What039s forskjellen mellom flytte gjennomsnittlig og vektet glidende gjennomsnitt Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på prisene ovenfor, ville bli beregnet ved hjelp av følgende formel: På grunnlag av ligningen ovenfor var gjennomsnittsprisen over perioden som er oppført ovenfor, 90,66. Bruk av bevegelige gjennomsnitt er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veier noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer til spill. Veidede gjennomsnitt gir tyngre vekting til mer gjeldende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden. Summen av vektingen skal legge til opptil 1 (eller 100). Når det gjelder det enkle glidende gjennomsnittet, er vektene fordelt like mye, og derfor er de ikke vist i tabellen ovenfor. Sluttpris på AAPLMoving Gjennomsnitt eller rullende gjennomsnitt Gjennomsnittlig teknikk brukt i forretningsmessig praksis med tittel rullende gjennomsnitt kan også refereres til som et bevegelige gjennomsnitt. Disse gjennomsnittsteknikker beregnes nøyaktig på samme måte. Den riktige tittelen som skal brukes for denne gjennomsnittsteknikken, kommer egentlig ned til hvordan man foretrekker å visualisere denne teknikken i handling, enten rullende eller bare flytte. Slik beregner du et rullende gjennomsnitt For å følge med på hvordan du beregner et rullende gjennomsnitt, kan du laste ned Eksempel på grunnleggende rullende gjennomsnittprognose. som det vil bli brukt til å forklare beregningene i denne delen. Den første avgjørelsen et selskap må gjøre når man beregner et rullende gjennomsnitt er hvor mange perioder som vil bli gjennomsnittet kjent som n. I eksemplet, n 4 perioder. Det vil si at fire perioder med historiske data vil bli brukt til å utvikle rullende gjennomsnitt. Et selskap må velge antall perioder de vil gjennomsnittlig basert på hvor reaktive de vil at rullende gjennomsnitt skal være med registrerte dataendringer. Jo flere perioder som er, desto mindre reaktive vil de rullende gjennomsnittene være, som betyr at du bruker bare noen få perioder, som en eller to, vil gi svært reaktiv rullende gjennomsnitt, men da, med de små dataene, kan du også bare bruke et standard gjennomsnitt. Beregning av rullende gjennomsnitt krever data registrert over flere sammenhengende tidsperioder. Vanligvis brukes historiske data, som historisk salg, produksjon, eller til og med fortjeneste. Dette rullende gjennomsnittet gir en fremtidig verdi, kjent som en prognose. En prognose er en beregnet prognose for alle typer fremtidige data for neste forretningsperiode, inkludert daglige, ukentlige eller månedlige prognoser basert på det siste antall perioder, n, av historisk registrerte data som brukes i beregningen. Nærmere bestemt kan et rullende gjennomsnitt defineres som et kontinuerlig bevegelig, beregnet gjennomsnitt av det siste antall perioder n, definert av selskapet. La oss se på eksemplet for å se hvordan denne beregningen fungerer. I tabell 1 i eksemplet er den første prognosen beregnet for periode fem som er 775. Dette ble beregnet ved å gjennomsnittlig de fire siste historiske databrikkene rett før periode fem angitt med røde merker, siden n 4 perioder for dette eksempelet. De detaljerte beregningene for perioden fives prognose er forklart i Tabell 2. Når de faktiske dataene for perioden fem er samlet og registrert i tabellen, kan prognosen for periode seks beregnes. Den rullende gjennomsnittlige prognosen for periode seks beregnes basert på de fire siste historiske dataene før den sjette perioden, et gjennomsnitt av de historiske dataene for perioder to til fem, indikert med blå markeringer. Prognosen er da dokumentert i tabellen, som er den blå 825-prognosen for periode seks i tabell 1 i eksemplet. For å se detaljerte beregninger for sjette perioder prognose, se den andre rad i tabell 2 i eksemplet. For å finne ut hvordan du beregner en rullende gjennomsnittlig prognose ved hjelp av to variabler, fortsett å lese på side 2. Lær hvordan du beregner et rullende gjennomsnitt for å utvikle en prognose. Denne delen inneholder en veiledning om hvordan du kan beregne en rullende gjennomsnittlig produksjonsprognose og hvordan du kan beregne en rullende gjennomsnittlig salgsutsikt med arbeidseksempler for begge avdelinger av en bedrift. Produksjonsprognoser for beregning av produksjonsprosess Produksjonsprognosen kan beregne hvor mange elementer som skal produseres for å møte etterspørselen fra selskapets kjøpere, kjent som produksjonsplanlegging eller å beregne hvor mange varer som skal lagres i en butikk, kjent som etterspørselsplanlegging. For å følge med hvordan du beregner rullende gjennomsnittlige produksjonsprognoser, last ned Computing Rolling Average Manufacturing Forecasts en Microsoft Excel-fil som inneholder to arbeidseksempler på en rullende gjennomsnittlig produksjonsprognoseberegning. Produksjonsplanleggingsprognosen - (Side 1) Produksjonsplanlegging i et produksjonsanlegg avhenger av hvor mye enheter forventes å bli krevd av kjøpere i fremtiden. Som vist på side 1. å beregne en rullende gjennomsnittlig produksjonsplanleggingsprognose for å forutsi hvor mange enheter som skal produsere et selskap, må vite hvor mange enheter som ble krevd i de siste nene perioder. Det siste antall n perioder er i gjennomsnitt for å skape en prognose. Etter hvert som en måned er ferdig, ruller antall n perioder til gjennomsnittet de siste n perioder. Dette kan ses i eksemplet. Antall perioder som brukes er fire perioder, som angitt av n4 perioder. Periode fem er prognostisert i gjennomsnitt perioder en til fire periode seks er prognostisert av gjennomsnittlig perioder to til fem og så videre. Hvis flere perioder brukes til å beregne en rullende gjennomsnittlig prognose, vil prognosen være mindre responsiv. Bruk av bare to til fire perioder er vanligvis det vanlige antall perioder som produserer selskaper, som bruker for å beregne prognoser for produksjonsplanlegging. Etterspørselsplaneringsprognosen - (Side 2) Etter nøye analyse av Page 1. Forespørselsplanleggingsprognosen på Page 2 kan få en svært nær likhet. Eksemplene på begge sider er praktisk talt de samme, men i etterspørselsplanlegging vil historiske data om antall enheter som selges til kjøpere eller kunder, være den beste metriske for å beregne en rullende gjennomsnittlig etterspørselsplanleggingsprognose mer nøyaktig. Slik beregner du flytende gjennomsnittlig salgsutsikter En flytende gjennomsnittlig salgsforespørsel beregnes på samme måte som en produksjonsprognose. For å se en flytende gjennomsnittlig salgsforespørsel, last ned eksemplet på en flytende gjennomsnittlig salgsutsikt. Dette er også en Excel-fil, som for eksempel Computing Rolling Average Manufacturing Forecasts, som ble omtalt i forrige seksjon, men denne filen har tre sider. De ekstra to sidene inneholder eksempler på vektet flytende gjennomsnittlig salgsprognose og eksponentiell utjevningssalgsprognose. For mer informasjon om alle tre prognoseeksemplene som er omtalt i eksempelet på en flytende gjennomsnittlig salgsutsikt, vennligst sjekk ut det komplette arbeidseksemplet av en salgsutsikt for 3 prognosemetoder. Berry, W. L. Jacobs, F. R. Vollmann, T. E. Whybark, D. Clark. Produksjonsplanlegging og kontroll for Supply Chain Management. (2005). Kapittel 2: Etterspørselsbehandling (s. 17-52) Bilder: Laget av forfatteren av denne artikkelen, Christopher Kochan. Mediefiler: Alle mediefiler som er omtalt i denne artikkelen ble opprettet av forfatteren, Christopher Kochan spesielt for leserne til denne artikkelen. Navigasjon Jeg vet at dette kan oppnås med boost per: Men jeg vil virkelig unngå å bruke boost. Jeg har googled og ikke funnet noen egnede eller lesbare eksempler. I utgangspunktet vil jeg spore det bevegelige gjennomsnittet av en pågående strøm av en strøm av flytende punktnumre ved å bruke de siste 1000 tallene som en dataprøve. Hva er den enkleste måten å oppnå dette på, jeg eksperimenterte med å bruke et sirkulært array, eksponentielt glidende gjennomsnitt og et enklere glidende gjennomsnitt og fant ut at resultatene fra det sirkulære arrayet passer mine behov best. spurte 12. juni kl 12:38 Hvis dine behov er enkle, kan du bare prøve å bruke et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Enkelt sagt, du lager en akkumulatorvariabel, og når koden ser på hver prøve, oppdaterer koden akkumulatoren med den nye verdien. Du velger en konstant alfa som er mellom 0 og 1, og beregner dette: Du trenger bare å finne en verdi av alfa hvor effekten av en gitt prøve bare varer i ca 1000 prøver. Hmm, jeg er egentlig ikke sikker på at dette passer for deg, nå som jeg har sagt det her. Problemet er at 1000 er et ganske langt vindu for et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Jeg er ikke sikker på at det finnes en alfa som vil spre gjennomsnittet over de siste 1000 tallene, uten understrøm i flytpunktsberegningen. Men hvis du vil ha et mindre gjennomsnitt, som 30 tall eller så, er dette en veldig enkel og rask måte å gjøre det på. svarte 12. juni kl 12:44 1 på ditt innlegg. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet kan la alfa variere. Så dette tillater det å bli brukt til å beregne tidsbasen gjennomsnitt (for eksempel bytes per sekund). Hvis tiden siden den siste akkumulatoroppdateringen er mer enn 1 sekund, lar du alfa være 1,0. Ellers kan du la alpha være (usecs siden sist oppdatering1000000). ndash jxh Jun 12 12 at 6:21 I utgangspunktet vil jeg spore det bevegelige gjennomsnittet av en pågående strøm av en strøm av flytende punktnumre ved å bruke de siste 1000 tallene som en datasample. Vær oppmerksom på at under oppdateringer summen som elementer som addreplaced, unngå kostbare O (N) traversal å beregne summen som trengs for gjennomsnittet - on demand. Totalt er det laget en annen parameter fra T for å støtte f. eks. bruker en lang lang når totalt 1000 lang s, en int for char s, eller en dobbel til total float s. Dette er litt feil i at numsamples kan gå forbi INTMAX - hvis du bryr deg om at du kan bruke en usignert lang lang. eller bruk et ekstra bool data medlem til å registrere når beholderen først fylles mens sykkel nummeprøver rundt arrayet (best deretter omdøpt noe uskyldig som pos). besvart 12. juni 12 klokka 5:19 en antar at kvote-operatør (T-prøve) kvot er faktisk quotvoid operatorltlt (T-prøve) sitat. ndash oPless 8 Jun 14 kl 11:52 oPless ahhh. godt observert. egentlig mente jeg at det skulle være tomt operatør () (T-prøve), men selvfølgelig kunne du bruke hvilken som helst notasjon du likte. Vil fikse, takk. ndash Tony D Jun 8 14 at 14:27Jan 8, 2009: 10:02 CST Noen lesere har spurt om forskjellen mellom enkle og eksponentielle flytende gjennomsnitt, og jeg ønsket å ta opp det i et pedagogisk innlegg. I kartleggingen benytter jeg 20 og 50-tiden Eksponentiell Moving Average (EMA) og også 200-tiden Simple Moving Average (SMA). Jeg gjør dette fordi jeg vil ha de kortere gjennomsnittene for å spore prisene nærmere 8211 og I8217m interessert i spredningen sammen med 8216orientation8217 av 20 og 50 EMAer, men jeg vil også se en gjennomsnittlig pris de siste 200 handelsdager som er uvektet , derfor bruker jeg SMA til langsiktige formål. Også mange fond følger 200 dag eller uke SMA, og det kan være all den tekniske analysen de bruker, så det har en tendens til å forårsake 8216reactions8217 og er et viktig nivå å se på. Jeg liker å bruke 20 og 50 EMA-ene for å avgjøre strukturen (uptrenddowntrend) og også å utvikle lavrisiko, høy sannsynlighet for handelstiltak (oppføringer) i et trendmiljø (kjøp av tilbakebetalinger til 20 eller 50 EMA i en økende trend , for eksempel). Så hva er forskjellen mellom enkle og eksponentielle gjennomsnitt I stedet for å gjenopprette hjulet for deg, vil jeg lede deg til den mest omfattende gratis ressursen på glidende gjennomsnitt I8217ve sett på nettet, som er StockCharts8217s artikkel om Moving Averages. Her er noen få viktige punkter trukket fra denne artikkelen: 8220A Enkelt glidende gjennomsnitt er dannet ved å beregne gjennomsnittlig (gjennomsnittlig) pris på et sikkerhetsnivå over et spesifisert antall perioder. Eksponentielle flytende gjennomsnitt reduserer lagringen ved å bruke mer vekt til siste priser i forhold til eldre priser. For å redusere lagringen i enkle bevegelige gjennomsnitt, bruker teknikere ofte EMAer. Den opprinnelige tanken for noen er at større følsomhet og raskere signaler er bundet til å være gunstig. Dette er ikke alltid sant og gir et godt dilemma for teknisk analytiker: handeln mellom følsomhet og pålitelighet. Alle bevegelige gjennomsnitt er forsinkende indikatorer og vil alltid være 8220behind8221 prisen. Når prisene er trending, jobber glidende gjennomsnitt godt. Men når priser ikke trender, kan bevegelige gjennomsnitt gi misvisende signaler.8221 Summen: 8220Det eksponentielle glidende gjennomsnittet er konsekvent nærmere den faktiske prisen.8221 Godt spørsmål jeg ønsket å sitere fra StreetAuthority8217s MA Artikkel for et kortfattet svar: 8220What er Formålet med det eksponentielle glidende gjennomsnittet Flytte gjennomsnitt er forsinkende indikatorer, og vil derfor per definisjon gi sent signaler. Ved å veie de siste prisdataene tyngre. eksponentielle glidende gjennomsnitt forsøker å øke hastigheten på signalet som er gitt. Ulempen ved å gjøre dette er selvfølgelig at dette raskere signalet noen ganger kan være for tidlig og derfor gi svinghandleren en falsk indikasjon på handel.8221 Til slutt kommer det ned til din erfaring og til og med tegnet av en gitt sikkerhet 8211 noen har en tendens til å bedre med SMA mens andre gjør det med EMA 8211, det krever øvelse og erfaring for å finne balansen som virker for deg. Det er dessverre ingen hurtige svar. Gjennom min erfaring og handelsstil har I8217ve gått på kompromiss og bosatt seg på 20 og 50 EMAer sammen med 200 SMA, selv om jeg kjenner mange forhandlere som gjør det bra med mange andre kombinasjoner. Bla gjennom disse to artiklene for detaljer, og vær så snill å dele erfaringene dine i kommentarseksjonen slik at vi kan lære av hverandre.
No comments:
Post a Comment