Che cosa è una media mobile media mobile semplice misurare il prezzo o il tasso di cambio medio di una coppia di valute nel corso di un determinato periodo di tempo. Ad esempio, se prendiamo i prezzi degli ultimi 10 giorni di chiusura, aggiungerli insieme e dividere il risultato per 10, abbiamo creato una media mobile semplice a 10 giorni (SMA). Ci sono anche le medie mobili esponenziali (EMA s). Essi funzionano come una media mobile semplice, tranne che hanno posto maggior peso sui prezzi di chiusura più recenti. La matematica di una media mobile esponenziale è complessa, ma fortunatamente per gli inseguitori, la maggior parte dei pacchetti grafici li calcolano automaticamente ed istantaneamente. Parametri. I tempi più comunemente usati per medie mobili sono 10, 20, 50, e 200 periodi su un grafico giornaliero. Come sempre, la cornice più tempo, più affidabile lo studio. Tuttavia breve termine medie mobili saranno reagire più rapidamente ai movimenti market8217s e forniranno segnali di trading precedenti. 10, 20, 50 e 200 giorni SMA sui grafici giornalieri non noti inoltre che, come si cambia il periodo di tempo nel grafico (ad esempio, la modifica di un grafico giornaliero in un ora), la media mobile sarà necessario modificare troppo. Se si desidera un 10-giorni in movimento linea di media su un grafico orario, si avrebbe bisogno di un 240 ore SMA (che è di 10 giorni i tempi di 24 ore). Come usare le medie mobili a Trading Invio quando un trend forte tira indietro ad una linea di media mobile Invio su un incrocio media mobile Gauge tendenza generale. Le medie mobili mostrano una linea smussata dalla tendenza generale. Più lungo è il periodo della media mobile, la più liscia la linea sarà. Al fine di misurare la forza di un trend in un mercato, tracciare il 10, 20, 50 e 200 giorni SMA. In un trend al rialzo, le medie a più breve termine dovrebbe essere sopra quelli a lungo termine, e il prezzo corrente dovrebbe essere al di sopra dei 10 giorni di SMA. Un bias commercianti in questo caso dovrebbe essere al rialzo, alla ricerca di opportunità di acquistare quando il prezzo si muove più basso piuttosto che prendere una posizione corta. La conferma di azione dei prezzi. Come sempre, i commercianti dovrebbero guardare pattern candlestick e altri indicatori per vedere che cosa sta realmente accadendo nel mercato al momento. Il grafico sopra indica il modello Engulfing Bullish che si verifica proprio mentre la coppia rimbalza sul 20 giorni EMA. Colpire il 20 giorni EMA, in collaborazione con il pattern candlestick, suggerisce un trend rialzista. I commercianti dovrebbero entrare una volta che la candela rialzista engulfing viene cancellato. Crossover. Quando una media mobile corta incrocia una più lunga (cioè se il 20 giorni EMA attraversato sotto del 200 giorni EMA), questo può essere considerato come un'indicazione che la coppia si sposterà nella direzione della MA corto (quindi, nell'esempio citato , sarebbe spostare verso il basso). Pertanto, qualora il breve EMA attraversa di nuovo sopra il più EMA (cioè il 20 giorni EMA incrociato sopra la 200 giorni EMA), questo può essere visto come un possibile cambiamento di tendenza (quindi, nell'esempio di cui sopra, si muoverebbe up) . Storicamente, in movimento crossover medi tendono ad essere in ritardo l'azione di mercato. Il motivo è che le medie mobili ci danno un prezzo medio in un determinato periodo di tempo. Pertanto le medie mobili tendono a riflettere l'azione mercati, solo dopo almeno qualche tempo è passato. Come la media mobile corta incrocia al di sopra della media è più in movimento, questo può essere interpretato come un cambiamento di tendenza al rialzo. L'opposto vale anche, come la media mobile di breve incrocia verso il basso e al di sotto della media a lungo in movimento, una nuova tendenza al ribasso potrebbe emergere nel prossimo futuro. Movimento crossover medi tendono a generare risultati più affidabili in un mercato con un trend che tende a realizzare sia nuovi massimi o nuovi minimi. In un contesto di mercato gamma limitata, le medie mobili possono attraversare l'un l'altro molte volte, e possono tendere a darci segnali di trading falsi. E 'importante per questo motivo, che abbiamo prima identificare il mercato sia come trend o gamma limitata. Il grafico in alto in basso mostra un esempio di come le medie mobili, se confermato dal movimento dei prezzi, possono segnalare opportunità commerciali. Nel secondo grafico vediamo medie applicate alla coppia di valute AUDNZD in movimento (anche se esempi di questo si trovano facilmente con tutte le coppie). Si noti il Fuori up modello Tre che penetra la media di 20-movimento (linea nera), allo stesso tempo il 50-Day SMA (giallo) attraversa il 200-Day SMA (verde). Questo pattern di inversione. e il fatto che rimbalza dei prezzi al largo della media mobile 200, mostra che la quantità di moto lato negativo è perso, e segnali che un rally può seguire. Qui vediamo un classico sequenza di pattern candlestick si combinano con lo spostamento segnali medi. Related WordsIf vedi questo messaggio, il browser o ha disattivato o non supporta JavaScript. Per utilizzare tutte le funzionalità di questo sistema di aiuto, come la ricerca, il browser deve avere il supporto JavaScript abilitato. Medie Mobili calibrati con medie mobili semplici, ogni valore di dati nel quotwindowquot in cui viene eseguito il calcolo viene dato un significato o di pari peso. È spesso il caso, soprattutto nell'analisi dei dati prezzo finanziaria, che dati più recenti cronologicamente dovrebbero avere un peso maggiore. In questi casi, ponderata media mobile (o media mobile esponenziale - vedere il seguente argomento) funzionalità è spesso preferito. Si consideri la stessa tabella di valori dei dati di vendita per dodici mesi: Per calcolare una media mobile ponderata: calcolare quanti intervalli di dati partecipano al calcolo della media mobile (vale a dire la dimensione del quotwindowquot di calcolo). Se la finestra di calcolo si dice che sia n, allora il più recente valore di dati nella finestra è moltiplicato per n, il prossimo più recente moltiplicato per n-1, il valore prima che moltiplicato per n-2 e così via per tutti i valori nella finestra. Dividere la somma di tutti i valori moltiplicato per la somma dei pesi per dare la media mobile ponderata su quella finestra. Posizionare il Moving valore medio ponderato in una nuova colonna a seconda del posizionamento media di trascinamento sopra descritto. Per illustrare questi passaggi, considerare se è necessario un 3 mesi ponderata media mobile di vendite nel mese di dicembre (utilizzando la tabella sopra dei valori di vendita). Il termine quot3-monthquot implica che il quotwindowquot calcolo è 3, quindi il mobile ponderata algoritmo di media di calcolo per questo caso dovrebbe essere: Oppure, se un 3 mesi Weighted Moving Average sono stati valutati su tutta la gamma originale dei dati, i risultati sarebbero : 3 mesi Weighted Moving metodi serie AverageTime Serie metodi tempo sono tecniche statistiche che fanno uso di dati storici accumulati in un periodo di tempo. metodi di serie storiche per scontato che ciò che è accaduto in passato, continueranno a verificarsi in futuro. Come suggerisce il nome della serie di tempo, questi metodi si riferiscono alla previsione di un solo fattore - il tempo. Essi comprendono la media mobile, livellamento esponenziale, e la linea di tendenza lineare e sono tra i metodi più diffusi per la previsione a corto raggio tra le società di servizi e di produzione. Questi metodi presuppongono che i modelli storici identificabili o tendenze della domanda nel corso del tempo si ripetono. Moving previsione media un tempo di serie può essere semplice come utilizzando domanda nel periodo in corso a prevedere la domanda nel prossimo periodo. Questo è talvolta chiamato una previsione ingenuo o intuitivo. 4 Per esempio, se la domanda è di 100 unità di questa settimana, la previsione per settimane la prossima domanda è di 100 unità se la domanda risulta essere invece 90 unità, quindi la seguente domanda settimane è di 90 unità, e così via. Questo tipo di metodo di previsione non tiene in considerazione il comportamento storico domanda si basa solo su richiesta nel periodo corrente. Esso reagisce direttamente ai normali movimenti casuali della domanda. Il metodo semplice media mobile utilizza diversi valori medi durante il recente passato per sviluppare una previsione. Ciò tende a smorzare o appianare, gli aumenti e diminuzioni casuali di una previsione che utilizza un solo periodo. La media mobile semplice è utile per la previsione della domanda che è stabile e non mostra alcun comportamento domanda pronunciata, come ad esempio una tendenza o andamento stagionale. Le medie mobili vengono calcolati per determinati periodi, come ad esempio tre mesi o cinque mesi, a seconda di quanto il previsore desideri per lisciare i dati relativi alla domanda. Più lungo è il periodo di media mobile, più uniforme sarà. La formula per il calcolo della media mobile semplice è calcolare una media mobile semplice La carta istantanea clip Office Supply Company vende e distribuisce forniture per ufficio per aziende, scuole e agenzie entro un raggio di 50 miglia del suo magazzino. L'azienda di forniture per ufficio è competitivo, e la capacità di consegnare gli ordini prontamente è un fattore di ottenere nuovi clienti e mantenere quelli vecchi. (Uffici in genere non ordine quando corrono a corto di rifornimenti, ma quando sono completamente esauriti. Di conseguenza, hanno bisogno immediatamente i loro ordini.) Il manager della società vuole essere determinati driver abbastanza e veicoli sono a disposizione per consegnare gli ordini prontamente e sono dotati di adeguate scorte in magazzino. Pertanto, il manager vuole essere in grado di prevedere il numero di ordini che si verificheranno nel corso del mese successivo (cioè a prevedere la domanda di fornitura). Da record di ordini di consegna, gestione ha accumulato i seguenti dati per gli ultimi 10 mesi, da cui si vuole calcolare a 3 e 5 mesi medie mobili. Supponiamo che è la fine di ottobre. La previsione derivante sia dal 3- o la media mobile 5 mesi è tipicamente per il mese successivo nella sequenza, che in questo caso è novembre. La media mobile è calcolata dalla domanda di ordini per la prima 3 mesi in sequenza secondo la seguente formula: La media mobile 5 mesi viene calcolato dai precedenti 5 mesi di dati domanda come segue: Il 3 e 5 mesi spostando previsioni medie per tutti i mesi di dati domanda sono riportati nella tabella seguente. In realtà, solo le previsioni per novembre in base alla più recente domanda mensile sarebbe stato utilizzato dal gestore. Tuttavia, le previsioni precedenti per mesi precedenti ci permettono di confrontare le previsioni con la domanda effettiva per vedere come precisa il metodo di previsione è - che è, quanto bene lo fa. Tre e cinque mesi Medie Entrambi spostando le previsioni medie nella tabella precedente tendono ad appianare la variabilità che si verificano nei dati effettivi. Questo effetto lisciatura può essere osservato nella figura seguente in cui le medie di 3 mesi e 5 mesi sono state sovrapposte su un grafico dei dati originali: La media mobile 5 mesi nella figura precedente appiana fluttuazioni in misura maggiore la media mobile a 3 mesi. Tuttavia, la media a 3 mesi riflette più da vicino i dati più recenti disponibili al gestore di forniture per ufficio. In generale, le previsioni che utilizzano il più lungo periodo di media mobile sono più lenti a reagire ai recenti cambiamenti della domanda rispetto a quella che quelle fatte usando più breve periodo medie mobili. I periodi supplementari di dati smorzare la velocità con cui la previsione risponde. Stabilire il numero appropriato di periodi da utilizzare in una previsione media mobile spesso richiede una certa quantità di sperimentazione per tentativi ed errori. Lo svantaggio del metodo della media mobile è che non reagisce alle variazioni che si verificano per un motivo, come cicli e effetti stagionali. I fattori che causano i cambiamenti sono generalmente ignorati. Si tratta essenzialmente di un metodo meccanico, che riflette i dati storici in modo coerente. Tuttavia, il metodo della media mobile ha il vantaggio di essere facile da usare, veloce e relativamente economico. In generale, questo metodo può fornire una buona meteo per il breve periodo, ma non dovrebbe essere spinta troppo lontano nel futuro. Ponderata media mobile Il metodo della media mobile può essere regolata a più riflettere da vicino le fluttuazioni nei dati. Nella ponderata metodo della media mobile, i pesi sono assegnati ai dati più recenti, secondo la seguente formula: I dati domanda di PM Servizi computer (mostrato nella tabella per l'Esempio 10.3) sembra seguire un andamento lineare crescente. L'azienda vuole calcolare una linea di tendenza lineare per vedere se è più preciso del livellamento esponenziale e le previsioni di livellamento esponenziale corretti sviluppati negli esempi 10.3 e 10.4. I valori necessari per i meno calcoli quadrati sono i seguenti: L'utilizzo di questi valori, i parametri per la linea di tendenza lineare sono calcolati come segue: Pertanto, l'equazione linea di tendenza lineare è quello di calcolare una previsione per il periodo 13, siano x 13 nel lineari linea di tendenza: il grafico seguente mostra la linea di tendenza lineare rispetto ai dati effettivi. La linea di tendenza sembra riflettere molto attentamente i dati effettivi - che è, di essere una buona misura - e sarebbe quindi un buon modello di previsione per questo problema. Tuttavia, uno svantaggio della linea di tendenza lineare è che non adattarsi ad un cambiamento di tendenza, come i metodi di lisciatura previsione esponenziali sarà cioè, si presume che tutte le previsioni future seguire una linea retta. Questo limita l'uso di questo metodo per un breve lasso di tempo in cui si può essere relativamente certi che la tendenza non cambierà. Le rettifiche di stagione un andamento stagionale è un aumento ripetitivo e diminuzione della domanda. Molti poste a vista mostrano un comportamento stagionale. le vendite di abbigliamento seguono modelli annuali di stagione, con la domanda di vestiti caldi aumentare in autunno e in inverno e in calo in primavera e in estate, come la richiesta di più freddi aumenta di abbigliamento. La domanda di molti articoli al dettaglio, compresi i giocattoli, attrezzature sportive, abbigliamento, apparecchi elettronici, prosciutti, tacchini, vino e frutta, aumento durante la stagione estiva. Augurali domanda carta aumenta in concomitanza con giornate speciali come San Valentino e la Festa della Mamma. i modelli stagionali possono verificarsi anche su base mensile, settimanale o addirittura giornaliera. Alcuni ristoranti hanno una maggiore domanda di sera che a pranzo o durante il fine settimana in contrasto con i giorni feriali. Traffic - quindi le vendite - a centri commerciali raccoglie il Venerdì e Sabato. Ci sono diversi metodi per riflettere i modelli stagionali in una previsione di serie temporali. Descriveremo uno dei metodi più semplici che utilizzano un fattore stagionale. Un fattore stagionale è un valore numerico che viene moltiplicato per il tempo normale per ottenere una previsione destagionalizzato. Un metodo per sviluppare una domanda di fattori stagionali è di dividere la domanda di ciascun periodo stagionale dalla domanda annua totale, secondo la seguente formula: I fattori stagionali derivano tra 0 e 1.0 sono, in effetti, la porzione di domanda annuale totale assegnati ogni stagione. Questi fattori stagionali vengono moltiplicati per la domanda annua prevista per produrre previsioni adattate per ogni stagione. Calcolo di una previsione con aggiustamenti stagionali Wishbone Farms cresce tacchini di vendere ad una società di lavorazione della carne durante tutto l'anno. Tuttavia, la sua stagione è ovviamente nel corso del quarto trimestre dell'anno, da ottobre a dicembre. Wishbone Farms ha sperimentato la domanda per i tacchini per gli ultimi tre anni indicati nella tabella seguente: Perché abbiamo tre anni di dati relativi alla domanda, siamo in grado di calcolare i fattori stagionali dividendo domanda trimestrale complessivo per i tre anni dalla domanda totale in tutti i tre anni : Avanti, vogliamo moltiplicare la domanda prevista per il prossimo anno, 2000, da ciascuno dei fattori stagionali per ottenere la domanda prevista per ogni trimestre. Per fare questo, abbiamo bisogno di una domanda prevista per il 2000. In questo caso, dal momento che i dati relativi alla domanda della tabella sembrano mostrare una tendenza generalmente in aumento, si calcola una linea di tendenza lineare per i tre anni di dati nella tabella per ottenere un ruvido stima del tempo: Così, la previsione per il 2000 è 58.17, o di 58.170 tacchini. Utilizzando questa previsione annuale della domanda, le previsioni destagionalizzati, SF io, per il 2000 stanno confrontando queste previsioni trimestrali con i valori medi attuali nella tabella, che sembrerebbe essere relativamente buone stime di previsione, che riflette sia le variazioni stagionali dei dati e la tendenza al rialzo generale. 10-12. Come è il metodo della media mobile simile a esponenziale 10-13. Che effetto sul modello di livellamento esponenziale aumentando il costante livellamento hanno 10-14. Come funziona regolato livellamento esponenziale diverso dal esponenziale 10-15. Che cosa determina la scelta della costante di smoothing per trend in rettificato esponenziale modello di livellamento 10-16. Negli esempi del capitolo per i metodi di serie temporali, la previsione di partenza è sempre stato ipotizzato essere la stessa come domanda effettiva nel primo periodo. Suggerire altri modi che la previsione di partenza potrebbe essere derivato nell'uso reale. 10-17. Come funziona il modello di previsione linea di tendenza lineare differisce da un modello di regressione lineare per la previsione 10-18. Del tempo modelli della serie presentate in questo capitolo, tra cui la media mobile media ponderata e in movimento, livellamento esponenziale e regolato livellamento esponenziale, e la linea di tendenza lineare, che si consideri la migliore Perché 10-19. Quali sono i vantaggi regolata livellamento esponenziale avere su una linea di tendenza lineare per domanda prevista che presenta un trend 4 K. B. Kahn e J. T. Mentzer, Previsione di consumo e industriale, The Journal of Business Forecasting 14, n. 2 (estate 1995): 21-28.
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