Bewegende gemiddeldes Die bewegende gemiddelde (dikwels verkort tot MA in ons navorsing) is een van die mees gewilde aanwysers en word deur tegniese ontleders vir 'n verskeidenheid van take: om gebiede van korttermyn ondersteuning / weerstand te identifiseer om die huidige tendens as 'n komponent te bepaal in baie ander aanwysers soos die MACD, of Bollinger bands. Die belangrikste voordele van bewegende gemiddeldes is eerstens dat hulle die data glad en dus 'n duideliker visuele beeld van die huidige tendens en tweedens, dat M. A. seine kan 'n presiese antwoord te gee oor wat die neiging is. Die grootste nadeel is dat hulle eerder agter as leidende aanwysers, maar dit behoort nie 'n probleem om beleggers meer. Daar is twee hoof vorme van bewegende gemiddelde: Die eenvoudige bewegende gemiddelde (soos die naam aandui) word bereken dat die gemiddelde prys oor 'n spesifieke beweeg tydperk. Byvoorbeeld, sal 'n 20 dag eenvoudig bewegende gemiddelde bereken die gemiddelde gemiddelde prys van die afgelope twintig dae sluiting pryse en so aan. Die eksponensiële bewegende gemiddelde (ema) ook gemiddeldes die laaste x dae sluit, maar ken 'n groter gewig aan die meer onlangse pryse maak dit meer sensitief vir huidige prys aksie en dus die lag effek verminder. Die bepaling van korttermyn ondersteuning en weerstand onderstaande grafiek toon die Nasdaq 100-indeks met 'n 50 dag eksponensiële bewegende gemiddelde (ema). Die indeks maak hoër hoogtes en hoër laagtepunte in 'n volhoubare wyse deur die grootste deel van 2003 en die 50 dag EMO verskaf 'n goeie aanduiding van waar hierdie krippe maw sou wees waar om te handel lang posisies te inisieer. 'N Mens kan natuurlik probeer om 'n bietjie langer tydperk bewegende gemiddelde om te verseker dat alle krippe gebly bo die gemiddelde, maar uit ondervinding het ons gevind dat die 50 dag EMO doen die werk goed. Opwekking van handel seine Die crossover metode genereer 'n redelik betroubare outomatiese handel sein wanneer 'n korter termyn gemiddelde kruis bo 'n langer gemiddelde termyn. In die voorbeeld hieronder ons het getoon 20 en 50 dae EMAS vir die Nasdaq 100-indeks. Die crossover metode sou die indeks te koop wanneer die meer sensitiewe 20 dag EMO (groen lyn) kruisies bo die langer termyn 50 dag EMO (rooi lyn) en sou die indeks verkoop toe die 20 dag EMO terug onder die 50 dag EMO kruis. Ons het gemerk koop met 'n blou pyle en verkoop met 'n rooi pyle hierdie reël stelsel sal ons in die mark van ongeveer 1000 gehou om rond 1500. Toegang tot ons navorsing dienste vereis aanvaarding van ons Algemene Besigheid en is onderworpe aan ons Disclaimer. Sien ons Privaatheidsbeleid. Die Amerikaanse Stock Service en die Amerikaanse mark timing diens word verskaf deur Chartcraft Inc (rsquoChartcraftrsquo), wat nie 'n gereguleerde maatskappy. Alle ander dienste word deur Stockcube Navorsing Limited (rsquoStockcubersquo) wat gemagtig is en gereguleer word deur die UKrsquos Finansiële Optrede Owerheid. Chartcraft en Stockcube is volfiliaal deur Stockcube Ltd 'n Britse maatskappy in England. OANDA geregistreer gebruik koekies om ons webblaaie maklik om te gebruik en persoonlike ons besoekers te maak. Koekies kan nie gebruik word om jou persoonlik te identifiseer. Met die besoek ons webwerf, stem jy in om OANDA8217s gebruik van koekies in ooreenstemming met ons privaatheidsbeleid. Te sluit, te verwyder of te bestuur koekies, besoek aboutcookies. org. Beperking van koekies sal verhoed dat jy voordeel trek uit 'n paar van die funksies van ons webwerf. Laai ons Mobile Apps Meld aan Select rekening: ampltiframe src4489469.fls. doubleclick / activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclick / activityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: Geen mcestyledisplay: noneampgtamplt / iframeampgt Les 1: Moving Gemiddeldes Voordele van die gebruik van bewegende gemiddeldes Oorsig bewegende gemiddeldes stryk mark skommelinge wat dikwels voorkom met mekaar oorsigtydperk in 'n prys grafiek. Die meer gereelde die tempo updates - dit wil sê, hoe meer dikwels die prys grafiek toon 'n updated koers - hoe groter is die potensiaal vir geraas mark. Vir handelaars handel te dryf in 'n vinnig bewegende mark wat wissel of whipsawing op en af, die potensiaal vir valse seine is 'n konstante bron van kommer. Vergelyking van 20-tydperk bewegende gemiddelde real-time mark prys Hoe groter die mate van prysvolatiliteit, hoe groter is die kans dat 'n valse sein gegenereer. Een wat as valse sein vind plaas wanneer dit blyk dat die huidige tendens is op die punt om te keer, maar die volgende verslagtydperk bewys dat dit wat aanvanklik verskyn om 'n ommekeer was, in werklikheid, 'n mark skommeling wees. Hoe die nommer van verslagdoeningstydperke invloed op die bewegende gemiddelde Die aantal verslagdoening tydperke ingesluit in die bewegende gemiddelde berekening invloed op die bewegende gemiddelde lyn soos vertoon in 'n prys grafiek. Hoe minder die datapunte (dit wil sê verslagdoening tydperke) ingesluit in die gemiddelde, hoe nader die bewegende gemiddelde verblyf aan die sigkoers en sodoende die waarde daarvan verminder en bied veel meer insig in die algehele tendens as die prys grafiek self. Aan die ander kant, 'n bewegende gemiddelde wat te veel punte sluit Evens die prysskommelings tot so 'n mate dat jy 'n merkbare tempo tendens nie kan opspoor. Óf situasie kan maak dit moeilik om ommekeer punte erken in genoeg tyd om voordeel te trek uit 'n koers tendens omkeer. Kandelaar Prys Paskaart drie verskillende bewegende gemiddeldes lyne oorsigtydperk - 'n generiese verwysing gebruik om die frekwensie waarmee wisselkoers data is opgedateer beskryf. Ook bekend as korrelig. Dit kan wissel van 'n maand, 'n dag, 'n uur - selfs so dikwels as elke paar sekondes. Die reël is dat hoe korter die tyd wat jy ambagte hou oop, hoe meer dikwels jy moet haal wisselkoers data.6.2 bewegende gemiddeldes ma 40 elecsales, sodat 5 41 In die tweede kolom van hierdie tabel, 'n bewegende gemiddelde van orde 5 getoon, die verskaffing van 'n skatting van die tendens-siklus. Die eerste waarde in hierdie kolom is die gemiddeld van die eerste vyf Waarnemings (1989-1993) die tweede waarde in die 5-MA kolom is die gemiddeld van die waardes 1990-1994 en so aan. Elke waarde in die 5-MA kolom is die gemiddeld van die waarnemings in die tydperk van vyf jaar gesentreer op die ooreenstemmende jaar. Daar is geen waardes vir die eerste twee jaar of laaste twee jaar, want ons hoef nie twee waarnemings aan weerskante. In die formule hierbo, kolom 5-MA bevat die waardes van hoed met K2. Om te sien wat die tendens-siklus skatting lyk, stip ons dit saam met die oorspronklike data in figuur 6.7. plot 40 elecsales, hoof quotResidential elektrisiteit salesquot, ylab quotGWhquot. XLab quotYearquot 41 lyne 40 MA 40 elecsales, 5 41. Kol quotredquot 41 Let op hoe die tendens (in rooi) is gladder as die oorspronklike data en vang die grootste beweging van die tydreeks sonder al die geringe fluktuasies. Die bewegende gemiddelde metode nie skattings van T toelaat waar t is baie naby aan die einde van die reeks vandaar die rooi lyn nie uit te brei na die kante van die grafiek aan weerskante. Later sal ons meer gesofistikeerde metodes van die tendens-siklus skatting wat doen toelaat skattings naby die eindpunte gebruik. Die einde van die bewegende gemiddelde bepaal die gladheid van die tendens-siklus skatting. In die algemeen, 'n groter orde beteken 'n gladder kurwe. Die volgende grafiek toon die effek van die verandering van die orde van die bewegende gemiddelde vir die residensiële verkope elektrisiteit data. Eenvoudige bewegende gemiddeldes soos hierdie is gewoonlik van vreemde orde (bv 3, 5, 7, ens) Dit is sodat hulle is simmetries: in 'n bewegende gemiddelde van orde m2k1, daar is k vroeër waarnemings, k later waarnemings en die Midde-waarneming wat gemiddeld. Maar as m selfs was, sou dit nie meer simmetriese wees. Bewegende gemiddeldes van bewegende gemiddeldes Dit is moontlik om 'n bewegende gemiddelde van toepassing op 'n bewegende gemiddelde. Een van die redes hiervoor is om 'n nog-orde bewegende gemiddelde simmetriese maak. Byvoorbeeld, kan ons 'n bewegende gemiddelde van orde 4 neem, en dan nog 'n bewegende gemiddelde van orde 2 van toepassing is op die resultate. In Tabel 6.2, is dit gedoen en vir die eerste paar jaar van die Australiese kwartaallikse bier produksie data. BEER2 LT venster 40 ausbeer, begin 1992 41 ma4 LT ma 40 BEER2, sodat 4. sentrum ONWAAR 41 ma2x4 LT ma 40 BEER2, sodat 4. sentrum WAAR 41 Die notasie 2times4-MA in die laaste kolom beteken 'n 4-MA gevolg deur 'n 2-MA. Die waardes in die laaste kolom word verkry deur die neem van 'n bewegende gemiddelde van orde 2 van die waardes in die vorige kolom. Byvoorbeeld, die eerste twee waardes in die 4-MA kolom is 451,2 (443.410.420.532) / 4 en 448,8 (410.420.532.433) / 4. Die eerste waarde in die 2times4-MA kolom is die gemiddeld van die twee: 450,0 (451.2448.8) / 2. Wanneer 'n 2-MA volg op 'n bewegende gemiddelde van al orde (soos 4), is dit bekend as 'n gesentreerde bewegende gemiddelde van orde 4. Dit is omdat die resultate is nou simmetriese. Om te sien dat dit die geval is, kan ons die 2times4-MA soos volg skryf: begin hoed amp frac Bigfrac (J J J J) frac (J J J J) Big amp frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Uiteindelik gaan dit nou 'n geweegde gemiddelde van waarnemings, maar dit is simmetriese. Ander kombinasies van bewegende gemiddeldes is ook moontlik. Byvoorbeeld 'n 3times3-MA word dikwels gebruik, en bestaan uit 'n bewegende gemiddelde van orde 3 gevolg deur 'n ander bewegende gemiddelde van orde 3. In die algemeen, moet 'n gelyke orde MA word gevolg deur 'n nog bevel MA dit simmetriese maak. Net so moet 'n vreemde orde MA word gevolg deur 'n vreemde orde MA. Skatte van die tendens-siklus met seisoenale data Die mees algemene gebruik van gesentreer bewegende gemiddeldes is in die beraming van die tendens-siklus van seisoenale data. Oorweeg die 2times4-MA: hoed frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Wanneer dit toegepas word om kwartaalliks data, word elke kwartaal van die jaar gegee gelyke gewig as die eerste en laaste terme van toepassing op dieselfde kwartaal in agtereenvolgende jare. Gevolglik sal die seisoenale variasie word gemiddeld uit en die gevolglike waardes van hoed t sal min of oorblywende geen seisoenale variasie het. 'N soortgelyke effek sal verkry word met behulp van 'n 2times 8-MA of 'n 2times 12-MA. In die algemeen, 'n 2times m-MA is gelykstaande aan 'n geweegde bewegende gemiddelde van orde M1 met alle waarnemings wat gewig 1 / m, behalwe vir die eerste en laaste terme wat gewigte neem 1 / (2 miljoen). So as die seisoenale tydperk is selfs en orde m, gebruik 'n 2times m-MA aan die tendens-siklus te skat. As die seisoenale tydperk is vreemd en orde m, gebruik 'n m-MA aan die tendens siklus skat. In die besonder, kan 'n 2times 12-MA gebruik word om die tendens-siklus van maandelikse data te skat en 'n 7-MA gebruik kan word om die tendens-siklus van die daaglikse data te skat. Ander keuses vir die einde van die MA sal gewoonlik lei tot tendens-siklus skattings besmet deur die seisoenaliteit in die data. Voorbeeld 6.2 Elektriese toerusting vervaardiging Figuur 6.9 toon 'n 2times12-MA toegepas op die elektriese toerusting bestellings indeks. Let daarop dat die gladde lyn toon geen seisoenaliteit dit is byna dieselfde as die tendens-siklus word in Figuur 6.2 wat na raming met behulp van 'n veel meer gesofistikeerde metode as bewegende gemiddeldes. Enige ander keuse vir die einde van die bewegende gemiddelde (behalwe vir 24, 36, ens) sou gelei tot 'n gladde lyn wat 'n paar seisoenale skommelinge toon. plot 40 elecequip, ylab quotNew bestellings indexquot. Kol quotgrayquot, hoof quotElectrical toerusting vervaardiging (Eurogebied) quot 41 lyne 40 MA 40 elecequip, sodat 12 41. Kol quotredquot 41 Geweegde bewegende gemiddeldes Kombinasies van bewegende gemiddeldes lei tot geweegde bewegende gemiddeldes. Byvoorbeeld, die 2x4-MA hierbo bespreek is gelykstaande aan 'n geweegde 5-MA met gewigte deur frac, frac, frac, frac, frac. In die algemeen kan 'n geweegde m-MA geskryf word as hoed t som k AJ y, waar k (m-1) / 2 en die gewigte word deur 'n, kolle, AK. Dit is belangrik dat die gewigte al som tot een en dat hulle simmetriese sodat 'n aj. Die eenvoudige m-MA is 'n spesiale geval waar al die gewigte is gelyk aan 1 / m. 'N Groot voordeel van geweegde bewegende gemiddeldes is dat hulle toegee n gladder skatting van die tendens-siklus. In plaas van waarnemings betree en verlaat die berekening op volle gewig, is hul gewigte stadig toegeneem en dan stadig afgeneem wat lei tot 'n gladder kurwe. Sommige spesifieke stelle gewigte is wyd gebruik word. Sommige van hierdie word in Tabel 6.3.Home gtgt Inventory Rekeningkunde Onderwerpe bewegende gemiddelde Inventaris Metode bewegende gemiddelde Inventaris Metode Oorsig Onder die bewegende gemiddelde inventaris metode, die gemiddelde koste van elke voorraaditem in voorraad is weer bereken word na elke inventaris koop. Hierdie metode is geneig om voorraad waardasies en koste van goedere verkoop resultate wat tussenin afgelei onder die eerste in, eerste uit (EIEU) metode en die laaste in, eerste uit (LIEU) metode lewer. Dit gemiddelde benadering word beskou as 'n veilige en konserwatiewe benadering toegee aan verslagdoening finansiële resultate. Die berekening is die totale koste van die aangekoop gedeel deur die aantal items in voorraad items. Die koste van die beëindiging van voorraad en die koste van goedere verkoop word dan vasgestel op hierdie gemiddelde koste. Geen koste lae nodig is, soos vereis vir die EIEU en LIEU metodes. Sedert die bewegende gemiddelde koste verander wanneer daar 'n nuwe aankoop, kan die metode slegs gebruik word met 'n deurlopende voorraadstelsel opsporingstelsel so 'n stelsel hou up-to-date rekords van voorraad weegskaal. Jy kan die bewegende gemiddelde inventaris metode nie gebruik as jy net met 'n periodieke voorraadstelsel. aangesien so 'n stelsel net ophoop inligting aan die einde van elke rekeningkundige tydperk, en nie rekords by die individuele eenheid te handhaaf. Ook, wanneer voorraad waardasies is afgelei met behulp van 'n rekenaarstelsel, die rekenaar maak dit relatief maklik om voortdurend aan te pas inventaris waardasies met hierdie metode. Aan die ander kant, kan dit baie moeilik wees om die bewegende gemiddelde metode te gebruik wanneer voorraadrekords word met die hand in stand gehou, want die klerklike personeel sal oorweldig word deur die omvang van die nodige berekeninge. Bewegende gemiddelde Inventaris Metode Voorbeeld Voorbeeld 1. ABC International het 1,000 groen widgets in voorraad vanaf die begin van April, teen 'n koste per eenheid van 5. So, die begin inventaris balans van groen widgets in April is 5,000. ABC koop dan 250 bykomende greeen widgets op 10 April vir 6 elk (totaal aankoop van 1500), en 'n ander 750 groen widgets op 20 April vir 7 elk (totaal aankoop van 5250). In die afwesigheid van enige verkope, beteken dit dat die bewegende gemiddelde koste per eenheid aan die einde van April 5.88, wat bereken word as 'n totale koste van 11.750 sou wees (5000 begin balans 1500 aankoop 5250 aankoop), gedeel deur die totale op - hand telling eenheid van 2000 groen widgets (1000 begin balans 250 eenhede gekoop 750 eenhede gekoop). So, die bewegende gemiddelde koste van die groen widgets was 5 per eenheid aan die begin van die maand, en 5.88 aan die einde van die maand. Ons sal die voorbeeld herhaal, maar nou sluit 'n paar verkope. Onthou dat ons herbereken die bewegende gemiddelde na elke transaksie. Voorbeeld 2. ABC International het 1,000 groen widgets in voorraad vanaf die begin van April, teen 'n koste per eenheid van 5. Dit verkoop 250 van hierdie eenhede op 5 April, en rekords wat 'n klag by die koste van goedere verkoop van 1250, wat word bereken as 250 eenhede x 5 per eenheid. Dit beteken daar is nou 750 eenhede in voorraad oorbly, teen 'n koste per eenheid van 5 en 'n totale koste van 3750. ABC koop dan 250 bykomende groen widgets op 10 April vir 6 elk (totaal aankoop van 1500). Die bewegende gemiddelde koste is nou 5,25, wat bereken word as 'n totale koste van 5250 gedeel deur die 1000-eenhede nog op hande. ABC verkoop as 200 eenhede op 12 April, en rekords wat 'n klag by die koste van goedere verkoop van 1050, wat daarop bereken as 200 eenhede x 5,25 per eenheid. Dit beteken daar is nou 800 eenhede in voorraad oorbly, teen 'n koste per eenheid van 5,25 en 'n totale koste van 4200. Ten slotte, ABC koop 'n bykomende 750 groen widgets op 20 April vir 7 elk (totaal aankoop van 5250). Aan die einde van die maand, het die bewegende gemiddelde koste per eenheid is 6,10, wat bereken as die totale koste van 4200 5250, gedeel deur totale oorblywende eenhede van 800 750. Dus, in die tweede voorbeeld, ABC International begin die maand met 'n 5000 begin balans van groen widgets teen 'n koste van 5 elk, verkoop 250 eenhede teen 'n koste van 5 op 5 April, hersien die eenheidskoste te 5,25 na 'n aankoop op 10 April, verkoop 200 eenhede teen 'n koste van 5,25 op 12 April, en uiteindelik hersien sy eenheidskoste te 6,10 na 'n aankoop op 20 April Jy kan sien dat die koste per veranderinge eenheid na 'n inventaris koop, maar nie na 'n inventaris sale. moving gemiddelde gemiddeld van tydreeksdata (waarnemings eweredig gespasieerde in tyd) van 'n paar agtereenvolgende tydperke. Genoem beweeg omdat dit voortdurend recomputed as nuwe data beskikbaar raak, dit vorder deur die val van die vroegste waarde en die toevoeging van die jongste waarde. Byvoorbeeld, kan die bewegende gemiddelde van ses maande verkoop word bereken deur die gemiddelde van verkope van Januarie tot Junie, dan is die gemiddeld van verkope van Februarie tot Julie dan Maart tot Augustus en so aan. Bewegende gemiddeldes (1) verminder die effek van tydelike verskille in data, (2) die verbetering van die passing van data om 'n lyn ( 'n proses genaamd smoothing) om die data in tendens duideliker wys, en (3) na vore te bring enige waarde bo of onder die tendens. As jy iets met 'n baie hoë variansie is die berekening van die beste wat jy kan in staat wees om te doen, is uit die bewegende gemiddelde. Ek wou weet wat die bewegende gemiddelde was van die data, so ek sal 'n beter begrip van hoe ons doen het. As jy probeer om uit te vind 'n paar nommers wat verander dikwels die beste wat jy kan doen is om te bereken die bewegende gemiddelde. Die beste van BusinessDictionary, daaglikse afgelewer
No comments:
Post a Comment