Расширенные возможности анализа данных с помощью Excel: структурированные ссылки, AVERAGEIFS, MAX...

Описание: @MattMacarty #excel #анализданных #финансовыеданные #xlookup #структурированныессылки

*Преобразуйте необработанные рыночные данные в полезные выводы с помощью расширенной логики Excel.*

В третьей части нашей серии статей об анализе данных мы переходим от базовой очистки данных к высокоуровневой аналитике. Используя набор данных о динамике акций Nvidia (NVDA), мы применяем сложные формулы для выявления экстремальных значений, расчета скользящих периодов ретроспективного анализа и анализа направленности колебаний по дням недели. В этом уроке основное внимание уделяется масштабируемым методам «профессионального уровня», таким как структурированные табличные ссылки и многокритериальные функции IFS.

Это видео, третья часть серии статей об анализе данных в Excel, демонстрирует, как рассчитывать ключевые показатели. Найти лучшие и худшие торговые дни, определить условные значения на основе нескольких критериев и определить значения в течение периода ретроспективного анализа, используя различные функции и формулы Excel. Такой подход помогает понять различные методы анализа данных в рамках аналитической структуры.


⏱️ Технические этапы
0:00 - Введение: Часть 3 Цели и аналитическая структура
0:35 - Подготовка данных: Форматирование процентов и улучшение читаемости
0:54 - *Вспомогательные столбцы:* Извлечение лет и обработка логики преобразования даты в целое число
1:55 - Настройка аналитической рабочей области (пример использования Nvidia)
2:12 - Поиск абсолютно лучших и худших дней производительности
3:02 - *INDEX & MATCH:* Извлечение дат для конкретных математических значений
4:46 - *XLOOKUP:* Современный поиск данных в финансовых таблицах
5:34 - *MAXIFS:* Реализация скользящего 90-дневного максимума
7:31 - Визуальный аудит против формульного анализа: почему логика побеждает
8:23 - Разбор по дням недели: Расчет лучших/худших Дни по именам
9:48 - *AVERAGEIFS:* Анализ смещения производительности (понедельники против сред)
11:34 - Архитектура: Преобразование таблиц Excel обратно в диапазоны
12:07 - *Булевы вычисления:* Преобразование значений True/False в целые числа с помощью метода "--"
14:16 - Многокритериальная логика: Фильтрация производительности за 2024 год
15:15 - Перспективы на будущее: Переход к финансовым информационным панелям

---

🏛️ Основные моменты реализации
В этом руководстве особое внимание уделяется созданию надежной базы данных для финансовых исследований:

*1. Расширенная логика поиска:*
Сравнение *XLOOKUP* и традиционной архитектуры *INDEX/MATCH* для поиска дат, связанных с экстремальными движениями цен.

*2. Многокритериальная агрегация:*
Использование `AVERAGEIFS`, `MAXIFS` и `MINIFS` для сегментации данных по дням недели и годам, что позволяет проводить углубленный исторический анализ.

*3. Преобразование булевой логики:*
Использование оператора двойного отрицания (`--`) для преобразования булевой логики в двоичную (1/0) для подсчета конкретных торговых дней и событий.


---

🔗 Профессиональные ресурсы

✅ *Посетите Alphabench для получения данных Excel и Data:* https://alphabench.com

✅ *Часть 1 серии (Подготовка данных):*    • Building a LIVE Algorithmic Trading Bot wi...  
✅ *Часть 2 серии (Очистка):*    • Excel Power-Up: Structured References, Log...  

✅ *Подпишитесь на канал, чтобы получать больше уроков по данным и количественным методам:* https://www.youtube.com/subscription_...

**Отказ от ответственности: Это видео предназначено только для образовательных целей и не является инвестиционной рекомендацией.**