Ennustaminen pehmentämismenetelmien avulla. Tämä sivusto on osa JavaScript E-Labs - opetuksen oppimistehtäviä. Muut JavaScript-sarjat on luokiteltu tämän sivun MENU-osion eri käyttöalueiden mukaan. Aikasarja on havaintojen sarja, joka on tilattu ajoissa Välittömästi kerättyjen tietojen kerääminen on jonkinlaista satunnaisvaihtelua Satunnaisvaihteluista johtuvien vaikutusten poistamisen vähentämiseen on olemassa menetelmiä Usein käytetyt tekniikat tasoittavat Näitä tekniikoita, kun niitä käytetään asianmukaisesti, paljastavat selkeämmin taustalla olevat trendit . Anna aikasarja Row-viisas sekvenssissä alkaen vasemmasta yläkulmasta ja parametrista s ja klikkaa sitten Laske - painiketta yhden jakson aikataulun ennustamiseksi. Pankkikentät eivät sisälly laskelmiin, mutta nollat ovat. Kun syötät tietosi siirryttäessä solusta soluun tietomatriisi, käytä Tab-näppäintä ei nuolta tai syötä avaimia. Aikasarjan ominaisuudet, joita tutkimukset voivat paljastaa Ng kaaviosta ennustettuihin arvoihin ja jäännöskäyttäytymiseen, ehtoennusteen mallinnukseen. Siirtymäluvut Keskimääräiset liikkeet ovat suosituimpia aikasarjan esikäsittelyn tekniikoita. Niitä käytetään satunnaisen valkoisen melun suodattamiseen datasta, aikasarjan tekemiseksi Pehmeämpi tai edes korostaa tiettyjä aikasarjojen sisältämiä informaatiokomponentteja. Exponential Smoothing Tämä on erittäin suosittu järjestelmä tasoitetun aikasarjojen tuottamiseksi, kun Moving-keskiarvot ovat aiempien havaintojen painotettuna yhtä suurina, Exponential Smoothing osoittaa eksponentiaalisesti laskevia painoja, kun havainto vanhenee Toisin sanoen viimeaikaisissa havainnoissa on suhteellisen enemmän painoa ennakoinnissa kuin vanhemmat havainnot. Double Exponential Smoothing on parempi käsitellä trendejä Triple Exponential Smoothing on parempi käsittelemään parabola suuntauksia. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasaus vakio a vastaa suunnilleen yksinkertainen pituuden liikkuva keskiarvo, ts Ajanjaksolla n, jossa a ja n liittyvät toisiinsa. 2 n 1 OR n 2 - a a. Esimerkiksi eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasoitusvakion ollessa 0 1 vastaa karkeasti 19 vuorokauden liukuvaa keskiarvoa 40 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo vastaa suunnilleen eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa tasoitusvakion ollessa 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing Oletetaan, että aikasarja on ei-kausittainen mutta näyttää trendin Holt s menetelmä arvioi sekä nykyisen Taso ja nykyinen trendi. Huomaa, että yksinkertainen liikkuva keskiarvo on eksponentiaalisen tasoituksen erikoistapaus asettamalla liikkuva keskiarvo 2-Alpha Alpha: n kokonaislukuarvoon. Useimmille yritystiedoille Alpha-parametri on pienempi kuin 0 40 Tehokas Kuitenkin, voidaan suorittaa ristikkohaku parametri-tilasta, jossa on 0 1 - 0 9, lisäyksin 0 1 Tällöin paras alfalla on pienin keskimääräinen absoluuttinen virhe MA-virhe. Miten vertaillaan useita tasoitusmenetelmiä Ovat numeerisia indikaattoreita arviointitekniikan tarkkuuden arvioimiseksi, yleisimmin lähestymistapa on useiden ennusteiden visuaalisen vertailun käyttäminen niiden tarkkuuden arvioimiseksi ja valinnan eri ennustemenetelmien välillä. Tässä lähestymistavassa on käytettävä tonttia, esim. Excel samassa kaaviossa Aikasarjamuuttujan alkuperäiset arvot ja ennustetut arvot useista eri ennustomenetelmistä, mikä helpottaa visuaalista vertailua. Voit ehkä käyttää aiempia ennusteita Smoothing Techniques JavaScriptin avulla saadaksesi aikaisemmat ennustearvot, jotka perustuvat tasoitusmenetelmiin, jotka käyttävät vain yhtä parametria Holt - ja Winters-menetelmät käyttävät vastaavasti kaksi ja kolme parametria, joten ei ole helppoa valita optimaalisia tai edes lähellä optimaalisia arvoja testeillä ja virheillä parametreille. Yksittäisen eksponenttien tasaus korostaa lyhyen kantaman näkökulmaa asettaa tason viimeiseen havaintoon ja se perustuu ehtoon siitä, ettei suuntausta ole lineaarinen regressi Ioni, joka sopii pienimmän neliösumman linjaan historiallisiin tietoihin tai muunnettuihin historiatietoihin, edustaa pitkää vaihtelua, joka on riippuvainen peruskehityksestä Holtin lineaarinen eksponentiaalinen tasoitus kerää tietoa viimeaikaisesta trendistä. Holtin mallin parametrit ovat taso-parametri, joka Tulisi pienentää, kun datamuutoksen määrä on suuri ja trendit - parametria olisi lisättävä, jos joitain tekijöitä tukee viimeaikainen trendisuunta. Suorittavat ennusteet Huomaa, että kaikilla tämän sivun JavaScript-toiminnoilla on yksi askel eteenpäin Ennuste Jos haluat saada kaksivaiheisen ennusteen, lisää ennustettu arvo loppusummaan ja klikkaa samaa Laske - painiketta. Voit toistaa tämän prosessin muutaman kerran saadaksesi tarvittavat lyhyen aikavälin ennusteet. Komponenttinen pehmittäminen on selitetty. Copyright-sisältö on tekijänoikeussuojattu, eikä sitä ole saatavana uudelleenlähetyksessä. Kun ihmiset ensimmäistä kertaa kohtaavat eksponentiaalisen tasoituksen, he voivat ajatella Hattu kuulostaa helvetinä paljon tasoittavaksi mitä tahansa tasoitusta. He sitten alkavat kuvitella monimutkaista matemaattista laskentaa, joka todennäköisesti edellyttää matematiikan ymmärtämistä ja toivoo, että siinä on sisäänrakennettu Excel-toiminto, jos he tarvitsevat sitä koskaan Eksponentiaalisen tasoituksen todellisuus on paljon vähemmän dramaattinen ja paljon vähemmän traumaattinen. Totuus on eksponentti tasoitus on hyvin yksinkertainen laskelma, joka tekee melko yksinkertaisen tehtävän Se on vain monimutkainen nimi, koska mitä teknisesti tapahtuu tämän yksinkertaisen laskelman seurauksena on todella hieman monimutkainen. Jotta voimme eksponentiaalisen tasoituksen ymmärtää, se auttaa aloittamaan yleisen tasoituksen konseptin ja pari muuta yleistä menetelmää tasoituksen aikaansaamiseksi. Mikä on tasoitus. Pilkkiminen on hyvin yleinen tilastoprosessi Itse asiassa me säännöllisesti kohdistetaan tasoitettuja tietoja Eri muodoissa päivittäisessä elämässämme Kun käytät keskimäärin jotain, käytät tasoitettua numeroa Jos ajattelet Miksi käytät keskimäärää kuvaamaan jotain, voit nopeasti ymmärtää tasoituksen käsitteen Esimerkiksi meillä on vain kokenut lämpimin talvi ennätyksellisinä Kuinka voimme määrittää tämän hyvin? Aloitamme päivittäisten korkeiden ja alhaisten lämpötila-arvojen tiedot Aika, jota kutsumme talvella joka vuosi kirjattuna historiana. Mutta se jättää meille joukon numeroita, jotka hyppäävät melko vähän, koska se ei ole kuin joka päivä tämä talvi oli lämpimämpi kuin vastaaviin päiviin edellisiltä vuosilta. Tarvitsemme numeron, joka poistaa kaikki Tämä hyppää noin tietoista, jotta voimme helposti verrata talvia seuraavaan. Poistamalla hyppäämme tietoja kutsutaan tasoittamalla, ja tässä tapauksessa voimme vain käyttää yksinkertaista keskiarvoa saavuttaa tasoitus. Kysynnän ennustamisessa käytämme Tasoittaa satunnaisvaihteluäänen poistamiseksi historiallisesta kysyntäänmme Tämän ansiosta voimme paremmin tunnistaa kysyntämallit ensisijaisesti trendistä ja kausivaihteluista ja kysyntätasoista, joita voidaan käyttää tulevaisuuden mand Kysyntäkohina on sama käsite kuin päivittäinen lämpötilatiedonsiirto Ei ole yllättävää, että yleisimpiä ihmisten poistoa kysynnän historiasta on käyttää yksinkertaista keskiarvoa tai tarkemmin liikkuvaa keskiarvoa. Liikkuva keskiarvo käyttää vain Esimerkiksi, jos käytän 4 kuukauden liukuvaa keskiarvoa, ja tänään on 1. toukokuuta, käytän keskimääräistä kysyntää, joka tapahtui tammikuun, helmikuun, Maaliskuu ja huhtikuu Käytän kysyntää helmikuun, maaliskuun, huhtikuun ja toukokuun välisenä aikana. Keskimääräinen painotettu keskiarvo. Käytettäessä keskimäärin sovellamme samaa painoarvoa jokaiselle aineiston arvolle. 4 kuukauden siirtyessä keskimäärin joka kuukausi edustaa 25: tä liukuvaa keskiarvoa Kun käytät kysynnänhistoriaa tulevaisuuden kysynnän ja erityisesti tulevan kehityksen projisoimiseksi, on loogista päätyä siihen tulokseen, että haluat, että viimeisimmällä historialla on suurempi vaikutus ennusteeseesi. muokata liukuva keskiarvo laskemalla eri painoja jokaiseen jaksoon saadaksesi haluamamme tulokset Me ilmaista nämä painot prosentteina ja kaikkien painojen kokonaismäärä kaikkina aikoina on yhteensä 100. Siksi, jos päätämme haluamme soveltaa 35: aa Paino lähimmältä neljän kuukauden painotetusta liukuva keskiarvosta, voimme vähentää 35: stä 100: sta, jotta löydettäisiin, että 65 jäljellä on jaettu kolmeen jaksoon. Esimerkiksi voimme päätyä painotukseen 15, 20, 30 , ja 35 vastaavasti neljän kuukauden ajan 15 20 30 35 100. Eksponentti tasaus. Jos palaamme käsitykseen, että paino viedään edelliseen esimerkkiin, kuten edellisessä esimerkissä 35, ja levitetään jäljelle jäävä paino laskemalla vähentämällä eniten Viimeisen ajanjakson paino on 35 sentistä 100: sta 65: een saakka, meillä on perusrakenteet eksponentiaalisen tasoituslaskennan kannalta. Eksponenttien tasauslaskennan ohjaustulostus tunnetaan tasoituskertoimeksi, jota kutsutaan myös tasoitusvakiona It ess Joka edustaa viimeisintä ajanjaksoa koskevan kysynnän painotusta. Joten, kun käytimme 35 painotettuna painotetun liukuvan keskiarvon laskennan viimeisimmällä jaksolla, voisimme myös valita 35: n punnitustekijänä eksponenttien tasoituslaskennassa Saada samanlainen vaikutus Ero eksponentiaalisen tasoituslaskennan kanssa on se, että sen sijaan, että meidän on myös selvitettävä, kuinka paljon painoa sovelletaan jokaiseen aikaisempaan jaksoon, tasoituskerrointa käytetään automaattisesti tekemään niin. Joten tässä tulee eksponentiaalinen osa Jos käytämme 35 tasoitustekijänä, viimeisen ajanjakson painotus s kysyntä on 35 Seuraavan viimeisen jakson painotus vaatii ajanjaksoa, jonka viimeisin on 65 35: stä 65 tulee vähentämällä 35: stä 100: sta Tämä vastaa 22 75 matemaattista painotusta vastaava ajanjakso. Seuraavan viimeisimmän ajanjakson s kysyntä on 65 65: stä 35: stä, mikä vastaa 14 79: a. Edeltävää jaksoa painotetaan 65: sta 65: stä 6: sta 5 35: sta, mikä vastaa 9 61 ja niin edelleen Ja tämä jatkuu kaikkien aikaisempien kausien aikana aina alkamisajankohtaan tai pisteeseen, jossa olet alkanut käyttää eksponentiaalisia tasoituksia kyseiselle kohteelle. ajattelevat, että s näyttävät kuin paljon matematiikkaa Mutta eksponenttien tasauslaskennan kauneus on, että sen sijaan, että sinun on laskettava uudelleen jokaisesta aikaisemmasta kaudesta aina, kun saat uuden ajanjakson kysyntään, käytät eksponenttien tasoituslaskennan tuottoa Edellinen jakso edustaa kaikkia aikaisempia jaksoja. Oletko hämmentynyt vielä? Tämä on järkevämpää, kun tarkastelemme todellista laskutoimitusta. Tyypillisesti viitataan eksponenttien tasoituslaskennan tuotokseen seuraavan jakson ennusteeksi. Todellisuudessa lopullisen ennusteen on oltava Vähän enemmän työtä, mutta tässä erityisessä laskelmassa tarkoitamme sitä ennusteina. Eksponentiaalinen tasoituslaskenta on seuraavanlainen. Kysyntä kerrottuna tasoituskertoimella PLUS Viimeisimmän jakson s ennuste kerrottuna yhdellä miinus tasoituskertoimella D. Viimeisimmän ajanjakson kysyntä S tasoituskerroin edustettuna desimaalimuodossa, joten 35 olisi edustettuna 0 35 F viimeisimmän jakson ennuste Tasoituksen laskennan tuotosta edellisestä jaksosta. OR olettaen, että tasoituskerroin on 0 35.Ei ole paljon yksinkertaisempaa kuin se. Kuten näette, kaikki, mitä tarvitsemme tietopanoksille, ovat viimeisimmän ajanjakson kysyntä ja Viimeisimmän ajanjakson ennuste Sovellamme tasoituskerrointa painotetuksi viimeisimmän ajanjakson s kysyntään samalla tavalla kuin painotetun liukuvan keskiarvon laskemisessa. Sitten käytämme jäljellä olevaa painotusta 1 miinus tasoituskerroin viimeisimpään kauden ennusteeseen. Viimeisimmän ajanjakson s ennuste perustui edellisen kauden kysyntään ja edellisen kauden ennusteeseen, joka perustui tämän kauden kysyntään ja ennusteeseen joka perustui aiempaan ajanjaksoon ja ennen sitä edeltävän kauden ennusteeseen, joka perustui aikaisempiin kausiin. On selvää, kuinka kaikki edellisen kauden kysyntä on edustettuna laskelmassa ilman Itse asiassa menossa takaisin ja laskemalla uudelleen jotain. Ja se, mikä ajoi eksponentiaalisen tasoituksen alkuperäistä suosiota. Se ei ollut, koska se teki paremman työn tasaamisesta kuin painotettu liukuva keskiarvo, koska se oli helpompi laskea tietokoneohjelmassa. ei tarvinnut miettiä, millainen painotus aikaisempina aikoina tai kuinka monta aikaisempia jaksoja käytetään, kuten painotettuun liukuvaan keskiarvoon Ja koska se kuulosti vain viileämpi kuin painotettu liukuva keskiarvo. Itse asiassa voitaisiin väittää, että painotettu liukuva keskiarvo antaa enemmän joustavuutta, koska sinulla on entistä enemmän painoarvoa aikaisempien jaksojen painosta. Todellisuus on joko yksi niistä, joka voi tuottaa kunnioittavia tuloksia, joten miksi ei mennä helpommin ja viileämmillä soun ding. Exponential Smoothing Excel. Let s nähdä, miten tämä todella katsoa laskentataulukon todellinen data. Copyright Content on tekijänoikeussuojattu ja ei ole käytettävissä republication. In kuviossa 1A meillä on Excel laskentataulukko, jossa on 11 viikkoa kysynnän , Ja eksponentiaalisesti tasoitettu ennuste laskettuna tästä kyselystä olen käyttänyt tasoitustekijää 25 0 25 solussa C1 Nykyinen aktiivinen solu on Cell M4, joka sisältää ennustuksen viikolle 12 Kaavapalkissa on kaava L3 C1 L4 1-C1 Joten tässä laskelmassa ainoat suorat panokset ovat edellisen jakson s kysyntä Cell L3, edellisen jakson s ennustaminen Cell L4 ja tasoituskerroin Cell C1, joka esitetään absoluuttisena soluviitteenä C1. Kun aloitamme eksponentiaalisen tasoituslaskelman , Meidän on pistettävä manuaalisesti ensimmäisen ennustuksen arvo. Siten Cell B4: ssä kaavan sijasta kirjoitimme vain saman ajanjakson kysynnän kuin In Cell C4 - standardissa. Meillä on ensimmäinen eksponenttien tasoituslaskenta B3 C1 B4 1- C1 Sitten voimme kopioida Cell C4: n ja liittää sen Cells D4: n kautta M4: n täyttämään ennustesolujemme loppuun. Voit nyt kaksoisnapsauttaa mitä tahansa ennustettua solua nähdäksesi, että se perustuu edellisen jakson s ennusteensoluun ja edellisen jakson s Kyselysolua Jokainen myöhempi eksponentiaalinen tasoituslaskelma perii edellisen eksponenttien tasauslaskennan tuotoksen Siten, kuinka kukin edellisen jakson kysyntä edustaa viimeisintä ajanjaksoa s laskutoimitus vaikka tämä laskelma ei suoraan viitata aiempiin kausiin Jos haluat saada Hieno, voit käyttää Excelin jäljitystoimintoja Voit tehdä tämän klikkaamalla Cell M4 ja sitten Excel 2007 tai 2010 nauha - työkalurivillä, klikkaa Lomakkeet-välilehteä ja napsauttamalla Trace Precedents-painiketta. Se vetää liitinlinjat ensimmäisen ennakkotason tasolle, mutta jos jatkat napsauttamalla Trace Precedentsia, se vetää liitoslinjoja kaikkiin aiempiin jaksoihin, jotta voit näyttää perinnölliset suhteet. Nyt päästään näkemään, mitä eksponentti tasoitus teki meille. Kuva 1B näyttää viivakaavion kysyntänne ja ennusteesi. Näet, miten eksponentiaalisesti tasoitettu ennuste poistaa suurimman osan jumittumasta, joka hyppää ympäriinsä viikottaisesta kysynnästä, mutta silti seuraa sitä, mikä näyttää olevan kysynnän kasvava suunta. tasoitettu ennustejono on yleensä alhaisempi kuin kysyntäraja Tämä on tunnettu trendijakaumana ja on tasoitusprosessin sivuvaikutus Aina kun käytät tasoitusta trendin ollessa läsnä, ennustuksesi jää jälkeen trendistä Tämä pätee kaikkiin tasoitusmenetelmiin Itse asiassa, jos aiomme jatkaa tätä laskentataulukkoa ja alkaa laskea alhaisempia kysyntänumeroita, laskeva kysyntä laskee ja trendiviiva ylittää sen ennen kuin alamme seurata laskevaa suuntausta. Tästä syystä mainitsin aiemmin eksponentiaalisen tasoituslaskelman tuotos, jota kutsumme ennusteeksi, tarvitsee vielä lisää työtä Enemmän ennusteiden ennustamiseen kuin pelkistämään kysynnän halkeamia Tarvitsemme Tehdä lisämuutoksia esimerkiksi trendin viivästymiseen, kausivaihteluun, tiedossa olleisiin tapahtumiin, jotka voivat vaikuttaa kysyntään jne. Mutta kaikki, jotka eivät kuulu tämän artikkelin soveltamisalaan, tulevat todennäköisesti myös käsitteisiin, kuten kaksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen ja kolminkertaisen eksponentiaalisen tasauksen. Nämä termit ovat hieman harhaanjohtavaa, koska et riitä tasoittamaan kysyntää useita kertoja voidessasi, jos haluat, mutta se ei ole täällä. Nämä termit edustavat eksponentiaalisen tasoituksen ennustuksen lisäselementeillä. Siten yksinkertaisella eksponentilla tasoittamalla tasoitat Kysyntä, mutta kaksinkertaisella eksponentilla tasoittamalla tasoitat perustarpeen ja trendin, ja kolminkertaisella eksponentilla tasoittamalla tasoitat peruskysynnän plus trendin ja kausivaihtelun. Toinen yleisin kysymys eksponentiaalisesta tasoituksesta on se, missä Saat tasoitustekijä Täällä ei ole mitään maagista vastausta, sinun on testattava erilaisia sivelytekijöitä kysyntitietosi mukaan, jotta näet, mikä saa sinulle parhaan resu Lts Laskelmat, jotka voivat automaattisesti asettaa ja muuttaa tasoituskerrointa Nämä kuuluvat termi adaptiivinen tasoitus, mutta sinun on oltava varovainen niiden kanssa Ei yksinkertaisesti ole täydellinen vastaus, ja sinun ei pitäisi sokeasti toteuttaa mitään laskentaa ilman perusteellista testausta ja kehittää perusteellinen ymmärrä, mitä tämä laskelma Sinun pitäisi myös käyttää mikä-jos skenaarioita nähdä, miten nämä laskelmat reagoivat kysynnän muutoksiin, jotka eivät ehkä ole tällä hetkellä kysynnässä tietoja käytät testausta. Data esimerkki käytin aiemmin on erittäin hyvä esimerkki Tilanne, jossa sinun on todella testattava joitain muita skenaarioita. Tietyn datan esimerkki näyttää jonkin verran johdonmukaiselta nousevalta suuntaukselta. Suuret yritykset, joilla on erittäin kallis ennusteohjelmisto, joutuivat suuressa vaikeudessa ei-kaukaisessa menneisyydessä, kun niiden ohjelmistoasetuksia, jotka oli muokattu Kasvava talous ei reagoinut hyvin, kun talous alkoi pysähtyä tai kutistua. Tällaiset asiat tapahtuvat, kun don t alita Tand mitä laskelmia ohjelmisto todella tekee Jos he ymmärtävät ennustusjärjestelmänsä, he olisivat tienneet, että he tarvitsevat hypätä ja muuttaa jotain, kun oli äkillisiä dramaattisia muutoksia heidän liiketoimintansa. Siksi sinulla on se perusteet eksponentti tasoitus selitti Want to Tietää eksponentiaalisen tasoituksen käyttämisestä todellisessa ennusteessa, tutustu kirjastomme hallintaan. Copyright-sisältö on tekijänoikeussuojaa eikä sitä ole saatavana julkaisuun. Dave Piasecki on Inventory Operations Consulting LLC: n omistajana toimiva konsulttiyritys, joka tarjoaa palveluja Varastonhallinnasta, materiaalinkäsittelystä ja varastotoiminnasta. Hänellä on yli 25 vuoden kokemus toiminnan johtamisesta ja tavoitettavissa hänen verkkosivuillaan, missä hän ylläpitää muita asiaankuuluvia tietoja. My Business. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. 12 ja 26 päivän EMA ovat suosituimpia lyhytaikaisia keskiarvoja, ja ne a Käytetään uudelleen luomaan indikaattoreita, kuten liukuva keskimääräinen lähentymisdiagnostiikka MACD ja prosentuaalinen hinta oskillaattori PPO Yleisesti ottaen 50- ja 200 päivän EMA: t käytetään pitkän aikavälin trendien signaaleina. Teknisiä analyysejä käyttävät henkilöt löytävät liikkuvia keskiarvoja erittäin hyödyllisiltä ja Oivallinen, kun sitä sovelletaan oikein, mutta aiheuttaa haitan, kun sitä käytetään väärin tai tulkitaan väärin Kaikkien teknisen analyysin yleisesti käyttämät liukuvat keskiarvot ovat luonteensa vuoksi jäljessä olevia indikaattoreita. Näin ollen päätelmissä, jotka johtuvat liikkuvan keskiarvon soveltamisesta tiettyyn markkinakarttaan, olisi vahvistettava markkinoiden siirtyminen tai sen vahvuuden osoittaminen Hyvin usein, kun liikkuvaa keskimääräistä indikaattoriviivaa on muutettu markkinoiden merkittävän muutoksen huomioon ottamiseksi, optimaalinen markkinoille pääsy on jo ohitettu. EMA pyrkii lieventämään tätä ongelmaa jossain määrin Koska EMA-laskenta painottaa viimeisimpien tietojen painoarvoa, se houkuttaa hinta-toimintaa hieman tiukemmin ja reagoi näin nopeammin Th On toivottavaa, kun EMA: ta käytetään kaupankäynnin merkintäsignaalin saamiseksi. EMA: n tulkinta. Kuten kaikki liikkuvan keskiarvon indikaattorit, ne ovat paljon paremmin trendejä markkinoille. Kun markkinat ovat vahva ja jatkuva nousu, EMA-indikaattorivi näyttää myös nousuvauhti ja päinvastoin alaspäin suuntautuva suuntaus Valppaat kauppiaat kiinnittävät huomiota vain EMA-linjan suuntaan, mutta myös muutosnopeuden suhde toiseen palkkiin. Esimerkiksi vahvan Nousu alkaa laskeutua ja päinvastoin, EMA: n muutosnopeus yhdestä palkista toiseen alkaa vähentyä niin kauan, että indikaattorilinja litistyy ja muutosnopeus on nolla. Jäljellä olevan vaikutuksen vuoksi tässä pisteessä tai jopa muutama palkki, hintavaiheen olisi pitänyt olla jo päinvastainen. Tästä syystä seuraa, että EMA: n muutosnopeuden johdonmukaista vähenemistä voidaan käyttää indikaattorina, joka voisi edelleen torjua viivästyksen aiheuttaman ongelman EMA: n käyttö. EMA: ita käytetään yleisesti yhdessä muiden indikaattoreiden kanssa merkittävien markkinoiden siirtymisen varmistamiseksi ja niiden pätevyyden arvioimiseksi. Päivittäisten ja nopeasti liikkuvien markkinoiden kauppiaille EMA on sovellettavissa Useimmiten kauppiaat käyttävät EMA: ita kaupankäynnin vääristymän määrittäminen Esimerkiksi jos päivittäisen kaavion EMA näyttää voimakkaasti kasvavan trendin, päivänsisäisen kaupankäynnin strategialla voi olla kaupankäynti vain päivänsisäisen kaavion pitkästä puolelta.
No comments:
Post a Comment