Vs. semplice Medie mobili esponenziali medie mobili sono più che lo studio di una sequenza di numeri in ordine successivo. I primi praticanti di analisi delle serie temporali erano in realtà più interessati a singoli numeri di serie tempo di quello che erano con l'interpolazione di tali dati. Interpolazione. sotto forma di teorie di probabilità e di analisi, è venuto molto più tardi, come i modelli sono stati sviluppati e correlazioni scoperti. Una volta capito, diverse curve e linee sagomate sono stati elaborati lungo la serie storica, nel tentativo di prevedere dove i punti dati potrebbe andare. Questi sono ormai considerati metodi di base attualmente utilizzati dai commercianti di analisi tecnica. Analisi Charting può essere fatta risalire al 18 ° secolo in Giappone, ma come e quando le medie mobili sono stati applicati a prezzi di mercato rimane un mistero. E 'generalmente inteso che semplici medie mobili (SMA) sono stati utilizzati molto prima medie mobili esponenziali (EMA), perché EMAs sono costruite su quadro SMA e il continuum SMA è stato più facile comprensione per il tracciato e scopi di monitoraggio. (Vuoi un po 'di valori di fondo Partenza medie mobili: cosa sono) media mobile semplice (SMA) semplici medie mobili è diventato il metodo preferito per il monitoraggio dei prezzi di mercato, perché sono veloce da calcolare e facile da capire. I primi operatori di mercato operati senza l'uso di sofisticati metriche in uso grafico di oggi, in modo da affidamento principalmente sui prezzi di mercato come loro unico guide. Hanno calcolato i prezzi di mercato a mano, e rappresentati graficamente tali prezzi per indicare le tendenze e la direzione del mercato. Questo processo è stato abbastanza noioso, ma si è rivelato molto redditizio con la conferma di ulteriori studi. Per calcolare una media mobile semplice a 10 giorni, è sufficiente aggiungere i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e dividere per 10. La media mobile a 20 giorni è calcolato sommando i prezzi di chiusura per un periodo di 20 giorni e dividere per 20, e presto. Questa formula è non solo sulla base dei prezzi di chiusura, ma il prodotto è una media dei prezzi - un sottoinsieme. Le medie mobili sono denominate muovendo perché il gruppo di prezzi utilizzati nel passaggio calcolo secondo il punto sulla carta. Questo significa che i vecchi giorni vengono eliminati a favore di nuovi giorni prezzo di chiusura, quindi un nuovo calcolo è sempre necessario corrispondente al periodo di tempo della media impiegato. Quindi, una media di 10 giorni viene ricalcolato con l'aggiunta del nuovo giorno e far cadere il giorno 10, e il nono giorno è caduto il secondo giorno. (Per maggiori informazioni su come i grafici sono utilizzati nel commercio di valuta, controlla la nostra tabella di Basics Walkthrough.) Media mobile esponenziale (EMA) La media mobile esponenziale è essere raffinato e più comunemente utilizzato dal 1960, grazie a professionisti precedenti esperimenti con il computer. Il nuovo EMA si concentrerà più sulla maggior parte dei prezzi recenti, piuttosto che su una lunga serie di punti di dati, come il media mobile semplice richiesta. EMA corrente ((Prezzo (corrente) - EMA precedente)) X moltiplicatore) EMA precedente. Il fattore più importante è la costante di smoothing 2 (1N) dove N è il numero di giorni. A 10 giorni EMA 2 (101) 18,8 Ciò significa che un pesi 10-periodo EMA il prezzo più recente 18.8, a 20 giorni EMA 9.52 e 50 giorni di EMA 3.92 peso sulle più recenti giorno. L'EMA funziona ponderando la differenza tra il prezzo di esercizio corrente e l'EMA precedente, e aggiungendo il risultato al EMA precedente. Il più breve periodo, il peso più applicare al prezzo più recente. Le linee di montaggio da questi calcoli, i punti vengono tracciati, rivelando una linea di montaggio. linee di montaggio sopra o al di sotto del prezzo di mercato significa che tutti le medie mobili sono in ritardo indicatori. e sono utilizzati principalmente per seguire le tendenze. Essi non funzionano bene con i mercati raggio e periodi di congestione perché le linee di montaggio non riescono a indicare una tendenza a causa della mancanza di evidenti massimi più alti o bassi più bassi. Inoltre, le linee montaggio tende a rimanere costante, senza accenno di direzione. Un aumento linea di montaggio al di sotto del mercato significa un lungo, mentre una linea di raccordo che cade al di sopra del mercato significa un breve. (Per una guida completa, leggere la nostra media mobile Tutorial.) Lo scopo di impiegare una semplice media mobile è quello di individuare e misurare le tendenze lisciando i dati utilizzando i mezzi di diversi gruppi di prezzi. Una tendenza è macchiato e estrapolata in una previsione. Il presupposto è che i movimenti di tendenza precedenti continueranno. Per la semplice media mobile, una tendenza a lungo termine può essere trovato e seguito molto più facile che un EMA, con assunzione ragionevole che la linea di raccordo terrà più forte di una linea EMA a causa della messa a fuoco più sui prezzi medi. Un EMA viene utilizzata per catturare brevi movimenti di tendenza, a causa della messa a fuoco sulla maggior parte dei prezzi recenti. Con questo metodo, un EMA dovuto ridurre eventuali ritardi nella media mobile semplice in modo che la linea di montaggio sarà abbracciare i prezzi più stretti di una media mobile semplice. Il problema con l'EMA è questo: il suo soggetto a interruzioni di prezzo, soprattutto durante i mercati veloci e periodi di volatilità. L'EMA funziona bene fino a quando i prezzi rompono la linea di montaggio. Durante mercati una maggiore volatilità, si potrebbe considerare di aumentare la lunghezza della media mobile termine. Si può anche passare da un EMA a un SMA, dal momento che la SMA appiana i dati molto meglio di un EMA a causa della sua attenzione sui mezzi a più lungo termine. Trend-seguenti indicatori come indicatori in ritardo di sviluppo, medie mobili servono così come le linee di supporto e resistenza. Se i prezzi rompono sotto di una linea di montaggio di 10 giorni in una tendenza al rialzo, ci sono buone probabilità che la tendenza al rialzo potrebbe essere in calo, o per lo meno il mercato può essere consolidando. Se i prezzi rompono sopra la media mobile di 10 giorni in un trend al ribasso. la tendenza potrebbe essere calante o il consolidamento. In questi casi, utilizzare una media mobile 10 e 20- giornata insieme, e attendere la linea 10 giorni per attraversare sopra o sotto la linea di 20 giorni. Questo determina la prossima direzione di breve termine per i prezzi. Per periodi più lunghi termine, guardare il 100- e 200 giorni medie mobili per la direzione a lungo termine. Ad esempio, utilizzando i 100 e 200 giorni medie mobili, se il mobile a 100 giorni croci in media al di sotto della media a 200 giorni, la sua chiamata la croce della morte. ed è molto ribassista per i prezzi. Una media mobile 100 giorni che attraversa sopra la media mobile a 200 giorni è chiamata la croce d'oro. ed è molto rialzista per i prezzi. Non importa se si utilizza un SMA o un EMA, perché entrambi sono indicatori trend-following. Il suo solo nel breve termine che la SMA ha lievi deviazioni dalla sua controparte, l'EMA. Conclusione medie mobili sono alla base del grafico e tempo di analisi serie. Semplici medie mobili e le più complesse medie mobili esponenziali aiutare a visualizzare la tendenza da appianare movimenti di prezzo. L'analisi tecnica è a volte indicato come un'arte piuttosto che una scienza, entrambi i quali richiedere anni per padroneggiare. (Per saperne di più nel nostro Analisi Tecnica Tutorial.) Un tipo di tassa imposta sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola prevede che. La prima vendita di azioni da una società privata al pubblico. IPO sono spesso emesse da piccole, le aziende più giovani che cercano la. Rapporto DebtEquity è rapporto debito utilizzato per misurare una leva finanziaria company039s o un rapporto debito utilizzato per misurare un individuo. Un tipo di struttura di compensazione che i gestori di hedge fund tipicamente impiegano in cui una parte del risarcimento è based. What prestazioni è la differenza tra una media mobile semplice e di una media mobile esponenziale L'unica differenza tra questi due tipi di media mobile è la sensibilità ognuno spettacoli alle variazioni dei dati utilizzati nel calcolo. Più in particolare, la media mobile esponenziale (EMA) dà un peso maggiore ai prezzi recenti rispetto alla media mobile semplice (SMA) fa, mentre la SMA assegna lo stesso peso a tutti i valori. Le due medie sono simili perché vengono interpretati nello stesso modo e sono entrambi comunemente utilizzati da operatori tecnici per appianare le fluttuazioni dei prezzi. La SMA è il tipo più comune di media utilizzata da analisti tecnici ed è calcolata dividendo la somma di una serie di prezzi per il numero totale dei prezzi rilevati della serie. Ad esempio, una media mobile sette periodo può essere calcolato sommando i sette prezzi seguenti insieme e dividendo il risultato per sette (il risultato è noto anche come media aritmetica media). Esempio Dato il seguente serie di prezzi: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Il calcolo SMA sarebbe simile a questa: 10.111.216,17192 milioni 105 7-periodo SMA 1057 15 Dal EMAs posto un peso maggiore sui recenti dati rispetto ai dati più vecchi , sono più reattivi alle ultime variazioni dei prezzi di SMA sono, il che rende i risultati di EMAs più tempestivo e spiega perché l'EMA è il media preferito tra i molti commercianti. Come si può vedere dal grafico qui sotto, i commercianti con una prospettiva a breve termine potrebbero non si preoccupano che la media è utilizzato, dal momento che la differenza tra le due medie di solito è una questione di mere centesimi. D'altra parte, i commercianti con una prospettiva di più lungo termine dovrebbero prestare maggior attenzione alla media che usano perché i valori possono variare da pochi dollari, che è abbastanza di una differenza di prezzo in ultima analisi, per dimostrare influente sui rendimenti realizzati - soprattutto quando si è commercio di una grande quantità di magazzino. Come per tutti gli indicatori tecnici. non esiste un tipo di media che un trader può utilizzare per garantire il successo, ma utilizzando tentativi ed errori si può senza dubbio migliorare il tuo livello di comfort con tutti i tipi di indicatori e, di conseguenza, aumentare le vostre probabilità di prendere decisioni di trading sagge. Per ulteriori informazioni su medie mobili, vedere Nozioni di base di medie e nozioni di base di medie mobili calibrati Moving. Un tipo di imposta riscossa sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola prevede che. La prima vendita di azioni da una società privata al pubblico. IPO sono spesso emesse da piccole, le aziende più giovani che cercano la. Rapporto DebtEquity è rapporto debito utilizzato per misurare una leva finanziaria company039s o un rapporto debito utilizzato per misurare un individuo. Un tipo di struttura di compensazione che i gestori di hedge fund tipicamente impiegano in cui una parte del compenso è di performance based. Market dati Domande esponenziale Versus semplici medie mobili Hi Tom - Io sono un abbonato della vostra e chiedevo se tu avessi un grafico ldquoconversionrdquo per la conversione del valore di tendenza in epoca MAs esponenziali. per esempio, il 10 Trend è pari a circa un EMA 19-periodo, 1 Trend di 200EMA ecc Grazie in anticipo. La formula per convertire una media mobile esponenziale (EMA) levigatura costante per un numero di giorni è: 2 mdashmdashmdash - N 1 dove N è il numero di giorni. Così, un EMA 19 giorni si adatterebbe nella formula come segue: 2 2 mdashmdashmdashmdash - mdashmdashmdash - 0,10, o 10 19 1 20 Questo deriva dall'idea che la costante lisciatura viene scelto in modo da dare la stessa età media dei dati come si avrebbe in una media mobile semplice. Se si ha un periodo di 20 media mobile semplice, quindi l'età media di ciascun input dei dati è 9.5. Si potrebbe pensare che l'età media dovrebbe essere 10, dal momento che è la metà di 20 o 10,5 dal momento che è la media dei numeri da 1 a 20. Ma in convenzione statistica, l'età del più recente pezzo di dati è 0. Così trovando l'età media degli ultimi venti punti di dati viene fatto trovando la media di questa serie: Così l'età media dei dati in un insieme di N periodi è: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 Per livellamento esponenziale, con un costante livellamento di a , si scopre dalla matematica della teoria somma che l'età media dei dati è: 1 - un mdashmdashmdashmdash - una combinazione di queste due equazioni: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash a 2 possiamo risolvere per un valore di a che equipara un EMA ad un semplice movimento lunghezza media come: 2 a mdashmdashmdashmdash - N 1 Si può leggere uno dei pezzi originali mai scritte su questo concetto andando a McClellanMTAaward. pdf. Lì, abbiamo estratto da P. N. Haurlanrsquos opuscolo, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan è stata una delle prime persone ad utilizzare le medie mobili esponenziali per monitorare i prezzi delle azioni nel 1960, e noi preferiscono ancora la sua terminologia originale di un XX Trend, piuttosto che chiamare una media mobile esponenziale per un determinato numero di giorni. Un grande motivo di ciò è che con una media mobile semplice (SMA), sei solo alla ricerca di nuovo un certo numero di giorni. Qualsiasi cosa più grande di quel periodo lookback non tiene conto nel calcolo. Ma con un EMA, i vecchi dati non scompare appena diventa sempre meno importante per il valore della media mobile. Per capire il motivo per cui i tecnici si preoccupano EMAs contro SMA, un rapido sguardo a questo grafico fornisce alcune un'illustrazione della differenza. Durante trend si muove verso l'alto o verso il basso, a 10 Trend e 19 giorni di SMA sarà in gran parte a destra insieme. È durante periodi in cui i prezzi sono mosso, o quando la direzione di tendenza sta cambiando, che vediamo due iniziano ad allontanarsi. In questi casi, il 10 Trend di solito abbracciare l'azione dei prezzi più da vicino, ed essere quindi in una posizione migliore per segnalare un cambiamento quando il prezzo lo attraversa. Per molte persone, questa struttura rende EMAs ldquobetterrdquo di SMA, ma ldquobetterrdquo è negli occhi di chi guarda. Il motivo per cui gli ingegneri hanno usato EMA per anni, soprattutto in elettronica, è che sono più facili da calcolare. Per determinare todayrsquos nuovo valore EMA, è necessario solo yesterdayrsquos valore EMA, la costante, e todayrsquos nuovo prezzo di chiusura levigante (o altro dato). Ma per calcolare un SMA, è necessario conoscere ogni valore indietro nel tempo per tutta la lookback period. Exponential Smoothing spiegato. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Quando le persone incontrano prima il termine esponenziale si può pensare che suona come un inferno di un sacco di lisciatura. tutto ciò che è levigante. Poi cominciano a immaginare un complicato calcolo matematico che probabilmente richiede una laurea in matematica per capire, e la speranza non vi è una funzione built-in di Excel disponibili, se mai bisogno di farlo. La realtà di livellamento esponenziale è molto meno drammatica e molto meno traumatico. La verità è che, livellamento esponenziale è molto semplice calcolo da un'operazione piuttosto semplice. E 'solo un nome complicato perché ciò che accade tecnicamente come risultato di questo semplice calcolo è in realtà un po' complicato. Per capire livellamento esponenziale, aiuta a iniziare con il concetto generale di levigatura e un paio di altri metodi comuni utilizzati per raggiungere lisciatura. Ciò che è livellamento Con il livellamento è un processo statistico molto comune. In realtà, si incontrano regolarmente i dati smussati in varie forme nel nostro giorno per giorno la vita. Ogni volta che si utilizza una media per descrivere qualcosa, si utilizza un numero levigata. Se ci pensate il motivo per cui si utilizza una media per descrivere qualcosa, si capisce subito il concetto di levigatura. Per esempio, abbiamo appena vissuto l'inverno più caldo mai registrato. Come siamo in grado di quantificare questo bene si parte con set di dati delle temperature giornaliere alte e basse per il periodo che chiamiamo invernale per ogni anno nella storia. Ma che ci lascia con un po 'di numeri che saltano in giro un bel po' (non è come tutti i giorni di questo inverno è stato più caldo rispetto ai corrispondenti giorni di tutti gli anni precedenti). Abbiamo bisogno di un numero che consente di rimuovere tutto ciò che salta intorno dai dati in modo che possiamo più facilmente confrontare un inverno a quello successivo. Rimozione del salto in giro per il dati si chiama levigante, e in questo caso si può semplicemente utilizzare un media semplice da realizzare la levigatura. In previsione della domanda, usiamo levigante per eliminare variazioni casuali (rumore) da nostra richiesta storica. Questo ci permette di identificare meglio modelli di domanda (soprattutto di tendenza e stagionalità) e livelli di domanda che possono essere utilizzate per stimare la domanda futura. Il rumore della domanda è lo stesso concetto come il salto quotidiana intorno dei dati di temperatura. Non a caso, il modo in cui le persone più comuni rimuovere il rumore dalla storia richiesta è quella di utilizzare un semplice averageor più specificamente, una media mobile. Una media mobile utilizza solo un numero predefinito di periodi da calcolare la media, e quei periodi si muovono col passare del tempo. Ad esempio, se Im usando una media mobile di 4 mesi, e oggi è 1 ° maggio, Im usando una media di domanda che si è verificato nel mese di gennaio, febbraio, marzo e aprile. Il 1 ° giugno, sarò usando domanda da febbraio, marzo, aprile, e maggio. media mobile ponderata. Quando si utilizza una media stiamo applicando la stessa importanza (peso) per ogni valore nel set di dati. Nella media mobile di 4 mesi, ogni mese ha rappresentato il 25 della media mobile. Quando si utilizza la storia richiesta di proiettare la domanda futura (e la tendenza soprattutto futuro), la sua logica a venire alla conclusione che si desidera storia più recente di avere un impatto maggiore sulla vostra previsione. Siamo in grado di adattare il nostro calcolo media mobile di applicare vari pesi per ciascun periodo per ottenere i nostri risultati desiderati. Abbiamo esprimere questi pesi come percentuali, e il totale di tutti i pesi per tutti i periodi bisogna aggiungere fino a 100. Quindi, se decidiamo vogliamo applicare 35 come il peso per il periodo più vicino nel nostro 4 mesi ponderata media mobile, possiamo sottrarre 35 da 100 a trovare abbiamo 65 rimanendo a dividere sulle altre 3 periodi. Ad esempio, potremmo finire con una ponderazione del 15, 20, 30, e 35, rispettivamente, per i 4 mesi (15 20 30 35 100). Livellamento esponenziale. Se si ritorna al concetto di applicare un peso al periodo più recente (ad esempio, 35 nell'esempio precedente) e diffondere il peso rimanente (calcolato sottraendo il più recente peso periodo di 35 da 100 per ottenere 65), abbiamo gli elementi di base per il nostro calcolo livellamento esponenziale. L'ingresso di controllo del calcolo livellamento esponenziale è noto come fattore di livellamento (chiamato anche smoothing costante). Esso rappresenta essenzialmente la ponderazione applicata alla più recente domanda periodi. Quindi, dove abbiamo usato 35 come il coefficiente correttore per il periodo più recente nel calcolo della media mobile ponderata, potremmo anche scegliere di utilizzare 35 come fattore di smoothing nel nostro calcolo livellamento esponenziale per ottenere un effetto simile. La differenza con il calcolo livellamento esponenziale è che invece di dover capire anche quanto peso da applicare a ciascun periodo precedente, il fattore di livellamento viene usato per fare automaticamente. Così ecco che arriva la parte esponenziale. Se usiamo 35 come il fattore di lisciatura, la ponderazione della più recente domanda periodi sarà 35. La ponderazione della prossima domanda periodi più recente (il periodo precedente la più recente) sarà 65 di 35 (65 proviene da sottrarre 35 da 100). Ciò equivale a 22.75 ponderazione per quel periodo, se fate i conti. Il prossimo più recente domanda periodi sarà di 65 65 35, che equivale a 14.79. Il periodo prima che sarà il coefficiente correttore 65 di 65 di 65 di 35, che equivale a 9.61, e così via. E questo va avanti indietro attraverso tutti i periodi precedenti tutta la strada per l'inizio del tempo (o il punto in cui è stato avviato con livellamento esponenziale per quel particolare oggetto). Youre probabilmente pensando questo è alla ricerca come un sacco di matematica. Ma la bellezza del calcolo livellamento esponenziale è che invece di dover ricalcolare contro ogni periodo precedente ogni volta che si ottiene una nuova domanda periodi, è sufficiente utilizzare l'uscita del calcolo livellamento esponenziale rispetto al periodo precedente per rappresentare tutti i periodi precedenti. Sei confuso ancora questo renderà più senso quando guardiamo il calcolo effettivo In genere ci si riferisce all'uscita del calcolo livellamento esponenziale come il prossimo periodo di previsione. In realtà, la previsione finale ha bisogno di un po 'di lavoro, ma ai fini di questo calcolo specifico, si farà riferimento ad esso come la previsione. Il calcolo di livellamento esponenziale è la seguente: I periodi più recenti domanda moltiplicati per il fattore di livellamento. PLUS I periodi più recenti previsioni moltiplicati per (uno meno il fattore di livellamento). D più recenti periodi richiedono S il fattore di smoothing rappresentato in forma decimale (così 35 sarà rappresentata da 0,35). F periodi più recenti previsioni (l'uscita del calcolo lisciatura rispetto al periodo precedente). O (assumendo un fattore di lisciatura di 0,35) (D 0.35) (F 0.65) Non ottiene molto più semplice di quello. Come potete vedere, tutti abbiamo bisogno di input di dati qui sono il più recente domanda periodi e periodi più recenti previsioni. Applichiamo il fattore di livellamento (ponderazione) per periodi più recenti richiedono allo stesso modo avremmo nel calcolo della media mobile ponderata. Abbiamo poi applicare la ponderazione rimanente (1 meno il fattore di livellamento) alle più recenti periodi di previsione. Poiché i periodi più recenti previsione è stata creata sulla base della precedente domanda periodi e periodi di previsione precedente, che era basato sulla domanda per il periodo prima che e le previsioni per il periodo precedente, che era basato sulla domanda per il periodo precedente che e le previsioni per il periodo precedente, che si basava sul periodo prima. bene, si può vedere come tutti i precedenti periodi di domanda sono rappresentati nel calcolo senza effettivamente andare indietro e ricalcolare nulla. E questo è ciò che ha spinto la popolarità iniziale di livellamento esponenziale. Non era perché ha fatto un lavoro migliore di lisciatura di ponderata media mobile, è stato perché era più facile da calcolare in un programma per computer. E, perché voi non ha ancora bisogno di pensare a ciò che ponderazione che invia periodi precedenti o quanti periodi precedenti da utilizzare, come si farebbe in ponderata media mobile. E, perché appena sembrava più fresco rispetto ponderata media mobile. In effetti, si potrebbe sostenere che ponderata media mobile offre una maggiore flessibilità in quanto si ha un maggiore controllo sulla ponderazione dei periodi precedenti. La realtà è uno di questi in grado di fornire risultati rispettabili, quindi perché non andare con suono più facile e più fresco. Livellamento esponenziale in Excel Vediamo come questo sarebbe effettivamente guardare in un foglio di calcolo con i dati reali. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Nella Figura 1A, abbiamo un foglio di calcolo Excel con 11 settimane di domanda, e una previsione in modo esponenziale levigata calcolata da quella richiesta. Ive utilizzato un fattore di livellamento di 25 (0,25 nella cella C1). La corrente di cella attiva è cellulare M4 che contiene le previsioni per la settimana 12. Si può vedere nella barra della formula, la formula è (L3C1) (L4 (1-C1)). Così gli unici ingressi scalo a questo calcolo sono la precedente domanda periodi (Cell L3), i periodi di previsione precedente (Cell L4), e il fattore di livellamento (cella C1, indicato come riferimento C1 di cella assoluto). Quando iniziamo un calcolo di livellamento esponenziale, abbiamo bisogno di inserire manualmente il valore per il 1 ° tempo. Quindi, in cella B4, piuttosto che una formula, abbiamo appena digitato nella domanda da quello stesso periodo, come la previsione. In cella C4 abbiamo il nostro primo calcolo livellamento esponenziale (B3C1) (B4 (1-C1)). allora possiamo copiare cellulare C4 e incollarlo nelle celle D4 attraverso M4 per riempire il resto delle nostre cellule di previsione. È ora possibile fare doppio clic su qualsiasi cella del tempo per vedere si basa sulla cella periodi precedenti e prevedere i periodi precedenti la domanda delle cellule. Così ogni successivo calcolo livellamento esponenziale eredita l'uscita del precedente calcolo di livellamento esponenziale. Quello è come ogni precedente domanda periodi è rappresentata nella più recente calcolo periodi, anche se tale calcolo non fa riferimento direttamente quei periodi precedenti. Se si desidera ottenere fantasia, è possibile utilizzare la funzione Eccelle precedenti tracce. Per fare ciò, clicca su Cell M4, quindi sulla barra degli strumenti del nastro (Excel 2007 o 2010) fare clic sulla scheda Formule, quindi fare clic su Individua precedenti. Essa si baserà linee di connessione al 1 ° livello di precedenti, ma se si mantiene facendo clic Precedenti rintracciarlo trarrà linee di connessione a tutti i periodi precedenti di visualizzare i rapporti ereditati. Ora vediamo cosa livellamento esponenziale ha fatto per noi. Figura 1B mostra un grafico a linee di nostra richiesta e previsioni. È caso vedere come il tempo in modo esponenziale levigata elimina la maggior parte del jaggedness (il salto intorno) dalla domanda settimanale, ma riesce ancora a seguire quello che sembra essere una tendenza al rialzo della domanda. Youll anche notare che la linea del tempo levigata tende ad essere inferiore alla linea di richiesta. Questo è noto come lag tendenza ed è un effetto collaterale del processo di lisciatura. Ogni volta che si utilizza livellamento quando una tendenza è presente la vostra previsione sarà in ritardo rispetto la tendenza. Questo è vero per qualsiasi tecnica di smoothing. In effetti, se dovessimo continuare questo foglio e iniziare inserendo i numeri di una minore domanda (facendo una tendenza al ribasso) si dovrebbe vedere la caduta di linea di domanda, e la mossa linea di tendenza sopra di esso prima di iniziare a seguire la tendenza al ribasso. Ecco perché ho detto in precedenza l'uscita dal calcolo livellamento esponenziale che noi chiamiamo una previsione, ha ancora bisogno di un po 'di lavoro. C'è molto di più per la previsione di un semplice appianare le asperità della domanda. Abbiamo bisogno di fare ulteriori regolazioni per cose come il ritardo di tendenza, stagionalità, eventi noti che possono effetto di domanda, ecc, ma tutto ciò che è oltre la portata di questo articolo. È probabile che anche imbattersi in termini come livellamento doppio esponenziale e smoothing triple-esponenziale. Questi termini sono un po 'fuorviante in quanto non si è ri-levigare la domanda più volte (si può se si vuole, ma non questo è il punto qui). Questi termini rappresentano usando livellamento esponenziale su ulteriori elementi di previsione. Quindi, con semplice livellamento esponenziale, si sta lisciando la domanda di base, ma con doppio esponenziale si sta lisciando la domanda di base, più la tendenza, e con triplo esponenziale si sta lisciando la domanda di base, più la tendenza, più la stagionalità. L'altra domanda più frequenti su livellamento esponenziale è dove ottengo il mio fattore di livellamento Non c'è una risposta magica qui, è necessario testare diversi fattori di livellamento con i tuoi dati di domanda per vedere ciò che si ottiene i migliori risultati. Ci sono calcoli che possono automaticamente impostate (e modificare) il fattore di livellamento. Questi rientrano nella levigatura termine adattivo, ma è necessario fare attenzione con loro. Semplicemente non c'è alcuna risposta perfetta e non si deve implementare ciecamente qualsiasi calcolo senza la prova completa e lo sviluppo di una conoscenza approfondita di ciò che tale calcolo fa. È inoltre necessario eseguire scenari what-if per vedere come reagiscono questi calcoli per chiedere cambiamenti che non possono attualmente esistenti nei dati domanda che si sta utilizzando per il test. L'esempio dei dati che ho usato in precedenza è un ottimo esempio di una situazione in cui si ha realmente bisogno di testare alcuni altri scenari. Questo particolare esempio dati mostrano una tendenza al rialzo in qualche modo coerente. Molte grandi aziende con software di previsione molto costoso ottenuto in grossi guai in passato non così lontano, quando le impostazioni del software che sono stati ottimizzato per un'economia in crescita non ha ancora reagiscono bene quando l'economia ha iniziato stagnante o in calo. Cose come questa accadono quando tu non capire che cosa i vostri calcoli (software) è in realtà facendo. Se hanno capito il loro sistema di previsione, avrebbero saputo che avevano bisogno di saltare e cambiare qualcosa, quando ci sono stati improvvisi cambiamenti drammatici per il loro business. Quindi non lo avete le basi di livellamento esponenziale spiegato. Vuoi saperne di più sull'utilizzo di livellamento esponenziale in un tempo reale, controllare il mio Inventory Management libro spiegato. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Dave Piasecki. è owneroperator di inventario Operations Consulting LLC. una società di consulenza che fornisce servizi relativi alla gestione del magazzino, movimentazione dei materiali, e le operazioni di magazzino. Ha oltre 25 anni di esperienza nella gestione delle operazioni e può essere raggiunto attraverso il suo sito web (inventoryops), dove egli sostiene ulteriori informazioni rilevanti. I miei affari
Comments
Post a Comment