Betydning Av Moving Average Prognose

Den bevegelige gjennomsnittlige modellprognosen strategi 13 brukes til å utelukke uregelmessigheter i tidsseriemønsteret Denne strategien beregner gjennomsnittet av tidsseriene i historisk tidshorisont. Du definerer den historiske tidshorisonten i hovedprognoseprofilen. Formulær for flytende gjennomsnitt. Denne prognosestrategien er bare egnet for tidsserier som er konstante, det vil si for tidsserier uten trend-lignende eller sesonglignende mønstre. Da alle historiske data er likevektet med faktor 1 n, tar det nettopp n perioder for prognosen å tilpasse seg et mulig nivåendring Ingen ekspedert prognose beregnes med denne prognosestrategien. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Som et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende sluttkurser over 15 dager. Vei 1 5 dager 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dager 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dager 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagers MA ville gjennomsnittlig sluttpriser for de første 10 dagene som det første datapunktet De neste dataene poenget ville falle den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet og så videre som vist nedenfor. Som tidligere notert, lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, jo større lagring Således vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på MA som skal brukes avhenger av handelsmålene, med kortere MAs brukt for kortsiktig handel og langsiktig MAs mer egnet for langsiktige investorer 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og handelsmenn, med pauser over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MAs gir også viktig handel signaler alene eller når to gjennomsnitt krysser over. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend Tilsvarende er oppadgående momentum bekreftet med et bullish overgang som oppstår når en kortsiktig MA krysser a Bove en langsiktig MA Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA. OR-Notes er en serie innledende notater om emner som faller under den brede overskriften av forskningsområde ELLER De ble opprinnelig brukt av meg i et innledende eller kurs jeg gir på Imperial College. De er nå tilgjengelig for bruk av studenter og lærere som er interessert i ELLER underlagt følgende vilkår. En fullstendig liste over emnene som er tilgjengelige i OR - Notater kan bli funnet her. Forecasting examples. Forecasting eksempel 1996 UG eksamen. Etterspørselen etter et produkt i hver av de siste fem månedene er vist nedenfor. Bruk et to måneders glidende gjennomsnitt for å generere en prognose for etterspørsel i måned 6.Apply eksponentiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 9 for å generere en prognose for etterspørsel etter etterspørsel i måned 6. Hvem av disse to prognosene foretrekker du og hvorfor. To måneders glidende gjennomsnitt for måneder to til fem er gitt av. Forventningen for seks måneder Jeg s bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måned 5 m 5 2350.Jeg bruker eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 9 vi får. Som før prognosen for måned seks er bare gjennomsnittet for måned 5 M 5 2386. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadrert avviket MSD Hvis vi gjør dette, finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.og for det eksponensielt glattede gjennomsnittet med en jevnende konstant av 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. I det hele tatt ser vi at eksponensiell utjevning ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognose av 2386 som har blitt produsert av eksponensiell utjevning. Forekasting eksempel 1994 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter en ny ettershave i en butikk for hver av de siste 7 månedene. Beregn et to måneders glidende gjennomsnitt for måneder to til syv Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned åtte. Bruk eksponentia l utjevning med en utjevningskonstant på 0 1 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned åtte. Hvem av de to prognosene for 8. måned foretrekker du og hvorfor. Butikkinnehaveren mener at kundene bytter til denne nye aftershave fra andre merker Diskuter hvordan du kan modellere denne bytteadferd og indikere dataene du vil trenge for å bekrefte om denne bytte forekommer eller ikke. Det to måneders glidende gjennomsnittet for måneder to til syv er gitt av. Forventningen for måned åtte er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det glidende gjennomsnittet for måned 7 m 7 46. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 1 får vi. Som før prognosen for måned 8 er bare gjennomsnittet for måned 7 M 7 31 11 31 som vi ikke kan har en brøkdel av etterspørselen. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD. Hvis vi gjør dette, finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 1. I det hele tatt vi ser at de to måneders glidende gjennomsnittet ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen på 46 som har blitt produsert av to måneders glidende gjennomsnitt. For å undersøke bytte ville vi måtte bruke en Markov prosessmodell, hvor stater merker og vi vil trenge innledende statlig informasjon og kunde bytte sannsynligheter fra undersøkelser Vi ville trenge å kjøre modellen på historiske data for å se om vi har en passform mellom modellen og historisk atferd. Forecasting eksempel 1992 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt merke av barberhøvel i en butikk for hver av de siste ni månedene. Beregn et tre måneders glidende gjennomsnitt i måneder tre til ni. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned ti. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 3 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned ti. Hvem av de to prognosene for ti måneder foretrekker du og hvorfor. Tre måneders glidende gjennomsnitt for måneder 3 til 9 er gitt av. prognose for måned 10 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måned 9 m 9 20 33. Derfor, da vi ikke kan ha fraksjonalsk etterspørsel, er prognosen for måned 10 20.Applikasjon av eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 3 vi får. Som før prognosen for måned 10 er bare gjennomsnittet for måned 9 M 9 18 57 19 som vi ikke kan ha fraksjonell etterspørsel. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD. Hvis vi gjør dette, finner vi det for det glidende gjennomsnittet. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 3. I det hele tatt ser vi at tre måneders glidende gjennomsnitt ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen på 20 som har blitt produsert av tre måneders glidende gjennomsnitt. Forecasting eksempel 1991 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt faksmaskinmerke i et varehus i hver av de siste tolv månedene. Beregn fire måneders flytende averag e for måneder 4 til 12 Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned 13. Hvilken av de to prognosene for måned 13 foretrekker du og hvorfor. Hvilke andre faktorer som ikke vurderes i de ovennevnte beregningene, kan påvirke etterspørselen etter faksmaskinen i måned 13. Det fire måneders glidende gjennomsnittet for måneder 4 til 12 er gitt by. 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.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det glidende gjennomsnittet for måneden 12 m 12 46 25.Hva vi ikke kan ha brøkdel kreve prognosen for måned 13 er 46. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 får vi. Som før prognosen for måned 13 er bare gjennomsnittet for måned 12 M 12 38 618 39 som vi ikke kan h ave fraksjonal etterspørsel. Til å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 2. I det hele tatt ser vi at de fire månedene glidende gjennomsnitt ser ut til å gi de beste månedene forrige prognoser, da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen på 46 som er produsert av fire måneders glidende gjennomsnitt. Sannsynligheten for at prisene varierer, både dette merkevaren og andre merker. Generell økonomisk situation. new technology. Forecasting eksempel 1989 UG eksamen. Tabellen under viser etterspørselen etter et bestemt merke av mikrobølgeovn i et varehus i hver av de siste tolv månedene. Beregn et seks måneders glidende gjennomsnitt for hver måned. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13.Apply eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 7 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned 13.Which av de to prognosene for måned 13 foretrekker du og hvorfor. Nå kan vi ikke beregne et seks måneders glidende gjennomsnitt til vi har minst 6 observasjoner - det vil si at vi kun kan beregne et slikt gjennomsnitt fra måned 6 fremover. Derfor har vi. 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.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måneden 12 m 12 38 17.Hva vi ikke kan ha fraksjonalitet krever prognosen for måned 13 er 38. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 7 får vi.