Moving Average Total

Média móvel Um termo de análise técnica que significa o preço médio de um título ao longo de um período de tempo especificado (sendo o mais comum 20, 30, 50, 100 e 200 dias) utilizado para detectar as tendências de preços ao nivelar grandes flutuações. Esta é talvez a variável mais comumente utilizada na análise técnica. Movendo dados médios é usado para criar gráficos que mostram se o preço de um estoque está tendendo para cima ou para baixo. Eles podem ser usados ​​para rastrear padrões diários, semanais ou mensais. Cada novos dias (ou semanas ou meses) números são adicionados à média e os números mais antigos são deixados cair assim, a média se move ao longo do tempo. Em geral. Quanto mais curto o período de tempo usado, mais voláteis os preços aparecerão, assim, por exemplo, 20 dias linhas de média móvel tendem a mover para cima e para baixo mais de 200 linhas de média móvel dia. Bollinger bandas índice MTA índice de canais de commodities média Índice Kairi Relativo (KRI) STARC bandas índice de disparidade MACD multirule sistema Copyright cópia 2016 WebFinance, Inc. Todos os direitos reservados. Duplicação não autorizada, no todo ou em parte, é estritamente proibido. Informações legais importantes sobre o e-mail que você estará enviando. Ao usar este serviço, você concorda em inserir seu endereço de e-mail real e enviá-lo somente para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições falsamente identificar-se em um e-mail. Todas as informações que você fornecer serão usadas pela Fidelity exclusivamente para o propósito de enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você enviar será Fidelity: Seu e-mail foi enviado. Fundos Mútuos e Investimentos em Fundos Mútuos - Fidelity Investments Clicando em um link, será aberto em uma nova janela. Negociação em movimento com médias móveis Liberte esta ferramenta simples, mas poderosa para desbloquear uma riqueza de informações dentro de seus gráficos. Fidelity Active Trader News ndash 11/24/2015 Entre todas as ferramentas de análise técnica à sua disposiçãoMACD. Índice de Força Relativa. Teoria de Dow. Ponto e figura gráficos, castiçais japoneses. Teorias do calendário. E as médias moremoving são uma das mais simples de entender e usar em sua estratégia. No entanto, eles também são um dos indicadores mais significativos das tendências de mercado, sendo particularmente útil no mercado de tendências ascendentes (ou descendentes) que temos experimentado desde 2009. Aqui você pode incorporar médias móveis para aumentar potencialmente sua proficiência de negociação. O que são médias móveis Uma média é simplesmente a média de um conjunto de números. Uma média móvel é essencialmente uma média é uma média móvel, porque como novos preços são feitos, os dados mais antigos é descartado e os dados mais recentes substitui-lo. A estoques movimentos normais podem ser voláteis, girando para cima ou para baixo, tornando-se um pouco difícil de avaliar sua direção geral. O objetivo principal de mover médias é suavizar os dados que você está revendo para ajudar a obter um sentido mais claro da tendência (veja o gráfico abaixo). Uma média móvel suaviza o preço. Fonte: FactSet, a partir de 16 de novembro de 2015. Existem alguns tipos diferentes de médias móveis que os investidores costumam usar. Média móvel simples (SMA). Um SMA é calculado adicionando todos os dados para um período de tempo específico e dividindo o total pelo número de dias. Se a ação XYZ fechou aos 30, 31, 30, 29 e 30 nos últimos cinco dias, a média móvel simples de 5 dias seria 30. Média móvel exponencial (EMA). Também conhecida como média móvel ponderada, uma EMA atribui maior peso aos dados mais recentes. Muitos comerciantes preferem usar EMAs para colocar mais ênfase nos desenvolvimentos mais recentes. Média móvel centrada. Também conhecida como média móvel triangular, uma média móvel centrada leva em consideração o preço eo tempo, colocando o maior peso no meio da série. Este é o tipo menos comum de média móvel. As médias móveis podem ser implementadas em todos os tipos de gráficos de preços (por exemplo, linha, barra e castiçal), bem como em gráficos de pontos e figuras. Eles também são um componente importante de outros indicadores como Bollinger Bands. Configurando médias móveis Ao configurar seus gráficos, adicionar médias móveis é muito fácil. No Active Trader Pro. Por exemplo, basta abrir um gráfico e selecionar indicadores no menu principal. Pesquise ou navegue para médias móveis e selecione a que deseja adicionar ao gráfico. Você pode escolher entre muitos indicadores de média móvel, incluindo uma média móvel simples ou exponencial. Você pode escolher o período de tempo para a média móvel. Uma configuração comumente usada é aplicar uma média móvel simples de 50 dias e uma média móvel simples de 200 dias para um gráfico de preços. Como as médias móveis são usadas As médias móveis com intervalos de tempo diferentes podem fornecer uma variedade de informações. Uma média móvel mais longa (como uma EMA de 200 dias) pode servir como um dispositivo de suavização valioso quando você está tentando avaliar tendências de longo prazo. Uma média móvel mais curta, como uma média móvel de 50 dias, obviamente acompanhará mais de perto a ação do preço e, portanto, é freqüentemente usada para gerar sinais comerciais de curto prazo. A média móvel curta pode servir como um indicador de suporte e resistência e é freqüentemente usado como um alvo de preço de curto prazo ou nível-chave. Como exatamente as médias móveis geram sinais de negociação As médias móveis são amplamente reconhecidas por muitos comerciantes como indicadores potenciais de níveis de preços futuros. Se o preço está acima de uma média móvel, pode servir como um nível de apoio forte, quer dizer, se o estoque não cair, o preço pode ter um tempo mais difícil de cair abaixo do nível de preço médio móvel. Alternativamente, se o preço estiver abaixo de uma média móvel, pode servir como um nível de resistência forte, significando que se o estoque fosse aumentar, o preço poderia lutar para subir acima da média móvel. A cruz dourada ea cruz da morte Duas médias móveis também podem ser usadas em conjunto para gerar um poderoso crossover trading sinal. O método crossover envolve a compra ou venda quando uma média móvel mais curta atravessa uma média móvel mais longa. Um sinal de compra é gerado quando uma média de movimento rápido cruza acima de uma média móvel lenta. Por exemplo, a cruz dourada ocorre quando uma média móvel, como a EMA de 50 dias, cruza acima de uma média móvel de 200 dias. Este sinal pode ser gerado em um estoque individual ou em um índice de mercado amplo, como o SP 500. Alternativamente, um sinal de venda é gerado quando uma média de movimento rápido cruza abaixo de uma média móvel lenta. Esta cruz de morte ocorreria se uma média móvel de 50 dias, por exemplo, cruzasse abaixo de uma média móvel de 200 dias. Médias móveis em ação e algumas dicas finais Como regra geral, lembre-se que as médias móveis são tipicamente mais úteis quando usadas durante tendências de alta ou baixa, e geralmente são menos úteis quando usadas em mercados laterais. De um modo geral, os estoques têm sido em uma tendência de subida de escada para a maioria dos cerca de sete anos bull rally, de modo teoria sugere que as médias móveis podem ser ferramentas particularmente poderosas no ambiente de mercado atual. Olhando novamente para o gráfico SP 500 (acima), você pode ver que a tendência de longo prazo é para cima. Além disso, o preço é ligeiramente acima da média móvel de curto prazo e bem acima da média móvel de longo prazo. Se o preço fosse diminuir do nível atual, ambas as médias móveis seriam consideradas como níveis de suporte significativos. O próximo sinal de crossover possível seria o cruzamento médio de movimento rápido abaixo da média lenta (uma cruz de morte). Observe que o último crossover para o SP 500 foi uma volta dourada bullish volta em 2012. Desde que o sinal de cruz dourada, o SP 500 subiu de cerca de 1.240 para, atualmente, em torno de 2,100não muito gasto para um sinal de cruzamento simples média móvel. Saiba mais A análise técnica concentra-se nas ações do mercado especificamente, volume e preço. A análise técnica é apenas uma abordagem para analisar os estoques. Ao considerar quais ações comprar ou vender, você deve usar a abordagem que você está mais confortável com. Como com todos os seus investimentos, você deve fazer sua própria determinação sobre se um investimento em um determinado título ou valores mobiliários é adequado para você com base em seus objetivos de investimento, tolerância ao risco e situação financeira. O desempenho passado não é garantia de resultados futuros. Os mercados accionistas são voláteis e podem diminuir significativamente em resposta a acontecimentos adversos do emitente, políticos, regulamentares, de mercado ou económicos. Os votos são enviados voluntariamente por indivíduos e refletem sua própria opinião sobre a utilidade dos artigos. Um valor percentual de utilidade aparecerá uma vez que um número suficiente de votos tenha sido enviado. Fidelity Brokerage Services LLC, Membro NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Informações legais importantes sobre o e-mail que você estará enviando. Ao usar este serviço, você concorda em inserir seu endereço de e-mail real e enviá-lo somente para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições falsamente identificar-se em um e-mail. Todas as informações que você fornecer serão usadas pela Fidelity exclusivamente para o propósito de enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você enviar será Fidelity: Seu e-mail foi enviado. Entre os indicadores técnicos mais populares, as médias móveis são usadas para medir a direção da tendência atual. Cada tipo de média móvel (normalmente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinada, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações do preço do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando-se a média aritmética de um dado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços dos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em consideração os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um ativo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados à medida que se torna disponível. Esse método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) move-se para a direita eo último valor de 15 é eliminado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso de 11 para 10. O que as médias móveis parecem uma vez? MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados ​​podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados ​​no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e como ela se parece, bem introduzir um tipo diferente de média móvel e examinar como ele difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial (EMA). Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo Novas informações. Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você. No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Fornecemos uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre o EMA e SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como essas médias são diferentes. Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente à variação dos preços. Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo, e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está em declínio. Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que significam os diferentes dias As médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que desejar ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será às mudanças de preços. Quanto mais tempo o intervalo de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com uma série de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia. Médias móveis: como usá-los Subscreva as notícias para usar para as últimas informações e análise Obrigado por se inscrever no Investopedia Insights - Notícias para usar. Moving Average - MA BREAKING DOWN Média móvel - MA Como um exemplo SMA, considere uma segurança com o Após os preços de fechamento durante 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29 , 28 A MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA. DAX de longo prazo 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. Média Você pode usar 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 são contados como 0). AVERAGEX. Calcular a média de uma expressão avaliada sobre 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 a ser usado na média. Por exemplo, a seguinte fórmula calcula a média móvel dos últimos 7 dias, supondo que você está usando uma tabela Data no 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 esta abordagem alternativa no padrão completo de Moving Average. Variância Você pode usar funções padrão DAX para calcular a variação de um conjunto de valores. VAR. S. Retorna a variância de valores em uma coluna que representa uma população de amostra. VAR. P. Retorna a variância de valores em uma coluna que representa toda a população. VARX. S. Retorna a variância de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando uma população de amostra. VARX. P. Retorna a variância de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando a população inteira. Desvio Padrão Você pode usar funções padrão DAX para calcular o desvio padrão de um conjunto de valores. STDEV. S. Retorna o desvio padrão de valores em uma coluna que representa uma população de amostra. STDEV. P. Retorna o desvio padrão de valores em uma coluna que representa toda a população. STDEV. S. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando uma população de amostra. STDEV. P. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando a população inteira. Mediana A mediana é o valor numérico que separa a metade superior de uma população da metade inferior. Se houver um número ímpar de linhas, a mediana é o valor médio (ordenando as linhas do valor mais baixo ao valor mais alto). Se houver um número par de linhas, é a média dos dois valores médios. A fórmula ignora 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 ea fórmula DAX correspondente para o cálculo da mediana. Figura 1 Exemplo de cálculo mediano em Excel e DAX. Modo O modo é o valor que aparece mais frequentemente num conjunto de dados. A fórmula ignora 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 de modo. Figura 2 Exemplo de cálculo de modo em Excel e DAX. Percentil O percentil é o valor abaixo do qual uma determinada percentagem de valores num grupo cai. A fórmula ignora 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 Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Quartil Os quartis são três pontos que dividem um conjunto de valores em quatro grupos iguais, cada grupo compreendendo um quarto dos dados. Você pode calcular os quartis usando o padrão Percentile, seguindo estas correspondências: Primeiro quartil quartil inferior 25º percentil Segundo quartil mediano 50º percentil Terceiro quartil quartil superior 75 percentil Padrão Completo Alguns cálculos estatísticos têm uma descrição mais longa do padrão completo, porque Você pode ter diferentes implementações dependendo de modelos de dados e outros requisitos. Média móvel Normalmente, você avalia a média móvel referindo-se ao nível de granularidade do dia. O modelo geral da seguinte fórmula tem estes 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 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 modelo a seguir 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 tem 0 valor. Isso pode acontecer somente quando você tem uma tabela de datas separada, que pode conter dias para os quais não há transações correspondentes. Você pode fixar o denominador para a média usando apenas o número de dias para o qual há transações usando o seguinte padrão, em que: ltfacttablegt é a tabela relacionada à tabela de datas e que contém 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 regular, enquanto que você pode aplicar o padrão descrito acima também para tabelas de datas não-regular e para modelos que não têm uma tabela de datas. 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, essa data está incluída na tabela Data, portanto, há 7 dias (de 11 de setembro a 17 de setembro) que têm apenas 6 dias com dados. Figura 3 Exemplo de cálculo da média móvel considerando e ignorando datas sem vendas. A medida Moving Average 7 Days tem um número menor entre 11 de setembro e 17 de setembro, porque considera 11 de setembro como um dia com 0 vendas. Se você quiser ignorar dias sem vendas, use a medida Moving Average 7 Days No Zero. Esta pode ser a abordagem certa quando você tem uma tabela de datas completa, mas você quer ignorar dias sem transações. Usando a fórmula Moving Average 7 Days, o resultado está correto porque AVERAGEX automaticamente considera apenas valores não em branco. Tenha em mente que você pode melhorar o desempenho de uma média móvel, persistindo o valor em uma coluna calculada de uma tabela com a granularidade desejada, como data ou data e 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 implementando o padrão de Tabela de Parâmetros). Mediana A mediana corresponde ao percentil 50, que você pode calcular usando o padrão Percentile. No entanto, o padrão Median permite otimizar e simplificar o cálculo mediano usando uma única medida, em vez das várias medidas exigidas pelo padrão Percentile. Você pode usar essa abordagem ao calcular a mediana dos valores incluídos no ltvaluecolumngt, como mostrado abaixo: Para melhorar o desempenho, você pode querer persistir o valor de uma medida em uma coluna calculada, se você deseja 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 modelo a seguir, usando esses marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela de datas se você deseja calcular a mediana de uma medida calculada no nível do dia ou pode ser VALUES (8216DateYearMonth) se desejar calcular a mediana de uma medida calculada no nível de mês. Ltmeasuregt é a medida para calcular para cada linha de ltgranularitytablegt para o cálculo mediano. Ltmeasuretablegt é a tabela que contém os dados utilizados por ltmeasuregt. Por exemplo, se o ltgranularitytablegt for uma dimensão como 8216Date8217, então o ltmeasuretablegt será 8216Internet Sales8217 contendo a coluna Internet Sales Amount somada pela medida Internet Total Sales. Por exemplo, você pode escrever a mediana de Internet de vendas total para todos os clientes na Adventure Works da seguinte forma: Sugestão O seguinte padrão: é usado para remover as linhas da ltgranularitytablegt que não têm dados correspondentes na seleção atual. É uma maneira mais rápida do que usar a seguinte expressão: No entanto, você pode substituir toda a expressão CALCULATETABLE com apenas ltgranularitytablegt se você quiser considerar valores em branco do ltmeasuregt como 0. O desempenho da fórmula MedianX depende do número de linhas na Tabela iterada e sobre a complexidade da medida. Se o desempenho for ruim, você pode persistir o resultado de ltmeasuregt em uma coluna calculada do lttablegt, mas isso removerá a capacidade de aplicar filtros ao cálculo mediano no momento da consulta. O Percentile Excel tem duas implementações diferentes de cálculo de percentis com três funções: PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Todos eles retornam o percentil K de valores, onde K está na faixa de 0 a 1. A diferença é que PERCENTILE e PERCENTILE. INC considerar K como um intervalo inclusivo, enquanto PERCENTILE. EXC considera a gama K 0 a 1 como exclusiva . Todas essas funções e suas implementações DAX recebem um valor percentil como parâmetro, que chamamos de valor de percentil K. ltKgt está na faixa de 0 a 1. As duas implementações DAX de percentil exigem algumas medidas que são 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. Valor Alto. O valor acima da posição percentil. Percentil. O cálculo final do percentil. Você precisa das medidas ValueLow e ValueHigh no caso do PercPos contém uma parte decimal, porque então você tem que interpolar entre ValueLow e ValueHigh, a fim de retornar o valor percentil correto. A Figura 4 mostra um exemplo dos cálculos feitos com fórmulas Excel e DAX, usando ambos os algoritmos de percentil (inclusive e exclusivo). Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas do Excel eo cálculo DAX equivalente. Nas seções a seguir, as fórmulas Percentile executam o cálculo em valores armazenados em uma coluna de tabela, DataValue, enquanto que as fórmulas PercentileX executam o cálculo em valores retornados por uma medida calculada em uma determinada granularidade. Percentile Inclusive A implementação do Percentile Inclusive é a seguinte. Percentile Exclusive A implementação do Percentile Exclusive é a seguinte. PercentileX Inclusive A implementação do PercentileX Inclusive é baseada no seguinte modelo, usando esses marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela de datas se você deseja calcular o percentil de uma medida no nível do dia ou pode ser VALUES (8216DateYearMonth) se você quiser calcular o percentil de uma medida no nível de mês. Ltmeasuregt é a medida a calcular para cada linha de ltgranularitytablegt para o cálculo do percentil. Ltmeasuretablegt é a tabela que contém os dados utilizados por ltmeasuregt. Por exemplo, se o ltgranularitytablegt é uma dimensão tal como 8216Date, 8217 então o ltmeasuretablegt será 8216Sales8217 contendo a coluna Amount somada pela medida Total Amount. Por exemplo, você pode escrever o PercentileXInc do valor total de vendas para todas as datas na tabela Data da seguinte forma: PercentileX Exclusive A implementação do PercentileX Exclusive é baseada no modelo a seguir, usando os mesmos marcadores usados ​​no PercentileX Inclusive: Por exemplo, você Pode escrever o PercentileXExc do montante total de vendas para todas as datas na tabela Data da seguinte forma: Downloads Mantenha-me informado sobre os próximos padrões (newsletter). Desmarque para baixar livremente o arquivo. Publicado em 17 de março de 2014 por Outros padrões que você pode gostar Padrões de Tempo Os padrões de tempo DAX são usados ​​para implementar cálculos relacionados ao tempo sem depender das funções de inteligência de tempo DAX. Isso é útil sempre que você tiver personalizado calendários, como um calendário semana ISO 8601 ou quando você estiver usando um Analysis Services hellip Hierarquias pai-filho DAX não oferece suporte diretamente hierarquias pai-filho. Para obter uma hierarquia navegável no modelo de dados, você deve naturalizar uma hierarquia pai-filho. O DAX fornece funções específicas para naturalizar uma hierarquia pai-filho usando colunas calculadas. O padrão completo também inclui hellip Dax Patterns é produzido por SQLBI. Copyright copy Loader. Todos os direitos são reservados. Microsoft Excel reg e todas as outras marcas comerciais e direitos autorais são de propriedade de seus respectivos proprietários.