Exponentiell utjämning Explained. Copyright Content on är upphovsrättsskyddad och är inte tillgänglig för republicering. När folk först stöter på termen Exponentiell utjämning kan de tycka att det låter som ett helvete med mycket utjämning, oavsett utjämning. De börjar sedan föreställa sig en komplicerad matematisk beräkning som sannolikt kräver en grad i matematik att förstå och hoppas att det finns en inbyggd Excel-funktion tillgänglig om de någonsin behöver göra det Verkligheten av exponentiell utjämning är betydligt mindre dramatisk och mycket mindre traumatisk. Sanningen är exponentiell utjämning är en mycket enkel beräkning som ger en ganska enkel uppgift Det har bara ett komplicerat namn eftersom det som tekniskt händer som en följd av den här enkla beräkningen är faktiskt lite komplicerad. För att förstå exponentiell utjämning hjälper det till att börja med det allmänna begreppet utjämning och en Några andra vanliga metoder som används för att uppnå utjämning. Vad är utjämning. Möjning är en mycket vanlig statistisk s Rocess I själva verket möter vi regelbundet smidiga data i olika former i våra dagliga liv Varje gång du använder ett medel för att beskriva något, använder du ett jämnt antal Om du funderar på varför du använder ett medel för att beskriva något, kommer snabbt att förstå konceptet av utjämning Till exempel upplevde vi bara den varmaste vintern på rekord Hur kan vi kvantifiera detta Tja, vi börjar med dataset av de dagliga höga och låga temperaturerna för den period som vi kallar Vinter för varje år i inspelad historia Men som lämnar oss med en massa siffror som hoppar runt ganska lite det är inte som varje dag i vinter var varmare än motsvarande dagar från alla tidigare år Vi behöver ett nummer som tar bort allt detta hoppar runt från data så att vi lättare kan Jämföra en vinter till nästa Avlägsna hoppa runt i data kallas utjämning, och i det här fallet kan vi bara använda ett enkelt medelvärde för att åstadkomma utjämningen. I efterfrågan prognos använder vi utjämning för att ta bort e slumpmässigt variationsstörning från vår historiska efterfrågan Detta gör det möjligt för oss att bättre identifiera efterfrågan mönster främst trend och säsong och efterfråganivåer som kan användas för att uppskatta framtida efterfrågan. Stödet i efterfrågan är samma begrepp som den dagliga hoppningen runt temperaturdata. Inte överraskande , det vanligaste sättet att ta bort ljud från efterfrågningshistoriken är att använda ett enkelt medelvärde eller mer specifikt ett rörligt medelvärde. Ett rörligt medelvärde använder bara ett fördefinierat antal perioder för att beräkna medelvärdet, och dessa perioder rör sig när tiden går. Om Jag använder ett 4 månaders glidande medelvärde, och idag är 1 maj, använder jag ett genomsnitt av efterfrågan som inträffade i januari, februari, mars och april den 1 juni ska jag använda efterfrågan från februari mars, april, och May. Weighted moving average. When du använder ett medel tillämpar vi samma vikt vikt på varje värde i datamängden I det 4 månaders glidande genomsnittet representerade varje månad 25 av glidande medelvärdet När du använder efterfrågan h Istory att projektera framtida efterfrågan och speciellt framtida trend är det logiskt att dra slutsatsen att du skulle vilja att nyare historia skulle få större inverkan på din prognos. Vi kan anpassa vår genomsnittliga beräkning för att tillämpa olika vikter för varje period för att få Våra önskade resultat Vi uttrycker dessa vikter som procentandelar och summan av alla vikter för alla perioder måste öka till 100. Om vi bestämmer att vi vill tillämpa 35 som vikten för närmaste period i vårt 4 månaders vägda glidande medelvärde, vi kan subtrahera 35 från 100 för att finna att vi har 65 kvar att dela över de andra 3 perioderna. Till exempel kan vi sluta med en viktning på 15, 20, 30 och 35 för de fyra månaderna 15 20 30 35 100. Exponential utjämning. Om vi går tillbaka till begreppet att applicera en vikt till den senaste perioden, såsom 35 i föregående exempel och sprida den återstående vikten beräknad genom att subtrahera den senaste vikten av 35 från 100 till 65, har vi den grundläggande bygga ing-block för vår exponentiella utjämningsberäkning Kontrollenheten för exponentiell utjämningsberäkning kallas utjämningsfaktorn kallas även utjämningskonstanten. Det representerar väsentligen vikten applicerad på den senaste periodens efterfrågan Så, där vi använde 35 som viktningen för senaste perioden i den vägda glidande genomsnittliga beräkningen kan vi också välja att använda 35 som utjämningsfaktor i vår exponentiella utjämningsberäkning för att få en liknande effekt Skillnaden med exponentiell utjämningsberäkning är att istället för att vi måste ta reda på hur mycket vikt som gäller för varje tidigare period används utjämningsfaktorn automatiskt för att göra det. Så här kommer den exponentiella delen Om vi använder 35 som utjämningsfaktor blir vikten av den senaste periodens efterfrågan 35 Vägningen av nästa senaste perioden s kräver perioden innan den senaste kommer att vara 65 av 35 65 kommer från att subtrahera 35 från 100 Detta motsvarar 22 75 viktning för den perioden om du gör matematiken. Nästa efterföljande period s efterfrågan kommer att vara 65 av 65 av 35, vilket motsvarar 14 79 Perioden före den kommer att vägas som 65 av 65 av 65 av 35, vilket motsvarar 9 61 osv. Och det här går vidare genom alla dina tidigare perioder ända till början av tiden eller den punkt där du började använda exponentiell utjämning för det aktuella objektet. Du tror nog att det ser ut som en helhet mycket matte Men skönheten i exponentiell utjämning beräkningen är att snarare än att behöva räkna om mot varje tidigare period varje gång du får en ny period s efterfrågan, använder du helt enkelt utmatningen av exponentiell utjämningsberäkning från föregående period för att representera alla tidigare period. Är du förvirrad än? Det här kommer att ge större mening när vi tittar på den faktiska beräkningen. Typiskt hänvisar vi till effekten av exponentiell utjämningsberäkningen som nästa prognosperiod. I verkligheten är den ultimata prognosen behöver lite mer arbete, men för den här specifika beräkningen kommer vi att referera till det som prognosen. Exponential utjämningsberäkning är enligt följande. Den senaste periodens efterfrågan multiplicerad med utjämningsfaktorn PLUS Den senaste periodens prognos multiplicerad med en minus utjämningsfaktorn. D senaste periodens krav S utjämningsfaktorn representerad i decimalform så 35 skulle representeras som 0 35 F den senaste perioden s förutspår utjämningen av utjämningsberäkningen från föregående period. OR förutsatt att en utjämningsfaktor på 0 35. Det blir inte mycket enklare än det. Som vi kan se är allt vi behöver för datainmatningar här den senaste periodens efterfrågan och den senaste periodens prognos Vi tillämpar utjämningsfaktorns viktning till senaste perioden s kräver samma sätt som vi skulle i den vägda glidande genomsnittliga beräkningen. Vi tillämpar sedan den återstående vikten 1 minus utjämningsfaktorn till den senaste periodens prognos. Eftersom den senaste tiden Periodens prognos skapades baserat på föregående period s efterfrågan och föregående period s prognos, som baserades på efterfrågan på perioden före det och prognosen för perioden före det som baserades på efterfrågan på perioden före det och prognosen för perioden före det, vilket var baserat på perioden före det. men du kan se hur alla tidigare periodens efterfrågan är representerad i beräkningen utan att faktiskt gå tillbaka och räkna om någonting. Och det var det som körde den ursprungliga populariteten av exponentiell utjämning Det var inte eftersom det gjorde ett bättre jobb med utjämning än viktat glidande medelvärde, det berodde på att det var lättare att beräkna i ett datorprogram Och eftersom du inte behövde tänka på vilken viktning som skulle ge tidigare perioder eller hur många tidigare perioder att använda, som du skulle i viktat glidande medelvärde Och eftersom det bara lät kallare än viktat glidande medelvärde. Det kan faktiskt argumenteras för att viktat glidande medel ger gr eater flexibilitet eftersom du har större kontroll över vikten av tidigare perioder. Verkligheten är att någon av dessa kan ge tillförlitliga resultat, så varför inte gå med enklare och kallare ljud. Exponential utjämning i Excel. Se hur det verkligen skulle se i ett kalkylblad med reella data. Copyright Content on är upphovsrättsskyddad och är inte tillgänglig för republikation. In Figur 1A har vi ett Excel-kalkylblad med 11 veckors efterfrågan och en exponentiellt jämnprognos beräknad från den efterfrågan jag använt en utjämningsfaktor på 25 0 25 i cell C1 Den nuvarande aktiva cellen är Cell M4 som innehåller prognosen för vecka 12. Du kan se i formelfältet. Formeln är L3 C1 L4 1- C1 Så att de enda direkta ingångarna till denna beräkning är den tidigare periodens efterfrågan Cell L3, föregående period s prognostiserar Cell L4 och utjämningsfaktorn Cell C1, som visas som absolut cellreferens C1.När vi börjar en exponentiell utjämningsberäkning måste vi manuellt ansluta värdet för 1s T prognos Så i Cell B4 snarare än en formel skrev vi bara efterfrågan från samma period som prognosen. I Cell C4 har vi vår första exponentiella utjämningsberäkning B3 C1 B4 1- C1 Vi kan sedan kopiera Cell C4 och klistra in den I cellerna D4 till och med M4 för att fylla resten av våra prognosceller. Du kan nu dubbelklicka på någon prognoscell för att se att den är baserad på den föregående periodens prognoscell och den tidigare periodens efterfrågancelle. Så varje efterföljande exponentiell utjämningsberäkning ärver Utgången från den tidigare exponentiella utjämningsberäkningen Det är hur varje efterfråges efterfrågan representeras i den senaste periodens beräkning, även om den beräkningen inte direkt hänvisar till de tidigare perioderna. Om du vill bli snygg kan du använda Excel s spår Funktion För att göra detta klickar du på Cell M4, sedan på verktygsfältet Excel 2007 eller 2010 klickar du på Formulas-fliken och klickar sedan på Spårprecedenter. Det kommer att dra anslutningslinjer till 1: a nivået av prejudikat, men om Du fortsätter att klicka på Trace Precedents det kommer att dra anslutningslinjer till alla tidigare perioder för att visa dig de ärvda relationerna. Nu får vi se vilken exponentiell utjämning som gjordes för oss. Figur 1B visar ett linjediagram över vår efterfrågan och prognos. Du ser hur exponentialt jämnade Prognosen avlägsnar det mesta av jaggedheten som hoppar runt från den veckoprävande efterfrågan men lyckas ändå att följa det som tycks vara en uppåtgående trend i efterfrågan. Du kommer också märka att den släta prognoslinjen tenderar att vara lägre än efterfrågan. Detta kallas trend Fördröjning och är en bieffekt av utjämningsprocessen Varje gång du använder utjämning när en trend är närvarande kommer din prognos att ligga bakom trenden Detta gäller för eventuell utjämningsteknik Faktum är att om vi skulle fortsätta detta kalkylblad och börja mata in lägre efterfråganummer Gör en nedåtgående trend du skulle se efterfrågan rad sjunka, och trendlinjen rör sig ovanför det innan du börjar följa den nedåtgående trenden. Det är därför jag tidigare nämnde ou tput från exponentiell utjämning beräkning som vi kallar en prognos behöver fortfarande lite mer arbete Det finns mycket mer att förutse än att bara utjämna stötarna i efterfrågan Vi behöver göra ytterligare justeringar för saker som trendlag, säsongsmässighet, kända händelser som kan effekt efterfrågan osv. Men allt som ligger utanför denna artikels räckvidd. Du kommer sannolikt också att gå in i termer som dubbel exponentiell utjämning och trippel-exponentiell utjämning. Dessa termer är lite vilseledande eftersom du inte återjusterar efterfrågan flera gånger du Kan om du vill, men det är inte meningen här. Dessa termer representerar exponentiell utjämning på ytterligare element i prognosen. Med enkel exponentiell utjämning stäver du basbehovet, men med dubbel exponentiell utjämning stryker du basbehovet plus Trenden och med trippel-exponentiell utjämning utjämnar du basbehovet plus trenden plus säsongsmässigheten. Den andra vanligaste frågan om exp impulsiv utjämning är var får jag min utjämningsfaktor Det finns inget magiskt svar här. Du måste testa olika utjämningsfaktorer med dina efterfrågningsdata för att se vad som blir det bästa resultatet. Det finns beräkningar som automatiskt kan ställa in och ändra utjämningsfaktorn. Dessa fall Under termen adaptiv utjämning men du måste vara försiktig med dem. Det är helt enkelt inget perfekt svar och du bör inte blinda genomföra någon beräkning utan noggrann testning och utveckla en grundlig förståelse av vad den beräkningen gör. Du bör också köra scenarier för att Se hur dessa beräkningar reagerar på efterfrågesändringar som för närvarande inte existerar i de efterfrågningsdata du använder för testning. Dataexemplet jag använde tidigare är ett mycket bra exempel på en situation där du verkligen behöver testa några andra scenarier Visar en något konsekvent uppåtgående trend Många stora företag med mycket dyr prognosprogramvara har stora problem i det inte så distanserade ant när deras mjukvaruinställningar som var tweaked för en växande ekonomi inte reagerade bra när ekonomin började stagnera eller krympa. Saker som detta händer när du inte förstår vad dina beräkningar programvara faktiskt gör. Om de förstod deras prognossystem skulle de ha kända att de behövde hoppa in och ändra något när det var plötsligt dramatiska förändringar i deras verksamhet. Så där har du det förklarat grunderna för exponentiell utjämning. Vill du veta mer om att använda exponentiell utjämning i en faktisk prognos, kolla in min bok Inventory Management Explained. Copyright Content on är upphovsrättsskyddat och är inte tillgängligt för republicering. Dave Piasecki är ägare operatör av Inventory Operations Consulting LLC ett konsultföretag som tillhandahåller tjänster relaterade till lagerhantering, materialhantering och lagerverksamhet. Han har över 25 års erfarenhet av operationshantering och kan nås via sin webbplats, där han behåller ytterligare relevant information. Mitt företag. Exponential Moving Average - EMA. BREAKNING NED Exponentiell rörlig genomsnittlig - EMA. De 12 och 26-dagars EMA-erna är de mest populära kortsiktiga medelvärdena, och de används för att skapa indikatorer som den rörliga genomsnittliga konvergensdivergensen MACD och den procentuella prisoscillatorn PPO I allmänhet används de 50 och 200-dagars EMA-signalerna som signaler för långsiktiga trender. Trader som använder teknisk analys hittar glidande medelvärden som är mycket användbara och insiktsfulla när de tillämpas korrekt men skapar kaos när de används felaktigt eller misstolkas Alla de glidande medelvärdena som vanligen används i teknisk analys är av sin natur släpande indikatorer. Följaktligen bör slutsatserna från att tillämpa ett glidande medelvärde till ett visst marknadsdiagram vara att bekräfta en marknadsrörelse eller att indikera dess styrka. Mycket ofta, När en glidande genomsnittlig indikatorlinje har förändrats för att återspegla ett betydande drag på marknaden har den optimala marknaden för marknadsinträde redan passerat ett EMA tjänar till att lindra detta dilemma i viss utsträckning Eftersom EMA-beräkningen lägger större vikt vid de senaste uppgifterna kramar prisåtgärden lite snävare och reagerar därför snabbare. Det är önskvärt när en EMA används för att härleda en handelsinmatningssignal. Interpretera EMA. Liksom alla glidande medelindikatorer är de mycket bättre anpassade till trender på marknaderna När marknaden har en stark och hållbar uppgång kommer EMA-indikatorlinjen också att visa en uptrend och vice versa för en nedåtriktad trend. En vaksam näringsidkare kommer inte bara betala uppmärksamhet på EMA-linjens riktning, men också förhållandet mellan förändringshastigheten från en stapel till nästa. När prisåtgärden för en stark uppåtriktning börjar flata och vända, kommer EMAs förändringshastighet från en stapel till Nästa kommer att börja minska till dess att indikatorlinjen plattas och förändringshastigheten är noll. På grund av den eftersläpande effekten, vid denna punkt eller till och med några få barer innan, bör prisåtgärden redan ha gått ed Det följer således att observera en konsekvent minskning i förändringshastigheten hos EMA kan själv användas som en indikator som ytterligare kan motverka det dilemma som orsakas av den släpande effekten av att flytta genomsnittliga användningar av EMA. EMA är vanligen använda i samband med Andra indikatorer för att bekräfta betydande marknadsrörelser och att mäta deras giltighet För näringsidkare som handlar intradag och rörliga marknader är EMA mer tillämpligt. Oftast använder handlare EMA för att bestämma en handelsförspänning Till exempel om en EMA på ett dagligt diagram visar en Stark uppåtgående trend kan en intraday-trader s strategi vara att endast handla från den långa sidan på en intradag chart. Simple Vs Exponential Moving Averages. Vidande medelvärden är mer än undersökningen av en sekvens av siffror i efterföljande ordning Tidiga utövare av tidsserieanalys Var faktiskt mer oroade över enskilda tidsserier, än de var med interpolering av data Interpolering i form av sannolikhetsteorier och analysen kom mycket senare, då mönster utvecklades och korrelationer upptäcktes. När man förstod var olika formade kurvor och linjer ritade längs tidsserien i ett försök att förutsäga var datapunkterna skulle kunna gå. Dessa anses nu vara grundläggande metoder som för närvarande används av teknisk analys näringsidkare Kartläggningsanalys kan spåras tillbaka till 18th Century Japan, men hur och när glidande medelvärden först tillämpades på marknadspriserna fortfarande är ett mysterium. Det är allmänt förstått att enkla glidande medelvärden SMA användes långt före exponentiella glidande medelvärden EMA, eftersom EMAs är byggda på SMA-ramverket och SMA-kontinuumet var lättare att förstå för planering och spårning. Vill du ha lite bakgrundsavläsning Kolla in Flyttande medelvärden Vad är de? Simpelrörande medelvärde SMA Enkla glidande medelvärden blev den föredragna metoden för att spåra marknadspriserna eftersom de är snabba att Beräkna och lätt att förstå Tidiga marknadsutövare som drivs utan att använda soph isticated diagrammetrimer som används idag, så de berodde främst på marknadspriser som enda guider. De beräknade marknadspriserna för hand och graderade dessa priser för att beteckna trender och marknadsriktning. Denna process var ganska tråkig men visade sig vara lönsam med bekräftelse av vidare studier . För att beräkna ett 10 dagars enkelt glidande medelvärde, lägg till slutkurserna de senaste 10 dagarna och dela med 10. 20-dagars glidande medelvärde beräknas genom att lägga till slutkurserna över en 20-dagarsperiod och dela med 20, och så vidare. Denna formel är inte bara baserad på slutkurs, men produkten är ett medelvärde av priser - en delmängd Flyttande medelvärden kallas rörliga eftersom den grupp av priser som används i beräkningen flyttar enligt punkten på diagrammet Det betyder gamla dagar Släpps till förmån för nya stängningsdagar, så en ny beräkning behövs alltid som motsvarar tidsramen för den genomsnittliga sysselsättningen. Ett 10-dagars medel räknas om genom att lägga till den nya dagen och släppa den 10: e dagen , Och den nionde dagen släpps på den andra dagen. Mer om hur kartor används i valutahandel, kolla in vårt diagram Basics Walkthrough. Exponential Moving Average EMA Det exponentiella rörliga medlet har förfinats och används vanligare sedan 1960-talet tack vare Tidigare utövare experimenterar med datorn Den nya EMA skulle fokusera mer på de senaste priserna snarare än på en lång rad datapunkter, eftersom det enkla glidande genomsnittet krävs. Nuvarande EMA-prisström - tidigare EMA X-multiplikator tidigare EMA. Den viktigaste faktorn är Utjämningskonstanten som 2 1 N där N antalet dagar. En 10-dagars EMA 2 10 1 18 8.Detta innebär att en 10-årig EMA väger det senaste priset 18 8, en 20-dagars EMA 9 52 och 50- dag EMA 3 92 vikt på den senaste dagen EMA arbetar med att väga skillnaden mellan dagens pris och tidigare EMA och lägga till resultatet till föregående EMA Ju kortare perioden desto mer vikt tillämpas på det senaste priset. Fitting Lines Av t hese beräkningar, punkter är ritade, avslöjar en anpassningslinje Monteringslinjer över eller under marknadspriset innebär att alla glidande medelvärden är fördröjande indikatorer och används främst för följande trender De fungerar inte bra med intervallmarknader och perioder med trängsel eftersom de passande linjerna Misslyckas med att indikera en trend på grund av brist på uppenbara högre höjder eller lägre nedgångar. Passande linjer tenderar att förbli konstanta utan ledtråd. En stigande passningsledning under marknaden betyder en lång stund, medan en fallande fästledning ovanför marknaden betyder en kort För en komplett guide läs vår Moving Average Tutorial. Syftet med att använda ett enkelt glidande medelvärde är att upptäcka och mäta trender genom att utjämna data med hjälp av flera grupper av priser. En trend är spotted och extrapolerad i en prognos. Antagandet är att Tidigare trendrörelser fortsätter För det enkla glidande genomsnittet kan en långsiktig trend hittas och följas mycket lättare än en EMA, med rimligt antagande Ption att kopplingslinjen håller sig starkare än en EMA-linje på grund av det längre fokuset på genomsnittliga priser. En EMA används för att fånga kortare trendflyttningar på grund av fokus på de senaste priserna. Med den här metoden skulle en EMA minska alla lager I det enkla glidande medelvärdet så kommer fästlinjen att krama priserna närmare än ett enkelt glidande medelvärde Problemet med EMA är detta Det är benäget för prisavbrott, särskilt under snabba marknader och volatilitetsperioder. EMA fungerar bra tills priserna bryter fästet. Högre volatilitetsmarknader kan du överväga att öka längden på den glidande medeltiden. Man kan även byta från en EMA till en SMA, eftersom SMA släpper ut data mycket bättre än en EMA på grund av dess fokus på långsiktiga medel. Trend - Följande indikatorer Som fördröjande indikatorer tjänar rörliga medelvärden som stöd och motståndslinjer Om priserna bryter under en 10-dagars monteringslinje i en uppåtgående trend är chansen god att den uppåtgående trenden kan minska, eller åtminstone m Arket kan konsolidera Om priserna går över ett 10-dagars glidande medelvärde i en nedåtgående trend kan trenden minska eller konsolidera. I dessa fall använder du ett 10- och 20-dagars glidande medelvärde tillsammans och väntar på 10-dagars raden att korsa Över eller under 20-dagars linjen Detta bestämmer nästa kortvariga riktning för priser. För längre siktperioder, se 100- och 200-dagars glidande medelvärden för längre siktriktning. Exempelvis använder du 100- och 200-dagars rörelse Medeltal, om 100-dagars glidande medelvärde passerar under 200-dagarsgenomsnittet kallas det dödsövergången och är väldigt baisse för priser. Ett 100-dagars glidande medelvärde som korsar över ett 200-dagars glidande medel kallas det gyllene korset och Är väldigt bullish för priser Det spelar ingen roll om en SMA eller en EMA används, eftersom båda är trendmätande indikatorer Det är bara på kort sikt att SMA har små avvikelser från motparten, EMA. Conclusion Moving averages är Grunden för diagram och tidsserieanalys Enkel rörelse Medelvärden och de mer komplexa exponentiella glidande medelvärdena hjälper till att visualisera trenden genom att utjämna prisrörelser. Teknisk analys kallas ibland som en konst snarare än en vetenskap, som båda tar år att behärska. Läs mer i vår tekniska analys. Som en förvaringsinstitut lånar ut medel som förvaras i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk åtgärd av spridningen av avkastning för ett visst värdepapper eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. En akt som amerikanska kongressen antog 1933 som banklagen , Som förbjudna kommersiella banker att delta i investeringen. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och nonprofit sektorn Den amerikanska presidiet för arbete. Valutakortet eller valutasymbolen för den indiska rupien INR, Indien Rupi består av 1. Ett första bud på ett konkursföretags tillgångar från en intresserad köpare vald av den konkursbolaget Y Från en pool av budgivare.
No comments:
Post a Comment