Front Vektet Moving Average Beregning

TC2000 Support Articles. Front Weighted Moving Gjennomsnittlig FWMA v16. Beregning av en Frontvektet Flytende Gjennomsnitt. Frontvektede glidende gjennomsnitt er ikke bygget i Personal Criteria Formula Language, men konstruksjonen av en FWMA i en PCF er ganske enkel. En frontvektet glidende gjennomsnitt beregnes ved hjelp av periodiske datafelt Så et 2-veis fremvektet glidende gjennomsnitt krever 2 bar med data for å beregne, og et 30-veis fremvektet glidende gjennomsnitt krever 30 bar data for å beregne. Det bevegelige gjennomsnittet kalles forvektet fordi nyere data er gitt større vekt enn eldre data i beregningene Hver eldre linje reduserer faktoren som brukes til beregningene med 1 når du ikke teller nevnen som brukes til beregningen som helhet. Den nyeste linjen multipliseres med perioden og deretter reduserer hver eldre bjelke dette av en til de eldste dataene som brukes i beregningen multipliseres med 1 Resultatet deles deretter av summen av faktorene som brukes for hver bar. Så en 2 periode Frontvektet glidende gjennomsnitt kan beregnes som følger. Som kan forenkles til følgende. Og et 3-veis fremvektet glidende gjennomsnitt kan beregnes som følger. 3 C 2 C1 1 C2 3 2 1.Which kan forenkles til følgende. Dette mønsteret fortsetter som perioden øker. Du er her. Indikatorbibliotek Flytter gjennomsnittlig. Gjennomsnittlig gjennomsnitt. Gjennomsnittlig gjennomsnitt brukes til jevne trender TC2000 tilbyr tre forskjellige typer Flytte gjennomsnitt. Et enkelt glidende gjennomsnitt gir like vekt til hvert datapunkt for perioden. Hvis perioden er 3 og de tre siste datapunktene er 3, 4 og 5, vil den nyeste gjennomsnittsverdien være 3 4 5 3 4 divisjon med tre fordi Det er tre datapunkter. En eksponentiell glidende gjennomsnittlig EMA, noen ganger også kalt et eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig EWMA, bruker vektningsfaktorer som reduseres eksponentielt. Vektingen for hvert eldre datapunkt faller eksponentielt, noe som gir mye større betydning for de siste observasjonene, mens det fortsatt ikke kastes eldre observasjoner helt. Et forvektet gjennomsnitt, som et eksponentielt gjennomsnitt, tillater at de nyeste dataene blir gjennomsnittlig for å påvirke gjennomsnittsverdien mer enn eldre data. Det er kalkulert levet annerledes enn eksponentielle gjennomsnitt, men det gir også nyere data mer vekt. En 5-periode forvektet gjennomsnitt beregnes som følger. C er den siste linjen, C4 er 4 bar ago. Front Weighted Gjennomsnitt C 5 C1 4 C2 3 C3 2 C4 15. Du kan se hvordan de ulike gjennomsnittstypene produserer forskjellige resultater. Alle tre gjennomsnitt er plottet med en periode på 30 enkle, røde, eksponentielle cyan frontvekterte gule. I tillegg kan du velge hvilket element av pris som skal brukes ved beregning av gjennomsnittlig siste , Open, High, Low eller Typical Price. Moving gjennomsnitt har en Offset-parameter som lar deg flytte gjennomsnittlig plot forover eller bakover negativ offset-verdi. Dette lar deg plotte det som ofte refereres til som forskyvede glidende gjennomsnitt. Les mer om fordrevne Flytte gjennomsnitt på Investopedia. Vennligst send alle spørsmål og kommentarer om TC2000 versjon 12 til. Hvis du trenger teknisk assistanse, vennligst kontakt vår teknisk supportavdeling. Copyright 2011 by Worden. Eksponential S moothing Explained. Copyright Innhold på er beskyttet av copyright og er ikke tilgjengelig for republisering. Når folk først møter begrepet eksponentiell utjevning, kan de tro at det høres ut som et helvete med mye utjevning, uansett utjevning. De begynner deretter å forestille seg en komplisert matematisk beregning som sannsynligvis krever en grad i matematikk å forstå, og håper det er en innebygd Excel-funksjon tilgjengelig hvis de noensinne trenger å gjøre det Realiteten av eksponensiell utjevning er langt mindre dramatisk og langt mindre traumatisk. Sannheten er at eksponensiell utjevning er en veldig enkel beregning som oppnår en ganske enkel oppgave Det har bare et komplisert navn fordi det som teknisk sett skjer som følge av denne enkle beregningen, er faktisk litt komplisert. For å forstå eksponensiell utjevning hjelper det å starte med det generelle begrepet utjevning og et par av andre vanlige metoder som brukes til å oppnå utjevning. Hva er utjevning. Modellering er en svært vanlig statistisk prosess t, møter vi jevnlig jevne data i ulike former i vårt daglige liv Hver gang du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, bruker du et glatt nummer Hvis du tenker på hvorfor du bruker et gjennomsnitt for å beskrive noe, vil du raskt forstå begrepet utjevning For eksempel har vi nettopp opplevd den varmeste vinteren på rekord Hvordan kan vi kvantifisere dette Vel, vi starter med datasett av de daglige høye og lave temperaturene for perioden vi kalder Vinter for hvert år i innspilt historie Men det går oss med en mengde tall som hopper rundt ganske mye det er ikke som hver dag i vinter var varmere enn tilsvarende dager fra alle tidligere år Vi trenger et nummer som fjerner alt dette hopper rundt fra dataene, slik at vi lettere kan sammenligne en vinter til neste Fjerning av hopping rundt i dataene kalles utjevning, og i dette tilfellet kan vi bare bruke et enkelt gjennomsnitt for å oppnå glatting. I etterspørselsforespørsel benytter vi utjevning for å fjerne tilfeldig variant Ationstøy fra vår historiske etterspørsel Dette gjør at vi bedre kan identifisere etterspørselsmønstre, hovedsakelig trend og sesongmessighet og etterspørselsnivåer som kan brukes til å estimere fremtidig etterspørsel. Støy i etterspørsel er det samme konseptet som den daglige hoppingen rundt temperaturdataene. Ikke overraskende er vanligste måten folk fjerner støy fra etterspørselshistorikken, er å bruke et enkelt gjennomsnitt eller mer spesifikt et glidende gjennomsnitt. Et glidende gjennomsnitt bruker bare et forhåndsdefinert antall perioder for å beregne gjennomsnittet, og disse periodene beveger seg når tiden går. For eksempel hvis jeg m bruker et 4 måneders glidende gjennomsnitt, og i dag er 1. mai, bruker jeg gjennomsnittlig etterspørsel som skjedde i januar, februar, mars og april 1. juni vil jeg bruke etterspørsel fra februar, mars, april og mai. Viddet glidende gjennomsnitt. Når du bruker et gjennomsnitt, bruker vi samme vektvekt på hver verdi i datasettet. I 4 måneders glidende gjennomsnitt representerte hver måned 25 av glidende gjennomsnitt. Når du bruker etterspørselshistorikk til å pro tilpasse fremtidig etterspørsel og spesielt fremtidig trend, er det logisk å komme til den konklusjonen at du vil at nyere historie har større innvirkning på prognosen. Vi kan tilpasse vår gjennomsnittlige beregning for å bruke forskjellige vekter til hver periode for å få ønsket Resultat Vi uttrykker disse vektene som prosentandeler, og summen av alle vekter for alle perioder må legge til opptil 100 Derfor, hvis vi bestemmer oss for å søke 35 som vekten for nærmeste periode i vårt 4 måneders veide glidende gjennomsnitt, kan vi trekker 35 fra 100 for å finne at vi har 65 igjen å splitte over de andre 3 periodene. For eksempel kan vi ende opp med en veiing på henholdsvis 15, 20, 30 og 35 for de 4 månedene 15 20 30 35 100. Eksponentiell utjevning. Hvis vi går tilbake til konseptet med å bruke en vekt til den siste perioden som 35 i det forrige eksemplet og spre den gjenværende vekten beregnet ved å trekke den siste tidsvekten på 35 fra 100 til 65, har vi de grunnleggende byggeblokkene fo r vår eksponentielle utjevningsberegning Den kontrollerende inngangen til eksponensiell utjevningsberegning er kjent som utjevningsfaktoren kalles også utjevningskonstanten. Det representerer i hovedsak vektingen som er brukt på den siste periodens etterspørsel. Så, hvor vi brukte 35 som vekten for den siste periode i den vektede glidende gjennomsnittlige beregningen, kan vi også velge å bruke 35 som utjevningsfaktoren i vår eksponentielle utjevningsberegning for å få en lignende effekt. Forskjellen med eksponensiell utjevningsberegning er at i stedet for oss også å finne ut hvor mye vekt å gjelder for hver tidligere periode, blir utjevningsfaktoren brukt til å automatisk gjøre det. Så her kommer eksponentiell del Hvis vi bruker 35 som utjevningsfaktor, vil vekten av den siste perioden etterspørselen bli 35 Vektingen av den neste siste periode s krever perioden før den siste vil være 65 av 35 65 kommer fra å trekke 35 fra 100 Dette tilsvarer 22 75 vekting for den perioden hvis du gjør matematikken. Den neste siste periodens etterspørsel vil være 65 av 65 av 35, som tilsvarer 14 79 Perioden før den blir vektet som 65 av 65 av 65 av 35, som tilsvarer 9 61 og så videre Og dette går videre gjennom alle dine tidligere perioder helt tilbake til begynnelsen av tiden eller det punktet du begynte å bruke eksponensiell utjevning for det aktuelle elementet. Du antar sannsynligvis at det ser ut som en hel del av matte Men skjønnheten i eksponensiell utjevningsberegning er at i stedet for å beregne for hver tidligere periode hver gang du får en ny periodes etterspørsel, bruker du bare utgangen av eksponensiell utjevningsberegning fra foregående periode til å representere alle tidligere perioder. Er du forvirret ennå Dette vil gi mer mening når vi ser på den faktiske beregningen. Typisk refererer vi til utgangen av eksponensiell utjevningsberegning som neste periodesprognose. I virkeligheten trenger den endelige prognosen litt le mer arbeid, men i forbindelse med denne spesifikke beregningen vil vi referere til det som prognosen. Eksponensiell utjevningsberegning er som følger. Den siste periodens etterspørsel multiplisert med utjevningsfaktoren PLUS Den siste periodens prognose multiplisert med en minus utjevningsfaktoren. D siste periode s etterspørsel S utjevningsfaktoren representert i desimalform slik at 35 ville bli representert som 0 35 F den siste perioden s anslår utgangen av utjevningsberegningen fra forrige periode. OR antar en utjevning faktor på 0 35. Det blir ikke mye enklere enn det. Som du kan se, er alt vi trenger for datainnganger her den siste perioden s etterspørsel og den siste perioden s prognose Vi bruker utjevningsfaktoren vekting til den siste periode s krever samme måte som vi ville i den veide gjennomsnittlige beregningen. Vi bruker deretter den gjenværende vekten 1 minus utjevningsfaktoren til den siste perioden s forecast. Since den siste perioden s fore cast ble opprettet basert på forrige periode s etterspørsel og forrige periode s prognose, som var basert på etterspørselen etter perioden før det og prognosen for perioden før det, som var basert på etterspørselen etter perioden før det og prognose for perioden før det, som var basert på perioden før det. vel, du kan se hvordan alle tidligere periodens etterspørsel er representert i beregningen uten å faktisk gå tilbake og omberegne noe. Og det er det som kjørte den eksponensielle eksponensielle popularitet utjevning Det var ikke fordi det gjorde en bedre jobb med utjevning enn vektet glidende gjennomsnitt, det var fordi det var enklere å regne ut i et dataprogram Og fordi du ikke behøvde å tenke på hvilken vekting å gi tidligere perioder eller hvor mange tidligere perioder å bruke, som du ville i vektet glidende gjennomsnitt, og fordi det bare hørtes kjøligere enn vektet glidende gjennomsnitt. Faktisk kan det hevdes at vektet glidende gjennomsnitt gir større fleksibilitet likhet siden du har mer kontroll over vektingen av tidligere perioder. Virkeligheten er at noen av disse kan gi respektbare resultater, så hvorfor ikke gå med enklere og kjøligere lyding. Eksponentiell utjevning i Excel. Vi ser hvordan dette faktisk ville se i et regneark med ekte data. Kopyright Innhold på er beskyttet av copyright og er ikke tilgjengelig for republisering. I figur 1A har vi et Excel-regneark med 11 ukers etterspørsel, og en eksponensielt jevn prognose beregnet ut fra den etterspørselen jeg har brukt en utjevningsfaktor på 25 0 25 i celle C1 Den nåværende aktive cellen er Celle M4 som inneholder prognosen for uke 12. Du kan se i formellinjen, formelen er L3 C1 L4 1- C1 Så de eneste direkte inngangene til denne beregningen er den forrige perioden s etterspørsel Cell L3, forrige periode s prognose Cell L4, og utjevningsfaktoren Cell C1, vist som absolutt celle referanse C1.Når vi starter en eksponensiell utjevningsberegning, må vi manuelt koble verdien til den første prognosen Så i Cell B4, i stedet for en formel, har vi nettopp skrevet i etterspørselen fra samme periode som prognosen. I Cell C4 har vi vår første eksponensielle utjevningsberegning B3 C1 B4 1- C1 Vi kan da kopiere Cell C4 og lime den inn i Cells D4 gjennom M4 for å fylle resten av våre prognoseceller. Du kan nå dobbeltklikke på en prognosecelle for å se at den er basert på den forrige periodeens prognose celle og forrige periode s etterspørselscelle. Så hver etterfølgende eksponensiell utjevningsberegning arver utgangen av den forrige eksponensielle utjevningsberegningen Det er hvordan hver forrige periode s etterspørsel er representert i den siste periodens beregning, selv om denne beregningen ikke refererer direkte til de foregående periodene. Hvis du vil ha lyst, kan du bruke Excel s trace precedents funksjon Å gjøre dette klikker du på Cell M4, og deretter på båndverktøylinjen Excel 2007 eller 2010 klikker du på Formulas-fanen, og deretter klikker du Sporprecedents. Det trekker tilkoblingslinjer til det første nivået av precedenter, men hvis du holder cli cking Trace Precedents det vil trekke kontaktlinjer til alle tidligere perioder for å vise deg det arvede forhold. Nå la oss se hva eksponensiell utjevning gjorde for oss. Figur 1B viser et linjediagram over vår etterspørsel og prognose. Du ser hvordan den eksponensielt jevnte prognosen fjerner det meste av den ujevnhet som hopper rundt fra den ukentlige etterspørselen, men fremdeles klarer å følge det som synes å være en oppadgående trend i etterspørselen. Du vil også merke at den glatte prognosen linje har en tendens til å være lavere enn etterspørselslinjen. Dette er kjent som trendlag og er en bivirkning av utjevningsprosessen Hver gang du bruker utjevning når en trend er til stede, vil prognosen din ligge bak trenden. Dette gjelder for enhver utjevningsteknikk. Faktisk, hvis vi skulle fortsette dette regnearket og begynne å skrive inn lavere etterspørselsnumre som gjør en nedadgående trend du vil se etterspørselslinjedråpet, og trendlinjen beveger seg over den før du begynner å følge den nedadgående trenden. Det er derfor jeg tidligere nevnte produksjonen fra eksponensiell utjevningsberegning som vi kaller en prognose, trenger fortsatt litt mer arbeid Det er mye mer å prognose enn bare å utjevne støtene i etterspørsel. Vi må gjøre ytterligere tilpasninger for ting som trendlag, sesongmessighet, kjente hendelser som kan påvirke etterspørselen, osv. Men alt som er utenfor omfanget av denne artikkelen. Du vil sannsynligvis også gå inn i begreper som dobbel eksponensiell utjevning og tredobbelt eksponensiell utjevning. Disse betingelsene er litt misvisende siden du ikke re-utjevner etterspørselen flere ganger, kan du hvis du Ønsker, men det er ikke poenget her. Disse betingelsene representerer bruk av eksponensiell utjevning på ytterligere elementer i prognosen. Med enkel eksponensiell utjevning, utjevner du basen etterspørselen, men med dobbel eksponensiell utjevning utjevner du basen etterspørsel pluss trenden, og med trippel-eksponensiell utjevning, utjevner du basen etterspørsel pluss trenden pluss sesongmessighet. Det andre vanligste spørsmålet om eksponentiell smoo ting er hvor får jeg utjevningsfaktoren min Det er ikke noe magisk svar her, du må teste ulike utjevningsfaktorer med dine etterspørseldata for å se hva som gir deg de beste resultatene. Det er beregninger som automatisk kan angi og endre utjevningsfaktoren. Disse faller under Begrepet adaptiv utjevning, men du må være forsiktig med dem. Det er rett og slett ikke et perfekt svar, og du bør ikke blindt gjennomføre noen beregning uten grundig testing og utvikle en grundig forståelse av hva den beregningen gjør. Du bør også kjøre hva-hvis scenarier å se hvordan disse beregningene reagerer på etterspørselsendringer som kanskje ikke eksisterer i etterspørseldataene du bruker til testing. Dataeksemplet jeg brukte tidligere er et veldig godt eksempel på en situasjon der du virkelig trenger å teste noen andre scenarier. Dette bestemte datautvalget viser En noe konsekvent oppadgående trend Mange store selskaper med svært kostbar prognoseprogramvare fikk store problemer i den ikke så fjerne fortiden da deres programvareinnstillinger som var tweaked for en voksende økonomi, reagerte ikke bra når økonomien begynte å stagnere eller krympe. Slike ting skjer når du ikke forstår hva beregningsprogramvarene faktisk gjør. Hvis de forsto deres prognosesystem, ville de ha visst at de trengte å hoppe inn og endre noe når det var plutselige dramatiske endringer i virksomheten deres. Så der har du det grunnlaget for eksponensiell utjevning forklart Vil du vite mer om bruk av eksponensiell utjevning i en faktisk prognose, sjekk ut boken Inventory Management Explained. Copyright innhold på er opphavsrettsbeskyttet og ikke tilgjengelig for republisering. Dave Piasecki er eieroperatør av Inventory Operations Consulting LLC, et konsulentfirma som tilbyr tjenester relatert til lagerstyring, materialhåndtering og lageroperasjoner. Han har over 25 års erfaring i driftsledelse og kan være nådd gjennom hans nettsted, hvor han opprettholder ytterligere relevant inf ormation. My Business.