Front Vektet Moving Average Formel

Veidede bevegelige gjennomsnitt Det grunnleggende. Over årene har teknikere funnet to problemer med det enkle glidende gjennomsnittet. Det første problemet ligger i tidsrammen for det bevegelige gjennomsnittet. MA De fleste tekniske analytikere mener at prisaksjonen åpning eller avsluttende aksjekurs ikke er nok for å avhenge av riktig forutsigelse av kjøp eller salg av signaler fra MAs crossover-handlingen For å løse dette problemet, tilordner analytikere nå mer vekt til de nyeste prisdataene ved å bruke den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA Lær mer i å utforske eksponentielt veidende flytende gjennomsnitt . Et eksempel For eksempel, ved hjelp av en 10-dagers MA, ville en analytiker ta sluttprisen på den tiende dagen og multiplisere dette nummeret med 10, den niende dagen med ni, den åttende dagen med åtte og så videre til den første av MA Når summen er bestemt, vil analytikeren da dividere tallet ved å legge til multiplikatorene. Hvis du legger til multiplikatorene i 10-dagers MA-eksemplet, er tallet 55 Denne indikatoren er kjent som en s det lineært vektede glidende gjennomsnittet For relatert lesing, sjekk ut enkle bevegelige gjennomsnittsverdier. Gjør trendene ut. Mange teknikere er fast troende på den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA. Denne indikatoren har blitt forklart på så mange måter at det forveksler både studenter og investorer. Kanskje Den beste forklaringen kommer fra John J Murphy s tekniske analyse av finansmarkedene, publisert av New York Institute of Finance, 1999. Det eksponensielt glattede glidende gjennomsnittet adresserer begge problemene knyttet til det enkle glidende gjennomsnittet. Først tildeler det eksponensielt glatte gjennomsnittet en større vekt på nyere data Det er derfor et vektet glidende gjennomsnitt. Mens det tildeles mindre betydning for tidligere prisdata, inkluderer den i beregningen alle dataene i instrumentets levetid. I tillegg er brukeren i stand til å juster vekten for å gi større eller mindre vekt til den siste dagens pris, som legges til en prosentandel av forrige dag s verdi Summen av begge prosentverdiene legger til 100. For eksempel kan prisen for siste dag sættes til en vekt på 10 10, som legges til forrige dagers vekt på 90 90 Dette gir den siste dagen 10 av totalvekten Dette vil være tilsvarer et 20-dagers gjennomsnitt, ved å gi den siste dagsprisen en mindre verdi på 5 05. Figur 1 Eksponentielt slipt Moving Average. Ovenstående diagram viser Nasdaq Composite Index fra den første uken i august 2000 til 1. juni 2001 Som du tydeligvis kan se, har EMA, som i dette tilfellet bruker sluttprisdataene over en 9-dagers periode, bestemt salgssignaler den 8. september merket med en svart nedpilen. Dette var dagen at indeksen brøt under 4000-nivået Den andre svarte pilen viser et annet nedre ben som teknikerne faktisk forventer. Nasdaq kunne ikke generere nok volum og interesse fra detaljhandlerne til å bryte 3.000-merket. Deretter duger du igjen til bunn ut på 1619 58 på 4 april Oppgangen til 12. april er markert med en pil Her er indeksen stengt på 1961 46, og teknikere begynte å se institusjonelle fondforvaltere begynner å hente ut noen gode kjøp som Cisco, Microsoft og noen av energirelaterte problemstillinger. Les våre relaterte artikler. Flytte gjennomsnittlige konvolutter Raffinere A Popular Trading Tool og Moving Average Bounce. En undersøkelse gjort av USAs Bureau of Labor Statistics for å måle ledige stillinger. Det samler inn data fra arbeidsgivere. Det maksimale beløpet av penger USA kan låne. Gjeldstaket ble opprettet under Second Liberty Bond Act. The rentesats der en depotinstitusjon låner midler opprettholdt i Federal Reserve til en annen depotinstitusjon.1 Et statistisk mål for spredningen av avkastning for en gitt sikkerhets - eller markedsindeks Volatilitet kan enten måles. En handling som den amerikanske kongressen passerte i 1933 som Banking Act, som forbød kommersielle banker fra å delta i investeringen. Nonfarm lønn refererer til enhver jobb utenfor gårder, private husholdninger og nonprofit-sektoren. Det amerikanske presidiet for arbeid. Eksponentiell utjevning forklart. Copyright innhold på er beskyttet av copyright og er ikke tilgjengelig for republisering. Når folk først møter begrepet eksponentiell utjevning, tror de kanskje det høres ut som et helvete av en mye utjevning uansett utjevning er De begynner å forestille seg en komplisert matematisk beregning som sannsynligvis krever en grad i matematikk å forstå, og håper det er en innebygd Excel-funksjon tilgjengelig hvis de noensinne trenger å gjøre det. Virkeligheten av eksponensiell utjevning er langt mindre dramatisk og langt mindre traumatisk. Sannheten er at eksponensiell utjevning er en veldig enkel beregning som oppnår en ganske enkel oppgave. Det har bare et komplisert navn fordi det som teknisk skjer som følge av denne enkle beregningen, er faktisk litt komplisert. For å forstå eksponentiell utjevning, hjelper det å begynne med det generelle begrepet utjevning og et par andre vanlige metoder som brukes til å chieve smoothing. What er smoothing. Smoothing er en veldig vanlig statistisk prosess Faktisk støter vi jevnlig på jevne data i ulike former i vårt daglige liv. Hver gang du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, bruker du et glatt nummer hvis du tenker på hvorfor du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, vil du raskt forstå begrepet utjevning For eksempel har vi nettopp opplevd den varmeste vinteren på rekord Hvordan kan vi kvantifisere dette Vel, vi begynner med datasett av de daglige høye og lave temperaturene for perioden kalder vi vinteren for hvert år i innspilt historie, men det gir oss en mengde tall som hopper rundt ganske, det er ikke som hver dag i vinter var varmere enn de tilsvarende dagene fra alle tidligere år. Vi trenger et nummer som fjerner alt dette hopper rundt fra dataene, slik at vi lettere kan sammenligne en vinter til den neste. Fjerning av hoppingen rundt i dataene kalles utjevning, og i dette tilfellet kan vi bare bruke et enkelt gjennomsnitt t o gjennomføre utjevning. I etterspørselsforespørsel bruker vi utjevning for å fjerne tilfeldig variasjonsstøy fra vår historiske etterspørsel. Dette gjør at vi bedre kan identifisere etterspørselsmønstre, hovedsakelig trend og sesongmessighet og etterspørselsnivåer som kan brukes til å estimere fremtidig etterspørsel. Støyen i etterspørselen er samme konsept som daglig hopping rundt temperaturdataene Ikke overraskende er den vanligste måten folk fjerner støy fra etterspørselshistorien å bruke et enkelt gjennomsnitt eller mer spesifikt et glidende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt bruker bare et forhåndsdefinert antall perioder for å beregne gjennomsnitt, og disse periodene flytter når tiden går. For eksempel hvis jeg bruker et 4 måneders glidende gjennomsnitt, og i dag er 1. mai, bruker jeg gjennomsnittlig etterspørsel som skjedde i januar, februar, mars og april 1. juni , Vil jeg bruke etterspørselen fra februar, mars, april og mai. Vikket glidende gjennomsnitt. Når du bruker et gjennomsnitt bruker vi den samme vekten vekten til hver verdi i datasettet. I løpet av 4 måneder flyttes en hver måned representerte 25 av det bevegelige gjennomsnittet Når du bruker etterspørselshistorie for å projisere fremtidig etterspørsel og spesielt fremtidig trend, er det logisk å komme til den konklusjonen at du vil at nyere historie har større innvirkning på prognosen. Vi kan tilpasse vår gjennomsnittlig beregning for å bruke forskjellige vekter til hver periode for å få våre ønskede resultater Vi uttrykker disse vektene som prosentandeler, og summen av alle vekter for alle perioder må legge til opptil 100 Derfor, hvis vi bestemmer oss, vil vi søke 35 som vekten for nærmeste periode i vårt 4 måneders veide glidende gjennomsnitt, kan vi trekke 35 fra 100 for å finne at vi har 65 igjen å dele over de andre 3 periodene. For eksempel kan vi ende opp med en veiing på 15, 20, 30 og 35 henholdsvis i de 4 månedene 15 20 30 35 100. Eksponentiell utjevning. Hvis vi går tilbake til konseptet med å bruke en vekt til den siste perioden som 35 i det forrige eksempelet og sprer den gjenværende vekten beregnet ved å subtrahere m ost siste tidsvekt på 35 fra 100 til 65, har vi de grunnleggende byggeblokkene for vår eksponensielle utjevningsberegning. Den kontrollerende inngangen til eksponensiell utjevningsberegning er kjent som utjevningsfaktoren kalles også utjevningskonstanten. Det representerer i hovedsak vektingen som brukes på siste periodes etterspørsel Så, der vi brukte 35 som vekten for den siste perioden i den veide gjennomsnittlige beregningen, kunne vi også velge å bruke 35 som utjevningsfaktoren i vår eksponensielle utjevningsberegning for å få en lignende effekt. Forskjellen med eksponensiell utjevning beregning er at i stedet for oss å også finne ut hvor mye vekt som skal gjelde for hver tidligere periode, er utjevningsfaktoren brukt til å automatisk gjøre det. Så her kommer eksponentiell del Hvis vi bruker 35 som utjevningsfaktor, vekting av den siste perioden etterspørselen vil bli 35 Vektingen av neste siste periode s krever perioden før mest recen t vil være 65 av 35 65 kommer fra å trekke 35 fra 100 Dette tilsvarer 22 75 vekting for den perioden hvis du gjør matematikken. Den neste siste periodens etterspørsel vil være 65 av 65 av 35, som tilsvarer 14 79 Perioden før det blir vektet som 65 av 65 av 65 av 35, som tilsvarer 9 61 osv. Og dette går videre gjennom alle dine tidligere perioder helt tilbake til begynnelsen av tiden eller det punktet du begynte å bruke eksponensiell utjevning for det aktuelle elementet. Du antar sannsynligvis at det ser ut som en masse matematikk, men skjønnheten i eksponensiell utjevningsberegning er det i stedet for å beregne for hver tidligere periode hver gang du får en ny periodes etterspørsel, bruk bare utgangen av eksponensiell utjevningsberegning fra forrige periode for å representere alle tidligere perioder. Er du forvirret ennå Dette vil gjøre mer fornuftig når vi ser på den faktiske beregningen. Typisk refererer vi til utgangen av eksponensiell smoothin g beregning som neste periode prognose I virkeligheten trenger den endelige prognosen litt mer arbeid, men i forbindelse med denne spesifikke beregningen vil vi referere til det som prognosen. Eksponensiell utjevningsberegning er som følger. Den siste perioden s etterspørsel multiplisert med utjevningsfaktor PLUS Den siste periodens prognose multiplisert med en minus utjevningsfaktoren. D siste periode s etterspørsel S utjevningsfaktoren representert i desimalform slik at 35 ville bli representert som 0 35 F den siste periodens prognose utgangen av utjevningsberegningen fra forrige periode. OR antar en utjevningsfaktor på 0 35. Det blir ikke mye enklere enn det. Som du kan se, er alt vi trenger for datainnganger her den siste perioden s etterspørsel og siste periode s prognose Vi bruker utjevningsfaktoren vekting til den siste perioden s etterspørselen på samme måte som vi ville i vektet glidende gjennomsnittlig beregning Vi bruker deretter gjenværende vekting 1 minus s forandringsfaktor til den siste perioden s prognose. Siden den siste perioden s prognose ble opprettet basert på forrige periode s etterspørsel og forrige periode s prognose, som var basert på etterspørselen etter perioden før det og prognosen for perioden før det, som var basert på etterspørselen etter perioden før det og prognosen for perioden før det, som var basert på perioden før det. vel, du kan se hvordan alle tidligere perioders etterspørsel er representert i beregningen uten faktisk går tilbake og omberegner noe. Og det er det som kjørte den opprinnelige populariteten til eksponensiell utjevning. Det var ikke fordi det gjorde en bedre jobb med utjevning enn vektet glidende gjennomsnitt, det var fordi det var enklere å regne ut i et dataprogram. Og fordi du ikke gjorde det Jeg trenger ikke å tenke på hvilken vekting å gi tidligere perioder eller hvor mange tidligere perioder som skal brukes, som du ville i vektet glidende gjennomsnitt. Og fordi det bare hørtes kulere enn veiet flyttet en Faktisk kan det hevdes at vektet glidende gjennomsnitt gir større fleksibilitet siden du har mer kontroll over vektingen av tidligere perioder. Virkeligheten er at noen av disse kan gi respektbare resultater, så hvorfor ikke gå med enklere og kjøligere lyding. Eksponensiell utjevning i Excel. Let s se hvordan dette faktisk ville se i et regneark med ekte data. Copyright Content på er opphavsrettsbeskyttet og er ikke tilgjengelig for republisering. I figur 1A har vi et Excel-regneark med 11 ukers etterspørsel og en eksponentielt glatt prognose beregnet ut fra den etterspørselen Jeg har brukt en utjevningsfaktor på 25 0 25 i celle C1 Den nåværende aktive cellen er Cell M4 som inneholder prognosen for uke 12. Du kan se i formellinjen, formelen er L3 C1 L4 1- C1 Så de eneste direkte inngangene til denne beregningen er den forrige perioden s etterspørsel Cell L3, forrige periode s prognose Cell L4 og utjevningsfaktoren Cell C1, vist som absolutt cellereferanse C1.Når vi starter en eksponering ential utjevningsberegning, må vi manuelt koble verdien til 1. prognose. Så i Cell B4, i stedet for en formel, skrev vi bare etterspørselen fra samme periode som prognosen. I Cell C4 har vi vår første eksponensielle utjevningsberegning B3 C1 B4 1- C1 Vi kan da kopiere Cell C4 og lime den inn i Cells D4 til M4 for å fylle resten av våre prognose celler. Du kan nå dobbeltklikke på en prognose celle for å se den er basert på forrige periode s prognose celle og forrige periode s etterspørselscelle Så hver etterfølgende eksponensiell utjevningsberegning arver utgangen av den forrige eksponensielle utjevningsberegningen. Det er hvordan hver forrige periode s etterspørsel er representert i den siste periodens beregning, selv om denne beregningen ikke direkte refererer til de tidligere periodene hvis du vil ha lyst, kan du bruke Excel s trace precedents funksjon For å gjøre dette, klikk på Cell M4, deretter på bånd verktøylinjen Excel 2007 eller 2010 klikk på Formulas-fanen, og klikk deretter Spor Pre cedents Det vil trekke kontaktlinjer til det første nivået av precedenter, men hvis du fortsetter å klikke på Trace Precedents, vil det trekke kontaktlinjer til alle tidligere perioder for å vise deg det arvede forhold. Nå kan vi se hva eksponensiell utjevning gjorde for oss. Figur 1B viser et linjediagram over vår etterspørsel og prognose Du ser hvordan den eksponensielt jevnte prognosen fjerner det meste av den ujevnheten som hopper rundt fra den ukentlige etterspørselen, men klarer fortsatt å følge det som ser ut til å være en oppadgående trend i etterspørselen. Du vil også merke at det glattede prognoselinjen har en tendens til å være lavere enn etterspørselslinjen. Dette er kjent som trendlag og er en bivirkning av utjevningsprosessen. Hver gang du bruker utjevning når en trend er til stede, vil prognosen din ligge bak trenden. Dette gjelder for enhver utjevningsteknikk I Faktisk, hvis vi skulle fortsette dette regnearket og begynne å legge inn lavere etterspørselsnumre som gjør en nedadgående trend, vil du se etterspørselslinjen slippe, og trendlinjen beveger seg over den før sta rting å følge den nedadgående trenden. Det er derfor jeg tidligere nevnte produksjonen fra eksponentiell utjevningsberegning som vi kaller en prognose, trenger fortsatt litt mer arbeid. Det er mye mer å prognose enn å bare utjevne støtene i etterspørsel. Vi må lage tilleggsjusteringer for ting som trendlag, sesongmessighet, kjente hendelser som kan påvirke etterspørselen, osv. Men alt som er utenfor rammen av denne artikkelen. Du vil sannsynligvis også gå inn i begreper som dobbel eksponensiell utjevning og triple-eksponensiell utjevning. Disse termer er en litt misvisende siden du ikke re-utjevner etterspørselen flere ganger du kan hvis du vil, men det er ikke poenget her. Disse betingelsene representerer bruk av eksponensiell utjevning på ytterligere elementer i prognosen. Med enkel eksponensiell utjevning, utjevner du grunnbehovet , men med dobbel eksponensiell utjevning utjevner du basen etterspørselen pluss trenden, og med triple-eksponensiell utjevning utjevner du basen etterspørsel pluss trend pluss seasonality. The andre mest brukte spørsmålet om eksponensiell utjevning er hvor får jeg utjevningsfaktoren min? Det er ikke noe magisk svar her, du må teste ulike utjevningsfaktorer med dine etterspørseldata for å se hva som gir deg de beste resultatene. beregninger som automatisk kan angi og endre utjevningsfaktoren Disse faller under termen adaptiv utjevning, men du må være forsiktig med dem. Det er rett og slett ikke et perfekt svar, og du bør ikke blindt implementere noen beregning uten grundig testing og utvikle en grundig forståelse av hva Denne beregningen gjør at du også bør kjøre hva-hvis scenarier for å se hvordan disse beregningene reagerer på etterspørselsendringer som kanskje ikke eksisterer i etterspørseldataene du bruker til testing. Dataeksemplet jeg brukte tidligere er et veldig godt eksempel på en situasjon der du trenger virkelig å teste noen andre scenarier Det spesielle datautvalget viser en noe konsistent oppadgående trend Mange store selskaper er vitne H svært dyre prognoseprogramvare har store problemer i den ikke så fjernt fortiden da deres programvareinnstillinger som var tweaked for en voksende økonomi, reagerte ikke bra når økonomien begynte å stagnere eller krympe. Slike ting skjer når du ikke forstår hva din beregninger programvare gjør faktisk Hvis de forsto sitt prognose system, ville de ha visst at de trengte å hoppe inn og endre noe når det var plutselige dramatiske endringer i virksomheten deres. Så der har du det grunnleggende eksponensiell utjevning forklart Vil du vite mer om Ved hjelp av eksponensiell utjevning i en faktisk prognose, sjekk ut boken Inventory Management Explained. Copyright Innholdet på er opphavsrettsbeskyttet og er ikke tilgjengelig for republisering. Dave Piasecki er eier operatør av Inventory Operations Consulting LLC et konsulentfirma som tilbyr tjenester relatert til lagerstyring, materialhåndtering og lageroperasjoner Han har over 25 års erfaring i driftstyring ment og kan nås gjennom hans nettsted, der han opprettholder ytterligere relevant informasjon. Min Business. TC2000 Support Articles. Front Weighted Moving Gjennomsnittlig FWMA v16.Kalkulering av et Frontvektet Moving Average. Front vektet glidende gjennomsnitt er ikke bygget i Personal Criteria Formula Språk, men konstruksjonen av en FWMA i en PCF er ganske enkel. En frontvektet glidende gjennomsnitt beregnes ved hjelp av dataarkene av data Så et 2-veis fremvektet glidende gjennomsnitt krever 2 bar data for å beregne og et 30-veis fremvektet glidende gjennomsnitt krever 30 bar data for å beregne. Flytende gjennomsnitt kalles forvektet fordi nyere data blir gitt større vekt enn eldre data i beregningene. Hver eldre linje reduserer faktoren som brukes til beregningene med 1 når du ikke teller nevnen som brukes til beregningen som en helhet. Den nyeste linjen multipliseres med perioden, og deretter reduserer hver eldre bjelke dette for en til de eldste dataene som brukes i beregningen multiplikeres med 1 Resultatet deles deretter av summen av faktorene som brukes for hver bar. Så et 2-veis fremvektet glidende gjennomsnitt kan beregnes som følger. Som kan forenkles til følgende. Og en 3-periode forvektet bevegelse gjennomsnitt kan beregnes som følger. 3 C 2 C1 1 C2 3 2 1.Hva kan forenkles til følgende. Dette mønsteret fortsetter som perioden øker.