Liukuva Keskiarvo Ratkaistu Esimerkkejä

OR-Notes on sarja alustavia muistiinpanoja aiheista, jotka kuuluvat toiminta-alan tutkimuksen laajaan otsikkoon TAI He olivat alun perin käyttäneet minua esittelevässä OR-kurssissa, jonka annan Imperial Collegessa. He ovat nyt käytettävissä opiskelijoiden ja opiskelijoiden käyttöön opettajat, jotka ovat kiinnostuneita OR: stä tai seuraavista ehdoista. Täydellinen luettelo OR-huomautuksissa olevista aiheista löytyy täältä. Esimerkkejä lähetyksistä. Forecasting-esimerkki 1996 UG-tentti. Kaikki viimeisen viiden kuukauden aikana tuotteen kysyntä on esitetty alla . Käytä kahden kuukauden liukuva keskiarvo kysynnän ennusteen luomiseksi kuussa 6. Sovita eksponentiaalinen tasaus, jonka tasoitusvakio on 0,9, jotta saadaan ennuste kysynnän kysynnästä kuussa 6. Mitkä nämä kaksi ennustusta haluat ja miksi. Kahden kuukauden liukuva keskiarvo kuukausien 2-5 osalta on annettu. Kuukauden kuuden kuukauden ennuste on vain liukuva keskiarvo edellisenä kuukautena eli liikkuvan keskiarvon kuukaudessa 5 m 5 2350.Yksinkertainen tasoitus tasoituksella vakio 0 9 saamme. Ennen kuin ennuste kuukauden kuusi on vain keskimäärin kuukauden 5 M 5 2386.Voit vertailla kahta ennustetta lasketaan keskimääräinen neliöiden poikkeama MSD Jos me teemme tämän löydämme, että liukuva keskiarvo. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67. ja eksponentiaalisesti tasoitetulle keskiarvolle tasoitusvakion ollessa 0 9. MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Yleisesti sitten että eksponentiaalinen tasoittaminen näyttäisi antavan parhaan kuukauden ennusteen, koska sillä on alhaisempi MSD. Siksi mieluummin ennustetaan 2386: n ennuste, joka on tuotettu eksponentiaalisella tasoittamisella. Esimerkki 1994 UG: n kokeesta. Alla oleva taulukko osoittaa uudelle aftershave jokaisessa viimeisen 7 kuukauden myymälässä. Laske kahden kuukauden liukuva keskiarvo kuukausien kahdeksasta seitsemään Mikä olisi ennustuksesi kahdeksan kuukauden kysynnän suhteen. Sovita eksponentiaalinen tasoitus tasausvakion ollessa 0 1. kysyntä kahdeksassa kuukaudessa. Mikä kahdesta ennusteesta kahdeksan kuukauden ajan tee? u mieluummin ja miksi. Shopin pitäjä uskoo, että asiakkaat siirtyvät uudelle jälkiruokailulle muista tuotemerkeistä Keskustele siitä, miten voit mallinnuttaa tämän kytkentäkäyttäytymisen ja ilmoittaa tiedot, joita tarvitsisit varmistamaan, onko tämä kytkentä tapahtumassa vai ei. Kahden kuukauden liikkuvat keskimäärin kuukausia kahdesta seitsemään on annettu. Ennuste kahdeksalle kuukaudelle on vain liukuva keskiarvo edellisenä kuukautena eli liukuva keskiarvo kuukaudelle 7 m 7 46. Kiertävän eksponenttien tasaus tasausvakion ollessa 0 1 saamme. ennenkuin kahdeksan kuukauden ennuste on vain keskiarvo kuukaudelle 7 M 7 31 11 31 koska meillä ei voi olla murto-osaa. Vertaamme kahta ennustetta laskemme keskimääräisen neliösumman MSD: n. Jos teemme tämän, löysimme sen liikkuvan keskiarvon. eksponentiaalisesti tasoitetulle keskiarvolle tasausvakion ollessa 0 1. Kaiken kaikkiaan näemme, että kahden kuukauden liukuva keskiarvo näyttäisi antavan parhaan kuukauden ennusteen, koska sillä on alhaisempi MSD. f 46, joka on tuotettu kahden kuukauden liukuvan keskiarvon avulla. Vaihdon tarkastelemiseksi meidän olisi käytettävä Markovin prosessimallia, jossa merkkituotemerkit ja tarvitsemme alustavat tilatiedot ja asiakkaiden vaihtamismahdollisuudet tutkimuksilta. historialliset tiedot, jos meillä on sovitus mallin ja historiallisen käyttäytymisen välillä. Forecasting esimerkki 1992 UG tentti. Alla olevassa taulukossa esitetään kysyntä tietyn tuotemerkin partakoneen myymälä jokaisen viimeisen yhdeksän kuukautta. Laske kolme kuukautta liikkuvat keskimäärin kuukausina kolmesta yhdeksään Mikä olisi ennustuksesi kysynnän kymmeneen kuukauteen? Sovita eksponentiaalinen tasaus tasausvakion ollessa 0 3 saadaksesi ennuste kysynnästä kymmeneen kuukauteen. Mikä kahdesta ennusteesta kymmeneen kymmeneen haluat ja miksi. Kolmen kuukauden liukuva keskiarvo kuukausina 3-9 on annettu. Ennuste 10 kk: n osalta on vain liukuva keskiarvo edelliskuukauden eli liikkuvan keskiarvon osalta 9 m 9 20 33. Näin ollen emme voi olla murto-kysyntä 10 kuukauden ennuste on 20. Samaa eksponentti tasoitusta, jonka tasoitusvakio on 0 3, saadaan. Ennen kuin kuukauden 10 ennuste on vain keskiarvo kuukaudelle 9 M 9 18 57 19 koska meillä ei voi olla murto-osaa. vertaile kahden ennusteen laskemalla keskimääräinen neliöllinen poikkeama MSD Jos me teemme tämän havaitsemme, että liikkuva keskiarvo ja eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo tasaus vakio on 0 3. Yleisesti sitten näemme, että kolmen kuukauden liukuva keskiarvo näyttää antaa paras kuukausi eteenpäin ennusteita, koska sillä on pienempi MSD. Siksi mieluummin 20: n ennuste on tuotettu kolmen kuukauden liukuva keskiarvo. Esimerkki esimerkki 1991 UG tentti. Alla olevassa taulukossa esitetään kysyntä tietyn tuotemerkin faksi tavaratalo kunkin viimeisen kahdentoista kuukauden aikana. Laske neljän kuukauden liukuva keskiarvo kuukausien 4-12. Mikä olisi ennusteesi kysynnän kuukauteen 13.Apply eksponentti tasoitus tasaus vakio 0 2 asti olette ennuste kysynnästä kuussa 13. Mitkä kaksi ennustetta kuukaudelle 13 mieluummin ja miksi. Mitä muita tekijöitä, joita ei ole otettu huomioon edellä olevissa laskelmissa, saattavat vaikuttaa faksilaitteen kysyntään 13. kuussa. keskimäärin kuukausina 4-12 on annettu. m 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.Kuukauden ennuste on vain liukuva keskiarvo kuukautta ennen sitä, eli 12 m 12 46 25: n liukuva keskiarvo. Siten, kun ei voi olla murto-osaa, ennuste kuukaudelle 13 on 46. Käytämme eksponentiaalisen tasauksen tasausvakion ollessa 0 2. on vain keskiarvo kuukaudessa 12 M 12 38 618 39 koska meillä ei voi olla murto-osaa. Vertaamme kahta ennustetta lasketaan keskimääräinen neliöllinen poikkeama MSD Jos me teemme tämän, havaitsemme, että liukuva keskiarvo . ja eksponentiaalisesti tasoitetulle keskimäärälle tasoitusvakion ollessa 0 2. Kaiken kaikkiaan näemme, että neljän kuukauden liukuva keskiarvo näyttäisi antavan parhaan kuukauden ennusteen, koska sillä on pienempi MSD. Siksi mieluummin ennuste on 46, joka on ollut tuotettu neljän kuukauden liukuva keskiarvo. seasonal demand. price muutoksia, sekä tämä brändi ja muut merkit. general taloudellinen tilanne. new teknologia. Forecasting esimerkki 1989 UG tentti. Alla oleva taulukko osoittaa kysynnän tietyn tuotemerkin mikroaaltouuni osastolla säilytä kussakin viimeisen kahdentoista kuukauden aikana. Laske kuukausittainen kuuden kuukauden liukuva keskiarvo Mikä olisi ennuste kysynnänne kuukaudelle 13. Sovita eksponentiaalisen tasoituksen tasausvakion ollessa 0 7 saadaksesi ennuste kysynnästä kuussa 13 . Kuinka kahta ennusteita kuussa 13 haluat ja miksi. Nyt emme voi laskea kuuden kuukauden liukuva keskiarvo, kunnes meillä on vähintään 6 havaintoa - eli voimme laskea tällaisen keskiarvon vain kuudesta kuukaudesta Henc e meillä on 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.Muuta 13 koskeva ennuste on vain liukuva keskiarvo kuukautta ennen sitä eli 12 kuukauden keskiarvoa liikkuvan keskiarvon keskiarvo 12 38 17. Näin ollen ei voi olla osittaista kysyntää 13 kuukauden 13 ennustetta. 38. Jos eksponentiaalinen tasaus tasoitusvakion ollessa 0 7, saadaan. Liikkuva keskiarvo, mitkä ovat he. suosituimpia teknisiä indikaattoreita, liikkuvia keskiarvoja käytetään tämänhetkisen suuntauksen suuntaan. Kaikkien tässä opetusohjelmassa yleisesti kirjoitettu liikkuva keskiarvo on MA-matemaattinen tulos, joka lasketaan keskiarvolla useista aikaisemmista datapisteistä. Kun määritetään, keskiarvo piirretään kaaviolle, jotta toimijat voivat tarkastella suoriutuneita tietoja eikä keskittyä päivittäisiin hintavaihteluihin, jotka ovat Liikkuvan keskiarvon yksinkertaisin muoto, joka tunnetaan tavallisesti yksinkertaisena liukuva keskiarvona SMA, lasketaan ottamalla tietyn arvoryhmän aritmeettinen keskiarvo Esimerkiksi 10 päivän liukuvan keskiarvon laskemiseksi lisäämäisit viimeiset 10 päivän viimeiset hinnat ja jakaa tulos 10: llä. Kuviossa 1 viimeisten 10 päivän 110 hintojen summa jaettuna päivien 10 lukumäärällä 10 päivän keskiarvoon saakka Jos elinkeinonharjoittaja haluaa katsotaan 50 päivän keskiarvoa, mutta sama hinta lasketaan 50 viimeisen päivän aikana. Tuloksena saatu keskiarvo alle 11: ssä ottaa huomioon viimeiset 10 datapistettä, jotta kauppiaille voitaisiin antaa käsitys siitä, miten omaisuus on hinnoiteltu viimeisten 10 päivän aikana. Oletko ehkä miettinyt, miksi tekniset toimijat kutsuvat tätä työkalua liikkuvalle keskiarvolle eikä vain säännölliselle keskiarvolle. Vastaus on, että kun uudet arvot tulevat saataville, vanhimmat datapisteet on pudonnut sarjasta ja uusia datapisteitä on tultava in, jotta ne korvattaisiin. Näin datajoukko siirtyy jatkuvasti uusien tietojen huomioon ottamiseksi, kun se tulee saataville. Tämä laskentamenetelmä takaa, että vain nykyiset tiedot otetaan huomioon. Kuviossa 2, kun uusi arvo 5 lisätään joukkoon , viimeisen 10 datapisteen edustama punainen laatikko siirtyy oikealle ja viimeinen 15: n arvo lasketaan laskemasta Koska suhteellisen pieni arvo 5 korvaa korkean 15: n arvon, odotat näkevän tietojoukon keskiarvon laskee, mitä se tekee, tässä tapauksessa 11: stä 10: een. Mihin liikuttavat keskiarvot näyttävät Kun MA: n arvot on laskettu, ne piirretään kaaviolle ja liitetään sitten liukuvan keskiarvon muodostamiseksi. Nämä kaarevat linjat ovat yleisiä teknisten toimijoiden kaavioista, mutta miten niitä käytetään, voi vaihdella huomattavasti enemmän myöhemmin. Kuten kuvasta 3 nähdään, on mahdollista lisätä enemmän kuin yksi liukuva keskiarvo mihin tahansa kaavioon säätämällä ajanjaksoja, joita käytetään calcul Nämä kaarevat linjat saattavat tuntua häiritsevältä tai hämmentäviltä aluksi, mutta sinun tulee tottua niihin ajan mittaan. Punainen rivi on yksinkertaisesti keskimääräinen hinta viimeisten 50 päivän aikana, kun taas sininen viiva on keskimäärin viimeisen 100 päivän aikana Nyt kun ymmärrät, mikä liikkuva keskiarvo on ja miltä se näyttää, esitämme toisenlaisen liikkuvan keskiarvon ja tarkastelemme, miten se eroaa edellä mainituista yksinkertaisista liikkuvista keskiarvoista. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on erittäin suosittu kauppiaiden keskuudessa, mutta kuten kaikki tekniset indikaattorit, sillä on sen kriitikot Monet yksityishenkilöt väittävät, että SMA: n hyödyllisyys on rajoitettu, koska tietosarjan jokaisen pisteen painotus on sama riippumatta siitä, missä se tapahtuu sekvenssissä. Kriitikot väittävät, että viimeisimmät tiedot ovat merkittävämpiä kuin vanhemmat tiedot, ja niillä pitäisi olla suurempi vaikutus lopputulokseen. Vastauksena tähän kritiikkiin kauppiaat alkoivat painottaa viimeaikaisia ​​tietoja, jotka ovat johtaneet siihen, että keksintö erilaisista uusista keskiarvoista, joista suosituin on eksponentiaalinen liukuva keskiarvo EMA Lue lisää lukemasta painotettujen siirrettyjen keskiarvojen perusteet ja mikä on ero SMA: n ja EMA: n välillä. Exponential Moving Average Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo on tyyppi joka lisää painoarvoa viimeaikaisille hinnoille pyrkii parantamaan sitä uusilla tiedoilla. EMA: n laskemiseen liittyvän hieman monimutkaisen yhtälön oppiminen saattaa olla tarpeetonta monille kauppiaille, koska lähes kaikki kartoituspaketit tekevät laskelmat sinulle. te matemaattiset geeksit siellä, tässä on EMA-yhtälö. Kun käytät kaavaa EMA: n ensimmäisen pisteen laskemiseen, saatat huomata, ettei käytettävissä ole arvoa käytettäväksi edelliseen EMA: han. Tämä pieni ongelma voidaan ratkaista laskemalla laskenta yksinkertaisella liikkuvalla keskiarvolla ja jatkamalla edellä esitetyn kaavan avulla. Olemme toimittaneet sinulle esimerkin laskentataulukon, joka sisältää todellisia esimerkkejä siitä, miten kehittää sekä yksinkertaisen liukuvan keskiarvon että eksponentiaalisen liikkuvan keskiarvon. EMA: n ja SMA: n välinen ero Nyt, kun olet ymmärtänyt paremmin SMA: n ja EMA: n laskemisen, katsotaanpa, kuinka nämä keskiarvot poikkeavat tarkastelemalla EMA: n laskennassa huomaat, että viimeaikaisissa datapisteissä painotetaan entistä enemmän painotettua keskimääräistä tyyppiä. Kuviossa 5 kullakin keskiarvolla käytetyt aikajaksot ovat identtisiä 15, mutta EMA reagoi nopeammin muuttuvat hinnat Huomaa, miten EMA: lla on suurempi arvo, kun hinta nousee ja laskee nopeammin kuin SMA, kun hinta on laskussa Tämä reagointikyky on tärkein syy siihen, miksi monet kauppiaat mieluummin käyttävät EMAa SMA: n kautta. Mitä tehdä eri Päivän keskiarvo Siirtyvät keskiarvot ovat täysin muokattavissa oleva indikaattori, mikä tarkoittaa, että käyttäjä voi vapaasti valita haluamansa aikataulun keskiarvon luomisen yhteydessä. Yleisimmät keskimääräisten liikkeiden tyypit ovat 15, 20, 30, 50, 100 ja 200 päivää Mitä lyhyempi aikaväli on keskimääräisen luomiseksi, sitä herkempi on hintamuutokset Mitä kauemmin ajanjakso, vähemmän herkkä tai tasaisempi, keskimääräinen on Ei ole oikeaa aikataulua Käytä liikkuvien keskiarvojen määrittämisessä Paras tapa selvittää, mikä toimii parhaiten sinun on kokeilla useita eri aikavälejä, kunnes löydät sellaisen, joka sopii strategiaasi. Liikkuva keskiarvo on tasoittava prosessi. Vaihtoehtoisesti yhteenveto aiemmista tiedoista on laskea peräkkäisten pienempien aiempien tietojen lukumäärän keskiarvo seuraavalla tavalla. Muistuta numeroiden 9, 8, 9, 12, 9, 12, 11, 7, 13, 9, 11, 10 joukko, jotka olivat 12 toimittajan valitsema summa, joka on valittu sattumanvaraisesti. Määritä M, pienemmän joukon koko on 3. Sitten ensimmäisten 3 numeroiden keskiarvo on 9 8 9 3 8 667 Tätä kutsutaan tasoitukseksi eli jonkinlaiseksi keskiarvoksi. Tämä tasoittaminen Prosessia jatketaan edistämällä yhtä jaksoa ja laskemalla seuraava keskiarvo kolme numeroa pudottamalla ensimmäisen numeron. Keskimääräinen esimerkki. Seuraava taulukko tiivistää prosessin, jota kutsutaan nimellä Moving Averaging. Liikkuvan keskiarvon yleinen ilmentymä on Mt frac cdots X. Results of Moving Average.