Glad Konstante Bewegende Gemiddelde

Vooruitskatting deur gladstrykingstegnieke Hierdie webwerf is 'n deel van die JavaScript E-laboratoriums leer voorwerpe vir besluitneming. Ander JavaScript in hierdie reeks is verdeel onder verskillende gebiede van aansoeke in die menu artikel op hierdie bladsy. 'N tyd-reeks is 'n reeks waarnemings wat bestel betyds. Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan ​​metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. Gebruikte tegnieke is glad. Hierdie tegnieke, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendense. Tik die tydreeks Ry-wyse in volgorde, vanaf die linker-boonste hoek, en die parameter (s), dan op die Bereken knoppie vir die verkryging van een tydperk lig vooruitskatting. Leeg bokse is nie ingesluit in die berekeninge, maar nulle is. In die begin van jou data om te beweeg van sel tot sel in die data-oorsig gebruik die Tab-sleutel nie arrow of betree sleutels. Kenmerke van tydreekse, wat geopenbaar kan word deur die ondersoek van die grafiek. met die geskatte waardes, en die residue gedrag, toestand voorspelling modelle. Bewegende gemiddeldes: bewegende gemiddeldes rang onder die gewildste tegnieke vir die preprocessing van tydreekse. Hulle word gebruik om ewekansige wit geraas filter uit die data, om die tydreeks gladder te maak of selfs om sekere inligting komponente vervat in die tydreeks te beklemtoon. Eksponensiële Smoothing: Dit is 'n baie gewilde skema om 'n reëlmatige Tyd Reeks produseer. Terwyl dit in Bewegende Gemiddeldes die afgelope waarnemings word dieselfde gewig, eksponensiële Smoothing ken eksponensieel afneem gewigte as die waarneming ouer. Met ander woorde, is Onlangse waarnemings gegee relatief meer gewig in vooruitskatting as die ouer waarnemings. Double Eksponensiële Smoothing is beter op tendense hantering. Drie Eksponensiële Smoothing beter te hanteer parabool tendense. 'N exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante a. ooreenstem rofweg 'n eenvoudige bewegende gemiddelde lengte (bv tydperk) n, waar n en N verwant deur: 'n 2 / (N1) of N (2 - a) / n. So, byvoorbeeld, 'n exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,1 sou rofweg ooreen met 'n 19 dag bewegende gemiddelde. En 'n 40-dag eenvoudig bewegende gemiddelde sou rofweg ooreen met 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,04878. Holts Lineêre Eksponensiële Smoothing: Veronderstel dat die tydreeks is nie-seisoenale maar wel vertoon tendens. Holts metode skat beide die huidige vlak en die huidige tendens. Let daarop dat die eenvoudige bewegende gemiddelde is spesiale geval van die eksponensiële gladstryking deur die oprigting van die tydperk van die bewegende gemiddelde van die heelgetal deel van (2-Alpha) / Alpha. Vir die meeste sake-data 'n Alpha parameter kleiner as 0.40 is dikwels doeltreffend. Dit kan egter 'n mens 'n rooster op soek na die parameter ruimte uit te voer, met 0,1-0,9, met inkremente van 0.1. Toe het die beste alfa die kleinste gemiddelde absolute fout (MA Fout). Hoe om 'n paar glad metodes te vergelyk: Alhoewel daar numeriese aanwysers vir die beoordeling van die akkuraatheid van die voorspelling tegniek, die mees benadering is in die gebruik van visuele vergelyking van verskeie voorspellings oor die akkuraatheid daarvan te evalueer en kies tussen die verskillende vooruitskatting metodes. In hierdie benadering, moet 'n mens stip op dieselfde grafiek die oorspronklike waardes van 'n tydreeks veranderlike en die voorspelde waardes van verskillende vooruitskatting metodes (met behulp van, bv Excel), dus 'n visuele vergelyking fasilitering. Jy kan hou die gebruik van die verlede Voorspellings deur gladstrykingstegnieke JavaScript om die verlede voorspel waardes gebaseer op gladstrykingstegnieke dat slegs enkele parameter gebruik te verkry. Holt, en winters metodes gebruik twee en drie parameters, onderskeidelik, dus is dit nie 'n maklike taak om die optimale, of selfs naby optimale waardes kies deur probeer-en foute vir die parameters. Die enkele eksponensiële gladstryking beklemtoon die kort reeks perspektief dit stel die vlak van die laaste waarneming en is gebaseer op die voorwaarde dat daar geen tendens. Die lineêre regressie, wat 'n lyn van kleinste kwadrate op die historiese data (of omskep historiese data) pas, stel die lang reeks, wat gekondisioneer op die basiese tendens. Holts lineêre eksponensiële gladstryking vang inligting oor onlangse tendens. Die parameters in Holts model is vlakke-parameter wat moet verminder word wanneer die hoeveelheid data wat variasie is groot, en tendense-parameter moet verhoog word indien die onlangse tendens rigting word ondersteun deur die oorsaaklike paar faktore. Korttermyn vooruitskatting: Let daarop dat elke JavaScript op hierdie bladsy bied 'n een-stap-ahead skatting. Om 'n twee-stap-ahead voorspelling te kry. eenvoudig die geskatte waarde toevoeg tot die einde van jou tydreeksdata en kliek dan op dieselfde Bereken knoppie. Jy kan hierdie proses herhaal vir 'n paar keer om die nodige kort termyn forecasts. Exponential Smoothing Hoe kry. kopie Kopiereg. Die inhoud van InventoryOps is kopiereg beskerm en is nie beskikbaar vir herdruk. Wanneer mense eers die term Eksponensiële Smoothing teëkom kan hulle dink dit klink soos 'n hel van 'n baie glad. alles glad is. Hulle het toe begin om 'n ingewikkelde wiskundige berekening wat waarskynlik vereis 'n graad in wiskunde te verstaan ​​voor oë, en ek hoop daar is 'n ingeboude EXCEL funksie beskikbaar indien hulle ooit nodig het om dit te doen. Die realiteit van eksponensiële gladstryking is veel minder dramatiese en baie minder traumaties. Die waarheid is, eksponensiële gladstryking is 'n baie eenvoudige berekening wat 'n redelik eenvoudige taak accomplishes. Dit het net 'n ingewikkelde naam want wat tegnies gebeur as gevolg van hierdie eenvoudige berekening is eintlik 'n bietjie ingewikkeld. Om eksponensiële gladstryking verstaan, help dit om te begin met die algemene konsep van glad en 'n paar ander algemene metodes wat gebruik word om glad te bereik. Wat is glad Smoothing is 'n baie algemene statistiese proses. Trouens, ons gereeld reëlmatige data in verskeie vorme in ons dag-tot-dag lewe teëkom. Enige tyd wat jy 'n gemiddelde gebruik om iets te beskryf, gebruik jy 'n reëlmatige nommer. As jy dink oor die rede waarom jy 'n gemiddelde gebruik om iets te beskryf, sal jy vinnig verstaan ​​die konsep van gladstryking. Byvoorbeeld, ons het net ervaar die warmste winter op rekord. Hoe is ons in staat was om te kwantifiseer hierdie Wel ons begin met datastelle van die daaglikse hoë en lae temperature vir die tydperk wat ons Winter bel vir elke jaar in die geskiedenis. Maar dit laat ons met 'n klomp van die nommers wat spring om nogal 'n bietjie (sy nie soos elke dag hierdie winter was warmer as die ooreenstemmende dae vanaf alle vorige jaar). Ons moet 'n getal wat al hierdie spring rond verwyder uit die data, sodat ons kan makliker vergelyk een winter na die volgende. Die verwydering van die spring rond in die data heet glad, en in hierdie geval kan ons net gebruik om 'n eenvoudige gemiddelde tot die smoothing bereik. In vraag vooruitskatting, gebruik ons ​​glad ewekansige variasie (geraas) van ons historiese vraag te verwyder. Dit stel ons in staat om die vraag patrone (hoofsaaklik tendens en seisoenaliteit) en vlakke vraag wat gebruik kan word om toekomstige vraag te skat beter te identifiseer. Die geraas in die vraag is dieselfde konsep as die daaglikse spring rond van die temperatuur data. Nie verrassend nie, die mees algemene manier waarop mense verwyder geraas uit die geskiedenis vraag is om 'n eenvoudige averageor meer spesifiek gebruik, 'n bewegende gemiddelde. 'N bewegende gemiddelde net gebruik 'n vooraf gedefinieerde aantal periodes om die gemiddelde te bereken, en diegene periodes beweeg met verloop van tyd. Byvoorbeeld, as Im met behulp van 'n 4-maand bewegende gemiddelde, en vandag is 1 Mei, Im met behulp van 'n gemiddeld van vraag wat plaasgevind het in Januarie, Februarie, Maart en April. Op 1 Junie sal ek wees met behulp van die vraag vanaf Februarie, Maart, April en Mei. Geweegde bewegende gemiddelde. By die gebruik van 'n gemiddelde ons aansoek doen dieselfde belangrikheid (gewig) aan elke waarde in die datastel. In die 4-maand bewegende gemiddelde, elke maand verteenwoordig 25 van die bewegende gemiddelde. By die gebruik van die geskiedenis vraag na die toekomstige vraag (en veral toekomstige tendens) - projek, sy logiese om tot die gevolgtrekking gekom dat jy wil graag meer onlangse geskiedenis 'n groter impak op jou voorspelling het gekom. Ons kan ons bewegende gemiddelde berekening te pas by verskillende gewigte van toepassing op elke tydperk aan ons gewenste resultate te kry. Ons spreek hierdie gewigte as persentasies, en die totaal van alle gewigte vir alle tye moet tot 100. Daarom voeg, as ons besluit ons wil aansoek doen 35 as die gewig vir die naaste tydperk in ons 4 maande geweeg bewegende gemiddelde, ons kan aftrek 35 van 100 om uit te vind ons het 65 oorblywende om verdeeld oor die ander 3 periodes. Byvoorbeeld, kan ons uiteindelik met 'n gewig van 15, 20, 30, en 35 onderskeidelik vir die 4 maande (15 20 30 35 100). Eksponensiële gladstryking. As ons teruggaan na die konsep van die toepassing van 'n gewig aan die mees onlangse tydperk (soos 35 in die vorige voorbeeld) en die verspreiding van die oorblywende gewig (bereken deur die mees onlangse tydperk gewig van 35 uit 100 te kry 65), het ons die basiese boustene vir ons eksponensiële gladstryking berekening. Die beheer van insette van die eksponensiële gladstryking berekening staan ​​bekend as die smoothing faktor (ook bekend as die glad konstante). Dit verteenwoordig in wese die toepassing op die mees onlangse vraag tydperke gewig. So, waar ons gebruik 35 as die gewig vir die mees onlangse tydperk in die geweegde bewegende gemiddelde berekening, kan ons ook kies om te gebruik 35 as die glad faktor in ons eksponensiële gladstryking berekening om 'n soortgelyke effek te kry. Die verskil met die eksponensiële gladstryking berekening is dat in plaas van ons om te ook uit te vind hoeveel gewig om aansoek te doen om elke vorige tydperk, die smoothing faktor is wat gebruik word om dit outomaties te doen. So hier kom die eksponensiële deel. As ons gebruik 35 as die glad faktor, sal die gewig van die mees onlangse vraag tydperke wees 35. Die gewig van die volgende mees onlangse vraag tydperke (die tydperk voor die mees onlangse) sal wees 65 van 35 (65 kom van aftrekking 35 van 100). Dit is gelykstaande aan 22,75 gewig vir daardie tydperk as jy die wiskunde te doen. Die volgende mees onlangse vraag tydperke sal wees 65 van 65 van 35, wat gelykstaande is aan 14,79. Die tydperk voor daardie gelaai sal word as 65 van 65 van 65 van 35, wat gelykstaande is aan 9,61, en so aan. En dit gaan oor terug deur al jou vorige tydperke al die pad terug na die begin van tyd (of die punt waar jy begin het met behulp van eksponensiële gladstryking vir daardie spesifieke item). Julle waarskynlik dink dis lyk soos 'n hele klomp van die wiskunde. Maar die skoonheid van die eksponensiële gladstryking berekening is dat eerder as om te herbereken teen mekaar vorige tydperk elke keer as jy 'n nuwe tydperke vraag te kry, moet jy eenvoudig die opbrengs van die eksponensiële gladstryking berekening gebruik van die vorige tydperk tot alle vorige tydperke verteenwoordig. Is jy verward nog Dit sal meer sin maak as ons kyk na die werklike berekening Tipies verwys ons na die uitset van die eksponensiële gladstryking berekening as die volgende tydperk skatting. In werklikheid, die uiteindelike voorspelling moet 'n bietjie meer werk nie, maar vir die doeleindes van hierdie spesifieke berekening, sal ons daarna verwys as die skatting. Die eksponensiële gladstryking berekening is soos volg: Die mees onlangse tye vra om 'vermenigvuldig met die smoothing faktor. PLUS Die mees onlangse tye voorspel vermenigvuldig met (een minus die smoothing faktor). D mees onlangse tydperke eis S die glad faktor wat in desimale vorm (so 35 sal verteenwoordig as 0.35). F die mees onlangse tye voorspel (die opbrengs van die smoothing berekening van die vorige tydperk). OF (met die aanvaarding 'n glad faktor van 0.35) (D 0.35) (F 0,65) Dit nie die geval kry baie makliker as dit. Soos jy kan sien, al wat ons nodig het vir data insette hier is die mees onlangse tydperke vraag en die mees onlangse tye voorspel. Ons pas die smoothing faktor (gewig) tot die mees onlangse tye op dieselfde manier sou ons in die geweegde bewegende gemiddelde berekening te eis. Ons het toe pas die oorblywende gewig (1 minus die smoothing faktor) om die mees onlangse tye voorspel. Sedert die mees onlangse tye voorspel is gemaak op grond van die vorige tydperke vraag en die vorige tydperke voorspel, wat gebaseer was op die vraag na die tydperk voor daardie en die voorspelling vir die tydperk voor dit, wat gebaseer was op die vraag na die tydperk voor dat en die voorspelling vir die tydperk voor dit, wat gebaseer is op die tydperk voor daardie. Wel, kan jy sien hoe alle vorige tydperke vraag word in die berekening sonder om werklik terug te gaan en iets herbereken. En dis wat gery die aanvanklike gewildheid van eksponensiële gladstryking. Dit was nie omdat dit nie 'n beter werk van glad as geweegde bewegende gemiddelde, was dit omdat dit makliker om te bereken in 'n rekenaarprogram was. En, omdat jy didnt nodig om te dink oor wat gewig te vorige tydperke of hoeveel vorige tydperke te gebruik gee, soos jy sou in geweegde bewegende gemiddelde. En, omdat dit net geklink koeler as geweegde bewegende gemiddelde. Trouens, dit kan aangevoer word dat geweegde bewegende gemiddelde bied groter buigsaamheid want jy het meer beheer oor die gewig van vorige tydperke. Die realiteit is een van hierdie kan gerespekteerde resultate lewer nie, so hoekom nie saam met makliker en koeler klinkende. Eksponensiële Smoothing in Excel Kom ons kyk hoe dit eintlik sou lyk in 'n sigblad met werklike data. kopie Kopiereg. Die inhoud van InventoryOps is kopiereg beskerm en is nie beskikbaar vir herdruk. In Figuur 1A, ons het 'n Excel spreiblad met 11 weke van die vraag, en 'n eksponensieel stryk voorspelling bereken vanaf daardie vraag. Ive gebruik 'n glad faktor van 25 (0.25 in sel C1). Die huidige aktiewe sel is Cell M4 wat die voorspelling vir week 12. Jy kan sien in die formule bar, die formule is (L3C1) (L4 (1-C1)) bevat. Dus is die enigste direkte insette tot hierdie berekening is die vorige tydperke vraag (Cell V3), die vorige tydperke voorspel (Cell L4), en die smoothing faktor (Cell C1, getoon as absolute selverwysing C1). Wanneer ons begin 'n eksponensiële gladstryking berekening, moet ons die waarde hand prop vir die 1ste skatting. So in Cell B4, eerder as om 'n formule, ons het net getik in die vraag van wat in dieselfde tydperk as die skatting. In Cell C4 het ons 1 eksponensiële gladstryking berekening (B3C1) (B4 (1-C1)). Ons kan dan kopieer Cell C4 en plak dit in die selle D4 deur M4 om die res van ons vooruitskatting selle te vul. Jy kan nou dubbel-kliek op 'n voorspelling sel om te sien dit is gebaseer op die vorige tydperke voorspel sel en die vorige tydperke te eis sel. So elke daaropvolgende eksponensiële gladstryking berekening erf die uitset van die vorige eksponensiële gladstryking berekening. Dis hoe elke vorige tydperke vraag word in die mees onlangse berekening tydperke alhoewel dit berekening diegene vorige tydperke nie direk verwys. As jy wil fancy te kry, kan jy uitblink spoor presedente funksie gebruik. Om dit te doen, klik op Cell M4, dan op die lint nutsbalk (Excel 2007 of 2010) op die blad Formules, kliek Trace Presedente. Dit sal connector lyne te vestig op die 1ste vlak van presedente, maar as jy hou kliek Trace Presedente sal dit connector lyne om alle vorige tydperke te trek om jou te wys die geërf verhoudings. Nou kan sien wat eksponensiële gladstryking vir ons gedoen het. Figuur 1 B toon 'n grafiek van ons eis en skatting. Jy geval sien hoe die eksponensieel stryk voorspelling verwyder die meeste van die jaggedness (die spring rond) van die weeklikse vraag, maar steeds daarin slaag om te volg wat lyk na 'n opwaartse neiging in die vraag wees. Jy sal ook agterkom dat die reëlmatige voorspelling lyn geneig laer as die vraag lyn te wees. Dit staan ​​bekend as tendens lag en is 'n newe-effek van die smoothing proses. Enige tyd wat jy glad gebruik wanneer 'n tendens teenwoordig is jou voorspelling sal agter die tendens. Dit is waar vir enige glad tegniek. Trouens, as ons hierdie sigblad voort en begin skryf laer vraag nommers ( 'n afwaartse neiging) jy sou die vraag lyn val, en die tendens lyn skuif bo dit voor die aanvang van die afwaartse neiging volg sien. Dis hoekom ek voorheen genoem die uitset van die eksponensiële gladstryking berekening dat ons 'n voorspelling te roep, moet nog 'n paar meer werk. Daar is 'n baie meer om vooruitskatting as net glad uit die knoppe in aanvraag. Ons moet bykomende aanpassings vir dinge soos tendens lag, seisoenaliteit, bekend gebeure wat die vraag, ens kan bewerkstellig Maar alles wat buite die bestek van hierdie artikel maak. Jy sal waarskynlik ook loop in terme soos dubbel-eksponensiële gladstryking en trippel-eksponensiële gladstryking. Hierdie terme is 'n bietjie misleidend aangesien jy nie weer glad die vraag meer as een keer (jy kan as jy wil, maar dis nie die punt hier). Hierdie terme verteenwoordig met behulp van eksponensiële gladstryking op bykomende elemente van die skatting. So met 'n eenvoudige eksponensiële gladstryking, is jy glad die vraag basis, maar met 'n dubbele-eksponensiële gladstryking jy glad die vraag basis plus die tendens, en met drie-eksponensiële gladstryking jy glad die vraag basis plus die tendens plus die seisoen. Die ander mees algemene vraag oor eksponensiële gladstryking is waar kry ek my glad faktor Daar is geen magiese antwoord hier, moet jy verskeie glad faktore toets met jou vraag data om te sien wat jy kry die beste resultate. Daar is berekeninge wat outomaties kan stel (en verandering) die smoothing faktor. Hierdie val onder die term aanpasbaar glad nie, maar jy moet versigtig wees om met hulle te wees. Daar is eenvoudig geen perfekte antwoord en jy moet nie blindelings te implementeer enige berekening sonder deeglike toetsing en ontwikkeling van 'n deeglike begrip van wat dit berekening doen. Jy moet ook hardloop what-if scenario's om te sien hoe hierdie berekeninge te reageer op veranderinge wat nog nie op die oomblik kan bestaan ​​in die vraag data wat jy gebruik vir die toets te eis. Die data voorbeeld wat ek voorheen gebruik is 'n baie goeie voorbeeld van 'n situasie waar jy regtig nodig het om 'n ander scenario's te toets. Daardie spesifieke data voorbeeld toon 'n ietwat konsekwent opwaartse neiging. Baie groot maatskappye met baie duur vooruitskatting sagteware het in groot moeilikheid in die nie-so-verre verlede toe hulle sagteware instellings wat tweaked vir 'n groeiende ekonomie didnt goed reageer wanneer die ekonomie begin stagneer of krimp. Dinge soos dit gebeur wanneer jy dit nie verstaan ​​wat jou berekeninge (sagteware) is eintlik. As hulle hul vooruitskatting stelsel verstaan, sou hulle geweet het wat hulle nodig het om in te spring en iets te verander wanneer daar skielike dramatiese veranderinge aan hul besigheid. So daar het jy dit die basiese beginsels van die eksponensiële gladstryking verduidelik. Wil jy meer oor die gebruik van eksponensiële gladstryking in 'n werklike vooruitsig, check out my boek Inventory Management Hoe weet. kopie Kopiereg. Die inhoud van InventoryOps is kopiereg beskerm en is nie beskikbaar vir herdruk. Dave Piasecki. is eienaar / operateur van Inventory Bedryf Consulting LLC. 'n raadgewende firma die verskaffing van dienste wat verband hou met voorraad beheer, materiaal hantering, en pakhuis bedrywighede. Hy het meer as 25 jaar ondervinding in die operasionele bestuur en kan bereik word deur middel van sy webwerf (www. inventoryops), waar hy verdere relevante inligting handhaaf. My BusinessSimple Vs. Eksponensiële Bewegende Gemiddeldes bewegende gemiddeldes is meer as die studie van 'n ry getalle in opeenvolgende orde. Vroeë beoefenaars van tydreeksanalise was eintlik meer bekommerd oor individuele nommers tydreekse as wat hulle was met die interpolasie van daardie data. Interpolasie. in die vorm van waarskynlikheid teorieë en ontleding, het veel later, as patrone ontwikkel en korrelasies ontdek. Sodra verstaan, verskeie gevormde kurwes en lyne is getrek langs die tydreeks in 'n poging om te voorspel waar die datapunte te gaan. Dit is nou beskou as basiese metodes wat tans gebruik word deur tegniese ontleding handelaars. Kartering analise kan teruggevoer word na 18de eeu Japan, nog hoe en wanneer bewegende gemiddeldes vir die eerste keer toegepas op markpryse bly 'n raaisel. Dit is oor die algemeen verstaan ​​so eenvoudig bewegende gemiddeldes (SMA) lank gebruik voordat eksponensiële bewegende gemiddeldes (EMA), want EMA is gebou op SMA raamwerk en die SMA kontinuum is makliker verstaan ​​vir die plot en die dop. (Wil jy 'n bietjie agtergrond lees Kyk bietjie na Bewegende Gemiddeldes: Wat is dit) Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) Eenvoudige bewegende gemiddeldes is die voorkeur-metode vir die dop van markpryse, want hulle is vinnig om te bereken en maklik om te verstaan. Vroeë mark praktisyns bedryf word sonder die gebruik van die gesofistikeerde grafiek statistieke in gebruik vandag, sodat hulle staatgemaak hoofsaaklik op markpryse as hul uitsluitlike gidse. Hulle bereken markpryse met die hand, en weergegee daardie pryse te tendense en die mark rigting aan te dui. Hierdie proses was nogal vervelig, maar bewys baie winsgewend met bevestiging van verdere studies. Om 'n 10-dag eenvoudig bewegende gemiddelde te bereken, net voeg die sluitingsdatum pryse van die afgelope 10 dae en deel dit deur 10. Die 20-dae - bewegende gemiddelde word bereken deur die sluiting pryse oor 'n tydperk van 20 dae en deel dit deur 20, en so aan. Hierdie formule is nie net gebaseer op sluitingstyd pryse, maar die produk is 'n gemiddelde van pryse - 'n subset. Bewegende gemiddeldes is genoem beweeg omdat die groep pryse wat in die berekening skuif na gelang van die punt op die grafiek. Dit beteken ou dae is ten gunste van nuwe sluitingsprys dae gedaal, sodat 'n nuwe berekening altyd nodig wat ooreenstem met die tyd van die gemiddelde diens. So, is 'n 10-dag gemiddelde herbereken deur die toevoeging van die nuwe dag en die weglating van die 10de dag, en die negende dag laat val op die tweede dag. (Vir meer inligting oor hoe kaarte word gebruik in valuta handel, kyk na ons Chart Basics Walk.) Eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) Die eksponensiële bewegende gemiddelde het verfyn en meer algemeen gebruik word sedert die 1960's, danksy vroeër praktisyns eksperimente met die rekenaar. Die nuwe EMO sal meer oor die mees onlangse pryse fokus eerder as op 'n lang reeks van data punte, soos die eenvoudige bewegende gemiddelde vereis. Huidige EMO ((Prys (huidige) - vorige EMO)) X vermenigvuldiger) vorige EMO. Die belangrikste faktor is die glad konstante dat 2 / (1 N) waar N die aantal dae. 'N 10-dag EMO 2 / (101) 18.8 Dit beteken 'n 10-tydperk EMO gewigte die mees onlangse prys 18.8, 'n 20-dag EMO 9,52 en 50-dag EMO 3,92 gewig op die mees onlangse dag. Die EMO werk bereken deur die verskil tussen die huidige tye prys en die vorige EMO, en die toevoeging van die resultaat van die vorige EMO. Hoe korter die tydperk, hoe meer gewig toegepas op die mees onlangse prys. Pas Lines Deur hierdie berekeninge, is punte geplot, die onthulling van 'n gepaste lyn. Pas lyne bo of onder die markprys aan te dui dat alle bewegende gemiddeldes is agter aanwysers. en is hoofsaaklik gebruik word vir volgende tendense. Hulle hoef goed te werk met verskeie markte en periodes van opeenhoping omdat die pas lyne versuim om 'n tendens dui as gevolg van 'n gebrek aan duidelik hoër hoogtes of laer laagtepunte. Plus, pas lyne is geneig konstant bly sonder aanduiding van rigting. 'N stygende pas lyn onder die mark te kenne dat 'n lang, terwyl 'n dalende pas lyn bo die mark te kenne dat 'n kort. (Vir 'n volledige gids, lees ons Moving Gemiddelde handleiding.) Die doel van die gebruik van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde is om raak te sien en te meet tendense deur glad die data met behulp van die middel van verskeie groepe van pryse. 'N tendens is raakgesien en geëkstrapoleer tot 'n skatting. Die veronderstelling is dat voor tendens bewegings sal voortgaan. Vir die eenvoudige bewegende gemiddelde, kan 'n langtermyn-tendens gevind en gevolg veel makliker as 'n EMO, met 'n redelike aanname dat die pas lyn sterker as 'n EMO lyn sal hou as gevolg van die langer fokus op gemiddelde pryse. 'N EMO gebruik word om korter tendens beweeg vang, te danke aan die fokus op mees onlangse pryse. Deur hierdie metode, 'n EMO veronderstel om enige lags in die eenvoudige bewegende gemiddelde verminder sodat die gepaste lyn pryse nader as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde sal omhels. Die probleem met die EMO is dit: Die geneig om prys breek, veral tydens vinnig markte en periodes van onbestendigheid. Die EMO werk goed totdat pryse breek die gepaste lyn. Tydens hoër wisselvalligheid markte, kan jy kyk na die verhoging van die lengte van die bewegende gemiddelde termyn. 'N Mens kan selfs skakel van 'n EMO 'n SMA, aangesien die SMA stryk uit die data baie beter as 'n EMO as gevolg van sy fokus op langer termyn beteken. Tendens-volgende aanduiders Soos sloerende aanwysers, bewegende gemiddeldes te dien asook ondersteuning en weerstand lyne. As pryse te breek onder 'n 10-dag pas lyn in 'n opwaartse neiging, is die kanse is goed dat die opwaartse neiging kan afneem, of ten minste die mark kan konsolideer. As pryse te breek bo 'n 10-dae bewegende gemiddelde in 'n verslechtering neiging. die tendens kan wees besig om te kwyn of te konsolideer. In hierdie gevalle, gebruik 'n 10- en 20- daagse bewegende gemiddelde saam, en wag vir die 10-dae reël om bo of onder die 20-dag lyn oor te steek. Dit bepaal die volgende kort termyn rigting vir pryse. Vir tydperke langer termyn, kyk na die 100 en 200-dae - bewegende gemiddeldes vir rigting langer termyn. Byvoorbeeld, met behulp van die 100 en 200-dae - bewegende gemiddeldes, indien die 100-daagse bewegende gemiddelde kruise onder die 200-dag gemiddeld sy genoem die dood kruis. en is baie lomp vir pryse. A 100-daagse bewegende gemiddelde wat kruise bo 'n 200-daagse bewegende gemiddelde staan ​​bekend as die goue kruis. en is baie positief vir pryse. Dit maak nie saak as 'n SMA of 'n EMO gebruik word, want albei is-tendens volgende aanwysers. Sy enigste in die kort termyn wat die SMA het effense afwyking van sy eweknie, die EMO. Gevolgtrekking bewegende gemiddeldes is die basis van grafiek en tydreeksanalise. Eenvoudige bewegende gemiddeldes en die meer komplekse eksponensiële bewegende gemiddeldes te help visualiseer die tendens deur glad uit prysbewegings. Tegniese ontleding is ook soms na verwys as 'n kuns eerder as 'n wetenskap, wat albei jare neem om te bemeester. (Hier is meer in ons Tegniese Analise handleiding.) 'N Persoon wat handel dryf afgeleides, kommoditeite, effekte, aandele of geldeenhede met 'n hoër-as-gemiddelde risiko in ruil vir. quotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. 'N bestelling geplaas met 'n makelaar om 'n sekere aantal aandele te koop of te verkoop teen 'n bepaalde prys of beter. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos. In die sakewêreld, 'n buffel is 'n maatskappy, gewoonlik 'n aanloop wat nie 'n gevestigde prestasie record. How om Geweegde bewegende gemiddeldes bereken in Excel gebruik van Eksponensiële Smoothing Excel Data-analise Vir Dummies, 2de Uitgawe die eksponensiële Smoothing instrument in Excel bereken die bewegende gemiddelde. Maar eksponensiële gladstryking gewigte die waardes wat in die bewegende gemiddelde berekeninge sodat meer onlangse waardes het 'n groter invloed op die gemiddelde berekening en ou waardes het 'n mindere effek. Dit gewigte word bereik deur 'n glad konstante. Om te illustreer hoe die eksponensiële Smoothing program werk, veronderstel dat you8217re weer te kyk na die gemiddelde daaglikse inligting temperatuur. Om geweegde bewegende gemiddeldes te bereken met behulp van eksponensiële gladstryking, neem die volgende stappe: Om 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde te bereken, eerste kliek op die data tab8217s Data-analise opdrag knoppie. Wanneer Excel vertoon die dialoog Data-analise boks, kies die eksponensiële Smoothing item uit die lys en kliek op OK. Excel vertoon die dialoog Eksponensiële Smoothing boks. Identifiseer die data. Om die data waarvoor jy 'n eksponensieel stryk bewegende gemiddelde bereken identifiseer, klik in die Invoer Range tekskassie. Identifiseer dan die insette reeks, óf deur te tik 'n werkblad verskeidenheid adres of deur die kies van die werkblad reeks. As jou insette reeks sluit in 'n teks etiket om te identifiseer of jou data beskryf, kies die etikette boks. Verskaf die smoothing konstante. Tik die glad konstante waarde in die dempingsfaktor tekskassie. Die Excel Help lêer dui daarop dat jy 'n glad konstante van tussen 0,2 en 0,3 gebruik. Vermoedelik, maar indien you8217re gebruik van hierdie instrument, jy jou eie idees oor wat die korrekte glad konstante is. (As you8217re clueless oor die glad konstante, miskien het jy shouldn8217t word met behulp van hierdie instrument.) Vertel Excel waar die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde data te plaas. Gebruik die Uitset Range tekskassie om die werkblad reeks waarin jy die bewegende gemiddelde data plaas identifiseer. In die werkkaart voorbeeld, byvoorbeeld, jy die bewegende gemiddelde data te plaas in die werkblad verskeidenheid B2: B10. (Opsioneel) Chart die eksponensieel stryk data. Om die eksponensieel stryk data karteer, Kies die diagram Uitgawe boks. (Opsioneel) Dui wat jy wil standaardfout inligting bereken. Standaard foute te bereken, kies die standaard foute boks. Excel plekke standaard fout waardes langs die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde waardes. Nadat jy klaar spesifiseer wat bewegende gemiddelde inligting wat jy wil berekende en waar jy wil dit geplaas word, klik op OK. Excel bereken bewegende gemiddelde information. Tagged met glad konstante In verlede week8217s Voorspelling Vrydag post, ons bespreek bewegende gemiddelde vooruitskatting metodes, sowel eenvoudige en geweeg. Wanneer 'n tydreeks stilstaan, dit is, toon geen waarneembare tendens of seisoenaliteit en is onderworpe slegs aan die willekeur van die alledaagse bestaan, dan bewegende gemiddelde metodes of selfs 'n eenvoudige gemiddelde van die hele reeks is nuttig vir die voorspelling die volgende paar periodes. Maar die meeste tyd reeks is alles behalwe stilstaande: kleinhandelverkope het tendens, seisoenale en sikliese elemente, terwyl die openbare sektor het tendens en seisoenale komponente wat 'n impak van die gebruik van elektrisiteit en hitte. Dus, bewegende gemiddelde vooruitskatting benaderings kan minder as wenslik resultate lewer. Verder het die mees onlangse syfers verkope tipies is meer 'n aanduiding van toekomstige verkope, so daar is dikwels 'n behoefte om 'n voorspelling stelsel wat groter gewig plaas op meer Onlangse waarnemings het. Gee eksponensiële gladstryking. In teenstelling met bewegende gemiddelde modelle, wat 'n vaste aantal van die mees onlangse waardes in die tydreeks te gebruik vir glad en vooruitskatting, eksponensiële gladstryking sluit alle waardes tydreekse, die plasing van die swaarste gewig op die huidige data, en gewigte op ouer waarnemings wat eksponensieel oor verminder tyd. As gevolg van die klem op al die vorige periodes in die datastel, die eksponensiële gladstryking model is rekursiewe. Wanneer 'n tydreeks vertoon nie sterk of waarneembare seisoenale of tendens, die eenvoudigste vorm van eksponensiële gladstryking enkele eksponensiële gladstryking toegepas kan word. Die formule vir enkel eksponensiële gladstryking is: In hierdie vergelyking, T1 verteenwoordig die voorspelling waarde vir tydperk t 1 Y t is die werklike waarde van die huidige tydperk, t t is die voorspelling waarde vir die huidige tydperk, t en is die glad konstante. of Alpha n getal tussen 0 en 1. Alpha is die gewig wat jy ken aan die mees onlangse waarneming in jou tydreekse. In wese is jy jou voorspelling baseer vir die volgende tydperk op die werklike waarde vir hierdie tydperk, en die waarde wat jy voorspel vir hierdie tydperk, wat op sy beurt is gebaseer op vooruitskattings vir tydperke voor daardie. Let8217s aanvaar you8217ve in die besigheid vir 10 weke en wil verkoop vir die 11de week voorspel. Verkope vir die eerste 10 weke is: Van die vergelyking hierbo, jy weet dat dit in orde om vorendag te kom met 'n voorspelling vir week 11, hoef jy geskatte waardes vir weke 10, 9, en al die pad af na week 1. Jy weet ook daardie week 1 geen voorafgaande tydperk het, so dit kan nie vooruitskatting wees. En, moet jy die glad konstante, of alfa bepaal, te gebruik vir jou voorspellings. Die bepaling van die aanvanklike voorspelling Die eerste stap in die bou van jou eksponensiële gladstryking model is om 'n voorspelling waarde vir die eerste tydperk in jou tydreeks te genereer. Die mees algemene praktyk is om die geskatte waarde van week 1 gelyk is aan die werklike waarde, 200, wat sal ons doen in ons voorbeeld te stel. Nog 'n benadering sou wees dat as jy voor verkope data om hierdie, maar dit nie gebruik nie in jou konstruksie van die model, kan jy 'n gemiddeld van 'n paar onmiddellik vorige tydperke te neem en te gebruik wat as die skatting. Hoe om te bepaal jou aanvanklike voorspelling is subjektief. Hoe groot moet Alpha Wees Ook is 'n oordeel oproep, en die vind van die toepaslike Alpha is onderhewig aan trial and error. Oor die algemeen, as jou tyd reeks is baie stabiel, 'n klein gepas. Visuele inspeksie van jou verkope op 'n grafiek is ook nuttig in 'n poging om 'n alfa om mee te begin om vas te stel. Hoekom is die grootte van belang omdat die digter is om 1, hoe meer gewig wat aan die mees onlangse waarde is opgedra in die bepaling van jou voorspelling, die vinniger jou voorspelling pas om patrone in jou tyd reeks en die minder glad wat plaasvind. Net so, hoe nader is aan 0, hoe meer gewig wat in die bepaling van die voorspelling is geplaas op vorige waarnemings, die stadiger jou voorspelling pas om patrone in die tyd reeks, en die meer smoothing wat plaasvind. Let8217s visueel inspekteer die 10 weke van verkope: die eksponensiële Smoothing Proses Die verkope verskyn ietwat kronkelende, ossillerende tussen 200 en 235. Let8217s begin met 'n alfa van 0,5. Dit gee ons die volgende tabel: Let op hoe, selfs al is jou voorspellings aren8217t presiese, wanneer jou werklike waarde vir 'n spesifieke week is hoër as wat jy voorspel (weke 2 tot 5, byvoorbeeld), jou voorspellings vir elk van die daaropvolgende weke ( weke 3 tot en met 6) pas opwaarts wanneer jou werklike waardes is laer as jou voorspelling (bv weke 6, 8, 9, en 10), jou voorspellings vir die volgende week pas afwaarts. Let ook op dat, as jy later periodes beweeg, jou vroeëre voorspellings speel al hoe minder van 'n rol in jou later voorspellings, as hul gewig eksponensieel verminder. Net deur te kyk na die tabel hierbo, jy weet dat die voorspelling vir week 11 laer as 220,8 sal wees, jou voorspelling vir week 10: So, op grond van ons alfa en ons verlede verkope, ons beste raaiskoot is dat verkope in week 11 sal wees 215,4. Neem 'n blik op die grafiek van werklike teen geskatte verkope vir weke 1-10: Let daarop dat die geskatte verkope is gladder as werklike, en jy kan sien hoe die geskatte verkope lyn pas by spykers en dalings in die werklike verkope tydreekse. Wat gebeur as ons gebruik het 'n kleiner of groter Alpha We8217ll demonstreer deur gebruik te maak van beide 'n alfa van 0,30 en een van 0,70. Dit gee ons die volgende tabel en grafiek: Die gebruik van 'n alfa van 0,70, eindig ons met die laagste MAD van die drie konstantes. Hou in gedagte dat die beoordeling van die betroubaarheid van 'n voorspelling isn8217t altyd oor die vermindering van jou verstand af. MAD, na alles, is 'n gemiddeld van afwykings. Let op hoe dramaties die absolute afwykings vir elk van die Alfa's verander van week tot week. Voorspellings kan meer betroubaar wees met behulp van 'n alfa dat 'n hoër MAD produseer, maar het minder variasie onder die individuele afwykings. Beperkings op Eksponensiële Smoothing Eksponensiële glad is nie bedoel vir 'n lang termyn vooruitskatting. Gewoonlik is dit gebruik om een ​​of twee, maar selde meer as drie tydperke voor te voorspel. Ook, as daar 'n skielike drastiese verandering in die vlak van verkope of waardes, en die tyd reeks gaan voort op daardie nuwe vlak, dan is die algoritme sal stadig in te haal met die skielike verandering wees. Dus, sal daar 'n groter voorspelling fout wees. In situasies soos dié, sou dit die beste wees om die vorige tydperke voor die verandering te ignoreer, en begin die eksponensiële gladstryking proses met die nuwe vlak. Ten slotte, hierdie post bespreek enkele eksponensiële gladstryking, wat gebruik word wanneer daar geen merkbare seisoenaliteit of neiging in die data. Wanneer daar 'n merkbare neiging of seisoenale patroon in die data, sal enkele eksponensiële gladstryking beduidende voorspelling fout oplewer. Double eksponensiële gladstryking is hier nodig om aan te pas vir die patrone. Ons bied dekking vir dubbele eksponensiële gladstryking in volgende week8217s Voorspelling Vrydag post. Laat New Posts kom na U Argiewe Kategorieë