Eksponensiell Bevegelig Gjennomsnitt Eksempler

Eksponentiell utjevning Explained. Copyright Innhold på er opphavsrettsbeskyttet og er ikke tilgjengelig for republisering. Når folk først møter begrepet eksponentiell utjevning, tror de kanskje det høres ut 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 noen gang trenger å gjøre det. 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, hjelper det å starte med det generelle begrepet utjevning og en noen andre vanlige metoder som brukes til å oppnå utjevning. Hva er utjevning. Modellering er en svært vanlig statistisk p rocess Faktisk støter vi jevnlig på jevne data i ulike former i våre daglige liv. Hver gang du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, bruker du et jevnt nummer. Hvis du tenker på hvorfor du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, vil du vil raskt forstå begrepet utjevning For eksempel har vi nettopp opplevd den varmeste vinteren på rekord Hvordan kan vi kvantifisere dette Vel, begynner vi med datasett av daglige høye og lave temperaturer for perioden vi kalder Vinter for hvert år i innspilt historie Men som etterlater oss med 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 hopping rundt i dataene kalles utjevning, og i dette tilfellet kan vi bare bruke et enkelt gjennomsnitt for å oppnå glatting. I etterspørselsforespørsel benytter vi utjevning for å fjerne e 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 etterspørsel er det samme konseptet som den daglige hoppingen rundt temperaturdataene Ikke overraskende , den vanligste måten folk fjerner støy fra etterspørselshistorikken er å bruke et enkelt gjennomsnitt eller mer spesifikt et glidende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt bruker bare et forhåndsdefinert antall perioder for å beregne gjennomsnittet, og disse periodene beveger seg 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 May. Weighted moving average. Når du bruker et gjennomsnitt, bruker vi samme vektvekt på hver verdi i datasettet. I 4 måneders glidende gjennomsnitt representerte hver måned 25 av glidende gjennomsnitt. Når du bruker etterspørsel h istory 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 bruke 35 som vekten for nærmeste periode i vårt 4 måneders veide glidende gjennomsnitt, vi kan trekke 35 fra 100 for å finne at vi har 65 igjen å splitte over de andre 3 periodene. For eksempel kan vi ende opp med en veiing på henholdsvis 15, 20, 30 og 35 i de 4 månedene 15 20 30 35 100. Eksponentiell utjevning. Hvis vi går tilbake til konseptet med å legge vekt på den siste perioden som 35 i det forrige eksempelet og spre den gjenværende vekten beregnet ved å subtrahere den siste tidsvekten på 35 fra 100 til 65, har vi den grunnleggende bygge Inngangsblokker for eksponentiell utjevningsberegning Den kontrollerende inngangen til eksponensiell utjevningsberegning er kjent som utjevningsfaktoren kalles også utjevningskonstanten. Det representerer i hovedsak vektingen som er brukt på den siste periodens etterspørsel. Så, hvor vi brukte 35 som vekten for siste periode i vektet glidende gjennomsnittlig beregning, kan vi også velge å bruke 35 som utjevningsfaktor i vår eksponensielle utjevningsberegning for å få en lignende effekt. Forskjellen med eksponensiell utjevningsberegning er at i stedet for oss å finne ut hvor mye vekt for å 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 etterspørselen bli 35 Vektingen av den neste siste periode s kreve 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 periodens etterspørsel vil være 65 av 65 av 35, som tilsvarer 14 79 Perioden før den blir vektet som 65 av 65 av 65 av 35, noe 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 helhet mye matematikk Men skjønnheten i eksponensiell utjevningsberegning er at i stedet for å beregne på hver tidligere periode hver gang du får en ny periode s etterspørsel, bruker du bare utgangen av eksponensiell utjevningsberegning fra forrige periode for å representere alle tidligere periodene. Er du forvirret ennå Dette vil gi mer mening når vi ser på den faktiske beregningen. Typisk refererer vi til utgangen av eksponensiell utjevningsberegning som neste periodesprognos. I virkeligheten er den endelige prognosen trenger litt mer arbeid, men i forbindelse med denne spesifikke beregningen vil vi referere til det som prognosen. Eksponensiell utjevningsberegning er som følger. Den siste periodens etterspørsel multiplisert med utjevningsfaktoren PLUS Den siste periodens prognose multiplisert med en minus utjevningsfaktor. D siste periode s etterspørsel S utjevningsfaktoren representert i desimalform slik at 35 ville bli representert som 0 35 F den siste perioden s anslår utgangen av utjevningsberegningen fra forrige periode. OR antar at 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 den siste perioden s prognose Vi bruker utjevningsfaktoren vekting til siste periode s krever samme måte som vi ville i den veide gjennomsnittlige beregningen. Vi bruker deretter den gjenværende vekten 1 minus utjevningsfaktoren til den siste perioden s forecast. Since den siste periodens 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 å faktisk gå tilbake og omberegne noe. Og det er det som kjørte den opprinnelige populariteten av 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 behøvde 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 gr eater 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. Eksponentiell utjevning i Excel. Vi ser hvordan dette faktisk ville se i et regneark med ekte data. Opphavsrett Innhold på er beskyttet av copyright og er ikke tilgjengelig for republisering. I figur 1A har vi et Excel-regneark med 11 ukers 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 Celle 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 forrige periode s etterspørsel Cell L3, forrige periode s prognose Cell L4 og utjevningsfaktoren Cell C1, vist som absolutt cellereferanse C1.Når vi starter en eksponentiell utjevningsberegning, må vi manuelt koble verdien for 1s t 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 celler D4 til M4 for å fylle resten av våre prognose celler. Du kan nå dobbeltklikke på en prognose celle for å se det 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 refererer direkte til de foregående periodene. Hvis du vil ha lyst, kan du bruke Excel s sporeforekomster funksjon For å gjøre dette, klikk på Cell M4, og deretter på verktøylinjen i Excel 2007 eller 2010 klikker du på Formulas-fanen, og deretter klikker du Sporprecedenter. Det trekker tilkoblingslinjer til det første nivået av precedenter, men hvis du fortsetter å klikke Trace Precedents det vil trekke kontaktlinjer til alle tidligere perioder for å vise deg det arvede forhold. Nå la oss se hva eksponensiell utjevning gjorde for oss. Figur 1B viser et linjediagram av etterspørsel og prognose. Du ser hvordan eksponensielt glattet 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 merke at den glatte prognosen linje har en tendens til å være lavere enn etterspørselslinjen. Dette er kjent som trend lag 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 å gjøre en nedadgående trend du vil se etterspørselen linje slipp, og trenden linje flytte over det før du begynner å følge den nedadgående trenden. Det er derfor jeg tidligere nevnte ou tput 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 gjøre ytterligere justeringer for ting som trendlag, sesongmessighet, kjente hendelser som kan effekt etterspørsel osv. Men alt som er utenfor omfanget av denne artikkelen. Du vil sannsynligvis også gå inn i begreper som dobbel-eksponensiell utjevning og triple-eksponensiell utjevning. Disse vilkårene 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 etterspørsel pluss trenden, og med trippel-eksponensiell utjevning, utjevner du basen etterspørsel pluss trenden pluss sesongmessige forhold. Det andre vanligste spørsmålet om exp potensialutjevning 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. Det er beregninger som automatisk kan sette og endre utjevningsfaktoren. Disse høstene 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 den beregningen gjør. Du bør også kjøre hva-hvis scenarier til se hvordan disse beregningene reagerer på etterspørselsendringer som ikke eksisterer for øyeblikket 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. Dette bestemte dataeksemplet viser en noe konsekvent oppadgående trend Mange store selskaper med svært kostbar prognoseprogramvare har store problemer i det ikke så distinkte myr forbi når 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 beregningsprogramvaren faktisk gjør. Hvis de forsto deres prognosesystem, ville de ha kjent de trengte å hoppe inn og endre noe når det var plutselige dramatiske endringer i virksomheten deres. Så der har du det grunnlaget for eksponensiell utjevning forklart Vil du vite mer om bruk av eksponensiell utjevning i en faktisk prognose, sjekk ut boken Inventory Management Explained. Kopyright innhold 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 driftsledelse og kan nås gjennom hans nettside, hvor han opprettholder tillegg relevant informasjon. Min Business. Simple Vs Eksponentielle Moving Gjennomsnitt. Gjennomgående gjennomsnitt er mer enn studien av en sekvens av tall i etterfølgende rekkefølge Tidlige utøvere av tidsserier analyse var faktisk mer opptatt av individuelle tidsserier tall enn de var med interpolering av det data Interpolering i form av sannsynlighetsteorier og analyse, kom mye senere, da mønstre ble utviklet og korrelasjoner oppdaget. Når det ble forstått, ble ulike formede kurver og linjer trukket langs tidsserien i et forsøk på å forutsi hvor datapunktene kunne gå. Disse er nå betraktet grunnleggende metoder som for tiden brukes av tekniske analysehandlere Kartanalyse kan spores tilbake til 18th Century Japan, men hvordan og når flytte gjennomsnitt ble først brukt til markedspriser forblir et mysterium Det er generelt forstått at enkle glidende gjennomsnitt SMA ble brukt lenge før eksponentiell flytte gjennomsnitt EMA, fordi EMA er bygget på SMA rammeverk og SMA kontinuum w som lettere forstått for planlegging og sporing. Vil du ha en liten bakgrunnsavlesning. Sjekk ut Flytte gjennomsnitt. Hva er de. Enkelte bevegelige gjennomsnitt SMA Enkle bevegelige gjennomsnitt ble den foretrukne metoden for å spore markedsprisene fordi de er raske å beregne og lett å forstå tidlig markedsutøvere opererte uten bruk av de sofistikerte diagrammetene som ble brukt i dag, slik at de hovedsakelig stod på markedspriser som de eneste veiledningene. De kalkulerte markedsprisene for hånd og graste disse prisene for å betegne trender og markedsretning. Denne prosessen var ganske kjedelig, men viste seg å være ganske lønnsomt med bekreftelse av videre studier. For å beregne et 10-dagers enkelt glidende gjennomsnitt, legger du bare til sluttkursene de siste 10 dagene og deler med 10. 20-dagers glidende gjennomsnitt beregnes ved å legge sluttkursene over en 20- dag og divisjon med 20 osv. Denne formelen er ikke bare basert på sluttkurs, men produktet er et middelpris - en delmengde Mov Inngangsverdier kalles flytting fordi gruppen av priser som brukes i beregningen beveger seg i henhold til punktet på diagrammet. Dette betyr at gamle dager blir tapt til fordel for nye sluttkursdager, slik at en ny beregning alltid er nødvendig som tilsvarer tidsrammen for gjennomsnittlig sysselsatt Så en 10-dagers gjennomsnitt blir omregnet ved å legge til den nye dagen og slippe den tiende dagen, og den niende dagen blir tapt på den andre dagen. For mer om hvordan diagrammer brukes i valutahandling, sjekk ut vårt grunnleggende grunnleggende gjennomgang. Eksponentiell Flytende Gjennomsnittlig EMA Det eksponentielle glidende gjennomsnittet har blitt raffinert og mer vanlig siden 1960-tallet, takket være tidligere utøvere eksperimenterer med datamaskinen. Den nye EMA vil fokusere mer på de nyeste prisene enn på en lang rekke datapunkter som den enkle glidende gjennomsnitt som kreves. Gjeldende EMA Pris nåværende - tidligere EMA X multiplikator tidligere EMA. Den viktigste faktoren er utjevningskonstanten som 2 1 N hvor N antall dager. En 10-dagers EMA 2 10 1 18 8.Dette betyr at en 10-årig EMA vekter den siste prisen 18 8, en 20-dagers EMA 9 52 og 50-dagers EMA 3 92 vekt på den siste dagen. EMA fungerer ved å veie forskjellen mellom den nåværende perioden s pris og tidligere EMA, og legge til resultatet til den forrige EMA Jo kortere perioden, jo mer vekt blir brukt til den nyeste prisen. Fitting Lines Ved disse beregningene er poeng plottet, noe som viser en passende linje Fitting linjer over eller under markedet pris indikerer at alle bevegelige gjennomsnitt er forsinkende indikatorer og brukes primært til følgende trender. De fungerer ikke bra med utvalgsmarkeder og perioder med overbelastning fordi monteringslinjene ikke viser en trend på grunn av mangel på tydelig høyere høyder eller lavere nedturer Plus, Passende linjer har en tendens til å forbli konstant uten ledetråd. En stigende feste linje under markedet betyr lang, mens en fallende feste linje over markedet betyr kort. For en komplett guide, les vår Moving Average Tutorial. utgjør bruk av et enkelt bevegelige gjennomsnittsmål er å se og måle trender ved å utjevne dataene ved hjelp av flere grupper av priser. En trend er spottet og ekstrapolert til en prognose. Forutsetningen er at tidligere trendbevegelser vil fortsette. For det enkle glidende gjennomsnittet, en langsiktig trend kan bli funnet og fulgt mye lettere enn en EMA, med rimelig antagelse at feste linjen vil holde sterkere enn en EMA-linje på grunn av det lengre fokuset på gjennomsnittlige priser. En EMA brukes til å fange kortere trendbevegelser på grunn av fokus på de siste prisene Med denne metoden skulle en EMA redusere alle lag i det enkle glidende gjennomsnittet slik at monteringslinjen vil kramme prisene nærmere enn et enkelt bevegelige gjennomsnittsproblem. Problemet med EMA er dette. Det er utsatt for prisbrudd, særlig under raske markeder og volatilitetsperioder EMA fungerer godt til prisene bryter sammen linjen. I høyere volatilitetsmarkeder kan du vurdere å øke lengden på det bevegelige gjennomsnittlige løpetidet. En kan til og med sw klør fra en EMA til en SMA, siden SMA utjevner dataene mye bedre enn en EMA på grunn av fokus på langsiktige midler. Trend-Følgende indikatorer Som forsinkende indikatorer tjener glidende gjennomsnitt som støtte - og motstandslinjer Hvis prisene bryter under en 10-dagers monteringslinje i en oppadgående trend, er det gode muligheter for at den oppadgående trenden kan avta, eller at markedet i det minste kan konsolidere. Hvis prisene går over et 10-dagers glidende gjennomsnitt i en nedgang, kan trenden avta eller konsolidere I disse tilfellene benytter du et 10- og 20-dagers glidende gjennomsnitt sammen og venter på 10-dagers linje å krysse over eller under 20-dagers linjen. Dette bestemmer neste kortsiktige retning for priser. For lengre siktperioder , se 100- og 200-dagers glidende gjennomsnitt for langsiktig retning For eksempel, ved å bruke 100 og 200 dagers glidende gjennomsnitt, hvis 100-dagers glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers gjennomsnittet, kalles det dødskrysset og er veldig bearish for priser Et 100-dagers glidende gjennomsnitt som kryss over et 200-dagers glidende gjennomsnitt kalles det gylne krysset og er veldig bullish for priser Det spiller ingen rolle om en SMA eller en EMA brukes, fordi begge er trend-følger indikatorer Det er bare på kort sikt at SMA har små avvik fra motparten, EMA. Conclusion Moving gjennomsnitt er grunnlaget for diagram - og tidsserieanalyse Enkle bevegelige gjennomsnitt og de mer komplekse eksponentielle glidende gjennomsnitt bidrar til å visualisere trenden ved å utjevne prisbevegelser. Teknisk analyse kalles noen ganger som en kunst heller enn en vitenskap, som begge tar år å mestre Lær mer i vår Tekniske Analyse Tutorial. EMA Slik beregner du det. Beregning av eksponentiell Moving Average - en opplæring. Eksponentiell Moving Average EMA for short er en av de mest brukte indikatorene i teknisk analyse i dag Men hvordan beregner du det selv, bruker et papir og en penn eller foretrekker et regnearksprogram etter eget valg La oss finne ut i denne forklaringen av EMA-beregning. Calcula ting eksponentiell flytende gjennomsnittlig EMA gjøres selvfølgelig automatisk av de fleste handels - og teknisk analyse programvare der ute i dag. Her er hvordan man beregner det manuelt, som også legger til forståelsen av hvordan det fungerer. I dette eksemplet skal vi beregne EMA for en pris av en aksje Vi vil ha en 22-dagers EMA som er en vanlig nok tidsramme for en lang EMA. Formelen for beregning av EMA er som følger. EMA Pris tk EMA og 1 kt i dag, i går, N antall dager i EMA, k 2 N 1.Bruk følgende trinn for å beregne en 22-dagers EMA.1 Start med å beregne k for den angitte tidsrammen 2 22 1 0,0869,2 Legg til sluttkursene for de første 22 dagene sammen og del dem med 22.3 Du er nå klar til å begynn å få den første EMA-dagen ved å ta følgende dag s dag 23 sluttkurs multiplisert med k, deretter multiplisere forrige dag s glidende gjennomsnitt med 1-k og legg til to.4 Gør trinn 3 om og om igjen for hver dag som følger for å få hele spekteret av EMA. This kan selvfølgelig bli lagt inn i Excel eller noen andre regnearkprogramvare for å gjøre prosessen med å beregne EMA halvautomatisk. For å gi deg en algoritmisk oversikt over hvordan dette kan oppnås, se under. public float CalculateEMA float todaysPris, float numberOfDays, float EMAY i går float k 2 numberOfDays 1 return todaysPris k EMAY 1 k. Denne metoden vil typisk bli kalt fra en sløyfe gjennom dataene dine, og ser noe slikt ut. Foreløpig DailyRecord sdr i DataRecords kaller EMA-beregningen ema numberOfDays, igårEMA la den beregnede emaen i en serie ema sørge for at igårEMA blir fylt med EMA vi brukt denne gangen igårEMA ema. Note at dette er psuedo kode Du vil vanligvis trenger å sende i går CLOSE verdi som igårEMA til i gårEMA er beregnet fra i dag s EMA Det skjer bare etter at løkken har gått flere dager enn antall dager du har beregnet din EMA for. For en 22 dagers EMA, er det bare 23 gang i løkken og deretter at yesterdayEMA ema er gyldig Thi s er ikke så farlig, siden du trenger data fra minst 100 handelsdager for en 22-dagers EMA for å være gyldig. Relaterte innlegg.