Was ist der Unterschied zwischen gleitendem Durchschnitt und gewichtetem gleitendem Durchschnitt Ein Gleitendurchschnitt von 5 Jahren, basierend auf den obigen Preisen, würde nach folgender Formel berechnet: Basierend auf der obigen Gleichung betrug der Durchschnittspreis über dem oben genannten Zeitraum 90,66. Mit bewegten Durchschnitten ist eine effektive Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung ist, dass Datenpunkte von älteren Daten nicht anders als Datenpunkte am Anfang des Datensatzes gewichtet werden. Hier kommen gewichtete Bewegungsdurchschnitte ins Spiel. Gewichtete Durchschnitte weisen den aktuellen Datenpunkten eine schwerere Gewichtung zu, da sie in der fernen Vergangenheit relevanter sind als Datenpunkte. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 (oder 100) addieren. Im Falle des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie in der obigen Tabelle nicht dargestellt sind. Schlusskurs von AAPLMoving Average oder Rolling Average Die Mittelwertbildungstechnik, die in Geschäftspraktiken mit dem Titel Rolling Average verwendet wird, kann auch als gleitender Durchschnitt bezeichnet werden. Diese Mittelungstechniken werden genau so berechnet. Der richtige Titel für diese Mittelung Technik verwendet wirklich kommt, wie man es vorzieht, diese Technik in Aktion entweder rollen oder einfach bewegen zu visualisieren. Wie man einen Rolling Average berechnen Um zu folgen, wie man einen rollenden Durchschnitt berechnet, laden Sie bitte das Basic Rolling Average Forecast Beispiel. Wie es verwendet wird, um die Berechnungen in diesem Abschnitt zu erklären. Die erste Entscheidung, die ein Unternehmen bei der Berechnung eines rollenden Durchschnitts machen muss, ist, wie viele Perioden im Durchschnitt als n bezeichnet werden. Im Beispiel n 4 Perioden. Das heißt, vier Perioden historischer Daten werden verwendet, um den rollenden Durchschnitt zu entwickeln. Ein Unternehmen muss die Anzahl der Perioden wählen, die sie durchschnittlich haben möchten, basierend darauf, wie reaktiv sie den rollenden Durchschnitt mit aufgezeichneten Datenänderungen haben wollen. Je mehr Perioden gemittelt werden, desto weniger reaktiv sind die rollenden Mittelwerte, was bedeutet, dass nur wenige Perioden, wie z. B. ein oder zwei, sehr reaktive Rolling-Mittelwerte liefern werden, aber mit diesen kleinen Daten können Sie auch nur einen Standard-Durchschnitt verwenden. Die Berechnung eines rollenden Durchschnitts erfordert Daten, die über mehrere konsistente Zeiträume aufgezeichnet werden. In der Regel werden historische Daten wie historische Verkäufe, Produktion oder sogar Gewinne verwendet. Dieser rollende Durchschnitt erzeugt einen zukünftigen Wert, der als Prognose bekannt ist. Eine Prognose ist eine berechnete Vorhersage für jede Art von zukünftigen Daten für die nächste Geschäftsperiode einschließlich der täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Prognosen auf der Grundlage der jüngsten Anzahl von Perioden, n, der historisch aufgezeichneten Daten, die bei der Berechnung verwendet werden. Genauer gesagt kann ein rollender Durchschnitt als ein kontinuierlich bewegter, berechneter Durchschnitt der letzten Anzahl von Perioden n definiert werden, die durch das Unternehmen definiert sind. Schauen wir uns das Beispiel an, um zu sehen, wie diese Berechnung funktioniert. In Tabelle 1 des Beispiels ist die erste prognostizierte Berechnung für die Periode 5, die 775 ist. Dies wurde berechnet durch Mittelwertbildung der vier letzten historischen Datenstücke vor dem fünfmaligen Punkt mit roten Häkchen, da n 4 Perioden für dieses Beispiel. Die detaillierten Berechnungen für die Prognose der Periodenfäule sind in Tabelle 2 erläutert. Sobald die tatsächlichen Daten für den Zeitraum fünf gesammelt und in die Tabelle aufgezeichnet sind, kann die Prognose für den Zeitraum sechs berechnet werden. Die rollende Durchschnittsprognose für den Zeitraum sechs wird auf der Grundlage der vier jüngsten historischen Daten vor der sechsten Periode berechnet, ein Durchschnitt der historischen Daten für die Perioden von zwei bis fünf, mit blauen Häkchen angegeben. Die Prognose ist dann in der Tabelle dokumentiert, was die blaue 825-Prognose für den Zeitraum sechs in Tabelle 1 im Beispiel ist. Um die detaillierten Berechnungen für die sechsten Periodenprognosen zu sehen, lesen Sie bitte die zweite Zeile der Tabelle 2 im Beispiel. Um herauszufinden, wie man eine rollende Durchschnittsprognose mit zwei Variablen berechnet, lesen Sie bitte weiter auf Seite 2. Erfahren Sie, wie Sie einen rollenden Durchschnitt berechnen, um eine Prognose zu entwickeln. Dieser Abschnitt enthält einen Leitfaden, wie man eine rollende durchschnittliche Herstellungsprognose berechnet und wie man eine rollende durchschnittliche Umsatzprognose mit Arbeitsbeispielen für beide Abteilungen eines Unternehmens berechnet. Computing Rolling Average Manufacturing Prognosen Die Fertigungsprognose kann berechnen, wie viele Artikel zu produzieren, um die Nachfrage der Unternehmen Käufer, bekannt als Produktionsplanung oder zu berechnen, wie viele Elemente auf Lager in einem Geschäft, bekannt als Nachfrage Planung zu erfüllen. Um zu folgen, wie man rollende durchschnittliche Herstellungsprognosen zu berechnen, Download Computing Rolling Average Manufacturing Prognosen eine Microsoft Excel-Datei mit zwei Arbeitsbeispielen für eine rollende durchschnittliche Herstellungsprognose Berechnungen. Die Produktionsplanungsprognose - (Seite 1) Die Produktionsplanung in einer Produktionsstätte hängt von der Menge der von den Käufern prognostizierten Einheiten in der zukünftigen Periode ab. Wie auf Seite 1 zu sehen. Um eine rollende durchschnittliche Produktionsplanung zu berechnen, um zu prognostizieren, wie viele Einheiten zur Herstellung eines Unternehmens wissen müssen, wie viele Einheiten in der Vergangenheit n Anzahl von Perioden gefordert wurden. Die jüngste Anzahl von n Perioden wird gemittelt, um eine Prognose zu erstellen. Als ein weiterer Monat abgeschlossen ist, hat die Anzahl der n Perioden gemittelt, um die letzten n Perioden zu mitteln. Dies ist im Beispiel zu sehen. Die Anzahl der verwendeten Perioden beträgt vier Perioden, wie in n4 Perioden angegeben. Die Periode fünf wird durch die Mittelungsperioden pro 1 bis vier Perioden sechs prognostiziert durch die Mittelungsperioden zwei bis fünf und so weiter prognostiziert. Wenn mehr Perioden verwendet werden, um eine rollende Durchschnittsprognose zu berechnen, wird die Prognose weniger reaktionsfähig sein. Mit nur zwei bis vier Perioden ist in der Regel die normale Anzahl von Perioden produzierenden Unternehmen verwenden, um die Produktionsplanung Prognosen zu berechnen. Die Bedarfsplanungsvorhersage - (Seite 2) Nach genauer Analyse Page 1. Das Demand Planning Forecast Beispiel auf Seite 2 kann eine sehr enge Ähnlichkeit schlagen. Die Beispiele auf beiden Seiten sind praktisch die gleichen, aber in der Nachfrage Planung historische Daten der Anzahl der Einheiten an Käufer oder Kunden verkauft wird die beste Metrik, um eine rollende durchschnittliche Nachfrage Planung Prognose genauer zu berechnen. Wie man berechnen Durchschnittliche Umsatzprognosen Eine gleitende durchschnittliche Umsatzprognose wird auf die gleiche Weise wie eine Herstellungsprognose berechnet. Um eine gleitende durchschnittliche Umsatzprognose zu sehen, laden Sie das Beispiel einer Moving Average Sales Forecast herunter. Dies ist auch eine Excel-Datei, wie die Computing Rolling Average Manufacturing Prognosen im vorherigen Abschnitt aber diese Datei hat drei Seiten. Die zusätzlichen zwei Seiten enthalten Beispiele für gewichtete verschiebende durchschnittliche Verkaufsprognosen und exponentielle Glättung der Verkaufsprognose. Für weitere Details zu allen drei Prognosebeispielen, die im Beispiel einer Moving Average Sales Prognose vorgestellt wurden, schauen Sie sich bitte das komplette Arbeitsbeispiel einer Verkaufsprognose für 3 Prognosemethoden an. Beere, W. L. Jacobs, F. R. Vollmann, T. E. Whybark, D. Clark. Fertigungsplanung und Steuerung für Supply Chain Management. (2005). Kapitel 2: Demand Management (S. 17-52) Bilder: Erstellt von dem Autor dieses Artikels, Christopher Kochan. Mediendateien: Alle Mediendateien, die in diesem Artikel vorgestellt wurden, wurden vom Autor, Christopher Kochan speziell für die Leser dieses Artikels erstellt. Navigation Ich weiß, das ist erreichbar mit Boost wie pro: Aber ich möchte wirklich vermeiden, Boost. Ich habe gegoogelt und fand keine geeigneten oder lesbaren Beispiele. Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Stroms von Gleitkommazahlen mit den aktuellsten 1000 Zahlen als Datenmuster verfolgen. Was ist der einfachste Weg, um dies zu erreichen, experimentierte ich mit einem kreisförmigen Array, einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einem einfacheren gleitenden Durchschnitt und fand, dass die Ergebnisse aus dem kreisförmigen Array meinen Bedürfnissen am besten entsprechen. Gefragt am 12. Juni 12 um 4:38 Wenn Ihre Bedürfnisse einfach sind, können Sie nur versuchen, einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Setzen Sie einfach, Sie machen eine Akkumulator-Variable, und wie Ihr Code bei jedem Sample sieht, aktualisiert der Code den Akkumulator mit dem neuen Wert. Sie wählen eine konstante Alpha, die zwischen 0 und 1 ist, und berechnen Sie diese: Sie müssen nur einen Wert von Alpha zu finden, wo die Wirkung einer bestimmten Probe nur für etwa 1000 Proben dauert. Hmm, Im nicht wirklich sicher, dass dies für Sie geeignet ist, jetzt, dass Ive es hier. Das Problem ist, dass 1000 ist ein ziemlich langes Fenster für einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Im nicht sicher, es gibt ein Alpha, die den Durchschnitt über die letzten 1000 Zahlen, ohne Unterlauf in der Gleitkomma Berechnung zu verbreiten würde. Aber wenn du einen kleineren Durchschnitt wünschst, wie 30 Zahlen oder so, das ist eine sehr einfache und schnelle Möglichkeit, es zu tun. Antwortete Jun 12 12 um 4:44 1 auf deinem Post. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann das Alpha variabel sein. So kann es verwendet werden, um Zeitbasis-Mittelwerte (z. B. Bytes pro Sekunde) zu berechnen. Wenn die Zeit seit dem letzten Akkumulator-Update mehr als 1 Sekunde ist, lassen Sie Alpha 1,0 sein. Andernfalls kannst du alpha sein (usecs seit letztem update1000000). Ndash jxh Grundsätzlich möchte ich den gleitenden Durchschnitt eines laufenden Stroms eines Stroms von Gleitkommazahlen mit den aktuellsten 1000 Zahlen als Datenmuster verfolgen. Beachten Sie, dass die unten genannte Gesamtsumme als Elemente als addreplaced, Vermeidung kostspieliger O (N) Traversal, um die Summe zu berechnen - benötigt für die durchschnittliche - on demand. Insgesamt wird ein anderer Parameter von T verwendet, um z. B. Mit einer langen langen, wenn insgesamt 1000 lang s, ein int für char s, oder ein doppeltes bis total float s. Dies ist ein bisschen fehlerhaft, dass Numsamples an INTMAX vorbeikommen könnten - wenn man sich vorstellt, dass man eine langjährige langjährige langwierige Zeit haben könnte. Oder verwenden Sie ein zusätzliches bool Datenelement, um aufzuzeichnen, wenn der Container zum ersten Mal gefüllt wird, während er Numsamples um das Array herumtreibt (am besten dann umbenannt etwas Unschuldiges wie Pos). Antwortete am 12. Juni 12 um 5:19 man geht davon aus, dass der Quanten-Operator (T-Stichprobe) tatsächlich quasi Operator (T-Probe) ist. Ndash oPless Jun 8 14 um 11:52 oPless ahhh. Gut beobachtet. Eigentlich habe ich gedacht, dass es nicht leer ist () (T Probe), aber natürlich könntest du auch immer Notizen verwenden, die du mochst. Werde reden, danke Ndash Tony D Jun 8 14 at 14: 27Jan 8, 2009: 10:02 AM CST Ein paar Leser haben nach dem Unterschied zwischen Simple und Exponential Moving Averages gefragt und ich wollte das in einer pädagogischen Post ansprechen. In meinem Charting nutze ich die 20 und 50 Periode Exponential Moving Average (EMA) und auch die 200 Periode Simple Moving Average (SMA). Ich mache das, weil ich die kürzeren Durchschnitte wünsche, um die Preise näher zu verfolgen 8211 und I8217m interessiert an der Ausbreitung zusammen mit der 8216orientation8217 der 20 und 50 EMAs, aber ich möchte auch einen durchschnittlichen Preis über die letzten 200 Handelstage sehen, die ungewichtet ist , Also benutze ich die SMA für längerfristige Zwecke. Auch viele Fonds folgen der 200 Tage oder Woche SMA und das könnte die ganze technische Analyse, die sie verwenden, so dass es neigt dazu, 8216reactions8217 verursachen und ist ein wichtiges Niveau zu beobachten. Ich benutze gern die 20 und 50 EMAs, um zu helfen, die Struktur (uptrenddowntrend) zu bestimmen und auch risikoarme, hochwahrscheinliche Handelsaufbauten (Einträge) in einer Trendumgebung zu entwickeln (Pullbacks an die 20 oder 50 EMA in einem steigenden Trend zu kaufen , beispielsweise). Also, was ist der Unterschied zwischen einfachen und exponentiellen Durchschnitten Anstatt das Rad für Sie neu zu erstellen, möchte ich Sie auf die umfassendste freie Ressource auf bewegten Durchschnitten I8217ve auf dem Web, die StockCharts8217s Artikel über Moving Averages. Hier sind ein paar wichtige Punkte aus diesem Artikel gezogen: 8220Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird durch die Berechnung der durchschnittlichen (mittleren) Preis einer Sicherheit über eine bestimmte Anzahl von Perioden gebildet. Exponentielle Moving Averages reduzieren die Verzögerung, indem sie mehr Gewicht auf die jüngsten Preise im Vergleich zu älteren Preisen anwenden. Um die Verzögerung in einfachen gleitenden Durchschnitten zu reduzieren, verwenden Techniker oft EMAs. Der erste Gedanke für einige ist, dass größere Empfindlichkeit und schnellere Signale sind von Vorteil sein. Das ist nicht immer wahr und bringt ein großes Dilemma für den technischen Analytiker auf: den Handel zwischen Empfindlichkeit und Zuverlässigkeit. Alle gleitenden Durchschnitte sind nacheilende Indikatoren und werden immer 8220hind8221 der Preis sein. Wenn die Preise sind Trends, gleitende Durchschnitte funktionieren gut. Wenn die Preise jedoch nicht tendieren, können sich die gleitenden Durchschnitte irreführende Signale ergeben.8221 In Summe: 8220Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist konsequent näher an dem tatsächlichen Preis.8221 Gute Frage, die ich aus der StreetAuthority8217s MA Artikel für eine prägnante Antwort zitieren möchte: 8220Was ist Der Zweck der exponentiellen gleitenden Durchschnitt Moving Mittelwerte sind nacheilende Indikatoren, und daher, per definitionem, späte Signale geben wird. Durch die Gewichtung der aktuellen Preisdaten stärker. Exponentielle Bewegungsdurchschnitte versuchen, das gegebene Signal zu beschleunigen. Der Nachteil, dies zu tun, ist natürlich, dass dieses schnellere Signal manchmal verfrüht sein kann und dem Swing-Trader daher einen falschen Hinweis zum Handel gibt.8221 Letztlich kommt es auf Ihre Erfahrung und sogar auf den Charakter einer gegebenen Sicherheit zurück Einige neigen dazu, 8216work8217 besser mit SMAs, während andere dies mit EMAs 8211 tun es braucht Praxis und Erfahrung, um die Balance zu finden, die für Sie arbeitet. Es gibt leider keine schnellen Antworten. Durch meine Erfahrung und Trading-Stil, I8217ve kompromittiert und setzte sich auf die 20 und 50 EMAs zusammen mit den 200 SMAs, obwohl ich viele Händler kenne, die ganz gut mit vielen anderen Kombinationen zu tun. Durchsuchen Sie diese beiden Artikel für alle Details und fühlen Sie sich frei, Ihre Erfahrungen in der Kommentar-Abschnitt zu teilen, damit wir voneinander lernen können.
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