Exponentielle Glättung Vs Gewichteten Gleitenden Durchschnitt

Was ist der Unterschied zwischen einem einfachen gleitenden Durchschnitt und einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt Der einzige Unterschied zwischen diesen beiden Arten von gleitenden Durchschnitt ist die Empfindlichkeit, die jeder zeigt, Änderungen in den Daten, die in seiner Berechnung verwendet. Genauer gesagt liefert der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) eine höhere Gewichtung der jüngsten Preise als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA), während der SMA alle Werte gleich gewichtet hat. Die beiden Durchschnitte sind ähnlich, weil sie in der gleichen Weise interpretiert werden und werden beide häufig von technischen Händlern verwendet, um Preisschwankungen zu glätten. Die SMA ist die häufigste Art von Durchschnitt von technischen Analysten verwendet und es wird berechnet, indem die Summe aus einer Reihe von Preisen durch die Gesamtzahl der Preise in der Serie gefunden. Beispielsweise kann ein siebenperiodischer gleitender Durchschnitt berechnet werden, indem die folgenden sieben Preise addiert werden und dann das Ergebnis durch sieben dividiert wird (das Ergebnis wird auch als arithmetischer Mittelwert bezeichnet). Beispiel Für die folgende Serie von Preisen: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Die SMA-Berechnung würde wie folgt aussehen: 10111216171920 105 7-Periode SMA 105/7 15 Da EMAs eine höhere Gewichtung auf die jüngsten Daten setzen als auf Ältere Daten, sind sie reaktiver auf die jüngsten Preisänderungen als SMAs sind, die die Ergebnisse von EMAs rechtzeitiger macht und erklärt, warum die EMA ist der bevorzugte Durchschnitt unter vielen Händlern. Wie aus der unten stehenden Tabelle ersichtlich, interessieren Händler mit kurzfristiger Perspektive nicht, welcher Mittelwert verwendet wird, da der Unterschied zwischen den beiden Durchschnittswerten üblicherweise nur Cents beträgt. Auf der anderen Seite sollten Händler mit einer längerfristigen Perspektive mehr Wert auf den Durchschnittswert legen, den sie verwenden, weil die Werte um ein paar Dollar variieren können, was eine Preisdifferenz ausmacht, die letztendlich Einfluss auf die realisierten Renditen hat - vor allem, wenn Sie es sind Handel eine große Menge von Aktien. Wie bei allen technischen Indikatoren. Gibt es keine Art von Durchschnitt, dass ein Händler nutzen können, um Erfolg zu garantieren, aber durch die Verwendung von Test-und Fehler können Sie zweifellos verbessern Sie Ihre Bequemlichkeit mit allen Arten von Indikatoren und infolgedessen erhöhen Sie Ihre Chancen, kluge Entscheidungen zu treffen. Um mehr über gleitende Durchschnitte zu erfahren, siehe Grundlagen der gleitenden Mittelwerte und Grundlagen der gewichteten gleitenden Durchschnitte. Eine Bestellung mit einem Brokerage zu kaufen oder zu verkaufen eine bestimmte Anzahl von Aktien zu einem bestimmten Preis oder besser platziert. Eine Person, die Derivate, Rohstoffe, Anleihen, Aktien oder Währungen mit einem überdurchschnittlichen Risiko im Gegenzug handelt. "HINTquot ist ein Akronym, das für für quothigh Einkommen keine Steuern steht. Es wird auf Hochverdiener angewendet, die vermeiden, Bundeseinkommen zu zahlen. Ein Market Maker, dass kauft und verkauft extrem kurzfristige Unternehmensanleihen genannt Commercial Paper. Ein Papier-Händler ist in der Regel. Forecasting durch Smoothing Techniques Diese Website ist ein Teil der JavaScript E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Abschnitt MENU auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die zeitlich geordnet sind. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen, ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken, wenn richtig angewandt, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge beginnend mit der linken oberen Ecke und den Parametern ein, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Prognose für eine Periode zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen, sondern Nullen enthalten. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Untersuchung seines Graphen aufgezeigt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Condition Prognose Modellierung. Moving Averages: Gleitende Durchschnitte zählen zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentialglättung: Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu erzeugen. Während in den gleitenden Durchschnitten die bisherigen Beobachtungen gleich gewichtet werden, erhält die exponentielle Glättung exponentiell abnehmende Gewichte, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen sind relativ mehr Gewicht in der Prognose gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Trends. Triple Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Parabeltrends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten a. Entspricht in etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge (d. h. Periode) n, wobei a und n durch a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a verknüpft sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19 Tage gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40 Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten gleich 0,04878 entsprechen. Holts Lineare Exponentialglättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, sondern zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein Spezialfall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Mittelwertes auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) / Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft effektiv. Man kann jedoch eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten mittleren Absolutfehler (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden miteinander vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, besteht der am weitesten verbreitete Ansatz darin, einen visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu verwenden, um deren Genauigkeit zu bewerten und unter den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognoseverfahren aufzeichnen und damit einen visuellen Vergleich erleichtern. Sie können die Vergangenheitsvorhersage von Smoothing Techniques JavaScript verwenden, um die letzten Prognosewerte basierend auf Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuch und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung betont die kurzreichweite Perspektive, die sie den Pegel auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die auf eine Linie der kleinsten Quadrate zu den historischen Daten (oder transformierten historischen Daten) passt, repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem Grundtrend konditioniert ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über die jüngsten Trend. Die Parameter im Holts-Modell sind Ebenenparameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die aktuelle Trendrichtung durch das Kausale beeinflusst wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jeder JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose zur Verfügung stellt. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende der Zeitreihendaten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang für ein paar Mal wiederholen, um die erforderlichen kurzfristigen Prognosen. Simple Vs. Exponential Moving Averages Moving-Mittelwerte sind mehr als das Studium einer Folge von Zahlen in aufeinanderfolgender Reihenfolge. Frühe Praktiker der Zeitreihenanalyse beschäftigten sich tatsächlich eher mit einzelnen Zeitreihenzahlen als mit der Interpolation dieser Daten. Interpolation. In Form von Wahrscheinlichkeitstheorien und - analyse, kam viel später, als Muster entwickelt wurden und Korrelationen entdeckt. Einmal verstanden, wurden verschiedene geformte Kurven und Linien entlang der Zeitreihen gezogen, um zu prognostizieren, wo die Datenpunkte gehen könnten. Diese werden nun als grundlegende Methoden, die derzeit von technischen Analyse-Händler verwendet. Charting-Analyse kann bis zum 18. Jahrhundert Japan zurückverfolgt werden, aber wie und wann bewegte Durchschnitte wurden zuerst auf Marktpreise angewendet bleibt ein Geheimnis. Es wird allgemein verstanden, dass einfache Bewegungsdurchschnitte (SMA) lange vor exponentiellen Bewegungsdurchschnitten (EMA) verwendet wurden, da EMAs auf SMA-Gerüsten aufgebaut sind und das SMA-Kontinuum für Plotter und Verfolgungszwecke leichter verstanden wurde. (Möchten Sie ein wenig Hintergrund lesen Check out Moving Averages: Was sind sie) Simple Moving Average (SMA) Einfache gleitende Durchschnitte wurden die bevorzugte Methode für die Verfolgung Marktpreise, weil sie schnell zu berechnen und leicht zu verstehen sind. Frühe Marktpraktiker arbeiteten ohne den Gebrauch der ausgefeilten Diagrammmetriken, die heute benutzt werden, also verließen sie hauptsächlich auf Marktpreisen als ihre alleinigen Führer. Sie berechneten die Marktpreise von Hand, und graphed diese Preise, um Trends und Marktrichtung zu bezeichnen. Dieser Prozeß war recht langwierig, erweist sich aber mit der Bestätigung weiterer Untersuchungen als recht rentabel. Um einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, addieren Sie einfach die Schlusskurse der letzten 10 Tage und dividieren durch 10. Der gleitende 20-Tage-Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse über einen Zeitraum von 20 Tagen addiert werden und sich um 20 dividieren bald. Diese Formel ist nicht nur auf Schlusskurse basiert, sondern das Produkt ist ein Mittel der Preise - eine Teilmenge. Bewegungsdurchschnitte werden als bewegt bezeichnet, weil sich die in der Berechnung verwendete Gruppe von Preisen gemäß dem Punkt auf dem Diagramm bewegt. Das bedeutet, dass alte Zeiten zugunsten neuer Schlusskurstage fallengelassen werden, so dass immer eine neue Berechnung erforderlich ist, die dem Zeitrahmen des durchschnittlichen Beschäftigten entspricht. So wird ein 10-Tage-Durchschnitt neu berechnet, indem der neue Tag hinzugefügt und der 10. Tag fallen gelassen wird, und der neunte Tag wird am zweiten Tag fallen gelassen. Exponential Moving Average (EMA) Exponential Moving Average (EMA) Der exponentielle gleitende Durchschnitt wurde verfeinert und seit den sechziger Jahren aufgrund früherer Experimente mit dem Computer weiter verbreitet. Die neue EMA würde sich mehr auf die jüngsten Preise konzentrieren als auf eine lange Reihe von Datenpunkten, da der einfache gleitende Durchschnitt erforderlich ist. Aktuelle EMA ((Preis (aktuelle) - vorherige EMA)) X Multiplikator) vorherige EMA. Der wichtigste Faktor ist die Glättungskonstante, dass 2 / (1N) mit N die Anzahl der Tage. Eine 10-Tage-EMA 2 / (101) 18,8 Dies bedeutet, dass ein 10-Perioden-EMA den jüngsten Preis 18,8, ein 20-Tage EMA 9,52 und 50-Tage EMA 3,92 Gewicht auf den letzten Tag gewichtet. Die EMA arbeitet, indem sie die Differenz zwischen dem Preis der gegenwärtigen Perioden und der vorherigen EMA gewichtet und das Ergebnis der vorherigen EMA hinzugefügt hat. Je kürzer die Periode, desto mehr Gewicht auf den jüngsten Preis angewendet. Anpassungslinien Nach diesen Berechnungen sind Punkte aufgetragen und zeigen eine passende Linie. Anpassungen über oder unter dem Marktpreis bedeuten, dass alle gleitenden Durchschnitte nacheilende Indikatoren sind. Und werden hauptsächlich für folgende Trends verwendet. Sie funktionieren nicht gut mit Reichweitenmärkten und Perioden der Überlastung, weil die passenden Linien nicht einen Trend aufgrund eines Mangels an offensichtlich höheren Höhen oder niedrigeren Tiefs bezeichnen. Plus, passende Linien neigen dazu, konstant bleiben, ohne Andeutung der Richtung. Eine aufsteigende Montagelinie unterhalb des Marktes bedeutet eine lange, während eine sinkende Montagelinie oberhalb des Marktes ein kurzes bedeutet. (Für eine vollständige Anleitung, lesen Sie unsere Moving Average Tutorial.) Der Zweck der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt ist es, zu erkennen und zu messen Trends durch Glättung der Daten mit Hilfe von mehreren Gruppen von Preisen. Ein Trend wird entdeckt und in eine Prognose hochgerechnet. Es wird davon ausgegangen, dass sich die bisherigen Trendbewegungen fortsetzen werden. Für den einfachen gleitenden Durchschnitt kann ein langfristiger Trend gefunden und gefolgt werden viel einfacher als eine EMA, mit der vernünftigen Annahme, dass die Anpassungslinie stärker als eine EMA-Linie aufgrund der längeren Fokussierung auf Mittelpreise halten wird. Eine EMA wird verwendet, um kürzere Trendbewegungen zu erfassen, aufgrund der Fokussierung auf die jüngsten Preise. Durch dieses Verfahren soll eine EMA jede Verzögerung in dem einfachen gleitenden Durchschnitt reduzieren, so dass die Anpassungslinie die Preise näher umschließt als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Das Problem mit der EMA ist dies: Seine anfällig für Preisunterbrechungen, vor allem auf schnellen Märkten und Zeiten der Volatilität. Die EMA funktioniert gut, bis die Preise die passende Linie brechen. Bei höheren Volatilitätsmärkten könnte man erwägen, die Länge des gleitenden Durchschnittsbegriffs zu vergrößern. Man kann sogar von einer EMA zu einer SMA wechseln, da die SMA die Daten viel besser macht als eine EMA aufgrund ihres Fokus auf längerfristige Mittel. Trendindikatoren Als Nachlaufindikatoren dienen die gleitenden Mittelwerte als Unterstützungs - und Widerstandslinien. Wenn die Preise unter einer 10-tägigen Anpaßlinie in einem Aufwärtstrend brechen, sind die Chancen gut, dass der Aufwärtstrend schwächer werden kann, oder zumindest kann sich der Markt konsolidieren. Wenn die Preise über einen 10 Tage gleitenden Durchschnitt in einem Abwärtstrend brechen. Kann der Trend abnehmen oder konsolidieren. Verwenden Sie in diesen Fällen einen 10- und 20-Tage gleitenden Durchschnitt zusammen, und warten Sie, bis die 10-Tage-Linie über oder unter der 20-Tage-Linie zu überqueren. Dies bestimmt die nächste kurzfristige Richtung für die Preise. Für längere Zeiträume, beobachten Sie die 100- und 200-Tage gleitende Mittelwerte für längerfristige Richtung. Wenn man beispielsweise den 100- und 200-Tage-Gleitdurchschnitt verwendet, wenn der 100-Tage-Gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Durchschnitt überschreitet, nennt man ihn das Todeskreuz. Und ist sehr bärisch für die Preise. Ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt, der über einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt, wird das goldene Kreuz genannt. Und ist sehr bullisch für die Preise. Es spielt keine Rolle, wenn ein SMA oder eine EMA verwendet wird, weil beide Trend-folgende Indikatoren sind. Seine nur in der kurzfristigen, dass die SMA hat geringfügige Abweichungen von seinem Pendant, die EMA. Fazit Die gleitenden Durchschnitte sind die Grundlage der Diagramm - und Zeitreihenanalyse. Einfache gleitende Durchschnitte und die komplexeren exponentiellen gleitenden Durchschnitte helfen, den Trend zu visualisieren, indem sie Preisbewegungen ausgleichen. Technische Analyse wird manchmal als Kunst und nicht als Wissenschaft bezeichnet, die beide Jahre in Anspruch nehmen. (Erfahren Sie mehr in unserem Technical Analysis Tutorial.) Eine Person, die Derivate, Rohstoffe, Anleihen, Aktien oder Währungen mit einem überdurchschnittlichen Risiko als Gegenleistung handelt. "HINTquot ist ein Akronym, das für für quothigh Einkommen keine Steuern steht. Es wird auf Hochverdiener angewendet, die vermeiden, Bundeseinkommen zu zahlen. Ein Market Maker, dass kauft und verkauft extrem kurzfristige Unternehmensanleihen genannt Commercial Paper. Ein Papierhändler ist in der Regel. Der uneingeschränkte Kauf und Verkauf von Waren und Dienstleistungen zwischen den Ländern ohne die Auferlegung von Zwängen wie. Exponential Smoothing erklärt. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. Wenn die Menschen zuerst den Begriff Exponential Smoothing begegnen sie denken, dass klingt wie eine Hölle von viel Glättung. Was Glättung ist. Sie beginnen dann eine komplizierte mathematische Berechnung vorstellen, die wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik zu verstehen, und hoffe, es ist eine eingebaute Excel-Funktion verfügbar, wenn sie es jemals tun müssen. Die Wirklichkeit der exponentiellen Glättung ist weit weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, ist exponentielle Glättung eine sehr einfache Berechnung, die eine ziemlich einfache Aufgabe erfüllt. Es hat nur einen komplizierten Namen, weil was technisch passiert als Folge dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um zu verstehen, exponentielle Glättung, hilft es, mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und ein paar andere gängige Methoden, um Glättung zu erreichen beginnen. Was ist Glättung Glättung ist ein sehr häufiger statistischer Prozess. Tatsächlich begegnen wir regelmäßig geglättete Daten in verschiedenen Formen in unserem Alltag. Jedes Mal, wenn Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, verwenden Sie eine geglättete Zahl. Wenn Sie darüber nachdenken, warum Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, werden Sie schnell verstehen, das Konzept der Glättung. So erlebten wir zum Beispiel den wärmsten Winter. Wie können wir das quantifizieren? Nun beginnen wir mit Datensätzen der täglichen hohen und niedrigen Temperaturen für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen. Aber das lässt uns mit einer Menge von Zahlen, die um einiges herumspringen (es ist nicht wie jeden Tag dieser Winter war wärmer als die entsprechenden Tage aus allen früheren Jahren). Wir brauchen eine Zahl, die alle diese Sprünge aus den Daten entfernt, so dass wir besser vergleichen können einen Winter zum nächsten. Das Entfernen der Sprünge in den Daten heißt Glättung, und in diesem Fall können wir einfach einen einfachen Durchschnitt verwenden, um die Glättung zu erreichen. In der Bedarfsprognose verwenden wir die Glättung, um zufällige Variation (Lärm) aus unserer historischen Nachfrage zu entfernen. Dies ermöglicht es uns, die Bedarfsmuster (vor allem die Trend - und Saisonalität) und die Nachfrage, die zur Abschätzung der zukünftigen Nachfrage genutzt werden können, besser zu identifizieren. Der Lärm in der Nachfrage ist das gleiche Konzept wie das tägliche Springen der Temperaturdaten. Nicht überraschend, die häufigste Art und Weise Menschen entfernen Rauschen aus der Nachfrage Geschichte ist es, einen einfachen Durchschnitt verwenden oder genauer, ein gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt verwendet nur eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um den Durchschnitt zu berechnen, und diese Perioden bewegen sich mit der Zeit. Zum Beispiel, wenn Im mit einem 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, und heute ist der 1. Mai, Im mit einem Durchschnitt der Nachfrage, die im Januar, Februar, März und April aufgetreten. Am 1. Juni werde ich die Nachfrage von Februar, März, April und Mai nutzen. Gewichteter gleitender Durchschnitt. Wenn wir einen Durchschnitt verwenden, wenden wir die gleiche Wichtigkeit (Gewicht) auf jeden Wert im Datensatz an. Im gleitenden 4-Monatsdurchschnitt stellte jeder Monat 25 des gleitenden Durchschnitts dar. Bei der Verwendung der Nachfragegeschichte, um die zukünftige Nachfrage (und insbesondere die zukünftige Entwicklung) zu prognostizieren, ist es logisch, zu der Schlussfolgerung zu kommen, dass die jüngere Geschichte eine größere Auswirkung auf Ihre Prognose haben möchte. Wir können unsere gleitende durchschnittliche Berechnung anpassen, um verschiedene Gewichte auf jede Periode anzuwenden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Wir geben diese Gewichte als Prozentsätze an, und die Summe aller Gewichte für alle Perioden muss zu 100 addieren. Wenn wir also entscheiden, dass wir 35 als Gewicht für die nächste Periode in unserem 4-monatigen gewichteten gleitenden Durchschnitt anwenden wollen, können wir Subtrahieren 35 von 100 zu finden, wir haben 65 übrig geblieben, um über die anderen 3 Perioden zu teilen. Zum Beispiel können wir am Ende mit einer Gewichtung von 15, 20, 30 und 35 für die 4 Monate (15 20 30 35 100). Exponentielle Glättung. Wenn wir auf das Konzept der Anwendung eines Gewichtes auf die jüngste Periode (wie z. B. 35 im vorigen Beispiel) und das Verbreiten des Restgewichts (berechnet durch Subtrahieren des letzten Periodengewichts von 35 von 100 auf 65) zurückgehen, haben wir Die Grundbausteine ​​für unsere exponentielle Glättungsberechnung. Der Steuereingang der Exponentialglättungsberechnung ist als Glättungsfaktor (auch Glättungskonstante genannt) bekannt. Es handelt sich im Wesentlichen um die Gewichtung für die jüngsten Zeiträume Nachfrage. Wenn wir also 35 als Gewichtung für die letzte Periode in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung verwendeten, könnten wir auch 35 als Glättungsfaktor in unserer exponentiellen Glättungsberechnung verwenden, um einen ähnlichen Effekt zu erhalten. Der Unterschied zu der exponentiellen Glättungsberechnung ist, dass anstelle von uns auch herauszufinden, wie viel Gewicht auf jede vorhergehende Periode anzuwenden ist, der Glättungsfaktor verwendet, um das automatisch zu tun. Also hier kommt der exponentielle Teil. Wenn wir 35 als Glättungsfaktor verwenden, beträgt die Gewichtung der letzten Periodennachfrage 35. Die Gewichtung der nächsten letzten Periodennachfrage (der Zeitraum vor dem jüngsten) beträgt 65 von 35 (65 ergibt sich aus der Subtraktion von 35 von 100). Dies entspricht 22,75 Gewichtung für diesen Zeitraum, wenn Sie die Mathematik. Die nächste Nachfrage nach der letzten Zeit wird 65 von 65 von 35 sein, was 14,79 entspricht. Der Zeitraum davor wird gewichtet mit 65 von 65 von 65 von 35, was 9,61 entspricht, und so weiter. Und dies geht zurück durch alle Ihre früheren Perioden den ganzen Weg zurück zum Anfang der Zeit (oder der Punkt, an dem Sie begonnen haben, exponentielle Glättung für das jeweilige Element). Youre wahrscheinlich denken, dass aussehen wie eine ganze Menge Mathe. Aber die Schönheit der exponentiellen Glättungsberechnung ist, dass, anstatt zu jeder vorherigen Periode neu berechnen müssen, jedes Mal wenn Sie eine neue Periodenanforderung erhalten, verwenden Sie einfach die Ausgabe der exponentiellen Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode, um alle vorherigen Perioden darzustellen. Sind Sie noch verwirrt Dies wird mehr Sinn machen, wenn wir die tatsächliche Berechnung betrachten Normalerweise beziehen wir uns auf die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung als die nächste Periode Prognose. In Wirklichkeit braucht die endgültige Prognose etwas mehr Arbeit, aber für die Zwecke dieser spezifischen Berechnung werden wir sie als die Prognose bezeichnen. Die exponentielle Glättungsberechnung ist wie folgt: Die letzte Periodenforderung multipliziert mit dem Glättungsfaktor. PLUS Die Prognose der letzten Perioden multipliziert mit (minus Glättungsfaktor). D die letzten Perioden S den Glättungsfaktor, der in dezimaler Form dargestellt ist (also 35 als 0,35 dargestellt werden). F die letzten Periodenprognosen (die Ausgabe der Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode). OR (unter Annahme eines Glättungsfaktors von 0,35) (D 0,35) (F 0,65) Es wird nicht viel einfacher als das. Wie Sie sehen können, benötigen wir für die Dateneingaben hier nur die jüngsten Zeiträume und die letzten Prognosezeiträume. Wir wenden den Glättungsfaktor (Gewichtung) auf die letzten Perioden an, die in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung dieselbe Weise erfordern. Anschließend legen wir die verbleibende Gewichtung (1 minus Glättungsfaktor) auf die jeweils aktuellsten Perioden an. Da die Prognose der letzten Perioden auf Basis der vorherigen Periodennachfrage und der vorherigen Periodenprognosen erstellt wurde, die auf der Nachfrage nach dem vorherigen Zeitraum und der Prognose für den Zeitraum vor der Prognose beruhte, der auf der Nachfrage für den Zeitraum zuvor beruhte Dass und die Prognose für den Zeitraum vor, dass auf der Grundlage der Zeitraum vor, dass. Gut, können Sie sehen, wie alle vorherigen Perioden Nachfrage sind in der Berechnung dargestellt, ohne tatsächlich zurück und Neuberechnung alles. Und das ist, was fuhr die anfängliche Popularität der exponentiellen Glättung. Es war nicht, weil es einen besseren Job des Glättens als gewogenen gleitenden Durchschnitt machte, war es, weil es einfacher war, in einem Computerprogramm zu berechnen. Und weil Sie didnt brauchen, um darüber nachzudenken, welche Gewichtung früheren Perioden zu geben oder wie viele vorherige Perioden zu verwenden, wie Sie in gewichteten gleitenden Durchschnitt. Und, weil es klang nur kühler als gewichtet gleitenden Durchschnitt. Tatsächlich könnte man argumentieren, dass der gewichtete gleitende Durchschnitt eine größere Flexibilität bietet, da Sie mehr Kontrolle über die Gewichtung früherer Perioden haben. Die Realität ist entweder von diesen können respektable Ergebnisse liefern, also warum nicht mit einfacher und kühler klingen gehen. Exponentielle Glättung in Excel Lets sehen, wie dies tatsächlich in einer Kalkulationstabelle mit realen Daten aussehen würde. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. In Abbildung 1A haben wir eine Excel-Tabelle mit 11 Wochen Nachfrage und eine exponentiell geglättete Prognose aus dieser Nachfrage berechnet. Ive verwendete einen Glättungsfaktor von 25 (0,25 in Zelle C1). Die aktuelle aktive Zelle ist Zelle M4, die die Prognose für Woche 12 enthält. In der Formelleiste sehen Sie die Formel (L3C1) (L4 (1-C1)). Die einzigen direkten Eingaben zu dieser Berechnung sind die vorherigen Periodennachfrage (Zelle L3), die vorherigen Periodenvorhersage (Zelle L4) und der Glättungsfaktor (Zelle C1, dargestellt als absolute Zelle Bezug C1). Wenn wir eine exponentielle Glättungsberechnung starten, müssen wir den Wert für die 1. Prognose manuell stecken. Also in Zelle B4, anstatt eine Formel, haben wir nur in der Nachfrage aus der gleichen Periode wie die Prognose eingegeben. In der Zelle C4 haben wir unsere erste exponentielle Glättungsberechnung (B3C1) (B4 (1-C1)). Wir können dann kopieren Cell C4 und fügen Sie es in den Zellen D4 bis M4, um den Rest unserer prognostizierten Zellen zu füllen. Sie können nun auf eine beliebige Prognosezelle doppelklicken, um zu sehen, dass sie auf der vorherigen Periodenprognosezelle und den vorherigen Periodennachfragezellen basiert. Somit erbt jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung die Ausgabe der vorherigen exponentiellen Glättungsberechnung. Das ist, wie jede vorherige Periodenanforderung in der letzten Periodenrechnung dargestellt wird, obwohl diese Berechnung nicht direkt auf die vorherigen Perioden bezieht. Wenn Sie Lust bekommen wollen, können Sie Excels Trace Präzedenzfall-Funktion. Klicken Sie dazu auf Cell M4, und klicken Sie dann in der Multifunktionsleiste (Excel 2007 oder 2010) auf die Registerkarte Formeln, und klicken Sie dann auf Vorverfolgung verfolgen. Es wird Verbindungslinien auf die erste Ebene der Präzedenzfälle ziehen, aber wenn Sie auf Trace Precedents klicken, zieht es Verbindungslinien zu allen vorherigen Perioden, um Ihnen die vererbten Beziehungen anzuzeigen. Jetzt können Sie sehen, was exponentielle Glättung für uns getan hat. Abbildung 1B zeigt ein Liniendiagramm unserer Nachfrage und Prognose. Sie sehen, wie die exponentiell geglättete Prognose die meiste Zersiedelung (das Springen um) von der wöchentlichen Nachfrage entfernt, aber dennoch gelingt, dem zu folgen, was ein Aufwärtstrend bei der Nachfrage zu sein scheint. Youll auch bemerken, dass die geglättete Vorhersagelinie tendenziell niedriger als die Nachfrage Linie ist. Dies wird als Trendverzögerung bezeichnet und ist ein Nebeneffekt des Glättprozesses. Jedes Mal, wenn Sie Glättung verwenden, wenn ein Trend vorliegt, wird Ihre Prognose hinter dem Trend zurückbleiben. Dies gilt für jede Glättungstechnik. In der Tat, wenn wir diese Tabellenkalkulation fortsetzen und beginnen Eingabe niedrigeren Nachfrage-Nummern (einen Abwärtstrend) würden Sie sehen, die Nachfrage Linie fallen, und die Trendlinie über sie vor dem Beginn der Abwärtstrend folgen. Thats, warum ich zuvor erwähnt, die Ausgabe aus der exponentiellen Glättung Berechnung, die wir eine Prognose nennen, braucht noch etwas mehr Arbeit. Es gibt viel mehr zu Prognosen als nur Glättung der Beulen in der Nachfrage. Wir müssen zusätzliche Anpassungen für Dinge wie Trend lag, Saisonalität, bekannte Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen können, etc. Aber alle, die über den Rahmen dieses Artikels. Sie werden wahrscheinlich auch in Begriffe wie double-exponentielle Glättung und Triple-exponentielle Glättung. Diese Begriffe sind ein wenig irreführend, da Sie nicht re-Glättung der Nachfrage mehrfach (Sie könnten, wenn Sie wollen, aber das ist nicht der Punkt hier). Diese Begriffe repräsentieren die Verwendung einer exponentiellen Glättung für zusätzliche Elemente der Prognose. Also mit einfacher exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung, aber mit doppelt-exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung plus den Trend und mit dreifach-exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung plus Trend und Saisonalität. Die andere am häufigsten gestellte Frage über exponentielle Glättung ist, wo bekomme ich meinen Glättungsfaktor Es gibt keine magische Antwort hier, müssen Sie verschiedene Glättungsfaktoren mit Ihren Nachfrage Daten testen, um zu sehen, was Ihnen die besten Ergebnisse zu testen. Es gibt Berechnungen, die den Glättungsfaktor automatisch einstellen (und ändern) können. Diese fallen unter den Begriff adaptive Glättung, aber Sie müssen vorsichtig mit ihnen sein. Es gibt einfach keine perfekte Antwort und Sie sollten nicht blind implementieren keine Berechnung ohne gründliche Prüfung und Entwicklung eines gründlichen Verständnis dessen, was die Berechnung tut. Sie sollten auch What-If-Szenarien ausführen, um zu sehen, wie diese Berechnungen auf Bedarfsänderungen reagieren, die möglicherweise nicht in den Bedarfsdaten vorhanden sind, die Sie für Tests verwenden. Das Datenbeispiel, das ich vorher verwendet habe, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, in der Sie wirklich einige andere Szenarien testen müssen. Dieses besondere Datenbeispiel zeigt einen etwas konsequenten Aufwärtstrend. Viele große Unternehmen mit sehr teuren 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 reagiert, wenn die Wirtschaft begann stagnieren oder schrumpfen. Dinge wie dieses passieren, wenn Sie nicht verstehen, was Ihre Berechnungen (Software) tatsächlich tun. Wenn sie ihr Prognosesystem verstanden, hätten sie gewußt, daß sie nötig waren, um zu springen und etwas zu ändern, als plötzliche dramatische Veränderungen an ihrem Geschäft auftraten. So dort haben Sie es die Grundlagen der exponentiellen Glättung erklärt. Wollen Sie mehr über die Verwendung exponentieller Glättung in einer aktuellen Prognose wissen, lesen Sie in meinem Buch Inventory Management Explained. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. Dave Piasecki. Ist Eigentümer / Betreiber von Inventory Operations Consulting LLC. Ein Beratungsunternehmen, das Dienstleistungen im Zusammenhang mit Bestandsführung, Materialhandling und Lagerbetrieb anbietet. Er hat über 25 Jahre Erfahrung in der Betriebsführung und kann über seine Website (www. inventoryops) erreicht werden, wo er zusätzliche relevante Informationen unterhält. Hallo Tom - Ich bin ein Abonnent von Ihnen und frage mich, ob Sie hatte eine ldquoconversionrdquo Diagramm für die Umwandlung Trendwert in Perioden exponentielle MAs. Zum Beispiel, 10 Trend ist etwa gleich einer 19-Periode EMA, 1 Trend zu 200EMA etc. Vielen Dank im Voraus. Die Formel zur Umwandlung eines exponentiell gleitenden Durchschnitt (EMA) Glättungskonstante zu einer Anzahl von Tagen: 2 mdashmdashmdash - N 1, wobei N die Anzahl der Tage ist. Somit wird ein 19-Tage-EMA würde in die Formel passen, wie folgt: 2 2 mdashmdashmdashmdash - mdashmdashmdash - 0,10 oder 10 19 1 20 Dies ergibt sich aus dem Gedanken, dass die Glättungskonstante gewählt wird, um die gleiche Durchschnittsalter der Daten zu geben, Wie in einem einfachen gleitenden Durchschnitt. Wenn Sie eine 20-Periode einfachen gleitenden Durchschnitt hatte, dann ist das durchschnittliche Alter jeder Dateneingabe 9,5. Man könnte denken, dass das Durchschnittsalter 10 sein sollte, denn das ist die Hälfte von 20 ist, oder 10,5 denn das ist der Durchschnitt der Zahlen 1 bis 20. Aber in der statistischen Konvention, das Alter des jüngsten Teil der Daten ist 0. So das Durchschnittsalter der letzten zwanzig Datenpunkte zu finden, wird von der Suche nach dem Durchschnitt dieser Serie getan: So ist die durchschnittliche Alter der Daten in einem Satz von N Perioden ist: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 Für exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von A , wird es aus der Mathematik der Summierung der Theorie, dass das Durchschnittsalter der Daten ist: 1 - A mdashmdashmdashmdash - A diese beiden Gleichungen Kombination: 1 - aN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash A 2 wir für einen Wert von A lösen kann, die eine gleichsetzt EMA zu einem einfachen gleitenden Durchschnitt Länge: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Sie können, indem Sie auf McClellanMTAaward. pdf einer der ursprünglichen Stücke jemals über dieses Konzept geschrieben lesen. Dort werden wir von P. N. Haurlanrsquos Flugschrift, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan war einer der ersten, der exponentielle gleitende Durchschnitte zu verwenden, die Aktienkurse in den 1960er Jahren zurück zu verfolgen, und wir ziehen es immer noch seine ursprüngliche Terminologie eines XX Trend, und nicht durch eine bestimmte Anzahl von Tagen eines exponentiell gleitenden Durchschnitts aufrufen. Ein großer Grund dafür ist, dass Sie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) nur eine bestimmte Anzahl von Tagen zurückblicken. Alles, was älter als diese Rückblickperiode ist, fällt nicht in die Berechnung ein. Aber mit einer EMA, die alten Daten verschwindet nie wird es immer weniger wichtig für den Wert des gleitenden Durchschnitt. Um zu verstehen, warum Techniker sich um EMAs im Vergleich zu SMAs kümmern, zeigt ein kurzer Blick auf dieses Diagramm einige der Unterschiede. Bei Trendbewegungen nach oben oder unten werden eine 10-Trend - und eine 19-tägige SMA weitgehend zusammen sein. Es ist in Zeiten, in denen die Preise abgehackt sind, oder wenn die Trendrichtung ändert sich, dass wir sehen, die beiden beginnen, sich auseinander zu bewegen. In diesen Fällen wird die 10-Trend in der Regel umarmen die Preis-Aktion stärker, und damit in einer besseren Position, um eine Veränderung zu signalisieren, wenn der Preis überquert. Für viele Menschen macht diese Eigenschaft EMAs ldquobetterrdquo als SMAs, aber ldquobetterrdquo ist im Auge des Betrachters. Der Grund, warum Ingenieure verwendet EMAs seit Jahren, vor allem in der Elektronik, ist, dass sie einfacher zu berechnen sind. Um heute den neuen EMA-Wert zu bestimmen, benötigen Sie nur den EMA-Wert von gesternrsquos, die Glättungskonstante und den heutigen neuen Schlusskurs (oder ein anderes Datum). Aber um eine SMA zu berechnen, müssen Sie jeden Wert in der Zeit für die gesamte Rückblickzeit kennen.