가중 평균 이동 예측

이동 평균과 가중 이동 평균의 차이점은 무엇입니까? 위의 가격을 기준으로 한 5 기간 이동 평균은 다음 공식을 사용하여 계산됩니다. 위의 등식에 따라 위에서 나열한 기간의 평균 가격은 90 66 이동 평균을 사용하는 것은 강력한 가격 변동을 제거하는 효과적인 방법입니다. 핵심 제한 사항은 이전 데이터의 데이터 포인트가 데이터 세트의 시작 부분 근처의 데이터 포인트와 다르게 가중치가 적용되지 않는다는 것입니다. 가중 이동 평균이 작동하는 곳입니다. 먼 과거의 데이터 포인트보다 더 중요한 현재 데이터 포인트에 대한 더 큰 가중치 가중치의 합계는 1 또는 100까지 증가해야합니다. 단순 이동 평균의 경우 가중치가 균등하게 분배됩니다. 그들은 위의 표에 나타나지 않습니다. AAPL의 폐가. 기본 이동 평균. 기본 사항. 지난 몇 년 동안 기술자는 간단한 이동 av erage 첫 번째 문제는 이동 평균 MA의 시간 프레임에 놓여 있습니다. 대부분의 기술 분석가들은 주가 움직임이 개방 또는 마감 주가가 MA의 교차 매매 신호를 적절하게 예측하거나 예측하는 것에 의존 할만큼 충분하지 않다고 생각합니다. 이 문제는 이제 분석가가 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 EMA를 사용하여 가장 최근의 가격 데이터에 더 많은 가중치를 지정합니다. 예 : 10 일의 MA를 사용하는 분석가는 10 일의 가격을 곱한 다음이 수를 10으로, 9 일을 9로, 8 일을 8로 늘려 MA의 첫 번째 자리에 합산하면 합계가 결정되면 분석가는 승수 10 일 MA 예제의 승수를 더하면이 숫자는 55입니다. 이 표시기는 선형 가중 이동 평균으로 알려져 있습니다. 관련 독서에 대해서는 간단한 이동 평균을 확인하십시오. 많은 기술자들은 기하 급수적으로 평탄한 이동 평균 EMA를 확고히 믿는 사람들입니다. 이 지표는 학생들과 투자자 모두를 혼란스럽게하는 많은 다른 방식으로 설명되었습니다. 아마도 가장 좋은 설명은 John J Murphy의 Technical Analysis of the Financial Markets New York Institute of Finance, 1999. 단순 이동 평균과 관련된 문제를 기하 급수적으로 평준화 한 이동 평균을 다룹니다. 첫째, 기하 급수적으로 평준화 된 평균은 최근 데이터에 더 큰 가중치를 할당합니다. 따라서 가중 이동 평균입니다. 그러나 while 그것은 과거 가격 데이터에 덜 중요성을 부여하며, 계기 수명의 모든 데이터를 계산에 포함합니다. 또한 사용자는 가장 최근 날짜의 가격에 더 큰 또는 더 적은 가중치를 부여하기 위해 가중치를 조정할 수 있습니다. 전날의 가치에 백분율이 더해집니다. 두 백분율 값의 합계가 최대 100이됩니다. 예를 들어, 마지막 날의 가격은 10 10의 가중치가 할당됩니다. 이는 이전 요일 90 90에 가중됩니다. 총 가중치의 마지막 날 10이됩니다. 이는 최종일 가격에 더 작은 값을 부여하여 20 일 평균에 해당합니다. 위의 차트는 2000 년 8 월 첫 번째 주부터 2001 년 6 월 1 일까지의 나스닥 종합 지수를 보여줍니다. 분명히 볼 수 있듯이 EMA는이 경우 종가 데이터를 사용하고 있습니다 9 일 동안 검은 색 화살표로 표시된 9 월 8 일에 확실한 매도 신호가 있습니다. 지수가 4,000 수준 아래로 파산 한 날이었습니다. 두 번째 검은 색 화살표는 기술자가 실제로 기대하고 있던 또 다른 아래쪽 다리를 나타냅니다. 나스닥은 3,000 표를 깨기 위하여 소매 투자자에게서 충분한 양 및 관심사를 생성하십시오 4 월 12 일의 1619 58에 바닥에 다시 아래로 비둘기 4 월 12 일의 uptrend는 화살에 의해 표를합니다 여기 색인은 1,961 46에 닫히고, 기술공은 시작되었다 기관 기금 참조 m anagers는 시스코, 마이크로 소프트 및 일부 에너지 관련 문제와 같은 일부 할인 거래를 시작하는 우리의 관련 기사 읽기 평균 봉투 이동 인기있는 무역 도구 및 이동 평균 Bounce. A 조사는 노동 통계의 미국 관리국 구인 공석 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 빌릴 수있는 돈의 최대 금액 부채 한도액은 제 2의 자유 채권법에 따라 작성되었습니다. 예금 기관이 연방 준비 은행에서 다른 예금 기관에 자금을 대출하는 이자율. 1 주어진 증권 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 통계적 척도 변동성은 측정 될 수 있습니다. 1933 년 미국 의회가 상업 은행이 투자에 참여하는 것을 금지하는 은행법 (Banking Act)을 통과 시켰습니다. 비농업 급여는 농장, 개인 가계 및 비영리 부문 외부의 노동 미국 노동국 (Bureau of Labor). 미래 수요 예측. 마지막 예술 이 시리즈의 2006 년 7 월호, 52 페이지는 반복적 인 사용법을 사용하는 제품의 미래 수요 예측을 조사했습니다. 가중 평균 예측은 지난 몇 개월 동안 기록 된 평균 사용률보다 더 정확한 결과를 산출했지만 여전히 높은 예측 오차가 있습니다. 미래 수요와 실제 사용량 사이의 예측이 기사에서는 예측 정확도를 향상시키는 방법을 계속 탐구 할 것입니다. 가중 평균 예측 검토. 대부분의 전기 배전 회사는 단순 평균 예측을 사용하여 재고 항목의 향후 사용량을 예측합니다. 예를 들어, 이전 6 개월 동안 기록 된 사용량 이는 제품의 사용이 일정하게 유지되지만 시간이 지남에 따라 제품 사용량이 증가하거나 감소하는 경우 잘 작동합니다. 다른 제품의 계절별 사용 패턴이 있습니다. 연중 사용량이 반복적으로 증가합니다. 예측은 예측 계산에서 다양한 사용 패턴을 다룰 수있게 해줍니다. 각 가중치 평균 수식은 가중치 또는 특정 지난 달에 기록 된 사용 내역을 강조합니다. 다음은 점차적으로 증가하는 비 계절 항목에 대한 수요 계산에 사용되는 일반적인 가중치 세트입니다 가장 최근 기간에 기록 된 사용량에 3 0의 가중치를 배치합니다. 다음 이전 기간에 기록 된 사용량에 2 5의 가중치를 배치합니다. 다음 이전에 기록 된 사용량에 2 0의 가중치를 배치합니다 다음 이전 기간에 기록 된 사용량에 1 5의 가중치를 배치합니다. 다음 이전 기간에 기록 된 사용량에 1 0의 가중치를 배치합니다. 표 1, 가중 평균 예측을 사용하여 다음 사용 내역이있는 품목에 대한 7 월의 예측을 계산합니다. 각 가중치에 해당 월의 사용량을 곱합니다. 총 연장 1,297 5를 총 가중치 10으로 나눠 수요 예측을 결정합니다. 129의 7 월을 위해 75 또는 130 조각 이것은 이전 6 달 사용법을 평균하여 파생 된 120 조각의 예측보다는 더 낫지 만 148 133 126 110 104 98 6 120, 여전히 훌륭한 예측 인 것처럼 보이지 않습니다. 표 1에 대한 지난 6 개월 동안의 사용량 130 조각의 예측은 검정색 선으로 표시됩니다. 사용량은 시간이 지남에 따라 분명히 증가합니다. 어떤 가중치 세트가 사용 되더라도 과거 사용량의 평균은 가장 높은 달 사용량 미래의 수요를 가장 잘 예측하려면 정확한 예측의 네 요소 모두를 고려하십시오. 사용량의 증가 또는 감소 추세입니다. 고객의 미래의 특정 요구에 대한 공동 정보입니다. 예측을위한 적절한 시간 프레임 또는 수평선입니다. 지난 몇 개월 동안의 사용량 조사 표 2에서 지난 4 개월 동안 계속해서 증가했지만 사용량이 증가한 것을 볼 수 있습니다. 지난 4 개월 동안 평균 사용 증가량은 10 5 perc ent 14 5 5 6 11 3 3 10 5이 추세 인수를 적용하려면 가중 평균 예측 공식 130의 결과에 1을 곱하여 144 개의 예측 결과를 얻습니다. 표 3은 예상 수식에 트렌드 요인을 적용 할 때 두 가지 지침을 유의하십시오. 대부분의 경우 3 ~ 4 가지 재고 기간 동안 일관된 증가 또는 감소 사용량이 존재하지 않는 경우 트렌드 요인을 적용해서는 안됩니다. 계산 된 트렌드 요인은 두 배로 100 % 일반적으로 구매자 또는 재고 계획자가주의를 기울여야합니다. 과거 사용 내역을 검토하여 확인할 수있는 요인을 내부 추세 요인이라고 부릅니다. 그러나 다른 경향은 과거 사용 내역에 반영되지 않을 수 있습니다. 여기 세 가지 예입니다. 마케팅 부서에서 특정 제품 라인의 품목 판매가 15 % 증가 할 것으로 예상 할 수 있습니다. 이는 새 판매 ef로 인한 것일 수 있습니다 요새, 경제의 변화, 현재의 고객 증가로 인해 비즈니스가 증가하거나, 경쟁자가 시장을 떠나는 등의 이유가있을 수 있습니다. 새로운 경쟁자가 시장에 진입하거나 이자율이 상승하기 때문에 10 %의 사용량이 감소 할 것으로 예상 할 수 있습니다. 온도가 극심한 날씨 나 강수량과 같은 날씨 요인으로 인해 사용량이 증가하거나 감소 할 수 있습니다. 이러한 정보는 조직 외부에서 판매원의 시장 관측, 지역 신문의 재무 뉴스 인터넷, 일기 예보 또는 다른 출처 외부 추세 요인은 종종 전체 제품 라인이나 지점의 모든 제품에 영향을 미칩니다. 그러나 내부 추세 요인은 개별 항목에 대해 계산됩니다. 외부 추세 요인은 일반적으로 관측에 의해 식별됩니다. 이는 영업 사원을 의미합니다. 또는 구매자가 사용의 중대한 변화를 감지하고 이유를 찾기 시작합니다. 이러한 관찰을 기록하고 예측에 영향을 줄 때마다 각 외부 요소의 구체적인 효과를 주목하십시오. 예를 들어 경쟁 업체가 시장을 떠났을 때 매출은 실제로 15 % 증가 했습니까 아니면 12 % 였는지 결과는 가이드 역할을합니다 미래 예측에서 특정 요인을 적용 할 때. 정확한 예측은 순이익을 극대화 할 각 품목의 금액으로 제품 가용성에 대한 고객의 기대를 충족 시키거나 능가하는 효과적인 재고 관리의 목표를 달성하는 데 도움이됩니다. 다음 기사에서는 정확한 예측 공동 작업 견적 및 예측 지평 그동안 특정 질문이있는 경우 저에게 알려주십시오. 36 년 이상의 경험으로 Jon Schreibfeder는 텍사스 주 Coppell의 Effective Inventory Management Inc 유통 업체가 재고 목록에 대한 투자의 생산성과 수익성을 극대화 할 수 있도록 도와줍니다. Schreibfeder is 최근 발표 된 저자 효과적인 재고 관리 달성 3 판 Schreibfeder에게 972 304-3325로 연락하십시오. 모바일 장치가 우리의 일상 생활에서 매우 평범하기 때문에 우리는 직장 생활에서 동일한 기능을 기대합니다. 이는 유통 업체에게 어려운 과제가되었습니다. 특히, 많은 유통 업체가 고객의 기대치가 높아지고있어 어디서든 고객 또는 고객이 원하는 곳 어디에서나 신속하고 효과적인 서비스를 기대할 수 있습니다. 이러한 기대치를 충족 시키려면 직원이 어디서든 비즈니스 시스템에 액세스하고 고객과 신속하고 효율적으로 통신 할 수 있어야합니다 다른 지역의 직원 및 기타.