เรขาคณิต เคลื่อนไหว เฉลี่ย แผนภูมิ

ค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตประโยชน์หลักในการใช้ค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตคือจำนวนเงินที่แท้จริงที่ลงทุนไม่จำเป็นต้องเป็นที่รู้แน่ชัดการคำนวณจะมุ่งเน้นไปที่ตัวเลขการคืนตัวเองทั้งหมดและแสดงการเปรียบเทียบแอปเปิ้ลกับแอปเปิ้ลเมื่อมองไปที่ตัวเลือกการลงทุนสองตัว มากกว่าหนึ่งช่วงเวลา ถ้าคุณมี 10,000 และได้รับดอกเบี้ย 10 ครั้งใน 10,000 ทุก ๆ ปีเป็นเวลา 25 ปีจำนวนเงินที่ต้องเสียคือ 1,000 ทุกปีเป็นเวลา 25 ปีหรือ 25,000 อย่างไรก็ตามเรื่องนี้ไม่คำนึงถึงความสนใจ นั่นคือการคำนวณสมมติว่าคุณจะได้รับดอกเบี้ยจากเดิมที่ 10,000 แต่ไม่ใช่ 1,000 รายเพิ่มขึ้นทุกปี หากนักลงทุนได้รับดอกเบี้ยจากดอกเบี้ยจะเรียกว่าดอกเบี้ยทบต้นซึ่งคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิต การใช้ค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุนที่ได้รับดอกเบี้ยจากดอกเบี้ย นี่เป็นเหตุผลหนึ่งที่ผู้บริหารพอร์ตโฟลิโอแนะนำให้ลูกค้านำเงินปันผลและรายได้กลับมาลงทุนอีกครั้ง ค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตยังใช้สำหรับมูลค่าปัจจุบันและสูตรกระแสเงินสดในอนาคต ผลตอบแทนเฉลี่ยทางเรขาคณิตถูกใช้เฉพาะสำหรับการลงทุนที่ให้ผลตอบแทนรวมกัน จะกลับไปเป็นตัวอย่างข้างต้นแทนที่จะทำเพียง 25,000 ในการลงทุนดอกเบี้ยที่ง่ายนักลงทุนทำให้ 108,347.06 เมื่อการลงทุนดอกเบี้ยทบต้น ความสนใจหรือผลตอบแทนที่เรียบง่ายแสดงโดยค่าเฉลี่ยเลขคณิตในขณะที่ดอกเบี้ยทบต้นหรือผลตอบแทนจะแสดงด้วยค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิต การคํานวณค่าความเรขาคณิตในการคํานวณดอกเบี้ยทบต้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตผู้ลงทุนต้องคํานวณดอกเบี้ยในปีแรกซึ่งเป็นจํานวน 10,000 คูณด้วย 10 หรือ 1,000 ในปีที่สองจำนวนเงินต้นใหม่คือ 11,000 และ 10 จาก 11,000 เป็น 1,100 จำนวนเงินต้นใหม่อยู่ที่ 11,000 บวก 1,100 หรือ 12,100 ในปีที่สามเงินต้นใหม่คือ 12,100 และ 10 จาก 12,100 เป็น 1,210 เมื่อสิ้นระยะเวลา 25 ปีจำนวน 10,000 เปลี่ยนเป็น 108,347.06 ซึ่งมากกว่าการลงทุนเดิม 98,347.05 ทางลัดคือการคูณหลักปัจจุบันโดยหนึ่งบวกอัตราดอกเบี้ยและจากนั้นเพิ่มปัจจัยจำนวนปีประกอบ การคำนวณคือ 10,000 (10.1) 25 108,347.06 ความแตกต่างระหว่างค่าเลขคณิตและค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตค่าเฉลี่ยเลขคณิตคือผลรวมของชุดตัวเลขหารด้วยจำนวนชุดของตัวเลขนั้น ถ้าคุณได้รับการขอร้องให้หาคะแนนเฉลี่ยของคะแนนสอบ (ค่าเฉลี่ยเลขคณิต) คุณก็จะเพิ่มคะแนนการทดสอบทั้งหมดของนักเรียนจากนั้นแบ่งจำนวนนักเรียนที่คิดโดยรวม ตัวอย่างเช่นถ้านักเรียนห้าคนทำการสอบและคะแนนของพวกเขาคือ 60, 70, 80, 90 และ 100 ค่าเฉลี่ยของเลขคณิตจะเป็น 80 ซึ่งจะคำนวณได้ดังนี้: (0.6 0.7 0.8 0.9 1.0) 5 0.8 เหตุผลที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตสำหรับคะแนนทดสอบคือคะแนนการทดสอบแต่ละรายการเป็นเหตุการณ์ที่เป็นอิสระ หากนักเรียนคนหนึ่งเกิดขึ้นไม่ดีในการสอบโอกาสที่นักเรียนคนต่อไปจะทำผลงานที่ไม่ดี (หรือดี) ในการสอบจะไม่ได้รับผลกระทบ กล่าวอีกนัยหนึ่งคะแนนนักเรียนแต่ละคนเป็นอิสระจากคะแนนอื่น ๆ ทั้งหมดของนักเรียน อย่างไรก็ตามมีบางกรณีโดยเฉพาะในโลกของการเงินซึ่งค่าเฉลี่ยเลขคณิตไม่ใช่วิธีการที่เหมาะสมในการคำนวณค่าเฉลี่ย พิจารณาผลตอบแทนการลงทุนของคุณ ตัวอย่างเช่น. สมมติว่าคุณได้ลงทุนเงินออมของคุณในตลาดหุ้นเป็นเวลาห้าปีแล้ว หากผลตอบแทนของคุณในแต่ละปีมีค่าเท่ากับ 90, 10, 20, 30 และ -90 คุณจะได้รับผลตอบแทนเฉลี่ยเท่าไรในช่วงเวลานี้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตง่ายๆคุณจะได้รับคำตอบจากข้อ 12. ไม่โทรมเกินไปคุณอาจคิดว่า อย่างไรก็ตามเมื่อพูดถึงผลตอบแทนการลงทุนประจำปีตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้เป็นอิสระจากกัน ถ้าคุณเสียเงินหนึ่งปีคุณมีเงินทุนน้อยมากเพื่อสร้างผลตอบแทนในช่วงปีต่อ ๆ ไปและในทางกลับกัน เนื่องจากความเป็นจริงนี้เราจำเป็นต้องคำนวณค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตของผลตอบแทนการลงทุนของคุณเพื่อให้ได้ผลการวัดผลที่แท้จริงว่าผลตอบแทนรายปีตามจริงของคุณในช่วงระยะเวลาห้าปีคือเท่าใด ในการทำเช่นนี้เราเพียงแค่เพิ่มหนึ่งรายการลงในแต่ละหมายเลข (เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาใด ๆ ที่มีเปอร์เซ็นต์เป็นลบ) จากนั้นคูณตัวเลขทั้งหมดเข้าด้วยกันและยกระดับผลิตภัณฑ์ของตนให้มีประสิทธิภาพขึ้นโดยหารจำนวนของตัวเลขในชุด และคุณเสร็จสิ้นแล้ว - เพียงอย่าลืมลบหนึ่งออกจากผลลัพธ์ Thats ค่อนข้างคำ แต่ในกระดาษของจริงไม่ว่าซับซ้อน กลับไปที่ตัวอย่างของเราช่วยคำนวณค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิต: ผลตอบแทนของเราคือ 90, 10, 20, 30 และ -90 ดังนั้นเราจึงเสียบให้เป็นสูตรตาม (1.9 x 1.1 x 1.2 x 1.3 x 0.1) 15 - 1 ซึ่งเท่ากับ ผลตอบแทนเฉลี่ยต่อปีของเรขาคณิต -20.08 นั่นเป็นจำนวนที่แย่กว่าค่าเฉลี่ยเลขคณิต 12 ที่เราคำนวณมาก่อนหน้านี้และน่าเสียดายที่ตัวเลขนี้แสดงถึงความเป็นจริงในกรณีนี้ อาจดูเหมือนทำให้เกิดความสับสนว่าเหตุใดค่าเฉลี่ยผลตอบแทนทางเรขาคณิตจึงถูกต้องมากกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักทางคณิตศาสตร์ แต่ให้มองด้วยวิธีนี้ถ้าคุณสูญเสียเงินทุน 100 ทุนในหนึ่งปีคุณไม่มีความหวังในการทำผลตอบแทนในช่วงต่อไป ปี. กล่าวอีกนัยหนึ่งผลตอบแทนจากการลงทุนไม่เป็นอิสระจากกันจึงต้องมีค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตเพื่อแสดงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลักษณะทางคณิตศาสตร์ของผลตอบแทนการลงทุนให้ดูที่การเอาชนะการรวมตัวด้านมืด ประเภทของโครงสร้างค่าตอบแทนที่ผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงมักใช้ในการชดเชยผลตอบแทนจากผลการปฏิบัติงาน การป้องกันการสูญเสียรายได้ซึ่งจะส่งผลให้ผู้เอาประกันภัยเสียชีวิต ผู้รับประโยชน์ชื่อได้รับ การวัดความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงปริมาณที่ต้องการสินค้าและการเปลี่ยนแปลงราคา ราคา. มูลค่าตลาดรวมของหุ้นทั้งหมดของ บริษัท ที่โดดเด่น มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดคำนวณจากการคูณ Frexit ย่อมาจาก quotFrench exitquot เป็นเศษเสี้ยวของคำว่า Brexit ของฝรั่งเศสซึ่งเกิดขึ้นเมื่อสหราชอาณาจักรได้รับการโหวต คำสั่งซื้อที่วางไว้กับโบรกเกอร์ที่รวมคุณลักษณะของคำสั่งหยุดกับคำสั่งซื้อที่ จำกัด ไว้ คำแนะนำในการ จำกัด วงเงินคงตัวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่แนะนำคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่น่าเชื่อถือที่สุด พวกเขาให้องค์ประกอบของการถ่วงน้ำหนักกับแต่ละวันก่อนหน้านี้ให้น้ำหนักน้อยลง การลื่นไหลแบบเสียดสีช่วยหลีกเลี่ยงปัญหาที่เกิดขึ้นกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย โดยเฉลี่ยมีแนวโน้มที่จะ quotbark สองครั้ง: เมื่อเริ่มต้นของระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่และอีกครั้งในทิศทางตรงกันข้ามในตอนท้ายของรอบระยะเวลา ความลาดชันเฉลี่ยที่บ่งชี้ได้ง่ายขึ้น: ความลาดชันลดลงเมื่อราคาปิดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และขึ้นไปเสมอเมื่อราคาอยู่เหนือ ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA): ใช้ราคาปัจจุบันคูณด้วย EMA เพิ่มนี้ลงใน EMA เมื่อวานโดยคูณด้วย (1 - EMA) ถ้าเราคำนวณตารางก่อนหน้านี้เราจะเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาแสดงถึงแนวโน้มที่ราบรื่นมากขึ้น: EMA คือการถ่วงน้ำหนักที่แนบกับค่าวันปัจจุบัน: 50 จะใช้สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเลข 3 วัน 10 สำหรับ 19 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเลขและ 1 ใช้สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 199 วัน เมื่อต้องการแปลงช่วงเวลาที่เลือกเป็น EMA ให้ใช้สูตรนี้: EMA 2 (n 1) โดย n คือจำนวนวันตัวอย่าง: EMA เป็นเวลา 5 วันคือ 2 (5 วัน 1) 33.3 แผนภูมิเหลือเชื่อจะทำการคำนวณนี้โดยอัตโนมัติเมื่อคุณเลือก ช่วงเวลาของ EMA การวิเคราะห์ตลาดของคุณดีเพียงใดเปรียบเทียบมุมมองของตลาด