3 Yıllık Hareketli Ortalama Nasıl Hesaplanır

3 Yıllık Hareketli Ortalama Nasıl Hesaplanır

3 yıllık hareketli ortalamanın hesaplanması, belirli bir süre boyunca verilerdeki eğilimleri ve kalıpları analiz etmede yararlı bir araçtır. Bu yöntem, dalgalanmaları yumuşatmaya ve uzun vadeli eğilimleri vurgulamaya yardımcı olan 3 yıllık bir dönem boyunca bir veri kümesinin ortalamasını hesaplamayı içerir.

İçindekiler

3 yıllık hareketli ortalamayı hesaplamak için öncelikle analiz etmek istediğiniz belirli bir değişkene ait verileri toplamanız gerekir. Bu, hisse senedi fiyatlarından satış rakamlarına ve hatta hava durumu verilerine kadar her şey olabilir. Verilerinizi elde ettikten sonra hesaplama işlemine başlayabilirsiniz.

İlk adım, 3 yıllık pencereniz için bir başlangıç noktası seçmektir. Bu, serinizdeki ilk veri noktası veya analizinize başlamak istediğiniz başka bir nokta olabilir. Başlangıç noktanızı belirledikten sonra pencereyi bir yıl ileriye taşır ve ortalamayı yeniden hesaplarsınız. Bu işleme, veri setinizin sonuna ulaşana kadar pencereyi her seferinde bir yıl ileriye taşıyarak devam edersiniz.

3 yıllık bir hareketli ortalama hesaplayarak kısa vadeli dalgalanmaları yumuşatabilir ve genel eğilime odaklanabilirsiniz. Bu, tahminlerde bulunmaya, kalıpları belirlemeye ve verilere dayalı bilinçli kararlar almaya yardımcı olabilir. Ayrıca, geçmiş eğilimlere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için bir tahmin aracı olarak da kullanılabilir.

Hareketli Ortalamaları Anlamak

Hareketli ortalamalar, zaman serisi verilerindeki eğilimleri ve kalıpları anlamak için finans ve veri analizinde yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir araçtır. Belirli sayıda önceki veri noktasının ortalamasını hesaplayarak verilerin düzleştirilmiş bir temsilini sağlarlar.

Hareketli ortalama, belirli bir dönemdeki bir dizi veri noktasının toplamı alınarak ve ardından bu dönemdeki veri noktası sayısına bölünerek hesaplanır. Örneğin, 3 yıllık bir hareketli ortalama, içinde bulunulan yıl ve önceki iki yıla ait veri noktalarının toplamı alınıp 3’e bölünerek hesaplanır.

Hareketli ortalamalar kısa vadeli dalgalanmaları yumuşatmada ve verilerdeki uzun vadeli eğilimleri belirlemede faydalıdır. Özellikle gürültülü veya değişken verilerle uğraşırken, altta yatan modelin daha net bir resmini sağladıkları için faydalıdırlar.

Basit hareketli ortalamalar (SMA) ve üstel hareketli ortalamalar (EMA) gibi farklı hareketli ortalama türleri vardır. SMA dönemdeki tüm veri noktalarına eşit ağırlık verirken, EMA son veri noktalarına daha fazla ağırlık atar. Hangi türün kullanılacağının seçimi, spesifik analize ve hedeflenen amaca bağlıdır.

Hareketli ortalamalar destek ve direnç seviyelerini belirlemek, alım veya satım sinyalleri oluşturmak ve gelecekteki fiyatları veya değerleri tahmin etmek için kullanılabilir. Trend yönünü ve gücünü belirlemek için teknik analizde de kullanılırlar.

Hareketli ortalamaların gecikmeli bir gösterge olduğunu, yani geçmiş verilere dayandığını ve gelecekteki eğilimleri ya da modelleri doğru bir şekilde tahmin edemeyebileceğini unutmamak önemlidir. Bununla birlikte, geçmiş verileri anlamak ve yorumlamak için hala değerli araçlardır.

Ayrıca Oku: 4-Saatlik Grafikler için En İyi EMA Göstergesini Seçme: Kapsamlı Bir Kılavuz

Sonuç olarak, hareketli ortalamalar zaman serisi verilerinin analizinde değerli bir araçtır. Verilerin düzleştirilmiş bir temsilini sağlarlar, eğilimlerin ve kalıpların belirlenmesine yardımcı olurlar ve çeşitli finansal ve analitik amaçlar için kullanılabilirler. Hareketli ortalamaların nasıl hesaplanacağını ve yorumlanacağını anlamak, zaman serisi verileriyle çalışan herkes için çok önemlidir.

3 Yıllık Hareketli Ortalama Nedir?

Üç yıllık hareketli ortalama veya üç yıllık hareketli ortalama olarak da bilinen 3 yıllık hareketli ortalama, belirli bir zaman dilimindeki verileri analiz etmek için kullanılan istatistiksel bir hesaplamadır. Verilerdeki kısa vadeli dalgalanmaların bir kısmını ortadan kaldırarak uzun vadeli eğilimleri ve kalıpları belirlemeyi kolaylaştıran düzleştirilmiş bir ortalama değer sağlar.

Ayrıca Oku: Hassas trend analizi için 5 günlük hareketli ortalamanın nasıl ayarlanacağını öğrenin

3 yıllık hareketli ortalamayı hesaplamak için, üç yıllık bir dönem boyunca bir veri kümesinin ortalamasını alırsınız. Bunun için son üç yılın değerleri toplanır ve üçe bölünür. Yeni veriler elde edildikçe, en eski veri yılı çıkarılır ve en yeni yıl hesaplamaya dahil edilir.

Örneğin, bir şirket için 2015-2020 yılları arasında yıllık satış verilerine sahip olduğunuzu varsayalım. 2020 yılı için 3 yıllık hareketli ortalamayı hesaplamak için 2018, 2019 ve 2020 yıllarına ait satış verilerinin ortalamasını alırsınız. 2021 yılında hesaplama 2019, 2020 ve 2021 yıllarına kayar ve bu şekilde devam eder.

3 yıllık hareketli ortalama kullanmanın amacı, kısa vadeli dalgalanmaları yumuşatmak ve altta yatan eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarmaktır. Gürültüyü filtrelemeye yardımcı olur ve veri setinin genel yönü hakkında daha net bir resim sağlar. Bu özellikle finansal analiz, ekonomik tahmin ve uzun vadeli eğilimlerin belirlenmesinin önemli olduğu diğer alanlarda faydalı olabilir.

SSS:

Hareketli ortalama nedir?

Hareketli ortalama, dalgalanmaları yumuşatarak ve eğilimleri belirleyerek belirli bir süre boyunca verileri analiz etmek için kullanılan istatistiksel bir hesaplamadır.

Hareketli ortalama hesaplamak neden yararlıdır?

Hareketli bir ortalama hesaplamak, kısa vadeli dalgalanmaları ve gürültüyü ortadan kaldırarak verilerdeki eğilimleri ve kalıpları belirlemeye yardımcı olur.

3 yıllık hareketli ortalama nasıl hesaplanır?

3 yıllık hareketli ortalamayı hesaplamak için son 3 yılın veri noktalarının değerlerini toplamanız ve 3’e bölmeniz, ardından bu hesaplamayı sonraki her yıl için tekrarlamanız gerekir.

Hareketli ortalama herhangi bir zaman dilimi için hesaplanabilir mi?

Evet, verilere ve analiz gereksinimlerine bağlı olarak herhangi bir zaman dönemi için hareketli ortalama hesaplanabilir.

3 yıllık hareketli ortalama kullanmanın bazı pratik uygulamaları nelerdir?

3 yıllık hareketli ortalama finans, satış tahmini ve ekonomik analiz gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir. Uzun vadeli trendlerin anlaşılmasına ve geçmiş verilere dayalı bilinçli kararlar alınmasına yardımcı olur.