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. Sannan 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 denna enkla beräkning 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 hoppa 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 glidande medelvärde. Ett rörligt medelvärde använder bara ett fördefinierat antal perioder för att beräkna medelvärdet, och dessa perioder rör sig när tiden går. Till exempel 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 maj. Vågat glidande medelvärde. När man använder ett medel tillämpar vi samma vikt vid varje värde i datamängden. I det 4 månaders glidande genomsnittet representerade varje månad 25 av glidande medelvärdet. Vid användning av 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 konceptet 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 de 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 utjämningsfaktorn 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 för att automatiskt 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 detta fortsätter 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 utjämningsberäkning som nästa prognosperiod. I verkligheten är den ultimata prognosen Behöver lite mer arbete, men för den här specifika beräkningen kommer vi att referera till den som prognosen. Exponential utjämningsberäkning är enligt följande. Den senaste periodens efterfrågan multiplicerad med utjämningsfaktorn PLUS Den senaste periodens prognos Multiplicerat med en minus utjämningsfaktorn. D senaste periodens efterfrågan S utjämningsfaktorn representerad i decimalform så 35 skulle representeras som 0 35 F den senaste perioden s förutspår utjämningen av utjämningsberäkning 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 datainmatning 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 applicerar 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 för att du inte behövde tänka på vilken viktning att ge tidigare perioder eller hur många Tidigare perioder att använda, som du skulle i viktat glidande medelvärde Och eftersom det bara lät svalare än viktat glidande medelvärde. Det kan faktiskt argumenteras för att viktat glidande medel ger gr Eater flexibilitet eftersom du har mer kontroll över vikten av tidigare perioder. Verkligheten är att någon av dessa kan ge tillförlitliga resultat, varför 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 kan inte användas för republikation. In Figur 1A har vi ett Excel-kalkylblad med 11 veckors efterfrågan och en exponentiellt jämnprognos beräknad från den efterfrågan jag har 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 prognos 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 prognosera än att bara utjämna stötarna i efterfrågan Vi behöver göra ytterligare justeringar för saker som trendlag, säsongsmässighet, kända händelser som kan Effekten 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 re-utjämnar 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 Potentiell 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 programvaruinställningar 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 kan inte användas för republicering. Dave Piasecki är ägare 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 hans hemsida, där han behåller ytterligare Relevant information. My Business. Simple Vs Exponential Moving Medelvärden. Moving medelvärden är mer än studien av en sekvens av siffror i successiv ordning Tidiga utövare av tidsserieanalyser var faktiskt mer oroade över enskilda tidsserier än vad de var med interpoleringen av det Data Interpolering i form av sannolikhetsteorier och analys 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 är Nu betraktas som grundläggande metoder som används för närvarande av tekniska analyshandlare. Kartläggningsanalys kan spåras tillbaka till 18th Century Japan, men hur och när glidmedel som användes första gången till marknadspriserna är fortfarande ett mysterium. Det är allmänt förstått att enkla glidande medelvärden SMA användes långt före exponentiella Flytta medelvärden EMA, eftersom EMAs är byggda på SMA-ramverket och SMA-kontinuumet w Som lättare att förstå för plotting och spårningsändamål Vill du ha en liten 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 tidigt Marknadsoperatörer bedrevs utan att använda de sofistikerade diagrammet som används idag, så de berodde främst på marknadspriserna som enda guider. De beräknade marknadspriserna för hand och graderade dessa priser för att beteckna trender och marknadsriktning. Denna process var ganska tråkig men Visat sig vara lönsam med bekräftelse på ytterligare studier. För att beräkna ett 10 dagars enkelt glidande medelvärde, lägg bara till slutkurserna under de senaste 10 dagarna och dela med 10. 20-dagars glidande medelvärde beräknas genom att lägga till slutkurserna över en 20- Dagperiod och dela med 20 osv. Denna formel är inte bara baserad på slutkurs, men produkten är ett medelvärde av priser - en delmängd Mov Inkomsterna benämns rörliga eftersom gruppen av priser som används i beräkningen flyttar enligt punkten på diagrammet. Det betyder att gamla dagar tappas till förmån för nya stängningsdagar, så en ny beräkning behövs alltid som motsvarar tidsramen för Medelantal anställda Så omräknas 10 dagars genomsnitt genom att lägga till den nya dagen och släppa den tionde dagen och den nionde dagen släpps på andra dagen. Mer om hur kartor används vid valutahandling, kolla in vårt diagram Basics Walkthrough. Exponentiell rörlig genomsnittlig EMA Det exponentiella glidande 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 som den enkla Glidande medel som krävs. Aktuell 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-dagars EMA 3 92 vikt på den senaste dagen. EMA arbetar med att väga skillnaden mellan den aktuella perioden s Pris och tidigare EMA och lägga till resultatet till föregående EMA Ju kortare perioden, desto större vikt tillämpas på det senaste priset. Fitting Lines Genom dessa beräkningar punkteras punkter, vilket visar en passande linje Fitting lines över eller under marknaden Pris 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 inte visar en trend på grund av brist på uppenbara högre höjder eller lägre nedgångar Plus, Passande linjer tenderar att förbli konstanta utan ledtråd. En stigande monteringslinje under marknaden betyder en lång, medan en fallande monteringslinje över marknaden betyder en kort. För en komplett guide, läs vår Moving Average Tutorial. Utgör ett enkelt rörligt 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 medlet, en Långsiktig trend kan hittas och följas mycket enklare än en EMA med rimligt antagande att fästlinjen 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 att fästen kommer att krama priserna närmare än ett enkelt glidande medelvärde. Problemet med EMA är detta. Det är benäget för prissänkningar, särskilt under Snabba marknader och volatilitetsperioder EMA fungerar bra förrän priserna går över gränsen. Under högre volatilitetsmarknader kan man överväga att öka längden på den glidande medeltiden. Man kan även sva Kliar från en EMA till en SMA, eftersom SMA släpper ut data mycket bättre än en EMA på grund av dess fokus på längre sikt. Trend-Följande indikatorer Som släpande indikatorer tjänar glidande 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 marknaden kan konsolideras. 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-dagarsraden att korsa över eller under 20-dagars linjen. Detta bestämmer nästa kortsiktiga riktning för priser. För längre siktperioder , Titta på 100- och 200-dagars glidande medelvärden för längre siktriktning. Om 100-dagars glidande medelvärde passerar under 100-dagars genomsnittet, så kallas dödsövergången 100 och 200 dagar Och är väldigt baisse för priser Ett 100-dagars glidande medelvärde som Kors över ett 200-dagars glidande medel kallas det gyllene korset och är väldigt hausstarkt för priser Det spelar ingen roll om en SMA eller en EMA används, eftersom båda är trend-följer indikatorer Det är bara på kort sikt att SMA Har små avvikelser från motparten, EMA. Conclusion Moving averages är grunden för diagram och tidsserieanalys Enkla glidande medelvärden och de mer komplexa exponentiella glidande medelvärden 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 Tutorial. EMA Hur man beräknar det. Kalkylera Exponentiell Flyttande Medelvärde - En Tutorial. Exponetial Moving Average EMA för kort är en av de mest använda indikatorerna i teknisk analys Idag Men hur räknar du ut det själv, använder ett papper och en penna eller föredrar ett kalkylprogram efter eget val Låt oss ta reda på i denna förklaring av EMA-beräkning. Calcula Ting Exponential Moving Average EMA görs självklart automatiskt av de flesta handels - och teknisk analysprogramvara där ute idag. Här är hur man beräknar det manuellt, vilket också bidrar till förståelsen för hur det fungerar. I det här exemplet ska vi beräkna EMA för ett pris Av ett lager Vi vill ha en 22-dagars EMA som är en gemensam tidsram för en lång EMA. Formeln för beräkning av EMA är enligt följande. EMS Pris tk EMA y 1 kt idag, y igår, N antal dagar i EMA, k 2 N 1.Använd följande steg för att beräkna en 22-dagars EMA.1 Börja med att beräkna k för den angivna tidsramen 2 22 1 0,0869,2 Lägg till slutkurserna för de första 22 dagarna tillsammans och dela dem med 22,3 Du är nu redo att Börja få den första EMA dagen genom att ta följande dag s dag 23 slutkurs multiplicerad med k multiplicera sedan föregående dag s glidande medelvärde med 1-k och lägg till de två.4 Gör steg 3 om och om igen för varje dag som följer för att få Hela sortimentet av EMA. This kan naturligtvis läggas i Excel eller någon annan Kalkylprogram för att göra processen att beräkna EMA halvautomatisk. För att ge dig en algoritmisk syn på hur detta kan uppnås, se nedan. public float CalculateEMA float todaysPris, float numberOfDays, float EMAY igår float k 2 numberOfDays 1 returnera todaysPrice k EMAYesterday 1 K. Denna metoden skulle typiskt kallas från en slinga genom dina data, ser något som detta. fora DailyRecord sdr i DataRecords kallar EMA-beräkningen ema numberOfDays, igårEMA sätta den beräknade ema i en array ema se till att igårEMA blir fylld med EMA vi Använde den här gången igårEMA ema. Not att detta är psuedo-kod Du skulle vanligtvis behöva skicka igår CLOSE-värdet som igårEMA tills igårEMA är beräknat från idag s EMA Det händer bara efter att slingan har gått flera dagar än antalet dagar Du har beräknat din EMA för. För en 22-dagars EMA är den bara 23 dagar i slingan och därefter att yesterdayEMA ema är giltig Thi S är ingen stor sak, eftersom du behöver data från minst 100 handelsdagar för en 22-dagars EMA att vara giltig. Relaterade inlägg.
No comments:
Post a Comment