Moving Average Beispiel Problem

ODER-Notizen sind eine Reihe von einleitenden Notizen zu Themen, die unter die breite Überschrift des Feldes der Operationsforschung fallen. ODER Sie wurden ursprünglich von mir in einem einleitenden ODER-Kurs verwendet, den ich im Imperial College gebe. Sie sind jetzt für den Einsatz von Schülern und Lehrer, die sich für ODER unter den folgenden Bedingungen interessieren. Eine vollständige Liste der Themen, die in OR-Notes verfügbar sind, finden Sie hier. Forecasting Beispiele. Forecasting Beispiel 1996 UG Prüfung. Die Nachfrage nach einem Produkt in jedem der letzten fünf Monate ist unten gezeigt. Verwenden Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat zu generieren 6.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 9, um eine Prognose für Nachfrage nach Nachfrage im Monat zu generieren 6.Welche von diesen beiden Prognosen bevorzugen Sie und warum. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis fünf ist gegeben durch. Die Prognose für den Monat sechs ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 5 m 5 2350.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 9 wir bekommen. As vor der Prognose für Monat sechs ist nur der Durchschnitt für Monat 5 M 5 2386.Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.und für den exponentiell geglätteten Mittelwert mit einer Glättungskonstante von 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44.Geben wir dann Sehen, dass exponentielle Glättung scheint, die besten einen Monat voraus Prognosen zu geben, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung produziert wurde. Forecasting Beispiel 1994 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave In einem Geschäft für jeden der letzten 7 Monate. Calculate ein zwei Monate gleitenden Durchschnitt für Monate zwei bis sieben Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Welche der beiden Prognosen für Monat acht tun yo Ich bevorzuge und warum der Ladenbesitzer glaubt, dass die Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken wechseln Diskutieren Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und die Daten angeben, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob diese Umschaltung stattfindet oder nicht. Die zwei Monate bewegen Durchschnitt für Monate zwei bis sieben ist gegeben durch. Die Prognose für Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh die gleitenden Durchschnitt für Monat 7 m 7 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1 wir bekommen. As Vor der Prognose für den Monat acht ist nur der Durchschnitt für den Monat 7 M 7 31 11 31, da wir nicht fraktionale Nachfrage haben können. Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt Für die exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättung Konstante von 0 1.Overall dann sehen wir, dass die zwei Monate gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, da es eine niedrigere MSD Daher haben wir die Prognose o F 46, die durch den zweimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Um das Umschalten zu untersuchen, müssten wir ein Markov-Prozessmodell verwenden, wo Staatenmarken und wir benötigten Ausgangsstatusinformationen und Kundenumschaltwahrscheinlichkeiten aus Umfragen benötigen. Wir müssten das Modell ausführen Historische Daten zu sehen, ob wir eine Passform zwischen dem Modell und historischen Verhalten haben. Forecasting Beispiel 1992 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Rasiermesser in einem Geschäft für jeden der letzten neun Monate. Kalkulieren Sie eine dreimonatige Bewegung Durchschnitt für Monate drei bis neun Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat zehn. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 3, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat zehn. Welche der beiden Prognosen für Monat zehn bevorzugen Sie bevorzugen Und warum. Die dreimonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate 3 bis 9 ist gegeben durch. Die Prognose für Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 9 m 9 20 33.Hehr wie wir nicht haben können Fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 10 ist 20.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 3 wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 10 ist nur der Durchschnitt für Monat 9 M 9 18 57 19 wie wir können nicht fraktionale Nachfrage. To Vergleichen Sie die beiden Prognosen berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt. und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 3.Overall dann sehen wir, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt zu geben scheint Die besten einen Monat voraus Prognosen, wie es eine niedrigere MSD hat Daher bevorzugen wir die Prognose von 20, die von der dreimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Forecasting Beispiel 1991 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Faxgerät in Ein Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Kalkulieren Sie die vier Monate gleitenden Durchschnitt für Monate 4 bis 12 Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2 zu deri Haben eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 bevorzugen Sie und warum. Welche anderen Faktoren, die nicht in den oben genannten Berechnungen berücksichtigt werden, könnte die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen. Die vier Monate bewegen Durchschnittlich für die Monate 4 bis 12 ist gegeben durch. 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 m 9 37 33 32 30 4 33 m 10 41 37 33 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25.Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für die Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 12 m 12 46 25.Wie können wir nicht fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 13 ist 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2 Wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 13 Ist nur der Durchschnitt für den Monat 12 M 12 38 618 39, da wir keine fraktionale Nachfrage haben können. Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD. Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt. und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 2.Overall dann sehen wir, dass der viermonatige gleitende Durchschnitt scheint den besten einen Monat voraus Prognosen zu geben, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46 das war Produziert durch die vier Monate gleitenden Durchschnitt. Seasonal Nachfrage. Preis Änderungen, sowohl diese Marke und andere Marken. soßen wirtschaftliche Situation. new technology. Forecasting Beispiel 1989 UG Prüfung. Die Tabelle unten zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Mikrowellenherd in einer Abteilung Speichern in jedem der letzten zwölf Monate. Kalkulieren Sie einen sechsmonatigen gleitenden Durchschnitt für jeden Monat Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 7, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13 ableiten. Welche von den beiden Prognosen für den Monat 13 bevorzugen Sie und warum. Nun können wir nicht berechnen, ein sechs Monate gleitenden Durchschnitt, bis wir mindestens 6 Beobachtungen haben - dh wir können nur berechnen, wie ein Durchschnitt von Monat 6 an Henc E Wir haben. m 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50.m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17.Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für die Monat davor, dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 m 12 38 17.Haße, da wir keine fraktionale Nachfrage haben können, ist die Prognose für den Monat 13 38.Anwendung der exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 7 Wir bekommen. Moving Average. This Beispiel lehrt Sie Wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an.2 Auf der Registerkarte Daten klicken Sie auf Daten Analysis. Hinweis kann die Data Analysis-Taste hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden.3 Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Input Range und wählen Sie den Bereich B2 M2.5 Klicken Sie im Intervall-Feld und klicken Sie auf Art 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Gipfel und Täler werden geglättet Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4.Conclusion Je größer die Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Moving Averages Was sind sie. Among die beliebtesten technischen Indikatoren, gleitende Durchschnitte werden verwendet, um die Richtung zu messen Der aktuelle Trend Jede Art von gleitenden Durchschnitt, die üblicherweise in diesem Tutorial als MA geschrieben wird, ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl von vergangenen Datenpunkten berechnet wird. Einmal bestimmt, ist der resultierende Durchschnitt dann plotte D auf ein Diagramm, um es den Händlern zu erlauben, geglättete Daten zu betrachten, anstatt sich auf die alltäglichen Preisschwankungen zu konzentrieren, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, der in geeigneter Weise als einfacher gleitender durchschnittlicher SMA bekannt ist , Wird berechnet, indem man das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten annimmt. Zum Beispiel, um einen grundlegenden 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann das Ergebnis durch 10 teilen. In Abbildung 1, Summe der Preise für die letzten 10 Tage 110 wird durch die Anzahl der Tage 10 geteilt, um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen Wenn ein Händler einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art von Berechnung gemacht werden, aber es ist Würde die Preise in den vergangenen 50 Tagen beinhalten Der daraus resultierende Durchschnitt unter 11 berücksichtigt die vergangenen 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung davon zu geben, wie ein Vermögenswert in Bezug auf die letzten 10 Tage vergeben wird. Vielleicht fragt man sich, warum technische Händler anrufen Dieses Werkzeug ein gleitender Durchschnitt und nein T nur ein regelmäßiger Mittelwert Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Set gelöscht werden müssen und neue Datenpunkte kommen müssen, um sie zu ersetzen. So wird der Datensatz ständig auf neue Daten übertragen Wird zur Verfügung gestellt Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuelle Information berücksichtigt wird In Abbildung 2, sobald der neue Wert von 5 dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich die rote Box, die die letzten 10 Datenpunkte repräsentiert, nach rechts und den letzten Wert von 15 wird aus der Berechnung gelöscht Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt der Datensatzabnahme zu sehen, was es tut, in diesem Fall von 11 bis 10.Was Do Moving Averages Look Wie Sobald die Werte der MA berechnet wurden, werden sie auf ein Diagramm gezeichnet und dann verbunden, um eine gleitende durchschnittliche Linie zu schaffen Diese geschwungenen Linien sind auf den Charts der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, kann drastisch mehr auf diesem la variieren Ter Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu jedem Diagramm hinzuzufügen, indem Sie die Anzahl der Zeitperioden, die bei der Berechnung verwendet werden, anpassen. Diese geschwungenen Linien können zunächst ablenkend oder verwirrend erscheinen, aber Sie werden gewohnt, Sie wie die Zeit verläuft Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie ist der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen. Jetzt, dass Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, wir ll Stellen Sie eine andere Art von gleitenden Durchschnitt und untersuchen, wie es unterscheidet sich von der zuvor erwähnten einfachen gleitenden Durchschnitt. Der einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker Viele Menschen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA Ist begrenzt, weil jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die aktuellsten Daten signifikanter sind als die älteren Daten und ein Gre Ater Einfluss auf das Endergebnis Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, mehr Gewicht auf die jüngsten Daten zu geben, die seither zur Erfindung der verschiedenen Arten von neuen Mitteln geführt haben, die beliebteste davon ist die exponentielle gleitende Durchschnitt EMA Für weitere Lesung , Siehe Basics of Weighted Moving Averages und was ist der Unterschied zwischen einem SMA und einem EMA. Exponential Moving Average Der exponentielle gleitenden Durchschnitt ist eine Art von gleitenden Durchschnitt, die mehr Gewicht auf die jüngsten Preise gibt, um es besser auf neue Informationen zu reagieren Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Charting-Pakete die Berechnungen für Sie machen. Doch für Sie sind Mathe-Aussenseiter da draußen, hier ist die EMA-Gleichung. Wenn die Formel verwendet, um den ersten Punkt zu berechnen Der EMA, können Sie feststellen, dass es keinen Wert zur Verfügung, um als die vorherige EMA zu verwenden. Dieses kleine Problem kann durch Starten der Berechnung mit einem einfachen movin gelöst werden G Durchschnitt und weiter mit der obigen Formel von dort aus haben wir Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die reale Beispiele enthält, wie man sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnet. Der Unterschied zwischen EMA und SMA Jetzt, dass Sie Haben Sie ein besseres Verständnis davon, wie die SMA und die EMA berechnet werden, lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, wie sich diese Durchschnittswerte unterscheiden. Wenn Sie die Berechnung der EMA betrachten, werden Sie feststellen, dass mehr Aufmerksamkeit auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird Typ des gewichteten Durchschnitts In Abbildung 5 ist die Anzahl der Zeiträume, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch 15, aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt und schneller fällt als der SMA, wenn der Preis sinkt Diese Ansprechempfindlichkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Mittleren Durchgangsdurchschnitten sind ein völlig anpassbarer Indikator, was bedeutet, dass t Er Benutzer kann frei wählen, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Erstellung der Durchschnitt Die häufigsten Zeiträume in gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage Je kürzer die Zeitspanne verwendet, um den Durchschnitt zu schaffen, desto empfindlicher Es wird zu Preisänderungen werden Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich oder mehr geglättet, der Durchschnitt wird es sein Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen, um bei der Einrichtung Ihrer bewegenden Mittelwerte zu verwenden Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten funktioniert Sie sind mit einer Reihe von verschiedenen Zeiträumen zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt.