ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ พยากรณ์ ปัญหา

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก: พื้นฐานหลายปีช่างเทคนิคพบปัญหาสองอย่างเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ปัญหาแรกอยู่ในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) นักวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่เชื่อว่าการดำเนินการด้านราคา การเปิดหรือปิดราคาหุ้นไม่เพียงพอที่จะขึ้นอยู่กับการคาดการณ์อย่างถูกต้องสัญญาณซื้อหรือขายของการกระทำแบบไขว้ MAs เพื่อแก้ปัญหานี้นักวิเคราะห์จึงกำหนดน้ำหนักให้มากที่สุดกับข้อมูลราคาล่าสุดโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (EMA) (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Exploring Average Moved Average Weighed) ตัวอย่างเช่นใช้ MA 10 วันผู้วิเคราะห์จะใช้ราคาปิดของวันที่ 10 และคูณเลขนี้เป็น 10 วันที่เก้าโดยเก้าแปดวินาที วันโดยแปดและอื่น ๆ เพื่อแรกของ MA เมื่อรวมแล้วนักวิเคราะห์จะหารตัวเลขด้วยการเพิ่มตัวคูณ ถ้าคุณเพิ่มตัวคูณของตัวอย่าง MA 10 วันจำนวนเป็น 55 ตัวบ่งชี้นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (สำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาทำให้แนวโน้มโดดเด่น) ช่างเทคนิคหลายคนเชื่อมั่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (exponentially smoothed moving average - EMA) ตัวบ่งชี้นี้ได้รับการอธิบายด้วยวิธีต่างๆมากมายที่ทำให้นักเรียนและนักลงทุนสับสน บางทีคำอธิบายที่ดีที่สุดมาจาก John J. Murphys การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน (เผยแพร่โดย New York Institute of Finance, 1999): ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบเรียงตามที่อธิบายถึงปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ประการแรกค่าเฉลี่ยที่ได้รับการจัดแจงโดยการชี้แจงให้น้ำหนักที่มากขึ้นกับข้อมูลล่าสุด ดังนั้นจึงเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก แต่ในขณะที่ให้ความสำคัญน้อยกว่ากับข้อมูลราคาในอดีตจะรวมถึงการคำนวณข้อมูลทั้งหมดในชีวิตของเครื่องมือ นอกจากนี้ผู้ใช้สามารถปรับน้ำหนักเพื่อให้น้ำหนักมากขึ้นหรือน้อยกว่ากับราคาวันล่าสุดซึ่งเพิ่มขึ้นเป็นเปอร์เซ็นต์ของมูลค่าวันก่อนหน้า ผลรวมของค่าเปอร์เซ็นต์ทั้งสองจะเพิ่มขึ้นเป็น 100 ตัวอย่างเช่นราคาสุดท้ายของวันอาจมีการกำหนดน้ำหนัก 10 (.10) ซึ่งจะเพิ่มลงในน้ำหนักของวันก่อนหน้า 90 (.90) นี้จะช่วยให้วันสุดท้าย 10 ของน้ำหนักรวม นี่จะเทียบเท่ากับค่าเฉลี่ย 20 วันโดยให้ราคาวันสุดท้ายมีค่าน้อยกว่า 5 (.05) กราฟแสดงดัชนี Nasdaq Composite Index ตั้งแต่สัปดาห์แรกในเดือนสิงหาคม 2543 ถึงวันที่ 1 มิถุนายน พ. ศ. 2544 ตามที่เห็นได้ชัด EMA ซึ่งในกรณีนี้ใช้ข้อมูลราคาปิดเหนือ ระยะเวลาเก้าวันมีสัญญาณขายที่ชัดเจนในวันที่ 8 กันยายน (มีเครื่องหมายลูกศรลงสีดำ) นี่เป็นวันที่ดัชนีทะลุแนว 4,000 จุด ลูกศรสีดำที่สองแสดงอีกขาลงที่ช่างเทคนิคกำลังคาดหวัง Nasdaq ไม่สามารถสร้างปริมาณและดอกเบี้ยได้เพียงพอจากนักลงทุนรายย่อยเพื่อทำลายเครื่องหมาย 3,000 จากนั้นก็พุ่งตัวลงสู่จุดต่ำสุดที่ 1619.58 ในวันที่ 4 เม. ย. แนวโน้มการขึ้นลงของวันที่ 12 เมษายนจะมีเครื่องหมายลูกศร ดัชนีปิดที่ 1,961.46 จุดและนักเทคนิคเริ่มเห็นผู้จัดการกองทุนสถาบันเริ่มที่จะรับข้อเสนอพิเศษบางอย่างเช่น Cisco, Microsoft และปัญหาด้านพลังงานบางส่วน (อ่านบทความที่เกี่ยวข้องของเรา: การย้ายซองจดหมายโดยเฉลี่ย: การปรับแต่งเครื่องมือการเทรดยอดนิยมและการเด้งระดับเฉลี่ยที่เคลื่อนที่) เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือพอร์ตโฟลิโอเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแรงจูงใจทางการเงินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละรายปัญหาที่เกิดขึ้นจากปัญหาต่างๆโปรดดูไฟล์แนบสำหรับคำอธิบายปัญหาฉบับเต็ม 5-12 จัดทำประมาณการเฉลี่ยย้อนหลัง 4 เดือนสำหรับ Garden Wallace Supply และคำนวณ MAD การพยากรณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือนได้รับการพัฒนาขึ้นในส่วนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในตารางที่ 5.3 5-13 การใช้ MAD กำหนดว่าการคาดการณ์ในปัญหา 5-12 หรือการคาดการณ์ในส่วนเกี่ยวกับ Wallace Garden Supply มีความถูกต้องมากขึ้นหรือไม่ 5-14 ข้อมูลที่รวบรวมเกี่ยวกับความต้องการใช้ถุงปุ๋ย 50 ปอนด์ต่อปีที่ Wallace Garden Supply แสดงไว้ในตารางต่อไปนี้ พัฒนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามปีเพื่อคาดการณ์ยอดขาย จากนั้นคาดการณ์ความต้องการอีกครั้งโดยมียอดขายเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักซึ่งยอดขายในปีที่ผ่านมามีน้ำหนัก 2 และยอดขายในอีก 2 ปีจะได้รับน้ำหนักตาม 1. วิธีใดที่คุณคิดว่าเป็นปีที่ดีที่สุดสำหรับปุ๋ย ( 1,000S OF BAGS) 1 4 2 6 3 4 4 5 5 10 6 8 7 7 8 9 9 12 10 14 11 15 5-18 การขายเครื่องปรับอากาศ Cool Man เติบโตอย่างต่อเนื่องในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา ยอดขายปี 1 450 ผู้จัดการฝ่ายขายคาดการณ์ว่าก่อนที่ธุรกิจจะเริ่มต้นปีแรกยอดขายจะเท่ากับ 410 เครื่อง ใช้วิธีการคำนวณแนวโน้มเพื่อพัฒนารูปแบบการคาดการณ์สำหรับการขายเครื่องปรับอากาศ Cool Man (ดูปัญหา 5-18) 5-33 การบริหารจัดการ Daviss Department Store ได้ใช้การคาดการณ์เกี่ยวกับการคาดการณ์ยอดขายปลีกในช่วงสี่ไตรมาสถัดไป ยอดขายประมาณ 100,000, 120,000, 140,000 และ 160,000 สำหรับไตรมาสก่อน ๆ ก่อนที่จะปรับฤดูกาล ดัชนีฤดูกาลสำหรับไตรมาสสี่พบว่ามีค่าเท่ากับ 1.30, 0.90, 0.70 และ 1.10 ตามลำดับ คำนวณยอดขายตามฤดูกาลหรือปรับประมาณการ สิ่งที่แนบมาสรุปการแก้ปัญหาการโพสต์นี้จะช่วยแก้ปัญหาการคาดการณ์หลายประการ ได้แก่ การเคลื่อนที่เฉลี่ยการคำนวณหาค่าเฉลี่ยการถดถอยการแจกแจงค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเป็นต้นการคำนวณ: ถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังกรุณาดูเอกสารแนบสองฉบับที่มีปัญหาครบถ้วน ผู้อำนวยการฝ่ายซัพพลายเชนของคุณต้องการความช่วยเหลือในการพัฒนาการคาดการณ์ เลือกหนึ่งในสามตัวเลือกต่อไปนี้ - ต้องแสดงผลงาน พัฒนาคาดการณ์สำหรับช่วง 6 ถึง 24 โดยใช้ MA โดยมี 3 ช่วงคือ 4 ช่วงและ 5 ช่วงหรือ คาดการณ์การคาดการณ์สำหรับงวด 3 ถึง 24 โดยใช้ค่าการปรับความเรียบเป็น 0.2 และ 0.3 หรือ พัฒนาประมาณการสำหรับช่วงเวลา 5 ถึง 24 โดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่มีน้ำหนัก 0.4, 0.3, 0.2 และ 0.1 คำนวณ MAD และ MSE สำหรับการคาดการณ์ทั้งหมดของคุณ เริ่มการคำนวณ MAD และ MSE สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 6 เริ่มคำนวณ MAD และ MSE สำหรับการปรับให้นูนเรียบในช่วง 5 เริ่มคำนวณ MAD และ MSE สำหรับค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรอบระยะเวลา 5. ระยะเวลาตามจริงจำนวน 1 420 2 222 3 276 4 167 5 266 6 305 7 430 8 412 9 388 10 368 11 220 12 457 13 267 14 277 15 242 16 590 17 147 18 566 19 267 20 361 21 338 22 351 23 217 เอกสารแนบสรุปคําอธิบายในการคํานวณสรุปในแบบจําลองเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (ยุทธศาสตร์ที่ 14) ทุกค่าทางประวัติศาสตร์จะถูกถ่วงน้ำหนักด้วยปัจจัยจากกลุ่มการถ่วงน้ำหนักในโปรไฟล์พยากรณ์ที่ไม่ได้แปรผัน สูตรสำหรับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักโมเดลเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักช่วยให้คุณสามารถวัดข้อมูลประวัติที่ผ่านมาได้หนักกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าเมื่อพิจารณาค่าเฉลี่ย คุณทำเช่นนี้หากข้อมูลล่าสุดเป็นข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความต้องการในอนาคตที่จะมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่า ดังนั้นระบบสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของระดับได้อย่างรวดเร็ว ความถูกต้องของแบบจำลองนี้ขึ้นอยู่กับการเลือกปัจจัยการถ่วงน้ำหนัก ถ้ารูปแบบชุดเวลาเป็นแบบเปลี่ยนแปลงคุณต้องปรับปัจจัยการถ่วงน้ำหนัก เมื่อสร้างกลุ่มการถ่วงน้ำหนักคุณจะป้อนค่าน้ำหนักเป็นเปอร์เซ็นต์ ผลรวมของปัจจัยการถ่วงน้ำหนักไม่จำเป็นต้องเป็น 100 ไม่มีการคาดการณ์การคาดการณ์ล่วงหน้าจากกลยุทธ์การคาดการณ์นี้