar. StockCharts remonta pelo menos 250 períodos (geralmente muito mais) para os seus cálculos, de modo que os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo foram totalmente dissipados. O Factor de Lag. Quanto maior a média móvel, mais o atraso. Uma média móvel exponencial de 10 dias irá reduzir os preços de forma bastante próxima e virar-se pouco depois que os preços se transformarem. As médias de curto movimento são como barcos de velocidade - ágeis e rápidos de mudar. Em contraste, uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados que o retardam. As médias móveis mais longas são como os petroleiros do oceano - letárgicos e lentos para mudar. É necessário um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de curso. O gráfico acima mostra o ETF SampP 500 com um EMA de 10 dias seguindo os preços e uma moagem de SMA de 100 dias mais alta. Mesmo com o declínio de janeiro a fevereiro, o SMA de 100 dias manteve o curso e não recusou. O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 a 100 dias quando se trata do fator de atraso. Médias móveis simples e exponentes Mesmo que existam diferenças claras entre as médias móveis simples e as médias móveis exponenciais, uma não é necessariamente melhor do que a outra. As médias móveis exponentes têm menos atraso e, portanto, são mais sensíveis aos preços recentes - e as recentes mudanças nos preços. As médias móveis exponentes virarão antes das médias móveis simples. As médias móveis simples, por outro lado, representam uma verdadeira média de preços durante todo o período de tempo. Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. A preferência média móvel depende dos objetivos, do estilo analítico e do horizonte temporal. Os cartistas devem experimentar com os dois tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste. O gráfico abaixo mostra a IBM com o SMA de 50 dias em vermelho e a EMA de 50 dias em verde. Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais acentuado do que o declínio no SMA. O EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou abaixo até o final de março. Observe que o SMA apareceu mais de um mês após o EMA. Comprimentos e prazos O comprimento da média móvel depende dos objetivos analíticos. As médias de curto movimento (5-20 períodos) são mais adequadas para tendências e negociações de curto prazo. Chartists interessados em tendências de médio prazo optaram por médias móveis mais longas que poderiam prolongar 20-60 períodos. Os investidores de longo prazo preferirão as médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos médios móveis são mais populares do que outros. A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular. Por causa de seu comprimento, esta é claramente uma média móvel de longo prazo. Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos cartéescos usam as médias móveis de 50 dias e 200 dias juntos. A curto prazo, uma média móvel de 10 dias era bastante popular no passado porque era fácil de calcular. Simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Identificação da tendência Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais. Conforme mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo. Estes exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel aplica-se a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços. Uma média móvel ascendente mostra que os preços geralmente aumentam. Uma média decrescente indica que os preços, em média, estão caindo. Uma média móvel crescente a longo prazo reflete uma tendência de alta de longo prazo. Uma média móvel decrescente a longo prazo reflete uma tendência de baixa de longo prazo. O gráfico acima mostra 3M (MMM) com uma média móvel exponencial de 150 dias. Este exemplo mostra o quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte. A EMA de 150 dias desistiu em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008. Observe que demorou 15 para reverter a direção dessa média móvel. Esses indicadores de atraso identificam inversões de tendência à medida que ocorrem (na melhor das hipóteses) ou após ocorrerem (na pior das hipóteses). O MMM continuou abaixo em março de 2009 e passou de 40 a 50. Observe que o EMA de 150 dias não apareceu até depois desse aumento. Uma vez que fez, no entanto, MMM continuou mais alto nos próximos 12 meses. As médias móveis funcionam de forma brilhante em fortes tendências. Crossovers duplos Duas médias móveis podem ser usadas em conjunto para gerar sinais cruzados. Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros. John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos duplos envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Tal como acontece com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema. Um sistema que utilize um EMA de 5 dias e EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo. Um sistema que usa SMA de 50 dias e SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até de longo prazo. Um cruzamento de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa. Isso também é conhecido como uma cruz dourada. Um cruzamento de baixa ocorre quando a média móvel mais curta passa abaixo da média móvel mais longa. Isso é conhecido como uma cruz morta. Os fluxos médios móveis produzem sinais relativamente atrasados. Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso. Quanto mais longos os períodos médios móveis, maior o atraso nos sinais. Esses sinais funcionam bem quando uma boa tendência se apodera. No entanto, um sistema de cruzamento médio móvel produzirá muitos whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um método de cruzamento triplo que envolve três médias móveis. Novamente, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta cruza as duas médias móveis mais longas. Um simples sistema de cruzamento triplo pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra Home Depot (HD) com EMA de 10 dias (linha pontilhada verde) e EMA de 50 dias (linha vermelha). A linha preta é o fechamento diário. O uso de um crossover médio móvel resultaria em três whipsaws antes de pegar um bom comércio. A EMA de 10 dias quebrou abaixo da EMA de 50 dias no final de outubro (1), mas isso não durou tanto quanto os 10 dias se movimentaram atrás em meados de novembro (2). Esta cruz durou mais tempo, mas o próximo cruzamento de baixa em janeiro (3) ocorreu perto dos níveis de preços finais de novembro, resultando em outro whipsaw. Esta cruz descendente não durou tanto quanto a EMA de 10 dias voltou atrás dos 50 dias alguns dias depois (4). Depois de três sinais negativos, o quarto sinal anunciou um forte movimento, já que o estoque avançou acima de 20. Há duas coisas para levar aqui. Primeiro, os cruzamentos são propensos a whipsaw. Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws. Os comerciantes podem exigir que o crossover durar 3 dias antes de atuar ou exigir que a EMA de 10 dias se mova acima da EMA de 50 dias por uma certa quantidade antes de agir. Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos. MACD (10,50,1) mostrará uma linha que representa a diferença entre as duas médias móveis exponenciais. O MACD fica positivo durante uma cruz dourada e negativo durante uma cruz morta. O Percentage Price Oscillator (PPO) pode ser usado da mesma maneira para mostrar diferenças percentuais. Note-se que o MACD e o PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não combinam com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle (ORCL) com EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD (50.200,1). Havia quatro passagens médias móveis ao longo de um período de 2 12 anos. Os três primeiros resultaram em chicotes ou malfeitos. Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como a ORCL avançou até meados dos anos 20. Mais uma vez, os cruzamentos médios móveis funcionam bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Crossovers de preços As médias móveis também podem ser usadas para gerar sinais com crossovers de preços simples. Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel. Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel. Os cruzamentos de preços podem ser combinados para negociar dentro da tendência maior. A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior e a média móvel mais curta é usada para gerar os sinais. Um seria procurar cruzes de preços otimistas somente quando os preços já estão acima da média móvel mais longa. Isso seria negociado em harmonia com a maior tendência. Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartists só se concentrarão em sinais quando o preço se mova acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia esse sinal, mas esses cruzamentos mais baixos seriam ignorados porque a maior tendência é maior. Uma cruz grosseira simplesmente sugeriria uma retração dentro de uma maior tendência de alta. Uma cruzada acima da média móvel de 50 dias indicaria uma recuperação dos preços e a continuação da maior tendência de alta. O próximo gráfico mostra Emerson Electric (EMR) com EMA de 50 dias e EMA de 200 dias. O estoque moveu-se acima e manteve-se acima da média móvel de 200 dias em agosto. Havia mergulhos abaixo da EMA de 50 dias no início de novembro e novamente no início de fevereiro. Os preços rapidamente se movimentaram atrás do EMA de 50 dias para fornecer sinais de alta (setas verdes) em harmonia com a maior tendência de alta. MACD (1,50,1) é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo do EMA de 50 dias. A EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento. MACD (1,50,1) é positivo quando o fechamento está acima da EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo da EMA de 50 dias. Suporte e resistência As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa. Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger. Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular a longo prazo. De fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizada. É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composite com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008. Os 200 dias forneceram várias vezes durante o avanço. Uma vez que a tendência invertida com uma quebra de suporte de topo duplo, a média móvel de 200 dias atuou como resistência em torno de 9500. Não espere um suporte exato e níveis de resistência a partir de médias móveis, especialmente médias móveis mais longas. Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a superar. Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usadas para identificar zonas de suporte ou de resistência. Conclusões As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra as desvantagens. As médias em movimento são indicadores de tendência, ou atraso, indicadores que sempre estarão um passo atrás. Isso não é necessariamente uma coisa ruim. Afinal, a tendência é sua amiga e é melhor negociar na direção da tendência. As médias móveis asseguram que um comerciante esteja em linha com a tendência atual. Embora a tendência seja sua amiga, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo nas gamas de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes. Uma vez em uma tendência, as médias móveis o manterão, mas também darão sinais tardios. Don039t espera vender no topo e comprar no fundo usando médias móveis. Tal como acontece com a maioria das ferramentas de análise técnica, as médias móveis não devem ser usadas por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares. Os cartistas podem usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir níveis de sobrecompra ou sobrevenda. Adicionando médias móveis para gráficos de ações A média móvel está disponível como um recurso de sobreposição de preços no banco de trabalho SharpCharts. Usando o menu suspenso Overlays, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para Open, H para High, L para Low e C para o Close. Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para mudar as médias móveis para o lado esquerdo (passado) ou para a direita (futuro). Um número negativo (-10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos esquerdos. Um número positivo (10) deslocaria a média móvel para os 10 períodos certos. Várias médias móveis podem ser sobrepostas ao gráfico de preços, simplesmente adicionando outra linha de sobreposição ao banco de trabalho. Os membros do StockCharts podem alterar as cores e o estilo para diferenciar entre médias móveis múltiplas. Depois de selecionar um indicador, abra Opções avançadas clicando no pequeno triângulo verde. Opções avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para obter um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias em Movimento com Análises de StockCharts Aqui estão algumas varreduras de amostra que os membros do StockCharts podem usar para escanear várias situações de média móvel: Cruzada média movimentada de Bullish: Esta varredura procura ações com uma média móvel crescente de 150 dias e uma cruz de alta dos 5 EMA EMA e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está aumentando, desde que esteja negociando acima do nível cinco dias atrás. Uma cruz de alta ocorre quando o EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias no volume acima da média. Croácia média baixa de Bearish: esta pesquisa procura ações com uma média móvel decrescente de 150 dias e uma cruz descendente da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias. A média móvel de 150 dias está caindo enquanto estiver negociando abaixo do nível cinco dias atrás. Uma cruz descendente ocorre quando a EMA de 5 dias se move abaixo da EMA de 35 dias no volume acima da média. Estudo adicional O livro de John Murphy039 tem um capítulo dedicado às médias móveis e seus vários usos. Murphy cobre os prós e contras das médias móveis. Além disso, Murphy mostra como as médias móveis funcionam com bandas Bollinger e sistemas de negociação baseados em canais. Análise técnica dos mercados financeiros John MurphyDAX inclui algumas funções de agregação estatística, como média, variância e desvio padrão. Outros cálculos estatísticos típicos exigem que você escreva expressões DAX mais longas. Excel, deste ponto de vista, tem uma linguagem muito mais rica. Os padrões estatísticos são uma coleção de cálculos estatísticos comuns: mediana, modo, média móvel, percentil e quartil. Gostaríamos de agradecer a Colin Banfield, Gerard Brueckl e Javier Guilln, cujos blogs inspiraram alguns dos seguintes padrões. Exemplo de padrão básico As fórmulas neste padrão são as soluções para cálculos estatísticos específicos. Você pode usar as funções DAX padrão para calcular a média (média aritmética) de um conjunto de valores. MÉDIA . Retorna a média de todos os números em uma coluna numérica. AVERAGEA. Retorna a média de todos os números em uma coluna, manipulando texto e valores não-numéricos (valores de texto não-numéricos e vazios como 0). AVERAGEX. Calcule a média em uma expressão avaliada em uma tabela. Média móvel A média móvel é um cálculo para analisar pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Você pode usar muitas técnicas DAX para implementar esse cálculo. A técnica mais simples é usar AVERAGEX, iterando uma tabela da granularidade desejada e calculando para cada iteração a expressão que gera o único ponto de dados para usar na média. Por exemplo, a seguinte fórmula calcula a média móvel nos últimos 7 dias, assumindo que você está usando uma tabela de data em seu modelo de dados. Usando AVERAGEX, você calcula automaticamente a medida em cada nível de granularidade. Ao usar uma medida que pode ser agregada (como SUM), então outra abordagem baseada em CALCULATE pode ser mais rápida. Você pode encontrar essa abordagem alternativa no padrão completo de média móvel. Você pode usar as funções DAX padrão para calcular a variância de um conjunto de valores. VAR. S. Retorna a variância de valores em uma coluna que representa uma amostra de população. VAR. P. Retorna a variância dos valores em uma coluna que representa a população inteira. VARX. S. Retorna a variância de uma expressão avaliada em uma tabela que representa uma amostra de população. VARX. P. Retorna a variância de uma expressão avaliada em uma tabela que representa toda a população. Desvio padrão Você pode usar as funções DAX padrão para calcular o desvio padrão de um conjunto de valores. STDEV. S. Retorna o desvio padrão de valores em uma coluna que representa uma amostra de população. STDEV. P. Retorna o desvio padrão de valores em uma coluna que representa toda a população. STDEVX. S. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada em uma tabela que representa uma amostra de população. STDEVX. P. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada em uma tabela que representa toda a população. A mediana é o valor numérico que separa a metade mais alta de uma população da metade inferior. Se houver um número ímpar de linhas, a mediana é o valor do meio (classificando as linhas do valor mais baixo para o valor mais alto). Se houver um número par de linhas, é a média dos dois valores médios. A fórmula ignora os valores em branco, que não são considerados parte da população. O resultado é idêntico à função MEDIAN no Excel. A Figura 1 mostra uma comparação entre o resultado retornado pelo Excel e a fórmula DAX correspondente para o cálculo médio. Figura 1 Exemplo de cálculo mediano no Excel e DAX. O modo é o valor que aparece mais frequentemente em um conjunto de dados. A fórmula ignora os valores em branco, que não são considerados parte da população. O resultado é idêntico às funções MODE e MODE. SNGL no Excel, que retornam apenas o valor mínimo quando existem vários modos no conjunto de valores considerados. A função Excel MODE. MULT retornaria todos os modos, mas você não pode implementá-lo como uma medida no DAX. A Figura 2 compara o resultado retornado pelo Excel com a fórmula DAX correspondente para o cálculo do modo. Figura 2 Exemplo de cálculo de modo no Excel e no DAX. Percentile O percentil é o valor abaixo do qual uma determinada porcentagem de valores em um grupo cai. A fórmula ignora os valores em branco, que não são considerados parte da população. O cálculo no DAX requer várias etapas, descritas na seção Padrão Completo, que mostra como obter os mesmos resultados das funções do Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Os quartis são três pontos que dividem um conjunto de valores em quatro grupos iguais, cada grupo que compreende uma quarta parte dos dados. Você pode calcular os quartis usando o padrão de Percentile, seguindo estas correspondências: Primeiro quartil quartil inferior 25º percentil Segunda quartil mediana 50º percentil Terceiro quartil quartil superior 75º percentil Padrão completo Alguns cálculos estatísticos têm uma descrição mais longa do padrão completo, porque Você pode ter implementações diferentes dependendo de modelos de dados e outros requisitos. Média móvel Normalmente, você avalia a média móvel fazendo referência ao nível de granularidade do dia. O modelo geral da seguinte fórmula possui esses marcadores: ltnumberofdaysgt é o número de dias para a média móvel. Ltdatecolumngt é a coluna de data da tabela de datas se você tiver uma ou a coluna de data da tabela contendo valores se não houver uma tabela de datas separada. Ltmeasuregt é a medida para calcular como a média móvel. O padrão mais simples usa a função AVERAGEX no DAX, que automaticamente considera apenas os dias para os quais há um valor. Como alternativa, você pode usar o seguinte modelo em modelos de dados sem uma tabela de datas e com uma medida que pode ser agregada (como SUM) durante todo o período considerado. A fórmula anterior considera um dia sem dados correspondentes como uma medida que possui 0 valor. Isso pode acontecer apenas quando você possui uma tabela de datas separada, que pode conter dias para os quais não há transações correspondentes. Você pode corrigir o denominador para a média usando apenas o número de dias para os quais há transações usando o seguinte padrão, onde: ltfacttablegt é a tabela relacionada à tabela de datas e contendo valores calculados pela medida. Você pode usar as funções DATESBETWEEN ou DATESINPERIOD em vez de FILTER, mas elas funcionam apenas em uma tabela de data normal, enquanto você pode aplicar o padrão descrito acima também a tabelas de datas não regulares e a modelos que não possuem tabela de data. Por exemplo, considere os diferentes resultados produzidos pelas duas medidas a seguir. Na Figura 3, você pode ver que não há vendas em 11 de setembro de 2005. No entanto, esta data está incluída na tabela de datas, portanto, há 7 dias (de 11 de setembro a 17 de setembro) com apenas 6 dias com dados. Figura 3 Exemplo de um cálculo da Média Mover considerando e ignorando datas sem vendas. A medida Média móvel 7 dias tem um número menor entre 11 de setembro e 17 de setembro, porque considera o 11 de setembro como um dia com 0 vendas. Se quiser ignorar dias sem vendas, use a medida Média móvel 7 dias sem zero. Esta pode ser a abordagem certa quando você possui uma tabela de data completa, mas deseja ignorar dias sem transações. Usando a fórmula Mover média 7 dias, o resultado é correto porque AVERAGEX considera automaticamente apenas valores não em branco. Tenha em mente que você pode melhorar o desempenho de uma média móvel, persistiendo o valor em uma coluna calculada de uma tabela com a granularidade desejada, como data, data ou produto. No entanto, a abordagem de cálculo dinâmico com uma medida oferece a capacidade de usar um parâmetro para o número de dias da média móvel (por exemplo, substituir ltnumberofdaysgt por uma medida que implementa o padrão da Tabela de Parâmetros). A mediana corresponde ao percentil 50, que você pode calcular usando o padrão Percentile. No entanto, o padrão Mediano permite otimizar e simplificar o cálculo mediano usando uma única medida, em vez das diversas medidas exigidas pelo padrão Percentile. Você pode usar essa abordagem quando você calcula a mediana para os valores incluídos no ltvaluecolumngt, conforme mostrado abaixo: Para melhorar o desempenho, você pode querer persistir o valor de uma medida em uma coluna calculada, se desejar obter a mediana para os resultados de Uma medida no modelo de dados. No entanto, antes de fazer essa otimização, você deve implementar o cálculo MedianX com base no seguinte modelo, usando esses marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela Data se você deseja calcular a mediana de uma medida calculada no nível do dia, ou pode ser VALORES (8216DateYearMonth) se você deseja calcular a mediana de uma medida calculada no nível do mês. Ltmeasuregt é a medida para calcular para cada linha de ltgranularitytablegt para o cálculo mediano. Ltmeasuretablegt é a tabela contendo dados usados pelo ltmeasuregt. Por exemplo, se o ltgranularitytablegt for uma dimensão como 8216Date8217, então o ltmeasuretablegt será 8216Internet Sales8217 contendo a coluna de Quantidade de Vendas da Internet somada pela medida Internet Total Sales. Por exemplo, você pode escrever a mediana de Internet Total Sales para todos os Clientes em Adventure Works da seguinte maneira: Dica O seguinte padrão: é usado para remover linhas do ltgranularitytablegt que não possuem dados correspondentes na seleção atual. É uma maneira mais rápida do que usar a seguinte expressão: No entanto, você pode substituir toda a expressão CALCULATETÁVEL com apenas ltgranularitytablegt se você quiser considerar os valores em branco do ltmeasuregt como 0. O desempenho da fórmula MedianX depende do número de linhas no Mesa iterada e sobre a complexidade da medida. Se o desempenho for ruim, você pode persistir o resultado do ltmeasuregt em uma coluna calculada do lttablegt, mas isso eliminará a capacidade de aplicar filtros ao cálculo mediano no horário da consulta. O Percentile Excel possui duas implementações diferentes do cálculo percentil com três funções: PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Todos retornam o percentil K dos valores, onde K está no intervalo de 0 a 1. A diferença é que PERCENTILE e PERCENTILE. INC consideram K como um intervalo inclusivo, enquanto o PERCENTILE. EXC considera o intervalo K de 0 a 1 como exclusivo . Todas essas funções e suas implementações DAX recebem um valor percentil como parâmetro, que chamamos de valor do percentil K. ltKgt está no intervalo 0 a 1. As duas implementações DAX do percentil requerem algumas medidas semelhantes, mas diferentes o suficiente para exigir Dois conjuntos diferentes de fórmulas. As medidas definidas em cada padrão são: KPerc. O valor percentil corresponde a ltKgt. PercPos. A posição do percentil no conjunto de valores ordenados. ValueLow. O valor abaixo da posição percentil. ValueHigh. O valor acima da posição percentil. Percentile. O cálculo final do percentil. Você precisa das medidas ValueLow e ValueHigh caso o PercPos contenha uma parte decimal, pois então você deve interpolar entre ValueLow e ValueHigh para retornar o valor do percentil correto. A Figura 4 mostra um exemplo dos cálculos feitos com fórmulas de Excel e DAX, usando ambos os algoritmos do percentil (inclusivo e exclusivo). Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas do Excel e o cálculo equivalente do DAX. Nas seções a seguir, as fórmulas Percentile executam o cálculo em valores armazenados em uma coluna de tabela, DataValue, enquanto as fórmulas PercentileX executam o cálculo em valores retornados por uma medida calculada em uma granularidade dada. Percentile Inclusive The Percentile A implementação inclusiva é a seguinte. Percentile Exclusive The Percentile A implementação exclusiva é a seguinte. PercentileX Inclusive A implementação PercentileX Inclusive é baseada no seguinte modelo, usando estes marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela Data se você deseja calcular o percentil de uma medida no nível do dia, ou pode ser VALORES (8216DateYearMonth) se você deseja calcular o percentil de uma medida no nível do mês. Ltmeasuregt é a medida para calcular para cada linha de ltgranularitytablegt para cálculos percentis. Ltmeasuretablegt é a tabela contendo dados usados pelo ltmeasuregt. Por exemplo, se o ltgranularitytablegt for uma dimensão tal como 8216Date, 8217, o ltmeasuretablegt será 8216Sales8217 contendo a coluna Montante somada pela medida Total Montante. Por exemplo, você pode escrever o PercentileXInc da quantidade total de vendas para todas as datas na tabela de data da seguinte forma: PercentileX Exclusive A implementação exclusiva do PercentileX é baseada no modelo a seguir, usando os mesmos marcadores usados no PercentileX Inclusive: por exemplo, você Pode escrever o PercentileXExc do valor total das vendas para todas as datas na tabela de data da seguinte forma: Mantenha-me informado sobre os próximos padrões (boletim informativo). Desmarque para baixar livremente o arquivo. Publicado em 17 de março de 2014 por
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