Weighted Moving Averages Die Basics. Over die Jahre haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Durchschnittes MA Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preisaktion der Eröffnungs - oder Schlusskurs der Aktien nicht ausreicht Auf denen für die ordnungsgemäße Vorhersage von Kauf oder Verkauf von Signalen der MA s Crossover-Aktion abhängen Um nun dieses Problem zu lösen, weisen die Analysten jetzt mehr Gewicht auf die neuesten Preisdaten zu, indem sie den exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt verwenden EMA Erfahren Sie mehr in Exploring The Exponentially Weighed Moving Average. Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages nehmen und diese Zahl um 10, den neunten Tag um neun, den achten Tag um acht und so weiter zum ersten 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. Dieser Indikator ist bekannt S der linear gewichtete gleitende Durchschnitt Für verwandte Lesung, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand Out. Many Techniker sind feste Gläubige in der exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt EMA Dieser Indikator wurde in so vielen verschiedenen Möglichkeiten erklärt, dass es Studenten und Investoren gleichermaßen verwechselt Vielleicht Die beste Erklärung kommt von John J Murphys s Technische Analyse der Finanzmärkte, veröffentlicht von der New York Institute of Finance, 1999. Die exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt adressiert beide Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden Zuerst wird der exponentiell geglättete Durchschnitt zugeordnet Ein größeres Gewicht für die neueren Daten Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, beinhaltet er in der Berechnung alle Daten im Leben des Instruments. Darüber hinaus kann der Benutzer in der Lage sein Anpassung der Gewichtung, um mehr oder weniger Gewicht auf die jüngsten Tag s Preis, die zu einem Prozentsatz von hinzugefügt wird Der Wert des vorherigen Tages Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Zum Beispiel könnte der letzte Tag s Preis ein Gewicht von 10 10 zugewiesen werden, was zu den vorherigen Tagen hinzugefügt wird 90 90 Dies gibt den letzten Tag 10 Der Gesamtgewichtung Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem sie den letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 05.Figure 1 Exponentiell geglättete Moving Average. Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im Aug. 2000 bis 1. Juni 2001 Wie Sie deutlich sehen können, hat die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über einen Neun-Tage-Zeitraum verwendet, definitive Verkaufssignale am 8. September, die durch einen schwarzen Pfeil markiert sind. Dies war der Tag Dass der Index unter dem 4.000-Level unterbrochen wurde Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres Down-Bein, dass die Techniker tatsächlich erwartet haben Die Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Einzelhandelsanlegern erzeugen, um die 3.000 Mark zu brechen. Dann tauchte sie wieder nach unten auf 1619 58 Am 4. April Der Aufwärtstrend von Apr 12 ist durch einen Pfeil markiert Hier der Index schloss bei 1.961 46, und Techniker begannen zu institutionellen Fondsmanagern zu beginnen, um einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen abzurufen Lesen Sie unsere verwandten Artikel Moving Average Envelopes Refining A Beliebtes Trading-Tool und Moving Average Bounce. Weighted Moving Durchschnittliche Vorhersage Methoden Pros und Cons. Hi, LOVE Ihre Post Wurde, ob Sie weiter ausarbeiten können Wir verwenden SAP In es gibt eine Auswahl, die Sie wählen können, bevor Sie Ihre Prognose namens Initialisierung ausführen Wenn Sie Überprüfen Sie diese Option erhalten Sie ein Prognoseergebnis, wenn Sie die Prognose erneut ausführen, im selben Zeitraum, und überprüfen Sie nicht die Initialisierung der Ergebnisänderungen Ich kann nicht herausfinden, was diese Initialisierung bedeutet, ich meine, mathmatisch Welches Prognoseergebnis ist am besten zu speichern und Verwenden Sie zum Beispiel die Änderungen zwischen den beiden sind nicht in der prognostizierten Menge, sondern in der MAD und Fehler, Sicherheitsbestand und ROP Mengen Nicht sicher, wenn Sie SAP. hi danke für erklären So dass es auch gern danke Jaspreet. Leave eine Antwort Abbrechen Antwort. About Shmula. Pete Abilla ist der Gründer von Shmula und der Charakter, Kanban Cody Er hat Unternehmen wie Amazon, Zappos, eBay, Backcountry und anderen Kosten gesenkt und Verbesserung der Kundenerfahrung Er tut dies durch eine systematische Methode zur Erkennung von Schmerzpunkten, die den Kunden und das Unternehmen beeinflussen, und ermutigt eine breite Teilnahme von den Firmenanbietern, um ihre eigenen Prozesse zu verbessern. Diese Website ist eine Sammlung seiner Erfahrungen, die er mit Ihnen teilen möchte Beginnen Sie mit kostenlosen downloads. In der gewichteten gleitenden durchschnittlichen Modellprognosestrategie 14 wird jeder historische Wert mit einem Faktor aus der Gewichtungsgruppe im univariaten Prognoseprofil gewichtet. Formula für den gewichteten beweglichen Durchschnitt. Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell erlaubt Ihnen, Gewicht zu haben Aktuelle historische Daten stärker als ältere Daten bei der Bestimmung des Durchschnitts Sie tun dies, wenn die neueren Daten repräsentativer sind Von welcher zukünftigen Nachfrage werden als ältere Daten sein. Daher ist das System in der Lage, schneller auf eine Niveauänderung zu reagieren. Die Genauigkeit dieses Modells hängt weitgehend von Ihrer Wahl der Gewichtungsfaktoren ab. Wenn sich das Zeitreihenmuster ändert, müssen Sie auch das anpassen Gewichtungsfaktoren. Bei der Erstellung einer Gewichtungsgruppe geben Sie die Gewichtungsfaktoren als Prozentsätze ein. Die Summe der Gewichtungsfaktoren muss nicht 100 sein. Mit dieser Prognosestrategie wird keine Ex-post-Prognose berechnet.
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