Set Up Esponenziale Mobile Media

Mobile esponenziale Calculator medio attribuito un elenco ordinato di punti di dati, è possibile costruire la media mobile esponenziale ponderata di tutti i punti fino al punto corrente. In una media mobile esponenziale (EMA o EWMA in breve), i pesi diminuisce di un fattore costante 945 come i termini invecchiano. Questo tipo di media mobile cumulativa viene spesso utilizzato quando la creazione di grafici i prezzi delle azioni. La formula ricorsiva per EMA è dove x è oggi diretta punto prezzo corrente e 945 è una costante tra 0 e 1. Spesso, 945 è una funzione di un certo numero di giorni N. La funzione più comunemente usato è 945 2 (N1). Per esempio, il 9 giorni EMA di una sequenza ha 945 0.2, mentre un EMA 30 giorni ha 945 231 0,06,452 mila. Per valori di 945 vicino a 1, la sequenza di EMA può essere inizializzato a EMA8321 x8321. Tuttavia, se 945 è molto piccolo, i primi termini della sequenza possono ricevere un peso eccessivo con tale inizializzazione. Per risolvere questo problema in un EMA N-giorno, il primo termine della sequenza EMA è impostato per essere la media semplice del primo 8968 (N-1) 28969 termini, in tal modo, l'EMA inizia il numero del giorno 8968 (N-1 ) 28969. Per esempio, in una media mobile esponenziale a 9 giorni, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) 4. Poi EMA8325 0.2x8325 0.8EMA8324 e EMA8326 0.2x8326 0.8EMA8325 ecc Utilizzando il mobile esponenziale analisti media del titolo spesso un'occhiata alla EMA e SMA (media mobile semplice) dei prezzi delle azioni notare tendenze l'ascesa e la caduta o prezzi, e per aiutare loro prevedere il comportamento futuro. Come tutte le medie mobili, gli alti e bassi del grafico EMA saranno in ritardo rispetto gli alti e bassi dei dati non filtrati originali. Più alto è il valore di N, la più piccola 945 sarà più agevole e il grafico sarà. Oltre esponenzialmente ponderate medie mobili cumulativi, si può anche calcolare in modo lineare ponderate medie mobili cumulativi, in cui i pesi diminuiscono linearmente come i termini invecchiano. Vedere la lineare, quadratica e cubica cumulativa media mobile articolo e calculator. DEMA. mq4 DEMARLH. mq4 DEMA - riassunto rapido a doppia media mobile esponenziale (DEMA) è una media più fluida e veloce movimento sviluppato con lo scopo di ridurre il tempo di ritardo si trovano in medie mobili tradizionali. DEMA è stato prima volta introdotto nel 1994, in questo articolo Smoothing dati con le medie mobile più veloce di Patrick G. Mulloy in analisi tecnica degli stock amp rivista Commodities. In questo articolo Mulloy dice: Le medie mobili hanno un ritardo dannoso che aumenta i mobili incrementi medi di lunghezza. La soluzione è una versione modificata di livellamento esponenziale con meno tempo di ritardo .. DEMA indicatore formula periodo DEMA di default (t) 21. DEMA non è solo un doppio EMA. DEMA inoltre, non è una media mobile di una media mobile. La combinazione di un singolo letto EMA per un ritardo minore di una delle due originali. Come per il commercio con DEMA DEMA può essere usato al posto di medie mobili tradizionali o la formula può essere applicata per appianare i dati sui prezzi per gli altri indicatori, che si basano su medie mobili. DEMA può aiutare a inversioni di prezzo punto più veloce, confrontandole con EMA regolare. Tale metodo di trading popolare come Moving di crossover media, guadagnerà un nuovo significato con DEMA. Consente di confrontare 2 EMA di crossover vs segnali di crossover 2 DEMA. DEMA MACD per MT4 Alcuni di Mulloys test originale di indicatore DEMA è stato fatto sul MACD, dove ha scoperto che il MACD DEMA-lisciato era più veloce a rispondere, e nonostante la produzione di un minor numero di segnali, ha dato risultati più elevati rispetto al MACD regolare. DEMAMACD. mq4 MACD3DEMA. mq4 MACD3DEMAv101.mq4 Inoltre MACD, il metodo di smoothing DEMA può essere applicato a vari indicatori. Patrick G. Mulloy dice: ..Implementing questa versione più veloce del EMA in indicatori come il movimento convergencedivergence media (MACD), le bande di Bollinger o TRIX in grado di fornire diversi segnali buysell che sono davanti (vale a dire, il piombo) e rispondere più velocemente di quelli fornito dal singolo EMA .. Un altro metodo di smoothing sviluppato da Mulloy è noto come TEMA. che è una tripla media mobile esponenziale o, ancora un'altra versione Triple EMA, sviluppato da Jack Hutson - indicatore TRIX. Copyright copia Forex-indicatori Ciao, mi piace fare EA (Expert Advisor) utilizzando DEMA. La formula DEMA che ho fatto qui di seguito sembra corretto, perché provo esso e perdere denaro. La prego di dirmi quello corretto. Il mio nome è Jeffrey e la mia email è jyoungaus (at) yahoo. au. Grazie. doppia EMA1 iMA (NULL, PERIODH1,14,0, MODEEMA, PRICECLOSE, 0) doppio ema1a iMA (NULL, PERIODH1,14,0, MODEEMA, ema1,0) doppio EMA2 iMA (NULL, PERIODH1,28,0, MODEEMA, PRICECLOSE, 0) doppio ema2a iMA (NULL, PERIODH1,28,0, MODEEMA, ema2,0) doppio dema1 (EMA1 2) - ema1a doppia dema2 (dell'EMA2 2) - ema2a se (dema1 dema2) se (dema1Exponential Smoothing spiegato copiare. Copyright. il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Quando le persone incontrano prima il termine esponenziale possono pensare che suona come un inferno di un sacco di lisciatura. qualunque lisciatura è. poi cominciano a immaginare una matematica complessa calcolo che probabilmente richiede una laurea in matematica per capire, e spero che vi è una funzione built-in di Excel disponibili, se mai bisogno di farlo. La realtà di livellamento esponenziale è molto meno drammatica e molto meno traumatico. La verità è che, livellamento esponenziale è molto semplice calcolo da un'operazione piuttosto semplice. E 'solo un nome complicato perché ciò che accade tecnicamente come risultato di questo semplice calcolo è in realtà un po' complicato. Per capire livellamento esponenziale, aiuta a iniziare con il concetto generale di levigatura e un paio di altri metodi comuni utilizzati per raggiungere lisciatura. Ciò che è livellamento Con il livellamento è un processo statistico molto comune. In realtà, si incontrano regolarmente i dati smussati in varie forme nel nostro giorno per giorno la vita. Ogni volta che si utilizza una media per descrivere qualcosa, si utilizza un numero levigata. Se ci pensate il motivo per cui si utilizza una media per descrivere qualcosa, si capisce subito il concetto di levigatura. Per esempio, abbiamo appena vissuto l'inverno più caldo mai registrato. Come siamo in grado di quantificare questo bene si parte con set di dati delle temperature giornaliere alte e basse per il periodo che chiamiamo invernale per ogni anno nella storia. Ma che ci lascia con un po 'di numeri che saltano in giro un bel po' (non è come tutti i giorni di questo inverno è stato più caldo rispetto ai corrispondenti giorni di tutti gli anni precedenti). Abbiamo bisogno di un numero che consente di rimuovere tutto ciò che salta intorno dai dati in modo che possiamo più facilmente confrontare un inverno a quello successivo. Rimozione del salto in giro per il dati si chiama levigante, e in questo caso si può semplicemente utilizzare un media semplice da realizzare la levigatura. In previsione della domanda, usiamo levigante per eliminare variazioni casuali (rumore) da nostra richiesta storica. Questo ci permette di identificare meglio modelli di domanda (soprattutto di tendenza e stagionalità) e livelli di domanda che possono essere utilizzate per stimare la domanda futura. Il rumore della domanda è lo stesso concetto come il salto quotidiana intorno dei dati di temperatura. Non a caso, il modo in cui le persone più comuni rimuovere il rumore dalla storia richiesta è quella di utilizzare un semplice averageor più specificamente, una media mobile. Una media mobile utilizza solo un numero predefinito di periodi da calcolare la media, e quei periodi si muovono col passare del tempo. Ad esempio, se Im usando una media mobile di 4 mesi, e oggi è 1 ° maggio, Im usando una media di domanda che si è verificato nel mese di gennaio, febbraio, marzo e aprile. Il 1 ° giugno, sarò usando domanda da febbraio, marzo, aprile, e maggio. media mobile ponderata. Quando si utilizza una media stiamo applicando la stessa importanza (peso) per ogni valore nel set di dati. Nella media mobile di 4 mesi, ogni mese ha rappresentato il 25 della media mobile. Quando si utilizza la storia richiesta di proiettare la domanda futura (e la tendenza soprattutto futuro), la sua logica a venire alla conclusione che si desidera storia più recente di avere un impatto maggiore sulla vostra previsione. Siamo in grado di adattare il nostro calcolo media mobile di applicare vari pesi per ciascun periodo per ottenere i nostri risultati desiderati. Abbiamo esprimere questi pesi come percentuali, e il totale di tutti i pesi per tutti i periodi bisogna aggiungere fino a 100. Quindi, se decidiamo vogliamo applicare 35 come il peso per il periodo più vicino nel nostro 4 mesi ponderata media mobile, possiamo sottrarre 35 da 100 a trovare abbiamo 65 rimanendo a dividere sulle altre 3 periodi. Ad esempio, potremmo finire con una ponderazione del 15, 20, 30, e 35, rispettivamente, per i 4 mesi (15 20 30 35 100). Livellamento esponenziale. Se si ritorna al concetto di applicare un peso al periodo più recente (ad esempio, 35 nell'esempio precedente) e diffondere il peso rimanente (calcolato sottraendo il più recente peso periodo di 35 da 100 per ottenere 65), abbiamo gli elementi di base per il nostro calcolo livellamento esponenziale. L'ingresso di controllo del calcolo livellamento esponenziale è noto come fattore di livellamento (chiamato anche smoothing costante). Esso rappresenta essenzialmente la ponderazione applicata alla più recente domanda periodi. Quindi, dove abbiamo usato 35 come il coefficiente correttore per il periodo più recente nel calcolo della media mobile ponderata, potremmo anche scegliere di utilizzare 35 come fattore di smoothing nel nostro calcolo livellamento esponenziale per ottenere un effetto simile. La differenza con il calcolo livellamento esponenziale è che invece di dover capire anche quanto peso da applicare a ciascun periodo precedente, il fattore di livellamento viene usato per fare automaticamente. Così ecco che arriva la parte esponenziale. Se usiamo 35 come il fattore di lisciatura, la ponderazione della più recente domanda periodi sarà 35. La ponderazione della prossima domanda periodi più recente (il periodo precedente la più recente) sarà 65 di 35 (65 proviene da sottrarre 35 da 100). Ciò equivale a 22.75 ponderazione per quel periodo, se fate i conti. Il prossimo più recente domanda periodi sarà di 65 65 35, che equivale a 14.79. Il periodo prima che sarà il coefficiente correttore 65 di 65 di 65 di 35, che equivale a 9.61, e così via. E questo va avanti indietro attraverso tutti i periodi precedenti tutta la strada per l'inizio del tempo (o il punto in cui è stato avviato con livellamento esponenziale per quel particolare oggetto). Youre probabilmente pensando questo è alla ricerca come un sacco di matematica. Ma la bellezza del calcolo livellamento esponenziale è che invece di dover ricalcolare contro ogni periodo precedente ogni volta che si ottiene una nuova domanda periodi, è sufficiente utilizzare l'uscita del calcolo livellamento esponenziale rispetto al periodo precedente per rappresentare tutti i periodi precedenti. Sei confuso ancora questo renderà più senso quando guardiamo il calcolo effettivo In genere ci si riferisce all'uscita del calcolo livellamento esponenziale come il prossimo periodo di previsione. In realtà, la previsione finale ha bisogno di un po 'di lavoro, ma ai fini di questo calcolo specifico, si farà riferimento ad esso come la previsione. Il calcolo di livellamento esponenziale è la seguente: I periodi più recenti domanda moltiplicati per il fattore di livellamento. PLUS I periodi più recenti previsioni moltiplicati per (uno meno il fattore di livellamento). D più recenti periodi richiedono S il fattore di smoothing rappresentato in forma decimale (così 35 sarà rappresentata da 0,35). F periodi più recenti previsioni (l'uscita del calcolo lisciatura rispetto al periodo precedente). O (assumendo un fattore di lisciatura di 0,35) (D 0.35) (F 0.65) Non ottiene molto più semplice di quello. Come potete vedere, tutti abbiamo bisogno di input di dati qui sono il più recente domanda periodi e periodi più recenti previsioni. Applichiamo il fattore di livellamento (ponderazione) per periodi più recenti richiedono allo stesso modo avremmo nel calcolo della media mobile ponderata. Abbiamo poi applicare la ponderazione rimanente (1 meno il fattore di livellamento) alle più recenti periodi di previsione. Poiché i periodi più recenti previsione è stata creata sulla base della precedente domanda periodi e periodi di previsione precedente, che era basato sulla domanda per il periodo prima che e le previsioni per il periodo precedente, che era basato sulla domanda per il periodo precedente che e le previsioni per il periodo precedente, che si basava sul periodo prima. bene, si può vedere come tutti i precedenti periodi di domanda sono rappresentati nel calcolo senza effettivamente andare indietro e ricalcolare nulla. E questo è ciò che ha spinto la popolarità iniziale di livellamento esponenziale. Non era perché ha fatto un lavoro migliore di lisciatura di ponderata media mobile, è stato perché era più facile da calcolare in un programma per computer. E, perché voi non ha ancora bisogno di pensare a ciò che ponderazione che invia periodi precedenti o quanti periodi precedenti da utilizzare, come si farebbe in ponderata media mobile. E, perché appena sembrava più fresco rispetto ponderata media mobile. In effetti, si potrebbe sostenere che ponderata media mobile offre una maggiore flessibilità in quanto si ha un maggiore controllo sulla ponderazione dei periodi precedenti. La realtà è uno di questi in grado di fornire risultati rispettabili, quindi perché non andare con suono più facile e più fresco. Livellamento esponenziale in Excel Vediamo come questo sarebbe effettivamente guardare in un foglio di calcolo con i dati reali. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Nella Figura 1A, abbiamo un foglio di calcolo Excel con 11 settimane di domanda, e una previsione in modo esponenziale levigata calcolata da quella richiesta. Ive utilizzato un fattore di livellamento di 25 (0,25 nella cella C1). La corrente di cella attiva è cellulare M4 che contiene le previsioni per la settimana 12. Si può vedere nella barra della formula, la formula è (L3C1) (L4 (1-C1)). Così gli unici ingressi scalo a questo calcolo sono la precedente domanda periodi (Cell L3), i periodi di previsione precedente (Cell L4), e il fattore di livellamento (cella C1, indicato come riferimento C1 di cella assoluto). Quando iniziamo un calcolo di livellamento esponenziale, abbiamo bisogno di inserire manualmente il valore per il 1 ° tempo. Quindi, in cella B4, piuttosto che una formula, abbiamo appena digitato nella domanda da quello stesso periodo, come la previsione. In cella C4 abbiamo il nostro primo calcolo livellamento esponenziale (B3C1) (B4 (1-C1)). allora possiamo copiare cellulare C4 e incollarlo nelle celle D4 attraverso M4 per riempire il resto delle nostre cellule di previsione. È ora possibile fare doppio clic su qualsiasi cella del tempo per vedere si basa sulla cella periodi precedenti e prevedere i periodi precedenti la domanda delle cellule. Così ogni successivo calcolo livellamento esponenziale eredita l'uscita del precedente calcolo di livellamento esponenziale. Quello è come ogni precedente domanda periodi è rappresentata nella più recente calcolo periodi, anche se tale calcolo non fa riferimento direttamente quei periodi precedenti. Se si desidera ottenere fantasia, è possibile utilizzare la funzione Eccelle precedenti tracce. Per fare ciò, clicca su Cell M4, quindi sulla barra degli strumenti del nastro (Excel 2007 o 2010) fare clic sulla scheda Formule, quindi fare clic su Individua precedenti. Essa si baserà linee di connessione al 1 ° livello di precedenti, ma se si mantiene facendo clic Precedenti rintracciarlo trarrà linee di connessione a tutti i periodi precedenti di visualizzare i rapporti ereditati. Ora vediamo cosa livellamento esponenziale ha fatto per noi. Figura 1B mostra un grafico a linee di nostra richiesta e previsioni. È caso vedere come il tempo in modo esponenziale levigata elimina la maggior parte del jaggedness (il salto intorno) dalla domanda settimanale, ma riesce ancora a seguire quello che sembra essere una tendenza al rialzo della domanda. Youll anche notare che la linea del tempo levigata tende ad essere inferiore alla linea di richiesta. Questo è noto come lag tendenza ed è un effetto collaterale del processo di lisciatura. Ogni volta che si utilizza livellamento quando una tendenza è presente la vostra previsione sarà in ritardo rispetto la tendenza. Questo è vero per qualsiasi tecnica di smoothing. In effetti, se dovessimo continuare questo foglio e iniziare inserendo i numeri di una minore domanda (facendo una tendenza al ribasso) si dovrebbe vedere la caduta di linea di domanda, e la mossa linea di tendenza sopra di esso prima di iniziare a seguire la tendenza al ribasso. Ecco perché ho detto in precedenza l'uscita dal calcolo livellamento esponenziale che noi chiamiamo una previsione, ha ancora bisogno di un po 'di lavoro. C'è molto di più per la previsione di un semplice appianare le asperità della domanda. Abbiamo bisogno di fare ulteriori regolazioni per cose come il ritardo di tendenza, stagionalità, eventi noti che possono effetto di domanda, ecc, ma tutto ciò che è oltre la portata di questo articolo. È probabile che anche imbattersi in termini come livellamento doppio esponenziale e smoothing triple-esponenziale. Questi termini sono un po 'fuorviante in quanto non si è ri-levigare la domanda più volte (si può se si vuole, ma non questo è il punto qui). Questi termini rappresentano usando livellamento esponenziale su ulteriori elementi di previsione. Quindi, con semplice livellamento esponenziale, si sta lisciando la domanda di base, ma con doppio esponenziale si sta lisciando la domanda di base, più la tendenza, e con triplo esponenziale si sta lisciando la domanda di base, più la tendenza, più la stagionalità. L'altra domanda più frequenti su livellamento esponenziale è dove ottengo il mio fattore di livellamento Non c'è una risposta magica qui, è necessario testare diversi fattori di livellamento con i tuoi dati di domanda per vedere ciò che si ottiene i migliori risultati. Ci sono calcoli che possono automaticamente impostate (e modificare) il fattore di livellamento. Questi rientrano nella levigatura termine adattivo, ma è necessario fare attenzione con loro. Semplicemente non c'è alcuna risposta perfetta e non si deve implementare ciecamente qualsiasi calcolo senza la prova completa e lo sviluppo di una conoscenza approfondita di ciò che tale calcolo fa. È inoltre necessario eseguire scenari what-if per vedere come reagiscono questi calcoli per chiedere cambiamenti che non possono attualmente esistenti nei dati domanda che si sta utilizzando per il test. L'esempio dei dati che ho usato in precedenza è un ottimo esempio di una situazione in cui si ha realmente bisogno di testare alcuni altri scenari. Questo particolare esempio dati mostrano una tendenza al rialzo in qualche modo coerente. Molte grandi aziende con software di previsione molto costoso ottenuto in grossi guai in passato non così lontano, quando le impostazioni del software che sono stati ottimizzato per un'economia in crescita non ha ancora reagiscono bene quando l'economia ha iniziato stagnante o in calo. Cose come questa accadono quando tu non capire che cosa i vostri calcoli (software) è in realtà facendo. Se hanno capito il loro sistema di previsione, avrebbero saputo che avevano bisogno di saltare e cambiare qualcosa, quando ci sono stati improvvisi cambiamenti drammatici per il loro business. Quindi non lo avete le basi di livellamento esponenziale spiegato. Vuoi saperne di più sull'utilizzo di livellamento esponenziale in un tempo reale, controllare il mio Inventory Management libro spiegato. copia copyright. Il contenuto di InventoryOps è protetto da copyright e non è disponibile per la ripubblicazione. Dave Piasecki. è owneroperator di inventario Operations Consulting LLC. una società di consulenza che fornisce servizi relativi alla gestione del magazzino, movimentazione dei materiali, e le operazioni di magazzino. Ha oltre 25 anni di esperienza nella gestione delle operazioni e può essere raggiunto attraverso il suo sito web (inventoryops), dove egli sostiene ulteriori informazioni rilevanti. I miei affari