Prognose ved utjevningsteknikker. Dette nettstedet er en del av JavaScript E-labs læringsobjekter for beslutningstaking. Andre JavaScript i denne serien er kategorisert under forskjellige anvendelsesområder i MENU-delen på denne siden. En tidsrekkefølge er en sekvens av observasjoner som bestilles i tide Uheldig i samlingen av data tatt over tid er noen form for tilfeldig variasjon. Det eksisterer metoder for å redusere avbryte effekten på grunn av tilfeldig variasjon. Bredt brukte teknikker er utjevning. Disse teknikkene, når de anvendes riktig, tydeliggjør de underliggende trenderne tydeligere..Trykk tidsserien Row-wise i rekkefølge, starter fra venstre øverste hjørne, og parameteren s, og klikk deretter på Calculate-knappen for å skaffe framtidig prognose. Lankbokser er ikke inkludert i beregningene, men nuller er. Ved å skrive inn dataene dine for å flytte fra celle til celle i datamatrixen, bruk Tab-tasten ikke pil eller skriv inn taster. Funksjoner av tidsserier, som kan avsløres av undersøkelsen ng sin graf med de prognostiserte verdiene, og residualens oppførsel, betinget prognostiseringsmodellering. Gjennomsnittlig gjennomsnitt Gjennomsnittlig rangering blant de mest populære teknikkene for forbehandling av tidsserier. De brukes til å filtrere tilfeldig hvit støy fra dataene, for å lage tidsserier jevnere eller til og med å understreke visse informasjonskomponenter som finnes i tidsseriene. Eksponensiell utjevning Dette er et veldig populært system for å produsere en glatt tidsserie. I Moving Averages blir de tidligere observasjonene vektet likt, Eksponensiell utjevning tilordner eksponentielt avtagende vekter som observasjonen blir eldre Med andre ord blir de siste observasjonene gitt relativt mer vekt i prognoser enn de eldre observasjonene. Dobbel eksponensiell utjevning er bedre å håndtere trender. Tre eksponensiell utjevning er bedre for å håndtere paraboltendenser. Et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant a tilsvarer omtrent en enkel glidende gjennomsnitt av lengde dvs. periode n, hvor a og n er relatert av. a 2 n 1 OR n 2 - a a. For eksempel vil et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant som er 0 l tilsvare omtrent et 19 dagers glidende gjennomsnitt Og et 40-dagers enkelt glidende gjennomsnitt ville korrespondere omtrent til et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant som er 0 04878.Holt s Lineær eksponensiell utjevning Anta at tidsseriene ikke er sesongmessige, men viser trend trend Holt s-metoden estimerer både strømmen nivå og den nåværende trenden. Merk at det enkle glidende gjennomsnittet er et spesielt tilfelle av eksponensiell utjevning ved å sette perioden for glidende gjennomsnitt til heltalldelen av 2-Alpha Alpha. For de fleste forretningsdata er en Alpha-parameter mindre enn 0 40 ofte effektive Det kan imidlertid utføres et rutenett for parameterrommet, med 0 1 til 0 9, med trinn på 0 1 Så har den beste alfa den minste Mean Absolute Error MA Error. How å sammenligne flere utjevningsmetoder Selv om det er numeriske indikatorer for å vurdere nøyaktigheten av prognoseteknikken, er det mest benyttede å bruke visuell sammenligning av flere prognoser for å vurdere nøyaktigheten og velge blant de ulike prognosemetoder. I denne tilnærmingen må man plotte ved hjelp av f. eks. Excel på samme graf de opprinnelige verdiene til en tidsserievariabel og de forutsagte verdiene fra flere forskjellige prognosemetoder, og dermed lette en visuell sammenligning. Du kan gjerne bruke Past Forecasts ved utjevningsteknikker JavaScript for å oppnå tidligere prognosverdier basert på utjevningsteknikker som bare bruker en enkelt parameter Holt og Winters metoder bruker henholdsvis to og tre parametere. Det er derfor ikke en lett oppgave å velge den optimale, eller til og med nær optimale verdier ved prøving og feil for parametrene. Enkelt eksponensiell utjevning legger vekt på det kortsiktige perspektivet det setter nivået til siste observasjon og er basert på tilstanden at det ikke er noen trend. Den lineære regressen ion, som passer til en minste firkantlinje til de historiske dataene eller transformerte historiske data, representerer lang rekkevidde som er betinget av den grunnleggende trenden Holt s lineære eksponensielle utjevning fanger opp informasjon om nyere trend Parametrene i Holt s-modellen er nivåparameter som bør reduseres når mengden datavariasjon er stor, og trenderparameteren skal økes dersom den siste trendretningen støttes av årsakssammenhengende faktorer. Korttidsoversikt Merk at alle JavaScript på denne siden gir en engangsforløp prognose For å oppnå en to-trinns prognose bare legg til den prognostiserte verdien til slutten av dine tidsseriedata og klikk deretter på den samme Beregn-knappen. Du kan gjenta denne prosessen for et par ganger for å oppnå de nødvendige kortsiktige prognosene. . Eksponentiell utjevning Forklaret. Kopyright Innhold på er beskyttet av copyright og er ikke tilgjengelig for republisering. Når folk først møter begrepet eksponentiell utjevning, kan de tenke hatten lyder som et helvete med mye utjevning, uansett utjevning. De begynner deretter 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 sett skjer som følge av denne enkle beregningen, er faktisk litt komplisert. For å forstå eksponensiell utjevning, bidrar det til å starte med det generelle begrepet utjevning og et par andre vanlige metoder som brukes for å oppnå utjevning. Hva er utjevning. Modellering er en svært vanlig statistisk prosess Faktisk opplever vi jevnlig jevne data i ulike former i våre daglige liv Hver gang du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, bruker du et glatt nummer Hvis du tror om 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 starter med datasett av daglige høye og lave temperaturer for periode vi kaller vinter for hvert år i innspilt historie men det gir oss en mengde tall som hopper rundt ganske mye 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 hopping rundt i dataene kalles utglatting, og i dette tilfellet kan vi bare bruke et enkelt gjennomsnitt for å oppnå glatting. I etterspørselsforespørsel bruker vi utjevning for å fjerne tilfeldig variasjonsstøy fra vår historiske etterspørsel Dette gjør oss i stand til å bedre identifisere etterspørselsmønstre primært trend og sesongmessighet og etterspørselsnivåer som kan brukes til å estimere fremtidige de mann Støy i etterspørsel er det samme konseptet som den daglige hoppingen 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 en Forhåndsdefinert antall perioder for å beregne gjennomsnittet, og disse perioder 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 etterspørsel fra februar, mars, april og mai. vektet glidende gjennomsnitt. Når du bruker et gjennomsnitt bruker vi samme vektvekt på hver verdi i datasettet i 4 måneders bevegelse gjennomsnittlig representerte hver måned 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 gjennomsnittlige 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 opp til 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 om å bruke en vekt til den siste perioden som 35 i det forrige eksempelet og spre den gjenværende vekten beregnet ved å subtrahere mest Nylig tidsvekt på 35 fra 100 til 65, vi har de grunnleggende byggeblokkene for eksponentiell utjevningsberegning. Den kontrollerende inngangen til eksponentiell utjevningsberegning kalles utjevningsfaktoren også kalt utjevningskonstanten. Det ess representerer vekten vekten på den siste perioden s etterspørselen. Så, der vi brukte 35 som vekten for den siste perioden i den vektede glidende gjennomsnittlige beregningen, kunne vi også velge å bruke 35 som utjevningsfaktor i vår eksponensielle utjevningsberegning til 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, blir utjevningsfaktoren brukt til å automatisk gjøre det. Så her kommer eksponentiell del Hvis vi bruker 35 som utjevningsfaktor vil vekten av den siste perioden s etterspørselen være 35 Vektingen av neste siste periode s krever perioden før den siste vil være 65 av 35 65 kommer fra å trekke 35 fra 100 Dette tilsvarer 22 75 veier for den perioden hvis du gjør matematikken. Den neste siste perioden er etterspørselen 65 av 65 av 35, som tilsvarer 14 79 Perioden før den blir vektet som 65 av 65 av 6 5 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 re sannsynligvis tenker at det ser ut som en masse matematikk Men skjønnheten i eksponensiell utjevningsberegning er at i stedet for å beregne seg for hver tidligere periode hver gang du får en ny periodes etterspørsel, bruker du bare utgangen av eksponensiell utjevningsberegning fra den forrige perioden for å representere alle tidligere periodene. Er du forvirret ennå Dette vil gjøre mer fornuftig når vi ser på den faktiske beregningen. Typisk refererer vi til utgangen av eksponensiell utjevningsberegning som neste periodesprognose. I virkeligheten trenger den ultimate prognosen en lite 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 etterspørsel på samme måte som vi ville i vektet glidende gjennomsnittlig beregning Vi bruker deretter gjenværende vekting 1 minus utjevningsfaktoren til den siste perioden s forecast. Since siste periode 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 peri od 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 trengte ikke å tenke på hvilken vekting å gi tidligere perioder eller hvor mange tidligere perioder å bruke, som du ville i vektet glidende gjennomsnitt, og fordi det bare hørtes kjøligere enn vektet glidende gjennomsnitt. 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 soun ding. Exponential utjevning i Excel. Let s se hvordan dette ville faktisk se i et regneark med ekte data. Kopyright innhold på er opphavsrettsbeskyttet og er ikke tilgjengelig for republisering. I figur 1A har vi et Excel regneark med 11 uker etterspørsel , og en eksponensielt jevn 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 eksponensiell utjevningsberegning , må vi manuelt plukke verdien for den første prognosen. 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 prognosecelle for å se at den er basert på forrige periode s prognose celle og forrige periode s etterspørselscell Så hver etterfølgende eksponensiell utjevningsberegning arver utgangen fra 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 få fancy, du kan 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 Trace Precedents Det vil trekke kontaktlinjer til 1. nivå 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 etterspørselen og prognosen. 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 synes å være en oppadgående trend i etterspørselen. Du vil også legge merke til at glatt prognose linje 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 Faktisk, hvis vi skulle fortsette dette regnearket og begynne å legge inn lavere etterspørselsnumre som gir en nedadgående trend, ser du etterspørselslinjen slipp, og trendlinjen beveger seg over den før du begynner å følge den nedadgående trenden. Det er derfor jeg tidligere nevnte utgang fra eksponensiell utjevningsberegning som vi kaller en prognose, trenger fortsatt litt mer arbeid Det er mye mer å prognose enn å bare utjevne støtene i etterspørselen Vi må Gjør ytterligere tilpasninger 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 tredobbelt eksponensiell utjevning. Disse termer er 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 basen etterspørsel, men med dobbel eksponensiell utjevning utjevner du basen etterspørselen pluss trenden, og med triple-eksponensiell utjevning utjevner du basen etterspørsel pluss trenden pluss sesongmessighet. Det andre vanligste spørsmålet om eksponensiell utjevning er hvor gjør jeg få min utjevningsfaktor Det er ikke noe magisk svar her, du må teste forskjellige utjevningsfaktorer med dine etterspørseldata for å se hva som får deg til det beste resu lts Det er 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 for hva denne beregningen gjør. Du bør også kjøre hva-om-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 virkelig trenger å teste noen andre scenarier Det bestemte datautvalget viser en noe konsistent oppadgående trend Mange store bedrifter med svært kostbar 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 undersøker tann hva dine beregninger programvare faktisk gjør Hvis de forsto deres prognose system, ville de ha visst at de trengte å hoppe inn og endre noe når det var plutselige dramatiske endringer i deres virksomhet. Så der du har det grunnleggende eksponensiell utjevning forklart Vil du vite mer om bruk av eksponensiell utjevning i en faktisk prognose, sjekk ut boken Inventory Management Explained. Copyright innhold på, er beskyttet av copyright og er ikke tilgjengelig for republisering. Dave Piasecki er eieroperatør av Inventory Operations Consulting LLC et konsulentfirma som tilbyr tjenester relatert til lagerstyring, materialhåndtering og lageroperasjoner Han har over 25 års erfaring i driftsadministrasjon og kan nås gjennom hans nettside, der han opprettholder ytterligere relevant informasjon. Min Business. Moving Averages - Enkel og eksponentiell. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - Enkel og eksponentiell. Flytte gjennomsnitt øker prisdataene for å danne en trend-indikator De forutsier ikke prisretning, men definerer snarere den nåværende retningen med et lag. Flytte gjennomsnittlig forsinkelse fordi de er basert på tidligere priser. Til tross for dette laget, beveger gjennomsnittet en jevn prishandling og filtrerer ut støyen. De danner også byggesteinene for mange andre tekniske indikatorer og overlays, for eksempel Bollinger Bands MACD og McClellan Oscillator. De to mest populære typene av bevegelige gjennomsnitt er Simple Moving Average SMA og Exponentential Moving Average EMA. Disse bevegelige gjennomsnittene kan brukes til å identifisere retningen til trenden eller definere potensial støtte og motstand levels. Here sa diagram med både en SMA og en EMA på it. Click diagrammet for en live version. Simple Moving Average Calculation. En enkelt glidende gjennomsnitt er dannet ved å beregne gjennomsnittsprisen på en sikkerhet over et bestemt antall perioder De fleste glidende gjennomsnitt er basert på sluttkursene. En 5-dagers enkel glidende gjennomsnitt er den fem dagers summen av sluttkurs divideres med fem. Som navnet tilsier, et glidende gjennomsnitt er et gjennomsnitt som beveger seg. Gamle data blir tapt når nye data kommer til rådighet. Dette får gjennomsnittet til å bevege seg langs tidsskalaen. Nedenfor er et eksempel på et 5-dagers glidende gjennomsnitt som utvikler seg over tre dager. Den første dagen i glidende gjennomsnitt dekker bare de siste fem dagene Den andre dagen i det bevegelige gjennomsnittet dråper det første datapunktet 11 og legger til det nye datapunktet 16 Den tredje dagen i det bevegelige gjennomsnittet fortsetter ved å slippe det første datapunktet 12 og legge til det nye datapunktet 17 I den eksempel ovenfor, øker prisene gradvis fra 11 til 17 over totalt syv dager. Merk at det bevegelige gjennomsnittet også stiger fra 13 til 15 over en tre-dagers beregningsperiode. Merk også at hver glidende gjennomsnittsverdi ligger like under siste pris. glidende gjennomsnitt for dag ett tilsvarer 13 og siste pris er 15 Priser de fire foregående dagene var lavere, og dette medfører at det bevegelige gjennomsnittet lagres. Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig Beregning. Eksponentielle glidende gjennomsnitt reduserer forsinkelsen ved å søke g mer vekt til de siste prisene Veiingen brukt på den siste prisen avhenger av antall perioder i glidende gjennomsnitt. Det er tre trinn for å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Først beregner du det enkle glidende gjennomsnittet. En eksponentiell glidende gjennomsnittlig EMA må starte et sted så en enkel glidende gjennomsnitt blir brukt som forrige periode s EMA i den første beregningen Andre, beregne vekting multiplikatoren Tredje, beregne eksponentielt glidende gjennomsnitt Formelen nedenfor gjelder for en 10-dagers EMA. A 10-periode eksponentiell glidende gjennomsnitt gjelder en 18 18 veier til siste pris En 10-årig EMA kan også bli kalt en 18 18 EMA En 20-årig EMA gjelder en 9 52 veier til den siste prisen 2 20 1 0952 Legg merke til at vektingen for kortere tidsperiode er mer enn vektingen for lengre tidsperiode Faktisk faller vekten halvparten hver gang den bevegelige gjennomsnittlige perioden dobler. Hvis du vil ha oss en bestemt prosentandel for en EMA, kan du bruke denne formelen å konvertere det til tidsperioder og deretter angi den verdien som EMA s parameter. Below er et regneark eksempel på et 10-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et 10-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt for Intel Simple glidende gjennomsnitt er rett fram og krever liten forklaring 10-dagers gjennomsnittet beveger seg rett og slett da nye priser blir tilgjengelige og gamle priser faller av. Det eksponensielle glidende gjennomsnittet starter med den enkle glidende gjennomsnittsverdien 22 22 i den første beregningen Etter den første beregningen overtar den normale formelen Fordi en EMA begynner med en Enkelt glidende gjennomsnitt, dets sanne verdi vil ikke bli realisert før 20 eller så perioder senere Med andre ord kan verdien på Excel-regnearket avvike fra diagramverdien på grunn av den korte tilbakekallingsperioden. Dette regnearket går bare tilbake 30 perioder, hvilket betyr at påvirkning av det enkle glidende gjennomsnittet har hatt 20 perioder å sprenge StockCharts går tilbake minst 250 perioder typisk mye lenger for sine beregninger, slik at effekten av simen Jo glidende gjennomsnitt i den første beregningen har fullstendig forsvunnet. Lagfaktoren. Jo lengre glidende gjennomsnitt, jo mer et 10-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt vil krame prisene ganske tett og snu kort etter prisveksten. Korte glidende gjennomsnitt er som fartbåter - Rask og rask forandring I motsetning til at et 100-dagers glidende gjennomsnitt inneholder mange tidligere data som reduserer det. Lengre glidende gjennomsnitt er som havskipskip - sløv og sakte å endre. Det tar en større og lengre prisbevegelse for en 100-dagers Flytte gjennomsnittet for å endre kurs. Klikk på diagrammet for en live-versjon. Tavlan over viser SP 500 ETF med en 10-dagers EMA tett følgende priser og en 100-dagers SMA-sliping. Selv med nedgangen i januar-februar, er 100 - dag SMA holdt kurset og gikk ikke ned. 50-dagers SMA passer et sted mellom 10 og 100 dagers glidende gjennomsnitt når det gjelder lagfaktoren. Simple vs eksponentielle flytende gjennomsnitt. Selv om det er klare forskjeller mellom enkle mo ving gjennomsnitt og eksponentielle glidende gjennomsnitt, er en ikke nødvendigvis bedre enn de andre eksponentielle glidende gjennomsnittene har mindre forsinkelse og er derfor mer følsomme overfor siste priser - og de siste prisendringene. Eksponentielle glidende gjennomsnitt vil slå før enkle glidende gjennomsnitt. Enkle glidende gjennomsnitt, på den andre hånd, representerer et sant gjennomsnitt av priser for hele tidsperioden. Som sådan kan enkle glidende gjennomsnitt være bedre egnet til å identifisere støtte - eller motstandsnivåer. Gjennomsnittlig preferanse avhenger av mål, analytisk stil og tidshorisont. Chartister bør eksperimentere med begge typer bevegelse gjennomsnitt og ulike tidsrammer for å finne den beste pasienten Tabellen nedenfor viser IBM med 50-dagers SMA i rødt og 50-dagers EMA i grønt Begge toppet i slutten av januar, men nedgangen i EMA var skarpere enn nedgangen i SMA EMA dukket opp i midten av februar, men SMA fortsatte å bli lavere til slutten av mars. Merk at SMA dukket opp over en måned etter EMA. Len gths og Timeframes. Lengden på det bevegelige gjennomsnittet avhenger av de analytiske målene. Kortflytende gjennomsnitt 5-20 perioder passer best for kortsiktige trender og handel. Chartister interessert i langsiktige trender vil velge lengre bevegelige gjennomsnitt som kan utvide 20- 60 perioder Langsiktig investorer vil foretrekke å flytte gjennomsnitt med 100 eller flere perioder. Noen bevegelige gjennomsnittslengder er mer populære enn andre 200-dagers glidende gjennomsnitt er kanskje den mest populære. På grunn av lengden er dette klart et langsiktig glidende gjennomsnitt Deretter er det 50-dagers glidende gjennomsnittet ganske populært for den langsiktige trenden. Mange kartleggere bruker de 50-dagers og 200-dagers glidende gjennomsnittene på kort sikt. Et 10-dagers glidende gjennomsnitt var ganske populært tidligere, fordi det var enkelt å beregne En bare lagt til tallene og flyttet desimaltegnet. Trinnidentifikasjon. De samme signalene kan genereres ved hjelp av enkle eller eksponentielle glidende gjennomsnitt. Som angitt ovenfor, er preferansen avhengig av hver enkelt person. Disse e xamples nedenfor vil bruke både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Begrepet glidende gjennomsnitt gjelder både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Orienteringen av glidende gjennomsnitt gir viktig informasjon om priser Et stigende glidende gjennomsnitt viser at prisene generelt øker Et fallende glidende gjennomsnitt indikerer at Prisene faller i gjennomsnitt Et økende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig opptrending Et fallende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig nedtrend. Tabellen over viser 3M MMM med et 150-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt. Dette eksempelet viser hvor godt bevegelige gjennomsnittsverdier fungerer når trenden er sterk. Den 150-dagers EMA ble slått ned i november 2007 og igjen i januar 2008 Legg merke til at det tok en 15 nedgang for å reversere retningen av dette glidende gjennomsnittet. Disse forsinkende indikatorene identifiserer trendendringer som de forekommer i beste fall eller etter at de oppstår i verste fall, fortsatte MMM lavere til mars 2009 og deretter økte 40-50 Merk at 150-dagers EMA ikke viste seg opp til etter denne økningen Når det gjorde det, fortsatte MMM høyere de neste 12 månedene. Flytte gjennomsnitt arbeider briljant i sterke trender. Double Crossovers. To flyttbare gjennomsnitt kan brukes sammen for å generere crossover-signaler. I teknisk analyse av finansmarkedene kaller John Murphy dette Dobbel crossover-metoden Dobbeloverganger innebærer et relativt kort glidende gjennomsnitt og et relativt langt bevegelige gjennomsnitt. Som med alle bevegelige gjennomsnitt, definerer den generelle lengden på det bevegelige gjennomsnittet tidsrammen for systemet. Et system som bruker en 5-dagers EMA og 35-dagers EMA vil bli ansett som kortsiktig Et system som bruker en 50-dagers SMA og 200-dagers SMA vil bli ansett på mellomlang sikt, kanskje til og med på lang sikt. Et bullish crossover oppstår når kortere bevegelige gjennomsnittskryss over det lengre bevegelige gjennomsnittet. Dette er også kjent som et gyldent kors Et bearish crossover oppstår når kortere bevegelige gjennomsnitt krysser under lengre bevegelige gjennomsnitt. Dette kalles et dødt kryss. ly sent signaler Tross alt bruker systemet to forsinkende indikatorer Jo lengre bevegelige gjennomsnittsperioder, desto større er det i signalene. Disse signalene fungerer bra når en god trend tar takket være. Et flytende gjennomsnittsovergangssystem vil produsere mange whipsaws i Fraværet av en sterk trend. Det er også en trippel crossover-metode som involverer tre bevegelige gjennomsnitt. Igjen genereres et signal når det korteste bevegelige gjennomsnittet krysser de to lengre bevegelige gjennomsnittene. En enkel tredobbelt crossover-system kan innebære 5-dagers, 10-dagers og 20-dagers glidende gjennomsnitt. Skjemaet ovenfor viser Home Depot HD med en 10-dagers EMA grønn prikket linje og 50-dagers EMA-rød linje. Den svarte linjen er den daglige lukkingen. Ved hjelp av en glidende gjennomsnittsovergang ville det ha resultert i tre whipsaws før du fanger en god handel 10-dagers EMA brøt under 50-dagers EMA i slutten av oktober 1, men dette var ikke lenge da 10-dagene flyttet tilbake over midten av 2. november. Dette krysset varet lenger, men neste bearish crossover i Janu ary 3 skjedde i nærheten av prisnivået i slutten av november, noe som resulterte i en annen whipsaw. Dette bearish krysset var ikke lenge da 10-dagers EMA flyttet tilbake over 50-dagene noen dager senere 4 Etter tre dårlige signaler foreslo det fjerde signalet et sterkt trekk Når aksjene avanserte over 20. Det er to takeaways her. Først er kryssoverføringer utsatt for whipsaw. Et pris - eller tidsfilter kan brukes for å forhindre whipsaws. Traders kan kreve crossover til siste 3 dager før du handler eller krever 10-dagers EMA til å Flytt over under 50-dagers EMA med en viss mengde før du spiller på andre. MACD kan brukes til å identifisere og kvantifisere disse kryssene. MACD 10,50,1 vil vise en linje som representerer forskjellen mellom de to eksponensielle glidende gjennomsnittene MACD blir positiv under en gyldent kors og negativt under et dødt kryss Prosentpris Oscillator PPO kan brukes på samme måte som å vise prosentvise forskjeller Merk at MACD og PPO er basert på eksponentielle glidende gjennomsnitt og ikke stemmer overens med enkle bevegelige gjennomsnitt. Dette diagrammet viser Oracle ORCL med 50-dagers EMA, 200-dagers EMA og MACD 50,200,1. Det var fire bevegelige gjennomsnittsoverskridelser over en 2 1 2 års periode De tre første resulterte i whipsaws eller dårlige handler En vedvarende trend Begynte med fjerde crossover som ORCL avansert til midten av 20-tallet. En gang i gang, beveger gjennomsnittlige overganger seg bra når trenden er sterk, men produserer tap i fravær av en trend. Price Crossovers. Gjennomsnitt kan også brukes til å generere signaler med enkel prisoverskridelser Et bullish signal genereres når prisene beveger seg over det bevegelige gjennomsnittet. Et bearish signal genereres når prisene flytter seg under det bevegelige gjennomsnitt. Prisoverskridelser kan kombineres for å handle innenfor den større trenden. Det lengre glidende gjennomsnittet setter tonen for den større trenden og kortere glidende gjennomsnitt er brukt til å generere signaler. Man vil se etter bullish priskryss bare når prisene allerede er over det lengre bevegelige gjennomsnittet. Dette ville handle i harmoni med større trend For eksempel, hvis prisen ligger over 200-dagers glidende gjennomsnitt, vil kartleggere bare fokusere på signaler når prisen beveger seg over 50-dagers glidende gjennomsnitt. Selvfølgelig vil et trekk under 50-dagers glidende gjennomsnitt gå før et slikt signal, men Et slikt bearish kryss vil bli ignorert fordi den større trenden er opp. Et bearish kryss ville ganske enkelt foreslå en tilbaketrekking i en større opptrinn. Et kryss tilbake over 50-dagers glidende gjennomsnitt ville signalere en oppgang i prisene og fortsettelsen av den større opptrenden. Neste diagram viser Emerson Electric EMR med 50-dagers EMA og 200-dagers EMA Beholdningen flyttet over og holdt over 200-dagers glidende gjennomsnitt i august. Det var dips under 50-dagers EMA tidlig i november og igjen tidlig i februar. Prisene flyttet raskt. tilbake over 50-dagers EMA for å gi bullish signaler grønne piler i harmoni med den større opptrenden. MACD 1,50,1 er vist i indikatorvinduet for å bekrefte priskryss over eller under 50-dagers EMA. Den 1-dagers EMA er lik den sluttkurs MAC D 1,50,1 er positiv når lukkingen er over 50-dagers EMA og negativ når lukkingen er under 50-dagers EMA. Support og Resistance. Moving gjennomsnitt kan også fungere som støtte i en opptrinn og motstand i en downtrend En kortsiktig opptrend kan finne støtte nær det 20-dagers enkle glidende gjennomsnittet, som også brukes i Bollinger Bands. En langsiktig opptrend kan finne støtte nær det 200-dagers enkle glidende gjennomsnittet, som er den mest populære langsiktige bevegelsen gjennomsnitt Hvis det faktum er, kan 200-dagers glidende gjennomsnitt gi støtte eller motstand bare fordi det er så mye brukt. Det er nesten som en selvoppfyllende profeti. Kartet over viser NY Composite med 200-dagers enkelt glidende gjennomsnitt fra midten av 2004 frem til utgangen av 2008 200-dagene ga støtte mange ganger i løpet av forskuddet. Når trenden reverserte med en dobbelstøtte, var 200-dagers glidende gjennomsnitt som motstand rundt 9500. Forvent ikke eksakte støtte - og motstandsnivåer fra bevegelige gjennomsnitt , spesielt lengre mo ving gjennomsnitt Markeder er drevet av følelser, noe som gjør dem utsatt for overskudd. I stedet for eksakte nivåer kan bevegelige gjennomsnitt brukes til å identifisere støtte - eller motstandssoner. Fordelene ved å bruke bevegelige gjennomsnitt må veies mot ulempene. Flytende gjennomsnitt er trenden følgende, eller lagging, indikatorer som alltid vil være et skritt bak Dette er ikke nødvendigvis en dårlig ting, men Tross alt er trenden din venn og det er best å handle i retning av trenden. Flytte gjennomsnitt garanterer at en næringsdrivende er i tråd med Nåværende trend Selv om trenden er vennen din, sparer verdipapirer mye tid i handelsområder, noe som gjør flytteverdier ineffektive. En gang i en trend vil glidende gjennomsnitt holde deg inne, men også gi sent signaler. Don t forvente å selge på topp og kjøp på bunnen ved hjelp av bevegelige gjennomsnittsverdier Som med de fleste tekniske analyseverktøy, bør flytteverdier ikke brukes alene, men i forbindelse med andre komplementære verktøy Chartists kan bruk bevegelige gjennomsnitt for å definere den generelle trenden og bruk deretter RSI til å definere overkjøpte eller oversolgte nivåer. Legg til Flytte gjennomsnitt til StockCharts Charts. Gjennomsnittlige gjennomsnitt er tilgjengelig som en prisoverleggsfunksjon på SharpCharts arbeidsbenk. Bruk rullegardinmenyen Overlays kan brukerne velge enten et enkelt glidende gjennomsnitt eller et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Den første parameteren brukes til å angi antall tidsperioder. En valgfri parameter kan legges til for å spesifisere hvilket prisfelt som skal brukes i beregningene - O for Åpen, H for Høy , L for Lav og C for Lukk Et komma brukes til å skille parametere. En annen valgfri parameter kan legges til for å flytte de bevegelige gjennomsnittene til venstre forrige eller høyre fremtid. Et negativt tall -10 vil skifte det bevegelige gjennomsnittet til venstre 10 periods A positive number 10 would shift the moving average to the right 10 periods. Multiple moving averages can be overlaid the price plot by simply adding another overlay line to the workbench StockCharts me mbers can change the colors and style to differentiate between multiple moving averages After selecting an indicator, open Advanced Options by clicking the little green triangle. Avanserte alternativer kan også brukes til å legge til et bevegelige gjennomsnittlig overlegg til andre tekniske indikatorer som RSI, CCI og Volume. Klikk her for et live-diagram med flere forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Bruk Moving Averages med StockCharts Scans. Here er noen prøve-skanninger som StockCharts Medlemmer kan bruke til å skanne etter ulike bevegelige gjennomsnittlige situasjoner. Bullish Moving Average Cross Denne skanningen ser etter aksjer med et stigende 150 dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et bullish kryss av 5-dagers EMA og 35-dagers EMA 150-dagers glidende gjennomsnitt stiger så lenge det handler over nivået for fem dager siden. Et bullish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg over 35-dagers EMA på over gjennomsnittlig volum. Gjennomsnittlig kors Gjennomsnittlig kryss Denne skanningen ser etter aksjer med en fallende 150- dags enkel glidende gjennomsnitt og et bearish kors av 5-dagers EMA og 35-dagers EMA. Det 150-dagers glidende gjennomsnittet faller så lenge det handler under nivået for fem dager siden. Et bearish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg under 35-dagers EMA på abo ve gjennomsnittlig volum. Ytterligere Study. Johhn Murphy s bok har et kapittel viet til bevegelige gjennomsnitt og deres ulike bruksområder Murphy dekker fordeler og ulemper med å flytte gjennomsnitt. I tillegg viser Murphy hvordan bevegelige gjennomsnitt arbeider med Bollinger Bands og kanalbaserte handelssystemer. Teknisk Analyse av Financial Markets John Murphy.
No comments:
Post a Comment