Front Weighted Moving Average Berechnung

TC2000 Support Artikel. Front Weighted Moving Average FWMA v16.Calculation eines Front Weighted Moving Average. Front gewichteten Moving-Mittelwerte sind nicht in der Personal Criteria Formula Language gebaut, aber der Aufbau eines FWMA in einer PCF ist ziemlich einfach. Ein vorne gewichteter gleitender Durchschnitt Wird unter Verwendung von Perioden-Balken von Daten berechnet. Ein 2-Perioden-Front-gewichteter gleitender Durchschnitt erfordert 2 Stäbe von Daten, um zu berechnen, und ein 30-Perioden-Front-gewichteter gleitender Durchschnitt benötigt 30 Balken Daten, um zu berechnen. Der gleitende Durchschnitt wird vorne gewichtet, weil neuere Daten gegeben werden Größeres Gewicht als ältere Daten in den Berechnungen Jede ältere Leiste verringert den Faktor, der für die Berechnungen verwendet wird, um 1, wenn Sie den für die Berechnung als Ganzes verwendeten Nenner nicht zählen. Die neueste Leiste wird mit der Periode multipliziert und dann wird jede ältere Leiste dies reduziert Um eins, bis die ältesten Daten, die bei der Berechnung verwendet werden, mit 1 multipliziert werden. Das Ergebnis wird dann durch die Summe der Faktoren, die für jede Bar verwendet werden, geteilt. So eine 2 Periode Der nach vorne gewichtete gleitende Durchschnitt kann wie folgt berechnet werden. Das kann zu folgendem vereinfacht werden. Ein 3-fach vorgewichteter gleitender Durchschnitt kann wie folgt berechnet werden. 3 C 2 C1 1 C2 3 2 1.Wie kann vereinfacht werden, um die folgenden. This Muster setzt sich fort, wie die Periode erhöht. Sie ​​sind hier Indikator Bibliothek Moving Average. Moving Average. Moving Mittelwerte werden verwendet, um Trends glatt TC2000 bietet drei verschiedene Arten von Gleitende Durchschnitte. Ein einfacher gleitender Durchschnitt gibt jedem Datenpunkt für den Zeitraum gleiches Gewicht Wenn die Periode 3 ist und die letzten drei Datenpunkte 3, 4 und 5 sind, wäre der jüngste Mittelwert 3 4 5 3 4, der durch drei dividiert wird Es gibt drei Datenpunkte. Ein exponentieller gleitender durchschnittlicher EMA, der manchmal auch als exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche EWMA bezeichnet wird, wendet sich auf exponentiell abnehmende Gewichtungsfaktoren an. Die Gewichtung für jeden älteren Datenpunkt nimmt exponentiell ab, was den jüngsten Beobachtungen viel mehr Bedeutung beimessen, während er noch nicht älter ist Beobachtungen ganz. Ein vorgewichteter Durchschnitt, wie ein exponentieller Durchschnitt, erlaubt es, die aktuellsten Daten gemittelt zu haben, um den Durchschnittswert mehr als ältere Daten zu beeinflussen. Es wird berechnet Ated anders als exponentielle Mittelwerte, aber es gibt auch neuere Daten mehr Gewicht A 5 Periode vorderen gewichteten Durchschnitt wird wie folgt berechnet C ist die letzte Bar, C4 ist 4 bar ago. Front gewichtet Durchschnitt C 5 C1 4 C2 3 C3 2 C4 15. Sie können sehen, wie die verschiedenen Mittelungsarten unterschiedliche Ergebnisse erzeugen Alle drei Mittelwerte werden mit einer Periode von 30 einfachen roten, exponentiellen Cyan-Front-gewichteten Gelb aufgetragen. Darüber hinaus können Sie wählen, welches Element des Preises bei der Berechnung des Durchschnitts Letztes verwenden soll , Open, High, Low oder Typical Price. Moving Durchschnitte haben einen Offset-Parameter, mit dem Sie die durchschnittliche Plot vorwärts oder rückwärts negativen Offset-Wert verschieben können Dies ermöglicht Ihnen, zu veranschaulichen, was gemeinhin als verdrängte gleitende Durchschnitte bezeichnet werden. Lesen Sie mehr über vertriebene Bewegen von Durchschnitten auf Investopedia. Bitte senden Sie alle Fragen und Kommentare über die TC2000 Version 12 zu. Wenn Sie technische Unterstützung benötigen, wenden Sie sich bitte an unsere technische Support-Abteilung. Copyright 2011 von Worden. Exponential S Moothing Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht für die Wiederveröffentlichung verfügbar. Wenn die Menschen zuerst den Begriff Exponentielle Glättung begegnen, können sie denken, dass klingt wie eine Hölle von viel Glättung, was Glättung ist sie dann beginnen, eine komplizierte mathematische Berechnung vorzustellen Das wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik zu verstehen, und hoffe, es ist eine eingebaute Excel-Funktion zur Verfügung, wenn sie jemals tun müssen, um es zu tun Die Realität der exponentiellen Glättung ist weit weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, exponentielle Glättung ist ein Sehr einfache Berechnung, die eine ganz einfache Aufgabe vollbringt Es hat nur einen komplizierten Namen, denn was technisch geschieht als Ergebnis dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um eine exponentielle Glättung zu verstehen, hilft es, mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und eines Paares zu beginnen Von anderen gängigen Methoden verwendet, um Glättung zu erreichen. Was ist Glättung. Smoothing ist ein sehr häufiger statistischer Prozess In fac T, 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, werden Sie schnell Verstehen Sie das Konzept der Glättung Zum Beispiel haben wir gerade den wärmsten Winter auf Rekord erlebt. Wie können wir das gut beurteilen? Wir beginnen mit Datensätzen der täglichen Hoch - und Tieftemperaturen für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen Wir mit einer Reihe von Zahlen, die um ziemlich viel herumspringen, ist es nicht wie jeden Tag dieser Winter war wärmer als die entsprechenden Tage aus allen vorherigen Jahren Wir brauchen eine Nummer, die all dies aus den Daten springt, so dass wir es einfacher vergleichen können Winter zum nächsten Das 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. Bei Bedarfsprognosen verwenden wir Glättung, um zufällige Variationen zu entfernen Lärm aus unserer historischen Nachfrage Dies ermöglicht es uns, die Nachfragemuster in erster Linie Trend und Saisonalität und Nachfrageniveaus zu identifizieren, die zur Schätzung der zukünftigen Nachfrage genutzt werden können. Der Lärm in der Nachfrage ist das gleiche Konzept wie das tägliche Springen um die Temperaturdaten Nicht überraschend Am häufigsten Menschen Menschen entfernen Lärm aus der Nachfrage Geschichte ist es, eine einfache durchschnittliche 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 m Mit einem 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, und heute ist der 1. Mai, ich bin mit einem durchschnittlichen Bedarf, der im Januar, Februar, März und April aufgetreten ist. Am 1. Juni werde ich die Nachfrage von Februar, März, April und Mai verwenden. Gebrauchten gleitenden Durchschnitt. Wenn wir einen Durchschnitt verwenden, wenden wir die gleiche Bedeutung Gewicht auf jeden Wert in der Datensatz In der 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, jeden Monat repräsentiert 25 der gleitenden Durchschnitt Wenn die Nachfrage Geschichte zu pro Künftige Nachfrage und vor allem zukünftige Tendenz, es ist 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 auf jede Periode anzuwenden, um unser gewünschtes zu bekommen Ergebnisse Wir drücken 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 wollen, können wir Subtrahieren Sie 35 von 100, um zu finden, dass wir noch 65 übrig haben, um über die anderen 3 Perioden zu teilen. Zum Beispiel können wir mit einer Gewichtung von 15, 20, 30 und 35 für die 4 Monate 15 20 30 35 100.Exponentielle Glättung. Wenn wir zurück auf das Konzept der Anwendung eines Gewichts auf die jüngste Periode wie 35 im vorherigen Beispiel und die Ausbreitung der restlichen Gewicht berechnet durch Subtraktion der jüngsten Zeitraum Gewicht von 35 von 100 zu 65 bekommen, haben wir die grundlegenden Bausteine Fo R unsere exponentielle Glättungsberechnung Die steuernde Eingabe der exponentiellen Glättungsberechnung wird als Glättungsfaktor bezeichnet, der auch als Glättungskonstante bezeichnet wird. Im Wesentlichen repräsentiert sie die Gewichtung, die auf die jüngste Periode angefordert wird. Also, wo wir 35 als Gewichtung für die letzten verwendet haben Periode in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung konnten wir auch wählen, um 35 als Glättungsfaktor in unserer exponentiellen Glättungsberechnung zu verwenden, um einen ähnlichen Effekt zu erhalten. Der Unterschied zur exponentiellen Glättungsrechnung ist, dass anstatt uns auch herauszufinden, wie viel Gewicht zu Gelten für jede vorherige Periode, wird der Glättungsfaktor verwendet, um automatisch das 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 jüngsten Periode s fordern 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 9 61 entspricht , 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, exponentielle Glättung für das jeweilige Item. Sie vermutlich denken, dass s wie eine ganze Menge aussieht Mathe Aber die Schönheit der exponentiellen Glättung Berechnung ist, dass anstatt, um jede vorherige 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 Perioden zu repräsentieren. Sind Sie verwirrt noch Dies wird mehr Sinn machen, wenn wir uns die tatsächliche Berechnung anschauen. Typisch verweisen wir auf die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung als die nächste Periode Prognose In Wirklichkeit ist die ultimative Prognose ein Litt Le 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 Ein minus der Glättungsfaktor. Die jüngste Periode s fordert S der Glättungsfaktor, der in der 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. OR unter der Annahme einer Glättung Faktor von 0 35.It doesn t viel einfacher als das. Wie Sie sehen können, alles, was wir für Dateneingaben brauchen hier sind die jüngsten Periode s Nachfrage und die jüngste Periode s Prognose Wir wenden die Glättung Faktor Gewichtung auf die neuesten Periode s verlangen die gleiche Weise, die wir in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung haben würden. Dann wenden wir die verbleibende Gewichtung 1 minus den Glättungsfaktor auf die jüngste Periode s prognose an. Seit der letzten Periode s vor 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, die auf der Nachfrage für den Zeitraum vor diesem und der Prognose für die Zeit vor dem, die auf der Zeit vor diesem basiert. Sie können sehen, wie alle vorherigen Periode s Nachfrage in der Berechnung dargestellt werden, ohne tatsächlich zurückzukehren und alles neu zu berechnen. Und das s, was die anfängliche Popularität von exponentiell fuhr 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 geben oder wie viele vorherige Perioden Zu verwenden, wie man in gewichteten gleitenden Durchschnitt Und, weil es nur kühler klang als gewichtet gleitenden Durchschnitt. In der Tat konnte man argumentieren, dass gewichtete gleitenden Durchschnitt bietet mehr Flexibi Lity da hast du mehr Kontrolle über die Gewichtung der vorherigen Perioden 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 mit sehen würde Echte data. Copyright Content auf 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, die aus dieser Nachfrage berechnet wurde, habe ich einen Glättungsfaktor von 25 0 verwendet 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 fordern Cell L3, die vorherige Periode s prognostizierte Zelle L4 und die Glättungsfaktor Zelle C1, die als absolute Zellreferenz C1 dargestellt ist. Wenn wir eine exponentielle Glättungsberechnung beginnen, müssen wir den Wert für die 1. Prognose So manuell stecken In Zelle B4, anstatt einer Formel, haben wir nur die Nachfrage aus dem gleichen Zeitraum wie die Prognose In Zelle C4 eingegeben haben wir unsere 1. exponentielle Glättung Berechnung B3 C1 B4 1- C1 Wir können dann Cell C4 kopieren und fügen Sie es in Zellen D4 Durch M4, um den Rest unserer prognostizierten Zellen zu füllen. Du kannst nun auf eine beliebige Prognosezelle doppelklicken, um zu sehen, dass sie auf der vorherigen Periode s Prognosezelle basiert und die vorherige Periode s Nachfragezelle hat. Jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung erbt die Ausgabe von Die vorherige exponentielle Glättung Berechnung Das ist, wie jede vorherige Periode s Nachfrage in der jüngsten Periode s Berechnung dargestellt wird, obwohl diese Berechnung nicht direkt auf diese vorherigen Perioden Bezug Wenn Sie wollen, um Lust zu bekommen, können Sie Excel s Trace Präzedenzfälle Funktion zu tun Klicken Sie auf die Zelle M4, dann auf die Multifunktionsleiste Excel 2007 oder 2010 klicken Sie auf die Registerkarte Formeln und klicken Sie dann auf Trace Precedents Es wird Verbindungslinien auf die 1. Ebene der Präzedenzfälle zu ziehen, aber wenn Sie Cli behalten Cking Trace Precedents wird es Verbindungslinien zu allen vorherigen Perioden zeichnen, um Ihnen die ererbten Beziehungen zu zeigen. Jetzt sehen Sie, was exponentielle Glättung für uns tat. Abbildung 1B zeigt ein Liniendiagramm unserer Nachfrage und Prognose Sie sehen, wie die exponentiell geglättete Prognose entfernt wird 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, werden Sie auch feststellen, dass die geglättete Prognoselinie tendenziell niedriger ist als die Nachfragelinie. Dies ist als Trendverzögerung bekannt Ist eine Nebenwirkung des Glättungsprozesses Jedes Mal, wenn Sie die Glättung verwenden, wenn ein Trend vorliegt, bleibt Ihre Prognose hinter dem Trend zurück. Dies gilt für jede Glättungstechnik. Wenn wir diese Kalkulationstabelle fortsetzen und mit der Eingabe von niedrigeren Nachfragezahlen beginnen würden Abwärtstrend würden Sie die Nachfragelinie fallen sehen, und die Trendlinie bewegt sich darüber, bevor sie anfängt, dem Abwärtstrend zu folgen. Das ist, warum ich vorher die Ausgabe von der Exponentielle 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 Nachfrage, Etc Aber alles, was ist über den Rahmen dieses Artikels. 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 können Sie, wenn Sie Wollen, aber das ist nicht der Punkt hier Diese Begriffe repräsentieren mit exponentieller Glättung auf zusätzliche Elemente der Prognose So mit einfacher exponentieller Glättung, Sie glätten die Basis Nachfrage, aber mit doppel-exponentielle Glättung glätten Sie die Basis Nachfrage plus den Trend, Und mit Triple-Exponential-Glättung glätten Sie die Basis-Nachfrage plus den Trend plus die Saisonalität. Die am häufigsten gestellte Frage nach exponentiellem Smoo Ding ist, wo bekomme ich meine Glättungsfaktor Es gibt keine magische Antwort hier, Sie müssen verschiedene Glättungsfaktoren mit Ihren Bedarfsdaten testen, um zu sehen, was Ihnen die besten Ergebnisse gibt. Es gibt Berechnungen, die automatisch den Glättungsfaktor einstellen und ändern können Der 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 Wie diese Berechnungen auf Änderungsänderungen reagieren, die derzeit nicht in den Bedarfsdaten vorhanden sind, die Sie zum Testen verwenden. Das Datenbeispiel, das ich früher verwendet habe, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, in der Sie wirklich einige andere Szenarien testen müssen Ein etwas konsequenter Aufwärtstrend Viele große Unternehmen mit sehr teurer Prognosesoftware haben sich in der nicht so weit entfernten Vergangenheit in große Schwierigkeiten gebracht Ihre Software-Einstellungen, die für eine wachsende Wirtschaft gezwickt wurden, reagierten nicht gut, wenn die Wirtschaft begann zu stagnieren oder zu schrumpfen Dinge wie dies geschehen, wenn Sie nicht verstehen, was Ihre Berechnungssoftware tatsächlich tut Wenn sie ihr Prognosesystem verstanden hätten, hätten sie gewusst, dass sie es brauchten 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 On 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 bietet. Er hat über 25 Jahre Erfahrung im Betriebsmanagement und kann sein Erreicht durch seine Website, wo er zusätzliche relevante inf Ormation. My Geschäft.