Einfach Bewegliches Durchschnitt Problem

EINFACHER BEWEGLICHER DURCHSCHNITT Probleme bei der Verwendung des einfachen gleitenden Durchschnitts als Prognosewerkzeug: Der gleitende Durchschnitt verfolgt die tatsächlichen Daten, aber es bleibt immer dahinter. Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der tatsächlichen Daten erreichen, die die Daten verkleinern. Er sagt dir nicht viel über die Zukunft. Aber das macht nicht den gleitenden Durchschnitt useless151Sie müssen nur auf seine Probleme aufmerksam sein. SLIDE BESCHREIBUNG AUDIO TRANSCRIPTION Um so zusammenzufassen, für einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen einzigen gleitenden Durchschnitt haben wir einige Probleme mit der Verwendung der einfachen gleitenden Durchschnitt als Prognose-Tool gesehen. Der gleitende Durchschnitt verfolgt die tatsächlichen Daten, aber es liegt immer hinter ihm zurück. Der gleitende Durchschnitt wird niemals die Gipfel oder Täler der eigentlichen Daten erreichen, die die Daten glätten, und es erzählt dir nicht wirklich viel über die Zukunft, denn es ist einfach eine Prognose für eine Zeit im Voraus, und diese Prognose wird angenommen, dass sie das Beste darstellt Wert für die zukünftige Periode, eine Periode im Voraus, aber es erzählt Ihnen nicht viel darüber hinaus. Das macht nicht den einfachen gleitenden Durchschnitt useless151in in der Tat sehen Sie einfach gleitende DurchschnitteWeighted Moving Averages: Die Grundlagen Im Laufe der Jahre haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden. Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Mittelwertes (MA). Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preisaktion. Der Eröffnungs - oder Schlussbestandspreis, ist nicht genug, auf die für die ordnungsgemäße Vorhersage des Kaufs oder der Verkaufssignale der MAs Crossover-Aktion abzusehen ist. Um dieses Problem zu lösen, weisen die Analysten nunmehr die aktuellsten Preisdaten mit dem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA) zu. (Erfahren Sie mehr bei der Erforschung der exponentiell gewogenen bewegten Durchschnitt.) Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages und multiplizieren diese Zahl um 10, der neunte Tag um neun, der achte Tag für acht und so weiter zum ersten der MA. Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren teilen. Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieser Indikator wird als linear gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. (Für verwandte Lesung, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand out.) Viele Techniker sind festgläubig in der exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA). Dieser Indikator wurde in so vielen verschiedenen Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwechselt. Vielleicht kommt die beste Erklärung von John J. Murphys Technische Analyse der Finanzmärkte, (veröffentlicht vom New York Institute of Finance, 1999): Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt adressiert beide Probleme, die mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden sind. Zuerst weist der exponentiell geglättete Durchschnitt den neueren Daten ein größeres Gewicht zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, enthält es in der Berechnung alle Daten im Leben des Instruments. Darüber hinaus ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anpassen, um mehr oder weniger Gewicht auf die jüngsten Tage Preis, die zu einem Prozentsatz der vorherigen Tage Wert hinzugefügt wird. Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Beispielsweise könnte dem letzten Tagepreis ein Gewicht von 10 (.10) zugewiesen werden, der zu den vorherigen Tagen Gewicht von 90 (.90) addiert wird. Dies gibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung. Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem man den letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 (.05). Abbildung 1: Exponentiell geglättete Moving Average Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im August 2000 bis zum 1. Juni 2001. Wie Sie deutlich sehen können, ist die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über einen Neun-Tage-Periode, hat definitive Verkaufssignale am 8. September (gekennzeichnet durch einen schwarzen Pfeil nach unten). Dies war der Tag, an dem der Index unter dem Niveau von 4.000 unterging. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres heruntergekommenes Bein, das die Techniker eigentlich erwarten. Die Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Einzelhandelsanlegern erzeugen, um die 3.000 Mark zu brechen. Dann tauchte es wieder auf den Boden bei 1619.58 am 4. April. Der Aufwärtstrend von 12. April ist durch einen Pfeil markiert. Hier schloss der Index um 1.961.46, und Techniker begannen, institutionelle Fondsmanager zu sehen, die anfangen, einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen aufzuheben. (Lesen Sie unsere verwandten Artikel: Moving Average Envelopes: Verfeinerung eines beliebten Trading-Tool und Moving Average Bounce.) Beta ist ein Maß für die Volatilität oder systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Markt als Ganzes. Eine Art von Steuern, die auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften angefallen sind. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht. DebtEquity Ratio ist Schuldenquote verwendet, um eine company039s finanzielle Hebelwirkung oder eine Schuldenquote zu messen, um eine Person zu messen. Probleme mit dem einfachen Moving Average Der einfache gleitende Durchschnitt eines Wertpapiers ist ein grundlegendes arithmetisches Maß für die Änderung seines Preises über die Zeit. Dieser Durchschnitt wird berechnet, indem der Schlusskurs eines Wertpapiers für jeden Tag in einem bestimmten Zeitraum addiert wird und dann die Summe durch die Anzahl der Tage dividiert wird. Es gibt kein besonderes Gewicht an einem bestimmten Tag gegeben. Der gleitende Durchschnitt kann in einem kurz - oder langfristigen Zyklus berechnet werden, und das Ergebnis ist ein Maß für den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers für diesen Zeitraum. Da die Formel so einfach ist, gibt es oftmals keine wichtigen Informationen über die Preisentwicklung mit der Sicherheit. Short-Term vs Langzeit-Durchschnitt Einfacher gleitender Durchschnitt wird oft verwendet, um einen Aufwärtstrend in Aktienpreise zu entdecken. Für jede gegebene Sicherheit kann ein Analytiker einen kurzfristigen und einen langfristig gleitenden Durchschnitt finden. Zum Beispiel kann ein Sicherheits-Kurzfrist-Durchschnitt im vergangenen Monat 4 pro Aktie sein. Der langfristige Durchschnitt über zwölf Monate kann 3,50 pro Aktie betragen. Dieser Indikator könnte zeigen, dass die Sicherheit einen kurzfristigen Lift in den Preisen erleidet. Der Analytiker muss dann entscheiden, ob die Sicherheit unter den Durchschnitt zurückfallen wird oder eine zuvor auferlegte Preisobergrenze brechen wird. Abhängig von anderen Faktoren könnte das Ergebnis dieser Analyse dazu führen, dass ein Analytiker den Kauf oder Verkauf der Sicherheit empfehlen kann. Allerdings, allein verwendet, konnte der einfache gleitende Durchschnitt nicht zeigen, ein Analytiker, ob eine Sicherheit kurz auf einen Aufwärtstrend oder tatsächlich durchbrechen zu einer höheren Decke. Weighted Average vs Simple Average Vielleicht ist der größte Nachteil von einfach gleitenden Durchschnitt ist die Art und Weise, wie es das gleiche Gewicht auf jeden Tag in den Preis Zyklus in Betracht gezogen wird. Dies kann mit einem Lehrer verglichen werden, der eine einfache Einstufung verwendet, im Gegensatz zu der Einstufung auf einen Trend. Wenn ein Student in der ersten Hälfte eines Semesters sehr gut auftritt und dann drei Tests gegen Ende eines Semesters fehlschlägt, kann der einfache Durchschnitt für diese Schüler-Grade noch ein B. sein. Wenn der Schüler jedoch einen Hinweis darauf wünscht, wo er ist Oder ihre Klasse kann nächstes Semester gehen, wäre es wichtig zu beachten, wie die Note ausfällt. Mit der Gewichtung der Testergebnisse, um dem Ende der Semesterstufen mehr Bedeutung zu verleihen, kann der Lehrer dem Schüler eine C-Klasse geben. Das gleiche Modell kann mit Sicherheitspreis verwendet werden, um anzugeben, in welche Richtung es in der unmittelbaren Zukunft gehen wird. Zum Beispiel hat in den vergangenen zwölf Monaten eine Sicherheit einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 4 pro Aktie, aber in den letzten 10 Tagen beträgt der Durchschnitt 4,25 pro Aktie. Wenn mehr Gewicht an diesen vergangenen 10 Tagen mit einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt angelegt wird, kann der Durchschnitt bis zu 4,05 pro Aktie oder 4,10 pro Aktie betragen. Eine weitere Sicherheit hat auch einen zwölfmonatigen einfachen Durchschnitt von 4 pro Aktie, aber in den letzten 10 Tagen ist der Durchschnitt 3,50 pro Aktie. In diesem Fall würde die erste Sicherheit den Aufwärtstrend erleben. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt würde dies zeigen. Der Inhalt dieser Website dient nur zu Informationszwecken und ist keine rechtliche oder berufliche Beratung. Die Inserate auf dieser Seite werden vom Drittanbieter und nicht von uns bereitgestellt. Wir garantieren nicht, dass die Darlehensbedingungen oder Preise auf dieser Website sind die besten Bedingungen oder niedrigsten Preise auf dem Markt verfügbar sind. 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Prognosebeispiele Prognosebeispiel 1996 UG-Prüfung Die Nachfrage nach einem Produkt in jedem der letzten fünf Monate ist nachfolgend dargestellt. Verwenden Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 6 zu generieren. Wenden Sie eine exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,9 an, um eine Prognose für die Nachfrage nach Nachfrage im Monat 6 zu generieren. Welche dieser beiden Prognosen bevorzugen Sie und warumDie zweimonatigen Umzugsweisen Durchschnitt für 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. Anwenden exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,9 erhalten wir: Wie zuvor Die Prognose für den Monat sechs ist nur der Durchschnitt für den Monat 5 M 5 2386 Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung (MSD). Wenn wir dies tun, finden wir für den gleitenden Mittelwert MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0,9 MSD (13 - 17) sup2 (16,60 - 19) sup2 (18.76 - 23) sup2 (22.58 - 24) sup24 10.44 Insgesamt sehen wir dann, dass die exponentielle Glättung den besten einen Monat voraus prognostiziert, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung erzeugt wurde. Prognosebeispiel 1994 UG-Prüfung Die nachstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave in einem Shop für jeden der letzten 7 Monate. Berechnen Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt für Monate zwei bis sieben. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat acht Bewerben exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,1, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat acht ableiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat acht bevorzugen Sie und warum der Ladenbesitzer glaubt, dass die Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken wechseln. Besprechen Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und die Daten angeben, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob diese Umschaltung erfolgt oder nicht. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis sieben ist gegeben durch: Die Prognose für den Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh die gleitenden Durchschnitt für Monat 7 m 7 46. Anwendung exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,1 wir Erhalten: Wie schon vor der Prognose für den Monat acht ist nur der Durchschnitt für den Monat 7 M 7 31,11 31 (da wir keine gebrochene 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 0,1 Insgesamt sehen wir dann, dass der zweimonatige gleitende Durchschnitt den besten einen Monat voraus prognostiziert, da er eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die durch den zweimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Um das Umschalten zu untersuchen, müssten wir ein Markov-Prozessmodell verwenden, in dem die Ländermarken und die notwendigen Statusinformationen und Kundenwechselwahrscheinlichkeiten (aus Umfragen) benötigt werden. Wir müssten das Modell auf historische Daten ausführen, um zu sehen, ob wir zwischen dem Modell und dem historischen Verhalten passen. Prognosebeispiel 1992 UG-Prüfung Die nachstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Rasiermesser in einem Geschäft für jeden der letzten neun Monate. Berechnen Sie einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt für Monate drei bis neun. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat zehn Bewerben exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,3, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat zehn ableiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat zehn bevorzugen Sie und warum Der dreimonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 3 bis 9 ist gegeben durch: Die Prognose für den Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor dem dh der gleitende Durchschnitt für Monat 9 m 9 20.33. Daher ist die Prognose für den Monat 10. 20. Die Anwendung einer exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,3 ergibt sich: Wie vorher ist die Prognose für den Monat 10 nur der Durchschnitt für den Monat 9 M 9 18,57 19 (wie wir Kann keine gebrochene Nachfrage haben). 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 0,3 Insgesamt sehen wir dann, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt den besten einen Monat voraus prognostiziert, da er eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 20, die durch den dreimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Vorhersage Beispiel 1991 UG Prüfung Die folgende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Faxgerät in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Berechnen Sie den viermonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate 4 bis 12. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13 Bewerben Sie exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,2, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13 abzuleiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 Bevorzugen Sie und warum Welche anderen Faktoren, die in den obigen Berechnungen nicht berücksichtigt wurden, könnten die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen. Der viermonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 4 bis 12 ist gegeben durch: 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 Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat davor, dh der gleitende Durchschnitt Für Monat 12 m 12 46,25. Daher ist die Prognose für den Monat 13 46. Die Anwendung einer exponentiellen Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,2 erhalten wir: Wie vorher ist die Prognose für den Monat 13 nur der Durchschnitt für den Monat 12 M 12 38,618 39 (wie wir Kann keine gebrochene Nachfrage haben). 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 Insgesamt sehen wir dann, dass der viermonatige gleitende Durchschnitt den besten einen Monat voraus prognostiziert, da er eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die durch den viermonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Saisonale Nachfrage Werbung Preisänderungen, sowohl diese Marke und andere Marken allgemeine wirtschaftliche Situation neue Technologie Vorhersage Beispiel 1989 UG Prüfung Die Tabelle unten zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Mikrowellenherd in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Berechnen Sie einen sechsmonatigen gleitenden Durchschnitt für jeden Monat. Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat 13 Bewerben exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0,7, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13. Eine der beiden Prognosen für Monat 13 bevorzugen Sie und warum Jetzt können wir nicht berechnen, eine sechs Monat gleitenden Durchschnitt, bis wir mindestens 6 Beobachtungen haben - dh wir können nur einen solchen Durchschnitt ab dem 6. Monat berechnen. Wir haben also: 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 vor dem dh der gleitende Durchschnitt für Monat 12 m 12 38,17. Daher ist die Prognose für den Monat 13 38. Wenn wir eine exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0,7 anwenden, erhalten wir: