Moving Average - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Som ett SMA-exempel, överväga en säkerhet med följande stängningskurser över 15 dagar: Vecka 1 (5 dagar) 20, 22, 24, 25, 23 Vecka 2 (5 dagar) 26, 28, 26, 29, 27 Vecka 3 (5 dagar) 28, 30, 27, 29, 28 En 10-dagars MA skulle medeltala slutkurserna för de första 10 dagarna som första datapunkt. Nästa datapunkt skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och ta medeltalet, och så vidare som visas nedan. Som tidigare noterat lagrar MAs nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priser, ju längre tidsperioden för MA, ju större fördröjningen. Således kommer en 200-dagars MA att ha en mycket större grad av fördröjning än en 20-dagars MA eftersom den innehåller priser under de senaste 200 dagarna. Längden på MA som ska användas beror på handelsmålen, med kortare MAs som används för kortfristig handel och långsiktiga MAs mer lämpade för långsiktiga investerare. 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare, med raster över och under detta glidande medel anses vara viktiga handelssignaler. MAs ger också viktiga handelssignaler på egen hand eller när två genomsnitt övergår. En stigande MA indikerar att säkerheten är i en uptrend. medan en minskande MA indikerar att den ligger i en nedåtgående trend. På samma sätt bekräftas uppåtgående momentum med en haussead crossover. som uppstår när en kortsiktig MA passerar över en längre tid MA. Nedåtgående momentum bekräftas med en bearish crossover, som uppträder när en kortsiktig MA passerar under en längre tid MA. Technical Analysis: Moving Averages De flesta diagrammönster visar mycket variation i prisrörelsen. Detta kan göra det svårt för handlare att få en uppfattning om en övergripande trend för säkerheten. En enkel metod som handlare använder för att bekämpa detta är att tillämpa glidande medelvärden. Ett glidande medelvärde är genomsnittspriset för en säkerhet över en viss tid. Genom att planera ett genomsnittligt pris för säkerhet sänks prisrörelsen. När de dagliga fluktuationerna tagits bort kan handlare bättre identifiera den sanna trenden och öka sannolikheten att det kommer att fungera till deras fördel. (För att lära dig mer, läs Moving Averages-handledningen.) Typer av rörliga medelvärden Det finns ett antal olika typer av rörliga medelvärden som varierar i det sätt de beräknas, men hur varje genomsnitt tolkas är detsamma. Beräkningarna varierar endast med avseende på den viktning de lägger på prisuppgifterna, och ändras från lika viktning av varje prispunkt till mer vikt läggs på de senaste uppgifterna. De tre vanligaste typerna av glidande medelvärden är enkla. linjär och exponentiell. Simple Moving Average (SMA) Detta är den vanligaste metoden som används för att beräkna det glidande genomsnittet av priser. Det tar helt enkelt summan av alla tidigare slutkurser över tidsperioden och delar resultatet med antalet priser som används i beräkningen. Till exempel i ett 10-dagars glidande medel läggs de sista 10 slutkurserna samman och delas sedan med 10. Som du kan se i Figur 1 kan en näringsidkare göra genomsnittet mindre mottagligt för att ändra priser genom att öka antalet av perioder som används vid beräkningen. Att öka antalet tidsperioder i beräkningen är ett av de bästa sätten att mäta styrkan i den långsiktiga trenden och sannolikheten för att den kommer att vända. Många individer hävdar att användbarheten av denna typ av medel är begränsad eftersom varje punkt i dataserien har samma inverkan på resultatet oavsett var det inträffar i sekvensen. Kritikerna hävdar att de senaste uppgifterna är viktigare och därför bör den också ha högre viktning. Denna typ av kritik har varit en av de viktigaste faktorerna som leder till uppfinningen av andra former av glidande medelvärden. Linjärt viktat medelvärde Denna glidande medelindikator är minst vanlig från de tre och används för att lösa problemet med lika viktning. Det linjärt vägda rörliga genomsnittet beräknas genom att summan av alla slutkurser över en viss tidsperiod multipliceras med datapunktens position och dividerar sedan med summan av antalet perioder. Till exempel, i ett fem dagars linjärt vägt genomsnitt multipliceras dagens slutkurs med fem, gårdagar med fyra och så vidare tills den första dagen i periodintervallet uppnås. Dessa tal läggs sedan samman och divideras med summan av multiplikatorerna. Exponentiellt rörligt medelvärde (EMA) Denna glidande genomsnittliga beräkning använder en utjämningsfaktor för att placera en högre vikt på de senaste datapunkterna och anses vara mycket effektivare än det linjärt vägda genomsnittet. Att ha en förståelse för beräkningen är vanligtvis inte nödvändig för de flesta handlare eftersom de flesta kartläggningspaket gör beräkningen för dig. Det viktigaste att komma ihåg om det exponentiella glidande medlet är att det är mer mottagligt för ny information i förhållande till det enkla glidande medlet. Denna känslighet är en av de viktigaste faktorerna för varför detta är det glidande genomsnittet av val bland många tekniska handlare. Som du kan se i Figur 2 stiger en 15-årig EMA och faller snabbare än en 15-årig SMA. Denna lilla skillnad verkar inte lika mycket, men det är en viktig faktor att vara medveten om eftersom det kan påverka avkastningen. Viktiga användningsområden för rörliga medelvärden Flytta medelvärden används för att identifiera aktuella trender och trendomvandlingar samt att ställa upp stöd och motståndsnivåer. Flyttande medelvärden kan användas för att snabbt identifiera om en säkerhet rör sig i en uppåtgående eller en nedåtgående trend beroende på riktningen för glidande medelvärde. Som du kan se i Figur 3, när ett glidande medel går uppåt och priset är över det, är säkerheten i en uptrend. Omvänt kan ett nedåtgående sluttande rörligt medelvärde med priset nedan användas för att signalera en nedåtgående trend. En annan metod för att bestämma momentum är att titta på ordningen av ett par glidande medelvärden. När ett kortsiktigt genomsnitt är över ett längre sikt är trenden uppåt. Å andra sidan signalerar ett långsiktigt medelvärde över ett kortare medelvärde en nedåtgående rörelse i trenden. Flyttande genomsnittliga trendomvandlingar bildas på två huvudvägar: när priset rör sig genom ett glidande medelvärde och när det rör sig genom glidande medelvärdeövergångar. Den första gemensamma signalen är när priset rör sig genom ett viktigt glidande medelvärde. Till exempel, när priset på en säkerhet som var i en uptrend faller under ett 50-årigt glidande medelvärde, som i Figur 4, är det ett tecken på att upptrenden kan vända sig. Den andra signalen om en trendomvandling är när ett glidande medel passerar genom en annan. Som du kan se i Figur 5, om 15-dagars glidande medelvärde passerar över 50-dagars glidande medelvärde, är det ett positivt tecken på att priset börjar öka. Om de perioder som används i beräkningen är relativt korta, till exempel 15 och 35, kan detta signalera en kortsiktig trendomvandling. Å andra sidan, när två medelvärden med relativt långa tidsramar passerar över (t. ex. 50 och 200) används detta för att föreslå en långsiktig förändring i trenden. Ett annat viktigt sätt att flytta medelvärden används är att identifiera stöd och motståndsnivåer. Det är inte ovanligt att se ett lager som har fallit, stoppa sin nedgång och omvänd riktning när den träffar stödet från ett stort rörligt medelvärde. En rörelse genom ett stort rörligt medelvärde används ofta som en signal från tekniska handlare att trenden är omvänd. Till exempel, om priset bryts genom 200-dagars glidande medelvärde i en nedåtriktad riktning, är det en signal att upptrenden är omvänd. Flytta medelvärden är ett kraftfullt verktyg för att analysera trenden i en säkerhet. De ger användbara stöd - och motståndspunkter och är mycket lätta att använda. De vanligaste tidsramarna som används när man skapar glidande medelvärden är 200-dagars, 100-dagars, 50-dagars, 20-dagars och 10-dagars. 200-dagars genomsnittet anses vara ett bra mått på ett handelsår, ett 100-dagars genomsnitt på ett halvt år, ett 50-dagarsmedelvärde på kvart i ett år, ett 20-dagars genomsnitt på en månad och 10 - dagsmedel av två veckor. Flytta medelvärden hjälper de tekniska handlarna att släpa ut något av det brus som finns i dagliga prisförändringar, vilket ger handlare en tydligare bild av prisutvecklingen. Hittills har vi fokuserat på prisrörelse, genom diagram och medelvärden. I nästa avsnitt, titta noga på några andra tekniker som används för att bekräfta prisrörelser och mönster. Möjlig data tar bort slumpmässig variation och visar trender och cykliska komponenter. Inhämtande i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet av effekten på grund av slumpmässig variation. En ofta använd teknik inom industrin är utjämning. Denna teknik, när den tillämpas korrekt, avslöjar tydligare den underliggande trenden, säsongs - och cykliska komponenter. Det finns två olika grupper av utjämningsmetoder. Medelvärden Metoder Exponentiella utjämningsmetoder Medeltal är det enklaste sättet att smidiga data Vi ska först undersöka några medelvärdesmetoder, till exempel det enkla genomsnittet av alla tidigare data. En lagerförare vill veta hur mycket en typisk leverantör levererar i 1000 dollar-enheter. Heshe tar ett slumpmässigt urval av 12 leverantörer, vilket ger följande resultat: Beräknat medelvärde eller medelvärde av data 10. Chefen bestämmer sig för att använda detta som uppskattning av utgifter för en typisk leverantör. Är detta en bra eller dålig uppskattning Medelkvadratfel är ett sätt att bedöma hur bra en modell är Vi ska beräkna det genomsnittliga kvadratfelet. Felaktigt belopp som använts minus den uppskattade mängden. Felet kvadrerat är felet ovan, kvadrerat. SSE är summan av kvadrerade fel. MSE är medelvärdet av de kvadratiska felen. MSE-resultat till exempel Resultaten är: Fel och kvadrater Fel Uppskattningen 10 Frågan uppstår: kan vi använda medelvärdet för att prognostisera inkomst om vi misstänker en trend En titt på grafen nedan visar tydligt att vi inte borde göra det här. Genomsnittet väger alla tidigare observationer lika Sammanfattningsvis anger vi att Det enkla genomsnittet eller medelvärdet av alla tidigare observationer är enbart en användbar uppskattning för prognoser när det inte finns några trender. Om det finns trender, använd olika uppskattningar som tar hänsyn till trenden. Medeltalet väger alla tidigare observationer lika. Medelvärdet av värdena 3, 4, 5 är till exempel 4. Vi vet självklart att ett medel beräknas genom att lägga till alla värden och dela summan med antalet värden. Ett annat sätt att beräkna medelvärdet är att lägga till varje värde dividerat med antalet värden eller 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Multiplikatorn 13 kallas vikten. Generellt: bar frac summa vänster (frac right) x1 left (frac right) x2,. ,, vänster (frac höger) xn. Den (vänstra (frac höger)) är vikterna och de räknas naturligtvis till 1. Du måste ha javascript aktiverat för att kunna se denna webbplats. Ändra dina webbläsarinställningar för att aktivera javascript och ladda om den här sidan. KEY OUTLINE Demand Management Dependent Demand Management Definierad Oberoende Efterfrågan Definierade Typer Prognos Tidsserieanalys DefinieradQualitativa Tekniker I Prognos Grass Roots Marknadsundersökningspanel Konsensus Historisk Analogi Delphi Metod Tidsserieanalys Enkel Flytta Genomsnittlig Viktad Flyttande Medel Exponentiell Utjämning Exponentiell Utjämning Definierad Utjämning Konstant Alpha (945 ) Definierad utjämning Constant Delta (948) Definierade prognosfel Källor för fel Mätning av felmedlem Absolut avvikelse (MAD) Definierad spårningssignal Definierad linjär regressionsanalys Linjär regressionsprognos Definierad nedbrytning av en tids-serieCausal Relationship Prognos Casual Relationship Defined Multiple Regression AnalysisFocus Forecasting Methodology of Fokusprognoser Fokusprognoser Definierad webbaserad prognos: Samordningsplanering, prognoser och återuppbyggnad (CPFR) CPFR DefinedForecasts är avgörande för varje företagsorganisation och för varje signifikans ant management beslut. Medan en prognos aldrig är perfekt på grund av den externa affärsmiljöns dynamiska karaktär, är det fördelaktigt för alla nivåer av funktionell planering, strategisk planering och budgetplanering. Beslutsfattare använder prognoser för att göra många viktiga beslut om organisationens framtida inriktning. Prognostekniker och modeller kan vara både kvalitativa och kvantitativa, och deras nivå av sofistikering beror på typen av information och beslutets inverkan. Den prognosmodell som ett företag ska anta beror på flera faktorer, bland annat: prognostisering av tidshorisont, tillgänglighet av data, noggrannhet, budgetprognosens storlek och tillgång till kvalificerad personal. Demandhantering finns för att samordna och styra alla efterfrågekällor så att produktivsystemet kan användas effektivt och produkten levereras i tid. Efterfrågan kan antingen vara beroende av efterfrågan på andra produkter eller tjänster eller oberoende eftersom det inte kan härledas direkt från andra produkters. Prognoser kan klassificeras i fyra grundläggande typer: kvalitativ, tidsserieanalys, orsakssamband och simulering. Kvalitativa tekniker i prognoser kan omfatta gräsrotsprognoser, marknadsundersökningar, panelöverenskommelse, historisk analogi och Delphi-metoden. Tidsserieprognosmodeller försöker förutse framtiden utifrån tidigare data. En enkel rörlig genomsnittlig prognos används när efterfrågan på en produkt eller tjänst är konstant utan några säsongsvariationer. En vägd glidande medelprognos varierar vikterna, givet en viss faktor och kan således variera effekterna mellan nuvarande och tidigare data. Exponentiell utjämning förbättras på de enkla och viktiga rörliga genomsnittliga prognoserna, eftersom exponentiell utjämning anser att de senaste datapunkterna blir viktigare. För att korrigera eventuella uppåtgående eller nedåtriktade trender i data som samlats över tidsperioder används utjämningskonstanter. Alpha är utjämningskonstanten, medan delta minskar effekten av det fel som uppstår mellan själva och prognos. Prognosfel är skillnaden mellan prognosvärdet och vad som faktiskt inträffade. Alla prognoser innehåller viss grad av fel, men det är viktigt att skilja mellan felkällor och mätning av fel. Källor av fel är slumpmässiga fel och förspänning. Olika mätningar finns för att beskriva graden av fel i en prognos. Biasfel uppstår när ett misstag görs, dvs inte den korrekta variabeln eller förskjutningen av säsongens efterfrågan. Medan slumpmässiga fel inte kan detekteras sker de normalt. En spårningssignal indikerar huruvida prognosmedlet överensstämmer med eventuella rörelseförändringar i efterfrågan. MAD eller den genomsnittliga absoluta avvikelsen är också ett enkelt och användbart verktyg för att erhålla spårningssignaler. Ett mer sofistikerat prognosverktyg för att definiera det funktionella förhållandet mellan två eller flera korrelerade variabler är linjär regression. Detta kan användas för att förutsäga en variabel som ger värdet för en annan. Det är användbart för kortare tidsperioder eftersom det förutsätter ett linjärt förhållande mellan variabler. Prognos för orsakssammanhang försöker bestämma förekomsten av en händelse baserat på förekomsten av en annan händelse. Fokusprognoser försöker flera regler som verkar logiska och lätta att förstå för att projicera tidigare data i framtiden. Idag finns många prognosprogram för datorer tillgängliga för att enkelt kunna beräkna variabler. Vid långsiktiga beslut baserade på framtida prognoser bör stor omsorg tas för att utveckla prognosen. På samma sätt bör flera metoder för prognoser användas.
No comments:
Post a Comment