Gleitender Durchschnitt Qlikview

Qlik Technologies (NASDAQ QLIK) Qlik Technologies Moving Average: QLIK-Aktienkursbewegungen können mit Hilfe von Triggern basierend auf gleitenden Durchschnittswerten, die auch einige der einfachsten technischen Indikatoren sind, prognostiziert werden. Die Art und Weise der Mittelwerte in jedem der beiden populären Fälle berechnet, das ist SMA und EMA variiert, aber die Interpretation der Qlik Technologies Chartmuster nach den Berechnungen bleiben die gleichen. Der 100 Tage gleitende Durchschnitt von 22.12 liegt unter dem letzten Schlusskurs von 30.5. Je länger die Dauer des gleitenden Durchschnitts, desto höher die Verzögerung. Zum Beispiel sind 200 Tage gleitende Durchschnitte für Qlik Technologies sind meist Signale der langfristigen Trends und wird helfen, langfristige Händler. Qlik Technologies Bollinger Bands: Bollinger Bands wurden vom berühmten technischen Trader John Bollinger entwickelt und sind ein Maß für die Volatilität einer Aktie wie der QLIK Aktie. Der Aktienkurs ist der Handel zwischen dem durchschnittlichen und dem oberen Band im Zusammenhang mit Qlik Technologies Bollinger Bands. Qlik Technologies Moving Average Convergence Divergence oder MACD: Die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz oder MACD ist ein technischer Indikator, der hilft, die Kursentwicklung zu messen, da der Indikator dazu beiträgt, die Stärke, Richtung und Dynamik des Aktienkurses zu verstehen. Der Qlik Technologies MACD-Indikator ist unter 0, was einen bärischen Trend anzeigt. Qlik Technologies Relative Strength Index: Der RSI ist ein wertvolles Instrument, um überkaufte Aktien zu ermitteln und die aktuelle Wertentwicklung einer Aktie im Verhältnis zur eigenen Aktienkursentwicklung zu messen. 43.02 ist der RSI-Wert von QLIK stock. Qlikview 8211 Bewegen von Ausdrücken zum Load-Skript Wer sich mit einem Qlikview-Dokument beschäftigt, weiß, dass es ein sehr beeindruckendes Werkzeug ist. Die wirkliche Kraft von Qlikview liegt in seiner Fähigkeit, Ihnen Datenanalyse schnell zur Verfügung zu stellen. Es ist leicht, sich beim Aufbau ad hoc Ausdrücke verfangen und lassen Sie sie sitzen in der Benutzeroberfläche, hogging Verarbeitung Geschwindigkeit und verlangsamt das Dokument, wenn Sie Auswahl treffen. Dies kann die eindrucksvollste Eigenschaft von Qlikview beseitigen. Wir waren vor kurzem mit einer Aufgabe konfrontiert, bei der ein Kunde benötigt, um die letzten 12 Tage rollenden durchschnittlichen Verkaufsmenge, nach Produkt, nach Bezirk zu berechnen. Mit der Macht der Mengenanalyse ist dies kein schwieriger Ausdruck zu schreiben. Es könnte so einfach sein wie: Summe 40 123 lt Saledate 123 gt 40 Datum 40 heute 40 41 - 12 41 41 lt 40 Datum 40 heute 40 41 41 41 125 gt 125 saleamount 41 13 Allerdings, wenn man bedenkt, dass es 30 Millionen werden Können Sie ein sehr langsames Laden Diagramm antizipieren. Obwohl der Ausdruck kann die genaue Ergebnisse liefern, ist die nächste Entscheidung, die Sie machen müssen, kann und sollte ich diese in das Load-Skript Warum machen Sie Ihre Benutzer auf Daten, die im Last-Skript verarbeitet werden können Hier sind die Schritte, die wir getroffen Verschieben Sie diesen Ausdruck in das Lastscript, das die Geschwindigkeit der Dokumentenbearbeitung um fast das Fünffache erhöht hat. Let8217s beginnen mit einer Tabelle der Verkaufsdatensätze: Für dieses Beispiel gehen wir davon aus, dass die Aufgabe darin besteht, für jeden Kunden den Durchschnitt der letzten 14 Tage Umsatzmenge anzuzeigen. Der erste Schritt ist, einen Schlüssel auf diesem Gebiet zu schaffen, so dass wir in der Lage sind, um es zurück zu binden. Da wir schauen, um nach Kunden und Datum zu aggregieren, wäre der logische Schlüssel ein verketteter Schlüssel von benutzerdefinierten und saledate. Dies kann durch Hinzufügen der folgenden Spalte zu der Tabelle erreicht werden: benutzerdefinierte amp amp date 40 saledate. MM DD YYYY 41 als customerdatekey Das nächste, was wir tun müssen, ist, eine Kalendertabelle mit den erforderlichen Daten zu erstellen, um einen 12-tägigen Rollendurchschnitt für jeden Datensatz in der Verkaufstabelle zu berechnen. Dies kann mit dem folgenden Code durchgeführt werden: Erstellt eine temporäre Tabelle mit unterschiedlichen Daten, die aus Sale geladen werden. LOAD date 40 fieldvalue 40 saledate. Iterno 40 41 41 41 als tempdate AUTOGENERATE 1 WHILE len 40 Feldwert 40 saledate. Iterno 40 41 41 41 Erstellen Sie eine Tabelle mit jedem Saledat in einer Spalte und 14 vorhergehende Daten in einer anderen Spalte RollingAverage. LOAD Unterscheiden Sie tempdate als tempdate. Datum 40 tempdate iterno 40 41. MM DD YYYY 41 als linkdate RESIDENT RollingAveragetemp WHILE iterno 40 41 lt 14 Nach dem Ausführen bleibt eine Tabelle übrig, die so aussieht: Hinweis: Es wurde ein Datum ausgewählt, das zeigt, dass für jedes Saledat 612013), jedes der vorhergehenden 14 Daten wurde mit ihm verbunden. Da wir an demselben Kunden mehr als einmal an einem Tag verkaufen können, müssen wir den täglichen Durchschnitt berechnen. Das kann mit dem folgenden Code erreicht werden: dailyaverage. LADEN Sie benutzerdefinierten Namen als tempcustomername. Summe 40 saleamount 41 als tempdailysaleamount. Datum 40 saledate. MM DD YYYY 41 als tempsaledate RESIDENT Verkaufsgruppe nach benutzerdefiniertem Namen. Saledate Sie werden dann Ihren Kalender in Ihre dailyaverage Tabelle mit dem folgenden Code verbinden: Verbinden Sie 40 calctemp 41 LOAD resident RollingAverage Der folgende Schritt ist, Ihr Schlüsselfeld unter Verwendung des Verbindungsdatums wieder herzustellen: link verbinden 40 calctemp 41 LOAD modkey. Linkdate. Custname amp amp amp linkdate als linkkey resident calctemp Nun, youll beitreten die totalsales Feld in die calctemp, off der Linkkey Sie gerade gemacht: LEFT JOIN 40 calctemp 41 LOAD tempdailysaleamount als totalesales. Tempcustomername amp amp date 40 tempsaledate. MMDDYYYY 41 als linkkey Resident dailyaverage Was wir soeben erreicht haben, ist für jeden Kunden, für jedes Datum haben wir die 14 Schlüsselfelder erstellt und verlinkt, die bis zum 14-tägigen Rolling-Average rollen. Dies kann mit dem folgenden Code abgeschlossen werden: salestable. LOAD durchschnittlich 40 totalalsales 41 als rollingaverage. Custname als benutzerdefinierten Namen. Linkkey als linkkey resident calctemp group nach custname. Modkey Sie werden mit einer Tabelle inklusive Ihres errechneten 14-Tage-Rolling-Average belassen, der wieder in Ihre ursprüngliche Verkaufstabelle aufgenommen werden kann. Wenn Sie dieses berechnete Feld in das Load-Skript aufnehmen, wird dies zu einer längeren Last führen, aber es lohnt sich, wie viel mehr das Dokument reagieren wird. Über Joe Fusco Hinzufügen eines Trends oder einer gleitenden Durchschnittszeile zu einem Diagramm Betrifft: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Zeigt Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm an. Können Sie eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorherzusagen. So prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für den zukünftigen Umsatz vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt wird, einschließlich Bereich, Stab, Spalte, Linie, Vorrat, Streuung und Luftblase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D-, Radar-, Kuchen-, Oberflächen - oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie in Ihrem Diagramm auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten. Die Trendlinie beginnt am ersten Datenpunkt der gewählten Datenreihe. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Trendline. Um einen anderen Trendlinienbereich zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Vorhersage. Oder Zwei Periodenbewegungsdurchschnitt. Klicken Sie für weitere Trendlinien auf Weitere Optionen. Wenn Sie Mehr Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendlinienoptionen im Fenster "Trendlinie formatieren" auf die gewünschte Option. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie die höchste Leistung für die unabhängige Variable im Feld Auftrag ein. Wenn Sie Moving Average wählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Zeitraum zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadratwert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie mit Ihren tatsächlichen Daten übereinstimmen) bei oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Sie können diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den Wert "R-Quadrat anzeigen" im Diagrammfenster (Bereich "Trendlinie", "Trendlinienoptionen") anzeigen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Linie aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Eine lineare Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten Quadrate, die für eine Linie passen: wobei m die Steigung und b der Intercept ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass die Verkäufe der Kühlschränke über einen Zeitraum von 8 Jahren kontinuierlich zugenommen haben. Beachten Sie, dass der R-squared-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn die Rate der Änderung in den Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten quadratischen Anpassung durch Punkte: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Typischerweise hat eine Order-2-Polynom-Trendlinie nur einen Hügel oder ein Tal, eine Order 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler und eine Order 4 hat bis zu drei Hügeln oder Tälern. Eine polynomische oder krummlinige Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei b und Konstanten sind. Die folgende Polynom-Trendlinie (ein Hügel) der Ordnung 2 zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Linien eine gute Anpassung an die Daten aufweisen. Diese Trendlinie, die eine gekrümmte Linie darstellt, ist für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens im 1-Sekunden-Intervall. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine Leistungs-Trendlinie verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Distanzmesskarte zeigt den Abstand in Metern pro Sekunde an. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Kurve zeigt eine gekrümmte Linie, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Werten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Moving Average trendline Diese Trendlinie gleicht Schwankungen in den Daten aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die durch die Option "Periode" festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Zeile. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Reihe minus Die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis sortieren Sie die x-Werte, bevor Sie einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Zahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft wurden.