Moving Media Lavorato Example

O-Notes sono una serie di note introduttive su argomenti che rientrano nella ampia intestazione del campo di operazioni di ricerca (OR). Essi sono stati inizialmente utilizzati da me in un introduttivo o corso do presso l'Imperial College. Essi sono ora disponibili per l'uso con qualsiasi studenti e docenti interessati o soggette alle seguenti condizioni. Un elenco completo degli argomenti disponibili in OR-Notes può essere trovato qui. Esempi Previsione Previsione esempio 1996 UG esame la domanda di un prodotto in ciascuno degli ultimi cinque mesi è mostrato sotto. Utilizzare una media mobile due mesi per generare una previsione per la domanda nel mese 6. Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,9 per generare una previsione per la domanda per la domanda nel mese 6. Quale di queste due previsioni si preferisce e whythe due mesi in movimento media per mesi 2-5 è dato da: le previsioni per il sesto mese è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per mese 5 m 5 2350. l'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,9 otteniamo: Come prima le previsioni per il mese sei è solo la media per il mese 5 M 5 2386 per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16,67 e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,9 MSD (13-17) sup2 (16,60-19) sup2 (18,76-23) sup2 (22,58-24) sup24 10.44 Nel complesso, allora vediamo che livellamento esponenziale sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 2386 che è stato prodotto da livellamento esponenziale. Previsione esempio 1994 esame UG La tabella seguente mostra la richiesta di un nuovo dopobarba in un negozio per ciascuno degli ultimi 7 mesi. Calcolare una media mobile due mesi per mesi due a sette. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese di otto Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,1 per ricavare una previsione per la domanda nel mese di otto. Quale delle due previsioni per il mese di otto fanno preferisci e perché il negoziante ritiene che i clienti stanno passando a questo nuovo dopobarba da altre marche. Discutere di come si potrebbe modellare questo comportamento di commutazione e indicano i dati che si richiederebbe per confermare se questo passaggio sta avvenendo o meno. La media mobile a due mesi per mesi 2-7 è data da: Le previsioni per il mese di otto è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 7 m 7 46. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,1 noi ottenere: come prima le previsioni per il mese di otto è solo la media per il mese 7 M 7 31.11 31 (come non possiamo avere la domanda frazionaria). Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,1 Nel complesso, allora vediamo che la media mobile due mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 46 che è stato prodotto dalla media mobile a due mesi. Per esaminare il passaggio avremmo bisogno di utilizzare un modello di processo di Markov, dove afferma marche e avremmo bisogno di informazioni allo stato iniziale e il passaggio dei clienti probabilità (dalle indagini). Avremmo bisogno di eseguire il modello sui dati storici per vedere se abbiamo una misura tra il modello e il comportamento storico. Previsione esempio 1992 esame UG La tabella seguente mostra la richiesta di una particolare marca di rasoio in un negozio per ognuno degli ultimi nove mesi. Calcolare una media mobile a tre mesi per mesi tre a nove. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese dieci Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,3 per ricavare una previsione per la domanda nel mese dieci. Quale delle due previsioni per il mese dieci preferisci e perché La media mobile a tre mesi per i mesi da 3 a 9 è data da: Le previsioni per il mese 10 è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 9 m 9 20.33. Quindi (come non possiamo avere la domanda frazionaria) le previsioni per il mese 10 è 20. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,3 otteniamo: Come prima le previsioni per il mese 10 è solo la media per il mese 9 M 9 18.57 19 (come noi non può avere la domanda frazionaria). Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,3 Nel complesso, allora vediamo che la media mobile tre mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 20 che è stato prodotto dalla media mobile di tre mesi. Previsione esempio 1991 esame UG La tabella seguente mostra la richiesta di una particolare marca di fax in un grande magazzino in ciascuno degli ultimi dodici mesi. Calcolare la media mobile di quattro mesi per mesi 4 a 12. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese 13 Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,2 per ricavare una previsione per la domanda nel mese 13. Quale delle due previsioni per il mese 13 fanno preferisci e perché Quali altri fattori, non considerati nel calcolo di cui sopra, potrebbe influenzare la domanda per la macchina di fax nel mese 13 la media mobile a quattro mesi per i mesi da 4 a 12 è data da: m 4 (23 19 15 12) 4 17.25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 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 le previsioni per il mese 13 è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 12 m 12 46.25. Quindi (come non possiamo avere la domanda frazionaria) le previsioni per il mese 13 è 46. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,2 otteniamo: Come prima le previsioni per il mese 13 è solo la media per il mese 12 M 12 38,618 39 (come noi non può avere la domanda frazionaria). Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione (MSD). Se facciamo questo troviamo che per la media mobile e per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0,2 Nel complesso, allora vediamo che la media mobile quattro mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha un MSD inferiore. Quindi preferiamo la previsione di 46 che è stato prodotto dalla media mobile di quattro mesi. domanda di pubblicità variazioni stagionali dei prezzi, sia questa marca e altri marchi generale situazione economica nuova tecnologia Previsione esempio 1989 UG esame La tabella seguente mostra la richiesta di una particolare marca di forno a microonde in un grande magazzino in ciascuno degli ultimi dodici mesi. Calcolare una media mobile di sei mesi per ogni mese. Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese 13 Applicare livellamento esponenziale con una costante livellamento del 0,7 per ricavare una previsione per la domanda nel mese 13. Quale delle due previsioni per il mese 13 preferisci e perché ora non possiamo calcolare un sei mese media mobile finché non avremo almeno 6 osservazioni - cioè possiamo calcolare solamente un tale media di mese 6 in poi. Quindi abbiamo: 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 le previsioni per il mese 13 è solo la media mobile per la mese prima che cioè la media mobile per il mese 12 m 12 38.17. Quindi (come non possiamo avere la domanda frazionaria) le previsioni per il mese 13 è 38. L'applicazione di livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0,7 otteniamo: Medie mobili Se questa informazione è tracciata su un grafico, sembra che questo: Questo dimostra che non c'è un'ampia variazione nel numero di visitatori a seconda della stagione. Ci sono molto meno in autunno e in inverno che la primavera e l'estate. Tuttavia, se volevamo vedere una tendenza del numero di visitatori, potremmo calcolare una media mobile a 4 punti. Facciamo questo, trovando il numero medio di visitatori nei quattro trimestri del 2005: Poi troviamo il numero medio di visitatori negli ultimi tre trimestri del 2005 e il primo trimestre del 2006: poi gli ultimi due trimestri del 2005 e dei primi due quarti 2006: si noti che l'ultima media che possiamo trovare è per gli ultimi due trimestri del 2006 e dei primi due trimestri del 2007. abbiamo trama le medie mobili su un grafico, facendo in modo che ogni media è tracciata al centro dei quattro quarti copre: ora possiamo vedere che c'è una leggera tendenza al ribasso in medie visitors. Moving: cosa sono tra i più popolari indicatori tecnici, le medie mobili sono utilizzati per misurare la direzione del trend corrente. Ogni tipo di media mobile (comunemente scritto in questo tutorial come MA) è un risultato matematico che viene calcolato facendo la media di un certo numero di punti dati del passato. Una volta determinato, la media risultante viene quindi tracciata su un grafico in modo da consentire agli operatori di guardare i dati smussati piuttosto che concentrarsi sulle fluttuazioni di prezzo giorno per giorno che sono insiti in tutti i mercati finanziari. La forma più semplice di una media mobile, opportunamente noto come media mobile semplice (SMA), è calcolato prendendo la media aritmetica di un dato insieme di valori. Ad esempio, per calcolare una media mobile di 10 giorni di base si sommano i prezzi di chiusura degli ultimi 10 giorni e poi dividere il risultato per 10. Nella figura 1, la somma dei prezzi negli ultimi 10 giorni (110) è diviso per il numero di giorni (10) per arrivare alla media a 10 giorni. Se un operatore desidera vedere una media di 50 giorni, invece, lo stesso tipo di calcolo sarebbe fatto, ma includerebbe i prezzi negli ultimi 50 giorni. La media risultante di seguito (11) tiene conto degli ultimi 10 punti di dati al fine di dare ai commercianti un'idea di come un bene ha un prezzo relativamente agli ultimi 10 giorni. Forse vi state chiedendo il motivo per cui gli operatori tecnici chiamano questo strumento un movimento solo un mezzo normale media e non. La risposta è che, come nuovi valori diventano disponibili, i punti di dati più vecchi devono essere eliminati dal set e nuovi punti di dati deve venire a sostituirli. Così, il set di dati è in continuo movimento per tenere conto di nuovi dati non appena disponibili. Questo metodo di calcolo assicura che solo le informazioni correnti viene contabilizzato. In figura 2, una volta che il nuovo valore di 5 viene aggiunto al set, la scatola rossa (che rappresenta gli ultimi 10 punti dati) si sposta verso destra e l'ultimo valore di 15 è scesa dal calcolo. Dato che il relativamente piccolo valore di 5 sostituisce il valore massimo di 15, ci si aspetterebbe di vedere la media della diminuzione insieme di dati, cosa che fa, in questo caso da 11 a 10. Che Do medie mobili assomigliare Una volta che i valori della MA sono stati calcolati, essi vengono tracciati su un grafico e collegate per creare una linea di media mobile. Queste linee curve sono comuni nelle classifiche di operatori tecnici, ma come vengono utilizzati può variare drasticamente (più in seguito). Come si può vedere nella figura 3, è possibile aggiungere più di una media mobile su qualsiasi tabella regolando il numero di periodi di tempo utilizzati nel calcolo. Queste linee curve possono sembrare distrazione o confusione in un primo momento, ma youll abituarsi a loro col passare del tempo. La linea rossa è semplicemente il prezzo medio degli ultimi 50 giorni, mentre la linea blu è il prezzo medio degli ultimi 100 giorni. Ora che avete capito ciò che una media mobile è e quello che sembra, e introduce un diverso tipo di media mobile e di esaminare come si differenzia dal già citato media mobile semplice. La media mobile semplice è estremamente popolare tra i professionisti, ma come tutti gli indicatori tecnici, ha i suoi critici. Molte persone sostengono che l'utilità della SMA è limitata perché ogni punto della serie di dati è ponderata la stessa, indipendentemente da dove si verifica nella sequenza. I critici sostengono che i dati più recenti è più significativo rispetto ai dati meno recenti e dovrebbe avere una maggiore influenza sul risultato finale. In risposta a queste critiche, i commercianti hanno iniziato a dare più peso ai dati recenti, che da allora ha portato all'invenzione di vari tipi di nuovi media, la più famosa delle quali è la media mobile esponenziale (EMA). (Per approfondimenti, consultare Nozioni di base di medie mobili calibrati e cosa è la differenza tra un SMA e un EMA) media mobile esponenziale La media mobile esponenziale è un tipo di media mobile che dà più peso ai prezzi recenti, nel tentativo di renderlo più reattivo alle nuove informazioni. Imparare l'equazione un po 'complicato per il calcolo di un EMA può essere inutile per molti commercianti, dal momento che quasi tutti i pacchetti grafici fanno i calcoli per voi. Tuttavia, per voi la matematica geek là fuori, qui è l'equazione EMA: Quando si utilizza la formula per calcolare il primo punto della EMA, si può notare che non vi è alcun valore disponibile da utilizzare come EMA precedente. Questo piccolo problema può essere risolto avviando il calcolo con una media mobile semplice e continuando con la formula di cui sopra da lì. Vi abbiamo fornito con un foglio di calcolo di esempio che include esempi reali di come calcolare sia una semplice media mobile e una media mobile esponenziale. La differenza tra l'EMA e SMA Ora che avete una migliore comprensione di come il SMA e l'EMA sono calcolati, consente di dare un'occhiata a come queste medie differiscono. Osservando il calcolo della EMA, si noterà che maggiormente l'accento è posto sui recenti punti di dati, il che rende un tipo di media ponderata. In figura 5, il numero di periodi di tempo utilizzati in ogni media è identico (15), ma l'EMA risponde più velocemente alle variazioni dei prezzi. Si noti come l'EMA ha un valore più alto quando il prezzo è in aumento, e cade più veloce della SMA quando il prezzo è in declino. Questa risposta è la ragione principale per cui molti operatori preferiscono utilizzare l'EMA sopra la SMA. Cosa significano i diversi medie mobili giorni medi sono un indicatore del tutto personalizzabile, il che significa che l'utente può scegliere liberamente qualunque arco di tempo che vogliono durante la creazione del media. I periodi più comuni utilizzati in medie mobili sono 15, 20, 30, 50, 100 e 200 giorni. Più breve è l'intervallo di tempo utilizzato per creare la media, più sensibile sarà alle variazioni di prezzo. Più lungo è il periodo di tempo, meno sensibili, o più levigata fuori, la media sarà. Non vi è alcun periodo di tempo giusto da utilizzare durante la configurazione degli medie mobili. Il modo migliore per capire quale funziona meglio per voi è quello di sperimentare un certo numero di diversi periodi di tempo fino a trovare quello che si adatta la vostra strategia. Medie mobili: come usarli