Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular la media móvil de una serie de tiempo en Excel. Un avearge móvil se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, permite echar un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón de Análisis de Datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas para análisis en. 3. Seleccionar la media móvil y haga clic en OK. 4. Haga clic en el cuadro rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Intervalo y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar la curva de estos valores. Explicación: porque nos permite establecer el intervalo de 6, la media móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y los valles se alisan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil de los primeros 5 puntos de datos debido a que no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más los picos y los valles se alisan. Cuanto más pequeño sea el intervalo, más cerca de los promedios móviles son los puntos de datos reales. ¿Te gusta este sitio web gratuito Por favor, comparte esta página en GoogleMoving Forecasting media Introducción. Como se puede adivinar que estamos buscando a algunos de los métodos más primitivos a los pronósticos. Pero esperemos que estos son, al menos, una introducción a la pena algunos de los problemas informáticos relacionados con la aplicación de las previsiones en hojas de cálculo. En este sentido vamos a seguir iniciando al principio y empezar a trabajar con el movimiento promedio de las proyecciones. Mover promedio de las proyecciones. Todo el mundo está familiarizado con el movimiento promedio de las proyecciones con independencia de que ellos creen que son. Todos los estudiantes universitarios que hacen todo el tiempo. Piense en sus resultados de las pruebas en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Vamos a suponer que tienes un 85 en su primera prueba. ¿Qué le predecir a su segunda calificación de la prueba ¿Qué opinas tu maestro predeciría para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus amigos podrían predecir para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus padres podrían predecir para su próxima calificación de la prueba Independientemente de todo el blabbing que podría hacer a sus amigos y los padres, ellos y su profesor es muy probable que esperar a conseguir algo en la zona de los 85 que acaba de recibir. Pues bien, ahora vamos a suponer que a pesar de su auto-promoción a sus amigos, que sobre-estimación de sí mismo y figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y así se obtiene un 73. Ahora lo están todos los interesados y sin preocuparse de ir a anticipa que recibirá en su tercera prueba Hay dos enfoques muy probables para que puedan desarrollar una estimación independientemente de si van a compartirlo con ustedes. Pueden decirse a sí mismos, quotThis tipo está siempre soplando humo sobre su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratan de ser más de apoyo y decir, quotWell, hasta ahora usted ha conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figurar en conseguir alrededor de un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si lo hizo menos fiestas y no estábamos moviendo la comadreja por todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más que estudia usted podría conseguir un mayor score. quot Ambas estimaciones están desplazándose hacia el promedio de las proyecciones. El primero consiste en utilizar solamente su puntuación más reciente para predecir el rendimiento futuro. Esto se llama un pronóstico promedio móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico promedio móvil pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a suponer que todas estas personas que revienta en su gran mente han especie de que cabreado y decide hacer el bien en la tercera prueba para sus propias razones y poner una puntuación más alta frente a su quotalliesquot. Se toma la prueba y su puntuación es en realidad un Todo el mundo 89, incluyendo a sí mismo, está impresionado. Así que ahora usted tiene la prueba final del semestre por delante y como siempre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo hacer interminables en la última prueba. Bueno, esperamos que pueda ver el patrón. Ahora, con suerte se puede ver el patrón. ¿Cuál cree que es el más preciso del silbido mientras trabajamos. Ahora volvemos a nuestra nueva empresa de limpieza iniciado por su media hermana distanciada llamados silbido mientras trabajamos. Usted tiene algunos datos de ventas anteriores representados por la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un periodo de tres moviéndose pronóstico promedio. La entrada de la celda C6 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo los medios deja atrás los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que nosotros no necesitamos realmente para hacer las predicciones para los últimos períodos con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido el predictionsquot quotpast porque vamos a utilizar en la siguiente página Web para medir la validez de predicción. Ahora quiero dar a conocer los resultados análogos para un período de dos mover pronóstico promedio. La entrada de la celda C5 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras células C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se utilizan las dos piezas más recientes de datos históricos para cada predicción. Una vez más he incluido el predictionsquot quotpast con fines ilustrativos y para su posterior uso en la validación de previsión. Algunas otras cosas que son de importancia de aviso. Para un m-periodo en movimiento pronóstico promedio sólo el m valores de los datos más recientes se utilizan para hacer la predicción. es necesario nada más. Para un m-período de pronóstico promedio en movimiento, al hacer predictionsquot quotpast, observe que la primera predicción se produce en el periodo m 1. Ambas cuestiones será muy significativa cuando desarrollamos nuestro código. El desarrollo de la Función móvil media. Ahora tenemos que desarrollar el código para el pronóstico promedio móvil que se puede utilizar de manera más flexible. El código siguiente. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y el conjunto de valores históricos. Se puede almacenar en cualquier libro que desee. Media móvil de función (históricos, NumberOfPeriods) As Single Declarar e inicializar las variables de artículo Dim Dim como variante Contador As Integer Dim Dim Acumulación As Single HistoricalSize como número entero Inicialización de variables de contador 1 0 Acumulación Determinación del tamaño de la matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para el contador 1 Para NumberOfPeriods acumulando el número apropiado de la mayoría de los valores recientes observadas previamente Acumulación acumulación histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods contador) media móvil de acumulación / NumberOfPeriods el código será explicada en clase. Quiere posicionar la función de la hoja de cálculo para que el resultado del cálculo aparece donde debería recibir los following. A Pronóstico Ejemplos de cálculos A.1 Pronóstico métodos de cálculo Métodos Doce de cálculo de previsiones están disponibles. La mayoría de estos métodos proporcionan para el control de usuario limitada. Por ejemplo, el peso colocado en datos históricos recientes o el intervalo de fechas de los datos históricos utilizados en los cálculos se podría especificar. Los siguientes ejemplos muestran el procedimiento de cálculo para cada uno de los métodos de pronóstico disponibles, teniendo en cuenta un conjunto idéntico de datos históricos. Los siguientes ejemplos utilizan los mismos datos de ventas de 2004 y 2005 para producir una previsión de ventas de 2006. Además del cálculo de las previsiones, cada ejemplo incluye una previsión simulada de 2005 para un período de tres meses retención (19 procesamiento opción 3) que luego se utiliza para determinar el porcentaje de exactitud y la media de los cálculos de desviación absoluta (ventas reales en comparación con el pronóstico simulado). A.2 Previsión Criterios de Evaluación de Rendimiento En función de la selección de las opciones de tratamiento y sobre las tendencias y los patrones existentes en los datos de ventas, algunos métodos de predicción se obtienen mejores resultados que otras para un conjunto de datos histórica dada. Un método de pronóstico que es apropiado para un producto puede no ser apropiado para otro producto. También es poco probable que un método de pronóstico que ofrece buenos resultados en una etapa de un ciclo de vida de los productos seguirá siendo apropiada durante todo el ciclo de vida. Se puede elegir entre dos métodos para evaluar el rendimiento actual de los métodos de pronóstico. Estos son la desviación media absoluta (MAD) y Porcentaje de Precisión (POA). Ambos métodos de evaluación del desempeño requieren datos históricos de ventas para un período determinado de tiempo del usuario. Este período de tiempo se denomina un período de retención o períodos de mejor ajuste (PBF). Los datos de este periodo se utiliza como base para recomendar cuál de los métodos de pronóstico para usar en la fabricación de la próxima proyección de previsión. Esta recomendación es específica para cada producto, y puede cambiar de una generación a la siguiente previsión. Los métodos de evaluación de desempeño de dos pronósticos se demuestran en las páginas siguientes los ejemplos de los doce métodos de pronóstico. A.3 Método 1 - Porcentaje especificado Durante el año pasado Este método multiplica los datos de ventas del año anterior por un factor especificado por el usuario, por ejemplo, 1,10 para un incremento de 10, o 0,97 para un 3 disminución. Requerido historial de ventas: Un año para el cálculo de la previsión más el número especificado por el usuario de los períodos de tiempo para evaluar la eficacia de previsiones (opción de proceso 19). A.4.1 Pronóstico Gama de cálculo de historial de ventas para usar en el cálculo de factor de crecimiento (procesamiento de la opción 2a) 3 en este ejemplo. Sumar los tres últimos meses del año 2005: 114 119 137 370 Suma los mismos tres meses del año anterior: 123 139 133 395 El factor calculado 370/395 0.9367 Calcular las previsiones: en enero de 2005, las ventas de 128 119.8036 0.9367 o aproximadamente 120 de febrero de 2005 ventas 0,9367 117 109.5939 o aproximadamente 110 de marzo de 2005 ventas 0,9367 115 107.7205 o aproximadamente 108 A.4.2 simulado Pronóstico Sum Cálculo de los tres meses de 2005, período anterior a retención (julio, agosto, septiembre): 129 140 131 400 Suma los mismos tres meses para el año anterior: 141 128 118 387 el factor calculado 400/387 1,033591731 Calcular el pronóstico simulado: en octubre de 2004 las ventas 123 1,033591731 127.13178 noviembre de 2004 las ventas 139 1,033591731 143,66925 de diciembre de 2004 las ventas 1,033591731 133 137.4677 A.4.3 Porcentaje de POA precisión de cálculo ( 127.13178 143.66925 137.4677) / (114 119 137) 100 408.26873 / 370 100 110.3429 A.4.4 Desviación media absoluta MAD Cálculo (127.13178 - 143.66925 114 - 119 137.4677- 137) / 3 (13,13178 24,66925 0,4677) / 3 12,75624 A.5 Método 3 - el año pasado a este año Este método copia de datos de ventas del año anterior al año siguiente. Requerido historial de ventas: Un año para el cálculo de la previsión más el número de periodos de tiempo especificados para evaluar la eficacia de previsiones (opción de proceso 19). A.6.1 Cálculo Pronóstico Número de periodos que se incluirán en el promedio (procesamiento de la opción 4a) 3 en este ejemplo para cada mes del pronóstico, el promedio de los tres meses anteriores datos. las previsiones de enero: 114 119 137 370, 370/3 123,333 o 123 pronóstico de febrero: 119 137 123 379, 379/3 126,333 o 126 previsión de marzo: 137 123 126 379, 386/3 128,667 o 129 A.6.2 Cálculo simulado Pronóstico de octubre de de 2005 ventas (129 140 131) / 3 133.3333 noviembre de 2005, las ventas (140 131 114) / 3 128.3333 diciembre de 2005, las ventas (131 114 119) / 3 121.3333 A.6.3 Porcentaje del POA precisión de cálculo (133,3333 128,3333 121,3333) / (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Desviación media absoluta MAD Cálculo (133.3333 - 128.3333 114 - 119 121,3333 - 137) / 3 14.7777 A.7 Método 5 - aproximación lineal aproximación lineal calcula una tendencia basada en dos puntos de datos de historia de ventas. Esos dos puntos definen una línea de tendencia recta que se proyecta hacia el futuro. Utilizar este método con precaución, ya que las previsiones de largo alcance están apalancados por los cambios pequeños en tan sólo dos puntos de datos. Requerido historial de ventas: El número de períodos para incluir en la regresión (procesado de las opciones 5a), más 1 más el número de periodos de tiempo para evaluar la eficacia de previsiones (opción de proceso 19). A.8.1 Cálculo Pronóstico Número de períodos para incluir en la regresión (procesamiento de la opción 6a) 3 en este ejemplo para cada mes del pronóstico, añadir el incremento o disminución durante los períodos especificados antes del período de retención del período anterior. Promedio de los tres meses anteriores (114 119 137) / 3 123.3333 Resumen de los tres meses anteriores con peso estimado (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferencia entre los valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Ratio (12 22 32) - 2 3 14 de - 12 2 valor1 Diferencia / relación 23/2 11.5 valor2 media - relación valor1 123,3333 - 100,3333 11.5 2 Previsión (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100,3333 146,333 o 146 Pronóstico 5 11.5 100.3333 157.8333 ó 158 Pronóstico de 6 11.5 100.3333 169.3333 o 169 A.8.2 Cálculo simulado Pronóstico octubre de 2004, las ventas: Promedio de los tres meses anteriores (129 140 131) / 3 133.3333 Resumen de los tres meses anteriores con peso estimado (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferencia entre los valores 802 - 133.3333 (1 2 3) relación de 2 (12 22 32) - 2 3 14 de - 12 2 valor1 Diferencia / relación de 2/2 1 valor 2 media - relación valor1 133.3333 - 131.3333 Pronóstico 1 2 (1 n) valor1 valor2 4 1 131,3333 135,3333 de noviembre de 2004, las ventas promedio de los tres meses anteriores (140 131 114) / 3 128.3333 Resumen de los tres meses anteriores con peso estimado (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferencia entre el VALORES 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 valor1 Diferencia / relación -25.9999 / 2 -12.9999 Valor2 media - relación valor1 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Pronóstico 4 -12.9999 154.3333 102.3333 de diciembre de 2004, las ventas promedio de los tres meses anteriores ( 131 114 119) / 3 121.3333 Resumen de los tres meses anteriores con peso estimado (131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferencia entre los valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Valor1 Diferencia / Relación -11.9999 / 2 -5.9999 Valor2 media - relación valor1 121.3333 - (-5,9999) 2 133.3333 Pronóstico 4 (-5,9999) 133.3333 109.3333 A.8.3 Porcentaje de POA precisión de cálculo (135.33 102.33 109.33) / (114 119 137) 100 93,78 A.8.4 media absoluta MAD desviación de cálculo (135.33 - 102.33 114 - 119 109.33 - 137) / 3 21.88 A.9 Método 7 - Segundo Grado aproximación de regresión lineal determina los valores de a y b en la fórmula de previsión y a bx con el objetivo de ajustar una línea recta a los datos de historial de ventas. Segundo Grado aproximación es similar. Sin embargo, este método determina valores para a, b, y c en la fórmula pronóstico y a bx CX2 con el objetivo de ajuste de una curva a los datos de historial de ventas. Este método puede ser útil cuando un producto es en la transición entre las etapas de un ciclo de vida. Por ejemplo, cuando un nuevo producto se mueve de introducción a las etapas de crecimiento, la tendencia de las ventas puede acelerar. Debido al término de segundo orden, el pronóstico puede acercarse rápidamente el infinito o bajar a cero (dependiendo de si el coeficiente c es positivo o negativo). Por lo tanto, este método es útil sólo en el corto plazo. Especificaciones de pronósticos: Las fórmulas encuentra a, b, y c para ajustar una curva a exactamente tres puntos. Especifica n en la opción de proceso 7a, el número de períodos de tiempo de datos para acumular en cada uno de los tres puntos. En este ejemplo, n 3. Por lo tanto, los datos de ventas reales de abril a junio se combinan en el primer punto, Q1. Julio a septiembre se suman para crear la Q2, y de octubre a diciembre suma a la Q3. La curva se ajusta a los tres valores de Q1, Q2 y Q3. historia de las compras a realizar: 3 n períodos de cálculo de la previsión más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). Número de períodos para incluir (procesamiento de opción 7a) 3 en este ejemplo use las anteriores (3 n) meses en bloques de tres meses: Q1 (abril a junio) 125 122 137 384 Q2 (julio a septiembre) 129 140 131 400 T3 ( octubre a diciembre) 114 119 137 370 el siguiente paso consiste en calcular los tres coeficientes a, b, y c para ser utilizado en la fórmula de predicción y a bx CX2 (1) Q1 una CX2 bX (donde X 1) abc (2) Q2 un CX2 bX (donde X 2) un 4c 2b (3) Q3 un CX2 bX (donde X 3) una 3b 9c Resolver las tres ecuaciones simultáneamente para encontrar b, a, y c: Restar la ecuación (1) de la ecuación (2) y resuelve para b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Sustituto de esta ecuación para b en la ecuación (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c por último, sustituir estas ecuaciones para a y b en la ecuación (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (Q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 El método de segundo grado aproximación calcula a, b, y c de la siguiente manera: a Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 (370 - 400) (384 - 400) / 2 -23 ter (Q2 - Q1) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y un CX2 bX 322 85X (-23) X2 de enero a marzo de previsión (X4): (322 340 - 368) / 3 294/3 98 por período de abril a junio Previsión del (X5): (322 425 - 575) / 3 57,333 o 57 por período de julio a través de pronóstico de septiembre (X6): (322 510 - 828) / 3 1,33 o 1 por un periodo de octubre a diciembre (X7) (322 595-1127 / 3 -70 A.9.2 Cálculo simulado Pronóstico octubre, noviembre y diciembre de 2004 las ventas: Q1 (enero - marzo) 360 Q2 (abril a junio) 384 Q3 (julio a septiembre) 400 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) / 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 16/3 136 A.9.3 Porcentaje de POA precisión de cálculo (136 136 136) / (114 119 137) 100 110.27 A.9.4 Desviación media absoluta MAD de cálculo (136 - 114 136 - 119 136 - 137) / 3 13.33 A.10 Método 8 - Método El método flexible flexible (Porcentaje sobre n Meses antes) es similar al método 1, por ciento durante el año pasado. Ambos métodos se multiplican los datos de ventas de un período de tiempo anterior por el factor especificado por el usuario, a continuación, proyecto que se traducen en el futuro. En el método por ciento durante el año pasado, la proyección se basa en los datos del mismo período del año anterior. El método flexible añade la capacidad de especificar un período de tiempo que no sea el mismo período del año pasado para utilizar como base para los cálculos. factor de multiplicación. Por ejemplo, especifique 1.15 en la opción de proceso 8b para aumentar los datos del historial de ventas previas para el 15 Período de base. Por ejemplo, n 3 hará que el primer pronóstico que se basa en los datos de ventas en octubre de 2005. mínimo histórico de ventas: El usuario especifica el número de períodos de vuelta al período de base, más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión ( PBF). A.10.4 absoluta media MAD Desviación de cálculo (148 - 114 161 - 119 151 - 137) / 3 30 A.11 Método 9 - Weighted Moving Average El método de media móvil ponderada (WMA) es similar al método 4, de media móvil (MA) . Sin embargo, con la media móvil ponderada puede asignar pesos desiguales a los datos históricos. El método calcula un promedio ponderado de la historia reciente de ventas para llegar a una proyección para el corto plazo. Los datos más recientes se suelen asignar un peso mayor que los datos más antiguos, por lo que este hace WMA más sensible a los cambios en el nivel de ventas. Sin embargo, pronosticar el sesgo y los errores sistemáticos todavía se producen cuando el historial de ventas de productos exhibe una fuerte tendencia o patrón estacional. Este método funciona mejor para los pronósticos de corto alcance de los productos maduros en lugar de los productos en las etapas de crecimiento o de obsolescencia del ciclo de vida. n el número de periodos de la historia de ventas a utilizar en el cálculo de las previsiones. Por ejemplo, especifique n 3 en la opción de proceso 9a a utilizar los tres últimos períodos de base para la proyección en el próximo período de tiempo. Un valor grande de n (por ejemplo, 12) requiere más historial de ventas. Es el resultado de un pronóstico estable, pero será lento para reconocer los cambios en el nivel de ventas. Por otro lado, un pequeño valor de n (por ejemplo, 3) responderá más rápidamente a los cambios en el nivel de ventas, pero el pronóstico puede variar tan ampliamente que la producción no puede responder a las variaciones. El peso asignado a cada uno de los períodos de datos históricos. Los pesos asignados deben sumar a 1,00. Por ejemplo, cuando n 3, asignar pesos de 0,6, 0,3 y 0,1, con los datos más recientes de que reciban el mayor peso. Mínimo histórico de ventas requerido: n más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 118,7 119 - 137) / 3 13.5 A.12 Método 10 - Linear Smoothing Este método es similar al Método 9, media móvil ponderada (WMA). Sin embargo, en lugar de asignar arbitrariamente pesos a los datos históricos, se utiliza una fórmula para asignar los pesos que disminuyen linealmente y den 1,00. El método calcula entonces un promedio ponderado de la historia reciente de ventas para llegar a una proyección para el corto plazo. Como es el caso de todos lineal cambio de las técnicas de predicción promedio, el sesgo de previsión y los errores sistemáticos se producen cuando el historial de ventas de productos exhibe una fuerte tendencia o patrón estacional. Este método funciona mejor para los pronósticos de corto alcance de los productos maduros en lugar de los productos en las etapas de crecimiento o de obsolescencia del ciclo de vida. n el número de periodos de la historia de ventas a utilizar en el cálculo de las previsiones. Esto se especifica en la opción de proceso 10a. Por ejemplo, especifique n 3 en la opción de proceso 10b de usar los tres últimos períodos de base para la proyección en el próximo período de tiempo. El sistema asignará automáticamente los pesos a los datos históricos que descienden de manera lineal y la suma de 1.00. Por ejemplo, cuando n 3, el sistema asignará pesos de 0,5, 0.3333 y 0.1, con los datos más recientes de que reciban el mayor peso. Mínimo histórico de ventas requerido: n más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). A.12.1 Pronóstico de cálculo Número de períodos para incluir en promedio alisado (procesamiento de la opción 10a) 3 en este ejemplo de relación para un período anterior 3 / (n2 n) / 2 3 / (32 3) / 2 3/6 0,5 Ratio para dos períodos anteriores 2 / (n2 n) / 2 2 / (3 de 32) / 2 2/6 0,3333 .. Relación durante tres períodos anteriores 1 / (n2 n) / 2 1 / (32) 3/2 1/6 0.1666. . previsiones de enero: 137 0,5 119 114 1/3 1/6 127.16 ó 127 pronóstico de febrero: 127 0,5 137 119 1/3 1/6 129 previsión de marzo: 0,5 129 127 137 1/3 1/6 129,666 o 130 A.12.2 Previsión del cálculo simulado octubre de 2004, las ventas de 129 140 1/6 2/6 3/6 131 133.6666 de noviembre de 2004 de venta 140 131 1/6 2/6 3/6 114 124 diciembre de 2004, las ventas de 131 1/6 114 2/6 119 3/6 A.12.3 119,3333 Porcentaje de Precisión POA de cálculo (124 133.6666 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Desviación media absoluta MAD Cálculo (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.13 Método 11 - Suavizado exponencial Este método es similar al método 10, Linear Smoothing. En Linear Smoothing el sistema asigna ponderaciones a los datos históricos que descienden de manera lineal. En suavizado exponencial, el sistema asigna pesos que decaen exponencialmente. La ecuación de predicción de suavizado exponencial es: un pronóstico de ventas reales (anterior) (1 - a) Pronóstico El pronóstico anterior es un promedio ponderado de las ventas reales del periodo anterior y la previsión del período anterior. a es el peso aplicado a las ventas reales para el período anterior. (1 - a) es el peso aplicado a la previsión para el período anterior. Los valores válidos para un rango de 0 a 1, y por lo general se sitúan entre 0,1 y 0,4. La suma de los pesos es 1,00. un (1 - a) 1 Usted debe asignar un valor para la constante de alisamiento, a. Si no asigna valores para la constante de alisamiento, el sistema calcula un valor supuesto en base al número de períodos de la historia de ventas especificados en la opción de proceso 11a. un suavizado de la constante utilizado para calcular el valor medio regularizado para el nivel general o la magnitud de las ventas. Los valores válidos para un rango de 0 a 1. n el rango de datos del historial de ventas para incluir en los cálculos. Por lo general un año de datos historial de ventas es suficiente para estimar el nivel general de las ventas. Para este ejemplo, un valor pequeño para n (n 3) fue elegido con el fin de reducir los cálculos manuales necesarios para verificar los resultados. suavizado exponencial puede generar un pronóstico basado en tan sólo un punto de datos histórica. Mínimo histórico de ventas requerido: n más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). A.13.1 Pronóstico de cálculo Número de períodos de incluir en promedio alisado (procesamiento de la opción 11a) 3, y el factor alfa (procesamiento de la opción 11b) en blanco en este ejemplo un factor para los datos de ventas más antiguas 2 / (11), o 1 cuando alfa es especificado un factor para la 2ª datos más antiguos de ventas 2 / (12), o alfa cuando alfa se especifica un factor para la 3ª datos más antiguos de ventas 2 / (13), o alfa cuando alfa se especifica un factor de los datos de ventas más recientes 2 / (1 N), o alfa cuando se especifica alfa noviembre Sm. Avg. un (octubre Actual) (1 - a) Octubre Sm. Avg. 1 114 0 0 114 Sm diciembre. Avg. un (noviembre Actual) (1 - a) Noviembre Sm. Avg. 2/3 119 1/3 114 117.3333 enero Pronóstico un (diciembre real) (1 - a) Diciembre Sm. Avg. 2/4 2/4 137 117.3333 127.16665 127 o febrero previsiones de enero de Previsión 127 de marzo de previsiones de enero de Previsión 127 A.13.2 Pronóstico simulada Cálculo de julio de 2004 Sm. Avg. 2/2 129 129 agosto Sm. Avg. 2/3 140 1/3 129 136.3333 septiembre Sm. Avg. 2/4 131 2/4 136,3333 133,6666 octubre de 2004 las ventas septiembre Sm. Avg. 133.6666 agosto de 2004 Sm. Avg. 2/2 140 140 septiembre Sm. Avg. 2/3 131 1/3 140 134 octubre Sm. Avg. 2/4 2/4 114 134 124 de noviembre de 2004 las ventas septiembre Sm. Avg. 124 09 2004 Sm. Avg. 2/2 131 131 octubre Sm. Avg. 2/3 114 1/3 131 119.6666 noviembre Sm. Avg. 2/4 119 2/4 119,6666 119,3333 diciembre de 2004, las ventas de septiembre Sm. Avg. A.13.3 119,3333 Porcentaje de Precisión POA de cálculo (124 133.6666 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Desviación media absoluta MAD Cálculo (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.14 Método 12 - suavizado exponencial con tendencia y la estacionalidad Este método es similar al método 11, suavizado exponencial en la que un valor medio regularizado se calcula. Sin embargo, el método 12 también incluye un término en la ecuación de predicción para calcular una tendencia suavizada. El pronóstico se compone de un alisado promediado ajustado para una tendencia lineal. Cuando se especifica en la opción de proceso, el pronóstico también se ajusta por estacionalidad. un suavizado de la constante utilizado para calcular el valor medio regularizado para el nivel general o la magnitud de las ventas. Los valores válidos para el rango alfa de 0 a 1. b la constante de alisamiento utilizado para calcular el valor medio regularizado para el componente de la tendencia del pronóstico. Los valores válidos para la beta gama de 0 a 1. El que un índice estacional se aplica a la previsión de A y B son independientes entre sí. Ellos no tienen que añadir a 1,0. Mínimo requerido historial de ventas: dos años más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). Método 12 utiliza dos ecuaciones de suavizado exponencial y un promedio simple para calcular un valor medio regularizado, una tendencia suavizada, y un factor de temporada media simple. A.14.1 Pronóstico de cálculo A) Un MAD promedio suavizado exponencial (122.81 - 133.14 114 - 119 135.33 - 137) / 3 8.2 A.15 Evaluación de las previsiones Puede seleccionar los métodos de predicción para generar tanto como doce previsiones para cada producto. Cada método de pronóstico probablemente creará una proyección ligeramente diferente. Cuando se pronostica que las miles de productos, no es práctico para tomar una decisión subjetiva en relación con cuál de las previsiones para usar en sus planes para cada uno de los productos. El sistema evalúa automáticamente el rendimiento para cada uno de los métodos de previsión que se seleccionan, y para cada uno de los productos de predicción. Se puede elegir entre dos criterios de rendimiento, Desviación media absoluta (MAD) y Porcentaje de Precisión (POA). MAD es una medida del error de pronóstico. POA es una medida del sesgo de proyección. Ambas técnicas de evaluación de desempeño requieren datos del historial de ventas reales durante un período determinado de tiempo del usuario. Este período de la historia reciente se llama un período de retención o períodos mejor ajuste (PBF). Para medir el rendimiento de un método de pronóstico, utilizar las fórmulas de predicción para simular un pronóstico para el período de retención histórica. Normalmente habrá diferencias entre los datos de ventas reales y las previsiones para el período simulado retención. Cuando se seleccionan varios métodos de predicción, este mismo proceso se produce para cada método. Múltiples previsiones se calculan para el período de retención, y en comparación con el conocido historial de ventas para ese mismo periodo de tiempo. Se recomienda el método de pronóstico producir el mejor partido (mejor ajuste) entre el pronóstico y las ventas reales durante el período de retención para el uso en sus planes. Esta recomendación es específica para cada producto, y podría cambiar de una generación a la siguiente previsión. A.16 Mean absoluto Desviación (MAD) MAD es la media (o promedio) de los valores absolutos (o magnitud) de las desviaciones (o errores) entre los datos reales y de pronóstico. MAD es una medida de la magnitud media de errores de esperar, dado un método de pronóstico y la historia de datos. Dado que los valores absolutos se utilizan en el cálculo, los errores positivos no anulan los errores negativos. Al comparar varios métodos de predicción, el uno con el MAD más pequeño ha demostrado ser el más fiable para que el producto para ese período de retención. Cuando el pronóstico es imparcial y los errores se distribuyen normalmente, hay una simple relación matemática entre MAD y otras dos medidas comunes de distribución, la desviación estándar y el error cuadrático medio: Porcentaje A.16.1 de Precisión (POA) Porcentaje de Precisión (POA) se una medida del sesgo de proyección. Cuando los pronósticos son siempre demasiado alto, los inventarios se acumulan y aumentan los costos de inventario. Cuando los pronósticos son consistentemente dos bajos, los inventarios se consumen y servicio al cliente declina. Un pronóstico que es de 10 unidades demasiado baja, entonces 8 unidades demasiado alto, a continuación, 2 unidades demasiado alto, sería un pronóstico imparcial. El error positivo de 10 es cancelado por errores negativos de 8 y 2. error real - Pronóstico Cuando un producto puede ser almacenado en el inventario, y cuando el pronóstico es imparcial, una pequeña cantidad de existencias de seguridad se puede utilizar para amortiguar los errores. En esta situación, no es tan importante para eliminar los errores de pronóstico, ya que es para generar pronósticos imparciales. Sin embargo, en las industrias de servicios, la situación anterior sería visto como tres errores. El servicio podría ser muy escaso en el primer período, a continuación, exceso de personal para los próximos dos períodos. En los servicios, la magnitud de los errores de pronóstico suele ser más importante que es el sesgo de proyección. La suma en el período retención permite que los errores positivos para cancelar errores negativos. Cuando el total de ventas es superior a la total de pronóstico de ventas, la relación es superior a 100. Por supuesto, es imposible ser más de 100 precisa. Cuando un pronóstico es imparcial, la relación POA será 100. Por lo tanto, es más deseable ser 95 precisa que sea 110 precisa. Los criterios POA seleccionar el método de pronóstico que tiene una relación más cercana a 100. POA de secuencias de comandos de esta página se mejora la navegación de contenido, pero no cambia el contenido de cualquier way. Weighted en movimiento promedio de los métodos de predicción: Pros y Contras Observaciones Hi, amen a sus correos. Se preguntaba si podría elaborar futher. Utilizamos SAP. En ella hay una selección se puede elegir antes de ejecutar la previsión de llamada de inicialización. Si marca esta opción se obtiene un resultado de previsión, si se ejecuta el Pronóstico de nuevo, en el mismo período, y no marca la inicialización, el resultado cambia. No puedo imaginar lo que la inicialización está haciendo. Es decir, mathmatically. ¿Qué pronóstico del resultado es mejor para guardar y utilizar por ejemplo. Los cambios entre los dos no están en la cantidad prevista pero en el MAD y error, stock de seguridad y las cantidades de ROP. No estoy seguro de si utiliza SAP. hola gracias por explicar tan eficientemente que sea demasiado gd. gracias de nuevo Jaspreet Deja un comentario Cancelar respuesta Publicaciones más populares acerca de Pete Pete Abilla Abilla es el fundador de Shmula. Él ayuda a compañías como Amazon, Zappos, eBay, fuera de pista, y otros reducir costos y mejorar la experiencia del cliente. Lo hace a través de un método sistemático para la identificación de puntos críticos que afectan el cliente y el negocio y fomenta la participación amplia de los socios de la compañía para mejorar sus propios procesos. TagsMoving Promedios - simple y exponencial Medias Móviles - simple y exponencial Introducción Medias móviles suavizan los datos de precios para formar una tendencia siguiente indicador. Ellos no predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección de la corriente con un desfase. Las medias móviles se quedan, ya que se basan en los precios del pasado. A pesar de este retraso, los promedios móviles ayudan a la acción del precio lisa y filtrar el ruido. También forman los bloques de construcción para muchos otros indicadores y superposiciones de técnicas, tales como las Bandas de Bollinger. MACD y el Oscilador McClellan. Los dos tipos más populares de las medias móviles son la media móvil simple (SMA) y la media móvil exponencial (EMA). Estas medias móviles se pueden utilizar para identificar la dirección de la tendencia o definir de soporte y resistencia posibles niveles. Here039s un gráfico tanto con un SMA y un EMA en él: Cálculo Media Móvil Simple una media móvil simple se forma calculando el precio medio de un valor en un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en precios de cierre. A 5 días de media móvil simple es la suma de cinco días de los precios de cierre dividido por cinco. Como su nombre lo indica, una media móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se deja caer como viene disponga de nuevos datos. Esto hace que el medio para mover a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un 5-día de la mudanza evolución media de tres días. El primer día de la media móvil simple cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil cae el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa dejando caer el primer punto de datos (12) y añadir el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente del 11 al 17 sobre un total de siete días. Observe que el promedio móvil también se eleva del 13 al 15 durante un período de cálculo de tres días. Observe también que cada valor promedio móvil está justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el día uno es igual a 13 y el último precio es de 15. Los precios de las anteriores cuatro días eran más bajos y esto hace que el promedio móvil de retraso. Móvil exponencial de las medias móviles exponenciales de cálculo de promedios reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. La ponderación aplicada al precio más reciente depende del número de períodos de la media móvil. Hay tres pasos para el cálculo de una media móvil exponencial. En primer lugar, el cálculo de la media móvil simple. Una media móvil exponencial (EMA) tiene que empezar en alguna parte por lo que una media móvil simple se utiliza como el period039s anteriores EMA en el primer cálculo. En segundo lugar, calcular el multiplicador de ponderación. En tercer lugar, el cálculo de la media móvil exponencial. La fórmula a continuación es para una EMA 10 días. Un período de 10 de media móvil exponencial se aplica una ponderación 18.18 al precio más reciente. Un EMA de 10 periodos también se puede llamar un EMA 18.18. Un EMA de 20 periodos se aplica un 9,52 con un peso al precio más reciente (2 / (201) 0,0952). Observe que la ponderación para el período de tiempo más corto es más que la ponderación para el período de tiempo más largo. De hecho, la ponderación reduce a la mitad cada vez que se duplica el período de media móvil. Si quiere un porcentaje específico para un EMA, puede utilizar esta fórmula para convertirlo en períodos de tiempo y luego entrar en ese valor que el parámetro EMA039s: A continuación se muestra un ejemplo de hoja de cálculo de un 10 días de media móvil simple y un 10- días de media móvil exponencial de Intel. medias móviles simples son claros y requieren poca explicación. El promedio de 10 días, simplemente se mueve como nuevos precios estén disponibles y los precios antiguos entrega. La media móvil exponencial comienza con el simple valor promedio móvil (22.22) en el primer cálculo. Después de la primera cálculo, la fórmula normal de toma el control. Debido a un EMA comienza con una media móvil simple, su verdadero valor no se dio cuenta hasta 20 o más períodos más tarde. En otras palabras, el valor de la hoja de cálculo Excel puede diferir del valor de la gráfica debido al período de revisión retrospectiva corto. Esta hoja de cálculo sólo se remonta a 30 periodos, lo que significa que el efecto de la media móvil simple de 20 periodos ha tenido a disiparse. Stockcharts se remonta al menos 250 puntos (típicamente mucho más) para sus cálculos para los efectos de la media móvil simple en el primer cálculo se han disipado totalmente. El Lag Factor Cuanto más larga sea la media móvil, más el retraso. A 10 días de media móvil exponencial abrazará precios bastante estrecha y poco después de girar a su vez los precios. promedios móviles de corto son como barcos de alta velocidad - ágil y rápida a los cambios. Por el contrario, una media móvil de 100 días contiene una gran cantidad de datos del pasado que lo frena. medias móviles ya son como los petroleros océano - letárgicos y lentos para el cambio. Se necesita un movimiento de precios más amplia y duradera para un 100 días de media móvil para cambiar de rumbo. El gráfico anterior muestra el 500 ETF SampP con unos 10 días siguientes EMA cerca los precios y una media móvil de 100 días de molienda superior. Incluso con el descenso enero-febrero, los 100 días SMA llevó a cabo el curso y no se volvió hacia abajo. El 50-días de SMA encaja en algún lugar entre el día 10 y 100 medias móviles cuando se trata de el factor de desfase. Simple vs móvil exponencial Promedios A pesar de que existen claras diferencias entre los promedios móviles simples y medias móviles exponenciales, uno no es necesariamente mejor que el otro. las medias móviles exponenciales tienen menos retraso y son por lo tanto más sensibles a los precios recientes - y los cambios de precios recientes. las medias móviles exponenciales a su vez, antes de medias móviles simples. medias móviles simples, por otra parte, representan un verdadero medio de los precios para todo el período de tiempo. Como tal, las medias móviles simples pueden ser más adecuados para identificar niveles de soporte o resistencia. Mover preferencia promedio depende de los objetivos, el estilo analítico y horizonte temporal. Cartistas deben experimentar con ambos tipos de medias móviles, así como diferentes marcos de tiempo para encontrar el mejor ajuste. La siguiente tabla muestra IBM con el SMA de 50 días en rojo y la EMA de 50 días en verde. Tanto alcanzó su punto máximo a finales de enero, pero la disminución de la EMA fue más acusado que el de la media móvil. La EMA se presentó a mediados de febrero, pero el SMA continuó inferior hasta finales de marzo. Observe que el SMA se presentó más de un mes después de la EMA. Longitudes y plazos La longitud de la media móvil depende de los objetivos analíticos. promedios móviles de corto (5-20 períodos) son los más adecuados para las tendencias y el comercio a corto plazo. Cartistas interesados en las tendencias a mediano plazo optaría por promedios móviles más largo, que podría extenderse 20-60 períodos. Los inversores a largo plazo preferirán las medias móviles con 100 o más períodos. Algunas longitudes medias móviles son más populares que otros. El promedio móvil de 200 días es quizás el más popular. Debido a su longitud, se trata claramente de una media móvil a largo plazo. A continuación, el promedio móvil de 50 días es muy popular por la tendencia a medio plazo. Muchos chartistas utilizan los promedios de 50 días y 200 días en movimiento juntos. A corto plazo, un promedio móvil de 10 días fue muy popular en el pasado porque era fácil de calcular. Uno simplemente añaden los números y se trasladó el punto decimal. Tendencia de identificación Las mismas señales se pueden generar utilizando las medias móviles simples o exponenciales. Como se señaló anteriormente, la preferencia depende de cada individuo. Estos ejemplos a continuación usarán ambas medias móviles simple y exponencial. El término promedio móvil se aplica tanto a los promedios móviles simple y exponencial. La dirección de la media móvil transmite información importante acerca de los precios. Una media móvil levantamiento muestra que los precios están aumentando en general. Una media móvil caída indica que los precios, en promedio, están cayendo. Un creciente movimiento promedio a largo plazo refleja una tendencia alcista a largo plazo. Un movimiento a largo plazo promedio caer refleja una tendencia a la baja a largo plazo. El gráfico anterior muestra 3M (MMM) con 150 días de media móvil exponencial. Este ejemplo muestra lo bien que funcionan las medias móviles cuando la tendencia es fuerte. El 150 días EMA rechazó en noviembre de 2007 y de nuevo en enero de 2008. Tenga en cuenta que se tomó un descenso del 15 para invertir el sentido de esta media móvil. Estos indicadores rezagados identificar las inversiones de tendencia que se producen (en el mejor) o después de que se produzcan (en el peor). MMM continuó inferior en marzo de 2009 y luego aumentó 40-50. Observe que la EMA de 150 días no apareció hasta después de este aumento. Una vez que lo hizo, sin embargo, continuó MMM más alta de los próximos 12 meses. Las medias móviles funcionan de manera brillante en las tendencias fuertes. Crossover dobles medias móviles se pueden utilizar juntos para generar señales de cruce. En el análisis técnico de los mercados financieros. John Murphy llama a este método de entrecruzamiento doble. cruces dobles implican una media móvil relativamente corta y una media relativamente larga en movimiento. Al igual que con todas las medias móviles, la longitud general de la media móvil define el marco temporal para el sistema. Un sistema que utiliza un EMA de 5 días y de 35 días EMA se consideraría a corto plazo. Un sistema que utiliza un 50-días de SMA y 200 días SMA se considerará a medio plazo, tal vez incluso a largo plazo. Un cruce alcista se produce cuando los más cortos en movimiento cruza por encima de la media móvil más larga. Esto también se conoce como una cruz de oro. Un cruce bajista se produce cuando los más cortos en movimiento cruza por debajo de la media móvil más larga. Esto se conoce como un centro muerto. Cruces del promedio móvil producen señales relativamente tarde. Después de todo, el sistema utiliza dos indicadores de retraso. Cuanto más largo sea el período de media móvil, mayor es el retraso en las señales. Estas señales funcionan muy bien cuando una buena tendencia se afianza. Sin embargo, un sistema de cruce de media móvil producirá una gran cantidad de señales falsas en la ausencia de una tendencia fuerte. También hay un método de cruce de triple que consiste en tres medias móviles. Una vez más, se genera una señal cuando la media móvil más corto cruza las dos medias ya en movimiento. Un simple sistema triple cruce podría implicar 5 días, 10 días y 20 días de medias móviles. El gráfico anterior muestra Home Depot (HD) con una EMA de 10 días (verde línea de puntos) y EMA de 50 días (línea roja). La línea de color negro es el cierre diario. El uso de un cruce de media móvil habría dado lugar a tres señales falsas antes de coger un buen comercio. La EMA de 10 días se rompió por debajo de la EMA de 50 días a finales de octubre (1), pero esto no duró mucho como el de 10 días se trasladó de nuevo por encima de mediados de noviembre (2). Esta cruz duró más tiempo, pero el siguiente cruce bajista en enero (3) se produjo cerca de los niveles finales de los precios de noviembre, lo que resulta en otro whipsaw. Este cruce bajista no duró mucho tiempo como el EMA de 10 días se trasladó de nuevo por encima de los 50 días a los pocos días (4). Después de tres malas señales, la cuarta señal presagiaba un fuerte movimiento mientras que la acción avanza sobre 20. Hay dos robos de balón aquí. En primer lugar, cruces son propensos a whipsaw. Un filtro de precio o tiempo se puede aplicar para ayudar a prevenir señales falsas. Los comerciantes pueden requerir el cruce de una duración de 3 días antes de actuar o exigir la EMA de 10 días para pasar por encima / debajo de la MME de 50 días por una cierta cantidad antes de actuar. En segundo lugar, MACD se puede utilizar para identificar y cuantificar estos cruces. MACD (10,50,1) mostrará una línea que representa la diferencia entre las dos medias móviles exponenciales. MACD se vuelve positivo durante una cruz de oro y negativa durante una cruz muertos. El oscilador Porcentaje Precio (PPO) puede ser utilizado de la misma manera para mostrar las diferencias porcentuales. Tenga en cuenta que el MACD y el PPO se basan en promedios móviles exponenciales y no coincidirán con las medias móviles simples. Este gráfico muestra Oracle (ORCL) con el de 50 días EMA, EMA de 200 días y el MACD (50,200,1). Había cuatro cruces del promedio móvil durante un período de 2 1/2 años. Los tres primeros dieron lugar a señales falsas o oficios mal. Una tendencia sostenida comenzó con el cuarto cruce como ORCL avanzó a mediados de los años 20. Una vez más, cruces del promedio móvil funcionan muy bien cuando la tendencia es fuerte, pero producen pérdidas en la ausencia de una tendencia. Precio crossover Las medias móviles también se pueden utilizar para generar señales con cruces de precios simple. Una señal de fortaleza se genera cuando los precios se mueven por encima de la media móvil. Una señal bajista se genera cuando los precios se mueven por debajo de la media móvil. cruces de precios se pueden combinar con el comercio dentro de la tendencia más grande. El promedio móvil más larga marca la pauta de la tendencia más grande y la media móvil más corta se utiliza para generar las señales. Uno buscaría cruces de precios alcistas sólo cuando los precios ya está por encima de la media móvil más larga son. Esta sería la negociación en armonía con la tendencia más grande. Por ejemplo, si el precio está por encima de la media móvil de 200 días, los chartistas serían sólo se centran en las señales cuando el precio se mueve por encima de los 50 días de media móvil. Obviamente, un movimiento por debajo de la media móvil de 50 días precedería una señal de este tipo, pero este tipo de cruces bajistas sería ignorado porque la tendencia más grande es hacia arriba. Un cruce bajista simplemente sugerir una retirada dentro de una tendencia alcista más grande. Una cruz de nuevo por encima de la media móvil de 50 días sería una señal de un repunte de los precios y la continuación de la tendencia alcista más grande. La siguiente tabla muestra Emerson Electric (EMR) con el EMA de 50 días y 200 días EMA. La acción se movió arriba y se mantenía por encima de la media móvil de 200 días en agosto. Había depresiones por debajo de la MME de 50 días a principios de noviembre y de nuevo a principios de febrero. Los precios se movieron rápidamente de nuevo por encima de la MME de 50 días para proporcionar señales alcistas (flechas verdes) en armonía con la tendencia alcista más grande. MACD (1,50,1) se muestra en la ventana del indicador para confirmar precio cruza por encima o por debajo de la MME de 50 días. La EMA 1-día es igual al precio de cierre. MACD (1,50,1) es positivo cuando el cierre está por encima de la MME de 50 días y negativo cuando el cierre es por debajo de la EMA de 50 días. las medias de soporte y resistencia en movimiento también pueden actuar como soporte en una tendencia alcista y la resistencia en una tendencia a la baja. Una tendencia alcista a corto plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 20 días, que también se utiliza en las bandas de Bollinger. Una tendencia alcista a largo plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 200 días, que es el promedio móvil más popular a largo plazo. Si el hecho, la media móvil de 200 días podrá ofrecer soporte o resistencia simplemente porque es tan ampliamente utilizado. Es casi como una profecía autocumplida. El gráfico anterior muestra el NY compuesto con la media móvil simple de 200 días a partir de mediados de 2004 hasta finales de 2008. El 200 días proporcionó apoyo en numerosas ocasiones durante el avance. Una vez que la tendencia se invirtió con un descanso de doble soporte superior, el promedio móvil de 200 días actuó como resistencia en torno a 9500. No hay que esperar de soporte y resistencia niveles exactos de las medias móviles, especialmente ya medias móviles. Los mercados están impulsados por la emoción, lo que los hace propensos a los rebasamientos. En lugar de los niveles exactos, medias móviles pueden ser utilizados para identificar de soporte o resistencia zonas. Conclusiones Las ventajas de utilizar las medias móviles deben sopesarse frente a las desventajas. Las medias móviles están siguiendo la tendencia o retraso, los indicadores que serán siempre un paso por detrás. Esto no es necesariamente una mala cosa sin embargo. Después de todo, la tendencia es su amigo y lo mejor es operar en la dirección de la tendencia. Las medias móviles aseguran que un comerciante está en línea con la tendencia actual. A pesar de que la tendencia es su amigo, los valores pasan una gran cantidad de tiempo en los mercados laterales, que hacen ineficaces las medias móviles. Una vez en una tendencia, las medias móviles se mantendrá en, sino también dar señales de retraso. Don039t espera vender en la parte superior y en la parte inferior comprar usando medias móviles. Al igual que con la mayoría de las herramientas de análisis técnico, los promedios móviles no deben utilizarse por sí solos, sino en conjunción con otras herramientas complementarias. Chartistas pueden utilizar las medias móviles para definir la tendencia general y luego usar el RSI para definir los niveles de sobrecompra o sobreventa. Adición de medias móviles a stockcharts Gráficas Las medias móviles están disponibles como una función de superposición de precios en el banco de trabajo SharpCharts. Mediante el menú desplegable de superposiciones, los usuarios pueden elegir entre una media móvil simple o un promedio móvil exponencial. El primer parámetro se utiliza para establecer el número de períodos de tiempo. Un parámetro opcional se puede añadir para especificar qué campo de precio debe ser usado en los cálculos - O para el Abierto, H para el Alto, L para el bajo, y C para el Close. Una coma se utiliza para separar los parámetros. Otro parámetro opcional se puede añadir a cambiar las medias móviles a la izquierda (pasado) o derecha (futuro). Un número negativo (-10) se desplazaría de la media móvil a la izquierda a 10 periodos. Un número positivo (10) se desplazaría de la media móvil a la derecha 10 periodos. medias móviles múltiples se pueden superponer la trama precio, simplemente añadiendo otra línea de capas a la mesa de trabajo. stockcharts miembros pueden cambiar los colores y el estilo para diferenciar entre múltiples medias móviles. Después de seleccionar un indicador, abra Opciones avanzadas haciendo clic en el pequeño triángulo verde. Opciones avanzadas también se puede utilizar para agregar una superposición de media móvil con otros indicadores técnicos como el RSI, CCI, y Volumen. Haga clic aquí para ver un gráfico en vivo con varios promedios móviles diferentes. El uso de medias móviles con stockcharts Scans Estos son algunos barridos de muestra que los miembros stockcharts pueden utilizar para explorar en busca de diversas situaciones de media móvil: alcista media móvil de la Cruz: Este exploraciones busca compañías con una de 150 días el aumento promedio móvil simple y una corrección alcista del 5 - día EMA y 35 días EMA. El promedio móvil de 150 días está aumentando el tiempo que está operando por encima de su nivel de hace cinco días. Una corrección alcista se produce cuando la EMA de 5 días se mueve por encima de la EMA de 35 días en el volumen por encima del promedio. Bajista media móvil de la Cruz: Este exploraciones busca compañías con una caída de 150 días promedio móvil simple y una cruz bajista de la EMA de 5 días y de 35 días EMA. El promedio móvil de 150 días se está cayendo, siempre que se negocia por debajo de su nivel de hace cinco días. Un cruce bajista se produce cuando la EMA de 5 días se mueve por debajo de la EMA de 35 días en el volumen por encima del promedio. Para Estudiar el libro de John Murphy039s tiene un capítulo dedicado a las medias móviles y sus diversos usos. Murphy cubre los pros y los contras de las medias móviles. Además, Murphy muestra cómo las medias móviles funcionan con bandas de Bollinger y los sistemas de comercio basado canal. Análisis técnico de los mercados financieros, John Murphy
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