Proporções Exponencial Suavização Sobre Movimento

Médias de Análise Técnica As médias móveis são usadas para suavizar os balanços de curto prazo para obter uma melhor indicação da tendência de preços. As médias são indicadores de tendência. A média móvel dos preços diários é o preço médio de uma ação em um período escolhido, exibido dia a dia. Para calcular a média, você deve escolher um período de tempo. A escolha de um período de tempo é sempre uma reflexão sobre, mais ou menos atraso em relação ao preço em comparação com um alisamento maior ou menor dos dados de preços. As médias de preços são usadas como indicadores de tendência e principalmente como referência para suporte de preços e resistência. Em geral, as médias estão presentes em todos os tipos de fórmulas para suavizar os dados. Oferta especial: quotCapturing Profit com análise técnica: média móvel simples Uma média móvel simples é calculada adicionando todos os preços dentro do período de tempo escolhido, dividido por esse período de tempo. Desta forma, cada valor de dados tem o mesmo peso no resultado médio. Figura 4.35: média móvel simples, exponencial e ponderada. A curva grossa e preta no gráfico da figura 4.35 é uma média móvel simples de 20 dias. Média de Movimento Exponencial Uma média móvel exponencial dá mais peso, percentual sábio, aos preços individuais em uma faixa, com base na seguinte fórmula: EMA (preço EMA) (EMA anterior (1 Ndash EMA)) A maioria dos investidores não se sente confortável com um Expressão relacionada à porcentagem na média móvel exponencial em vez disso, eles se sentem melhor usando um período de tempo. Se quiser saber a porcentagem em que trabalhar usando um período, a próxima fórmula dá a você a conversão: um período de tempo de três dias corresponde a uma porcentagem exponencial de: A curva fina e preta na figura 4.35 é uma movimentação exponencial de 20 dias. média. Média móvel ponderada Uma média móvel ponderada coloca mais peso em dados recentes e menos peso em dados mais antigos. Uma média móvel ponderada é calculada multiplicando cada dado por um fator desde o dia ldquo1rdquo até o dia ldquonrdquo para o mais antigo até os dados mais recentes, o resultado é dividido pelo total de todos os fatores de multiplicação. Em uma média móvel ponderada de 10 dias, há 10 vezes mais peso para o preço hoje em proporção ao preço há 10 dias. Da mesma forma, o preço de ontem recebe nove vezes mais peso, e assim por diante. A curva fina, tracejada preta na figura 4.35 é uma média móvel ponderada de 20 dias. Simples, exponencial ou ponderada Se compararmos essas três médias básicas, vemos que a média simples tem o melhor alisamento, mas geralmente também o maior atraso após a reversão de preços. A média exponencial está mais próxima do preço e também irá reagir mais rapidamente às mudanças nos preços. Mas as correções de período mais curto também são visíveis nesta média devido a um efeito de suavização menor. Finalmente, a média ponderada segue o movimento de preços ainda mais próximo. Determinar qual dessas médias para usar depende do seu objetivo. Se você quer um indicador de tendência com melhor alisamento e apenas uma pequena reação para movimentos mais curtos, a média simples é melhor. Se você deseja um alisamento onde você ainda pode ver os swings de curto período, então a média móvel exponencial ou ponderada é a melhor escolha. Fator de SORTEO DE FOCAÇÃO - a porcentagem da demanda trimestral média que ocorre em cada trimestre. A previsão anual para o ano 4 prevê ser de 400 unidades. A previsão média por trimestre é de 4004 100 unidades. Previsão trimestral avg. Previsão do fator sazonal. MÉTODOS DE PREVISÃO CAUSAL métodos de previsão causais são baseados em uma relação conhecida ou percebida entre o fator a ser previsto e outros fatores externos ou internos 1. regressão: a equação matemática relaciona uma variável dependente a uma ou mais variáveis ​​independentes que se acredita que influenciam a variável dependente 2. modelos econométricos: sistema de equações de regressão interdependentes que descrevem alguns setores da atividade econômica 3. modelos de insumo-produto: descreve os fluxos de um setor da economia para outro e, assim, prevê os insumos necessários para produzir resultados em outro setor 4. Modelagem de simulação MEDIANDO ERROS DE PREVISÃO Há dois aspectos dos erros de previsão a serem preocupados - Bias e Bias de Precisão - Uma previsão é tendenciosa se ele se equivoca mais em uma direção do que no outro - O método tende a prever ou prever demais. Precisão - A precisão da previsão refere-se à distância das previsões da demanda real ignorar a direção desse erro. Exemplo: Para seis períodos, as previsões e a demanda real foram rastreadas. A tabela a seguir apresenta demanda real D t e demanda prevista F t por seis períodos: soma cumulativa de erros de previsão (CFE) -20 desvio absoluto médio (MAD) 170 6 28,33 quadrado médio Erro (MSE) 5150 6 858,33 desvio padrão de erros de previsão 5150 6 29,30 erro de porcentagem absoluta média (MAPE) 83,4 6 13,9 O que as informações fornecem uma previsão tem tendência a superestimar o erro médio da demanda por previsão foi de 28,33 unidades, ou 13,9 A distribuição de amostragem real da demanda de erros de previsão tem desvio padrão de 29,3 unidades. CRITÉRIOS PARA SELECIONAR UM MÉTODO DE PREVISÃO Objetivos: 1. Maximizar a Precisão e 2. Minimizar Regras de Potencial de Bias para selecionar um método de previsão de séries temporais. Selecione o método que dá o menor viés, conforme medido pelo erro de previsão acumulado (CFE) ou dá o menor desvio absoluto médio (MAD) ou dá o menor sinal de rastreamento ou aceita crenças de gerenciamento sobre o padrão subjacente de demanda ou outros. Parece óbvio que alguma medida de precisão e polarização deve ser usada em conjunto. Como o que é sobre o número de períodos a serem amostrados se a demanda for inerentemente estável, valores baixos de e valores maiores de N são sugeridos se a demanda for intrinsecamente instável, valores elevados de valores e e menores de N são sugeridos PREVISÃO DE FOCO previsão de quotfocus refere-se Uma abordagem de previsão que desenvolve previsões por várias técnicas, depois escolhe a previsão que foi produzida pelo quotbestquot dessas técnicas, onde quotbestquot é determinado por alguma medida de erro de previsão. PREVISÃO DE FOCO: EXEMPLO Para os primeiros seis meses do ano, a demanda por um item de varejo foi de 15, 14, 15, 17, 19 e 18 unidades. Um revendedor usa um sistema de previsão de foco com base em duas técnicas de previsão: uma média móvel de dois períodos e um modelo de suavização exponencial ajustado pela tendência com 0,1 e 0,1. Com o modelo exponencial, a previsão para janeiro foi de 15 e a média da tendência no final de dezembro foi 1. O varejista usa o desvio absoluto médio (MAD) nos últimos três meses como critério para escolher qual modelo será usado para prever Para o próximo mês. uma. Qual será a previsão para julho e qual modelo será usado b. Você responderia à parte a. Seja diferente se a demanda de maio tivesse sido de 14 em vez de 19