Double bewegende gemiddelde rumus

Eksponensiële Smoothing merupakan prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan krabbels. Ia menitik-beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan Yang lebih tua. Dengan kata gelê, observasi krabbels Akan punte is toegeken prioritas lebih Tinggi bagi peramalan daripada observasi Yang lebih lama. 1. Enkellopend Eksponensiële Smoothing juga dikenal sebagai eenvoudige eksponensiële gladstryking yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 Bulan ke depan. Model mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar Waardering: beteken Yang tetap, tanpa tendens term of Pola Pertumbuhan konsisten. Rumus teller aan eenvoudige eksponensiële gladstryking n basiese sebagai berikut: dimana: S t peramalan teller aan periode t. X t (1-) Waardering: aktual tydreekse F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan Antara Nol as 1 2. Double Eksponensiële Smoothing Metode ini digunakan Ketika data menunjukkan adanya tendens. Eksponensiële gladstryking dengan adanya tendens seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode 8211 vlak as tendens nya. Vlak n basiese estimasi Yang dimuluskan dari Waardering: data pada akhir Masinga-Masinga periode. Tendens n basiese estimasi Yang dihaluskan dari Pertumbuhan rata-rata pada akhir Masinga-Masinga periode. Rumus dubbele eksponensiële gladstryking n basiese: 3. Drie Eksponensiële Smoothing Metode ini digunakan Ketika data menunjukan adanya tendens as perilaku musiman. Teller aan menangani musiman, Resef Huidige ontwikkeling parameter persamaan ketiga Yang disebut Metode 8220Holt-Winters8221 sesuai dengan Nama penemuya. Terdapat dua model Holt-Winters tergantung pada tipe musimannya yaitu Multiplikatiewe seisoenale model Dan byvoeging seisoenale model yang akan dibahas pada bagian gelê dari blog ini. Terug kita Alles data Bali besoek 2015 Yang diambil dari Disbudpar Provinsi Bali berikut ini: Data berbentuk tydreekse Yang diambil van ProZ. com Januarie 2008 hingga September 2015, data ini terdiri Dari 92 pengamatan, teller aan datanya dapat diambil disini gtgtgt teller aan bahasan Metode pemulusan eksponensial berikut kita Akan Gebruik voorkeur Programmatuur evies versi 8.1. 1.Tahap belangrikheid data: Buka sagteware EViews kamu, en kies oop bestaande lêers, 2. Setelah keluar jendela EViews en kies lêer GT invoer GT invoer uit lêer, 3. Kemudian ambil data kamu GT oop, 4. Setelah oop tampilannya sebagai berikut: langsung klik volgende, Lalu afwerking, 5. Nah nou af workfile kita Resef terbaca oleh EViews, 6. Klik 2x pada veranderlike besoek Maka Akan ditampilkan datanya pada jendela EViews. 7. teller aan masuk ke pemulusan eksponensial en kies di blad processed GT eksponensiële gladstryking GT enkele eksponensiële gladstryking, 8. Kemudian setelah muncul jendela eksponensiële gladstryking en kies tingkat pemulusannya, misalnya dubbel, visitsm n basiese hasil estimasi, kemudian glad parameter biarkan EViews Yang menentukan, kemudian ok, 9. Kemudian outputnya Akan ditampilkan sebagai berikut. Dari uitset dapat kita Alles Waardering: parameter Alpha sebesar 0,0240, dimana Metode pemulusan eksponensial dinyatakan dengan formule: 2 / (N1) term of n (2 -) / semakin Tinggi Waardering: Yang diperoleh, Maka Waardering: peramalan Akan semakin mendekati Waardering: aktual. Dengan demikian Waardering: peramalan Yang diperoleh dengan dubbele eksponensiële gladstryking n basiese sebagai berikut: berikut ini n basiese perbandingan Waardering: aktual dengan Waardering: peramalan dengan dubbele eksponensiële gladstryking. Teller aan Hasil estimasi dengan enkele eksponensiële gladstryking n basiese sebagai berikut, ulangi Terug Proses van vraag langkah nomor 8 diatas word, kies een eksponensiële gladstryking. Dari uitset diatas, enkele eksponensiële gladstryking memberikan Waardering: Yang lebih Baik yaitu 0,64, artinya pengamatan lebih menitikberatkan pada pengamatan Yang lebih baru daripada Waardering: dubbele eksponensiële gladstryking sebesar 0024. Semakin Besar Waardering: (mendekati 1) Maka Waardering: peramalan Yang diperoleh Akan mendekati peramalan Metode naïef (Alles bahasannya disini gtgtgt), dimana titik berat pengamatan Akan mendekati Waardering: rata-rata data aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, Y T1 / TY T. Maka Waardering: peramalan Akan SAMA dengan peramalan Metode naïef. Semakin Besar Waardering:, Maka Akan semakin Besar pula penyesuaian Yang terjadi terhadap Waardering: peramalan, sebaliknya semakin kecil Waardering:, Maka Akan semakin kecil pula penyesuaian Yang terjadi pada Waardering: peramalan yang akan Datang. Waardering: peramalan Yang diperoleh dari enkele eksponensiële gladstryking n basiese sebagai berikut: berikut ini n basiese perbandingan Waardering: aktual dengan Waardering: peramalan menggunakan Metode enkele eksponensiële gladstryking. Garis Yang berwarna Merah n basiese data setelah Proses pemulusan tingkat 1, Kita dapat melihat Niet banyak penyesuaian Yang terjadi terhadap data aktual. Berikut ini n basiese Grafik perbandingan Waardering: peramalan dengan Metode pemulusan eksponensial terhadap data aktual, dapat kita Alles bahwa Waardering: peramalan dengan dubbel eksponential glad Niet mengikuti Pola van vraag Grafik data aktual Dan enkele eksponensiële gladstryking Yang lebih DEKAT terhadap Waardering: rata-rata, perbedaan mendasar ini terjadi Ketika dubbel eksponential glad Resef memasukkan komponen tendens punte estimasinya. Teller aan data aktual, Waardering: enkele Dan dubbel eksponensiële beserta Dan grafiknya dapat kamu unduh disini gtgtgt die beste bron van inligting. disbudpar provinsi Bali (diolah oleh Statistik 4 Life) Eenvoudige bewegende gemiddelde - SMA Wat is 'n eenvoudige bewegende gemiddelde - SMA N Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) is 'n rekenkundige bewegende gemiddelde bereken deur die byvoeging van die sluitingsprys van die sekuriteit vir 'n aantal tydperke en dan is dit totaal te deel deur die aantal tydperke. Soos getoon in die grafiek hierbo, baie handelaars kyk vir 'n kort termyn gemiddeldes hierbo langer termyn gemiddeldes te steek om die begin van 'n uptrend sein. Korttermyn gemiddeldes kan optree as die vlakke van ondersteuning wanneer die prys ondervind met 'n terugsakking. VIDEO laai die speler. Afbreek Eenvoudige bewegende gemiddelde - SMA N Eenvoudige bewegende gemiddelde is aanpas omdat dit bereken kan word vir 'n verskillende aantal tydperke, eenvoudig deur die toevoeging van die sluitingsprys van die sekuriteit vir 'n aantal tydperke en dan verdeel dit totaal deur die aantal van tydperke, wat die gemiddelde prys van die sekuriteit oor die tydperk gee. 'N Eenvoudige bewegende gemiddelde stryk uit wisselvalligheid, en maak dit makliker om die prys tendens van 'n sekuriteit te sien. As die eenvoudige tot bewegende gemiddelde punte, beteken dit dat die securitys prys is aan die toeneem. As dit is wys af beteken dit dat die securitys prys daal. Hoe langer die tydperk vir die bewegende gemiddelde, die gladder die eenvoudige bewegende gemiddelde. 'N Korter termyn bewegende gemiddelde is meer wisselvallig, maar sy lees is nader aan die bron data. Analitiese betekenis bewegende gemiddeldes is 'n belangrike analitiese instrument wat gebruik word om die huidige prys tendense te identifiseer en die potensiaal vir 'n verandering in 'n gevestigde tendens. Die eenvoudigste vorm van die gebruik van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde in analise is om dit te gebruik om vinnig te identifiseer as 'n sekuriteit is in 'n uptrend of verslechtering neiging. Nog 'n gewilde, al is dit 'n bietjie meer kompleks analitiese instrument, is om 'n paar eenvoudige bewegende gemiddeldes te vergelyk met mekaar oor verskillende tydperke. As 'n korter termyn eenvoudige bewegende gemiddelde is bo 'n langer termyn gemiddelde, is 'n uptrend verwag. Aan die ander kant, 'n langtermyn-gemiddelde bo 'n korter termyn gemiddelde dui op 'n afwaartse beweging in die tendens. Gewilde handelspatrone Twee gewilde handelspatrone so eenvoudig bewegende gemiddeldes gebruik sluit die dood kruis en 'n goue kruis. 'N die dood kruis vind plaas wanneer die 50-dag eenvoudig bewegende gemiddelde kruise onder die 200-daagse bewegende gemiddelde. Dit word beskou as 'n lomp sein, wat verdere verliese is in die winkel. Die goue kruis vind plaas wanneer 'n korttermyn-bewegende gemiddelde breek bo 'n langtermyn-bewegende gemiddelde. Versterk deur 'n hoë verhandelingsvolumes, kan dit dui verdere stygings in store. Double bewegende gemiddelde vs Double Eksponensiële Smoothing Sebelumnya Resef dibahas tentang Teknik permalan / voorspel sederhana enkele bewegende gemiddelde as enkele eksponensiële gladstryking. Akan tetapi pada kenyataannya banyak ditemui data tydreekse Yang memiliki tendens liniêre, oleh Karena itu perlu suatu Teknik teller aan mengatasinya. Teknik permalan sederhana Yang bisa mengatasinya yaitu dubbel bewegende gemiddelde as dubbel eksponensiële gladstryking. Sebagai inligting oor, Sebenarnya terdapat banyak Teknik voorspelling Kompleks yang dapat mengatasi masalah tendens liniêre yaitu dengan cara mentransformasikan data agar stasioner kemudian diterapkan Teknik voorspelling tertentu, seperti ARIMA, ARCH / GARCH, dll. Grafik di VRAAG HIERONDER ini menunjukan kecenderungan revenues restoran Yang memiliki tendens meningkat. Double bewegende gemiddelde Pada Teknik ini dilakukan penghitungan rata-rata bergerak sebanyak dua kali kemudian dilanjutkan dengan meramal menggunakan suatu persamaan tertentu. Perhatikan tabel di op hierdie, pada Teknik ini Proses Mencari Waardering: rata-rata bergerak dilakukan sebanyak dua kali. Pada kolom bewegende gemiddelde 3t Baris 1 Dan 2 Kosong, sedangkan Baris ketiga ialah Waardering: rata-rata dari Waardering: faktual revenues Baris 1, 2, Dan 3 (Vrae revenues Bulan Junie-Agustus 2011 dibagi Tiga (131130125) / 3 128667). Baris berikutunya juga dilakukan dengan cara perhitungan Yang SAMA. Next pada kolom Double bewegende gemiddelde. dilakukan penghitungan rata-rata bergerak dengan cara Yang SAMA pada kolom sebelumnya. Egter, pada kolom ini Yang menjadi acuan penjumlahan Waardering: yaitu Waardering: pada kolom bewegende gemiddelde 3t dibagi dengan periode bewegende gemiddelde. Misalnya, Waardering: 127444 pada Bulan Oktober 2011 kolom dubbel bewegende gemiddelde diperoleh dari rata-rata bergerak Bulan Juli-Oktober 2011 (128,667127126,667 dibagi 3). Lakukan penghitungan serupa pada Baris-Baris berikutnya hingga pada Baris data Vriende laaste (sebelum periodeyang Akan diramalkan). Pada kolom by, lakukan penghitungan dengan rumus di op hierdie. Misalkan, angka 125,88889 pada Baris Bulan Oktober 2011 kolom by diperoleh dari penghitungan 2 x 126,6667 8211 127,4444. Lakukan juga pada Baris-Baris berikutnya. Teller aan kolom BT, lakukan penghitungan juga berdasarkan rumus di op hierdie. Ingat bahwa Waardering: N ialah Vrae periode yang digunakan punte bewegende gemiddelde. pada kasus ini Waardering: N yaitu 3. Next hitung Waardering: ramalan / voorspel menggunakan formule di op hierdie dengan Waardering: P1, artinya kita hanya Akan meramal sebanyak Satu periode kedepan Saja (meramal revenues pada Bulan Januarie 2013). Perhatikan bahwa Waardering: ramalan periode Next term of T1 dihitung berdasarkan Waardering: by Dan BT periode nou af term of periode t. Sehingga, Waardering: ramalan revenues Bulan Januarie 2013 sebesar 157,11 Juta roepia diperoleh dari penjumlahan Waardering: by Dan BT Bulan Desember 2012 (153,88893,2222 (P1)). Next kolom et Dan et vierkante digunakan teller aan menghitung RMSE. Waardering: RMSE Yang didapat yaitu 3,8086. Double Eksponensiële Smoothing Teknik ini hampir sama dengan Teknik dubbel bewegende gemiddelde yaitu dua kali-punte melakukan penghitungan. Formule-formule yang digunakan Antara gelê: Perhatikan pada Baris pertama kolom eksponensiële gladstryking (at) hingga by memiliki Waardering: Yang SAMA dengan Waardering: revenues faktual Bulan Junie 2011, Waardering: ini merupakan verstek. Next Waardering: Baris kedua kolom Op dihitunga menggunakan rumus di op hierdie, Op revenues Bulan Juli 2011 130600 Juta diperoleh dari (w0,4) dikali Waardering: revenues faktual Bulan Juli 2011 (130) ditambah (1-w0,6) dikali Waardering: Op revenues Bulan Junie 2011 (131), term of secara matematis ditulis 0,4 x 130 (1-0,4) x 131 130600 (Juta roepia). Kemudian lakukan penghitungan serupa pada Baris-Baris berikut. Setelah itu, lakukan penghitungan Waardering: dubbele eksponensiële gladstryking (at) menggunakan rumus di op hierdie. Cara penghitungannya SAMA dengan eksponensiële gladstryking (at), TAPI melibatkan data hasil penghitungan Op. Waardering: Op revenues Bulan Juli 2011 (130840) diperoleh dari hasil 0,4 x 130600 (1-0,4) x 131). Begitupun dengan penghitungan pada Baris berikutnya SAMA. Mencari Waardering: by Dan BT SAMA seperti Teknik dubbel bewegende gemiddelde. hanya Saja pada BT, dikalikan dengan perbandingan penimbang w / 1-w. Ikuti rumus di op hierdie teller aan Mencari Waardering: by Dan BT. Kemudian, lakuka N peramalan / voorspelling sesuai rumus yang ada. Hasil ramalan periode T1 yaitu penjumlahan Waardering: by Dan BT (P1) periode t. Waardering: 1 Karena pada kasus ini hanya ingin dicari Waardering: ramalan Satu periode kedepan. Ramalan revenues Bulan Januarie 2013 yaitu (atdes.2012152,260) (btdes.2011 (P1) 2024 (1)) 154,2833 (Juta roepia). Kemudian carilah Waardering: RMSE berdasarkan Waardering: et Dan et vierkante. Waardering: RMSE dengan Metode dubbele eksponensiële gladstryking yaitu 3133. Jika dibandingkan Antara Metode dubbel bewegende gemiddelde as dubbel eksponensiële gladstryking. Maka Metode dubbele eksponensiële gladstryking lebih Baik teller aan meramalkan Karena memiliki Waardering: RMSE (3133) yang lebih kecil dari Waardering: RMSE Metode dubbel bewegende gemiddelde (3,8086). Demikian, mohon koreksinya Demi kebenaran ISI materi di op hierdie. Die beste bron van lengkapnya dapat dibaca pada Enders, Walter. 2004 Toegepaste Ekonometriese Tyd Reeks Tweede uitgawe. New Jersey: Willey. Dan Yulianto, M. A. 2011. Basic Configuration-Basic Configuration Operasie Navorsing teller aan Pengambilan Keputusan: Edisi Kedua. Jakarta: Sekolah Tinggi Sosiale wetenskap Statistik. Peramalan Sederhana (Single bewegende gemiddelde vs Enkellopend Eksponensiële Smoothing) mungkin sebagian Besar diantara kita pernah mendengar tentang Teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni teller aan meramalkan / voorspelling suatu data deret waktu / tydreekse. Peramalan merupakan suatu Teknik Yang penting bagi bedrijfs - term of Regering punte mengambil Your. Punte meramal suatu Waardering: pada MVSA Yang Akan Datang bukan berarti hasil Yang didapatkan ialah SAMA Persis, melainkan merupakan suatu pendekatan Alternatieve Yang lumrah punte ilmu statistieke. Pada tulisan ini akan dibahas hou voorsien kasus peramalan menggunakan Teknik bewegende gemiddelde as Eksponensiële Smoothing. Kedua Teknik ini merupakan tekni voorspelling yang sangat sederhana Karena Niet melibatkan asumsi Yang Kompleks seperti pada tekni voorspel ARIMA, ARCH / GARCH, ECM, VECM, VAR, DSB. Meskipun demikian, asumsi data stasioner haruslah terpenuhi teller aan meramal. Bewegende gemiddelde merupakan Teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari Waardering:-Waardering: MVSA Lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi Teknik ini Niet disarankan teller aan data tydreekse Yang menunjukkan adanya pengaruh tendens as musiman. Bewegende gemiddelde terbagi menjadi enkele bewegende gemiddelde as dubbel bewegende gemiddelde. Eksponensiële gladstryking. hampir sama dengan bewegende gemiddelde yaitu merupakan Teknik voorspel Yang sederhana, tetapi Resef menggunakan suatu penimbang dengan besaran Antara 0 hingga 1. Jika Waardering: w mendekati Waardering: 1 Maka hasil vooruitskatting cenderung mendekati Waardering: obseervasi, sedangkan Jika Waardering: w mendekati Waardering: 0, Maka hasil vooruitskatting mengarah ke Waardering: ramalan sebelumnya. Eksponensiële gladstryking terbagi menjadi enkele eksponensiële gladstryking Dan dubbel eksponensiële gladstryking. Kali ini, Akan dibahas perbandingan Metode enkele bewegende gemiddelde dengan enkele eksponensiële gladstryking. Ranglijst Safira Beach Restaurant ingin mengetahui revenues restoran pada Januarie 2013 Ia meminta gesing manajer teller aan mengestimasi Waardering: tersebut dengan data revenues bulanan dari Bulan Junie 2011 sampai Desember 2012. Berbekal Knowledge Base-di Gespecialiseerd statistieke, gesing manajer melakukan raadsplanne dengan Metode enkele bewegende gemiddelde 3 bulanan Dan enkele eksponensiële gladstryking (w0,4). Enkele bewegende gemiddelde Pada tabel di op hierdie voorspelling ramalan Bulan September 2011 yaitu 128667 Juta roepia diperoleh dari penjumlahan revenues Bulan Junie, Julie, Agustus 2011 dibagi dengan angka bewegende gemiddelde (m3). Angka voorspelling pada Bulan Oktober 2011 yaitu 127 Juta roepia diperoleh dari penjumlah revenues Bulan Juli, Agustus September 2011 dibagi dengan angka bewegende gemiddelde Tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil voorspelling Bulan Januarie 2013 sebesar 150667 Juta roepia. Dapat diinterpretasikan bahwa revenues Bulan Januarie 2013 diperkirakan senilai 150, 667 Juta roepia term of mengalami penurunan sebesar 1333 Juta roepia dibanding dengan revenues Desember 2012 sebesar 152 Juta roepia. Perhatikan Baris pada Bulan Junie-Agustus 2011 kolom Voorspelling hingga fout Niet memiliki Waardering:, Karena peramalan pada Bulan-Bulan tersebut Niet tersedia data bewegende gemiddelde 3 bulanan, Bulan sebelumnya. Next teller aan melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (wortel-gemiddelde-kwadraat fout) teller aan perhitungan RMSE, Mula-mula dicari Waardering: fout term of selisih Antara Waardering: aktual Dan ramalan (revenues voorspelling), kemudian kuadrat Waardering:-Waardering: tersebut teller aan Masinga-Masinga data bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh Waardering: fout Yang Resef dikuadratkan. Terakhir hitung Waardering: RMSE dengan rumus di op hierdie term of lebih gambangnya, bagi Waardering: penjumlahan fout Yang Resef dikuadratkan dengan banyaknya observasi Dan hasilnya Lalu di akarkan. Pada tabel di op hierdie, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Enkele Eksponensiële Smoothing. Next kita Akan melakukan peramalan dengan Metode Enkellopend Eksponensiële Smoothing. Metode ini menggunak Waardering: penimbang yang dapat diperoleh dari operasi statistieken tertentu (bisa proporsi tertentu), Egter dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini akan digunakan Waardering: w 4. Voorspelling W0,4 Ycap (T1) (Juta RP.) Waardering: ramalan pada Bulan Junie 2011 yaitu 137368 Juta roepia diperoleh dari rata-rata revenues dari Bulan Junie 2011 hingga Bulan Desember 2012. Waardering: ramalan pada Bulan Juli 2011 yaitu 134821 Juta roepia diperoleh dari perhitungan dengan rumus di op hierdie, dengan kata gelê Waardering: ramalan Bulan Juli 2011 diperoleh dari hasil kali w0,4 Dan Waardering: aktual revenues Bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) Serta Nila ramalan Bulan Junie 2011 sebesar 134821 Juta roepia. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan teller aan Bulan Januarie 2013 Hasil ramalan revenues teller aan Bulan Januarie 2013 yaitu 149224 Juta roepia term of turun sebesar 2776 Juta roepia. Kemudian hitung Waardering: RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE bewegende gemiddelde. hanya Saja Vrae observasi berbeda. Pada tabel di op hierdie Vrae obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan Metode eenvoudige bewegende gemiddelde 3 bulanan (16) Karena pada Metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari data pada periode Awal. RMSE Metode enkele eksponensiële gladstryking sebesar 1073. Next dari kedua Metode di op hierdie Akan dibandingkan mana hasil Yang Calabria. Teller aan Hal tersebut Maka, bandingkan Waardering: RMSE dari kedua Metode. Metode dengan RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai Metode Calabria teller aan meramal. RMSE mov. average 0946, RMSE exp. smoothing 1073. RMSE mov. average Dit RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa Metode bewegende gemiddelde lebih Baik punte melakukan peramalan, sehingga revenues pada Bulan Januarie 2013 diperkirakan sebesar 150667 Juta roepia (meskipun memiliki Waardering: Yang lebih rendah daripada Bulan sebelumnya). (Teller aan materi Yang lebih jelas, silakan dicari di buku-buku Verwysing Análisis tydreekse, misalnya Enders, Walter 2004 Toegepaste Ekonometriese Tyd Reeks Tweede uitgawe New Jersey:.... Willey Kalo hou voorsien Vrae punte tulisan ini, Saya kutip dari buku modul kuliah. Double Eksponensiële bewegende gemiddeldes Hoe Handelaars het staatgemaak op bewegende gemiddeldes te help om vas te stel 'n hoë waarskynlikheid handel toegangspunte en winsgewende uitgange vir baie jare. 'n bekende probleem met bewegende gemiddeldes is egter die ernstige lag wat in die meeste soorte is bewegende gemiddeldes. die dubbele eksponensiële bewegende gemiddelde (Dema) bied 'n oplossing deur die berekening van 'n vinniger gemiddeld metode. Geskiedenis van die Double eksponensiële bewegende gemiddelde In tegniese ontleding. die term bewegende gemiddelde verwys na 'n gemiddelde prys vir 'n spesifieke handel instrument oor 'n bepaalde tydperk. byvoorbeeld, 'n 10-dae bewegende gemiddelde word bereken dat die gemiddelde prys van 'n spesifieke instrument oor die afgelope 10 tien dae 'n 200-daagse bewegende gemiddelde word bereken dat die gemiddelde prys van die laaste 200 dae. Elke dag, die tydperk blik terug vooruitgang berekeninge op die laaste X aantal dae baseer. 'N bewegende gemiddelde verskyn as 'n gladde, buig lyn wat 'n visuele voorstelling van die langer termyn tendens van 'n instrument bied. Vinniger bewegende gemiddeldes, met korter tydperke kyk terug, is choppier stadiger bewegende gemiddeldes, met langer periodes kyk terug, is gladder. Omdat 'n bewegende gemiddelde is 'n agterlike soek aanwyser, is dit agter. Die dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde (Dema), word in Figuur 1, is ontwikkel deur Patrick Mulloy in 'n poging om die bedrag van tydsverloop in tradisionele bewegende gemiddeldes te verminder. Dit was die eerste keer in Februarie 1994, tegniese ontleding van Voorrade amp Commodities tydskrif in Mulloys artikel Smoothing Data met vinniger bewegende gemiddeldes. (Vir 'n primer op tegniese ontleding, 'n blik op ons Tegniese Analise handleiding.) Figuur 1: Hierdie een-minuut grafiek van die e-mini Russell 2000 termynkontrak toon twee verskillende dubbele eksponensiële bewegende gemiddeldes 'n 55-tydperk verskyn in blou, 'n 21-tydperk in pienk. Berekening van 'n Dema Soos Mulloy verduidelik in sy oorspronklike artikel, die Dema is nie net 'n dubbele EMO met twee keer die tydsverloop van 'n enkele EMO, maar is 'n saamgestelde implementering van enkel en dubbel EMA vervaardiging ander EMO met minder lag as een van die oorspronklike twee. Met ander woorde, die Dema is nie net twee EMA gekombineer, of 'n bewegende gemiddelde van 'n bewegende gemiddelde, maar is 'n berekening van beide enkel-en dubbel EMA. Byna al die handel ontleding platforms het die Dema ingesluit as 'n aanduiding dat om kaarte kan bygevoeg word. Daarom kan handelaars die Dema gebruik sonder om te weet die wiskunde agter die berekeninge en sonder om enige kode te skryf of insette. Die vergelyking van die Dema met Tradisionele bewegende gemiddeldes bewegende gemiddeldes is een van die mees populêre metodes van tegniese ontleding. Baie handelaars gebruik dit om tendens terugskrywings raaksien. veral in 'n bewegende gemiddelde crossover, waar twee bewegende gemiddeldes van verskillende lengtes op 'n grafiek geplaas word. Punte waar die bewegende gemiddeldes te steek kan koop of verkoop geleenthede aan te dui. Die Dema kan help handelaars spot terugskrywings vroeër, want dit is vinniger om te reageer op veranderinge in die mark aktiwiteit. Figuur 2 toon 'n voorbeeld van die e-mini Russell 2000 termynkontrak. Hierdie een minuut grafiek het vier bewegende gemiddeldes toegepas: 21-tydperk Dema (pienk) 55-tydperk Dema (donkerblou) 21-tydperk MA (ligblou) 55-tydperk MA (liggroen) Figuur 2: Hierdie een-minuut grafiek van die e-mini Russell 2000 termynkontrak illustreer hoe vinniger reaksie tyd van die Dema wanneer dit gebruik word in 'n crossover. Let op hoe die Dema crossover in beide gevalle aansienlik gouer verskyn as die MA CROSSOVER. Die eerste Dema crossover verskyn op 00:29 en die volgende bar open teen 'n prys van 663,20. Die MA crossover, aan die ander kant, vorm by 12:34 en die volgende bars opening prys is op 660,50. In die volgende stel CROSSOVER, verskyn die Dema crossover by 01:33 en die volgende bar open om 658. Die MA, in teenstelling, vorms by 01:43, met die volgende bar opening op 662,90. In elk geval, die Dema crossover bied 'n voordeel in om in die tendens vroeër as die MA crossover. (Vir meer insig, lees die Moving Gemiddeldes handleiding.) Handel met 'n Dema Bogenoemde bewegende gemiddelde crossover voorbeelde illustreer die doeltreffendheid van die gebruik van die vinniger dubbele eksponensiële bewegende gemiddelde. Benewens die gebruik van die Dema as 'n selfstandige aanwyser of in 'n crossover opstel, kan die Dema gebruik word in 'n verskeidenheid van aanwysers waar die logika is gebaseer op 'n bewegende gemiddelde. Tegniese ontleding gereedskap soos Bollinger Bands. bewegende gemiddelde konvergensie / divergensie (MACD) en drie eksponensiële bewegende gemiddelde (Trix) is gebaseer op bewegende gemiddelde tipes en kan aangepas word om 'n Dema inkorporeer in die plek van ander meer tradisionele vorme van bewegende gemiddeldes. Vervang die Dema kan help handelaars sien verskillende koop en verkoop van geleenthede wat voor dié wat deur die MA of EMA tradisioneel gebruik word in hierdie aanwysers is. Natuurlik kry 'n tendens vroeër eerder as later tipies lei tot hoër winste. Figuur 2 illustreer hierdie beginsel - as ons die CROSSOVER as koop en verkoop seine gebruik. ons sal die ambagte aansienlik vroeër betree wanneer die gebruik van die Dema crossover in teenstelling met die MA crossover. Bottom Line handelaars en beleggers het lank gebruik bewegende gemiddeldes in hul analise van die mark. Bewegende gemiddeldes is 'n wyd gebruik tegniese ontleding gereedskap wat 'n manier om vinnig lees en interpretasie van die langer termyn tendens van 'n gegewe handel instrument bied. Sedert bewegende gemiddeldes deur hul aard is agter aanwysers. Dit is nuttig om die bewegende gemiddelde aanpas ten einde 'n vinniger, meer ontvanklik aanwyser te bereken. Die dubbel eksponensiële bewegende gemiddelde bied handelaars en beleggers 'n uitsig oor die langer termyn tendens, met die bykomende voordeel van 'n vinniger bewegende gemiddelde met minder lag tyd. (Vir verwante leesstof, 'n blik op bewegende gemiddelde MACD Kombinasie en eenvoudige Vs. Eksponensiële Moving gemiddeldes.) 'N Persoon wat handel dryf afgeleides, kommoditeite, effekte, aandele of geldeenhede met 'n hoër-as-gemiddelde risiko in ruil vir. quotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos.