Moving Average In Sap Bi

Moving Average Parameters. Gunakan layar Configure Moving Average Parameters untuk mengkonfigurasi parameter yang spesifik untuk template Moving Average Dengan template ini, Anda dapat membuat query yang menghitung nilai rata-rata dari ukuran yang dipilih berdasarkan periode waktu yang ditentukan Anda menentukan jangka waktu yang akan dirata-ratakan, Dan Anda dapat menggunakan hasilnya untuk menganalisis hasil masa depan atau perkiraan di masa depan Biasanya, perkiraan Anda lebih akurat jika Anda melakukan rata-rata selama periode waktu yang lebih lama. Hal ini dapat menjawab pertanyaan bisnis seperti berikut. Berapa biaya rata-rata produksi produk A dan B untuk Q2 dan Q3, berdasarkan empat bulan sebelumnya. Bagian dan kontrol utama dari layar ini tercantum dalam tabel berikut. Rata-rata ukuran rata-rata. Tentukan semua ukuran di dalam kubus yang menjadi basis permintaan. Pilih ukuran untuk Yang ingin Anda tampilkan rata-rata bergerak. Berdasarkan jumlah periode. Masukkan jumlah periode waktu untuk mendasarkan rata-rata. List semua dimensi di c Ube yang menjadi basis kueri. Pilih dimensi yang berisi hierarki untuk ditampilkan di bidang Hierarki. Letakkan semua hierarki dalam dimensi yang dipilih saat ini. Pilih hierarki yang berisi tingkat untuk ditampilkan di kolom Level. Cantumkan semua tingkat di Hierarki yang dipilih saat ini. Pilih tingkat yang berisi anggota yang ingin Anda lihat dalam hasil query. Rata-rata bergerak adalah teknik sederhana untuk merapikan data acak Paling sering kita menemukan rata-rata bergerak untuk menganalisis pergerakan harga saham tetapi kita juga melihat mereka di Area lain dari analisis bisnis dan data. Ini adalah bagian pertama dari rangkaian dua artikel Artikel ini membahas tentang rata-rata bergerak dan bagaimana perhitungannya Bagian kedua kemudian melihat bagaimana menerapkan perhitungan rata-rata bergerak di SAP BusinessObjects Web Intelligence. Anda sudah mengerti rata-rata bergerak Anda dapat melompat ke artikel kedua tentang bagaimana menerapkan di Web Intelligence. What Apakah Moving Averages. A bergerak analisis rata-rata satu set Titik data dengan menghitung rata-rata di atas titik data poin yang lebih kecil. Misalnya saat menganalisis harga saham lebih dari setahun, kita dapat menghasilkan rata-rata bergerak yang untuk hari tertentu adalah rata-rata 15 hari terakhir. Gambar 1 di bawah ini adalah contoh dari Rata-rata bergerak sederhana yang dihasilkan dengan Google Finance Bagan ini menampilkan harga saham Google selama setahun terakhir dan garis merah adalah rata-rata bergerak dengan jangka waktu 15 hari. Gambar 1 Bagan harga saham Google dengan rata-rata bergerak sederhana. Kita dapat melihat Dari contoh di atas bahwa garis merah rata-rata bergerak menghaluskan harga saham yang berfluktuasi Sebuah fitur dari rata-rata bergerak adalah bahwa ia tertinggal dari kurva semula Hal ini karena pada setiap titik data dibutuhkan rata-rata seperangkat titik data sebelumnya Untuk Diskusi lebih lanjut tentang bagaimana rata-rata bergerak digunakan di bidang keuangan lihat Moving Averages at. The tujuan menggunakan moving average adalah mengurangi fluktuasi jangka pendek dan untuk menyoroti tren jangka panjang Ada beberapa tipe yang berbeda. Dari rata-rata bergerak dan di bawah ini kita akan melihat bagaimana cara menghitung contoh yang lebih umum. Setelah ini kita akan melihat bagaimana menerapkan perhitungan ini di Web Intelligence. Simple Moving Average. Simple Moving Average SMA seperti yang disarankan adalah pergerakan termudah. Rata-rata untuk menghitung Untuk setiap titik data, kita menghitung rata-rata di atas jumlah titik data sebelumnya yang ditentukan Tabel di bawah menggambarkan perhitungan di mana kita menggunakan SMA periode 3. Karena periode data rata-rata pergerakan kita adalah 3 kita tidak T hitung dua titik data pertama Kemudian untuk setiap titik data kita menghitung rata-rata selama tiga titik data terakhir termasuk titik data saat ini Karena ketika menghitung rata-rata nilai terakhir kita ditambahkan ke jumlah dan nilai pertama turun kita bisa menyederhanakan Perhitungan ke. Dimana SMA sebelumnya adalah hasil yang telah kita hitung sebelumnya, N adalah ukuran dari himpunan data rata-rata bergerak, p1 adalah nilai pertama pada himpunan kita dan pN adalah nilai terakhir dari himpunan. Sebuah SMA adalah bahwa ia memperlakukan semua titik data sebelumnya dalam rata-rata bergerak yang ditetapkan sama sehingga kita dapat menemukan bahwa titik data yang lebih tua dapat mempengaruhi perhitungan secara negatif. Untuk mengatasi hal ini, kita dapat menggunakan rata-rata bergerak tertimbang atau eksponensial. Pindah Bergerak Rata-rata. Rata-rata bergerak tertimbang WMA menerapkan bobot pada titik data dalam rangkaian rata-rata bergerak sehingga poin data yang lebih baru lebih penting untuk keseluruhan hasil. Ada beberapa cara untuk menerapkan bobot dan yang paling sederhana adalah dengan menggunakan rangkaian bobot yang menurun, misalnya jika kita Memiliki data rata-rata bergerak dari 6 titik data maka bobot kita adalah 6,5,4,3,2,1 yang diterapkan dari data terbaru sampai awal Perhitungan kita sedikit lebih rumit dan untuk kumpulan data rata-rata yang bergerak 6 itu. Jadi disini p6 adalah nilai kita saat ini dan kita kalikan ini dengan 6, kita kemudian menambahkan 5 kali nilai sebelumnya, 4 kali nilainya sebelum itu dan seterusnya Kita kemudian membaginya dengan 6 6 1 2 Ini adalah perhitungan untuk Nomor segitiga dan Wikipedia h Sebagai penjelasan tentang bagaimana ini diturunkan. Tabel di bawah ini mengilustrasikan perhitungan WMA pada periode 3 untuk kumpulan data yang sama yang kita gunakan di contoh SMA di atas. Pindah Bergerak Rata-rata. Rata-rata bergerak eksponensial EMA menggunakan rangkaian bobot yang eksponensial. Dalam WMA di atas bobot kita menurun secara linear, rangkaian penurunan yang secara eksponensial berkurang dengan cepat pada awalnya dan kemudian diturunkan jika kita menghasilkan grafik bobot ini maka akan terlihat seperti gambar 2 di bawah ini. Gambar 2 Bagan Penurunan Bobot Eksponensial. EMA Memberikan bobot lebih pada nilai terakhir daripada WMA dan juga memiliki keuntungan lebih jauh agar lebih mudah dihitung Untuk menghitung EMA kita mengambil nilai EMA sebelumnya dan menambahkan selisih antara nilai titik data saat ini dan EMA sebelumnya dikalikan dengan alpha konstan. . Alpha konstan mewakili skala penurunan bobot dan merupakan nilai antara 0 sampai 1 Mengubah nilai ini mengubah jumlah perataan keseluruhan dimana nilai mendekati Nol menerapkan tingkat smoothing dan nilai yang lebih tinggi mendekati 1 menghasilkan kurang Angka di bawah ini menggunakan titik data yang sama namun menampilkan nilai EMA dari nilai 0 7 dan 0 1. Gambar 3 dua grafik menampilkan data sumber yang sama dengan rata-rata bergerak eksponensial dengan menggunakan nilai yang berbeda dari Alpha. Dalam perhitungan kami, kami hanya menerapkan EMA dari titik data ke-3 dan seterusnya untuk titik data pertama, biasanya menetapkan ini menjadi 0 atau tidak ada nilai dan untuk titik data ke-2, kami menetapkan nilainya agar sama dengan nilai Dari titik data 2. Tabel di bawah ini adalah perhitungan EMA untuk contoh data kita yang menggunakan nilai alpha 0 4. Artikel sebelumnya melihat rata-rata bergerak apa dan bagaimana cara menghitungnya. Artikel ini sekarang melihat bagaimana menerapkannya. Ini di Web Intelligence. Rumus yang digunakan di sini kompatibel dengan versi SAPZE versi XIr3 namun beberapa rumus dapat bekerja di versi sebelumnya jika tersedia. Kami akan mulai dengan melihat bagaimana menghitung rata-rata bergerak sederhana sebelum melihat bentuk tertimbang dan eksponensial. Contoh yang dikerjakan. Contoh di bawah ini semua menggunakan kumpulan data yang sama dengan data harga saham dalam file Excel yang dapat Anda download Kolom pertama dalam file tersebut adalah hari harga saham dan kemudian kolom harga pembukaan, harga tertinggi pada hari itu , Harga terendah, harga penutupan, volume dan harga penutupan yang disesuaikan Kami akan menggunakan harga penutupan dalam analisis kami di bawah ini bersama dengan objek Tanggal. Rata-rata Moving Average. Ada beberapa cara untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana Salah satu pilihan adalah menggunakan Fungsi Sebelumnya untuk mendapatkan nilai dari baris sebelumnya Sebagai contoh, rumus berikut menghitung rata-rata pergerakan pada harga saham penutupan kita untuk kumpulan data rata-rata bergerak berukuran 3. Ini adalah formula yang cukup sederhana namun jelas tidak praktis bila Kita memiliki sejumlah besar periode di sini kita dapat menggunakan rumus RunningSum dan untuk kumpulan data ukuran N yang kita miliki. Akhirnya kita memiliki teknik ke-3. Meskipun lebih rumit, mungkin ada kinerja yang lebih baik karena menghitung Nilai baru berdasarkan nilai sebelumnya daripada dua jumlah yang berjalan di atas kumpulan data lengkap Namun rumus ini hanya bekerja setelah titik ke-n dalam kumpulan data keseluruhan dan karena mengacu pada nilai sebelumnya, kita juga harus menetapkan nilai awal Berikut adalah rumus lengkap Digunakan untuk analisis harga saham kami dimana periode rata-rata pergerakan kami adalah 15 hari. Tanggal 1 25 2010 adalah titik data ke-15 dalam kumpulan data kami dan oleh karena itu kami menghitung rata-rata normal menggunakan RunningSum Untuk semua tanggal di luar nilai ini kami gunakan Rumus SMA kami dan kami kosongkan semua tanggal sebelum tanggal ini. Gambar 1 di bawah adalah bagan di Web Intelligence yang menampilkan data harga saham kami dengan rata-rata pergerakan sederhana. Gambar 1 Web Intelligence Document yang menampilkan Moving Average Average Weighted Moving Average. A Rumus rata-rata bergerak tertimbang dengan jangka waktu 3 adalah. Seperti rumus simple moving average pertama kami di atas ini hanya praktis untuk sejumlah kecil periode. Saya belum bisa menemukan formula sederhana yang bisa dilakukan. Digunakan untuk periode rata-rata bergerak yang lebih besar Secara matematis ada kemungkinan tapi keterbatasan dengan Web Intelligence berarti bahwa formula ini tidak dapat dikonversi. Jika ada yang mampu melakukan ini, saya akan senang mendengarnya. Gambar di bawah adalah WMA periode 6 yang diterapkan dalam Intelijen Web. 2 Dokumen Intelijen Web dari Rata-rata Bergerak yang Tertimbang. Pindah Bergerak Rata-rata. Rata-rata pergerakan eksponensial cukup lurus ke depan untuk diterapkan dalam Intelijen Web dan merupakan alternatif yang sesuai untuk Rata-rata Bergerak Rata-rata Rumus dasarnya adalah. Di sini kita telah berkode keras 0 3 Sebagai nilai untuk alpha Kami hanya menerapkan rumus ini untuk periode yang lebih besar dari periode kedua kami sehingga kami dapat menggunakan pernyataan if untuk menyaringnya. Untuk periode pertama dan kedua kami dapat menggunakan nilai sebelumnya dan formula akhir kami untuk EMA adalah. Adalah contoh EMA yang diterapkan pada data stok kami. Gambar 3 dokumen Web Intelligence menampilkan Movon Average Moving Average. Kontrol Input. Karena formula EMA kita tidak bergantung pada ukuran pergerakan. Periode rata-rata dan satu-satunya variabel kami adalah alpha, kita dapat menggunakan Input Controls untuk memungkinkan pengguna menyesuaikan nilai alpha. Untuk melakukan ini. Buatlah sebuah variabel baru yang disebut alpha dan definisikan formula tersebut sebagai. Update formula EMA kita untuk. Buat masukan baru Kontrol memilih variabel alfa kita sebagai objek laporan kontrol input. Gunakan slider sederhana dan tetapkan properti berikut. Setelah selesai Anda harus bisa menggerakkan slider dan segera melihat perubahan pada garis tren di chart. We melihat bagaimana caranya. Menerapkan tiga jenis rata-rata bergerak di Web Intelligence dan meskipun semua mungkin Exponential Moving Average mungkin yang termudah dan paling fleksibel. Saya harap Anda menemukan artikel ini menarik dan karena selalu ada umpan balik yang sangat disambut. Navigasi yang bagus. Leave a Reply Cancel reply . Anda harus masuk log untuk mengeposkan komentar. Trik untuk Weighted Moving Average WMA adalah Anda harus membuat sebuah variabel yang mewakili pembilang WMA untuk melihat Wikipedia untuk referensi Ini akan terlihat seperti followin G Previous Self n Close Sebelumnya RunningSum Close Sebelumnya RunningSum Close n 1 dimana n adalah jumlah periode. Kemudian rumus WMA yang sebenarnya akan seperti Numerator n n 1 2 dimana Numerator adalah variabel yang Anda buat tadi.