12 Monate Gleitende Durchschnittsformel




12 Monate Gleitende DurchschnittsformelMoving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelma?igkeiten (Spitzen und Taler) zu glatten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wahlen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wahlen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erlauterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Taler geglattet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt fur die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genugend fruhere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 fur Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je gro?er das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Taler geglattet. Je kleiner das Intervall, desto naher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsachlichen Datenpunkten. Mochten Sie diese kostenlose Website freigeben Bitte teilen Sie diese Seite auf GoogleCalculating gleitenden Durchschnitt in Excel In diesem kurzen Tutorial erfahren Sie, wie Sie schnell einen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel berechnen, welche Funktionen verwenden, um gleitenden Durchschnitt fur die letzten N Tage, Wochen zu erhalten , Monate oder Jahre, und wie Sie eine gleitende durchschnittliche Trendlinie zu einem Excel-Diagramm hinzufugen. In ein paar neuere Artikel haben wir einen genauen Blick auf das Berechnen des Durchschnitts in Excel genommen. Wenn Sie unseren Blog verfolgt haben, wissen Sie bereits, wie Sie einen normalen Durchschnitt berechnen und welche Funktionen verwenden, um einen gewichteten Durchschnitt zu finden. In der heutigen Tutorial, werden wir diskutieren zwei grundlegende Techniken, um gleitende Durchschnitt in Excel zu berechnen. Was ist gleitender Durchschnitt Generell kann der gleitende Durchschnitt (auch als gleitender Durchschnitt, laufender Durchschnitt oder beweglicher Mittelwert) als eine Reihe von Durchschnittswerten fur verschiedene Teilmengen desselben Datensatzes definiert werden. Es wird haufig in der Statistik verwendet, saisonbereinigte Wirtschafts-und Wettervorhersage zugrunde liegenden Trends zu verstehen. Im Aktienhandel ist der gleitende Durchschnitt ein Indikator, der den Durchschnittswert eines Wertpapiers uber einen bestimmten Zeitraum darstellt. Im Geschaft, seine eine gangige Praxis, um einen gleitenden Durchschnitt der Verkaufe fur die letzten 3 Monate zu berechnen, um den letzten Trend zu bestimmen. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt der dreimonatigen Temperaturen berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Temperaturen von Januar bis Marz, dann den Durchschnitt der Temperaturen von Februar bis April, dann von Marz bis Mai und so weiter. Es gibt verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitt wie einfache (auch als Arithmetik), exponentiell, variabel, dreieckig und gewichtet. In diesem Tutorial werden wir in den am haufigsten verwendeten einfachen gleitenden Durchschnitt suchen. Berechnen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel Insgesamt gibt es zwei Moglichkeiten, um einen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel - mit Formeln und trendline Optionen. Die folgenden Beispiele zeigen beide Techniken. Beispiel 1. Gleitender Durchschnitt fur einen bestimmten Zeitraum berechnen Ein einfacher gleitender Durchschnitt kann mit der Funktion AVERAGE im Handumdrehen berechnet werden. Angenommen, Sie haben eine Liste der durchschnittlichen monatlichen Temperaturen in Spalte B, und Sie mochten einen gleitenden Durchschnitt fur 3 Monate zu finden (wie in der Abbildung oben). Schreiben Sie eine ubliche AVERAGE-Formel fur die ersten 3 Werte und geben Sie sie in die Zeile ein, die dem dritten Wert von oben entspricht (Zelle C4 in diesem Beispiel), und kopieren Sie die Formel dann auf andere Zellen in der Spalte: Sie konnen die Spalte mit einer absoluten Referenz (wie B2), wenn Sie mochten, aber achten Sie darauf, relative Zeilenreferenzen (ohne das Zeichen) zu verwenden, so dass die Formel richtig fur andere Zellen passt. Denken Sie daran, dass ein Durchschnitt durch Addition von Werten und dann durch Addition der Summe durch die Anzahl der zu mittelnden Werte berechnet wird, konnen Sie das Ergebnis anhand der SUM-Formel verifizieren: Beispiel 2. Gleitender Durchschnitt fur die letzten N Tage / Wochen / Monate / Jahre in einer Spalte Angenommen, Sie haben eine Liste von Daten, zB Verkauf Zahlen oder Aktienkurse, und Sie wollen wissen, den Durchschnitt der letzten 3 Monate zu einem beliebigen Zeitpunkt. Dazu benotigen Sie eine Formel, die den Durchschnitt neu berechnen wird, sobald Sie einen Wert fur den nachsten Monat eingeben. Was Excel-Funktion ist in der Lage, dies zu tun Die gute alte AVERAGE in Kombination mit OFFSET und COUNT. DURCHSCHNITT (OFFSET (erste Zelle COUNT (Gesamtbereich) - N, 0, N, 1)) wobei N die Anzahl der letzten Tage / Wochen / Monate / Jahre ist. Nicht sicher, wie Sie diese gleitende Durchschnittsformel in Ihren Excel-Arbeitsblattern verwenden Das folgende Beispiel wird die Dinge klarer machen. Angenommen, die Werte zum Mittelwert in Spalte B beginnen in Zeile 2, die Formel ware wie folgt: Und jetzt wollen wir versuchen zu verstehen, was diese Excel-gleitende durchschnittliche Formel tatsachlich tun. Die COUNT-Funktion COUNT (B2: B100) zahlt, wie viele Werte bereits in Spalte B eingegeben sind. Wir zahlen in B2, da Zeile 1 der Spaltenkopf ist. Die OFFSET-Funktion nimmt die Zelle B2 (das erste Argument) als Ausgangspunkt an und verschiebt die Zahlung (den durch die COUNT-Funktion zuruckgegebenen Wert) durch Verschieben von 3 Zeilen nach oben (-3 im zweiten Argument). Als Ergebnis gibt er die Summe der Werte in einem Bereich zuruck, der aus 3 Zeilen (3 im 4. Argument) und 1 Spalte (1 im letzten Argument) besteht, was die letzten 3 Monate ist, die wir wollen. Schlie?lich wird die zuruckgegebene Summe an die Funktion AVERAGE ubergeben, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Spitze. Wenn Sie mit kontinuierlich aktualisierbaren Arbeitsblattern arbeiten, in denen neue Zeilen zukunftig wahrscheinlich hinzugefugt werden sollen, mussen Sie eine ausreichende Anzahl von Zeilen an die COUNT-Funktion liefern, um potenzielle neue Eintrage zu berucksichtigen. Es ist kein Problem, wenn Sie mehr Zeilen als tatsachlich benotigt, solange Sie die erste Zelle rechts, die COUNT-Funktion werden alle leeren Zeilen sowieso verwerfen gehoren. Wie Sie wahrscheinlich bemerkt haben, enthalt die Tabelle in diesem Beispiel Daten fur nur 12 Monate, und doch wird der Bereich B2: B100 an COUN geliefert, nur um auf der Speicherseite zu sein :) Beispiel 3. Gleitender Durchschnitt fur die letzten N Werte in Eine Zeile Wenn Sie einen gleitenden Durchschnitt fur die letzten N Tage, Monate, Jahre usw. in der gleichen Zeile berechnen wollen, konnen Sie die Offset-Formel auf diese Weise anpassen: Angenommen, B2 ist die erste Zahl in der Zeile und Sie wollen Um die letzten 3 Zahlen im Durchschnitt einzuschlie?en, nimmt die Formel die folgende Form an: Erstellen eines Excel-gleitenden Durchschnittsdiagramms Wenn Sie bereits ein Diagramm fur Ihre Daten erstellt haben, ist das Hinzufugen einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie fur dieses Diagramm eine Angelegenheit von Sekunden. Dazu verwenden wir die Excel Trendline-Funktion und die detaillierten Schritte folgen unten. Fur dieses Beispiel hat Ive ein 2-D Saulendiagramm (Insert tab gt Charts group) fur unsere Verkaufsdaten erstellt: Und nun wollen wir den gleitenden Durchschnitt fur 3 Monate visualisieren. In Excel 2010 und Excel 2007, gehen Sie zu Layout gt Trendline gt Weitere Trendline-Optionen. Spitze. Wenn Sie die Details wie das gleitende Durchschnittsintervall oder die Namen nicht angeben mussen, konnen Sie auf Design gt klicken. Diagramm-Element hinzufugen gt Trendline gt Moving Average fur das sofortige Ergebnis. Das Fenster "Format Trendline" wird auf der rechten Seite des Arbeitsblatts in Excel 2013 geoffnet und das entsprechende Dialogfeld wird in Excel 2010 und 2007 angezeigt. Um Ihren Chat zu verfeinern, konnen Sie auf die Registerkarte Fill amp Line oder Effects wechseln Das Format Trendline-Fenster und spielen mit verschiedenen Optionen wie Linientyp, Farbe, Breite, etc. Fur eine leistungsstarke Datenanalyse, mochten Sie vielleicht ein paar gleitende durchschnittliche Trendlinien mit unterschiedlichen Zeitintervallen hinzufugen, um zu sehen, wie sich der Trend entwickelt. Der folgende Screenshot zeigt die 2 Monate (grun) und 3 Monate (brickrot) gleitenden Durchschnitt Trendlinien: Nun, das ist alles uber die Berechnung der gleitenden Durchschnitt in Excel. Das Beispielarbeitsblatt mit den gleitenden Durchschnittsformeln und der Trendlinie ist zum Download verfugbar - Moving Average Kalkulationstabelle. Ich danke Ihnen fur das Lesen und freue mich auf Sie nachste Woche Sie konnten auch interessiert sein an: Moving Averages - Einfache und Exponential Moving Averages - Einfache und Exponential Einfuhrung Die gleitenden Mittelwerte glatt die Preisdaten zu einem Trend folgend Indikator zu bilden. Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzogerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzogerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Larm. Sie bilden auch die Bausteine ??fur viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte konnen verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstutzungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers uber einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tagiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die funftagige Summe der Schlusskurse geteilt durch funf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden geloscht, wenn neue Daten verfugbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel fur einen 5-tagigen gleitenden Durchschnitt, der sich uber drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt nur die letzten funf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fallt den ersten Datenpunkt (11) und fugt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfallt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmahlich von 11 auf 17 uber insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 uber einen dreitagigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt fur Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies fuhrt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzogern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzogerung, indem mehr Gewicht auf die jungsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jungsten Preises hangt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunachst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist fur eine 10-tagige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jungsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Ein 20-Perioden-EMA wendet einen 9,52 - Wiegen auf den jungsten Preis an (2 / (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung fur den kurzeren Zeitraum mehr ist als die Gewichtung fur den langeren Zeitraum. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Halfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz fur eine EMA zuweisen mochten, konnen Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeitraume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel fur einen 10-tagigen einfachen gleitenden Durchschnitt und ein 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt fur Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklarung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfugbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung ubernimmt die Normalformel. Da eine EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird ihr wahrer Wert erst nach 20 oder spateren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Ruckblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zuruck 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) fur seine Berechnungen zuruck, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollstandig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je langer der gleitende Durchschnitt ist, desto starker ist die Verzogerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu andern. Im Gegensatz dazu enthalt ein 100-Tage gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Langere gleitende Durchschnitte sind wie Ozeantanker - lethargisch und langsam zu andern. Es dauert eine gro?ere und langere Kursbewegung fur einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu andern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tagigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tagigen SMA-Schleifen hoher. Selbst mit dem Januar-Februar-Ruckgang hielt die 100-tagige SMA den Kurs und kehrte nicht zuruck. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzogerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzogerungen und sind daher empfindlicher gegenuber den jungsten Preisen - und den jungsten Preisveranderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis fur den gesamten Zeitraum dar. Als solches konnen einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstutzungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspraferenz hangt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grun. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Ruckgang in der EMA war scharfer als der Ruckgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende Marz. Beachten Sie, dass die SMA uber einen Monat nach der EMA. Langen und Zeitrahmen Die Lange des gleitenden Mittelwerts hangt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten fur kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich fur mittelfristige Trends interessieren, wurden sich fur langere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlangern konnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Langen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen seiner Lange ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nachstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt fur den mittelfristigen Trend ziemlich popular. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitenden Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich popular, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale konnen mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwahnt, hangt die Praferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt fur einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen uber die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwartstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwartstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Ruckgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese nachlaufenden Indikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (im schlimmsten Fall). MMM setzte unten in Marz 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate hoher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte konnen zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmarkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Lange des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen fur das System. Ein System, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, ware kurzfristig. Ein System, das eine 50-tagige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, ware mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Uberkreuzung tritt auf, wenn der kurzere gleitende Durchschnitt uber dem langeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine barische Uberkreuzung tritt ein, wenn der kurzere gleitende Durchschnitt unter dem langeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelubergange erzeugen relativ spate Signale. Schlie?lich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je langer die gleitenden Durchschnittsperioden, desto gro?er die Verzogerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kurzeste gleitende Durchschnitt die beiden langeren Mittelwerte durchlauft. Ein einfaches Triple-Crossover-System konnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tagigen EMA (grune gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tagliche Schlie?ung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hatte dazu gefuhrt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tagige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zuruck oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte langer, aber die nachste barige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche fuhrte. Dieses barische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA uber die 50-Tage ein paar Tage spater zuruckging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorruckte uber 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfallig fur whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Handler konnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA zu bewegen, uber / unterhalb der 50-Tage-EMA um einen bestimmten Betrag vor handeln. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv wahrend eines goldenen Kreuzes und negativ wahrend eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Kreuzungen uber einen Zeitraum von 2 1/2 Jahren. Die ersten drei fuhrten zu Peitschen oder schlechten Trades. Ein anhaltender Trend begann mit der vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte gro?, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte konnen auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise uber dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bares Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover konnen kombiniert werden, um innerhalb der gro?eren Trend Handel. Der langere gleitende Durchschnitt setzt den Ton fur den gro?eren Trend und der kurzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man wurde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise schon uber dem langeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies wurde den Handel im Einklang mit dem gro?eren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs uber dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, wurden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs uber dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich wurde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze wurden ignoriert, weil der gro?ere Trend ist. Ein bearish Kreuz wurde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem gro?eren Aufwartstrend. Ein Cross-back uber dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt wurde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des gro?eren Aufwartstrends signalisieren. Die nachste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich uber und hielt uber dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Die Preise schnell zuruck uber die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grune Pfeile) in Harmonie mit dem gro?eren Aufwartstrend. Im Indikatorfenster wird MACD (1,50,1) angezeigt, um Preiskreuze uber oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestatigen. Die 1-tagige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schlie?en oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schlie?en unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstutzung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstutzung in einem Aufwartstrend und Widerstand in einem Abwartstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwartstrend konnte Unterstutzung nahe dem 20-tagigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger-Bandern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwartstrend konnte Unterstutzung nahe dem 200-tagigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der popularste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstutzung oder Widerstand, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfullende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Support zur Verfugung gestellt, mehrmals wahrend des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstutzung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem langeren gleitenden Durchschnitten. Markte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfallig fur Uberschreitungen sind. Statt genauer Ebenen konnen gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstutzungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten mussen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewahrleisten, dass ein Handler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch spate Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und an der Unterseite mit bewegten Durchschnitten kaufen. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementaren Tools. Chartisten konnen gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um uberkaufte oder uberverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufugen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte sind als Preisuberlagerungsfunktion auf der SharpCharts-Workbench verfugbar. Mit dem Dropdown-Menu Overlays konnen Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auswahlen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefugt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O fur die Open, H fur High, L fur Low und C fur Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefugt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukunftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) wurde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) wurde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte konnen die Preisplots uberlagert werden, indem einfach eine weitere Overlay-Zeile zur Workbench hinzugefugt wird. StockCharts-Mitglieder konnen die Farben und den Stil andern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewahlt haben, offnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grune Dreieck klicken. Erweiterte Optionen konnen auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Uberlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufugen. Klicken Sie hier fur ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden konnen, um verschiedene gleitende durchschnittliche Situationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullishen Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er uber seinem Niveau vor funf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich uber dem 35-Tage-EMA auf uberdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem barischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fallt, solange er unter seinem Niveau vor funf Tagen handelt. Ein bariges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf uberdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Daruber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmarkte John MurphyHow, um einen 12-monatigen Rolling Average berechnen Ein regelma?iger 12-Monats-Durchschnitt reduziert ein Jahr der monatlichen Zahlen in einer einzigen durchschnittlichen Zahl. Ein 12 Monate wahrender Durchschnitt. Oder gleitenden Durchschnitt, ist einfach eine Reihe von 12-Monats-Durchschnittswerte uber mehrere aufeinander folgende 12-Monats-Perioden. Dieses statistische Tool kann Ihnen helfen, die Gesamtrichtung einer Reihe von monatlichen Daten zu messen. Weil es die Effekte von Monat zu Monat andert. Sie konnen einen 12 Monate wahrenden Durchschnitt verwenden, um fast jede Art von monatlichen Zahlen wie Einnahmen, Gewinne, Aktienkurse oder Kontostande zu analysieren. Schritt 1 Sammeln Sie die monatlichen Daten, fur die Sie einen Zwolfmonatsdurchschnitt berechnen mochten. Sie benotigen mindestens 13 aufeinander folgende Monate von Informationen, aber je mehr Sie haben, desto nutzlicher der rollende Durchschnitt sein wird. Nehmen Sie beispielsweise an, dass Sie fur die folgenden 14 Monate des Umsatzes einen Zwolfmonatsdurchschnitt berechnen mochten: Schritt 2 Geben Sie in diesem Beispiel die monatlichen Umsatzzahlen von Januar bis Dezember 2017 an: 50.000 55.000 60.000 65.000 70.000 75.000 72.000 70.000 68.000 71.000 76.000 85.000 817.000 Schritt 3 Teilen Sie Ihr Ergebnis mit 12, um die durchschnittliche Monatszahl fur die alteste 12-Monats-Periode zu berechnen. Dies ist der erste rollierende Durchschnitt. In diesem Beispiel teilen Sie 817.000 mal um 12: 817.000 / 12 Monate 68.083 fur die erste rollende durchschnittliche Schritt 4 Addieren Sie die monatlichen Zahlen fur die nachsten aufeinander folgenden 12-Monats-Zeitraum. Dies umfasst die vorangegangenen 12 Monate mit Ausnahme des altesten Monats. Es enthalt auch den neuesten Monat unmittelbar nach dem letzten 12-Monats-Zeitraum. In dem Beispiel ist die nachste aufeinanderfolgende 12-Monats-Zeitraum Februar 2017 bis Januar 2018. Fugen Sie die monatlichen Umsatzzahlen auf 840.000 zu bekommen. Schritt 5 Teilen Sie Ihr Ergebnis mit 12, um den zweiten rollierenden Durchschnitt zu berechnen. Im Beispiel, teilen Sie 840.000 durch 12: 840.000 / 12 70.000 zweiten rollenden Durchschnitt Schritt 6 Fugen Sie die monatlichen Daten fur die nachsten aufeinander folgenden 12-Monats-Zeitraum, und teilen Sie Ihr Ergebnis mit 12, um den dritten rollenden Durchschnitt zu berechnen. Wiederholen Sie die gleiche Berechnung fur jeden weiteren 12 Monate Zeitraum, um die verbleibenden rollenden Durchschnitte zu berechnen. Im Beispiel fugen Sie den monatlichen Umsatz von Marz 2017 bis Februar 2018 auf 852.000 zu bekommen. Teilen Sie 852.000 durch 12, um einen dritten gleitenden Durchschnitt von 71.000 zu erhalten. Die Zwolfmonatsdurchschnittsdurchschnittswerte betragen 68.083, 70.000 und 71.000, was eine steigende Umsatzentwicklung wahrend des angegebenen Zeitraums zeigt. Tipp Plot Ihre monatlichen Zahlen und 12-Monats-gleitenden Durchschnitt auf einem Diagramm, um den Trend Ihrer Daten zu sehen. Moving Averages, Summen, etc. Die blaue Linie glattet zufallige Fluktuationen, erzahlt eine weniger uberreaktive Trend Ich erkannte kurzlich, dass dieses Thema Wurde nie zuvor in seiner einfachsten Form auf dieser Seite abgedeckt. Eigentlich war es das Thema einer Gastpost durch den geschatzten David Churchward. Und auch von dem gleichgeschatzten Kasper de Jonge. Aber keiner dieser Stellen profitierte von den v2-Funktionen, die uns heute zur Verfugung standen). Zur Veranschaulichung, was wir mit state-of-the-art-Power-Pivot Formeln tun konnen, konnen mit diesem einfachen Modell starten: Und eine einfache Dreh: Das verkaufte Einheiten messen die gezackte rote Linie in der Grafik an der Spitze der Post ist, und Seine Formel ist sehr einfach: Einheiten verkauft SUM (SalesQtySold) Und wir wollen eine Version von Einheiten verkauft, die uber einen Zeitraum von 3 Monaten geglattet wird. Sum Verschieben Fangen wir mit einer Formel starten, die eine Summe der letzten drei Monate (einschlie?lich des aktuellen): 3 Monats-Summe Verkaufte Einheiten CALCULATE (verkaufte Einheiten, DATESINPERIOD (Calendar, lastdate (Calendar), - 3, Monat)) und sehen, wie das aussieht: gleitender 3-Monats-Summe der aktuelle Monat Reflektiert und den vor zwei Monaten Moving Average ersten Versuch, OK, aber diese Zahl ist gro?er als ein einzelner Monat und tut das Ausma? unserer realen Welt Geschaft passen, so dass wir Mochte nicht, dass wir wollen, dass die durchschnittliche Version der. Es ist ein 3-Monats-Summe, also den Durchschnitt zu bekommen, konnten wir nur teilen mit 3: 3 Monat O Dividieren 3 3 Monats-Sum-Einheiten verkauft / 3, die wie folgt aussieht: 3 Monats-Avg Via Division durch 3 hat einen Nachteil Diejenigen Erste zwei Monate, da sie die ersten zwei Monate in unserem Kalender sind, fassen zusammen weniger als 3 Monate im Wert von Verkaufen, aber immer noch durch 3 teilen. Es ist also ungerecht fahrt ihren Durchschnitt. Moving Average Korrigierte Wir konnen fur dieses Konto von unseren Nenner Andern einer ahnlichen Logik, die dem Zahler zu verwenden: 3 Monats-Avg Korrigierte 3 Monats-Sum-Einheiten verkauft / CALCULATE (DistinctCount (Calendar Monat), DATESINPERIOD (Calendar, lastdate (Calendar), -3, Monat)) Auf Englisch: Nehmen Sie die 3-Monats-Summenma?nahme, die wir bereits haben und teilen Sie sie durch die Anzahl der verschiedenen (einzigartigen) Monate haben wir uber die gleiche 3 Monate Zeitraum. Diese Calc ist gerechter auf die Monate zu Beginn Variationen Es gibt taglich eine Reihe von Variationen dieses Ansatzes / wochentlich / Quartals - Versionen fur Kalender zu korrigieren, die uber den Bereich der Daten erweitern, in dem Sie Verkaufe haben, es zu individuellen Kalendern uber die Anpassung Gro?te Formel in der Welt. Etc. aber ich werde abwarten und sehen, was die Leute fragen, in den Kommentaren, bevor graben in eine dieser. Bitte geben Sie diese Eines der Grundungsingenieure hinter Power-Pivot wahrend seiner 14-jahrigen Karriere bei Microsoft, und der Schopfer der weltweit erste Cloud-Power-Pivot-Service, ist Rob eine der fuhrenden Autoritaten auf Self-Service Business Intelligence der nachsten Generation Tabellenkalkulationstechnologie . Dieser Beitrag wurde 27 Kommentare Ist es 8220X Monate zu kontrollieren kompliziert moving8221 aus Excel eine Zelle in Excel, wo wir 3 setzen, 6, 12 oder sogar 1. Es funktioniert But8230..I mit Tagen arbeite 8211 gesagt, ich brauche zu bekommen Ein rollendes 28-Tage-Mittel von einer meiner Ma?nahmen. Dies funktioniert gut, wenn ich das Ergebnis mit meinem Date-Attribut. Aber auch meine Kalender Dimension hat eine diskrete, nicht-kontinuierliche Attribut namens DateMonth (die wie 1-Jan aussieht, 2-Jan etc.) Ich hatte gehofft, dies erlauben wurde mir dann mein Jahr Attribut zu nehmen und vergleichen Sie die 28 Tage Durchschnitt fur Der 1. Januar uber mehrere Jahre hinweg. So konnten Sie ein Liniendiagramm, wo die Achse 1-Jan bis 31-Dez (ohne Bezugnahme auf das Jahr) und die Serie Kategorie ist fur Jahr, so dass eine Zeile fur jedes Jahr. Hoffe jemand Die letzte Gleichung 8211 vorgesehen helfen konnte Moving Average Korrigierte 8211 einen Nenner mit einem Wert von 12 liefert (dh es ist davon abhangig, wann mein Calendar-Monat beginnt. So eine richtige 12 Monate gleitenden Durchschnitt zu haben, mussen meine Daten und Kalender Start zur gleichen Zeit). Irgendwelche Vorschlage ich es herausgefunden: Was ich tat, gestartet wurde meine Monate gerechnet ab dem ersten Tag meiner Verkaufe beginnen (das hei?t 40.663 ist der letzte Tag, bevor ich die Monate zahlen, wo mein Umsatz beginnen wollte). Hoffe, dies kann helfen, jemand auf der Suche nach diesem Blog Beitrag William, du bist ein Lebensretter. Ich versuchte herauszufinden, warum mein Nenner 3 fur den altesten Monat von Daten hielt ich mit arbeitete. Ich schatze Ihr Beispiel und Erklarung, die genau auf meine Situation angewendet. John Pullin sagt: ich hier 8211 man eine bessere Losung fur die letzte Bemerkung, die die Anzahl der Monate berechnet, indem zu teilen, wenn Sie Ihre Daten und Kalender nicht zur gleichen Zeit beginnen. Dies war die ursprungliche CALC: 3 Monats-Avg Korrigierte 3-Monats-Einheiten gleitenden Summe verkauft / CALCULATE (DistinctCount (Calendar Monat), DATESINPERIOD (Calendar, lastdate (Calendar), - 3, Monat)) und seiner auf dem Teiler, dass die Anderung ist Benotigt 8211, um richtig zu ermitteln, wo man durch 2 und dann 1 (fur die ersten 3 Monate in Ihren Daten) teilen muss. Das funktioniert unter ein Genuss: 3 Month Moving Average 8211 Arbeits 3 Monats-Sum / CALCULATE (Berechnungs (CountRows (VALUES (DimDateCalendarMonth)), Factsales), DATESINPERIOD (DimDateDatekey, lastdate (DimDateDatekey), - 3, Monat)) Wo Factsales ist Ihre Faktentabelle obvs. Hoffe, dies hilft jemand anderen 8211, wie es fuhr mich wutend Vikas Gautam sagt: Ich habe eine Frage. Was passiert, wenn wir den Durchschnitt der letzten 30 Handelstage oder Arbeitstage benotigen. Naturlich wurden wir eine Datumspalte haben, die den Handelstag und den entsprechenden Verkaufsbetrag darstellt. 1 Monat Durchschnitt mit Ihrer Formel gewonnen8217t die gleiche Sache sein. Als Exact 30 Tage8217s Durchschnitt ist hier erforderlich. Wurden Sie bitte eine Formel vorschlagen. Die schwierige Sache ist die Berechnung basiert auf dem Finanzdatum anders als das Kalenderdatum, da fast alle vorhandenen Zeit intelligente Datumsfunktionen nicht verwendet werden konnen. Irgendein Beispiel Berechnungsformel auf der Grundlage der finanziellen Datum habe ich eine Fulle von Informationen uber die Berechnungen auf den Kunden basiert aus dem oben genannten Link 8220Greatest Formel in der world8221. It8217s sehr hilfreich8230 .. Dies ist ein gro?er Beitrag von allen. Ich mochte wissen, was, wenn die Verkaufe in einem der letzten drei Monate ist null oder kein Umsatz uberhaupt, dann wie wurden die Formeln vorgeschlagen Arbeit. Ich mochte herausfinden, die Anzahl der Monate vom aktuellen Monat bis zum letzten drei Monate mit Verkaufen. Sagen, ich bin im Mai 2014 die letzten drei Monate werden einschlie?lich Mai 2014. Marz 2014, April 2014 und Mai 2014. Aber April 2014 hat keinen Umsatz. So sollte es Summe von Mar und Mai 2014 Umsatz geteilt durch 2 und nicht 3. Angenommen, wir haben einen Umsatz fur Juni 2014 und Juli 2014. Fur Juni 2014 die durchschnittlichen letzten 3 Monate sollte (My 2014 Juni 2014) / 2. Fur Jul 2014 die durchschnittlichen letzten 3 Monate sollte (Mai 2014 Juni 2014 Juli 2014) / 3. Jede Hilfe, dies zu erreichen wird sehr geschatzt werden. Hey, brillante Losung. Aber jetzt I8217m auf der Suche nach dem gleichen Zusatz wie CheenuSing erwahnt. Einige Reihen in meinen Daten don8217t haben Verkaufe in der letzten Periode, aber andere tun. CheenuSing, haben Sie die Losung gefunden, dass I8217d am meisten dankbar, danke. Im neu mit allen DAX-Funktionen und ziemlich kampfen mit meinem gleitenden Durchschnitt Berechnung. Ich brauche nur die gleitenden Durchschnitt von 3 Monaten zuruck nicht einschlie?lich der aktuelle Monat. Ich versuchte mit 8220IF8221 aber nie gearbeitet. Kann jemand mir helfen mit ihm