4 Monats Gewichteter Durchschnitt

Wenn Sie diese Meldung sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder unterstützt kein JavaScript. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems, z. B. die Suche, nutzen zu können, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Weighted Moving Averages Mit Simple Moving Averages wird jeder Datenwert in dem Windowquot, in dem die Berechnung durchgeführt wird, eine gleiche Bedeutung oder Gewicht zugewiesen. Es ist oft der Fall, vor allem in der Finanzdaten-Daten-Analyse, dass mehr chronologisch jüngsten Daten ein größeres Gewicht tragen sollte. In diesen Fällen wird der gewichtete gleitende Durchschnitt (oder der exponentielle gleitende Durchschnitt - siehe das folgende Thema) häufig bevorzugt. Betrachten Sie die gleiche Tabelle von Verkaufsdaten Werte für zwölf Monate: Um einen gewichteten gleitenden Durchschnitt berechnen: Berechnen Sie, wie viele Intervalle von Daten in der Moving Average Berechnung beteiligt sind (das heißt die Größe der Berechnung quotwindowquot). Wenn das Berechnungsfenster n ist, wird der jüngste Datenwert in dem Fenster mit n multipliziert, der nächstletzte multipliziert mit n-1, der Wert vor dem multipliziert mit n-2 und so weiter für alle Werte im Fenster. Teilen Sie die Summe aller multiplizierten Werte durch die Summe der Gewichte, um den gewichteten gleitenden Durchschnitt über diesem Fenster zu erhalten. Stellen Sie den Weighted Moving Average-Wert in eine neue Spalte entsprechend der oben beschriebenen Positionierung der mittleren Mittelwerte ein. Um diese Schritte zu veranschaulichen, sollten Sie berücksichtigen, ob ein dreimonatiger gewichteter gleitender Durchschnitt der Verkäufe im Dezember erforderlich ist (unter Verwendung der obigen Tabelle der Verkaufswerte). Der Begriff quot3-monthquot impliziert, dass die Berechnung quotwindowquot 3 ist, sollte daher Durchschnittliche Berechnungsalgorithmus für diesen Fall Verschieben des Weighted sein: Oder, wenn ein 3-Monats über den gesamten ursprünglichen Datenbereich ausgewertet Moving Average Weighted, würden die Ergebnisse sein : 3-Monats-gewichteten gleitenden AverageDevelop ein vier Monate durchschnittliche Prognose für Wallace Garden Versorgung zu bewegen und berechnen Entwicklung der MAD einen vier Monate gleitenden Durchschnitt Prognose für Wallace Garden Versorgung und der MAD Artikelbeschreibung berechnen ENTHALTEN Excel-Tabelle mit Formeln, 5-13: Entwicklung eines vier Monat gleitende durchschnittliche Prognose für Wallace Garden Supply und berechnen die MAD. Eine dreimonatige gleitende Durchschnittsprognose wurde im Abschnitt über die gleitenden Durchschnittswerte in Tabelle 5.3 erstellt. 5-15: Daten, die über die jährliche Nachfrage nach 50 lb Düngerbeuteln bei Wallace Garden Supply gesammelt wurden, sind in der folgenden Tabelle dargestellt. Entwickeln Sie einen dreijährigen gleitenden Durchschnitt, um Verkäufe zu prognostizieren. Dann die Nachfrage wieder schätzen mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt, in dem der Umsatz im letzten Jahr, mit einem Gewicht von 2 und Umsatz in den anderen zwei Jahre erteilt werden jeweils gegeben sind mit einem Gewicht von 1. Welche Methode denken Sie, ist das beste Jahr NACHFRAGE NACH FERTILIZER 5 -16: Entwickeln Sie eine Trendlinie für die Nachfrage nach Dünger in Problem 5-15, mit einer beliebigen Computer-Software. 5-19: Verkäufe der Cool-Man Klimaanlagen haben während der letzten 5 Jahre stetig gewachsen Der Verkaufsleiter hatte vorher vorausgesagt, daß Jahr 1s Verkäufe 410 Klimaanlagen sein würden. Unter Verwendung einer exponentiellen Glättung mit einem Gewicht. 0,30, entwickeln Prognosen seit Jahren 2 bis 6 5-25: Verkauf von Industriestaubsauger bei R. Lowenthal Supply Co. in den letzten 13 Monate stellt sich wie folgt dar: SALES (1.000) Monats-Umsatz (1000) Monat 11 am 14. Januar, 14. August Februar 17 September 16 März 12 Oktober 10 April 14 November 15 Mai 16 Dezember 17 Juni 11 Januar (a) Mit einem gleitenden Durchschnitt mit drei Perioden, bestimmen die Nachfrage nach Staubsauger für den nächsten Februar. (B) Mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt mit drei Perioden, bestimmen die Nachfrage nach Staubsauger für Februar. (C) Beurteilen Sie die Genauigkeit jeder dieser Methoden. (D) Welche anderen Faktoren könnten R. Lowenthal in der Prognose Umsatz betrachten 14 Mal Gekauft mit einem Rating von 4,7 von 5 basierend auf 3 Kunden reviews. Weighted Moving Averages: Die Grundlagen Im Laufe der Jahre haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden gefunden durchschnittlich. Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Durchschnitts (MA). Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preis-Aktion. Der Eröffnungs - oder Schlussaktienkurs, reicht nicht aus, um davon abhängen zu können, ob Kauf - oder Verkaufssignale der MAs-Crossover-Aktion richtig vorhergesagt werden. Zur Lösung dieses Problems weisen die Analysten den jüngsten Preisdaten nun mehr Gewicht zu, indem sie den exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA) verwenden. (Erfahren Sie mehr bei der Exploration der exponentiell gewogenen gleitenden Durchschnitt.) Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tag nehmen und multiplizieren Sie diese Zahl mit 10, der neunte Tag um neun, der achte Tag um acht und so weiter auf die erste der MA. Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren dividieren. Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieses Kennzeichen wird als linear gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. (Für verwandte Themen lesen Sie in Simple Moving Averages machen Trends Stand Out.) Viele Techniker sind fest davon überzeugt, in der exponentiell geglättet gleitenden Durchschnitt (EMA). Dieser Indikator wurde auf so viele verschiedene Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwirrt. Vielleicht die beste Erklärung kommt von John J. Murphys Technische Analyse der Finanzmärkte, (veröffentlicht von der New York Institute of Finance, 1999): Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt behebt beide Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden. Erstens weist der exponentiell geglättete Durchschnitt den neueren Daten ein größeres Gewicht zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Doch während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, enthält es in seiner Berechnung alle Daten in der Lebensdauer des Instruments. Zusätzlich ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anzupassen, um ein größeres oder geringeres Gewicht zu dem letzten Tagespreis zu ergeben, der zu einem Prozentsatz des vorherigen Tageswertes addiert wird. Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Beispielsweise könnte dem letzten Tagespreis ein Gewicht von 10 (.10) zugewiesen werden, das zu dem vorherigen Tagegewicht von 90 (.90) addiert wird. Das ergibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung. Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem die letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 (.05). Abbildung 1: Exponentiell geglättete gleitende Durchschnittswerte Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im Aug. 2000 bis zum 1. Juni 2001. Wie Sie deutlich sehen können, ist die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über eine Neun-Tage-Zeitraum, hat endgültige Verkaufssignale am 8. September (gekennzeichnet durch einen schwarzen Pfeil nach unten). Dies war der Tag, an dem der Index unter dem Niveau von 4.000 unterbrach. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein anderes Bein, das die Techniker tatsächlich erwartet hatten. Der Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Kleinanlegern erzeugen, um die 3.000 Marke zu brechen. Danach tauchte es wieder zu Boden, um 1619.58 am 4. April. Der Aufwärtstrend vom 12. April ist durch einen Pfeil markiert. Hier schloss der Index bei 1.961,46, und Techniker begannen zu sehen, institutionelle Fondsmanager ab, um einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen abholen. (Lesen Sie unsere verwandten Artikel: Moving Average Umschläge: Raffinieren ein beliebtes Trading-Tool und Moving Average Bounce.)