Einfacher gleitender Durchschnitt Taschenrechner

Der Einfacher gleitender Durchschnitt lässt sich ganz einfach mit unserem einfachen, effizienten Einfacher gleitender Durchschnitt taschenrechner berechnen. Ein einfacher gleitender Durchschnitt oder SMA hilft dabei, Preisdaten zu glätten, indem er einen ständig aktualisierten Durchschnittspreis über eine bestimmte Anzahl von Zeiträumen erstellt. Der SMA wird kontinuierlich aktualisiert, wenn neue Datenpunkte verfügbar werden, was dabei hilft, Trends aufzudecken und die Auswirkungen kurzfristiger Schwankungen zu verringern. Durch die Durchschnittsbildung von Preisen über einen festgelegten Zeitraum bietet der SMA eine klarere Sicht auf den zugrunde liegenden Trend und wird häufig verwendet, um potenzielle Kauf- oder Verkaufssignale auf dem Markt zu identifizieren.

Im Folgenden finden Sie einige praktische Anwendungsgebiete des Simple Moving Average (SMA), die seine Rolle bei der Analyse von Aktienkursen, Wirtschaftsdaten, Wetterlagen, Lagerbeständen und Website-Verkehr hervorheben.
• Börsenanalyse: Verwenden Sie SMAs, um Aktienkurstrends zu erkennen und fundierte Handelsentscheidungen zu treffen.
• Analyse wirtschaftlicher Daten: Glätten Sie Wirtschaftsindikatoren wie das BIP oder die Arbeitslosenquote, um langfristige Trends zu erkennen.
• Wettervorhersage: Durchschnittliche Tagestemperaturen, um Klimamuster zu analysieren und zukünftige Wettertrends vorherzusagen.
• Lagerverwaltung: Verfolgen Sie die durchschnittlichen Produktverkäufe, um Lagerbestände zu optimieren und Fehlbestände oder Überbestände zu vermeiden.
• Website-Verkehrsanalyse: Glätten Sie die täglichen Besucherzahlen, um Trends zu erkennen und Strategien zur Website-Leistung zu verbessern.

Hier sind Einfacher gleitender durchschnitt beispiele zur berechnen einfacher gleitender durchschnitt (SMA) für verschiedene Szenarien, einschließlich wöchentlicher Schlusskurse, Tagestemperaturen, monatlicher Verkäufe, Lernstunden und verbrannter Kalorien.
Beispiel 1: Berechnung des SMA für wöchentliche Schlusskurse
Daten: Woche 1: 20 $, Woche 2: 22 $, Woche 3: 24 $, Woche 4: 23 $, Woche 5: 25 $
Anzahl aufeinanderfolgender Punkte bis zum Durchschnitt: 2
SMA-Werte: 21 $, 23 $, 23,5 $, 24 $
Beispiel 2: Berechnung des SMA für Tagestemperaturen
Daten: Tag 1: 21 °C, Tag 2: 22 °C, Tag 3: 20 °C, Tag 4: 24 °C, Tag 5: 23 °C
Anzahl aufeinanderfolgender Punkte bis zum Durchschnitt: 5
SMA-Werte: 71,8 °F
Beispiel 3: Berechnung des SMA für monatliche Verkäufe
Daten: Monat 1: 500 $, Monat 2: 600 $, Monat 3: 550 $, Monat 4: 700 $, Monat 5: 650 $
Anzahl aufeinanderfolgender Punkte bis zum Durchschnitt: 4
SMA-Werte: 587,5 $, 625 $
Beispiel 4: Berechnung des SMA für wöchentliche Lernstunden
Daten: Woche 1: 10 Stunden, Woche 2: 12 Stunden, Woche 3: 11 Stunden, Woche 4: 15 Stunden, Woche 5: 13 Stunden
Anzahl aufeinanderfolgender Punkte bis zum Durchschnitt: 2
SMA-Werte: 11 Stunden, 11,5 Stunden, 13 Stunden, 14 Stunden
Beispiel 5: Berechnung des SMA für den wöchentlichen Kalorienverbrauch
Daten: Woche 1: 2000 Kalorien, Woche 2: 2100 Kalorien, Woche 3: 2200 Kalorien, Woche 4: 2300 Kalorien, Woche 5: 2400 Kalorien
Anzahl aufeinanderfolgender Punkte zur Durchschnittsberechnung: 3
SMA-Werte: 2100 Kalorien, 2200 Kalorien, 2300 Kalorien