Front Weighted Moving Average Formula

Weighted Moving Averages Die Basics. Over die Jahre haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Durchschnittes MA Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preisaktion der Eröffnungs - oder Schlusskurs der Aktien nicht ausreicht Auf denen für die ordnungsgemäße Vorhersage von Kauf oder Verkauf von Signalen der MA s Crossover-Aktion abhängen Um nun dieses Problem zu lösen, weisen die Analysten jetzt mehr Gewicht auf die neuesten Preisdaten zu, indem sie den exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt verwenden EMA Erfahren Sie mehr in Exploring The Exponentially Weighed Moving Average. Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages nehmen und diese Zahl um 10, den neunten Tag um neun, den achten Tag um 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 dividieren Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieser Indikator ist bekannt S der linear gewichtete gleitende Durchschnitt Für verwandte Lesung, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand Out. Many Techniker sind feste Gläubige in der exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt EMA Dieser Indikator wurde in so vielen verschiedenen Möglichkeiten erklärt, dass es Studenten und Investoren gleichermaßen verwechselt Vielleicht Die beste Erklärung kommt von John J Murphys s Technische Analyse der Finanzmärkte, veröffentlicht von der New York Institute of Finance, 1999. Die exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt adressiert beide Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden Zuerst wird der exponentiell geglättete Durchschnitt zugeordnet Ein größeres Gewicht für die neueren Daten Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, beinhaltet er in der Berechnung alle Daten im Leben des Instruments. Darüber hinaus kann der Benutzer in der Lage sein Anpassung der Gewichtung, um mehr oder weniger Gewicht auf die jüngsten Tag s Preis, die zu einem Prozentsatz von hinzugefügt wird Der Wert des vorherigen Tages Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Zum Beispiel könnte der letzte Tag s Preis ein Gewicht von 10 10 zugewiesen werden, was zu den vorherigen Tagen hinzugefügt wird 90 90 Dies gibt den letzten Tag 10 Der Gesamtgewichtung Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem sie den letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 05.Figure 1 Exponentiell geglättete Moving Average. Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im Aug. 2000 bis 1. Juni 2001 Wie Sie deutlich sehen können, hat die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über einen Neun-Tage-Zeitraum verwendet, definitive Verkaufssignale am 8. September, die durch einen schwarzen Pfeil markiert sind. Dies war der Tag Dass der Index unter dem 4.000-Level unterbrochen wurde Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres Down-Bein, dass die Techniker tatsächlich erwartet haben Die Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Einzelhandelsanlegern erzeugen, um die 3.000 Mark zu brechen. Dann tauchte sie wieder nach unten auf 1619 58 Am 4. April Der Aufwärtstrend von Apr 12 ist durch einen Pfeil markiert Hier der Index schloss bei 1.961 46, und Techniker begannen zu institutionellen Fondsmanagern zu beginnen, um einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen abzurufen Lesen Sie unsere verwandten Artikel Moving Average Envelopes Refining A Beliebtes Trading-Tool und Moving Average Bounce. A Umfrage von der United States Bureau of Labor Statistics durchgeführt, um zu helfen, Stellenangebote zu sammeln Es sammelt Daten von Arbeitgebern. Die maximale Höhe der Gelder der Vereinigten Staaten können leihen Die Schulden Decke wurde unter der Second Liberty Bond erstellt Act. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Geld an der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht.1 Ein statistisches Maß für die Streuung der Rendite für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Handeln Sie den US-Kongress verabschiedet Im Jahr 1933 als Bankgesetz, die Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition verboten. Nonfarm Gehaltsabrechnung bezieht sich auf jeden Job außerhalb von Bauernhöfe, private Haushalte und die gemeinnützige Sektor Das US-Büro der Arbeit. Exponentielle Glättung Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für die Wiederveröffentlichung. Wenn die Menschen zuerst den Begriff Exponential Glättung begegnen, können sie denken, dass klingt wie eine Hölle von a Viel Glättung, was Glättung ist Sie dann beginnen, sich vorzustellen, eine komplizierte mathematische Berechnung, die wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik zu verstehen, und hoffe, es ist eine eingebaute Excel-Funktion zur Verfügung, wenn sie jemals brauchen, um es zu tun Die Realität der exponentiellen Glättung ist weit Weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, exponentielle Glättung ist eine sehr einfache Berechnung, die eine ziemlich einfache Aufgabe vollbringt Es hat nur einen komplizierten Namen, denn was technisch geschieht als Ergebnis dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um exponentiell zu verstehen Glättung, es hilft, mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und ein paar andere gängige Methoden zu einem beginnen Chieve Glättung. Was ist Glättung. Smoothing ist ein sehr häufiger statistischer Prozess In der Tat, wir regelmäßig begegnen geglätteten Daten in verschiedenen Formen in unserem täglichen Leben Jedes Mal, wenn Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, verwenden Sie eine geglättete Zahl If Sie denken, warum Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, werden Sie schnell verstehen, das Konzept der Glättung Zum Beispiel haben wir nur den wärmsten Winter auf Rekord erlebt. Wie können wir das gut beurteilen Nun beginnen wir mit Datensätzen der täglichen Hoch - und Tieftemperaturen Für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen Aber das lässt uns mit einem Bündel von Zahlen, die um ein bisschen herumspringen, ist es nicht wie jeden Tag dieser Winter war wärmer als die entsprechenden Tage aus allen vorherigen Jahren Wir brauchen eine Nummer, die Entfernt all dies springt von den Daten, so können wir leichter vergleichen einen Winter mit dem nächsten Entfernen der Sprung um in den Daten heißt Glättung, und in diesem Fall können wir einfach einen einfachen Durchschnitt t O erreichen die Glättung. Bei der Bedarfsprognose verwenden wir Glättung, um zufälliges Variation Lärm von unserer historischen Nachfrage zu entfernen Dies ermöglicht es uns, besser zu identifizieren Nachfrage Muster in erster Linie Trend und Saisonalität und Nachfrage Ebenen, die verwendet werden können, um zukünftige Nachfrage zu schätzen Der Lärm in der Nachfrage ist die Gleiches Konzept wie das tägliche Springen um die Temperatur Daten Nicht überraschend, die häufigste Art und Weise Menschen entfernen Lärm aus der Nachfrage Geschichte ist es, einen einfachen Durchschnitt oder genauer gesagt, ein gleitender Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt verwendet nur eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um die zu berechnen Durchschnitt, und diese Perioden bewegen sich wie die Zeit vergeht Zum Beispiel, wenn ich m mit einem 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, und heute ist der 1. Mai, ich m mit einem durchschnittlichen Nachfrage, die im Januar, Februar, März und April am 1. Juni aufgetreten , Werde ich die Nachfrage von Februar, März, April und Mai. Weighted gleitenden Durchschnitt. Wenn Sie einen Durchschnitt verwenden wir die gleiche Bedeutung Gewicht auf jeden Wert in der Datensatz In der 4-Monats-Verschiebung a Wahrscheinlichkeit, jeder Monat vertreten 25 des gleitenden Durchschnitts Bei der Verwendung der Nachfrage Geschichte, um zukünftige Nachfrage und vor allem zukünftige Trend zu projizieren, ist es logisch, zu dem Schluss zu kommen, dass Sie möchten, dass die jüngste Geschichte einen größeren Einfluss auf Ihre Prognose haben Wir können unsere anpassen Gleitendurchschnittliche Berechnung, um verschiedene Gewichte auf jede Periode anzuwenden, um unsere gewünschten Ergebnisse zu erhalten Wir drücken diese Gewichte als Prozentsätze aus, und die Summe aller Gewichte für alle Perioden muss bis zu 100 addieren. Wenn wir entscheiden, dass wir 35 als Gewicht anwenden wollen Für den nächsten Zeitraum in unserem 4-Monats-gewichteten gleitenden Durchschnitt können wir 35 von 100 subtrahieren, um zu finden, dass wir noch 65 übrig haben, um über die anderen 3 Perioden zu spalten. Zum Beispiel können wir mit einer Gewichtung von 15, 20, 30 und 35 für die 4 Monate 15 20 30 35 100.Exponentielle Glättung. Wenn wir zurück zu dem Konzept der Anwendung eines Gewichts auf die jüngste Periode wie 35 im vorherigen Beispiel und Ausbreitung der restlichen Gewicht berechnet durch Subtraktion der m Das jüngste Periodengewicht von 35 von 100, um 65 zu erhalten, haben wir die grundlegenden Bausteine ​​für unsere exponentielle Glättungsberechnung. Der steuernde Eingang der exponentiellen Glättungsberechnung wird als Glättungsfaktor bezeichnet, der auch als Glättungskonstante bezeichnet wird. Im Wesentlichen repräsentiert er die Gewichtung Die jüngste Periode s Nachfrage So, wo wir 35 als die Gewichtung für die jüngste Periode in der gewichteten gleitenden durchschnittlichen Berechnung verwendet haben, könnten wir auch wählen, um 35 als Glättungsfaktor in unserer exponentiellen Glättung Berechnung verwenden, um eine ähnliche Wirkung zu erhalten Der Unterschied mit Die exponentielle Glättung Berechnung ist, dass anstatt uns auch herauszufinden, wie viel Gewicht auf jede vorherige Periode gelten, wird der Glättungsfaktor verwendet, um automatisch zu tun. So kommt hier der exponentielle Teil Wenn wir 35 als Glättungsfaktor verwenden, Gewichtung der jüngsten Periode s Nachfrage wird 35 Die Gewichtung der nächsten letzten Periode s verlangen die Periode vor dem meisten recen T wird 65 von 35 65 kommt von subtrahieren 35 von 100 Dies entspricht 22 75 Gewichtung für diesen Zeitraum, wenn Sie die Mathematik. Die nächste jüngste Periode s Nachfrage wird 65 von 65 von 35, was entspricht 14 79 Die Periode Vorher wird das als 65 von 65 von 65 von 35 gewichtet, was entspricht 9 61, und so weiter Und das geht zurück durch alle Ihre vorherigen Perioden den ganzen Weg zurück zum Anfang der Zeit oder der Punkt, an dem Sie begonnen haben Exponentielle Glättung für das jeweilige Item. Sie vermutlich denken, dass s aussieht wie eine ganze Menge Mathe Aber die Schönheit der exponentiellen Glättung Berechnung ist, dass anstatt, um jede vorherige Periode neu zu berechnen, jedes Mal, wenn Sie eine neue Periode s Nachfrage erhalten, Sie Verwenden Sie einfach die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung aus der vorherigen Periode, um alle vorherigen Perioden zu repräsentieren. Sind Sie verwirrt noch Dies wird mehr Sinn machen, wenn wir die tatsächliche Berechnung betrachten. Typisch verweisen wir auf die Ausgabe des exponentiellen smoothin G Berechnung als nächste Periode Prognose In Wirklichkeit braucht die endgültige Prognose ein wenig mehr Arbeit, aber für die Zwecke dieser spezifischen Berechnung werden wir es als die Prognose verweisen. Die exponentielle Glättung Berechnung ist wie folgt. Die jüngste Periode s Nachfrage multipliziert mit dem Glättungsfaktor PLUS Die jüngste Periode s Prognose multipliziert mit einem Minus der Glättungsfaktor. Die jüngste Periode s Nachfrage S der Glättungsfaktor in Dezimalform dargestellt, so würde 35 als 0 35 F die letzte Periode s Prognose dargestellt werden Die Ausgabe der Glättung Berechnung aus der vorherigen Periode. OR unter der Annahme eines Glättungsfaktors von 0 35.Es doesn t viel einfacher als das. Wie Sie sehen können, alles, was wir brauchen für Dateneingaben hier sind die jüngsten Periode s Nachfrage und die Die jüngste Periode s Prognose Wir wenden die Glättungsfaktorgewichtung auf die jüngste Periode an, die wir in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung gleichermaßen fordern. Dann wenden wir die verbleibende Gewichtung 1 minus der s an Anhaltspunkt für die jüngste Periode s Prognose. Da die jüngste Periode s Prognose auf der Grundlage der vorherigen Periode s Nachfrage und der vorherigen Periode s Prognose, die auf der Nachfrage für den Zeitraum vor diesem und die Prognose für den Zeitraum basiert erstellt wurde Davor, die auf der Forderung nach dem damaligen Zeitraum und der Prognose für den Zeitraum davor basiert, der auf der Periode davor basierte. Sie können sehen, wie sich die bisherige Periode der Nachfrage in der Berechnung ohne tatsächlich repräsentiert Zurückzugehen und alles neu zu berechnen. Und das s, was die anfängliche Popularität der exponentiellen Glättung fuhr Es war nicht, weil es einen besseren Job der Glättung als gewichteten gleitenden Durchschnitt gab, war es, weil es einfacher war, in einem Computerprogramm zu berechnen Und weil du didn Ich muss darüber nachdenken, welche Gewichtung, um vorherige Perioden zu geben oder wieviele vorherige Perioden zu verwenden, wie Sie in gewichteten gleitenden Durchschnitt Und, weil es klang nur kühler als gewichtet bewegt ein Wahrheit. In der Tat könnte man argumentieren, dass der gewichtete gleitende Durchschnitt mehr Flexibilität bietet, da Sie mehr Kontrolle über die Gewichtung der vorherigen Perioden haben. Die Realität ist entweder von diesen können respektable Ergebnisse liefern, also warum nicht mit einfacher und kühler klingen. Exponential Glättung In Excel. Let s sehen, wie dies tatsächlich in einer Kalkulationstabelle mit echten Daten aussehen würde. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht für die Wiederveröffentlichung verfügbar. In Abbildung 1A haben wir eine Excel-Kalkulationstabelle mit 11 Wochen Nachfrage und eine exponentiell Geglättete Prognose aus dieser Nachfrage berechnet Ich habe einen Glättungsfaktor von 25 0 25 in Zelle C1 verwendet Die aktuelle aktive Zelle ist Zelle M4, die die Prognose für Woche 12 enthält. Sie können in der Formelleiste sehen, die Formel ist L3 C1 L4 1- C1 Also die einzigen direkten Eingaben zu dieser Berechnung sind die vorherige Periode s Nachfrage Zelle L3, die vorherige Periode s Prognose Zelle L4, und die Glättungsfaktor Zelle C1, als absolute Zellreferenz C1 gezeigt. Wenn wir eine expon starten Entity Glättung Berechnung, müssen wir manuell stecken den Wert für die 1. Prognose Also in Zelle B4, anstatt eine Formel, haben wir nur eingegeben die Nachfrage aus dem gleichen Zeitraum wie die Prognose In Cell C4 haben wir unsere erste exponentielle Glättung Berechnung B3 C1 B4 1- C1 Wir können dann Cell C4 kopieren und in die Zellen D4 bis M4 einfügen, um den Rest unserer Prognosezellen zu füllen. Du kannst nun auf eine beliebige Prognosezelle doppelklicken, um zu sehen, dass sie auf der vorherigen Periode s Prognosezelle basiert Die vorherige Periode s fordern Zelle an. Jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung erbt die Ausgabe der vorherigen exponentiellen Glättungsberechnung. Das ist, wie jede vorherige Periode s Nachfrage in der letzten Periode s Berechnung dargestellt wird, obwohl diese Berechnung nicht direkt auf diese vorherigen Perioden If Du möchtest fancy, du kannst Excel s Trace-Präzedenz-Funktion verwenden Um dies zu tun, klicke auf Cell M4, dann auf die Multifunktionsleiste Excel 2007 oder 2010 klicken Sie auf die Registerkarte Formeln und klicken Sie dann auf Trace Pre Zedenten Es wird Verbindungslinien auf die 1. Ebene der Präzedenzfälle zu ziehen, aber wenn Sie auf Trace Precedents klicken, wird es Verbindungslinien zu allen vorherigen Perioden zeichnen, um Ihnen die ererbten Beziehungen zu zeigen. Jetzt sehen Sie, was exponentielle Glättung für uns tat. Abbildung 1B zeigt Ein Liniendiagramm unserer Nachfrage und Prognose Sie sehen, wie die exponentiell geglättete Prognose den Großteil der Zacke beseitigt, die von der wöchentlichen Nachfrage abspringt, aber immer noch gelingt, dem zu folgen, was ein Aufwärtstrend der Nachfrage zu sein scheint. Sie werden auch bemerken, dass die geglättete Prognose Linie neigt dazu, niedriger als die Nachfrage Linie Dies ist bekannt als Trend Verzögerung und ist ein Nebeneffekt des Glättungsprozesses Jedes Mal, wenn Sie Glättung verwenden, wenn ein Trend vorhanden ist Ihre Prognose hinter dem Trend bleiben Dies gilt für jede Glättung Technik In Tatsache, wenn wir diese Kalkulationstabelle fortsetzen und die Eingabe von niedrigeren Nachfrage-Nummern, die einen Abwärtstrend, die Sie sehen würde, die Nachfrage Linie fallen, und die Trendlinie bewegen sich über es vor sta Um den Abwärtstrend zu verfolgen. Das ist der Grund, warum ich vorher die Ausgabe von der exponentiellen Glättungsberechnung erwähnt habe, die wir eine Prognose nennen, noch etwas mehr Arbeit braucht. Es gibt viel mehr zu prognostizieren als nur die Glocken in der Nachfrage zu schlagen Zusätzliche Anpassungen für Dinge wie Trend Verzögerung, Saisonalität, bekannte Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen können, etc. Aber alles, was außerhalb des Umfangs dieses Artikels ist. Sie ​​werden wahrscheinlich auch in Begriffe wie doppel-exponentielle Glättung und Triple-exponentielle Glättung Diese Begriffe sind ein Bit irreführend, da Sie die Nachfrage nicht mehrmals neu glätten, wenn Sie es wünschen, aber das ist nicht der Punkt hier. Diese Begriffe repräsentieren mit exponentieller Glättung auf weitere Elemente der Prognose So mit einfacher exponentieller Glättung, Sie glätten den Basisbedarf , Aber mit doppelt-exponentieller Glättung glätten Sie die Basis-Nachfrage plus den Trend, und mit Triple-Exponential-Glättung glätten Sie die Basis-Nachfrage plus die Trend und die Saisonalität. Die andere am häufigsten gestellte Frage nach exponentielle Glättung ist, wo bekomme ich meine Glättung Faktor Es gibt keine magische Antwort hier, müssen Sie verschiedene Glättungsfaktoren mit Ihren Nachfrage Daten zu sehen, was bekommt man die besten Ergebnisse Es gibt Berechnungen, die automatisch den Glättungsfaktor einstellen und ändern können. Diese fallen unter den Begriff adaptive Glättung, aber du musst mit ihnen vorsichtig sein. Es gibt einfach keine perfekte Antwort und du solltest keine Blindheit ohne gründliche Prüfung durchführen und ein gründliches Verständnis dessen schaffen Diese Berechnungen sollten Sie auch ausführen, was-wenn-Szenarien zu sehen, wie diese Berechnungen auf Bedarfsänderungen reagieren, die derzeit nicht in den Bedarfsdaten vorhanden sind, die Sie zum Testen verwenden. Das Datenbeispiel, das ich vorher verwendete, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, wo Sie müssen wirklich einige andere Szenarien testen. Das besondere Datenbeispiel zeigt einen etwas konsequenten Aufwärtstrend Viele große Firmen Witz H sehr teure Prognose-Software bekam in großen Schwierigkeiten in der nicht-so-fernen Vergangenheit, wenn ihre Software-Einstellungen, die für eine wachsende Wirtschaft gezwickt wurden nicht gut reagieren, wenn die Wirtschaft begann stagniert oder schrumpft Dinge wie dies geschehen, wenn Sie nicht verstehen, was Ihr Berechnungen Software ist eigentlich tun Wenn sie verstanden ihre Prognose-System, sie hätten wissen, sie brauchten, um zu springen und etwas ändern, wenn es plötzliche dramatische Änderungen an ihrem Geschäft. So dort haben Sie es die Grundlagen der exponentiellen Glättung erklärt Wollen Sie mehr wissen Mit exponentielle Glättung in einer tatsächlichen Prognose, schauen Sie sich mein Buch Inventory Management Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für republication. Dave Piasecki ist Eigentümer Betreiber von Inventory Operations Consulting LLC ein Beratungsunternehmen Dienstleistungen in Bezug auf Bestandsführung, Materialhandling und Lagerbetrieb Er hat über 25 Jahre Erfahrung im Betrieb Und kann über seine Website erreicht werden, wo er zusätzliche relevante Informationen unterhält. Meine Business. TC2000 Support Articles. Front Weighted Moving Average FWMA v16.Calculation eines Front Weighted Moving Average. Front gewichteten gleitenden Durchschnitte sind nicht in der Personal Criteria Formula gebaut Sprache aber der Aufbau einer FWMA in einer PCF ist ziemlich einfach. Ein vorgewichteter gleitender Durchschnitt wird unter Verwendung von Periodenstäben von Daten berechnet. Ein 2-Perioden-Front-gewichteter gleitender Durchschnitt erfordert 2 Stab von Daten zu berechnen und ein 30-prozentiger vorgewichteter gleitender Durchschnitt erfordert 30 Balken der zu berechnenden Daten. Der gleitende Durchschnitt wird als vorgewichteter Wert bezeichnet, da neuere Daten ein größeres Gewicht als ältere Daten in den Berechnungen erhalten. Jeder ältere Balken verringert den Faktor, der für die Berechnungen verwendet wird, um 1, wenn Sie den für die Berechnung verwendeten Nenner nicht zählen Als Ganzes. Die neueste Bar wird mit der Periode multipliziert und dann jede ältere Bar reduziert dies um eins bis die ältesten Daten in der Berechnung verwendet Wird mit 1 multipliziert. Das Ergebnis wird dann durch die Summe der Faktoren geteilt, die für jede Leiste verwendet werden. Ein 2-Perioden-Front-gewichteter gleitender Durchschnitt kann wie folgt berechnet werden. Das kann zu folgendem vereinfacht werden Durchschnitt kann wie folgt berechnet werden. 3 C 2 C1 1 C2 3 2 1.Wie lässt sich wie folgt vereinfachen. Dieses Muster setzt sich fort, wenn die Periode zunimmt.