Exponencial movendo média exemplos

Exponential Smoothing Explained. Copyright O conteúdo é protegido por direitos autorais e não está disponível para republication. When pessoas primeiro encontrar o termo suavização exponencial eles podem pensar que soa como um inferno de um lote de alisamento qualquer suavização é Eles então começam a imaginar uma matemática complicada Cálculo que provavelmente requer um grau em matemática para entender, e espero que haja uma função embutida Excel disponível se eles nunca precisam fazê-lo A realidade de suavização exponencial é muito menos dramática e muito menos traumático. A verdade é, suavização exponencial é Um cálculo muito simples que realiza uma tarefa bastante simples Ele só tem um nome complicado porque o que tecnicamente acontece como resultado deste simples cálculo é realmente um pouco complicado. Para entender a suavização exponencial, ajuda a começar com o conceito geral de suavização e um Um par de outros métodos comuns usados ​​para conseguir o alisamento. O que é alisamento. A suavização é uma estatística muito comum p Na verdade, nós encontramos regularmente dados alisados ​​em várias formas em nossas vidas diárias. Toda vez que você usa uma média para descrever algo, você está usando um número suavizado. Se você pensar sobre o porquê de usar uma média para descrever algo, você Vai entender rapidamente o conceito de suavização Por exemplo, acabamos de experimentar o inverno mais quente no registro Como somos capazes de quantificar isso Bem, começamos com datasets das temperaturas altas e baixas diárias para o período que chamamos de Inverno para cada ano na história registrada Mas Que nos deixa com um monte de números que saltam em torno de um pouco não é como todos os dias este inverno foi mais quente do que os dias correspondentes de todos os anos anteriores Precisamos de um número que remove tudo isso saltando em torno dos dados para que possamos mais facilmente Comparar um inverno para o próximo Remoção do salto em torno dos dados é chamado de suavização, e neste caso, podemos apenas usar uma média simples para realizar o alisamento. Na previsão da demanda, usamos suavização para remover E variação aleatória de ruído de nossa demanda histórica Isso nos permite identificar melhor os padrões de demanda principalmente tendência e sazonalidade e os níveis de demanda que podem ser usados ​​para estimar a demanda futura O ruído na demanda é o mesmo conceito como o saltar diariamente dos dados de temperatura Não surpreendentemente , A maneira mais comum de remover o ruído do histórico de demanda é usar uma média simples ou mais especificamente, uma média móvel Uma média móvel usa apenas um número predefinido de períodos para calcular a média e esses períodos se movem com o passar do tempo Por exemplo, se Estou usando uma média móvel de 4 meses, e hoje é 1º de maio, estou usando uma média de demanda que ocorreu em janeiro, fevereiro, março e abril. Em 1º de junho, vou usar a demanda de fevereiro, março, abril, E maio. Média móvel ponderada. Ao usar uma média, estamos aplicando o mesmo peso importância para cada valor no conjunto de dados Na média móvel de 4 meses, cada mês representou 25 da média móvel Ao usar a demanda h Istory para projetar a demanda futura e especialmente a tendência futura, é lógico chegar à conclusão que você gostaria que a história mais recente tenha um impacto maior em sua previsão Podemos adaptar nosso cálculo de média móvel para aplicar vários pesos a cada período para obter Nossos resultados desejados Nós expressamos esses pesos como porcentagens eo total de todos os pesos para todos os períodos deve somar 100 Por isso, se decidimos que queremos aplicar 35 como o peso para o período mais próximo em nossa média móvel ponderada de 4 meses, Podemos subtrair 35 de 100 para achar que temos 65 restantes para dividir sobre os outros 3 períodos Por exemplo, podemos terminar com uma ponderação de 15, 20, 30 e 35 respectivamente para os 4 meses 15 20 30 35 100.Exponencial Se voltar para o conceito de aplicar um peso ao período mais recente como 35 no exemplo anterior e espalhar o peso restante calculado subtraindo o peso do período mais recente de 35 de 100 para obter 65, temos o básico construir Para o nosso cálculo de suavização exponencial A entrada de controle do cálculo de suavização exponencial é conhecida como o fator de suavização também chamado de constante de alisamento Ele representa essencialmente a ponderação aplicada à demanda do período mais recente Assim, onde usamos 35 como a ponderação para o Mais recente no cálculo da média móvel ponderada, também poderíamos escolher usar 35 como o fator de suavização em nosso cálculo de suavização exponencial para obter um efeito semelhante. A diferença com o cálculo de suavização exponencial é que, ao invés de termos de descobrir o quanto Peso para aplicar a cada período anterior, o fator de suavização é usado para fazer automaticamente isso. Então aqui vem a parte exponencial Se usarmos 35 como o fator de suavização, a ponderação da demanda do período mais recente será 35 A ponderação do próximo Período mais recente s demanda o período antes do mais recente será 65 de 35 65 vem de subtrair 35 de 100 Isso equivale a 22 75 ponderação para esse período, se você fizer a matemática. A próxima demanda do período mais recente será de 65 de 65 de 35, o que equivale a 14 79 O período anterior que será ponderado como 65 de 65 de 65 de 35, o que equivale a 9 61 e assim por diante E isso vai de volta através de todos os seus períodos anteriores todo o caminho de volta para o início do tempo ou o ponto em que você começou a usar suavização exponencial para esse item em particular. Você provavelmente está pensando que s olhando como um todo Lote de matemática Mas a beleza do cálculo de suavização exponencial é que ao invés de ter que recalcular contra cada período anterior cada vez que você recebe um novo período s demanda, você simplesmente usar a saída do cálculo exponencial suavização do período anterior para representar todos os anteriores Você está confuso ainda? Isso fará mais sentido quando olharmos para o cálculo real. Tipicamente, nós nos referimos à saída do cálculo de suavização exponencial como o próximo período previsto. Na realidade, a previsão final Precisa de um pouco mais de trabalho, mas para os propósitos deste cálculo específico, iremos referir-se a ele como a previsão. O cálculo de suavização exponencial é o seguinte. A demanda do período mais recente multiplicada pelo fator de suavização PLUS A previsão do período mais recente Multiplicado por um menos o fator de suavização. Demanda do período mais recente S o fator de suavização representado em forma decimal para que 35 seja representado como 0 35 F o período mais recente s preveja a saída do cálculo de suavização do período anterior. OR assumindo Um fator de suavização de 0 35.Não é muito mais simples do que isso. Como você pode ver, tudo o que precisamos para entradas de dados aqui são a demanda do período mais recente e a previsão do período mais recente Nós aplicamos a ponderação do factor de suavização à Os períodos mais recentes s exigem da mesma maneira que faria no cálculo da média móvel ponderada. Em seguida, aplicamos a ponderação restante 1 menos o fator de suavização à previsão do período mais recente. A previsão do período foi criada com base na demanda do período anterior e na previsão do período anterior, que se baseou na demanda do período anterior e na previsão do período anterior, baseada na demanda do período anterior E a previsão para o período antes disso, que foi baseado no período antes that. well, você pode ver como todos os períodos anteriores s demanda são representados no cálculo sem realmente voltar e recalcular nada. E isso é o que levou a popularidade inicial De suavização exponencial Não foi porque ele fez um trabalho melhor de suavização do que a média móvel ponderada, foi porque era mais fácil de calcular em um programa de computador E, porque você não precisa pensar sobre o que a ponderação para dar períodos anteriores ou quantos Períodos anteriores para usar, como você faria na média móvel ponderada E, porque ele soou mais frio do que a média móvel ponderada. Na verdade, poderia ser argumentado que a média móvel ponderada fornece gr Eater flexibilidade desde que você tem mais controle sobre a ponderação de períodos anteriores A realidade é qualquer um destes pode fornecer resultados respeitáveis, então por que não ir com soar mais fácil e mais fresco. Suavização exponencial em Excel. Vamos ver como isso realmente iria olhar em uma planilha Com dados reais. Copyright conteúdo é protegido por direitos autorais e não está disponível para republicação. Na Figura 1A, temos uma planilha Excel com 11 semanas de demanda, e uma previsão exponencial suavizada calculada a partir dessa demanda eu usei um fator de suavização de 25 0 25 na célula C1 A célula ativa atual é a célula M4 que contém a previsão para a semana 12 Você pode ver na fórmula barra, a fórmula é L3 C1 L4 1- C1 Portanto, as únicas entradas diretas para este cálculo são a demanda do período anterior s A célula L3, o período anterior preenchem a célula L4 e o factor de suavização Cell C1, mostrado como referência de célula absoluta C1.Quando começamos um cálculo de suavização exponencial, precisamos de ligar manualmente o valor para o 1s T Assim, na célula B4, em vez de uma fórmula, acabamos de digitar a demanda do mesmo período que a previsão Na Célula C4 temos o nosso primeiro cálculo de suavização exponencial B3 C1 B4 1- C1 Podemos então copiar a Célula C4 e colá-la Nas Células D4 até M4 para preencher o resto de nossas células de previsão. Agora você pode clicar duas vezes em qualquer célula de previsão para ver se é baseado na célula de previsão do período anterior e na célula de demanda do período anterior Então cada subseqüente cálculo de suavização exponencial herda A saída do cálculo de suavização exponencial anterior É assim que a demanda de cada período anterior é representada no cálculo do período mais recente, mesmo que esse cálculo não faça referência direta a esses períodos anteriores Se você quiser obter fantasia, Para fazer isso, clique em Célula M4 e, em seguida, na barra de ferramentas da faixa de opções Excel 2007 ou 2010 clique no separador Fórmulas e, em seguida, clique em Rastreio Precedentes Será desenhar linhas de conector para o primeiro nível de precedentes, mas se Você continuará clicando em Trace Precedents, desenhará linhas de conector para todos os períodos anteriores para mostrar os relacionamentos herdados. Agora vamos ver o que o suavização exponencial fez por nós. A Figura 1B mostra um gráfico de linha de nossa demanda e previsão. Você verá como o liso exponencial Previsão remove a maior parte do jaggedness o salto em torno da demanda semanal, mas ainda consegue seguir o que parece ser uma tendência ascendente na demanda Você também vai notar que a linha de previsão suavizada tende a ser inferior à linha de demanda Isso é conhecido como tendência Lag e é um efeito colateral do processo de suavização Toda vez que você usar alisamento quando uma tendência está presente sua previsão ficará atrás da tendência Isso é verdade para qualquer técnica de suavização De fato, se continuássemos esta planilha e começar a inserir números de demanda mais baixos Fazendo uma tendência descendente que você veria a queda da linha de demanda, ea linha de tendência se mover acima dela antes de começar a seguir a tendência descendente. É por isso que eu mencionei anteriormente o ou Tput do cálculo de suavização exponencial que chamamos de uma previsão, ainda precisa de mais trabalho Há muito mais a previsão do que apenas alisar as colisões na demanda Precisamos fazer ajustes adicionais para coisas como defasagem de tendência, sazonalidade, eventos conhecidos que podem Efeito, etc Mas tudo o que está além do escopo deste artigo. Você provavelmente também correr em termos como duplo-exponencial alisamento e tripla exponencial alisamento Estes termos são um pouco enganador, uma vez que não são re-suavização a demanda várias vezes você Poderia, se você quiser, mas isso não é o ponto aqui Estes termos representam usando alisamento exponencial em elementos adicionais da previsão Assim, com suavização exponencial simples, você está suavizando a demanda base, mas com dupla exponencial suavização você está suavizando a demanda base plus A tendência e com suavização triplo-exponencial você está suavizando a demanda base mais a tendência mais a sazonalidade. A outra pergunta mais comumente feita sobre exp O alisamento onencial é onde eu recebo o meu fator de suavização Não há nenhuma resposta mágica aqui, você precisa testar vários fatores de suavização com seus dados de demanda para ver o que você recebe os melhores resultados Existem cálculos que podem definir automaticamente e alterar o fator de suavização Estes Sob o termo alisamento adaptativo, mas você precisa ter cuidado com eles Não há simplesmente nenhuma resposta perfeita e você não deve cegamente implementar qualquer cálculo sem testes minuciosos e desenvolver uma compreensão completa do que faz esse cálculo Você também deve executar cenários de simulação para Veja como esses cálculos reagem às mudanças de demanda que talvez não existam atualmente nos dados de demanda que você está usando para testes. O exemplo de dados que eu usei anteriormente é um exemplo muito bom de uma situação em que você realmente precisa testar alguns outros cenários. Mostra uma tendência ascendente um tanto consistente Muitas empresas grandes com software de previsão muito caro começam no problema grande no não-assim-dist Quando suas configurações de software que foram ajustadas para uma economia em crescimento não reagiram bem quando a economia começou a estagnar ou encolher Coisas como esta acontecem quando você não entende o que seu software de cálculos está realmente fazendo Se eles entendessem seu sistema de previsão, eles teriam Sabido eles precisaram pular dentro e mudar algo quando havia mudanças dramáticas súbitas a seu negócio. Assim lá você o tem o básico do suavização exponencial explicado Querer saber mais sobre usar o alisamento exponencial em uma previsão real, verific para fora meu livro Gestão Inventária Explicada. Copyright O conteúdo é protegido por direitos autorais e não está disponível para republication. Dave Piasecki é operador proprietário de Inventário Operations Consulting LLC uma empresa de consultoria que presta serviços relacionados com a gestão de inventário, manuseio de materiais e operações de armazém Ele tem mais de 25 anos de experiência em gestão de operações E pode ser alcançado através de seu site, onde ele mantém Informações relevantes. Meu Business. Simple Vs Exponential Moving Averages. Moving médias são mais do que o estudo de uma seqüência de números em ordem sucessiva Os primeiros praticantes de análise de séries temporais foram, na verdade, mais preocupados com os números de série de tempo individual do que estavam com a interpolação do que Data Interpolação na forma de teorias de probabilidade e análise, veio muito mais tarde, como padrões foram desenvolvidos e correlações descobertas. Uma vez entendido, várias curvas moldadas e linhas foram desenhadas ao longo das séries de tempo em uma tentativa de prever onde os pontos de dados podem ir Estes são Agora considerados métodos básicos atualmente utilizados pelos analistas de análise técnica Análise de gráficos pode ser rastreada até o século 18 Japão, mas como e quando as médias móveis foram aplicadas pela primeira vez aos preços de mercado continua a ser um mistério É geralmente entendido que simples médias móveis SMA foram usados ​​muito antes exponencial Móvel EMA, porque EMAs são construídos em SMA quadro eo contínuo SMA w Como mais facilmente entendido para traçar e acompanhamento fins Gostaria de um pouco de leitura de fundo Verific para fora as médias móveis que são eles. Simple Moving Average SMA As médias móveis simples se tornaram o método preferido para rastrear os preços de mercado, porque eles são rápidos de calcular e fácil de entender Early Os praticantes de mercado operavam sem o uso de métricas de gráficos sofisticados em uso hoje, então eles dependiam principalmente dos preços de mercado como seus únicos guias. Eles calcularam os preços de mercado manualmente e graficaram esses preços para denotar tendências e direção de mercado. Provou ser bastante rentável com a confirmação de mais estudos. Para calcular uma média móvel simples de 10 dias, basta adicionar os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividir por 10 A média móvel de 20 dias é calculada adicionando os preços de fechamento sobre um 20- Dia e dividir por 20, e assim por diante. Esta fórmula não é apenas com base em preços de fechamento, mas o produto é uma média de preços - um subconjunto Mov As médias são chamadas de movimento porque o grupo de preços usado no cálculo se move de acordo com o ponto do gráfico. Isso significa que os dias antigos são descartados em favor de novos dias de preço de fechamento, portanto um novo cálculo é sempre necessário correspondente ao cronograma do Média empregada Assim, uma média de 10 dias é recalculada adicionando o dia novo e deixando cair o dia 10, eo nono dia é deixado cair no segundo dia Para mais em como os gráficos são usados ​​na troca de moeda, confira nosso Walkthrough dos princípios básicos do gráfico. EMA A média móvel exponencial tem sido refinada e mais comumente utilizada desde a década de 1960, graças a experimentos de praticantes anteriores com o computador. A nova EMA se concentraria mais nos preços mais recentes do que em uma longa série de pontos de dados, como o simples Média móvel necessária. Corrente EMA Corrente de preço - anterior EMA X multiplicador anterior EMA. O fator mais importante é a constante de suavização que 2 1 N onde N o número de dias. A EMA de 10 dias 2 10 1 18 8. Isto significa que um EMA de 10 períodos pondera o preço mais recente 18 8, um EMA de 20 dias de 52 e 50 dias de EMA 3 92 peso no dia mais recente A EMA trabalha ponderando a diferença entre o período corrente s Preço e a EMA anterior, e adicionando o resultado à EMA anterior. Quanto mais curto o período, mais peso é aplicado ao preço mais recente. Linhas de Fixação Por estes cálculos, os pontos são plotados, revelando uma linha de montagem Linhas de montagem acima ou abaixo do mercado Preço significa que todas as médias móveis são indicadores de atraso e são usados ​​principalmente para seguir as tendências Eles não funcionam bem com os mercados de gama e períodos de congestionamento, porque as linhas de montagem não denotam uma tendência devido à ausência de altos ou baixos mais baixos evidentes Plus, Linhas de montagem tendem a permanecer constante sem dica de direção Uma linha de montagem crescente abaixo do mercado significa um longo, enquanto uma linha de montagem caindo acima do mercado significa um curto Para um guia completo, leia o nosso Tutorial Moving Average. A tendência é manchada e extrapolada em uma previsão. A hipótese é de que os movimentos de tendência prévia continuarão. Para a média móvel simples, um A tendência de longo prazo pode ser encontrada e seguida muito mais facilmente do que uma EMA, com pressuposto razoável de que a linha de ajuste será mais forte do que uma linha EMA devido ao foco mais longo nos preços médios. O foco nos preços mais recentes Por este método, um EMA suposto para reduzir quaisquer defasagens na média móvel simples para que a linha de ajuste vai abraçar os preços mais perto do que uma simples média móvel O problema com a EMA é este É propenso a quebra de preços, especialmente durante Mercados rápidos e períodos de volatilidade A EMA funciona bem até os preços quebrar a linha de montagem Durante os mercados de maior volatilidade, você poderia considerar o aumento da duração do termo médio móvel Um pode mesmo sw Itch de um EMA para um SMA, uma vez que o SMA suaviza os dados muito melhor do que um EMA, devido ao seu foco em longo prazo means. Trend-Seguindo Indicadores Como indicadores de atraso, médias móveis servem bem como suporte e linhas de resistência Se os preços Abaixo de uma linha de ajuste de 10 dias em uma tendência ascendente, as possibilidades são boas que a tendência ascendente pode estar diminuindo, ou pelo menos o mercado pode se consolidar Se os preços se rompessem acima de uma média movente de 10 dias em uma tendência de diminuição a tendência pode estar diminuindo ou Consolidando Nestes casos, empregue uma média móvel de 10 e 20 dias juntos e espere que a linha de 10 dias atravesse acima ou abaixo da linha de 20 dias. Isso determina a próxima direção de curto prazo para os preços. Para períodos de longo prazo , Observe as médias móveis de 100 e 200 dias para direções de longo prazo Por exemplo, usando as médias móveis de 100 e 200 dias, se a média móvel de 100 dias cruza abaixo da média de 200 dias, ela é chamada de cruz de morte E é muito bearish para preços Uma média móvel de 100 dias que Cruza acima de uma média móvel de 200 dias é chamado de cruz de ouro e é muito otimista para os preços Não importa se um SMA ou um EMA é usado, porque ambos são indicadores de tendência seguinte É só a curto prazo que a SMA A EMA. Conclusão As médias móveis são a base da análise de gráfico e de séries temporais As médias móveis simples e as médias móveis exponenciais mais complexas ajudam a visualizar a tendência alisando os movimentos de preços A análise técnica é por vezes referida como uma arte Em vez de uma ciência, que levam anos para o mestre Saiba mais em nossa Análise Técnica Tutorial. EMA Como calcular it. Calculating Exponential Moving Average - um Tutorial. Exponcional Moving Average EMA para breve é ​​um dos indicadores mais utilizados na análise técnica Hoje Mas como você calculá-lo para si mesmo, usando um papel e uma caneta ou preferiu um programa de planilha de sua escolha Vamos descobrir nessa explicação do cálculo EMA. Calcula Ting Exponencial Moving Average EMA é, naturalmente, feito automaticamente pela maioria dos comerciais e software de análise técnica lá fora hoje. Aqui está como calculá-lo manualmente que também contribui para a compreensão sobre como ele funciona. Em este exemplo vamos calcular EMA para um preço De um estoque Nós queremos um EMA de 22 dias que é um espaço de tempo bastante comum para uma EMA longa. A fórmula para calcular EMA é como segue. Preço de EM Tk EMA e 1 kt hoje, y ontem, N número de dias em EMA, k 2 N 1.Use os seguintes passos para calcular um EMA de 22 dias.1 Comece por calcular k para o período de tempo determinado 2 22 1 0,0869.2 Adicione os preços de fechamento para os primeiros 22 dias juntos e divida-os por 22,3 Você está agora pronto para Começar a obter o primeiro dia EMA, tendo o seguinte dia s dia 23 preço de fechamento multiplicado por k, em seguida, multiplique a média móvel do dia anterior s por 1-k e adicione o two.4 Faça passo 3 repetidamente para cada dia que se segue para obter Toda a gama de EMA. Isso pode, naturalmente, ser colocado em Excel ou algum outro Planilha para tornar o processo de cálculo EMA semi-automatic. To dar-lhe uma visão algorítmica sobre como isso pode ser feito, veja below. public flutuador CalculateEMA float todaysPrice, float numberOfDays, float EMAYesterday float k 2 numberOfDays 1 retorno todaysPrice k EMAYesterday 1 K. Este método seria normalmente chamado a partir de um loop através de seus dados, procurando algo como this. foreach DailyRecord sdr em DataRecords chamar o cálculo EMA ema numberOfDays, yesterdayEMA colocar o ema calculado em um array ema certifique-se yesterdayEMA fica preenchido com o EMA nós Usado este tempo em torno de yesterdayEMA ema. Note que este é o código psuedo Você normalmente precisaria enviar o valor ontem ontem como yesterdayEMA até o yesterdayEMA é calculado a partir de hoje EMA Isso está acontecendo somente depois que o loop executou mais dias do que o número de dias Você calculou seu EMA para. Para um EMA de 22 dias, é somente no tempo 23 no laço e depois disso que o ema de yesterdayEMA é válido Thi S não é grande coisa, uma vez que você vai precisar de dados de pelo menos 100 dias de negociação para uma EMA de 22 dias para ser válido. Posts relacionados.