Exponentiell Gleitender Durchschnitt Prognose

Exponentielle Glättung Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für die Wiederveröffentlichung. Wenn die Menschen zuerst den Begriff Exponential Glättung begegnen, können sie denken, dass klingt wie eine Hölle von viel Glättung, was Glättung ist sie dann beginnen, eine komplizierte mathematisch vorstellen Berechnung, die wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik zu verstehen, und hoffe, es ist eine eingebaute Excel-Funktion zur Verfügung, wenn sie jemals brauchen, um es zu tun Die Realität der exponentiellen Glättung ist weit weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, exponentielle Glättung ist Eine sehr einfache rechnung, die eine ganz einfache aufgabe ausführt Es hat nur einen komplizierten Namen, denn was technisch geschieht als Ergebnis dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um die exponentielle Glättung zu verstehen, hilft es, mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und eines zu beginnen Paar andere gängige Methoden verwendet, um Glättung zu erreichen. Was ist Glättung. Smoothing ist eine sehr häufige statistische p In der Tat, wir regelmäßig begegnen geglätteten Daten in verschiedenen Formen in unserem täglichen Leben 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, Sie Wird schnell verstehen, das Konzept der Glättung Zum Beispiel haben wir nur den wärmsten Winter auf Rekord erlebt Wie können wir das gut beurteilen Nun beginnen wir mit Datensätzen der täglichen Hoch - und Tieftemperaturen für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen Das verlässt uns mit einer Menge von Zahlen, die um ein bisschen herumspringen, es ist nicht wie jeden Tag dieser Winter war wärmer als die entsprechenden Tage aus allen früheren Jahren Wir brauchen eine Nummer, die all das aus den Daten springt, so dass wir es leichter machen können Vergleichen Sie einen Winter mit dem nächsten Entfernen des Sprungs um in den Daten heißt Glättung, und in diesem Fall können wir einfach einen einfachen Durchschnitt verwenden, um die Glättung zu erreichen. In der Nachfrage Vorhersage verwenden wir Glättung zu entfernen E zufälliges Variation Lärm von unserer historischen Nachfrage Dies ermöglicht es uns, besser zu identifizieren Nachfrage Muster in erster Linie Trend und Saisonalität und Nachfrage Ebenen, die verwendet werden können, um die zukünftige Nachfrage zu schätzen Der Lärm in der Nachfrage ist das gleiche Konzept wie das tägliche Springen um die Temperatur Daten Nicht überraschend , Die häufigste Art und Weise Menschen entfernen Lärm aus der Nachfrage Geschichte ist es, einen einfachen Durchschnitt oder genauer gesagt, ein gleitender Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt verwendet nur eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um den Durchschnitt zu berechnen, und diese Perioden bewegen sich als Zeit vergeht Zum Beispiel, wenn Ich bin mit einem 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, und heute ist der 1. Mai, ich m mit einem durchschnittlichen Nachfrage, die im Januar, Februar, März und April aufgetreten ist Am 1. Juni werde ich die Nachfrage von Februar, März, April, Und May. Weighted gleitenden Durchschnitt. Wenn wir mit einem Durchschnitt verwenden wir die gleiche Bedeutung Gewicht auf jeden Wert in der Datensatz Im 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, jeden Monat repräsentiert 25 der gleitenden Durchschnitt Wenn die Nachfrage h Um die zukünftige Nachfrage und vor allem die künftige Tendenz zu projizieren, ist es logisch, zu dem Schluss zu kommen, dass Sie eine neuere Geschichte haben möchten, um einen größeren Einfluss auf Ihre Prognose zu haben. Wir können unsere gleitende Durchschnittsberechnung anpassen, um verschiedene Gewichte für jede Periode anzuwenden Unsere gewünschten Ergebnisse Wir geben diese Gewichte als Prozentsatz aus, und die Summe aller Gewichte für alle Perioden muss bis zu 100 addieren. Wenn wir uns entscheiden, dass wir 35 als das Gewicht für die nächste Periode in unserem 4-Monats-gewichteten gleitenden Durchschnitt anwenden möchten, Wir können 35 von 100 zu subtrahieren, um zu finden, dass wir noch 65 übrig haben, 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.Exponential Glättung. Wenn wir zurück zu dem Konzept der Anwendung eines Gewichts auf die jüngste Periode wie 35 im vorherigen Beispiel und Ausbreitung der restlichen Gewicht berechnet durch Subtraktion der jüngsten Zeitraum Gewicht von 35 von 100 zu 65 bekommen, haben wir die grundlegende bauen Blöcke für unsere exponentielle Glättungsberechnung Die steuernde Eingabe der exponentiellen Glättungsberechnung wird als Glättungsfaktor bezeichnet, der auch als Glättungskonstante bezeichnet wird. Sie stellt im Wesentlichen die Gewichtung dar, die auf die jüngste Periodenanforderung angewendet wird. So, wo wir 35 als Gewichtung für die Die jüngste Periode in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung, könnten wir auch wählen, um 35 als Glättungsfaktor in unserer exponentiellen Glättungsberechnung zu verwenden, um einen ähnlichen Effekt zu erhalten. Der Unterschied zu der exponentiellen Glättungsrechnung ist, dass anstatt uns auch herauszufinden, wie viel Gewicht auf jede vorherige Periode gelten, wird der Glättungsfaktor verwendet, um automatisch zu tun. So kommt hier der exponentielle Teil Wenn wir 35 als Glättungsfaktor verwenden, wird die Gewichtung der letzten Periode s Nachfrage 35 Die Gewichtung der nächsten Die jüngste Periode s verlangt die Zeit vor dem jüngsten wird 65 von 35 65 kommt von subtrahieren 35 von 100 Dies entspricht 22 75 Gewichtung für diesen Zeitraum, wenn Sie die Mathematik. Die nächste jüngste Periode s Nachfrage wird 65 von 65 von 35, was entspricht 14 79 Die Periode davor wird als 65 von 65 von 65 von 35 gewichtet werden, was entspricht 9 61, und so weiter Und das geht zurück durch alle Ihre vorherigen Perioden den ganzen Weg zurück zum Anfang der Zeit oder der Punkt, an dem Sie begonnen haben, exponentielle Glättung für das jeweilige Item. Sie vermutlich denken, dass s wie ein Ganzes aussieht Viel Mathe Aber die Schönheit der exponentiellen Glättung Berechnung ist, dass anstatt mit jeder vorherigen Periode neu zu berechnen, jedes Mal, wenn Sie eine neue Periode s Nachfrage erhalten, verwenden Sie einfach die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung aus der vorherigen Periode, um alle vorherigen zu repräsentieren Perioden. Wenn Sie verwirrt noch Dies wird mehr Sinn machen, wenn wir uns die tatsächliche Berechnung. Typisch verweisen wir auf die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung als die nächste Periode Prognose In Wirklichkeit ist die ultimative Prognose Braucht ein wenig mehr Arbeit, aber für die Zwecke dieser spezifischen Berechnung werden wir es als die Prognose verweisen. Die exponentielle Glättung Berechnung ist wie folgt. Die jüngste Periode s Nachfrage multipliziert mit dem Glättungsfaktor PLUS Die jüngste Periode s Prognose Multipliziert mit einem Minus der Glättungsfaktor. Die jüngste Periode s fordert S der Glättungsfaktor, der in Dezimalform dargestellt wird, so würde 35 als 0 35 F dargestellt werden. Die jüngste Periode s prognostiziert die Ausgabe der Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode Ein Glättungsfaktor von 0 35. Es wird nicht viel einfacher als das. Wenn Sie sehen können, alles, was wir für Dateneingaben brauchen, sind hier die jüngste Periode s Nachfrage und die jüngste Periode s Prognose Wir wenden die Glättung Faktor Gewichtung an die Die jüngste Periode s forderte die gleiche Weise wie wir in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung haben. Dann wenden wir die verbleibende Gewichtung 1 minus der Glättungsfaktor auf die jüngste Periode s prognose an Periode s Prognose wurde auf der Grundlage der vorherigen Periode s Nachfrage und der vorherigen Periode s Prognose, die auf der Nachfrage für den Zeitraum vor diesem und die Prognose für den Zeitraum vor diesem, die auf der Nachfrage für den Zeitraum davor basiert basiert erstellt wurde Und die Prognose für die Zeit vor dem, die auf der Periode vor diesem basiert. Sie können sehen, wie alle vorherigen Periode s Nachfrage in der Berechnung dargestellt werden, ohne tatsächlich zurückzukehren und neu zu berechnen. Und das ist, was die anfängliche Popularität fuhr Von exponentieller Glättung Es war nicht, weil es einen besseren Job der Glättung als gewichtet gleitenden Durchschnitt, es war, weil es einfacher war, in einem Computer-Programm zu berechnen und weil Sie didn t müssen darüber nachzudenken, welche Gewichtung, um vorherige Perioden oder wie viele geben Vorherige Perioden zu verwenden, wie Sie in gewichteten gleitenden Durchschnitt Und, weil es klang nur kühler als gewichtet gleitenden Durchschnitt. In der Tat könnte man argumentieren, dass gewichtete gleitenden Durchschnitt bietet gr Esser Flexibilität, da Sie mehr Kontrolle über die Gewichtung der vorherigen Perioden haben Die Realität ist entweder von diesen können respektable Ergebnisse liefern, also warum nicht mit einfacher und kühler klingen. Exponential Glättung in Excel. Let s sehen, wie dies tatsächlich in einer Kalkulationstabelle aussehen würde Mit echten data. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht für die Wiederveröffentlichung verfügbar. In Abbildung 1A haben wir eine Excel-Tabelle mit 11 Wochen Nachfrage und eine exponentiell geglättete Prognose, die aus dieser Nachfrage berechnet wurde, habe ich einen Glättungsfaktor von 25 verwendet 0 25 in Zelle C1 Die aktuelle aktive Zelle ist Zelle M4, die die Prognose für Woche 12 enthält. Sie können in der Formelleiste sehen, die Formel ist L3 C1 L4 1- C1 Also die einzigen direkten Eingaben zu dieser Berechnung sind die vorherige Periode s Nachfrage Zelle L3, die vorherige Periode s Prognose Zelle L4 und die Glättungsfaktor Zelle C1, die als absolute Zelle Referenz C1.Wenn wir eine exponentielle Glättung Berechnung beginnen, müssen wir manuell stecken den Wert für die 1s T Prognose Also in Zelle B4, anstatt einer Formel, haben wir nur die Nachfrage aus dem gleichen Zeitraum wie die Prognose In Zelle C4 haben wir unsere erste exponentielle Glättung Berechnung B3 C1 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 Periode s Prognosezelle basiert und die vorherige Periode s Nachfragezelle, so dass jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung erbt Die Ausgabe der vorherigen exponentiellen Glättungsberechnung Das ist, wie jede vorherige Periode s Nachfrage in der letzten Periode s Berechnung dargestellt wird, obwohl diese Berechnung nicht direkt auf diese vorherigen Perioden Bezug nimmt Wenn Sie möchten, können Sie Excel s Trace Präzedenzfälle verwenden Funktion Um dies zu tun, klicken Sie auf Cell M4, dann auf der Multifunktionsleiste Excel 2007 oder 2010 klicken Sie auf die Registerkarte Formeln, dann klicken Sie auf Trace Precedents Es wird Verbindungslinien auf die 1. Ebene der Präzedenzfälle zu ziehen, aber wenn Du klickst immer auf Trace Precedents, die es verbindet Linien zu allen vorherigen Perioden, um Ihnen die ererbten Beziehungen zu zeigen. Jetzt sehen Sie, was exponentielle Glättung für uns. Figure 1B zeigt ein Liniendiagramm unserer Nachfrage und Prognose Sie Fall sehen, wie die exponentiell geglättet Prognose beseitigt die meisten der Zacken, die von der wöchentlichen Nachfrage herumspringen, aber immer noch gelingt, dem zu folgen, was ein Aufwärtstrend bei der Nachfrage zu sein scheint. Sie werden auch feststellen, dass die geglättete Prognoselinie tendenziell niedriger ist als die Nachfragelinie. Dies ist bekannt als Trend Verzögerung und ist eine Nebeneffekt des Glättungsprozesses Jedes Mal, wenn Sie die Glättung verwenden, wenn ein Trend vorliegt, wird Ihre Prognose hinter dem Trend liegen. Dies gilt für jede Glättungstechnik. Wenn wir diese Kalkulationstabelle fortsetzen und mit der Eingabe von niedrigeren Nachfragezahlen beginnen würden Einen Abwärtstrend zu machen, würden Sie die Nachfragelinie fallen sehen, und die Trendlinie bewegt sich über ihm, bevor sie anfängt, dem Abwärtstrend zu folgen. Das ist, warum ich vorher das ou erwähnt habe Tput von der exponentiellen Glättung Berechnung, die wir eine Prognose nennen, braucht noch etwas mehr Arbeit Es gibt viel mehr zu prognostizieren als nur Glättung der Beulen in der Nachfrage Wir müssen zusätzliche Anpassungen für Dinge wie Trend Verzögerung, Saisonalität, bekannte Ereignisse, die können Effekt-Nachfrage, etc. Aber alles, was außerhalb des Umfangs dieses Artikels ist. Sie ​​werden wahrscheinlich auch in Begriffe wie doppel-exponentielle Glättung und Triple-exponentielle Glättung Diese Begriffe sind ein bisschen irreführend, da Sie nicht re-Glättung der Nachfrage mehrmals Sie Könnte, wenn du willst, aber das ist nicht der Punkt hier Diese Begriffe stellen mit exponentieller Glättung auf zusätzliche Elemente der Prognose dar So mit einfacher exponentieller Glättung, Sie glätten die Basis Nachfrage, aber mit doppelter exponentieller Glättung glätten Sie die Basis Nachfrage plus Der Trend, und mit Triple-Exponential-Glättung glätten Sie die Basis-Nachfrage plus den Trend plus die Saisonalität. Die am häufigsten gestellte Frage über exp Onential Glättung ist, wo bekomme ich meinen Glättungsfaktor Hier gibt es keine magische Antwort, du musst verschiedene Glättungsfaktoren mit deinen Bedarfsdaten testen, um zu sehen, was dir die besten Ergebnisse gibt. Es gibt Berechnungen, die automatisch den Glättungsfaktor einstellen und ändern können Unter dem Begriff adaptive Glättung, aber Sie müssen vorsichtig mit ihnen sein Es gibt einfach keine perfekte Antwort und Sie sollten nicht blind implementieren jede Berechnung ohne gründliche Prüfung und die Entwicklung eines gründlichen Verständnis dessen, was diese Berechnung Sie sollten auch laufen, was-wenn Szenarien zu Sehen Sie, wie diese Berechnungen auf Änderungsänderungen reagieren, die derzeit nicht in den Bedarfsdaten vorhanden sind, die Sie für das Testen verwenden. Das Datenbeispiel, das ich vorher verwendete, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, in der Sie wirklich einige andere Szenarien testen müssen Zeigt einen etwas konsequenten Aufwärtstrend Viele große Unternehmen mit sehr teuren Prognosesoftware haben sich in der Nicht-So-dist in große Schwierigkeiten gebracht Ameisen Vergangenheit, wenn ihre Software-Einstellungen, die für eine wachsende Wirtschaft gezwickt wurden nicht gut reagieren, wenn die Wirtschaft begann stagniert oder schrumpft Dinge wie dies geschehen, wenn Sie nicht verstehen, was Ihre Berechnungen Software tatsächlich tut Wenn sie verstanden ihre Prognose-System, würden sie haben Bekannt, dass sie brauchen, um zu springen und etwas zu ändern, wenn es plötzliche dramatische Änderungen an ihrem business. So dort haben Sie es die Grundlagen der exponentiellen Glättung erklärt Wollen Sie mehr über die Verwendung von exponentiellen Glättung in einer tatsächlichen Prognose wissen, schauen Sie sich mein Buch Inventory Management Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht für die Wiederveröffentlichung verfügbar. Dave Piasecki ist Eigentümer Betreiber von Inventory Operations Consulting LLC ein Beratungsunternehmen, das Dienstleistungen im Zusammenhang mit Bestandsführung, Material Handling und Lager-Operationen hat Er über 25 Jahre Erfahrung in der Betriebsführung Und kann über seine Website erreicht werden, wo er zusätzlich unterhält Relevante information. My Business. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. Die 12- und 26-Tage-EMAs sind die beliebtesten Kurzzeit-Mittelwerte, und sie werden verwendet, um Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz zu schaffen MACD und der prozentuale Preis-Oszillator PPO Im Allgemeinen werden die 50- und 200-Tage-EMAs als Signale von langfristigen Trends verwendet. Trader, die technische Analyse verwenden, finden bewegte Durchschnitte sehr nützlich und aufschlussreich, wenn sie richtig angewendet werden, aber schaffen Verwüstung, wenn sie unsachgemäß verwendet werden Werden fehlinterpretiert Alle gleitenden Mittelwerte, die üblicherweise in der technischen Analyse verwendet werden, sind ihrer Natur nach rückläufige Indikatoren Folglich sollten die Schlussfolgerungen, die aus der Anwendung eines gleitenden Durchschnitts auf eine bestimmte Marktkarte gezogen werden, darin bestehen, eine Marktbewegung zu bestätigen oder ihre Stärke anzugeben. Zu der Zeit, in der eine gleitende durchschnittliche Indikatorlinie eine Änderung vorgenommen hat, um einen bedeutenden Marktzugang zu reflektieren, hat der optimale Punkt des Markteintritts bereits eine EMA verabschiedet Dient dazu, dieses Dilemma zu einem gewissen Grad zu lindern Weil die EMA-Berechnung mehr Gewicht auf die neuesten Daten legt, umarmt sie die Preisaktion ein bisschen fester und reagiert daher schneller Dies ist wünschenswert, wenn eine EMA verwendet wird, um ein Handelseintragssignal abzuleiten EMA. Like alle gleitenden durchschnittlichen Indikatoren, sie sind viel besser geeignet für Trending-Märkte Wenn der Markt in einem starken und anhaltenden Aufwärtstrend ist, wird die EMA-Indikatorlinie auch einen Aufwärtstrend und umgekehrt für einen Down-Trend zeigen. Ein wachsamer Trader wird nicht nur bezahlen Aufmerksamkeit auf die Richtung der EMA-Linie, aber auch die Beziehung der Änderungsrate von einer Bar zur nächsten Zum Beispiel, da die Preiswirkung eines starken Aufwärtstrends beginnt zu glätten und umgekehrt, die EMA s Rate von Wechsel von einem bar zu Die nächste wird beginnen zu verkleinern bis zu diesem Zeitpunkt, dass die Indikatorlinie abflacht und die Änderungsrate Null ist. Wegen der nacheilenden Wirkung, bis zu diesem Punkt oder sogar ein paar Takte vorher, sollte die Preisaktion bereits revers sein Ed Es folgt daraus, dass die Beobachtung einer konsequenten Abnahme der Änderungsrate der EMA selbst als Indikator verwendet werden könnte, der dem Dilemma, das durch die nacheilende Wirkung von bewegten Mitteln verursacht wurde, weiter entgegenwirken könnte. In den Verwendungen der EMA. EMAs werden üblicherweise in Verbindung mit verwendet Andere Indikatoren, um signifikante Marktbewegungen zu bestätigen und ihre Gültigkeit zu beurteilen Für Händler, die intraday und schnell bewegte Märkte handeln, ist die EMA mehr anwendbar. Häufig verwenden Händler EMAs, um eine Handelsvorspannung zu bestimmen. Wenn zum Beispiel eine EMA auf einer Tageskarte eine Starker Aufwärtstrend, eine Intraday-Trader-Strategie kann es sein, nur von der langen Seite auf einem Intraday-Chart zu handeln. Simple Vs Exponential Moving Averages. Moving Durchschnitte sind mehr als das Studium einer Folge von Zahlen in aufeinanderfolgenden Reihenfolge Frühe Praktiker der Zeitreihenanalyse Waren eigentlich mehr mit individuellen Zeitreihenzahlen beschäftigt als mit der Interpolation dieser Daten Interpolation in Form von Wahrscheinlichkeitstheorien und Analyse, kam viel später, als Muster wurden entwickelt und Korrelationen entdeckt. Once verstanden, wurden verschiedene geformte Kurven und Linien wurden entlang der Zeitreihe in einem Versuch, vorherzusagen, wo die Datenpunkte gehen könnte gezogen werden Diese sind jetzt als grundlegende Methoden derzeit von der technischen Analyse verwendet Trader Charting-Analyse kann bis ins 18. Jahrhundert Japan zurückverfolgt werden, aber wie und wenn bewegte Mittelwerte wurden zuerst auf Marktpreise angewendet bleibt ein Geheimnis Es wird allgemein verstanden, dass einfache gleitende Mittelwerte SMA verwendet wurden, lange bevor exponentielle gleitende Durchschnitte EMA, weil EMAs gebaut werden SMA-Framework und das SMA-Kontinuum wurde für die Plotten - und Verfolgungszwecke leichter verständlich Möchten Sie ein wenig Hintergrund lesen Auschecken Bewegliche Durchschnittswerte Was sind sie. Simple Moving Average SMA Einfache Umzugsdurchschnitte wurden die bevorzugte Methode zur Verfolgung von Marktpreisen, weil sie schnell sind Berechnen und leicht zu verstehen Frühe Marktpraktiker betrieben ohne den Einsatz der Soph Die sich heute auf die Marktpreise stützten. Sie haben die Marktpreise von Hand berechnet und die Preise für Trends und Marktrichtung gezeichnet. Dieser Prozeß war sehr langwierig, erwies sich aber mit der Bestätigung weiterer Studien als sehr rentabel . Um einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, fügen Sie einfach die Schlusskurse der letzten 10 Tage hinzu und teilen sich um 10 Der 20-Tage-Gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse über einen Zeitraum von 20 Tagen addiert und mit 20 geteilt werden So on. This Formel ist nicht nur auf Schlusskurse basiert, aber das Produkt ist ein Mittel der Preise - eine Teilmenge Moving Mittelwerte werden als verschoben, weil die Gruppe von Preisen, die in der Berechnung verwendet werden, nach dem Punkt auf dem Diagramm Dies bedeutet alte Tage Werden zugunsten neuer Schlusskurstage fallen gelassen, so dass eine neue Berechnung immer entsprechend dem Zeitrahmen des durchschnittlichen Beschäftigten benötigt wird. So wird ein 10-tägiger Durchschnitt durch Hinzufügen des neuen Tages und Ablegen des 10. Tages neu berechnet , Und der neunte Tag ist am zweiten Tag fallen gelassen, um mehr auf, wie Charts im Devisenhandel verwendet werden, schauen Sie sich unsere Chart Basics Walkthrough. Exponential Moving Average EMA Der exponentielle gleitenden Durchschnitt ist verfeinert und häufiger seit den 1960er Jahren, danke verwendet Frühere Praktizierende experimentieren mit dem Computer Die neue EMA würde sich eher auf die jüngsten Preise als auf eine lange Reihe von Datenpunkten konzentrieren, da der einfache gleitende Durchschnitt erforderlich ist. Current EMA Preis aktuell - vorherige EMA X Multiplikator vorherige EMA. Der wichtigste Faktor ist Die Glättungskonstante, die 2 1 N, wo N die Anzahl der Tage ist. 10-Tage-EMA 2 10 1 18 8.Dies bedeutet eine 10-Periode EMA gewichtet den jüngsten Preis 18 8, ein 20-Tage-EMA 9 52 und 50- Tag EMA 3 92 Gewicht am letzten Tag Die EMA arbeitet, indem sie den Unterschied zwischen dem aktuellen Preis und dem vorherigen EMA gewichtet und das Ergebnis der vorherigen EMA hinzugefügt hat. Je kürzer der Zeitraum, desto mehr Gewicht gilt für den letzten Preis. Fitting-Linien von t Diese Berechnungen, Punkte sind aufgetragen, zeigen eine passende Linie Anpassungslinien oberhalb oder unterhalb des Marktpreises bedeuten, dass alle gleitenden Mittelwerte nachlaufende Indikatoren sind und in erster Linie für folgende Trends verwendet werden. Sie arbeiten nicht gut mit den Streckenmärkten und Stauzeiten, da die passenden Linien Nicht zu einem Trend wegen eines Mangels an offensichtlich höheren Höhen oder tieferen Tiefen bezeichnen Plus, passende Linien neigen dazu, konstant bleiben ohne Hinweis von Richtung Eine steigende Montagelinie unter dem Markt bedeutet eine lange, während eine fallende Montagelinie über dem Markt bedeutet eine kurze Für einen kompletten Führer, lesen Sie unsere Moving Average Tutorial. Der Zweck der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt ist zu erkennen und zu messen Trends durch Glättung der Daten mit den Mitteln von mehreren Gruppen von Preisen Ein Trend wird entdeckt und in eine Prognose extrapoliert Die Annahme ist, dass Vorherige Trendbewegungen werden fortgesetzt Für den einfachen gleitenden Durchschnitt kann ein langfristiger Trend gefunden und gefolgt werden, viel einfacher als eine EMA, mit vernünftigem Annahme Dass die passende Linie stärker als eine EMA-Linie aufgrund der längeren Fokussierung auf die durchschnittlichen Preise ist. Eine EMA wird verwendet, um kürzere Trendbewegungen zu erfassen, aufgrund der Fokus auf die jüngsten Preise Durch diese Methode sollte eine EMA angeblich irgendwelche Verzögerungen reduzieren In der einfachen gleitenden Durchschnitt so die passende Linie wird die Preise näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt Umarmung Das Problem mit der EMA ist dies ist anfällig für Preisunterbrechungen, vor allem in schnellen Märkten und Zeiten der Volatilität Die EMA funktioniert gut, bis die Preise die passende Linie brechen Höhere Volatilitätsmärkte, könnte man erwägen, die Länge der bewegten durchschnittlichen Laufzeit zu erhöhen Man kann sogar von einer EMA zu einer SMA wechseln, da die SMA die Daten viel besser als eine EMA aufgrund ihrer Fokussierung auf längerfristige Mittel glättet. Trend - Folgende Indikatoren Als Nachlaufindikatoren dienen bewegliche Durchschnitte als Unterstützungs - und Widerstandslinien. Wenn die Preise unter einem 10-tägigen Anpassungsbereich in einem Aufwärtstrend liegen, sind die Chancen gut, dass der Aufwärtstrend abnehmen kann, oder zumindest der m Arket kann sich konsolidieren Wenn die Preise über einen 10-tägigen gleitenden Durchschnitt in einem Abwärtstrend brechen, kann der Trend abnehmen oder konsolidieren. In diesen Fällen verwenden Sie einen 10- und 20-Tage-Gleitender Durchschnitt zusammen und warten auf die 10-Tage-Linie zu überqueren Oberhalb oder unterhalb der 20-Tage-Linie Hiermit bestimmen Sie die nächste kurzfristige Richtung für die Preise. Für längere Zeiträume beobachten Sie die 100- und 200-Tage-Gleitdurchschnitte für längerfristige Richtung. Zum Beispiel mit dem 100- und 200-Tage-Umzug Im Durchschnitt, wenn der 100-tägige gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Durchschnitt liegt, heißt es das Todeskreuz und ist sehr bärisch für die Preise Ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt, der über einen 200-Tage-Gleitender Durchschnitt kreuzt, heißt das goldene Kreuz und Ist sehr bullisch für die Preise Es spielt keine Rolle, ob ein SMA oder ein EMA verwendet wird, denn beide sind Trendfolgende Indikatoren Es ist nur kurzfristig, dass die SMA leichte Abweichungen von ihrem Gegenstück hat, die EMA. Conclusion Moving averages sind Die Grundlagen der Chart - und Zeitreihenanalyse Einfache Bewegung Durchschnitte und die komplexeren exponentiellen Bewegungsdurchschnitte helfen, den Trend zu visualisieren, indem sie die Preisbewegungen ausgleicht. Die technische Analyse wird manchmal als Kunst und nicht als Wissenschaft bezeichnet, die beide Jahre dauern, um zu lernen. Erfahren Sie mehr in unserem Technischen Analysen-Tutorial Die Vereinigten Staaten Bureau of Labor Statistics, um zu helfen, Stellenangebote zu sammeln Es sammelt Daten von Arbeitgebern. Die maximale Höhe der Gelder der Vereinigten Staaten können leihen Die Schulden Obergrenze wurde unter dem Zweiten Liberty Bond Act erstellt. Der Zinssatz, bei dem ein Depot Institution Geld leiht Bei der Federal Reserve an eine andere Depotbank gepflegt werden.1 Eine statistische Maßnahme für die Verteilung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Die Volatilität kann entweder gemessen werden. Handeln Sie den 1933 als Bankengesetz verabschiedeten US-Kongress, der Geschäftsbanken verboten hat Die Teilnahme an der Investition. Nonfarm Gehaltsliste bezieht sich auf jede Arbeit außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, private Haushalte und der gemeinnützige Sektor Das U S Bureau of Labor