Veidede bevegelige gjennomsnitt Det grunnleggende. I løpet av årene har teknikere funnet to problemer med det enkle glidende gjennomsnittet. Det første problemet ligger i tidsrammen for det bevegelige gjennomsnittet. MA De fleste tekniske analytikere mener at prishandlingen åpning eller avsluttende aksjekurs ikke er nok for å avhenge av riktig forutsigelse av kjøp eller salg av signaler fra MAs crossover-handlingen For å løse dette problemet, tilordner analytikere nå mer vekt til de nyeste prisdataene ved å bruke den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA Lær mer i å utforske eksponentielt veidende flytende gjennomsnitt . Et eksempel For eksempel, ved hjelp av en 10-dagers MA, ville en analytiker ta sluttprisen på den tiende dagen og multiplisere dette nummeret med 10, den niende dagen med ni, den åttende dagen med åtte og så videre til den første av MA Når summen er bestemt, vil analytikeren da dividere tallet ved å legge til multiplikatorene. Hvis du legger til multiplikatorene i 10-dagers MA-eksemplet, er tallet 55 Denne indikatoren er kjent som en s det lineært vektede glidende gjennomsnittet For relatert lesing, sjekk ut enkle bevegelige gjennomsnittsverdier. Gjør trendene ut. Mange teknikere er fast troende på den eksponensielt glattede glidende gjennomsnittlige EMA. Denne indikatoren har blitt forklart på så mange måter at det forveksler både studenter og investorer. Kanskje Den beste forklaringen kommer fra John J Murphy s tekniske analyse av finansmarkedene, publisert av New York Institute of Finance, 1999. Det eksponensielt glattede glidende gjennomsnittet adresserer begge problemene knyttet til det enkle glidende gjennomsnittet. Først tildeler det eksponensielt glatte gjennomsnittet en større vekt på nyere data Det er derfor et vektet glidende gjennomsnitt. Mens det tildeles mindre betydning for tidligere prisdata, inkluderer den i beregningen alle dataene i instrumentets levetid. I tillegg er brukeren i stand til å juster vekten for å gi større eller mindre vekt til den siste dagens pris, som legges til en prosentandel av forrige dag s verdi Summen av begge prosentverdiene legger til 100. For eksempel kan prisen for siste dag sættes til en vekt på 10 10, som legges til forrige dagers vekt på 90 90 Dette gir den siste dagen 10 av totalvekten Dette vil være tilsvarer et 20-dagers gjennomsnitt, ved å gi den siste dagsprisen en mindre verdi på 5 05. Figur 1 Eksponentielt slipt Moving Average. Ovenstående diagram viser Nasdaq Composite Index fra den første uken i august 2000 til 1. juni 2001 Som du tydeligvis kan se, har EMA, som i dette tilfellet bruker sluttprisdataene over en 9-dagers periode, bestemt salgssignaler den 8. september merket med en svart nedpilen. Dette var dagen at indeksen brøt under 4000-nivået Den andre svarte pilen viser et annet nedre ben som teknikerne faktisk forventer. Nasdaq kunne ikke generere nok volum og interesse fra detaljhandlerne til å bryte 3.000-merket. Deretter duger du igjen til bunn ut på 1619 58 på 4 april Oppgangen til 12. april er markert med en pil Her er indeksen stengt på 1961 46, og teknikere begynte å se institusjonelle fondforvaltere begynner å hente ut noen gode kjøp som Cisco, Microsoft og noen av energirelaterte problemstillinger. Les våre relaterte artikler. Flytte gjennomsnittlige konvolutter Raffinere A Populært Trading Tool og Moving Average Bounce. Weighted Moving Gjennomsnittlig Forecasting Metoder Fordeler og ulemper. Han, ELSKER innlegget ditt Lurer på om du kunne utdype videre Vi bruker SAP I det er det et valg du kan velge før du kjører din prognose som kalles initialisering Hvis du sjekk dette alternativet får du et prognoseresultat, hvis du kjører prognosen igjen i samme periode og ikke kontrollerer initialisering, endres resultatet. Jeg kan ikke finne ut hva den initialiseringen gjør. Jeg mener matematisk. Hvilket prognoseresultat er best å lagre og Bruk for eksempel Endringene mellom de to er ikke i prognosen, men i MAD og Error, sikkerhetslager og ROP-mengder. Ikke sikker på om du bruker SAP. hi takk for å forklare Så effektivt er det også, takk igjen Jaspreet. Gi et svar Avbryt svar. Om Shmula. Pete Abilla er grunnleggeren av Shmula og tegnet Kanban Cody. Han har hjulpet selskaper som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry og andre, redusere kostnader og forbedre kundeopplevelsen Han gjør dette gjennom en systematisk metode for å identifisere smertepunkter som påvirker kunden og virksomheten, og oppfordrer bred deltakelse fra selskapets medarbeidere til å forbedre sine egne prosesser. Dette nettstedet er en samling av sine erfaringer han vil dele med deg Komme i gang med gratis nedlastinger. I den vektede bevegelige gjennomsnittlige modellprognosestrategien 14 blir alle historiske verdier vektet med en faktor fra vektningsgruppen i den univariate prognoseprofilen. Formulær for vektet flytende gjennomsnitt. Den vektede glidende gjennomsnittsmodellen lar deg vekt nyere historiske data tyngre enn eldre data når du bestemmer gjennomsnittet Du gjør dette hvis nyere data er mer representative av hvilken fremtidig etterspørsel vil være enn eldre data Derfor er systemet i stand til å reagere raskere på en endring i nivå. Nøyaktigheten av denne modellen er i stor grad avhengig av ditt valg av vektningsfaktorer Hvis tidsseriemønsteret endres, må du også tilpasse vektingsfaktorer. Når du oppretter en vektingsgruppe, skriver du inn vektningsfaktorene som prosentandel Summen av vektningsfaktorene må ikke være 100. Ingen forhåndsprognose beregnes med denne prognosestrategien.
Comments
Post a Comment