Was Ist Simple Moving Average Forecast




Was Ist Simple Moving Average ForecastGleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansatze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einfuhrung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhangig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests wahrend des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was wurden Sie vorhersagen, fur Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer wurde fur Ihre nachste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde konnten fur Ihre nachste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern konnten fur Ihre nachste Test-Score Unabhangig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun konnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Forderung an Ihre Freunde, Sie uber-schatzen Sie sich und Figur, die Sie weniger fur den zweiten Test lernen konnen und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekummerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansatze, damit sie eine Schatzung unabhangig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie konnen zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer blast Rauch uber seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glucklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstutzend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so dass Sie vielleicht auf eine uber (85 73) / 2 79. Ich wei? nicht, vielleicht, wenn Sie weniger haben Partying und werent wedelte das Wiesel ganz uber dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen hoheren score. quot erhalten. Beide dieser Schatzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jungste Punktzahl, um Ihre zukunftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem gro?en Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Grunden gut zu tun und eine hohere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gaste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschlie?lich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschlie?ende Prufung des Semesters herauf und wie ublich spuren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich konnen Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, wahrend wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zuruck, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst prasentieren wir die Daten fur eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag fur Zelle C6 sollte jetzt sein Sie konnen diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich uber die jungsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfugung fur jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen fur die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jungste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glattungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegultigkeit zu messen. Nun mochte ich die analogen Ergebnisse fur eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu prasentieren. Der Eintrag fur Zelle C5 sollte jetzt sein Sie konnen diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stucke der historischen Daten fur jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot fur illustrative Zwecke und fur die spatere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Fur eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzufuhren. Nichts anderes ist notwendig. Fur eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun mussen wir den Code fur die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben fur die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden mochten. Sie konnen es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zahler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zahler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Gro?e der historischen Array HistoricalSize Historical. Count fur Zahler 1 Um NumberOfPeriods Anhaufung der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPariods Der Code wird in der Klasse erklart. Sie wollen die Funktion in der Tabellenkalkulation positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es die folgenden. Simple Moving Average - SMA Was ist ein einfacher Moving Average - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) ist ein arithmetischer gleitender Durchschnitt berechnet Indem der Schlusskurs der Sicherheit fur eine Anzahl von Zeitperioden addiert wird und dann diese Gesamtzahl durch die Anzahl von Zeitperioden dividiert wird. Wie in der obigen Grafik gezeigt, beobachten viele Handler kurzfristige Durchschnittswerte, um langerfristige Durchschnittswerte zu uberschreiten, um den Beginn eines Aufwartstrends zu signalisieren. Kurzzeitmittel konnen als Stufen der Unterstutzung zu handeln, wenn der Preis erlebt ein Pullback. Laden des Players. BREAKING DOWN Einfacher gleitender Durchschnitt - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, indem er fur eine unterschiedliche Anzahl von Zeitperioden berechnet werden kann, indem einfach der Schlusskurs des Wertpapiers fur eine Anzahl von Zeitperioden addiert wird und dann diese Summe durch die Zahl dividiert wird Von Zeitraumen, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit uber den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glattet die Volatilitat und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis sinkt. Je langer der Zeitrahmen fur den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kurzerer bewegter Durchschnitt ist volatiler, aber sein Messwert ist naher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Gleitende Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Werkzeug verwendet, um aktuelle Preistrends zu identifizieren und das Potenzial fur eine Veranderung in einem etablierten Trend. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt in der Analyse ist es, schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwartstrend oder Abwartstrend ist. Ein weiteres populares, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug, besteht darin, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte mit jeweils unterschiedlichen Zeitrahmen zu vergleichen. Liegt ein kurzerer einfacher gleitender Durchschnitt uber einem langerfristigen Durchschnitt, wird ein Aufwartstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt uber einem kurzerfristigen Durchschnitt eine Abwartsbewegung im Trend. Beliebte Trading-Muster Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schlie?en das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-tagige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird als barisch signalisiert, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt uber einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstarkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren, weitere Gewinne sind in store. Opperations Management - Kapitel 3 Welche der folgenden ware ein Vorteil der Verwendung eines Au?endienstes Composite zur Entwicklung einer Nachfrage Prognose A. Die Vertriebsmitarbeiter sind am wenigsten betroffen von wechselnden Kunden Mussen. B. Der Au?endienst kann leicht zwischen Kundenwunschen und wahrscheinlichen Handlungen unterscheiden. C. Die Vertriebsmitarbeiter sind sich oft der zukunftigen Plane der Kunden bewusst. D. Verkaufer sind am wenigsten durch die jungsten Ereignisse beeinflusst werden. E. Verkaufer sind am wenigsten wahrscheinlich, durch Verkaufe Quoten voreingenommen. C. Die Vertriebsmitarbeiter sind sich oft der zukunftigen Plane der Kunden bewusst. Die Mitglieder des Au?endienstes sollten die engsten Verbindungen zu ihren Kunden sein. Welche Formulierung beschreibt am engsten die Delphi-Technik A. assoziative Prognose B. Konsumentenbefragung C. Serie von Fragebogen D. in Indien entwickelt E. historische Daten C. Fragebogenreihe Die Fragebogen sind ein Weg, einen Konsens unter verschiedenen Perspektiven zu fordern. Das ist kein charakteristisches Merkmal einfacher gleitender Mittelwerte, die auf Zeitreihendaten angewendet werden A. glattet zufallige Variationen in den Daten B. gewichtet jeden historischen Wert gleich C. verzogert Anderungen in den Daten D. erfordert nur letzte Perioden Prognose und tatsachliche Daten E. glattet real Variationen in den Daten D. erfordert nur letzte Perioden Prognose und Ist-Daten Einfache gleitende Durchschnitte konnen mehrere Perioden von Daten erfordern. In der trendbereinigten exponentiellen Glattung besteht die trendbereinigte Prognose aus: A. einer exponentiell geglatteten Prognose und einem geglatteten Trendfaktor. B. eine exponentiell geglattete Prognose und ein geschatzter Trendwert. C. die alte Prognose bereinigt um einen Trendfaktor. D. die alte Prognose und ein geglatteter Trendfaktor. E. ein gleitender Durchschnitt und ein Trendfaktor. A. eine exponentiell geglattete Prognose und ein geglatteter Trendfaktor. Sowohl die Zufallsvariation als auch der Trend werden in TAF-Modellen geglattet. In dem additiven Modell fur Saisonalitat wird die Saisonalitat als eine Anpassung an den Durchschnitt in dem multiplikativen Modell ausgedruckt, die Saisonalitat wird als eine Anpassung an den Durchschnitt ausgedruckt. A. Mengenanteil B. Anteilsmenge C. Mengenmenge D. Prozentanteil E. qualitativ quantitativ A. Mengenanteil Das Additivmodell fugt lediglich eine saisonale Anpassung der entsalzten Prognose hinzu. Das multiplikative Modell passt die entsalzte Prognose durch Multiplikation mit einer Jahreszeit relativ oder Index an. Prognosetechniken nehmen im Allgemeinen an: A. das Fehlen von Zufalligkeit. B. Kontinuitat eines zugrunde liegenden kausalen Systems. C. eine lineare Beziehung zwischen Zeit und Nachfrage. D. Genauigkeit, die im Laufe der Zeit die Prognose erhoht. E. Genauigkeit, die besser ist, wenn einzelne Elemente, anstatt Gruppen von Elementen betrachtet werden. B. Kontinuitat eines zugrunde liegenden kausalen Systems. Prognosetechniken gehen im Allgemeinen davon aus, dass das gleiche zugrundeliegende kausale System, das in der Vergangenheit bestand, auch in Zukunft bestehen bleibt. Ein Managementansatz zur Prognose, der die Nachfrage aktiv beeinflussen will, ist: A. reaktiv. B. proaktiv. C. einflussreich. D. langwierig. E. ruckwirkend. Einfache Reaktion auf die Nachfrage ist ein reaktiver Ansatz.