Rata-rata pergerakan rata-rata yang merata secara eksponensial adalah rata-rata bergerak tertimbang di mana faktor beratnya adalah kekuatan S. Konstanta pemulusan. Rata-rata pergerakan yang dipercepat secara eksponensial dihitung dari semua data yang terkumpul sejauh ini, bukan dipotong setelah beberapa hari. Untuk hari d rata-rata bergerak yang dipercepat secara eksponensial adalah: Tapi ini hanya urutan geometris. Istilah berikutnya dalam urutan seperti itu diberikan oleh: A d (1- S) M d SA d -1. Perhitungan dipercepat dan pemahaman disajikan jika kita mengganti: P 1- S untuk S ke persamaan untuk istilah berikutnya. Dengan melakukan aljabar kecil, kami menemukan: Perumusan ini membuat operasi perataan sangat intuitif. Setiap hari, kita mengambil nomor tren lama A d -1. Hitunglah perbedaan antara itu dan pengukuran hari ini M d. Maka tambahkan persentase dari perbedaan P ke nilai trend lama yang baru. Jelas, semakin dekat P adalah 1 (dan karenanya mendekati S adalah nol), semakin besar pengaruh pengukuran baru terhadap tren. Jika P 1, nilai tren lama A d -1 membatalkan dan rata-rata bergerak melacak data secara tepat. Misalnya, dengan konstanta pemulusan S 0,9 yang kita gunakan pada data bobot, kita menghitung nilai tren baru A d dari nilai tren sebelumnya A d -1 dan todays weight M d as: Dalam diskusi rata-rata pergerakan rata-rata merata, terutama keuangan mereka. Aplikasi, waspadai membingungkan konstanta smoothing S dengan bentuk varian P 1- S yang diperkenalkan untuk menyederhanakan perhitungan dan membuat efek data baru pada moving average lebih terlihat. P sering disebut sebagai persentase smoothing istilah 10 smoothing mengacu pada perhitungan di mana P 101000.1 dan karenanya S 0.9.OR-Notes adalah serangkaian catatan pengantar tentang topik yang termasuk dalam judul penelitian bidang operasi yang luas ( ATAU). Mereka awalnya digunakan oleh saya dalam kursus perkenalan ATAU yang saya berikan di Imperial College. Mereka sekarang tersedia untuk digunakan oleh siswa dan guru yang tertarik atau tunduk pada kondisi berikut. Daftar lengkap topik yang tersedia di OR-Notes dapat ditemukan di sini. Contoh peramalan Peramalan contoh 1996 UG exam Permintaan produk dalam setiap lima bulan terakhir ditunjukkan di bawah ini. Gunakan rata-rata pergerakan dua bulan untuk menghasilkan perkiraan permintaan di bulan 6. Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,9 untuk menghasilkan perkiraan permintaan permintaan di bulan 6. Manakah dari kedua perkiraan yang Anda inginkan dan mengapa perpindahan kedua bulan ini Rata-rata untuk bulan dua sampai lima diberikan oleh: Prakiraan untuk bulan ke enam hanyalah rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak untuk bulan 5 m 5 2350. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan sebesar 0,9, kita mendapatkan: Seperti sebelumnya Ramalan untuk bulan enam hanya rata-rata untuk bulan 5 M 5 2386 Untuk membandingkan dua prakiraan kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 dan untuk rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta smoothing 0,9 MSD (13 - 17) sup2 10.44 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa pemulusan eksponensial tampaknya memberikan perkiraan satu bulan terbaik di depan karena memiliki MSD yang lebih rendah. Makanya kita lebih memilih ramalan 2386 yang telah diproduksi oleh smoothing eksponensial. Peramalan contoh ujian UG 1994 Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan aftershave baru di toko untuk masing-masing 7 bulan terakhir. Hitung moving average dua bulan untuk bulan dua sampai tujuh. Berapa perkiraan Anda untuk permintaan di bulan delapan Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,1 untuk menurunkan perkiraan permintaan di bulan ke delapan. Manakah dari dua prakiraan untuk bulan delapan yang Anda sukai dan mengapa penjaga toko percaya bahwa pelanggan beralih ke merek baru ini dari merek lain. Diskusikan bagaimana Anda bisa memodelkan perilaku switching ini dan menunjukkan data yang Anda perlukan untuk mengkonfirmasi apakah peralihan ini terjadi atau tidak. Rata-rata pergerakan dua bulan untuk bulan kedua sampai tujuh diberikan oleh: Perkiraan untuk bulan ke delapan hanya merupakan rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak untuk bulan 7 m 7 46. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,1 Dapatkan: Seperti sebelum perkiraan untuk bulan ke delapan hanya rata-rata untuk bulan 7 M 7 31.11 31 (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional). Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak dan rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,1 keseluruhan, maka kita melihat bahwa rata-rata pergerakan dua bulan tampaknya menghasilkan perkiraan satu bulan yang terbaik karena memiliki MSD lebih rendah. Makanya kita lebih memilih perkiraan 46 yang telah dihasilkan oleh moving average dua bulan. Untuk memeriksa peralihan kita perlu menggunakan model proses Markov, di mana negara merek dan kita memerlukan informasi keadaan awal dan probabilitas switching pelanggan (dari survei). Kita perlu menjalankan model pada data historis untuk melihat apakah kita memiliki kesesuaian antara model dan perilaku historis. Peramalan contoh ujian UG 1992 Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek pisau cukur tertentu di toko untuk masing-masing sembilan bulan terakhir. Hitung rata-rata pergerakan tiga bulan selama bulan tiga sampai sembilan. Berapa perkiraan perkiraan permintaan Anda pada bulan ke sepuluh Terapkan smoothing eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,3 untuk mendapatkan perkiraan permintaan pada bulan ke sepuluh. Manakah dari dua perkiraan untuk sepuluh bulan yang Anda inginkan dan mengapa rata-rata moving average tiga bulan untuk bulan 3 sampai 9 diberikan oleh: Prakiraan untuk bulan ke 10 hanya merupakan rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata pergerakan untuk bulan 9 m 9 20.33. Oleh karena itu (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional) perkiraan untuk 10 bulan adalah 20. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,3 kita dapatkan: Seperti sebelum perkiraan untuk bulan ke 10 hanya rata-rata untuk bulan 9 M 9 18.57 19 (seperti kita Tidak dapat memiliki permintaan fraksional). Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak dan rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,3 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa rata-rata pergerakan tiga bulan tampaknya menghasilkan perkiraan satu bulan yang terbaik karena memiliki MSD lebih rendah. Makanya kami lebih memilih perkiraan 20 yang telah dihasilkan oleh moving average tiga bulan. Peramalan contoh ujian UG 1991 Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek mesin faks tertentu di sebuah toserba dalam masing-masing dua belas bulan terakhir. Hitung moving average empat bulan untuk bulan 4 sampai 12. Berapa perkiraan perkiraan permintaan Anda di bulan 13 Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,2 untuk mendapatkan perkiraan permintaan di bulan 13. Manakah dari dua perkiraan untuk bulan 13 apakah Anda lebih suka dan mengapa Faktor lain apa, yang tidak dipertimbangkan dalam perhitungan di atas, mungkin mempengaruhi permintaan untuk mesin faks di bulan 13 Rata-rata moving average empat bulan untuk bulan ke 4 sampai 12 diberikan oleh: m 4 (23 19 15 12) 4 17.25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19 19) 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) 4 28 m 8 (33 32 30 27) 4 30,5 m 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35,75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46,25 Prakiraan untuk bulan ke 13 hanyalah rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak Untuk bulan 12 m 12 46,25. Oleh karena itu (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional) perkiraan untuk bulan ke 13 adalah 46. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,2 kita dapatkan: Seperti sebelum perkiraan untuk bulan ke 13 hanya rata-rata untuk bulan 12 M 12 38.618 39 (seperti kita Tidak dapat memiliki permintaan fraksional). Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak dan rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,2 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa rata-rata pergerakan empat bulan tampaknya menghasilkan perkiraan satu bulan yang terbaik karena memiliki MSD lebih rendah. Makanya kita lebih memilih perkiraan 46 yang telah dihasilkan oleh rata-rata pergerakan empat bulan. Perubahan permintaan harga iklan musiman, kedua merek dan merek lain ini situasi ekonomi umum teknologi baru Peramalan contoh 1989 UG exam Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek microwave oven tertentu di sebuah department store dalam masing-masing dua belas bulan terakhir. Hitung moving average enam bulan untuk setiap bulannya. Berapa perkiraan Anda untuk permintaan di bulan 13 Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,7 untuk mendapatkan perkiraan permintaan pada bulan 13. Manakah dari dua perkiraan untuk bulan 13 yang Anda inginkan dan mengapa Sekarang kita tidak dapat menghitung enam Bulan bergerak sampai kita memiliki setidaknya 6 pengamatan - yaitu kita hanya bisa menghitung rata-rata seperti itu dari bulan ke 6 dan seterusnya. Oleh karena itu kita memiliki: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32.00 m 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32.67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38.17 Prakiraan untuk bulan 13 hanyalah rata-rata pergerakan untuk Bulan sebelumnya yaitu moving average untuk bulan 12 m 12 38.17. Oleh karena itu (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional) perkiraan untuk bulan ke 13 adalah 38. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan sebesar 0,7 yang kita dapatkan: Rata-rata Bergerak Rata-Rata: Dasar-dasar Selama bertahun-tahun, teknisi telah menemukan dua masalah dengan rata-rata pergerakan sederhana. Masalah pertama terletak pada kerangka waktu moving average (MA). Sebagian besar analis teknikal percaya bahwa aksi harga. Harga saham pembukaan atau penutupan, tidak cukup untuk mengandalkan prediksi pembelian atau penjualan sinyal aksi crossover MA yang tepat. Untuk mengatasi masalah ini, analis sekarang menetapkan bobot lebih banyak pada data harga terbaru dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial (EMA). (Pelajari lebih lanjut dalam Menjelajahi Nilai Pindah yang Dipengaruhi Secara Eksponensial). Contoh Misalnya, menggunakan MA 10 hari, seorang analis akan mengambil harga penutupan pada hari ke 10 dan memperbanyak angka ini pada tanggal 10, hari kesembilan sampai sembilan, kedelapan Hari ke delapan dan seterusnya ke MA yang pertama. Setelah total telah ditentukan, analis kemudian akan membagi jumlahnya dengan penambahan pengganda. Jika Anda menambahkan pengganda contoh MA 10-hari, jumlahnya 55. Indikator ini dikenal sebagai rata-rata bergerak tertimbang linear. (Untuk bacaan terkait, lihat Simple Moving Averages Making Trends Stand Out.) Banyak teknisi percaya diri dengan rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial (EMA). Indikator ini telah dijelaskan dengan berbagai cara sehingga membingungkan para siswa dan investor. Mungkin penjelasan terbaiknya berasal dari John J. Murphys Technical Analysis Of The Financial Markets, (diterbitkan oleh New York Institute of Finance, 1999): Rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial membahas kedua masalah yang terkait dengan moving average sederhana. Pertama, rata-rata merapikan secara eksponensial memberi bobot lebih besar pada data yang lebih baru. Oleh karena itu, ini adalah rata-rata bergerak tertimbang. Tapi sementara itu memberi informasi yang kurang penting untuk data harga terakhir, itu termasuk dalam penghitungannya semua data dalam kehidupan instrumen. Selain itu, pengguna dapat menyesuaikan bobot untuk memberi bobot lebih besar atau lebih kecil ke harga hari terakhir, yang ditambahkan ke persentase nilai hari sebelumnya. Jumlah dari kedua nilai persentase tersebut menambahkan hingga 100. Misalnya, harga hari terakhir dapat diberi bobot 10 (0,10), yang ditambahkan ke hari sebelumnya dengan berat 90 (0,90). Ini memberi hari terakhir 10 dari total bobot. Ini setara dengan rata-rata 20 hari, dengan memberikan harga hari terakhir dengan nilai lebih kecil dari 5 (0,05). Gambar 1: Exponentially Moving Average Rata-rata Bagan di atas menunjukkan Indeks Komposit Nasdaq dari minggu pertama di bulan Agustus 2000 sampai 1 Juni 2001. Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, EMA, yang dalam kasus ini menggunakan data harga penutupan selama suatu Periode sembilan hari, memiliki sinyal jual yang pasti pada 8 September (ditandai dengan panah bawah hitam). Ini adalah hari dimana indeks menembus di bawah level 4.000. Panah hitam kedua menunjukkan kaki ke bawah yang benar-benar diharapkan oleh teknisi. Nasdaq tidak bisa menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah di 1619.58 pada 4 April. Uptrend 12 Apr ditandai dengan panah. Di sini indeks ditutup pada 1.961,46, dan teknisi mulai melihat fund manager institusional mulai mengambil beberapa penawaran seperti Cisco, Microsoft dan beberapa isu terkait energi. (Baca artikel terkait kami: Amplop Rata-rata Bergerak: Menyempurnakan Alat Perdagangan Populer dan Memindahkan Bouncing Rata-rata.) Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan.
No comments:
Post a Comment