เฉลี่ยเคลื่อนที่ หรือ ชี้แจง ความเรียบเนียน

Exponential Smoothing Explained. Copyright เนื้อหาในลิขสิทธิ์ได้รับการคุ้มครองและไม่สามารถใช้ได้สำหรับการเผยแพร่เมื่อคนแรกพบคำ Smoothing Exponential ระยะที่พวกเขาอาจคิดว่าเสียงเหมือนนรกของจำนวนมากเรียบอะไรเรียบคือพวกเขาก็เริ่มวาดภาพทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน การคำนวณที่อาจต้องใช้การศึกษาระดับปริญญาในวิชาคณิตศาสตร์เพื่อทำความเข้าใจและหวังว่าจะมีฟังก์ชั่น Excel ที่มีอยู่ในตัวหากจำเป็นต้องทำมันความจริงของการทำให้เรียบเป็นทวีคูณน้อยกว่าที่น่าทึ่งและไม่ค่อยเจ็บปวดมากนักความจริงคือการทำให้เรียบเป็นทวีคูณ การคำนวณที่เรียบง่ายซึ่งทำได้ดีกว่างานง่ายๆมันมีชื่อที่ซับซ้อนเนื่องจากสิ่งที่เกิดขึ้นในทางเทคนิคอันเป็นผลมาจากการคำนวณแบบง่ายๆนี้เป็นเพียงเล็กน้อยที่ซับซ้อนเพื่อให้เข้าใจถึงการเรียบขึ้นชี้แจงจะช่วยให้เริ่มต้นด้วยแนวคิดทั่วไปในการทำให้เรียบและ คู่ของวิธีการทั่วไปอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อให้บรรลุ smoothing smoothing คืออะไร smoothing เป็น p สถิติทั่วไป rocess ในความเป็นจริงเรามักพบข้อมูลที่ราบรื่นในรูปแบบต่างๆในชีวิตประจำวันของเราทุกครั้งที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายบางสิ่งบางอย่างคุณกำลังใช้ตัวเลขที่ราบเรียบหากคุณคิดว่าเหตุผลที่คุณใช้ค่าเฉลี่ยในการอธิบายสิ่งใดคุณ อย่างรวดเร็วจะเข้าใจแนวคิดของการเรียบตัวอย่างเช่นเราเพิ่งมีประสบการณ์ฤดูหนาวที่หนาวที่สุดในบันทึกเราจะสามารถวัดปริมาณนี้ได้ดีเราเริ่มต้นด้วย datasets ของอุณหภูมิสูงและต่ำประจำวันสำหรับช่วงที่เราเรียกฤดูหนาวสำหรับแต่ละปีในประวัติศาสตร์ที่บันทึกไว้ ที่ปล่อยให้เรามีพวงของตัวเลขที่กระโดดไปรอบ ๆ ค่อนข้างน้อยมันไม่เหมือนทุกวันในฤดูหนาวนี้คืออุ่นกว่าวันที่สอดคล้องกันจากปีก่อนหน้าทั้งหมดเราต้องเป็นตัวเลขที่เอาทั้งหมดนี้กระโดดจากข้อมูลเพื่อให้เราสามารถได้ง่ายขึ้น เปรียบเทียบฤดูหนาวกับฤดูถัดไปการลบการกระโดดไปรอบ ๆ ในข้อมูลเรียกว่าการทำให้ราบเรียบและในกรณีนี้เราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายเพื่อให้บรรลุการปรับให้เรียบในการคาดการณ์ความต้องการเราใช้การทำให้ราบรื่นเพื่อนำออก ความแตกต่างของเสียงแบบสุ่มจากความต้องการในอดีตของเราซึ่งจะช่วยให้เราสามารถระบุรูปแบบความต้องการได้ดียิ่งขึ้นแนวโน้มและฤดูกาลและระดับความต้องการที่สามารถใช้ในการประมาณการความต้องการในอนาคตความต้องการเสียงดังกล่าวเป็นแนวคิดเดียวกับการกระโดดข้ามวันของข้อมูลอุณหภูมิ วิธีที่คนทั่วไปเอาเสียงรบกวนออกจากประวัติความต้องการคือการใช้ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายหรือโดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้จำนวนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของช่วงเวลาในการคำนวณค่าเฉลี่ยและช่วงเวลาเหล่านั้นจะเลื่อนตามเวลาที่ผ่านไปตัวอย่างเช่นถ้า ฉันใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนและวันนี้คือวันที่ 1 พฤษภาคมฉันใช้ค่าเฉลี่ยความต้องการที่เกิดขึ้นในเดือนมกราคมกุมภาพันธ์มีนาคมและเมษายนในวันที่ 1 มิถุนายนฉันจะใช้ความต้องการตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์มีนาคมเมษายน, และค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยของเดือนพฤษภาคมเมื่อใช้ค่าเฉลี่ยที่เราใช้น้ำหนักความสำคัญเดียวกันกับแต่ละค่าในชุดข้อมูลในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 เดือนแต่ละเดือนมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 25 ค่าเมื่อใช้ h istory เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคตและแนวโน้มในอนาคตโดยเฉพาะอย่างยิ่งมันเป็นเหตุผลที่จะมาสรุปว่าคุณต้องการประวัติล่าสุดที่จะมีผลกระทบมากขึ้นในการคาดการณ์ของคุณเราสามารถปรับการคำนวณโดยเฉลี่ยของเราย้ายไปใช้น้ำหนักต่างๆในแต่ละงวดเพื่อให้ได้ ผลลัพธ์ที่ต้องการเราแสดงน้ำหนักเหล่านี้เป็นเปอร์เซ็นต์และน้ำหนักรวมทั้งหมดสำหรับทุกช่วงเวลาต้องเพิ่มขึ้น 100 ดังนั้นหากเราตัดสินใจว่าเราต้องการใช้ 35 เป็นน้ำหนักในช่วงเวลาใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก 4 เดือนของเรา เราสามารถหัก 35 จาก 100 เพื่อหาว่าเรามีเหลืออีก 65 รายการในช่วงเวลาอื่น ๆ อีก 3 งวดตัวอย่างเช่นเราอาจจบลงด้วยการให้น้ำหนัก 15, 20, 30 และ 35 ตามลำดับเป็นเวลา 4 เดือน 15 20 30 35 100.Exponential smoothing ถ้าเรากลับไปใช้แนวความคิดในการใช้น้ำหนักกับงวดล่าสุดเช่น 35 ในตัวอย่างก่อนหน้านี้และการกระจายน้ำหนักที่เหลือคำนวณโดยการหักน้ำหนักงวดล่าสุดของ 35 จาก 100 เป็น 65 เรามีพื้นฐาน สร้าง ing block สำหรับการคำนวณการคำนวณแบบเรียบของเราการคำนวณการป้อนข้อมูลของการคำนวณการคำนวณแบบเรียบเป็นที่รู้จักกันว่าเป็นปัจจัยการปรับให้ราบเรียบหรือที่เรียกว่า smoothing constant ค่าความถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดคือดังนั้นเราจึงใช้ 35 เป็นน้ำหนักสำหรับ ระยะเวลาล่าสุดในการคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเรายังสามารถเลือกที่จะใช้ 35 เป็นปัจจัยการทำให้ราบเรียบในการคำนวณการเรียบของเราชี้แจงเพื่อให้ได้ผลที่คล้ายกันความแตกต่างกับการคำนวณเรียบชี้แจงคือว่าแทนที่จะต้องมีการคิดออกเท่าไร น้ำหนักที่จะใช้กับแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ปัจจัยการทำให้ราบเรียบถูกใช้เพื่อทำโดยอัตโนมัติดังนั้นที่นี่จะมีส่วนที่อธิบายเป็นส่วนถ้าเราใช้ 35 เป็นปัจจัยการปรับให้เรียบการถ่วงน้ำหนักของความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดจะเป็น 35 การถ่วงน้ำหนักต่อไป ระยะเวลาล่าสุดของความต้องการช่วงก่อนที่จะล่าสุดจะ 65 จาก 35 65 มาจากหัก 35 จาก 100 นี้เท่ากับ 22 75 สำหรับช่วงเวลานั้นถ้าคุณทำคณิตศาสตร์ความต้องการของระยะเวลาต่อไปในครั้งต่อไปจะเท่ากับ 65 จาก 65 จาก 35 ซึ่งเท่ากับ 14 79 ระยะเวลาก่อนหน้านั้นจะมีน้ำหนัก 65 ถึง 65 จาก 65 จาก 35 ซึ่งเท่ากับ 9 61 และอื่น ๆ สิ่งนี้จะย้อนกลับไปในทุกช่วงเวลาก่อนหน้าของคุณตลอดเวลาที่ผ่านมาหรือจุดเริ่มต้นของการใช้ smoothing แบบเอ็กซเรนแนนเชียลสำหรับไอเท็มเฉพาะนั่นอาจเป็นเพราะคุณกำลังคิดเช่นนี้ จำนวนมากของคณิตศาสตร์ แต่ความงามของการคำนวณการคำนวณความเร่งด่วนคือแทนที่จะต้องคำนวณใหม่กับแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ทุกครั้งที่คุณได้รับความต้องการของช่วงเวลาใหม่คุณก็ใช้ผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณความเร่งจากงวดก่อนหน้าเพื่อแสดงถึงก่อนหน้านี้ทั้งหมด periods. Are คุณสับสนยังจะทำให้รู้สึกมากขึ้นเมื่อเราดูที่การคำนวณที่เกิดขึ้นจริงโดยปกติเราจะอ้างถึงผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณเรียบเป็นประมาณการระยะเวลาต่อไปในความเป็นจริงการคาดการณ์ที่ดีที่สุด ต้องการทำงานเล็กน้อย แต่สำหรับวัตถุประสงค์ของการคำนวณเฉพาะนี้เราจะเรียกมันว่าเป็นคาดการณ์การคำนวณการคำนวณหาผลคูณเป็นดังนี้ความต้องการของช่วงล่าสุดของคูณด้วยปัจจัยการปรับให้เรียบ PLUS การคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุด คูณด้วยหนึ่งลบราบเรียบ factor. D ความต้องการของช่วงเวลาล่าสุด S ปัจจัยการทำให้ราบรื่นเป็นตัวแทนในรูปแบบทศนิยมดังนั้น 35 จะแสดงเป็น 0 35 F ในช่วงเวลาล่าสุดของการคาดการณ์ผลการคำนวณการปรับให้เรียบจากงวดก่อนหน้านี้สมมติว่า เป็นปัจจัยที่ราบรื่นของ 0 35. มัน doesn t รับง่ายมากกว่า that. s ที่คุณสามารถดูทั้งหมดที่เราต้องการสำหรับการป้อนข้อมูลที่นี่เป็นความต้องการของช่วงเวลาล่าสุดและการคาดการณ์ของช่วงเวลาล่าสุดเราใช้ปัจจัยการทำให้ราบรื่นที่มีน้ำหนัก ระยะเวลาล่าสุดของความต้องการเช่นเดียวกับที่เราจะคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจากนั้นเราจะใช้การถ่วงน้ำหนักที่เหลืออยู่ 1 ลบปัจจัยที่ราบเรียบไปยังการคาดการณ์ของรอบระยะเวลาล่าสุดนับตั้งแต่ล่าสุด การคาดการณ์ของช่วงเวลาเกิดขึ้นจากความต้องการของช่วงก่อนหน้าและการคาดการณ์ของงวดก่อนหน้าซึ่งเป็นไปตามความต้องการของช่วงก่อนหน้านั้นและการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับความต้องการของช่วงก่อนหน้านั้น และการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้านั้นซึ่งขึ้นอยู่กับช่วงเวลาก่อนหน้านั้นคุณสามารถดูว่าความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้านี้ทั้งหมดเป็นอย่างไรในการคำนวณโดยไม่ต้องย้อนกลับและคำนวณอะไรใหม่และนั่นคือสิ่งที่ผลักดันความนิยมเริ่มต้น ของการทำให้เรียบเป็นทวีคูณไม่ได้เพราะมันเป็นงานที่ดีกว่าการปรับให้เรียบกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเนื่องจากการคำนวณในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้นและเนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องคิดถึงการถ่วงน้ำหนักที่จะให้ช่วงเวลาก่อนหน้านี้หรือกี่ครั้ง ช่วงก่อนหน้าที่จะใช้เป็นคุณจะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักและเพราะมันฟังดูเย็นกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจริงในความเป็นจริงก็อาจจะแย้งว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักให้ gr eater เนื่องจากคุณสามารถควบคุมน้ำหนักของช่วงเวลาที่ผ่านมาได้มากขึ้นความเป็นจริงอาจเป็นผลลัพธ์ที่น่านับถือดังนั้นทำไมคุณถึงไม่ไปกับการออกเสียงที่ง่ายขึ้นและเย็นลง Exponential Smoothing ใน Excel ลองดูวิธีการนี้ดูในสเปรดชีท มีเนื้อหาที่แท้จริงลิขสิทธิ์เนื้อหาบนมีการป้องกันลิขสิทธิ์และไม่สามารถเผยแพร่ได้ในรูปที่ 1A เรามีสเปรดชีต Excel ที่มีความต้องการใช้งานเป็นเวลา 11 สัปดาห์และมีการคาดการณ์ที่ราบเรียบตามการคำนวณซึ่งคำนวณจากความต้องการดังกล่าวซึ่งผมได้ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเป็น 25 0 25 ในเซลล์ C1 เซลล์ที่ใช้งานปัจจุบันเป็นเซลล์ M4 ซึ่งมีการคาดการณ์สำหรับสัปดาห์ที่ 12 คุณสามารถดูได้ในแถบสูตรสูตรคือ L3 C1 L4 1- C1 ดังนั้นปัจจัยการผลิตโดยตรงเพียงอย่างเดียวในการคำนวณนี้คือความต้องการของช่วงเวลาก่อนหน้า เซลล์ L3 ช่วงเวลาก่อนหน้าที่พยากรณ์ Cell L4 และปัจจัยการทำให้ราบรื่น Cell C1 แสดงเป็นค่าการอ้างอิงเซลล์สัมบูรณ์ C1 เมื่อเราเริ่มคำนวณค่าการคำนวณความเร่งด่วนเราจำเป็นต้องเสียบค่าด้วยตนเองสำหรับ 1 วินาที t forecast ดังนั้นใน Cell B4 แทนที่จะเป็นสูตรเราจึงพิมพ์ตามความต้องการจากช่วงเวลาเดียวกันกับที่คาดไว้ใน Cell C4 เรามีการคำนวณการเกิดเลข 1 ของเราที่เรียบง่ายขึ้น B3 C1 B4 1- C1 จากนั้นเราจะคัดลอกเซลล์ C4 และวางข้อมูล ในเซลล์ D4 ผ่าน M4 เพื่อเติมส่วนที่เหลือของเซลล์คาดการณ์ของเราตอนนี้คุณสามารถดับเบิลคลิกที่เซลล์คาดการณ์ใด ๆ เพื่อดูข้อมูลได้จากช่วงคาดการณ์ของเซลล์ที่คาดการณ์ไว้และเซลล์ความต้องการของช่วงก่อนหน้า ผลลัพธ์ของการคำนวณการคำนวณหาค่าความละเอียดก่อนหน้านี้เป็นความต้องการของแต่ละช่วงเวลาก่อนหน้านี้ในการคำนวณช่วงเวลาล่าสุดแม้ว่าการคำนวณดังกล่าวจะไม่ได้อ้างอิงถึงช่วงเวลาก่อนหน้านี้ก็ตาม แต่ถ้าคุณต้องการความนึกคิดคุณสามารถใช้ตัวอย่างก่อนหน้านี้ของ Excel เมื่อต้องการทำเช่นนี้ให้คลิกที่เซลล์ M4 จากนั้นบนแถบเครื่องมือริบบิ้น Excel 2007 หรือ 2010 คลิกแท็บสูตรจากนั้นคลิก Trace Precedents จะวาดเส้นเชื่อมต่อไปยังระดับที่ 1 ของ precedents แต่ถ้า คุณให้คลิก Trace Precedents มันจะวาดเส้นเชื่อมต่อไปยังงวดก่อนหน้าทั้งหมดเพื่อแสดงความสัมพันธ์ที่สืบทอดขณะนี้ให้ดูว่าการทำให้เรียบเรียบขึ้นได้อย่างไรสำหรับเรารูปที่ 1B แสดงแผนภูมิเส้นของความต้องการและการคาดการณ์ของเราคุณเห็นว่าการเรียบแบบทวีคูณ คาดการณ์ว่าจะขยับตัวส่วนใหญ่ของความขรุขระที่กระโดดออกจากความต้องการรายสัปดาห์ แต่ยังคงสามารถปฏิบัติตามสิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นความต้องการที่สูงขึ้นนอกจากนี้คุณยังสังเกตเห็นว่าเส้นคาดการณ์ที่ราบเรียบมีแนวโน้มที่จะต่ำกว่าเส้นความต้องการนี้เรียกได้ว่าเป็นแนวโน้ม ล่าช้าและเป็นผลข้างเคียงของกระบวนการทำให้ราบรื่นเวลาที่คุณใช้เรียบใด ๆ เมื่อแนวโน้มเป็นปัจจุบันคาดการณ์ของคุณจะล่าช้าหลังแนวโน้มนี้เป็นจริงสำหรับเทคนิคการทำให้ราบเรียบใด ๆ ในความเป็นจริงถ้าเราจะดำเนินการต่อสเปรดชีตนี้และเริ่มใส่ตัวเลขความต้องการลดลง ทำให้แนวโน้มลดลงคุณจะเห็นการวางสายความต้องการและเส้นแนวโน้มเคลื่อนไปข้างต้นก่อนที่จะเริ่มทำตามแนวโน้มลดลงนั่นเป็นเหตุผลที่ผมเคยพูดถึงเรื่องนี้ tput จากการคำนวณการคำนวณแบบเรียบที่เราเรียกว่าการคาดการณ์ยังคงต้องมีการทำงานมากขึ้นมีการคาดการณ์มากขึ้นกว่าเพียงแค่ทำให้เกิดความปั่นป่วนในความต้องการเราจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนเพิ่มเติมสำหรับสิ่งต่างๆเช่นแนวโน้มความล่าช้าฤดูกาลพบเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้น ความต้องการผลกระทบ ฯลฯ แต่ทั้งหมดที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทความนี้คุณอาจจะยังใช้เป็นคำเช่นการเพิ่มความเรียบแบบเป็นสองเท่าและการปรับให้เรียบแบบสามเท่าคำศัพท์เหล่านี้ล้วนเป็นข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดเนื่องจากคุณไม่ได้ปรับความต้องการตามความต้องการหลายครั้ง อาจเป็นไปได้ถ้าคุณต้องการ แต่นั่นไม่ใช่จุดที่นี่ข้อตกลงเหล่านี้แสดงถึงการใช้การเพิ่มความลําชี้แจงเป็นทวีคูณในองค์ประกอบเพิ่มเติมของการคาดการณ์ดังนั้นด้วยการเรียบแบบเรียบง่ายทำให้คุณเรียบลื่นตามความต้องการพื้นฐาน แต่ด้วยการปรับให้เรียบแบบทวีคูณแบบทวีคูณ แนวโน้มและด้วยการเรียบเรียบแบบสามขั้นตอนคุณจะทำให้ความต้องการของฐานเรียบขึ้นบวกกับแนวโน้มบวกกับคำถามเกี่ยวกับประสบการณ์อื่น ๆ ที่เกี่ยวกับฤดูกาลเกี่ยวกับ exp onential smoothing เป็นที่ที่ฉันได้รับปัจจัยการทำให้ราบรื่นของฉันไม่มีคำตอบขลังที่นี่คุณจะต้องทดสอบปัจจัยต่างๆราบเรียบกับข้อมูลความต้องการของคุณเพื่อดูสิ่งที่ทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมีการคำนวณที่สามารถตั้งค่าและเปลี่ยนปัจจัยการปรับให้เรียบโดยอัตโนมัติ แต่คุณต้องระมัดระวังกับพวกเขาไม่มีเพียงคำตอบที่สมบูรณ์แบบและคุณไม่ควรสุ่มสี่สุ่มห้าใช้การคำนวณใด ๆ โดยไม่มีการทดสอบอย่างละเอียดและพัฒนาความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในสิ่งที่คำนวณไม่ได้นอกจากนี้คุณควรใช้สถานการณ์ what-if ดูวิธีการคำนวณเหล่านี้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการที่อาจไม่อยู่ในข้อมูลความต้องการที่คุณกำลังใช้สำหรับการทดสอบตัวอย่างข้อมูลที่ผมใช้ก่อนหน้านี้เป็นตัวอย่างที่ดีมากสำหรับสถานการณ์ที่คุณต้องการทดสอบสถานการณ์อื่น ๆ บางอย่างตัวอย่างข้อมูลเฉพาะ แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการเติบโตที่สอดคล้องกันค่อนข้างมาก บริษัท ขนาดใหญ่หลายแห่งที่มีซอฟต์แวร์คาดการณ์ราคาแพงมีปัญหาใหญ่ในธุรกิจที่ไม่ได้ใช้งาน มดที่ผ่านมาเมื่อการตั้งค่าซอฟต์แวร์ของตนที่ถูกปรับแต่งเพื่อการเติบโตทางเศรษฐกิจ didn t ตอบสนองได้ดีเมื่อเศรษฐกิจเริ่มซบเซาหรือหดตัวสิ่งต่างๆเช่นนี้เกิดขึ้นเมื่อคุณ don t เข้าใจว่าซอฟต์แวร์คำนวณของคุณกำลังทำอะไรอยู่ถ้าพวกเขาเข้าใจระบบการคาดการณ์ของพวกเขาพวกเขาจะมี ที่รู้จักกันดีพวกเขาต้องการที่จะกระโดดและเปลี่ยนแปลงอะไรบางอย่างเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วฉับพลันเพื่อธุรกิจของพวกเขาดังนั้นมีคุณมีพื้นฐานของการอธิบายเรียบอธิบายต้องการทราบเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้เรียบชี้แจงในการคาดการณ์ที่เกิดขึ้นจริงตรวจสอบหนังสือของฉันการจัดการสินค้าคงคลังอธิบาย เนื้อหาที่เป็นลิขสิทธิ์มีลิขสิทธิ์และไม่มีให้บริการสำหรับการตีพิมพ์ David Piasecki เป็นผู้ดำเนินการเจ้าของ Inventory Operations Consulting LLC บริษัท ที่ปรึกษาที่ให้บริการเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังการจัดการวัสดุและการดำเนินงานคลังสินค้าเขามีประสบการณ์มากกว่า 25 ปีในการบริหารจัดการการดำเนินงาน และสามารถเข้าถึงได้ผ่านทางเว็บไซต์ของเขาซึ่งเขายังคงรักษาเพิ่มเติม ข้อมูลที่เกี่ยวข้องธุรกิจของฉันค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวบ่งชี้ที่เป็นไปได้ - EMA. BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายที่เป็นไปได้ (Exponential Moving Average - EMA) EMA 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมสูงสุดและใช้ในการสร้างตัวบ่งชี้เช่นความแตกต่างของค่าเฉลี่ย MACD และค่า P / E โดยทั่วไป EMA 50 และ 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาวนักวิเคราะห์ทางการเงินที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความเป็นประโยชน์และลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง แต่สร้างความหายนะเมื่อใช้ไม่ถูกต้องหรือ มีการตีความผิด ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามลักษณะของตัวชี้วัดที่ล่าช้าดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิตลาดหนึ่ง ๆ ควรเป็นไปเพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดหรือเพื่อบ่งชี้ถึงความแรงของมันบ่อยมาก, เมื่อถึงเวลาที่บรรทัดตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้เปลี่ยนแปลงไปเพื่อสะท้อนถึงการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดจุดที่เหมาะสมที่สุดของการเข้าสู่ตลาดได้ผ่านไปแล้ว EMA จะทำหน้าที่ในการบรรเทาภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกนี้ไปบ้างเพราะการคำนวณ EMA ให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดทำให้การดำเนินการด้านราคากระชับขึ้นและตอบสนองได้เร็วขึ้นนี่เป็นสิ่งที่พึงปรารถนาเมื่อ EMA ใช้เพื่อรับสัญญาณการซื้อขายเข้ามาแทรกแซง EMA เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดจะดีกว่าสำหรับตลาดที่มีแนวโน้มมากขึ้นเมื่อตลาดอยู่ในแนวรองรับที่แข็งแกร่งและยั่งยืนเส้น EMA จะแสดงแนวโน้มขาขึ้นและทางกลับกันสำหรับแนวโน้มขาลงผู้ประกอบการระมัดระวังจะไม่เพียงจ่ายเงิน ความสนใจไปที่ทิศทางของเส้น EMA แต่ยังเป็นความสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปอีกอันหนึ่งตัวอย่างเช่นในขณะที่การดำเนินการตามราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งเริ่มย่อและย้อนกลับอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA จากแถบหนึ่งไปเป็น ต่อไปจะเริ่มลดลงจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้ flattens และอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์เนื่องจากผลล้าหลังโดยจุดนี้หรือแม้แต่ไม่กี่บาร์ก่อนการดำเนินการราคาควรมีอยู่แล้วย้อนกลับ ed ดังนั้นจึงเห็นได้ว่าการสังเกตการลดอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ที่สอดคล้องกันอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถช่วยแก้ปัญหาภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกอันเกิดจากผลกระทบที่เกิดจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของการใช้ EMA. EMAs มักใช้ร่วมกับ ตัวชี้วัดอื่น ๆ เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้องของพวกเขาสำหรับผู้ค้าที่ซื้อขายตลาดในวันและการเคลื่อนไหวที่รวดเร็ว EMA มีการใช้งานมากขึ้นค่อนข้างบ่อยนักค้าใช้ EMA เพื่อกำหนดอคติในการซื้อขายตัวอย่างเช่นถ้า EMA ในแผนภูมิรายวันแสดงให้เห็น แนวโน้มที่แข็งแกร่งขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจจะค้าเฉพาะจากด้านยาวในแผนภูมิ intraday. Simple Vs Exponential Moving Averages. Moving เฉลี่ยมากกว่าการศึกษาลำดับของตัวเลขในลำดับต่อเนื่องปฏิบัติก่อนการวิเคราะห์อนุกรมเวลา เป็นจริงที่เกี่ยวข้องกับตัวเลขแต่ละชุดเวลามากกว่าที่พวกเขาด้วยการแก้ไขของข้อมูลที่ Interpolation ในรูปแบบของทฤษฎีความน่าจะเป็นและ การวิเคราะห์มามากในภายหลังเป็นรูปแบบการพัฒนาและ correlations ค้นพบเมื่อเข้าใจเส้นโค้งที่มีรูปร่างต่างๆและเส้นถูกวาดตามลำดับเวลาในการพยายามที่จะคาดการณ์ที่จุดข้อมูลอาจไปเหล่านี้ถือว่าเป็นวิธีการพื้นฐานที่ใช้ในปัจจุบันโดยการวิเคราะห์ทางเทคนิค การวิเคราะห์แผนภูมิสามารถโยงย้อนกลับไปยังศตวรรษที่ 18 ในญี่ปุ่นได้อย่างไร แต่อย่างไรและเมื่อไหร่ที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าใช้จ่ายครั้งแรกในราคาตลาดยังคงเป็นความลึกลับเป็นที่เข้าใจกันโดยทั่วไปว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ SMA นานก่อนที่ค่า EMA จะเป็นตัวชี้วัดเชิงเส้นเนื่องจาก EMA ถูกสร้างขึ้น SMA กรอบและความต่อเนื่อง SMA ได้ง่ายขึ้นสำหรับการวางแผนและการติดตามวัตถุประสงค์คุณต้องการอ่านพื้นหลังเล็กน้อยเช็คเอาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อะไรคือพวกเขาย้ายง่ายเฉลี่ย SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดากลายเป็นวิธีที่ต้องการสำหรับการติดตามราคาตลาดเนื่องจากรวดเร็ว คำนวณและเข้าใจง่ายปฏิบัติในตลาดต้นดำเนินการโดยไม่ต้องใช้ soph การคำนวณราคาตลาดโดยใช้มือและกราฟราคาดังกล่าวเพื่อแสดงถึงแนวโน้มและทิศทางของตลาดขั้นตอนนี้ค่อนข้างน่าเบื่อ แต่พิสูจน์แล้วว่ามีผลกำไรมากขึ้นด้วยการยืนยันการศึกษาเพิ่มเติม หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันให้บวกราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมาหารด้วย 10 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิดในช่วง 20 วันและหารด้วย 20 และ ดังนั้นสูตรนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่เฉพาะในราคาปิด แต่ผลิตภัณฑ์เป็นราคาเฉลี่ย - ส่วนย่อยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงการย้ายเนื่องจากกลุ่มของราคาที่ใช้ในการคำนวณย้ายไปตามจุดบนแผนภูมิซึ่งหมายถึงวันเก่า จะลดลงในความโปรดปรานของราคาปิดวันใหม่ดังนั้นการคำนวณใหม่จำเป็นเสมอที่สอดคล้องกับกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยที่ใช้ดังนั้นค่าเฉลี่ย 10 วันจะถูกคำนวณใหม่โดยการเพิ่มวันใหม่และลดลงวันที่ 10 และวันที่เก้าจะลดลงในวันที่สองสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้แผนภูมิในการซื้อขายสกุลเงินโปรดดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับแผนภูมิของเรา Walkthrough. Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาได้รับการปรับแต่งและใช้กันอย่างแพร่หลายตั้งแต่ทศวรรษ 1960 ด้วย การทดลองกับเครื่องคอมพิวเตอร์ก่อนหน้านี้ EMA ใหม่จะมุ่งเน้นที่ราคาล่าสุดมากกว่าในชุดข้อมูลยาว ๆ ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต้องใช้จริงปัจจุบัน EMA Price current - ตัวคูณ EMA X ก่อน EMA ที่ผ่านมาปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือ ความราบเรียบคงที่ 2 1 N โดยที่ N จำนวนวัน EMA 10 วัน 2 10 1 18 8. ซึ่งหมายความว่า EMA 10 ระยะเวลาเป็นราคาล่าสุด 18 8, 20 วัน EMA 9 52 และ 50- วัน EMA 3 92 น้ำหนักในวันล่าสุด EMA ใช้ดุลยภาพระหว่างราคาในปัจจุบันกับ EMA ก่อนหน้าและเพิ่ม EMA ก่อนหน้านี้ระยะเวลาที่สั้นลงจะมีน้ำหนักมากขึ้นเมื่อเทียบกับราคาล่าสุด โดยใช้ t การคำนวณค่าใช้จ่ายเหล่านี้เป็นจุดที่แสดงพล็อตเผยให้เห็นเส้นพอดีข้อต่อสายด้านบนหรือด้านล่างราคาตลาดบ่งชี้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเป็นตัวชี้วัดที่ล้าหลังและใช้เป็นหลักสำหรับแนวโน้มต่อไปนี้พวกเขาไม่สามารถทำงานได้ดีกับตลาดช่วงระยะเวลาและความแออัดเนื่องจากสายกระชับ ล้มเหลวในการแสดงถึงแนวโน้มเนื่องจากการขาดความชัดเจนสูงขึ้นหรือต่ำกว่าระดับต่ำ Plus, สายการประกอบที่มีแนวโน้มที่จะยังคงอยู่อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องมีคำแนะนำทิศทางการปรับตัวขึ้นของสายการผลิตที่อยู่ด้านล่างของตลาดหมายถึงระยะเวลาอันยาวนานขณะที่สายการผลิตที่เหมาะสมซึ่งอยู่เหนือตลาดหมายถึงระยะสั้น สำหรับคำแนะนำที่สมบูรณ์โปรดอ่าน Moving Average Tutorial ของเราวัตถุประสงค์ของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆคือการวัดและวัดแนวโน้มโดยการทำให้ข้อมูลเรียบโดยใช้วิธีการหลายกลุ่มของราคาแนวโน้มจะเห็นและอนุมานเป็นคาดการณ์สมมติฐานที่ว่า การเคลื่อนไหวของแนวโน้มก่อนหน้าจะยังคงดำเนินต่อไปสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆแนวโน้มระยะยาวสามารถพบได้และง่ายขึ้นกว่า EMA โดยมีข้อสันนิษฐานที่สมเหตุสมผล เห็นได้ชัดว่าสายพอดีจะแข็งแกร่งกว่าเส้น EMA อันเนื่องมาจากการให้ความสำคัญกับราคาเฉลี่ยมากขึ้น EMA ใช้เพื่อจับภาพการเคลื่อนไหวที่สั้นลงเนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ราคาล่าสุดโดยวิธีนี้ EMA ควรลดความล่าช้าใด ๆ ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายดังนั้นเส้นที่เหมาะสมจะกอดราคาใกล้กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายปัญหาเกี่ยวกับ EMA เป็นเช่นนี้แนวโน้มที่จะมีการแบ่งราคาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงตลาดที่รวดเร็วและช่วงความผันผวน EMA ทำงานได้ดีจนกว่าราคาจะพังพอดี ตลาดมีความผันผวนสูงขึ้นคุณสามารถพิจารณาเพิ่มความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้หนึ่งสามารถเปลี่ยนจาก EMA เป็น SMA เนื่องจาก SMA ทำให้ข้อมูลดีขึ้นกว่า EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่วิธีการในระยะยาว หลังจากที่ตัวบ่งชี้ตัวบ่งชี้หลังจากที่ตัวบ่งชี้ที่อยู่ในกลุ่ม lagging ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเป็นเส้นค่าเฉลี่ยแนวรับและเส้นแนวต้านหากราคาพุ่งขึ้นต่ำกว่า 10 วันเส้นแนวตั้งมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นมีโอกาสดีที่แนวโน้มขาขึ้นอาจลดลงหรืออย่างน้อย m อาจมีการรวมตัวหากราคาทะลุเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันในทิศทางขาลงแนวโน้มอาจลดลงหรือรวมตัวในกรณีเหล่านี้ให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 20 วันพร้อมกันและรอให้เส้น 10 วันข้าม ด้านบนหรือด้านล่างบรรทัด 20 วันกำหนดทิศทางระยะสั้นถัดไปสำหรับราคาในระยะยาวให้ดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันสำหรับทิศทางในระยะยาวตัวอย่างเช่นใช้การย้าย 100 และ 200 วัน โดยเฉลี่ยหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันจะเรียกว่าเครื่องหมายการเสียชีวิตและราคาที่ถดถอยมากราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ 100 วันซึ่งเคลื่อนที่ข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเรียกว่าเครื่องหมายกากบาทสีทองและ เป็นไปในทิศทางที่รัดกุมสำหรับราคาไม่เป็นไรหาก SMA หรือ EMA ถูกใช้เพราะทั้งสองเป็นตัวชี้วัดที่เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มในระยะสั้น SMA มีการเบี่ยงเบนเล็กน้อยจากคู่สัญญา EMA ข้อสรุป Moving averages คือ พื้นฐานของแผนภูมิและการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ค่าเฉลี่ยและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดที่ซับซ้อนมากขึ้นจะช่วยให้เห็นภาพแนวโน้มโดยการทำให้การเคลื่อนไหวของราคาเป็นไปอย่างราบรื่นการวิเคราะห์ทางเทคนิคบางครั้งเรียกว่าศิลปะแทนที่จะเป็นวิทยาศาสตร์ซึ่งทั้งสองใช้เวลาหลายปีมาสเตอร์เรียนรู้เพิ่มเติมในบทวิเคราะห์ทางเทคนิคของเราอัตราดอกเบี้ยที่ ซึ่งเป็นสถาบันรับฝากเงินยืมเงินไว้ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนสำหรับการรักษาความปลอดภัยหรือดัชนีตลาดที่กำหนดความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปีพ. ศ. 2476 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคาร ซึ่งห้ามไม่ให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มครัวเรือนส่วนตัวและภาคผลประโยชน์ US Bureau of Labor ย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของ Indian Rupee INR ซึ่งเป็นสกุลเงินของประเทศอินเดีย The rupee ประกอบด้วย 1. การเสนอราคาครั้งแรกในสินทรัพย์ของ บริษัท ที่เป็นบุคคลล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ล้มละลาย y จากกลุ่มผู้เสนอราคา