ความแตกต่าง ระหว่าง การเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย และ ค่าเฉลี่ย กลิ้ง

ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยอิงจากราคาข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้: ตามสมการข้างต้นราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาดังกล่าวข้างต้นเท่ากับ 90.66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่ง ข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจากข้อมูลที่เก่ากว่าจะไม่ได้รับการถ่วงน้ำหนักใด ๆ กว่าจุดข้อมูลใกล้จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูล นี่คือที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเข้ามาเล่น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นกับจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากมีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตอันไกลโพ้น ผลรวมของการถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มได้ถึง 1 (หรือ 100) ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆการถ่วงน้ำหนักมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงไม่แสดงในตารางด้านบน ราคาปิดของ AAPLMoving Average หรือ Rolling Average เทคนิคเฉลี่ยที่ใช้ในการดำเนินธุรกิจที่ชื่อว่า rolling average สามารถเรียกได้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เทคนิคเฉลี่ยเหล่านี้มีการคำนวณในทางเดียวกัน ชื่อที่เหมาะสมที่จะใช้สำหรับเทคนิคการเฉลี่ยนี้จริงๆลงมาวิธีการหนึ่งที่ชอบที่จะเห็นภาพเทคนิคนี้ในการดำเนินการทั้งกลิ้งหรือเพียงแค่การย้าย วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยของโรลลิ่งสหากต้องการทำตามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยรวมโปรดดาวน์โหลดตัวอย่างพยากรณ์อากาศแบบกลิ้งขั้นพื้นฐาน เนื่องจากจะใช้เพื่ออธิบายการคำนวณในส่วนนี้ การตัดสินใจครั้งแรกที่ บริษัท ต้องทำเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยของกลิ้งคือจำนวนงวดที่จะได้รับค่าเฉลี่ยที่เรียกว่า n ในตัวอย่าง n 4 งวด นั่นคือข้อมูลประวัติสี่ช่วงจะถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาค่าเฉลี่ยของการกลิ้ง บริษัท ต้องเลือกจำนวนงวดที่ต้องการโดยเฉลี่ยโดยพิจารณาจากปฏิกิริยาตอบสนองที่พวกเขาต้องการให้ค่าเฉลี่ยโดยรวมมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่บันทึกไว้ ระยะเวลาเฉลี่ยที่มากขึ้นค่าเฉลี่ยของกลิ้งจะน้อยกว่าซึ่งหมายความว่าใช้เฉพาะช่วงเวลาไม่กี่อย่างเช่นหนึ่งหรือสองจะให้ค่าการกลิ้งที่ใช้งานได้มาก แต่จากนั้นข้อมูลเพียงเล็กน้อยเท่านั้นอาจใช้ค่าเฉลี่ยมาตรฐานได้เช่นกัน การคำนวณค่าเฉลี่ยกลิ้งต้องใช้ข้อมูลที่บันทึกในช่วงเวลาที่สอดคล้องกันหลายแห่ง โดยปกติแล้วจะมีการใช้ข้อมูลที่ผ่านมาเช่นการขายในอดีตการผลิตหรือแม้กระทั่งผลกำไรก็ตาม ค่าเฉลี่ยกลิ้งนี้มีค่าในอนาคตเรียกว่าการคาดการณ์ พยากรณ์คือการคาดการณ์ที่คำนวณได้ของข้อมูลในอนาคตสำหรับช่วงเวลาธุรกิจถัดไปซึ่งรวมถึงการคาดการณ์รายวันรายสัปดาห์หรือรายเดือนตามจำนวนงวดล่าสุดที่ n ข้อมูลที่บันทึกในอดีตที่ใช้ในการคำนวณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าเฉลี่ยของการกลิ้งสามารถกำหนดเป็นค่าเฉลี่ยที่คำนวณได้อย่างต่อเนื่องโดยคำนวณจากจำนวนงวดล่าสุดของ n ซึ่งกำหนดโดย บริษัท ลองดูตัวอย่างเพื่อดูว่าการคำนวณนี้ทำงานอย่างไร ในตารางที่ 1 ของตัวอย่างการคำนวณครั้งแรกคำนวณเป็นระยะเวลาห้าซึ่งเท่ากับ 775 ซึ่งคำนวณโดยเฉลี่ยสี่ชิ้นส่วนข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุดก่อนช่วงเวลาห้าที่ระบุด้วยเครื่องหมายถูกสีแดงเนื่องจาก n 4 งวดสำหรับตัวอย่างนี้ การคำนวณโดยละเอียดสำหรับการคาดการณ์ระยะเวลาห้าเดือนได้อธิบายไว้ในตารางที่ 2 เมื่อข้อมูลที่แท้จริงสำหรับระยะเวลาห้าถูกเก็บรวบรวมและบันทึกลงในตารางการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาหกสามารถคำนวณได้ การคาดการณ์โดยเฉลี่ยสำหรับรอบระยะเวลาหกมีการคำนวณจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุดสี่ชิ้นก่อนช่วงที่ 6 ข้อมูลโดยเฉลี่ยของช่วงเวลาสองถึงห้าแสดงด้วยเครื่องหมายถูกสีน้ำเงิน การคาดการณ์จะได้รับการบันทึกไว้ในตารางซึ่งเป็นค่าพยากรณ์สีฟ้า 825 สำหรับงวดที่ 6 ในตารางที่ 1 ในตัวอย่าง หากต้องการดูการคำนวณโดยละเอียดสำหรับการคาดการณ์งวดที่หกโปรดดูแถวที่ 2 ในตารางที่ 2 ในตัวอย่าง หากต้องการหาวิธีคำนวณค่าพยากรณ์โดยรวมโดยใช้ตัวแปรสองตัวแปรโปรดอ่านต่อในหน้า 2 เรียนรู้วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยของการกลิ้งเพื่อพยากรณ์อากาศ ส่วนนี้มีคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการคำนวณการคาดการณ์การผลิตโดยรวมของกลิ้งและวิธีคำนวณยอดขายโดยเฉลี่ยของการกลิ้งโดยใช้ตัวอย่างการทำงานสำหรับทั้งสองแผนกของธุรกิจ คาดการณ์การผลิตคาดการณ์การผลิตคาดการณ์การผลิตสามารถคำนวณจำนวนสินค้าที่จะผลิตเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ซื้อของ บริษัท หรือที่เรียกว่าการวางแผนการผลิตหรือการคำนวณจำนวนสินค้าที่จะเก็บในสโตร์ที่เรียกว่าการวางแผนความต้องการ เพื่อทำตามคำแนะนำในการคำนวณการคาดการณ์การผลิตโดยรวมของกลิ้งให้ดาวน์โหลดการคำนวณการผลิตโดยรวมของโรเตอร์ (Computing Rolling Average Manufacturing) คาดการณ์ไฟล์ Microsoft Excel ที่มีตัวอย่างการคำนวณ 2 แบบ ได้แก่ การคำนวณการคาดการณ์การผลิตโดยรวมของกลิ้ง การวางแผนการผลิตในโรงงานผลิตขึ้นอยู่กับปริมาณของหน่วยที่คาดว่าจะเป็นที่ต้องการของผู้ซื้อในอนาคต ดังที่เห็นในหน้า 1 คำนวณค่าพยากรณ์การวางแผนการผลิตกลั่นเฉลี่ยเพื่อทำนายจำนวนหน่วยที่จะผลิต บริษัท ต้องทราบจำนวนหน่วยที่ต้องการในช่วงเวลาที่ผ่านมา ตัวเลขล่าสุดของ n งวดจะเฉลี่ยเพื่อสร้างการคาดการณ์ เมื่อครบหนึ่งเดือนเสร็จสมบูรณ์จำนวนงวดเฉลี่ยของ n งวดเฉลี่ยครั้งล่าสุด n งวด ซึ่งสามารถมองเห็นได้ในตัวอย่าง จำนวนงวดที่ใช้คือสี่งวดตามที่ระบุไว้ในงวด n4 ระยะเวลาห้าเป็นที่คาดการณ์โดยเฉลี่ยระยะเวลาหนึ่งถึงสี่ระยะเวลาหกถูกคาดการณ์โดยค่าเฉลี่ยระยะเวลาสองผ่านห้าเป็นต้น หากมีการใช้ช่วงเวลามากขึ้นในการคำนวณการคาดการณ์โดยเฉลี่ยของรอบการกลิ้งการคาดการณ์จะน้อยลง การใช้เพียงสองถึงสี่ช่วงคือจำนวนปกติของช่วงเวลาที่ บริษัท ผู้ผลิตใช้เพื่อคำนวณการคาดการณ์การวางแผนการผลิต การพยากรณ์ความต้องการของประชากร - (หน้า 2) หลังจากการวิเคราะห์อย่างใกล้ชิด Page 1 ตัวอย่างการพยากรณ์ความต้องการในหน้า 2 อาจมีความคล้ายคลึงกันมาก ตัวอย่างในทั้งสองหน้ามีความเหมือนกัน แต่ในการวางแผนความต้องการข้อมูลทางประวัติศาสตร์ของจำนวนหน่วยที่ขายให้กับผู้ซื้อหรือลูกค้าจะเป็นตัวชี้วัดที่ดีที่สุดในการคำนวณการคาดการณ์การวางแผนความต้องการโดยรวมที่กลิ้งได้แม่นยำมากขึ้น การคำนวณยอดขายเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยคาดการณ์ยอดขายเฉลี่ยเคลื่อนไหวจะถูกคำนวณเช่นเดียวกับการคาดการณ์การผลิต หากต้องการดูการคาดการณ์ยอดขายโดยเฉลี่ยที่เคลื่อนที่โปรดดาวน์โหลดตัวอย่างของพร็อพเพอร์ตี้การขายเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ นี่เป็นไฟล์ Excel เช่นเดียวกับการคาดการณ์การผลิตเครื่องคำนวณโดยเฉลี่ยของเครื่องคำนวณในส่วนก่อนหน้า แต่ไฟล์นี้มีสามหน้า หน้าสองหน้าพิเศษประกอบด้วยตัวอย่างการคาดการณ์การขายโดยเฉลี่ยที่ถ่วงน้ำหนักการขายและการคาดการณ์ยอดขายที่เรียบขึ้นตามไปด้วย Exponential Smoothing Forecast สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวอย่างการคาดการณ์ทั้งสามแบบที่มีอยู่ในตัวอย่างของการคาดการณ์ยอดขายเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูตัวอย่างการทำงานที่สมบูรณ์แบบของการพยากรณ์การขายสำหรับ 3 วิธีการคาดการณ์ Berry, W. L. Jacobs, F. R. Vollmann, T. E. Whybark, D. คลาร์ก การวางแผนการผลิตและการควบคุมการจัดการโซ่อุปทาน (2005) บทที่ 2: การจัดการความต้องการ (p. 17-52) ภาพ: สร้างโดยผู้เขียนบทความนี้ Christopher Kochan Media Files: ไฟล์สื่อทั้งหมดที่ให้ความสำคัญในบทความนี้สร้างขึ้นโดยผู้เขียนคริสโตเฟอร์โคจ็นโดยเฉพาะสำหรับผู้อ่านบทความนี้ Navigation ฉันรู้ว่านี่ทำได้ด้วยการเพิ่มตาม: แต่ฉันต้องการหลีกเลี่ยงการเพิ่ม ฉันมี googled และไม่พบตัวอย่างที่เหมาะสมหรืออ่านได้ โดยทั่วไปฉันต้องการติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของสตรีมกระแสข้อมูลจำนวนจุดลอยโดยใช้ตัวเลข 1000 ครั้งล่าสุดเป็นตัวอย่างข้อมูล วิธีที่ง่ายที่สุดในการทำแบบทดสอบนี้คือการใช้อาร์เรย์แบบวงกลมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายกว่าและพบว่าผลลัพธ์จากอาร์เรย์แบบวงกลมเหมาะกับความต้องการของฉันมากที่สุด ถาม 12 มิ.ย. 12 เวลา 4:38 หากความต้องการของคุณเรียบง่ายคุณอาจลองใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ใส่เพียงแค่คุณสร้างตัวแปรสะสมและเมื่อโค้ดของคุณดูที่ตัวอย่างแต่ละโค้ดจะอัปเดตข้อมูลสะสมด้วยค่าใหม่ คุณสามารถเลือกค่า alpha คงที่ระหว่าง 0 ถึง 1 และคำนวณค่านี้: คุณเพียงแค่หาค่า alpha ที่ผลของตัวอย่างที่กำหนดจะใช้เวลาประมาณ 1000 ตัวอย่างเท่านั้น อืมฉันไม่แน่ใจว่านี่เหมาะกับคุณแล้วตอนนี้ฉันวางมันไว้ที่นี่แล้ว ปัญหาคือ 1000 เป็นหน้าต่างยาวสวยสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายไม่แน่ใจว่ามีอัลฟาที่จะกระจายค่าเฉลี่ยมากกว่า 1000 หมายเลขล่าสุดโดยไม่ต้อง underflow ในการคำนวณจุดลอย แต่ถ้าคุณต้องการค่าเฉลี่ยที่เล็กลงเช่น 30 ตัวเลขหรือมากกว่านี่เป็นวิธีที่ง่ายและรวดเร็วในการดำเนินการ ตอบ 12 มิ.ย. 12 เวลา 4:44 1 ในโพสต์ของคุณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้จะทำให้ตัวแปรอัลฟ่าเป็นตัวแปรได้ ดังนั้นจึงช่วยให้สามารถใช้คำนวณค่าเฉลี่ยของฐานเวลา (เช่นไบต์ต่อวินาที) ถ้าเวลานับตั้งแต่การอัปเดตสะสมครั้งล่าสุดเป็นเวลามากกว่า 1 วินาทีคุณจะยอมให้ alpha เป็น 1.0 มิเช่นนั้นคุณสามารถปล่อยให้ alpha เป็น (usecs ตั้งแต่ update1000000 ครั้งล่าสุด) ndash jxh Jun 12 12 at 6:21 โดยทั่วไปฉันต้องการติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของกระแสอย่างต่อเนื่องของกระแสตัวเลขจุดลอยใช้ล่าสุด 1000 หมายเลขเป็นตัวอย่างข้อมูล โปรดทราบว่าด้านล่างปรับปรุงชุดค่าผสมทั้งหมดเป็นองค์ประกอบที่เพิ่มขึ้นโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการคำนวณ O (N) traversal เพื่อคำนวณผลรวม - จำเป็นสำหรับค่าเฉลี่ย - ตามความต้องการ ทั้งหมดถูกกำหนดเป็นพารามิเตอร์อื่นจาก T เพื่อสนับสนุนเช่น ใช้ยาวนานเมื่อรวม 1000 ยาว s, int สำหรับ char s หรือ double เพื่อรวม float s นี่เป็นบิตที่มีข้อบกพร่องในการที่ numsamples อาจผ่าน INTMAX - ถ้าคุณสนใจคุณสามารถใช้ unsigned long long หรือใช้สมาชิกข้อมูล bool พิเศษเพื่อบันทึกเมื่อเติมคอนเทนเนอร์เป็นครั้งแรกในขณะที่วนรอบ numsamples รอบ (ดีที่สุดแล้วเปลี่ยนชื่อบางอย่างที่ไม่เป็นอันตรายเช่น pos) ตอบ 12 มิ.ย. 12 at 5:19 สมมติว่าตัวดำเนินการ quotvoid (T sample) quot ก็คือ quotvoid operatorltlt (T sample) quot ndash o วันที่ 8 มิ.ย. 14 เวลา 11:52 น. oPhút ahhh เห็นดี จริงฉันตั้งใจจะให้โมฆะดำเนิน () (T ตัวอย่าง) แต่แน่นอนคุณสามารถใช้สิ่งที่คุณต้องการสัญกรณ์. จะแก้ไขขอบคุณ ndash Tony D Jun 8 14 at 14:27 น. 8, 2009: 10:02 น. CST ผู้อ่านไม่กี่คนถามเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและค่าเฉลี่ยที่เป็นไปได้และฉันอยากจะระบุที่อยู่ในโพสต์เพื่อการศึกษา ในแผนภูมิของฉันฉันใช้ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเสด็จพระราชดำเนิน 20 และ 50 (EMA) และเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบง่าย 200 (Simple Moving Average - SMA) ฉันทำเช่นนี้เพราะฉันต้องการให้ค่าเฉลี่ยที่สั้นกว่าเพื่อติดตามราคาใกล้ชิดกับ 8211 และ I8217m ที่สนใจในการแพร่กระจายพร้อมกับ 8216orientation8217 ของ EMA 20 และ 50 แต่ฉันยังต้องการดูราคาเฉลี่ยในช่วง 200 วันทำการที่ไม่ได้รับการชั่งน้ำหนัก ดังนั้นฉันจึงใช้ SMA เพื่อวัตถุประสงค์ในระยะยาว นอกจากนี้กองทุนจำนวนมากยังทำตาม SMA 200 วันหรือสัปดาห์และอาจเป็นข้อมูลทางเทคนิคทั้งหมดที่ใช้ดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะทำให้เกิด 8216reactions8217 และเป็นระดับที่สำคัญในการเฝ้าดู ฉันชอบที่จะใช้ EMA 20 และ 50 เพื่อช่วยในการกำหนดโครงสร้าง (uptrenddowntrend) และเพื่อพัฒนาความเสี่ยงสูงในการเทรดทางการค้าที่มีโอกาสสูง (รายการ) ในสภาพแวดล้อมที่มีแนวโน้ม (ซื้อ pullbacks ถึง 20 หรือ 50 EMA ในแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น , ตัวอย่างเช่น). ดังนั้นความแตกต่างระหว่าง Simple และ Exponential Avery คืออะไร? แทนที่จะสร้างล้อใหม่ให้กับคุณฉันต้องการนำคุณไปยังแหล่งข้อมูลฟรีที่ครอบคลุมมากที่สุดในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ I8217ve บนเว็บซึ่งเป็นบทความเกี่ยวกับ Moving Averages โดย StockCharts8217s ต่อไปนี้เป็นประเด็นสำคัญที่ดึงออกมาจากบทความนั้น: 8220A ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบเกิดจากการคำนวณราคาเฉลี่ยของความปลอดภัยในช่วงเวลาที่ระบุ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดเมื่อเทียบกับราคาที่เก่ากว่า เพื่อลดความล่าช้าในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆช่างเทคนิคมักใช้ EMA ความคิดเริ่มต้นสำหรับบางคนก็คือความไวและสัญญาณที่เร็วขึ้นจะเป็นประโยชน์ นี่ไม่ใช่เรื่องจริงเสมอไปและเป็นปัญหาที่ทำให้นักวิเคราะห์ทางเทคนิคต้องเผชิญกับความแตกต่างระหว่างความไวและความน่าเชื่อถือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเป็นตัวบ่งชี้ที่ล่าช้าและจะเป็นราคาที่สูงขึ้นเสมอไป 8220behind8221 เมื่อราคามีแนวโน้มสูงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำงานได้ดี อย่างไรก็ตามเมื่อราคาไม่ได้มีแนวโน้มที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถให้สัญญาณที่ทำให้เข้าใจผิด 8221 สรุป: 8220 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้นจะใกล้เคียงกับราคาที่เกิดขึ้นจริงอย่างสม่ำเสมอ 8322 คำถามที่ดีฉันต้องการอ้างจากบทความ StreetAuthority8217s MA สำหรับคำตอบสั้น ๆ : 8220 อะไรคือ วัตถุประสงค์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงดัชนีชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนและดังนั้นตามความหมายจะให้สัญญาณช้า โดยการให้น้ำหนักข้อมูลราคาล่าสุดมากขึ้นอย่างมาก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงตัวเลขพยายามเพิ่มความเร็วของสัญญาณ ข้อเสียของการทำเช่นนี้ก็คือสัญญาณที่เร็วกว่านี้บางครั้งอาจเป็นช่วงเวลาก่อนวัยอันควรและทำให้ผู้ค้าที่แกว่งไปมาเป็นตัวบ่งชี้ที่ผิดพลาดในการค้า 8222 ท้ายที่สุดแล้วมันก็ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของคุณและแม้แต่ลักษณะของการรักษาความปลอดภัยที่กำหนด 8211 บางคนมีแนวโน้มที่จะดีกว่า 8216work8217 กับ SMA ขณะที่บางคนทำเช่นนั้นกับ EMA 8211 จะต้องใช้การปฏิบัติและประสบการณ์เพื่อหาสมดุลที่เหมาะกับคุณ ไม่มีคำตอบที่รวดเร็วน่าเสียดาย จากประสบการณ์และรูปแบบการซื้อขายของฉัน I8217ve ได้รับการประนีประนอมและตัดสินใน EMA 20 และ 50 พร้อมด้วย SMA 200 แต่ฉันรู้ว่าผู้ค้าหลายรายทำผลงานได้ดีกับชุดค่าผสมอื่น ๆ เรียกดูบทความทั้งสองนี้เพื่อดูรายละเอียดทั้งหมดและแบ่งปันประสบการณ์ของคุณในส่วนของความคิดเห็นเพื่อให้เราสามารถเรียนรู้จากกันและกัน