Binäre Optionen Hilfsmittel Erfahrungen 2015

Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. und Initialisierungsvariablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Summe als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0 Festlegung der Größe des Historical Arrays HistoricalSize Historical. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt.

Sie möchten die Funktion in der Tabellenkalkulation positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es die folgenden. Kapitel 4 Die Kunst und Wissenschaft der Vorhersage zukünftiger Ereignisse, die gute Schätzungen. und projizierten sie in die Zukunft mit einem mathematischen Modell. Subjektive oder intuitive Vorhersage. Oder Combo von diesen, ein mathematisches Modell von Führungskräften gutes Urteil angepasst. Umsatz sind in Intro, Wachstum, Reife oder Rückgang Stadium. Nachfrage nach einem verwandten Produkt Im Fokus steht die schnelle Identifikation und Verfolgung der Kundenwünsche.

Präferenzen und alle anderen Informationen, die dazu beitragen, prognostiziert w die meisten aktuellen Daten möglich. gleicht die Fluktuationen besser aus, aber es macht die Methode weniger empfindlich für Änderungen in den Daten. Gleitende Durchschnitte können nicht Trends sehr gut aufheben. Weil sie Mittelwerte sind, bleiben sie immer in den vergangenen Stufen und werden keine Änderungen an höheren oder niedrigeren Werten vorherzusagen.

Gleitende Durchschnitte erfordern umfangreiche Aufzeichnungen von vergangenen Daten. squares lineare Beziehung voraus. Wenn eine Kurve vorhanden zu sein scheint, ist wahrscheinlich eine krummlinige Analyse erforderlich. Wir prognostizieren keine Zeiträume, die weit über unsere Datenbank hinausgehen.

Abweichungen um die kleinste Quadrate Linie werden als zufällig und normal verteilt, w die meisten Beobachtungen in der Nähe der Linie und nur eine kleinere Zahl weiter entfernt. Sobald April8217s tatsächliche Verkäufe hereinkommen, würden Sie dann die Prognose für Mai berechnen, dieses mal using Februar bis April. Sie müssen mit der Anzahl der Perioden übereinstimmen, die Sie für die gleitende durchschnittliche Prognose verwenden.

Die Anzahl der Perioden, die Sie in Ihren gleitenden durchschnittlichen Prognosen verwenden, sind beliebig, Sie können nur zwei Perioden verwenden, oder fünf oder sechs Perioden, was auch immer Sie Ihre Prognosen generieren möchten. Der oben genannte Ansatz ist ein einfacher gleitender Durchschnitt. Manchmal können jüngere Monate8217 Verkäufe stärkere Einflussfaktoren des kommenden Monats8217s Verkäufe sein, also möchten Sie jene Annäherungsmonate mehr Gewicht in Ihrem Vorhersagemodell geben. Dies ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Und genau wie die Anzahl der Perioden sind die Gewichte, die Sie zuweisen, rein willkürlich.

Let8217s sagen, Sie wollten geben March8217s Umsatz 50 Gewicht, Februar8217s 30 Gewicht und Januar8217s 20. Dann wird Ihre Prognose für April 127. Einschränkungen gleitender Durchschnittsmethoden Gleitende Mittelwerte werden als 8220smoothing8221 Prognosetechnik betrachtet. der Auswirkungen von unregelmäßigen Ereignissen innerhalb der Daten. Folglich können die Auswirkungen von Saisonalität, Konjunkturzyklen und anderen zufälligen Ereignissen den Prognosefehler drastisch erhöhen. Perioden gleitenden Durchschnitt: Beachten Sie, dass in diesem Fall, dass ich keine Prognosen erstellt, sondern zentriert die gleitenden Durchschnitte. Die ersten dreimonatigen gleitenden Durchschnitt ist für Februar, und es8217s der Durchschnitt von Januar, Februar und März. gleitenden Durchschnitt It8217s sogar glatter. Daher, je mehr Zeiträume Sie in Ihrem gleitenden Durchschnitt verwenden, desto glatter Ihre Zeitreihen. Daher kann für die Prognose ein einfacher gleitender Durchschnitt nicht die genaueste Methode sein. Gleitende Durchschnittsmethoden erweisen sich als sehr wertvoll, wenn Sie versuchen, die saisonalen, unregelmäßigen und zyklischen Komponenten einer Zeitreihe für fortgeschrittene Prognosemethoden wie Regression und ARIMA zu extrahieren und die Verwendung von gleitenden Mittelwerten bei der Zerlegung einer Zeitreihe wird später behandelt in der Serie. Bestimmen der Genauigkeit eines gleitenden Durchschnittsmodells Im Allgemeinen möchten Sie eine Prognosemethode, die den geringsten Fehler zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Ergebnissen aufweist. Dann durchschnittst du diese absoluten Abweichungen und du erhältst ein Maß von MAD. MAD kann hilfreich bei der Entscheidung über die Anzahl der Perioden, die Sie durchschnittlich, und die Menge des Gewichts, die Sie auf jeder Periode. Im Allgemeinen wählen Sie die eine, die in der niedrigsten MAD resultiert. Daten, je größer die Anzahl der Perioden für jeden Datenpunkt verwendet, desto größer ist der Glättungseffekt Wegen der Glättung, Prognose nächsten Monat8217s Umsatz auf der Grundlage der Die jüngsten monatlichen Verkäufe können zu großen Abweichungen aufgrund saisonaler, zyklischer und unregelmäßiger Muster in den Daten führen. Die Glättungsfunktionen einer gleitenden Durchschnittsmethode können beim Zerlegen einer Zeitreihe für fortgeschrittene Prognosemethoden nützlich sein. Nächste Woche: Exponentielle Glättung In der nächsten Woche8217s Vorhersage Freitag. Werden wir diskutieren exponentielle Glättung Methoden, und Sie werden sehen, dass sie weit überlegen, gleitende durchschnittliche Prognose Methoden. MA Prognose einer Periode voraus, ist es möglich, prognostizieren mehr als 1 Periode voraus Ich denke, dann Ihre Prognose wäre einer der Punkte Fütterung in die nächste. Ansatz für die Prognose verwendet haben, aber ich persönlich würde nicht, da dieser Ansatz führt zu einem geldverlust der Beobachtungen an beiden Enden. Das bindet dann tatsächlich Ihre zweite Frage. Im Allgemeinen wird einfaches MA verwendet, um nur eine Periode vorher zu prognostizieren, aber viele Analytiker 8211 und ich auch manchmal 8211 verwenden meine Einperiode voraus Prognose als einer der Eingaben zur zweiten Periode voran. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass je weiter in die Zukunft Sie zu prognostizieren versuchen, desto größer ist das Risiko von Prognosefehler. voraus zu verlassen, so gibt es größere Chance auf Prognosefehler. Leser: you8217re eingeladen, wiegen in diesem. Haben Sie irgendwelche Gedanken oder Anregungen zu diesem Brian, danke für Ihren Kommentar und Ihre Komplimente auf dem Blog Schöne Initiative und schöne Erklärung. Ich prognostiziere benutzerdefinierte Leiterplatten für einen Kunden, der keine Prognosen gibt. Ich habe den gleitenden Durchschnitt verwendet, aber es ist nicht sehr genau, da die Industrie auf und ab gehen kann. Wir sehen in Richtung Mitte des Sommers bis zum Ende des Jahres, dass Versand pcb8217s ist. Dann sehen wir am Anfang des Jahres langsam nach unten.