Eksponensiell Bevegelig Gjennomsnitt Utjevnings Konstant

Forecasting by Smoothing Techniques Dette nettstedet er en del av JavaScript E-Labs læringsobjekter for beslutningstaking. Annet JavaScript i denne serien er kategorisert under forskjellige områder av applikasjoner i MENU-delen på denne siden. En tidsserie er en sekvens av observasjoner som bestilles i tide. Inherent i samlingen av data tatt over tid er noen form for tilfeldig variasjon. Det finnes metoder for å redusere avbryte effekten på grunn av tilfeldig variasjon. Utbredte teknikker er utjevning. Disse teknikkene, når de brukes riktig, tydeliggjør de underliggende trenderne tydeligere. Skriv inn tidsseriene Row-wise i rekkefølge, starter fra venstre øverste hjørne, og parameteren (e), og klikk deretter på Calculate-knappen for å få fram en prognose for en periode fremover. Blank bokser er ikke inkludert i beregningene, men nuller er. Når du legger inn dataene dine for å flytte fra celle til celle i datamatrixen, bruker du Tab-tasten ikke pil eller tast inn taster. Funksjoner av tidsserier, som kan avsløres ved å undersøke grafen. med de prognostiserte verdiene, og residualens oppførsel, betinget prognosemodellering. Flytte gjennomsnitt: Flytte gjennomsnittlig rangering blant de mest populære teknikkene for preprocessing av tidsserier. De brukes til å filtrere tilfeldig hvit støy fra dataene, for å gjøre tidsseriene jevnere eller til og med å understreke visse informative komponenter som finnes i tidsseriene. Eksponensiell utjevning: Dette er et veldig populært system for å produsere en glatt tidsserie. Mens i flytende gjennomsnitt blir de tidligere observasjonene veid likt, eksponentiell 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. Dobbelt eksponensiell utjevning er bedre å håndtere trender. Trippel eksponensiell utjevning er bedre å håndtere paraboltrender. Et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant a. korresponderer omtrent til et enkelt bevegelige gjennomsnitt av lengden (dvs. perioden) n, hvor a og n er relatert til: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. For eksempel vil et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant lik 0,1 svare til et 19 dagers glidende gjennomsnitt. Og et 40-dagers enkelt glidende gjennomsnitt ville korrespondere omtrent til et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt med en utjevningskonstant lik 0,04878. Holter Lineær eksponensiell utjevning: Anta at tidsseriene er u sesongmessige, men viser trend. Holts metode estimerer både dagens nivå og dagens trend. Legg merke til at det enkle glidende gjennomsnittet er spesielt tilfelle av eksponensiell utjevning ved å angi perioden for glidende gjennomsnitt til heltaldelen av (2-alfa) alfa. For de fleste forretningsdata er en Alpha-parameter mindre enn 0,40 ofte effektiv. Det kan imidlertid utføres et rutenett for parameterrommet, med 0,1 til 0,9, med trinn på 0,1. Da har den beste alfa den minste Mean Absolute Error (MA Error). Slik sammenligner du flere utjevningsmetoder: Selv om det finnes numeriske indikatorer for å vurdere nøyaktigheten av prognoseteknikken, er det mest mulig å benytte visuell sammenligning av flere prognoser for å vurdere nøyaktigheten og velge blant de ulike prognosemetoder. I denne tilnærmingen må man plotte (ved hjelp av for eksempel Excel) på samme graf de opprinnelige verdiene for 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 én parameter. Holt og Winters metoder bruker henholdsvis to og tre parametere, derfor er det ikke en lett oppgave å velge den optimale, eller til og med nær optimale verdier ved prøving og feil for parametrene. Den enkle eksponensielle utjevningen understreker kortspektret perspektivet som setter nivået til den siste observasjonen og er basert på tilstanden at det ikke er noen trend. Den lineære regresjonen, som passer til en minste firkantlinje til de historiske dataene (eller transformerte historiske data), representerer lang rekkevidde, som er betinget av den grunnleggende trenden. Holts lineær eksponensiell utjevning fanger opp informasjon om nyere trend. Parametrene i Holts-modellen er nivåparameter som skal reduseres når mengden datavariasjon er stor, og trenderparameteren skal økes dersom den siste trendretningen støttes av årsakssammenhengene. Kortsiktig prognose: Legg merke til at alle JavaScript på denne siden gir en engangsforespørsel. For å få 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 noen få ganger for å oppnå de nødvendige kortsiktige prognosene. Eksponentiell utjevning Forklaret. Kopier Copyright. Innhold på InventoryOps 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 er. 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 gir 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 til å oppnå glatting. Hva er utjevning Utjevning er en svært vanlig statistisk prosess. Faktisk møter vi jevnlig jevne data i ulike former i vårt daglige liv. Når du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, bruker du et glatt nummer. Hvis du tenker på 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 begynner med datasett av de daglige høye og lave temperaturene for perioden vi kalder 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 tilsvarende dager 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 glatting, og i dette tilfellet kan vi bare bruke et enkelt gjennomsnitt for å oppnå glatting. I etterspørselsoversikt bruker vi utjevning for å fjerne tilfeldig variasjon (støy) fra vår historiske etterspørsel. Dette gjør at vi bedre kan identifisere etterspørselsmønstre (primært 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 etterspørselshistorien, er å bruke en enkel gjennomsnittlig, nærmere bestemt et glidende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt bruker bare et forhåndsdefinert antall perioder for å beregne gjennomsnittet, og disse periodene beveger seg når tiden går. Hvis jeg for eksempel bruker et 4 måneders glidende gjennomsnitt, og i dag er 1. mai, bruker jeg et gjennomsnitt av etterspørselen som skjedde i januar, februar, mars og april. 1. juni bruker jeg etterspørsel fra februar, mars, april og mai. Vektet glidende gjennomsnitt. Ved bruk av et gjennomsnitt bruker vi samme vekt (vekt) til hver verdi i datasettet. I 4 måneders glidende gjennomsnitt representerte hver måned 25 av glidende gjennomsnitt. 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 din. Vi kan tilpasse vår gjennomsnittlige beregning for å bruke ulike 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 for å 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 henholdsvis 15, 20, 30 og 35 i de 4 månedene (15 20 30 35 100). Eksponensiell utjevning. Hvis vi går tilbake til konseptet med å legge vekt på den siste perioden (for eksempel 35 i det forrige eksempelet) og sprer gjenværende vekt (beregnet ved å trekke den siste tidsvekten på 35 fra 100 til 65), har vi de grunnleggende byggeblokkene for vår eksponentielle utjevningsberegning. Den kontrollerende inngangen til eksponensiell utjevningsberegning er kjent som utjevningsfaktoren (også kalt utjevningskonstanten). Den representerer i hovedsak vektingen som er brukt på de siste periodene etterspørselen. Så, hvor 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 for å få en lignende effekt. Forskjellen med eksponensiell utjevningsberegning er at i stedet for at vi også må 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 de siste perioder etterspørselen bli 35. Vektingen av de neste siste perioder krever (perioden før den siste) vil være 65 av 35 (65 kommer fra å trekke 35 fra 100). Dette tilsvarer 22,75 vekting for den perioden hvis du gjør matematikken. De neste siste perioder etterspørselen vil være 65 av 65 av 35, som tilsvarer 14,79. Perioden før det vil bli vektet som 65 av 65 av 65 av 35, som tilsvarer 9,61, og så videre. 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 på). Du tenker nok det som ser ut som en masse matte. Men skjønnheten i eksponensiell utjevningsberegning er at i stedet for å beregne for hver tidligere periode hver gang du får en ny periode etterspørsel, bruker du bare utgangen av eksponensiell utjevningsberegning fra forrige periode til å representere alle tidligere perioder. Er du forvirret ennå Dette vil gi mer mening når vi ser på den faktiske beregningen Vanligvis refererer vi til utgangen av eksponensiell utjevningsberegning som neste periodesprognose. I virkeligheten trenger den endelige prognosen litt mer arbeid, men i forbindelse med denne spesifikke beregningen vil vi referere til det som prognosen. Eksponensiell utjevningsberegning er som følger: De siste periodene krever multiplikasjon med utjevningsfaktoren. PLUS De siste periodene prognosen multiplisert med (en minus utjevningsfaktoren). D siste perioder krever S utjevningsfaktoren representert i desimalform (så 35 ville bli representert som 0,35). F de siste periodene prognosen (utgangen av utjevningsberegningen fra forrige periode). ELLER (antar en utjevningsfaktor på 0,35) (D 0,35) (F 0,65) Det blir ikke mye enklere enn det. Som vi kan se, er alt vi trenger for datainnganger her de siste perioder etterspørselen og de siste periodene prognosen. Vi bruker utjevningsfaktoren (vekting) til de siste periodene, krever samme måte som vi ville i den veide gjennomsnittlige beregningen. Vi bruker deretter den gjenværende vekten (1 minus utjevningsfaktoren) til de siste periodene. Siden de siste prognoseperiodene ble opprettet basert på forrige perioder, var etterspørselen og de foregående periodene prognosen, som var basert på etterspørselen etter perioden før 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 perioder etterspørsel er representert i beregningen uten å faktisk gå tilbake og omberegne noe. Og det var 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 ikke trengte å tenke på hva 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 respektverdige resultater, så hvorfor ikke gå med enklere og kjøligere lyd. Eksponensiell utjevning i Excel Leter du se hvordan dette faktisk ville se i et regneark med ekte data. Kopier Copyright. Innhold på InventoryOps er opphavsrettsbeskyttet 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. Ive brukte 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 (L3C1) (L4 (1-C1)). Så de eneste direkte inngangene til denne beregningen er forutgående perioder etterspørsel (Cell L3), de foregående periodene (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 (B3C1) (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 hvilken som helst prognosecelle for å se at den er basert på de foregående periodene forutsatt celle og forrige perioder krever celle. Så arver hver etterfølgende eksponensiell utjevningsberegning utgangen av den forrige eksponensielle utjevningsberegningen. Det er hvordan hver tidligere perioder etterspørsel er representert i den siste perioderegningen, selv om denne beregningen ikke direkte refererer til tidligere perioder. Hvis du vil ha lyst, kan du bruke Excels spore presenter funksjon. For å gjøre dette, klikk på Cell M4, deretter på verktøylinjen for bånd (Excel 2007 eller 2010), klikk på Formler-fanen, og klikk deretter Sporprecedenter. Det trekker tilkoblingslinjer til det første nivået av precedenter, men hvis du fortsetter å klikke på Trace Precedents, vil det trekke kontaktlinjer til alle tidligere perioder for å vise deg de arvede forhold. Nå kan vi se hva eksponensiell utjevning gjorde for oss. Figur 1B viser et linjediagram over vår etterspørsel og prognose. Du ser hvordan den eksponentielt glatte prognosen fjerner det meste av den ujevnheten (hoppingen 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 prognoselinjen 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 (å gjøre en nedadgående trend), ser du etterspørselslinjen slipp, og trendlinjen beveger seg over den før du begynner å følge nedadgående trenden. Det er derfor jeg tidligere nevnte produksjonen fra eksponentiell utjevningsberegning som vi kaller en prognose, fortsatt trenger litt mer arbeid. Det er mye mer å prognose enn å bare utjevne støtene i etterspørselen. Vi må gjøre ytterligere tilpasninger for ting som trendlag, sesongmessighet, kjente hendelser som kan påvirke etterspørselen, etc. Men alt som er utenfor rammen av denne artikkelen. Du vil sannsynligvis også komme inn i begreper som dobbel eksponensiell utjevning og tredobbelt eksponensiell utjevning. Disse begrepene 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. Så med enkel eksponensiell utjevning, utjevner du basen etterspørsel, men med dobbel eksponensiell utjevning utjevner du basen etterspørsel og trenden, og med tredoble eksponensiell utjevning utjevner du basen etterspørsel i tillegg til trenden og sesongen. Det andre vanligste spørsmålet om eksponensiell utjevning er hvor får jeg utjevningsfaktoren min? Det er ikke noe magisk svar her, du må teste forskjellige utjevningsfaktorer med dine etterspørseldata for å se hva som gir deg de beste resultatene. 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 av hva denne beregningen gjør. Du bør også kjøre om-scenarier for å se hvordan disse beregningene reagerer på etterspørselsendringer som kanskje ikke eksisterer i etterspørseldataene du bruker for testing. Dataeksemplet jeg brukte tidligere er et veldig godt eksempel på en situasjon der du virkelig trenger å teste noen andre scenarier. Det bestemte dataeksemplet viser en noe konsistent oppadgående trend. Mange store selskaper med svært kostbar prognoseprogramvare fikk store problemer i den ikke så fjerne fortiden da deres programvareinnstillinger som var tweaked for en voksende økonomi, ikke reagerte bra da økonomien begynte å stagnere eller krympe. Ting som dette skjer når du ikke forstår hva dine beregninger (programvare) faktisk gjør. Hvis de forsto deres prognosesystem, ville de ha visst at de trengte å hoppe inn og endre noe når det var plutselige dramatiske endringer i sin virksomhet. Så det har du det grunnleggende om eksponensiell utjevning forklart. Ønsker du å vite mer om bruk av eksponensiell utjevning i en faktisk prognose, sjekk ut boken Inventory Management Explained. Kopier Copyright. Innhold på InventoryOps er opphavsrettsbeskyttet og er ikke tilgjengelig for republisering. Dave Piasecki. er eieroperatør av Inventory Operations Consulting LLC. et konsulentfirma som tilbyr tjenester knyttet til lagerstyring, materialhåndtering og lageroperasjoner. Han har over 25 års erfaring i driftsledelse og kan nås gjennom sin nettside (inventoryops), hvor han opprettholder tilleggsinformasjon. Min BusinessSimple Vs. Eksponentielle Moving Gjennomsnitt Flytte gjennomsnitt er mer enn studien av en sekvens av tall i etterfølgende rekkefølge. Tidlige utøvere av tidsserier analyser var faktisk mer opptatt av individuelle tidsserier tall enn de var med interpolering av dataene. 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 tidsseriene i et forsøk på å forutsi hvor datapunktene kunne gå. Disse er nå betraktet som grunnleggende metoder som nå benyttes 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 bevegelige gjennomsnitt (SMA) ble brukt langt før eksponentielle bevegelige gjennomsnitt (EMA), fordi EMAer er bygd på SMA-rammeverk og SMA-kontinuumet ble lettere forstått for plotting og sporing. (Ønsker du litt bakgrunnsavlesning Sjekk ut Flytte gjennomsnitt: Hva er de) Enkle flytende gjennomsnitt (SMA) Enkle bevegelige gjennomsnitt ble den foretrukne metoden for å spore markedspriser fordi de er raske å beregne og lett å forstå. Tidlige markedsutøvere opererte uten bruk av de sofistikerte diagrammene som ble brukt i dag, så de stod hovedsakelig på markedspriser som eneste veiledning. De kalkulerte markedsprisene for hånd, og graftet disse prisene for å betegne trender og markedsretning. Denne prosessen var ganske kjedelig, men viste seg å være ganske lønnsom med bekreftelse av videre studier. For å beregne et 10-dagers enkeltflytende gjennomsnitt, legger du bare til sluttkursene de siste 10 dagene og deler med 10. Det 20-dagers glidende gjennomsnittet beregnes ved å legge sluttkursene over en 20-dagers periode og divide med 20, og så videre. Denne formelen er ikke bare basert på sluttkurs, men produktet er et gjennomsnitt av priser - en delmengde. Flyttende gjennomsnitt kalles flytting fordi gruppen av priser som brukes i beregningen beveger seg i henhold til punktet på diagrammet. Dette betyr at gamle dager er tapt til fordel for nye sluttkursdager, så det er alltid nødvendig med en ny beregning som tilsvarer tidsrammen for gjennomsnittlig sysselsatt. Så omregnes et 10-dagers gjennomsnitt 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 valutahandelen, sjekk ut våre kartbaserte gjennomganger.) Eksponentiell flytende gjennomsnitt (EMA) Det eksponentielle glidende gjennomsnittet har blitt raffinert og mer vanlig siden 1960-tallet, takket være tidligere praktiserende eksperimenter med datamaskinen. Den nye EMA vil fokusere mer på de siste prisene enn på en lang rekke datapunkter, da det enkle glidende gjennomsnittet kreves. Nåværende EMA ((Pris (nåværende) - forrige EMA)) X multiplikator) tidligere EMA. Den viktigste faktoren er utjevningskonstanten som 2 (1N) hvor N antall dager. En 10-dagers EMA 2 (101) 18,8 Dette betyr at en 10-års 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 arbeider ved å veie forskjellen mellom dagens perioder og tidligere EMA, og legge resultatet til den tidligere EMA. Jo kortere perioden, jo mer vekt brukes til den siste prisen. Monteringslinjer Ved disse beregningene er punkter plottet, som viser en passende linje. Monteringslinjer over eller under markedsprisen indikerer at alle bevegelige gjennomsnitt er forsinkende indikatorer. og brukes primært til følgende trender. De jobber ikke bra med utvalgsmarkeder og perioder med overbelastning fordi de passerende linjene ikke viser en trend på grunn av mangel på tydelig høyere høyder eller lavere nedturer. I tillegg har passende linjer en tendens til å forbli konstant uten ledetråd. En stigende monteringslinje under markedet betyr lang, mens en fallende monteringslinje over markedet betyr en kort. (For en komplett guide, les vår Moving Average Tutorial.) Formålet med å bruke et enkelt glidende gjennomsnitt er å se og måle trender ved å utjevne dataene ved hjelp av flere grupper av priser. En trend er oppdaget og ekstrapolert til en prognose. Forutsetningen er at tidligere trendbevegelser vil fortsette. For det enkle glidende gjennomsnittet kan en langsiktig trend bli funnet og fulgt mye enklere enn en EMA, med rimelig antagelse at feste linjen vil holde sterkere enn en EMA-linje på grunn av lengre fokus på gjennomsnittlige priser. En EMA er brukt til å fange kortere trendbevegelser, på grunn av fokus på de siste prisene. Med denne metoden skulle en EMA redusere lagene i det enkle glidende gjennomsnittet, slik at monteringslinjen vil kramme prisene nærmere enn et enkelt glidende gjennomsnitt. Problemet med EMA er dette: Det er utsatt for prisbrudd, spesielt under raske markeder og perioder med volatilitet. EMA fungerer bra til prisene går i stykker. I høyere volatilitetsmarkeder kan du vurdere å øke lengden på det bevegelige gjennomsnittlige løpetidet. Man kan også bytte fra en EMA til en SMA, siden SMA glatter ut dataene mye bedre enn en EMA på grunn av fokus på langsiktige midler. Trend-Følgende Indikatorer Som slående indikatorer tjener glidende gjennomsnitt som støtte - og motstandslinjer. Hvis prisene faller under en 10-dagers monteringslinje i en oppadgående trend, er det gode muligheter for at oppadgående trenden kan avta, eller i det minste markedet kan konsolidere seg. Hvis prisene går over et 10-dagers glidende gjennomsnitt i en downtrend. Trenden kan være avtagende eller konsoliderende. I disse tilfellene bruker du et 10- og 20-dagers glidende gjennomsnitt sammen, og vent på 10-dagers linjen 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 gjennomsnittet på 200 dager, kalte det dødskrysset. og er veldig bearish for priser. Et 100-dagers glidende gjennomsnitt som krysser over et 200-dagers glidende gjennomsnitt kalles det gyldne korset. 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. Konklusjon Flytende gjennomsnitt er grunnlaget for kart - og tidsserieanalyse. Enkle bevegelige gjennomsnitt og de mer komplekse eksponentielle glidende gjennomsnittene bidrar til å visualisere trenden ved å utjevne prisbevegelser. Teknisk analyse er noen ganger referert til som en kunst heller enn en vitenskap, som begge tar år å mestre. (Lær mer i vår tekniske analyseopplæring.) Et mål på forholdet mellom en endring i mengden som kreves av en bestemt vare og en endring i prisen. Pris. Den totale dollarverdien av alle selskapets utestående aksjer. Markedsverdien beregnes ved å multiplisere. Frexit kort for quotFrench exitquot er en fransk spinoff av begrepet Brexit, som dukket opp da Storbritannia stemte til. En ordre som er plassert hos en megler som kombinerer funksjonene til stoppordre med grensene. En stoppordre vil. En finansieringsrunde hvor investorer kjøper aksjer fra et selskap til lavere verdsettelse enn verdsettelsen plassert på. En økonomisk teori om total utgifter i økonomien og dens effekter på produksjon og inflasjon. Keynesian økonomi ble utviklet.