تتحرك من المتوسط المضغوط

ما هو المتوسط ​​المتحرك تتحرك المتوسطات المتحركة ببساطة لمتوسط ​​السعر أو سعر صرف زوج العملات خلال إطار زمني محدد. على سبيل المثال، إذا أخذنا أسعار الإغلاق خلال آخر 10 أيام، أضفها معا وقسمنا النتيجة بمقدار 10، فقد أنشأنا متوسطا متحركا بسيطا لمدة 10 أيام (سما). هناك أيضا المتوسطات المتحركة الأسية (إما s). وهي تعمل كمتوسط ​​متحرك بسيط، إلا أنها تضع وزنا أكبر على أسعار الإغلاق الأخيرة. الرياضيات من المتوسط ​​المتحرك الأسي معقدة، ولكن لحسن الحظ لتتبع، معظم حزم الرسم البياني حسابها تلقائيا وعلى الفور. المعلمات . أكثر الأطر الزمنية شيوعا للمتوسطات المتحركة هي 10 و 20 و 50 و 200 فترة على الرسم البياني اليومي. كما هو الحال دائما، ويعد الإطار الزمني، وأكثر موثوقية الدراسة. ومع ذلك فإن المتوسطات المتحركة على المدى القصير سوف تتفاعل بسرعة أكبر مع حركة 8217s السوق وسوف توفر إشارات التداول في وقت سابق. 10 و 20 و 50 و سما-200 يوم على الرسوم البيانية غير اليومية كما نلاحظ أنه كما قمت بتغيير الإطار الزمني الخاص بك في الرسم البياني (على سبيل المثال، تغيير الرسم البياني اليومي إلى ساعة)، فإن المتوسط ​​المتحرك تحتاج إلى تغيير أيضا. إذا كنت ترغب في خط متوسط ​​متحرك لمدة 10 أيام على الرسم البياني لكل ساعة، فستحتاج إلى سما على مدار 240 ساعة (أي 10 أيام على مدار 24 ساعة). كيفية استخدام المتوسطات المتحركة في التداول أدخل عندما يسحب اتجاه قوي مرة أخرى إلى خط متوسط ​​متحرك أدخل على المتوسط ​​المتحرك كروس المقياس الاتجاه العام. تقدم المتوسطات المتحركة خطا ممزوجا للاتجاه العام. وكلما طالت مدة المتوسط ​​المتحرك، كلما كان الخط أكثر سلاسة. من أجل قياس قوة الاتجاه في السوق، مؤامرة 10، 20، 50 و 200 يوم سما. في الاتجاه الصعودي، يجب أن تكون المتوسطات قصيرة الأجل فوق المتوسطات الأطول أجلا، ويجب أن يكون السعر الحالي فوق المتوسط ​​المتحرك ل 10 أيام. يجب أن يكون التحيز للمتداولين في هذه الحالة في الاتجاه الصعودي، ويبحثون عن فرص للشراء عندما يتحرك السعر أقل من اتخاذ موقف قصير. تأكيد إجراءات السعر. كما هو الحال دائما، يجب على التجار النظر في أنماط الشموع وغيرها من المؤشرات لمعرفة ما يحدث في السوق في ذلك الوقت. الرسم البياني أعلاه يشير إلى نمط صعودي البولينج الذي يحدث تماما كما الزوج مستبعد قبالة 20 يوم إما. يقترب من المتوسط ​​المتحرك ل 20 يوم، بالتزامن مع نمط الشموع، يوحي بالاتجاه الصاعد. يجب على التجار الدخول مرة واحدة يتم مسح شمعة إنغولفينغ الصاعد. كروسوفرز. عندما يقترب المتوسط ​​المتحرك الأقصر من المتوسط ​​الأطول (أي إذا تجاوز المتوسط ​​المتحرك ل 20 يوم دون المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم)، يمكن اعتبار ذلك مؤشرا على أن الزوج سينتقل في اتجاه المتوسط ​​المتحرك الأقصر (لذا، في المثال المذكور أعلاه ، فإنه سوف تتحرك إلى أسفل). وبناء على ذلك، إذا تعبر المتوسط ​​المتحرك القصير فوق المتوسط ​​المتحرك الطويل (أي المتوسط ​​المتحرك ل 20 يوم فوق المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم)، فقد ينظر إليه على أنه تغيير محتمل في الاتجاه (لذا، في المثال المذكور أعلاه، سيتحرك صعودا) . تاريخيا، المتوسط ​​المتحرك عمليات الانتقال تميل إلى تأخر العمل الحالي في السوق. والسبب في ذلك هو أن المتوسطات المتحركة تعطينا متوسط ​​السعر خلال فترة زمنية معينة. ولذلك فإن المتوسطات المتحركة تميل إلى أن تعكس عمل الأسواق، فقط بعد بعض الوقت على الأقل. ومع مرور المتوسط ​​المتحرك القصير فوق المتوسط ​​المتحرك الأطول، يمكن تفسير ذلك على أنه تغير في الاتجاه نحو الاتجاه الصعودي. ويتحقق العكس أيضا، حيث ينخفض ​​المتوسط ​​المتحرك القصير إلى ما دون المتوسط ​​المتحرك الطويل، قد يظهر اتجاه هبوطي جديد في المستقبل القريب. المتوسط ​​المتحرك لعمليات الانتقال يميل إلى توليد نتائج أكثر موثوقية في سوق تتجه إلى تحقيق أعلى مستويات جديدة أو أدنى مستويات جديدة. في بيئة السوق ذات النطاق المحدود، قد تعبر المتوسطات المتحركة بعضها البعض عدة مرات، وقد تميل إلى إعطائنا إشارات تجارية كاذبة. ومن المهم لهذا السبب، أن نحدد أولا السوق إما تتجه أو نطاق ملزمة. يظهر الرسم البياني التالي أدناه مثالا على كيفية تحويل المتوسطات المتحركة، عند تأكيدها من خلال تحرك السعر، إلى فرص التداول. في الرسم البياني الثاني نرى المتوسطات المتحركة المطبقة على زوج العملات أودنزد (على الرغم من أن أمثلة لهذا يمكن العثور عليها بسهولة مع جميع أزواج). لاحظ نمط الثلاثة الخارجيين الذي يخترق المتوسط ​​المتحرك 20 (الخط الأسود) في نفس الوقت ال 50 يوما سما (الأصفر) يعبر على المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم (الأخضر). هذا النمط انعكاس. وحقيقة أن السعر مستبعد من المتوسط ​​المتحرك 200، يدل على أن الزخم الهبوطي قد فقد، والإشارات التي قد تتبع ارتفاع. هنا نرى تسلسل الكلاسيكية من أنماط شمعدان تتحد مع إشارات المتوسط ​​المتحرك. الكلمات ذات الصلةإذا كنت ترى هذه الرسالة، المتصفح الخاص بك إما تعطيل أو لا يدعم جافا سكريبت. لاستخدام الميزات الكاملة لنظام المساعدة هذا، مثل البحث، يجب تمكين دعم جافا سكريبت للمتصفح. المتوسطات المتحركة المرجح مع المتوسطات المتحركة البسيطة، يتم إعطاء قيمة كل قيمة في كوتويندوكوت التي يتم فيها الحساب أهمية أو وزن متساوي. وكثيرا ما يكون الأمر كذلك، لا سيما في تحليل بيانات الأسعار المالية، أنه ينبغي للبيانات الأكثر ترتيبا زمنيا أن تحمل وزنا أكبر. في هذه الحالات، غالبا ما يكون متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك (أو المتوسط ​​المتحرك الأسي - انظر الموضوع التالي) مفضلا. ضع في الاعتبار نفس جدول قيم بيانات المبيعات لمدة اثني عشر شهرا: لحساب المتوسط ​​المتحرك المرجح: احسب عدد الفترات الزمنية للبيانات التي تشارك في حساب المتوسط ​​المتحرك (أي حجم الحساب كويندوكوت). إذا قيل أن نافذة الحساب هي n، فإن قيمة البيانات الأحدث في النافذة تضرب في n، الأحدث التالية مضروبة في n-1، والقيمة السابقة لتلك المضروبة في n-2 وهكذا على جميع القيم فى الشباك. قسم مجموع كل القيم المضروبة بمجموع الأوزان لإعطاء المتوسط ​​المتحرك المرجح خلال تلك النافذة. ضع قيمة المتوسط ​​المتحرك المرجح في عمود جديد وفقا لمتوسطات المواقع اللاحقة الموضحة أعلاه. ولتوضيح هذه الخطوات، ضع في اعتبارك ما إذا كان متوسط ​​المبيعات الموزون المرجح لمدة 3 أشهر في ديسمبر مطلوب (باستخدام الجدول أعلاه لقيم المبيعات). يعني المصطلح كوت 3-مونثكوت أن حساب كوتيندوكوت هو 3، ولذلك يجب أن تكون خوارزمية حساب المتوسط ​​المرجح للحالة لهذه الحالة: أو إذا تم تقييم متوسط ​​متحرك مرجح لمدة 3 أشهر على كامل النطاق الأصلي للبيانات، فإن النتائج ستكون : المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر متوسطات السلسلة الزمنية أساليب التسلسل الزمني هي الأساليب الإحصائية التي تستخدم البيانات التاريخية المتراكمة على مدى فترة من الزمن. تفترض طرق السلاسل الزمنية أن ما حدث في الماضي سيستمر في المستقبل. وكما توحي السلسلة الزمنية للاسم، فإن هذه الأساليب تربط التنبؤ بعامل واحد فقط - الوقت. وهي تشمل المتوسط ​​المتحرك، والتجانس الأسي، وخط الاتجاه الخطي، وهي من بين الأساليب الأكثر شعبية للتنبؤ قصير المدى بين شركات الخدمات والتصنيع. وتفترض هذه الأساليب أن أنماط أو اتجاهات تاريخية يمكن التعرف عليها مع مرور الوقت ستكرر نفسها. المتوسط ​​المتحرك يمكن أن تكون توقعات السلاسل الزمنية بسيطة مثل استخدام الطلب في الفترة الحالية للتنبؤ بالطلب في الفترة المقبلة. ويسمى هذا أحيانا توقعات ساذجة أو بديهية. 4 على سبيل المثال، إذا كان الطلب هو 100 وحدة هذا الأسبوع، والتوقعات لأسابيع الطلب المقبل هو 100 وحدة إذا كان الطلب تبين أن 90 وحدة بدلا من ذلك، ثم الطلب أسابيع التالية هو 90 وحدة، وهلم جرا. هذا النوع من طريقة التنبؤ لا يأخذ في الاعتبار سلوك الطلب التاريخي فإنه يعتمد فقط على الطلب في الفترة الحالية. وهو يتفاعل مباشرة مع حركة عادية، عشوائية في الطلب. وتستخدم طريقة المتوسط ​​المتحرك البسيط عدة قيم للطلب خلال الماضي القريب لوضع توقعات. وهذا يميل إلى إبطاء أو إبطال الزيادات العشوائية والنقصان في التوقعات التي تستخدم فترة واحدة فقط. إن المتوسط ​​المتحرك البسيط مفيد للتنبؤ بالطلب المستقر ولا يظهر أي سلوك واضح في الطلب، مثل الاتجاه أو النمط الموسمي. يتم حساب المتوسطات المتحركة لفترات محددة، مثل ثلاثة أشهر أو خمسة أشهر، وهذا يتوقف على مدى رغبة المتنبأ في تسهيل بيانات الطلب. وكلما طالت فترة المتوسط ​​المتحرك، كلما كان الأمر أكثر سلاسة. صيغة حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط هي حساب متوسط ​​متحرك بسيط تقوم شركة توريد الورق الفوري بتزويد وتوريد اللوازم المكتبية إلى الشركات والمدارس والوكالات داخل دائرة نصف قطرها 50 ميلا من مستودعها. إن أعمال توريد المكاتب تنافسية، والقدرة على تقديم الطلبات فورا هي عامل في الحصول على عملاء جدد والحفاظ على العملاء القدامى. (عادة ما تطلب المكاتب عدم تشغيلها عند انخفاض الإمدادات، ولكن عندما تنفد تماما، ونتيجة لذلك، فإنها تحتاج إلى أوامرها على الفور.) مدير الشركة يريد أن يكون بعض السائقين كافية والمركبات المتاحة لتسليم أوامر على الفور و لديهم مخزون كاف في المخزون. لذلك، يريد المدير أن يكون قادرا على التنبؤ بعدد الطلبات التي ستحدث خلال الشهر المقبل (أي التنبؤ بالطلب على التسليم). من سجلات أوامر التسليم، تراكمت الإدارة البيانات التالية خلال الأشهر ال 10 الماضية، والتي تريد حساب المتوسطات المتحركة 3 و 5 أشهر. دعونا نفترض أن هذا هو نهاية تشرين الأول / أكتوبر. والتنبؤ الناتج عن المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر أو 5 أشهر هو عادة للشهر التالي بالتسلسل، وهو في هذه الحالة هو نوفمبر. ويحسب المتوسط ​​المتحرك من الطلب على الأوامر خلال الأشهر الثلاثة السابقة بالتسلسل وفقا للمعادلة التالية: يحسب المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أشهر من بيانات 5 أشهر السابقة من بيانات الطلب على النحو التالي: الشهران 3 و 5 أشهر يبين الجدول التالي توقعات المتوسط ​​المتحرك لجميع أشهر بيانات الطلب. في الواقع، فإن توقعات نوفمبر فقط على أساس الطلب الشهري الأخير سيتم استخدامها من قبل المدير. ومع ذلك، فإن التوقعات السابقة للأشهر السابقة تسمح لنا بمقارنة التوقعات مع الطلب الفعلي لمعرفة مدى دقة طريقة التنبؤ - أي مدى نجاحها. المتوسطات الثلاثة والخمسة أشهر يميل كل من التنبؤات المتحركة المتوسطة في الجدول أعلاه إلى إبطاء التباين الذي يحدث في البيانات الفعلية. ويمكن ملاحظة تأثير التمهيد هذا في الشكل التالي الذي تم فيه فرض متوسطات لمدة 3 أشهر و 5 أشهر على رسم بياني للبيانات الأصلية: إن المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أشهر في الشكل السابق يزيل التقلبات إلى حد أكبر من المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر. غير أن متوسط ​​الأشهر الثلاثة يعكس بصورة أوثق أحدث البيانات المتاحة لمدير الإمدادات المكتبية. وبصفة عامة، فإن التنبؤات باستخدام المتوسط ​​المتحرك لفترة أطول أبطأ من أجل الاستجابة للتغيرات الأخيرة في الطلب مقارنة بتلك التي أجريت باستخدام متوسطات متحركة أقصر. فالفترات الإضافية للبيانات تضعف السرعة التي تستجيب بها التوقعات. وكثيرا ما يتطلب تحديد العدد المناسب من الفترات لاستخدامها في توقعات المتوسط ​​المتحرك قدرا من التجارب التجريبية والخطأ. أما عيب أسلوب المتوسط ​​المتحرك فهو أنه لا يتفاعل مع التغيرات التي تحدث لسبب ما، مثل الدورات والتأثيرات الموسمية. وعادة ما يتم تجاهل العوامل التي تسبب التغيرات. وهي في الأساس طريقة ميكانيكية، تعكس البيانات التاريخية بطريقة متسقة. ومع ذلك، فإن طريقة المتوسط ​​المتحرك تتميز بكونها سهلة الاستخدام وسريعة وغير مكلفة نسبيا. وبصفة عامة، يمكن لهذه الطريقة أن توفر توقعات جيدة على المدى القصير، ولكن لا ينبغي دفعها بعيدا جدا في المستقبل. المتوسط ​​المتحرك المرجح يمكن تعديل طريقة المتوسط ​​المتحرك لتعكس تقلبات البيانات بشكل أوثق. في طريقة المتوسط ​​المتحرك المرجح، يتم تعيين الأوزان إلى أحدث البيانات وفقا للمعادلة التالية: يبدو أن بيانات الطلب لخدمات الكمبيوتر بيإم (المبينة في الجدول الخاص بالمثال 10.3) تتبع اتجاها خطييا متزايدا. وتريد الشركة حساب خط اتجاه خطي لمعرفة ما إذا كان أكثر دقة من التجانس الأسي وتوقعات التمهيد الأسي المعدلة التي تم تطويرها في المثالين 10.3 و 10.4. وفيما يلي القيم المطلوبة لحسابات المربعات الصغرى: باستخدام هذه القيم، تحسب معلمات خط الاتجاه الخطي على النحو التالي: ولذلك، فإن معادلة خط الاتجاه الخطي هي لحساب التنبؤات للفترة 13، والسماح x 13 في الخطية خط الاتجاه: يظهر الرسم البياني التالي خط الاتجاه الخطي مقارنة مع البيانات الفعلية. ويبدو أن خط الاتجاه يعكس بشكل وثيق البيانات الفعلية - أي أن يكون مناسبا - ومن ثم سيكون نموذجا جيدا للتنبؤ بهذه المشكلة. ومع ذلك، فإن عيب خط الاتجاه الخطي هو أنه لن يتكيف مع تغيير في الاتجاه، حيث أن الأساليب التنبؤ الأسي التنبؤات وهذا هو، فمن المفترض أن جميع التوقعات المستقبلية سوف تتبع خط مستقيم. هذا يحد من استخدام هذه الطريقة إلى إطار زمني أقصر الذي يمكن أن تكون مؤكدة نسبيا أن الاتجاه لن يتغير. التسويات الموسمية نمط موسمي هو زيادة متكررة وانخفاض في الطلب. العديد من العناصر الطلب تظهر السلوك الموسمية. وتتبع مبيعات الملابس أنماطا موسمية سنوية، حيث يزداد الطلب على الملابس الدافئة في الخريف والشتاء ويتراجع في فصلي الربيع والصيف مع زيادة الطلب على الملابس الباردة. الطلب على العديد من البنود التجزئة، بما في ذلك اللعب والمعدات الرياضية والملابس والأجهزة الإلكترونية، والهامب، والديك الرومي، والنبيذ، والفاكهة، وزيادة خلال موسم الأعياد. زيادة الطلب بطاقة معايدة جنبا إلى جنب مع أيام خاصة مثل عيد الحب وعيد الأم. ويمكن أيضا أن تحدث الأنماط الموسمية على أساس شهري أو أسبوعي أو حتى يومي. بعض المطاعم لديها ارتفاع الطلب في المساء مما كان عليه في الغداء أو في عطلة نهاية الأسبوع بدلا من أيام الأسبوع. حركة المرور - وبالتالي المبيعات - في مراكز التسوق تلتقط يومي الجمعة والسبت. هناك عدة طرق لتعكس الأنماط الموسمية في توقعات سلسلة زمنية. سنصف إحدى الطرق البسيطة باستخدام عامل موسمي. والعامل الموسمي هو قيمة رقمية تضرب في التوقعات العادية للحصول على توقعات معدلة موسميا. طريقة واحدة لتطوير الطلب على العوامل الموسمية هي تقسيم الطلب على كل فترة موسمية حسب الطلب السنوي الإجمالي، وفقا للمعادلة التالية: العوامل الموسمية الناتجة بين 0 و 1.0 هي في الواقع نسبة من إجمالي الطلب السنوي المخصص ل في كل موسم. وتضاعف هذه العوامل الموسمية في الطلب المتوقع سنويا لإعطاء التنبؤات المعدلة لكل موسم. حساب توقعات مع التعديلات الموسمية تنمو مزارع عظم الترقب من الديك الرومي لبيعها إلى شركة لتجهيز اللحوم على مدار السنة. ومع ذلك، من الواضح موسم الذروة خلال الربع الرابع من العام، من أكتوبر إلى ديسمبر. وقد شهدت مزارع عظمون الطلب على الديوك الرومي على مدى السنوات الثلاث الماضية المبينة في الجدول التالي: ولأن لدينا ثلاث سنوات من بيانات الطلب، يمكننا حساب العوامل الموسمية عن طريق قسمة الطلب الفصلي الكلي على مدى ثلاث سنوات من الطلب الكلي على مدى السنوات الثلاث : بعد ذلك، نريد مضاعفة الطلب المتوقع للعام القادم، 2000، من خلال كل من العوامل الموسمية للحصول على الطلب المتوقع لكل ربع سنة. ولتحقيق ذلك، نحتاج إلى توقعات الطلب لعام 2000. وفي هذه الحالة، وبما أن بيانات الطلب الواردة في الجدول يبدو أنها تظهر اتجاها متزايدا بوجه عام، فإننا نحسب خط اتجاه خطي لثلاث سنوات من البيانات الواردة في الجدول للحصول على الخام تقديرات التوقعات: وهكذا، فإن التوقعات لعام 2000 هي 58.17، أو 58.170 الديك الرومي. وباستخدام هذه التوقعات السنوية للطلب، فإن التنبؤات المعدلة موسميا، سف i، لعام 2000 هي مقارنة هذه التوقعات الفصلية بقيم الطلب الفعلية في الجدول، ويبدو أنها تقديرات توقعات جيدة نسبيا، مما يعكس كلا من التغيرات الموسمية في البيانات و الاتجاه التصاعدي العام. 10-12. كيف تكون طريقة المتوسط ​​المتحرك مشابهة للتجانس الأسي 10-13. ما تأثير على نموذج تمهيد الأسي وزيادة ثابت تمهيد لديها 10-14. كيف يختلف تعديل الأسي تعديل تختلف عن الأسي تمهيد 10-15. ما يحدد اختيار ثابت تمهيد للاتجاه في تعديل نموذج الأسي تعديل 10-16. وفي أمثلة الفصل لأساليب السلاسل الزمنية، كان من المفترض دائما أن تكون توقعات البداية هي نفس الطلب الفعلي في الفترة الأولى. اقتراح طرق أخرى يمكن أن تكون مشتقة التنبؤ البداية في الاستخدام الفعلي. 10-17. كيف يختلف نموذج التنبؤ بالخط الاتجاهي الخطي عن نموذج الانحدار الخطي للتنبؤ 10-18. من نماذج السلاسل الزمنية المعروضة في هذا الفصل، بما في ذلك المتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك المرجح، والتجانس الأسي وتعديل الأسي المعدل، وخط الاتجاه الخطي، أي واحد تعتبره أفضل لماذا 10-19. ما هي المزايا التي عدلت التجانس الأسي على خط الاتجاه الخطي للطلب المتوقع الذي يظهر اتجاها 4 K. B. كاهن وجيه ت. منتزر، التنبؤ في المستهلك والأسواق الصناعية، مجلة توقعات الأعمال 14، لا. 2 (صيف 1995): 21-28.