Choisir la meilleure ligne de tendance pour vos données Lorsque vous souhaitez ajouter une ligne de tendance à un graphique dans Microsoft Graph, vous pouvez choisir l'un des six différents types de régression de tendance. Le type de données que vous avez détermine le type de ligne de tendance à utiliser. Fiabilité de la ligne de tendance Une ligne de tendance est la plus fiable lorsque sa valeur R-carré est égale ou proche de 1. Lorsque vous ajustez une ligne de tendance à vos données, Graph calcule automatiquement sa valeur R-carré. Si vous le souhaitez, vous pouvez afficher cette valeur sur votre graphique. Une ligne de tendance linéaire est une ligne droite optimale qui est utilisée avec des ensembles de données linéaires simples. Vos données sont linéaires si le motif dans ses points de données ressemble à une ligne. Une ligne de tendance linéaire indique généralement que quelque chose augmente ou diminue à un rythme régulier. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance linéaire montre clairement que les ventes de réfrigérateurs ont augmenté constamment sur une période de 13 ans. Notez que la valeur R-carré est 0.9036, ce qui est un bon ajustement de la ligne aux données. Une ligne de tendance logarithmique est une ligne courbe optimale qui est la plus utile lorsque le taux de changement dans les données augmente ou diminue rapidement, puis se stabilise. Une ligne de tendance logarithmique peut utiliser des valeurs négatives et / ou positives. L'exemple suivant utilise une ligne de tendance logarithmique pour illustrer la croissance prédite de la population d'animaux dans une zone d'espace fixe, où la population s'est stabilisée en tant qu'espacement pour les animaux. Notez que la valeur R-carré est 0.9407, ce qui est un ajustement relativement bon de la ligne aux données. Une ligne de tendance polynomiale est une ligne courbe qui est utilisée lorsque les données fluctuent. Il est utile, par exemple, pour analyser les gains et les pertes sur un grand ensemble de données. L'ordre du polynôme peut être déterminé par le nombre de fluctuations des données ou par le nombre de virages (collines et vallées) apparaissant dans la courbe. Une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 n'a généralement qu'une seule colline ou une seule vallée. L'ordre 3 a généralement une ou deux collines ou vallées. Ordre 4 a généralement jusqu'à trois. L'exemple suivant montre une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 (une colline) pour illustrer la relation entre la vitesse et la consommation d'essence. Notez que la valeur R-carré est 0.9474, ce qui est un bon ajustement de la ligne aux données. Une ligne de tendance de puissance est une ligne courbe qui est mieux utilisée avec des ensembles de données qui comparent les mesures qui augmentent à un taux spécifique, par exemple, l'accélération d'une voiture de course à intervalles d'une seconde. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance de puissance si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Dans l'exemple suivant, les données d'accélération sont représentées en traçant la distance en mètres par secondes. La ligne de tendance de puissance démontre clairement l'accélération croissante. Notez que la valeur R-squared est 0,9923, ce qui est un ajustement presque parfait de la ligne aux données. Une ligne de tendance exponentielle est une ligne courbe qui est plus utile lorsque les valeurs de données augmentent ou diminuent à des taux de plus en plus élevés. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance exponentielle si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance exponentielle est utilisée pour illustrer la quantité décroissante de carbone 14 dans un objet à mesure qu'il vieillit. Notez que la valeur R-squared est 1, ce qui signifie que la ligne correspond parfaitement aux données. Une ligne de tendance moyenne mobile lisse les fluctuations des données pour montrer un modèle ou une tendance plus clairement. Une ligne de tendance moyenne mobile utilise un nombre spécifique de points de données (définis par l'option Période), les met en moyenne et utilise la valeur moyenne comme un point dans la ligne de tendance. Si Période est défini à 2, par exemple, la moyenne des deux premiers points de données est utilisée comme premier point dans la ligne de tendance moyenne mobile. La moyenne des deuxième et troisième points de données est utilisée comme deuxième point dans la ligne de tendance, et ainsi de suite. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance moyenne mobile montre un modèle de nombre de maisons vendues sur une période de 26 semaines. Les moyennes mobiles simples font ressortir les tendances Les moyennes mobiles (MA) sont l'un des indicateurs techniques les plus populaires et souvent utilisés. La moyenne mobile est facile à calculer et, une fois tracée sur un graphique, est un puissant outil de repérage visuel. Vous entendrez souvent parler de trois types de moyenne mobile: simple. Exponentielle et linéaire. Le meilleur endroit pour commencer est de comprendre le plus élémentaire: la moyenne mobile simple (SMA). Permet de jeter un oeil à cet indicateur et comment il peut aider les commerçants suivre les tendances vers des profits plus importants. (Pour en savoir plus sur les moyennes mobiles, consultez notre didacticiel Forex.) Tendances Il ne peut y avoir une compréhension complète des moyennes mobiles sans une compréhension des tendances. Une tendance est tout simplement un prix qui continue de se déplacer dans une certaine direction. Il n'y a que trois tendances réelles qu'une sécurité peut suivre: une tendance haussière. Ou la tendance haussière, signifie que le prix est en mouvement plus élevé. Une tendance baissière. Ou tendance baissière, signifie que le prix se déplace plus bas. Une tendance latérale. Où le prix se déplace latéralement. La chose importante à retenir sur les tendances est que les prix se déplacent rarement en ligne droite. Par conséquent, les lignes de moyenne mobile sont utilisées pour aider un commerçant à identifier plus facilement la direction de la tendance. Construction de moyenne mobile La définition de moyenne mobile d'une moyenne mobile est un prix moyen pour une valeur de sécurité à l'aide d'une période de temps spécifiée. Pour plus d'informations sur ce sujet, consultez la rubrique Principes fondamentaux des bandes de Bollinger et des enveloppes mobiles moyennes. Prenons la moyenne mobile très populaire de 50 jours comme exemple. Une moyenne mobile de 50 jours est calculée en prenant les cours de clôture des 50 derniers jours de tout titre et en les ajoutant ensemble. Le résultat du calcul d'addition est alors divisé par le nombre de périodes, dans ce cas 50. Pour continuer à calculer la moyenne mobile sur une base quotidienne, remplacez le plus ancien numéro par le cours de clôture le plus récent et faites le même calcul. Peu importe la longueur ou la longueur d'une moyenne mobile que vous cherchez à tracer, les calculs de base restent les mêmes. Le changement sera dans le nombre de prix de clôture que vous utilisez. Ainsi, par exemple, une moyenne mobile de 200 jours est le prix de clôture pour 200 jours additionnés puis divisé par 200. Vous verrez toutes sortes de moyennes mobiles, à partir de moyennes mobiles de deux jours à 250 jours des moyennes mobiles. Il est important de se rappeler que vous devez avoir un certain nombre de prix de clôture pour calculer la moyenne mobile. Si un titre est neuf ou seulement un mois, vous ne serez pas en mesure de faire une moyenne mobile de 50 jours parce que vous n'aurez pas un nombre suffisant de points de données. De plus, il est important de noter que nous avons choisi d'utiliser les cours de clôture dans les calculs, mais les moyennes mobiles peuvent être calculées à l'aide des prix mensuels, des prix hebdomadaires, des prix d'ouverture ou même des prix intraday. Figure 1: Une moyenne mobile simple dans Google Inc. La figure 1 est un exemple d'une moyenne mobile simple sur un graphique boursier de Google Inc. (Nasdaq: GOOG). La ligne bleue représente une moyenne mobile de 50 jours. Dans l'exemple ci-dessus, vous pouvez voir que la tendance a été en baisse plus bas depuis fin 2007. Le prix des actions Google est tombé en dessous de la moyenne mobile de 50 jours en Janvier 2008 et a continué à la baisse. Lorsque le prix passe au-dessous d'une moyenne mobile, il peut être utilisé comme un simple signal de trading. Un mouvement au-dessous de la moyenne mobile (comme indiqué ci-dessus) suggère que les ours contrôlent l'action de prix et que l'actif se déplacera probablement plus bas. Inversement, une croix au-dessus d'une moyenne mobile suggère que les taureaux sont dans le contrôle et que le prix peut se préparer à faire un mouvement plus élevé. Autres façons d'utiliser les moyennes mobiles Moyennes mobiles sont utilisés par de nombreux commerçants non seulement pour identifier une tendance actuelle, mais aussi comme une stratégie d'entrée et de sortie. L'une des stratégies les plus simples repose sur le franchissement de deux moyennes mobiles ou plus. Le signal de base est donné lorsque la moyenne à court terme passe au-dessus ou au-dessous de la moyenne mobile à plus long terme. Deux ou plusieurs moyennes mobiles vous permettent de voir une tendance à plus long terme par rapport à une moyenne mobile à court terme, il est également une méthode facile pour déterminer si la tendance est de gagner en force ou si elle est sur le point de renverser. Figure 2: Une moyenne mobile à long terme et à plus court terme dans Google Inc. La figure 2 utilise deux moyennes mobiles, une à long terme (50 jours, illustrée par la figure 2). Ligne bleue) et l'autre terme plus court (15 jours, indiqué par la ligne rouge). Il s'agit du même graphique Google montré à la figure 1, mais avec l'addition des deux moyennes mobiles pour illustrer la différence entre les deux longueurs. Vous remarquerez que la moyenne mobile de 50 jours est plus lente pour s'adapter aux changements de prix. Car il utilise plus de points de données dans son calcul. D'autre part, la moyenne mobile de 15 jours est rapide pour répondre aux changements de prix, parce que chaque valeur a une plus grande pondération dans le calcul en raison de l'horizon de temps relativement court. Dans ce cas, en utilisant une stratégie croisée, vous devriez regarder pour la moyenne de 15 jours pour passer en dessous de la moyenne mobile de 50 jours comme une entrée pour une position courte. Figure 3: Une période de trois mois Le tableau ci-dessus est un graphique trimestriel de United States Oil (AMEX: USO) avec deux moyennes mobiles simples. La ligne rouge représente la moyenne mobile la plus courte de 15 jours, alors que la ligne bleue représente la moyenne mobile la plus longue de 50 jours. La plupart des commerçants utilisent la croix de la moyenne mobile à court terme au-dessus de la moyenne mobile à plus long terme pour lancer une position longue et d'identifier le début d'une tendance haussière. (En savoir plus sur l'application de cette stratégie dans Trading The MACD Divergence.) Le soutien est établi quand un prix est tendance vers le bas. Il ya un point où la pression de vente diminue et les acheteurs sont prêts à intervenir. En d'autres termes, un plancher est établi. La résistance se produit quand un prix tend vers le haut. Il arrive un moment où la force d'achat diminue et les vendeurs interviennent. Cela établirait un plafond. Dans les deux cas, une moyenne mobile peut être en mesure de signaler un support précoce ou un niveau de résistance. Par exemple, si une sécurité est à la dérive plus bas dans une tendance haussière établie, il ne serait pas surprenant de voir le soutien stock trouver à long terme 200 jours moyenne mobile. D'autre part, si le prix tend vers le bas, de nombreux commerçants regarderont pour le stock de rebondir sur la résistance des moyennes mobiles majeures (50, 100 jours, 200 jours SMA). (Pour en savoir plus sur l'utilisation du support et la résistance à identifier les tendances, lisez Trend-Spotting avec la ligne de collecte. Distribution.) Conclusion Les moyennes mobiles sont des outils puissants. Une simple moyenne mobile est facile à calculer, ce qui lui permet d'être utilisé assez rapidement et facilement. Moyens mobiles une plus grande force est sa capacité à aider un commerçant d'identifier une tendance actuelle ou de repérer une inversion de tendance possible. Les moyennes mobiles peuvent également identifier un niveau de support ou de résistance pour la sécurité, ou agir comme un simple signal d'entrée ou de sortie. La façon dont vous choisissez d'utiliser les moyennes mobiles est entièrement à vous. Ajouter, modifier ou supprimer une ligne de tendance dans un graphique S'applique à: Excel 2010 Word 2010 Outlook 2010 PowerPoint 2010 Excel 2007 Word 2007 Outlook 2007 PowerPoint 2007 En savoir plus. Moins Vous pouvez ajouter une ligne de tendance ou une moyenne mobile à n'importe quelle série de données dans un tableau non-empilé, 2-D, zone, barre, colonne, ligne, stock, xy (dispersion) ou bulle. Une ligne de tendance est toujours associée à une série de données, mais une ligne de tendance ne représente pas les données de cette série de données. Au lieu de cela, une ligne de tendance est utilisée pour décrire les tendances de vos données existantes ou des prévisions de données futures. Remarque: Vous ne pouvez pas ajouter une ligne de tendance à des séries de données dans un diagramme empilé, en 3-D, radar, tarte, surface ou donut. Que voulez-vous faire? En savoir plus sur la prévision et la présentation des tendances dans les graphiques Les lignes de tendance sont utilisées pour afficher graphiquement les tendances des données et pour aider à analyser les problèmes de prédiction. Cette analyse est également appelée analyse de régression. En utilisant l'analyse de régression, vous pouvez étendre une ligne de tendance dans un graphique au-delà des données réelles pour prédire les valeurs futures. Par exemple, le graphique suivant utilise une ligne de tendance linéaire simple qui prévoit deux trimestres à venir pour montrer clairement une tendance vers l'augmentation des revenus. Vous pouvez également créer une moyenne mobile, qui lisse les fluctuations des données et affiche le motif ou la tendance plus clairement. Si vous modifiez un graphique ou une série de données afin qu'il ne puisse plus prendre en charge la ligne de tendance associée, par exemple en changeant le type de graphique en graphique 3D ou en modifiant la vue d'un rapport de tableau croisé dynamique ou d'un tableau croisé dynamique associé, la ligne de tendance n'apparaît plus Sur le tableau. Pour les données de ligne sans graphique, vous pouvez utiliser AutoFill ou l'une des fonctions statistiques, telles que CRÉATION () ou TREND (), pour créer des données pour les lignes linéaires ou exponentielles les mieux adaptées. Choisir le type de ligne de tendance approprié pour vos données Lorsque vous souhaitez ajouter une ligne de tendance à un graphique dans Microsoft Office Excel, vous pouvez choisir l'un de ces six types de tendance ou de régression: lignes de tendance linéaires, lignes de tendance logarithmiques, lignes de tendance polynomiales, Des lignes de tendance ou des lignes de tendance à moyenne mobile. Le type de données que vous avez détermine le type de ligne de tendance que vous devez utiliser. Une ligne de tendance est la plus précise lorsque sa valeur R-squared est à ou près de 1. Lorsque vous ajustez une ligne de tendance à vos données, Excel calcule automatiquement sa valeur R-squared. Si vous le souhaitez, vous pouvez afficher cette valeur sur votre graphique. Lignes de tendance linéaires Une ligne de tendance linéaire est une ligne droite optimale qui est utilisée avec des jeux de données linéaires simples. Vos données sont linéaires si le motif dans ses points de données ressemble à une ligne. Une ligne de tendance linéaire indique généralement que quelque chose augmente ou diminue à un rythme régulier. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance linéaire illustre que les ventes de réfrigérateurs ont augmenté constamment sur une période de 13 ans. Notez que la valeur R-carré est 0.979, ce qui est un bon ajustement de la ligne aux données. Lignes de tendance logarithmiques Une ligne de tendance logarithmique est une ligne courbe optimale qui est utilisée lorsque le taux de changement dans les données augmente ou diminue rapidement, puis se stabilise. Une ligne de tendance logarithmique peut utiliser des valeurs négatives et positives. L'exemple suivant utilise une ligne de tendance logarithmique pour illustrer la croissance prédite de la population d'animaux dans une zone d'espace fixe, où la population s'est stabilisée en tant qu'espacement pour les animaux. Notez que la valeur R-carré est 0.933, ce qui est un ajustement relativement bon de la ligne aux données. Lignes de tendance polynomiales Une ligne de tendance polynomiale est une ligne courbe qui est utilisée lorsque les données fluctuent. Il est utile, par exemple, pour analyser les gains et les pertes sur un grand ensemble de données. L'ordre du polynôme peut être déterminé par le nombre de fluctuations des données ou par le nombre de virages (collines et vallées) apparaissant dans la courbe. Une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 n'a généralement qu'une seule colline ou une seule vallée. L'ordre 3 a généralement une ou deux collines ou vallées. L'ordre 4 a généralement jusqu'à trois collines ou vallées. L'exemple suivant montre une ligne de tendance polynomiale Ordre 2 (une colline) pour illustrer la relation entre la vitesse de conduite et la consommation de carburant. Notez que la valeur R-carré est 0.979, ce qui est un bon ajustement de la ligne aux données. Lignes de tendance de puissance Une ligne de tendance de puissance est une ligne courbe qui est utilisée avec des ensembles de données qui comparent des mesures qui augmentent à un taux spécifique, par exemple, l'accélération d'une voiture de course à intervalles de 1 seconde. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance de puissance si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Dans l'exemple suivant, les données d'accélération sont représentées en traçant la distance en mètres par secondes. La ligne de tendance de puissance démontre clairement l'accélération croissante. Notez que la valeur R-squared est 0.986, ce qui est un ajustement presque parfait de la ligne aux données. Lignes de tendance exponentielles Une ligne de tendance exponentielle est une ligne courbe qui est utilisée lorsque les valeurs de données augmentent ou diminuent à des taux en constante augmentation. Vous ne pouvez pas créer une ligne de tendance exponentielle si vos données contiennent des valeurs nulles ou négatives. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance exponentielle est utilisée pour illustrer la quantité décroissante de carbone 14 dans un objet à mesure qu'il vieillit. Notez que la valeur R-squared est 0,990, ce qui signifie que la ligne s'adapte parfaitement aux données. Déplacer des lignes de tendance moyennes Une ligne de tendance à moyenne mobile lisse les fluctuations des données pour montrer un modèle ou une tendance plus clairement. Une moyenne mobile utilise un nombre spécifique de points de données (définis par l'option Période), les met en moyenne et utilise la valeur moyenne comme un point dans la ligne. Par exemple, si Période est défini sur 2, la moyenne des deux premiers points de données est utilisée comme premier point dans la ligne de tendance moyenne mobile. La moyenne des deuxièmes et troisièmes points de données est utilisée comme deuxième point de la ligne de tendance, etc. Dans l'exemple suivant, une ligne de tendance moyenne mobile indique le nombre de logements vendus sur une période de 26 semaines. Ajouter une ligne de tendance Sur un diagramme non-empilé, 2D, zone, barre, colonne, ligne, stock, xy (dispersion) ou bulle, cliquez sur la série de données à laquelle vous souhaitez ajouter une ligne de tendance ou une moyenne mobile ou procédez comme suit: Pour sélectionner les séries de données dans une liste d'éléments de graphique: Cliquez n'importe où dans le graphique. Cela affiche les outils de graphique. Ajout de la conception. Disposition . Et les onglets Format. Sous l'onglet Format, dans le groupe Sélection courante, cliquez sur la flèche à côté de la zone Éléments de graphique, puis cliquez sur l'élément de graphique que vous souhaitez. Remarque: si vous sélectionnez un diagramme comportant plus d'une série de données sans sélectionner une série de données, Excel affiche la boîte de dialogue Ajouter une ligne de tendance. Dans la zone de liste, cliquez sur la série de données souhaitée, puis cliquez sur OK. Sous l'onglet Mise en page, dans le groupe Analyse, cliquez sur Trendline. Effectuez l'une des opérations suivantes: Cliquez sur une option de ligne de tendance prédéfinie que vous souhaitez utiliser. Remarque: Cette règle s'applique à une ligne de tendance sans vous permettre de sélectionner des options spécifiques. Cliquez sur Plus d'options de Trendline. Puis dans la catégorie Trendline Options, sous TrendRegression Type. Cliquez sur le type de ligne de tendance que vous souhaitez utiliser.
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