Calculate exponential moving average in excel

Moving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Neste curto tutorial, você aprenderá como calcular rapidamente uma média móvel simples no Excel, quais funções usar para obter a média móvel para os últimos N dias, semanas , Meses ou anos e como adicionar uma linha de tendência de média móvel a um gráfico do Excel. Em alguns artigos recentes, nós demos uma olhada no cálculo da média no Excel. Se você está seguindo nosso blog, você já sabe como calcular uma média normal e quais funções usar para encontrar a média ponderada. No tutorial de hoje, vamos discutir duas técnicas básicas para calcular a média móvel no Excel. O que é a média móvel De um modo geral, a média móvel (também referida como média móvel, média móvel ou média móvel) pode ser definida como uma série de médias para diferentes subconjuntos do mesmo conjunto de dados. É freqüentemente usado em estatísticas, previsões econômicas e meteorológicas ajustadas sazonalmente para entender as tendências subjacentes. Na negociação de ações, média móvel é um indicador que mostra o valor médio de um título ao longo de um determinado período de tempo. Nos negócios, é uma prática comum para calcular uma média móvel de vendas para os últimos 3 meses para determinar a tendência recente. Por exemplo, a média móvel das temperaturas de três meses pode ser calculada tomando a média das temperaturas de janeiro a março, depois a média das temperaturas de fevereiro a abril, depois de março a maio, e assim por diante. Existem diferentes tipos de média móvel, como simples (também conhecido como aritmética), exponencial, variável, triangular e ponderada. Neste tutorial, estaremos analisando a média móvel mais comumente utilizada. Calculando a média móvel simples no Excel No geral, existem duas maneiras de obter uma média móvel simples no Excel - usando fórmulas e opções de linha de tendência. Os exemplos seguintes demonstram ambas as técnicas. Exemplo 1. Calcular a média móvel para um determinado período de tempo Uma média móvel simples pode ser calculada em nenhum momento com a função MÉDIA. Suponha que você tenha uma lista de temperaturas médias mensais na coluna B e queira encontrar uma média móvel de 3 meses (como mostrado na imagem acima). Escreva uma fórmula média usual para os primeiros 3 valores e insira-a na linha correspondente ao 3º valor da parte superior (célula C4 neste exemplo) e, em seguida, copie a fórmula para outras células da coluna: Coluna com uma referência absoluta (como B2) se você desejar, mas não se esqueça de usar referências de linha relativa (sem o sinal) para que a fórmula ajusta corretamente para outras células. Lembrando que uma média é calculada adicionando valores e dividindo a soma pelo número de valores a serem calculados, você pode verificar o resultado usando a fórmula SUM: Exemplo 2. Obter média móvel para os últimos N dias / semanas / Meses / anos em uma coluna Supondo que você tenha uma lista de dados, por exemplo Venda ou cotações de ações, e você quer saber a média dos últimos 3 meses em qualquer ponto do tempo. Para isso, você precisa de uma fórmula que recalcule a média assim que você digitar um valor para o próximo mês. Qual função do Excel é capaz de fazer isso O bom AVERAGE antigo em combinação com OFFSET e COUNT. MÉDIA (OFFSET (NÚMERO DE COUNT (NÚMERO COMPLETO) - N, 0, N, 1)) Onde N é o número dos últimos dias / semanas / meses / anos a incluir na média. Não sei como usar essa fórmula de média móvel em planilhas do Excel O exemplo a seguir tornará as coisas mais claras. Supondo que os valores para a média estão na coluna B começando na linha 2, a fórmula seria a seguinte: E agora, vamos tentar entender o que esta fórmula de média móvel Excel está realmente fazendo. A COUNT função COUNT (B2: B100) conta quantos valores já estão inseridos na coluna B. Começamos a contar em B2 porque a linha 1 é o cabeçalho da coluna. A função OFFSET leva a célula B2 (o primeiro argumento) como ponto de partida e desloca a contagem (o valor retornado pela função COUNT) movendo 3 linhas para cima (-3 no 2º argumento). Como resultado, retorna a soma de valores em um intervalo composto por 3 linhas (3 no 4 º argumento) e 1 coluna (1 no último argumento), que é o mais tardar 3 meses que queremos. Finalmente, a soma retornada é passada para a função MÉDIA para calcular a média móvel. Dica. Se estiver trabalhando com planilhas continuamente atualizáveis ​​onde novas linhas provavelmente serão adicionadas no futuro, forneça um número suficiente de linhas à função COUNT para acomodar novas entradas possíveis. Não é um problema se você incluir mais linhas do que realmente necessário contanto que você tenha a primeira célula direita, a função COUNT irá descartar todas as linhas vazias de qualquer maneira. Como você provavelmente notou, a tabela neste exemplo contém dados para apenas 12 meses, e ainda o intervalo B2: B100 é fornecido para COUNT, apenas para estar no lado de salvar :) Exemplo 3. Obter média móvel para os últimos valores de N em Uma linha Se você deseja calcular uma média móvel para os últimos N dias, meses, anos, etc. na mesma linha, você pode ajustar a fórmula Offset desta maneira: Supondo que B2 é o primeiro número na linha e você quer Para incluir os últimos 3 números na média, a fórmula tem a seguinte forma: Criando um gráfico de média móvel do Excel Se você já criou um gráfico para seus dados, adicionar uma linha de tendência de média móvel para esse gráfico é uma questão de segundos. Para isso, vamos usar o recurso Excel Trendline e seguir as etapas detalhadas abaixo. Para este exemplo, criei um gráfico de colunas em 2D (grupo Inserir guia gt Gráficos) para nossos dados de vendas: E agora, queremos visualizar a média móvel por 3 meses. No Excel 2010 e no Excel 2007, vá para Layout gt Trendline gt Mais opções de tendência. Dica. Se você não precisa especificar os detalhes, como o intervalo de média móvel ou os nomes, você pode clicar em Design gt Adicionar elemento gráfico gt Trendline gt Média móvel para o resultado imediato. O painel Format Trendline será aberto no lado direito da planilha no Excel 2017 ea caixa de diálogo correspondente será exibida no Excel 2010 e 2007. Para refinar o bate-papo, você pode alternar para a linha Fill amp ou a guia Effects no O painel Format Trendline e jogar com diferentes opções, como tipo de linha, cor, largura, etc. Para análise de dados poderosa, você pode querer adicionar algumas linhas de tendência de média móvel com intervalos de tempo diferentes para ver como a tendência evolui. A seguinte imagem mostra as linhas de tendência de média móvel de 2 meses (verde) e 3 meses (tijolo vermelho): Bem, isso é tudo sobre como calcular a média móvel no Excel. A planilha de exemplo com as fórmulas de média móvel e a linha de tendência está disponível para download - planilha de Moving Average. Agradeço a leitura e espero vê-lo na próxima semana Como calcular EMA no Excel Aprenda a calcular a média móvel exponencial no Excel e VBA e obter uma planilha on-line gratuita conectada. A planilha recupera dados de estoque do Yahoo Finance, calcula EMA (sobre sua janela de tempo escolhida) e traça os resultados. O link de download está na parte inferior. O VBA pode ser visto e editado it8217s completamente gratuito. Mas primeiro desconsiderar por que EMA é importante para os comerciantes técnicos e analistas de mercado. As cartas históricas do preço da ação são poluídas frequentemente com muitos do ruído high-frequency. Isso muitas vezes obscurece grandes tendências. As médias móveis ajudam a suavizar estas pequenas flutuações, dando-lhe uma maior visão sobre a direção geral do mercado. A média móvel exponencial dá maior importância aos dados mais recentes. Quanto maior o período de tempo, menor a importância dos dados mais recentes. A EMA é definida por esta equação. O preço de today8217s (multiplicado por um peso) e o EMA de yesterday8217s (multiplicado por 1-weight) Você necessita kickstart o cálculo de EMA com um EMA inicial (EMA 0). Esta é geralmente uma média móvel simples de comprimento T. O gráfico acima, por exemplo, dá a EMA da Microsoft entre 01 de janeiro de 2017 e 14 de janeiro de 2017. Técnico comerciantes muitas vezes usam o cruzamento de duas médias móveis 8211 um com um curto prazo E outro com um longo prazo 8211 para gerar sinais de compra / venda. Frequentemente são utilizadas médias móveis de 12 e 26 dias. Quando a média móvel mais curta sobe acima da média móvel mais longa, o mercado está tendendo para cima este é um sinal de compra. No entanto, quando as médias móveis mais curtas cai abaixo da média móvel longa, o mercado está caindo este é um sinal de venda. Let8217s primeiro aprender a calcular EMA usando funções de planilha. Depois que we8217ll descobrir como usar VBA para calcular EMA (e automaticamente traçar gráficos) Calcular EMA no Excel com Funções de Folha Etapa 1. Let8217s dizer que queremos calcular o EMA de 12 dias do preço das ações Exxon Mobil8217s. Primeiro precisamos obter preços de ações históricos 8211 você pode fazer isso com este downloader de cotação de ações em massa. Passo 2 . Calcule a média simples dos primeiros 12 preços com a função Average () do Excel8217s. No screengrab abaixo, na célula C16 temos a fórmula AVERAGE (B5: B16) onde B5: B16 contém os primeiros 12 preços de fechamento. Passo 3. Logo abaixo da célula usada na Etapa 2, digite a fórmula EMA acima Lá você tem You8217ve calculou com sucesso um importante indicador técnico, EMA, em uma planilha. Calcule EMA com VBA Agora let8217s mecanizar os cálculos com VBA, incluindo a criação automática de parcelas. Eu não mostrarei o VBA completo aqui (it8217s disponível na planilha abaixo), mas discutiremos o código mais crítico. Etapa 1. Faça o download de cotações históricas de ações para o seu ticker do Yahoo Finance (usando arquivos CSV) e carregue-as no Excel ou use o VBA nesta planilha para obter as cotações históricas diretamente no Excel. Seus dados podem parecer algo como isto: Etapa 2. É aqui que precisamos exercitar alguns braincells 8211 precisamos implementar a equação EMA na VBA. Podemos usar o estilo R1C1 para inserir programaticamente fórmulas em células individuais. Examine o fragmento de código abaixo. EMAWindow é uma variável que é igual à janela de tempo desejada numRows é o número total de pontos de dados 1 (o 8220 18221 é porque we8217re assumindo que os dados de estoque reais começa na linha 2) o EMA é calculado na coluna h Supondo que EMAWindow 5 e numrows 100 (isto é, existem 99 pontos de dados) a primeira linha coloca uma fórmula na célula h6 que calcula a média aritmética dos primeiros 5 pontos de dados históricos A segunda linha coloca fórmulas nas células h7: h100 que calcula o EMA dos restantes 95 Pontos de dados Etapa 3 Esta função VBA cria um gráfico do preço de fechamento e EMA. Ótimo trabalho em gráficos e explicações. Eu tenho uma pergunta embora. Se eu alterar a data de início para um ano mais tarde e olhar para dados EMA recentes, é visivelmente diferente do que quando eu uso o mesmo período de EMA com uma data de início anterior para a mesma referência de data recente. É isso que você espera. Isso torna difícil olhar para gráficos publicados com EMAs mostrado e não ver o mesmo gráfico. Shivashish Sarkar diz: Oi, eu estou usando sua calculadora EMA e eu realmente aprecio. No entanto, tenho notado que a calculadora não é capaz de traçar os gráficos para todas as empresas (mostra erro de tempo de execução 1004). Você pode por favor criar uma edição atualizada de sua calculadora em que as novas empresas serão incluídas Deixe uma resposta Cancelar resposta Like the Free Spreadsheets Master Base de Conhecimento Recent PostsExponential Smoothing Explicado. Cópia Copyright. O conteúdo do InventoryOps está protegido por direitos de autor e não está disponível para republicação. Quando as pessoas encontram pela primeira vez o termo suavização exponencial, eles podem pensar que soa como um inferno de um monte de suavização. Seja qual for a suavização. Eles então começam a imaginar um cálculo matemático complicado que provavelmente requer um grau em matemática para entender, e espero que haja uma função embutida do Excel disponível se eles precisam fazer isso. A realidade da suavização exponencial é muito menos dramática e muito menos traumática. A verdade é, suavização exponencial é um cálculo muito simples que realiza uma tarefa bastante simples. Ele só tem um nome complicado, porque o que tecnicamente acontece como resultado deste cálculo simples é realmente um pouco complicado. Para entender a suavização exponencial, ajuda a começar com o conceito geral de suavização e um par de outros métodos comuns usados ​​para obter suavização. O que é alisamento A suavização é um processo estatístico muito comum. Na verdade, encontramos regularmente dados alisados ​​em várias formas em nossas vidas diárias. Toda vez que você usar uma média para descrever algo, você está usando um número suavizado. Se você pensar sobre por que você usa uma média para descrever algo, você vai rapidamente entender o conceito de suavização. Por exemplo, nós apenas experimentamos o inverno mais quente registrado. Como somos capazes de quantificar este Bem, começamos com conjuntos de dados das temperaturas altas e baixas diárias para o período que chamamos de Inverno para cada ano na história registrada. Mas isso nos deixa com um monte de números que saltam um pouco (não é como todos os dias este inverno foi mais quente do que os dias correspondentes de todos os anos anteriores). Precisamos de um número que elimine tudo isso pulando em torno dos dados para que possamos mais facilmente comparar um inverno para o próximo. Removendo o salto em torno dos dados é chamado de suavização, e neste caso, podemos apenas usar uma média simples para realizar a suavização. Na previsão de demanda, usamos suavização para remover a variação aleatória (ruído) de nossa demanda histórica. Isso nos permite identificar melhor os padrões de demanda (principalmente tendência e sazonalidade) e os níveis de demanda que podem ser usados ​​para estimar a demanda futura. O ruído na demanda é o mesmo conceito que o saltar diário dos dados da temperatura. Não é de surpreender que a forma mais comum de as pessoas removerem o ruído da história de demanda seja usar um simples medidor ou mais especificamente uma média móvel. Uma média móvel apenas usa um número predefinido de períodos para calcular a média, e esses períodos se movem com o passar do tempo. Por exemplo, se eu estou usando uma média móvel de 4 meses, e hoje é 01 de maio, estou usando uma média de demanda que ocorreu em janeiro, fevereiro, março e abril. No dia 1º de junho, estarei usando a demanda de fevereiro, março, abril e maio. Média móvel ponderada. Ao usar uma média, estamos aplicando a mesma importância (peso) a cada valor no conjunto de dados. Na média móvel de 4 meses, cada mês representava 25 da média móvel. Ao usar o histórico de demanda para projetar a demanda futura (e especialmente a tendência futura), é lógico chegar à conclusão de que você gostaria que a história mais recente tivesse um impacto maior em sua previsão. Podemos adaptar nosso cálculo da média móvel para aplicar vários pesos a cada período para obter os resultados desejados. Nós expressamos esses pesos como porcentagens eo total de todos os pesos para todos os períodos deve somar 100. Portanto, se decidimos que queremos aplicar 35 como o peso para o período mais próximo em nossa média móvel ponderada de 4 meses, podemos Subtrair 35 de 100 para achar que temos 65 restantes para dividir sobre os outros 3 períodos. Por exemplo, podemos terminar com uma ponderação de 15, 20, 30 e 35, respectivamente, para os 4 meses (15 20 30 35 100). Suavização exponencial. Se voltarmos ao conceito de aplicar um peso ao período mais recente (como 35 no exemplo anterior) e espalhar o peso restante (calculado subtraindo o peso do período mais recente de 35 de 100 para obter 65), temos Os blocos de construção básicos para o nosso cálculo de suavização exponencial. A entrada de controle do cálculo de suavização exponencial é conhecida como o fator de suavização (também chamado de constante de suavização). Representa essencialmente a ponderação aplicada aos períodos mais recentes de procura. Então, onde usamos 35 como ponderação para o período mais recente no cálculo da média móvel ponderada, também poderíamos escolher usar 35 como o fator de suavização em nosso cálculo de suavização exponencial para obter um efeito semelhante. A diferença com o cálculo de suavização exponencial é que, em vez de ter que também descobrir quanto peso a aplicar a cada período anterior, o fator de suavização é usado para fazer isso automaticamente. Então aqui vem a parte exponencial. Se usarmos 35 como fator de suavização, a ponderação dos períodos mais recentes exigirá 35. A ponderação dos próximos períodos mais recentes demanda (o período anterior ao mais recente) será de 65 de 35 (65 vem de subtrair 35 de 100). Isso equivale a 22,75 ponderação para esse período, se você fizer a matemática. Os próximos períodos mais recentes demanda será de 65 de 65 de 35, o que equivale a 14,79. O período antes disso será ponderado como 65 de 65 de 65 de 35, o que equivale a 9,61, e assim por diante. E isso vai de volta através de todos os seus períodos anteriores todo o caminho de volta para o início do tempo (ou o ponto em que você começou a usar suavização exponencial para esse item em particular). Você provavelmente está pensando que está olhando como um monte de matemática. Mas a beleza do cálculo de suavização exponencial é que, em vez de ter que recalcular cada período anterior cada vez que você obtiver uma nova demanda de períodos, basta usar a saída do cálculo de suavização exponencial do período anterior para representar todos os períodos anteriores. Você está confuso ainda Isso fará mais sentido quando olharmos para o cálculo real Normalmente nos referimos à saída do cálculo de suavização exponencial como a próxima previsão de período. Na realidade, a previsão final precisa de um pouco mais de trabalho, mas para os propósitos deste cálculo específico, vamos nos referir a ele como a previsão. O cálculo de suavização exponencial é o seguinte: Os períodos mais recentes exigidos multiplicados pelo fator de suavização. PLUS Previsão dos períodos mais recentes multiplicada por (um menos o factor de suavização). D os períodos mais recentes exigem S o fator de suavização representado em forma decimal (então 35 seria representado como 0,35). F os períodos mais recentes previstos (a saída do cálculo de suavização do período anterior). OR (assumindo um fator de suavização de 0,35) (D 0,35) (F 0,65) Não é muito mais simples do que isso. Como você pode ver, tudo o que precisamos para entradas de dados aqui são os períodos mais recentes de demanda e os períodos mais recentes previstos. Aplicamos o fator de suavização (ponderação) aos períodos mais recentes, exigindo da mesma forma que o faria no cálculo da média móvel ponderada. Aplicamos então a ponderação restante (1 menos o factor de alisamento) aos períodos mais recentes previstos. Uma vez que a previsão de períodos mais recente foi criada com base na demanda de períodos anteriores e nos períodos anteriores, que se baseou na demanda do período anterior e na previsão do período anterior, baseada na demanda do período anterior E a previsão para o período anterior, que se baseou no período anterior. Bem, você pode ver como todos os períodos anteriores demanda são representados no cálculo sem realmente voltar e recalcular qualquer coisa. E isso é o que levou a popularidade inicial de suavização exponencial. Não era porque fêz um trabalho melhor de suavização do que a média móvel ponderada, era porque era mais fácil de calcular em um programa de computador. E, porque você não precisa pensar sobre o que ponderar para dar períodos anteriores ou quantos períodos anteriores para usar, como você faria na média móvel ponderada. E, porque soava mais frio do que a média móvel ponderada. De fato, pode-se argumentar que a média móvel ponderada proporciona maior flexibilidade, uma vez que você tem mais controle sobre a ponderação dos períodos anteriores. A realidade é que qualquer um destes pode fornecer resultados respeitáveis, então por que não ir com soar mais fácil e mais fresco. Suavização exponencial no Excel Permite ver como isso seria realmente olhar em uma planilha com dados reais. Cópia Copyright. O conteúdo do InventoryOps está protegido por direitos de autor e não está disponível para republicação. Na Figura 1A, temos uma planilha Excel com 11 semanas de demanda, e uma previsão exponencialmente suavizada calculada a partir dessa demanda. Eu usei um fator de suavização de 25 (0,25 na célula C1). A célula ativa atual é Cell M4 que contém a previsão para semana 12. Você pode ver na fórmula barra, a fórmula é (L3C1) (L4 (1-C1)). Portanto, as únicas entradas diretas para este cálculo são a demanda de períodos anteriores (célula L3), os períodos prévios previstos (célula L4) e o fator de suavização (célula C1, mostrada como referência de célula absoluta C1). Quando começamos um cálculo de suavização exponencial, precisamos conectar manualmente o valor para a 1ª previsão. Assim, na célula B4, em vez de uma fórmula, acabamos de digitar a demanda do mesmo período da previsão. Na Célula C4 temos o nosso primeiro cálculo exponencial de suavização (B3C1) (B4 (1-C1)). Podemos então copiar Célula C4 e colá-lo em Células D4 a M4 para preencher o resto de nossas células de previsão. Agora você pode clicar duas vezes em qualquer célula de previsão para ver que é baseado na célula de previsão de períodos anteriores e na célula de demanda de períodos anteriores. Assim, cada subsequente cálculo de suavização exponencial herda a saída do cálculo de suavização exponencial anterior. É assim que cada demanda de períodos anteriores é representada no cálculo dos períodos mais recentes, mesmo que esse cálculo não faça referência direta a esses períodos anteriores. Se você quiser obter fantasia, você pode usar Excels trace antecedentes função. Para fazer isso, clique em Célula M4 e, em seguida, na barra de ferramentas da faixa de opções (Excel 2007 ou 2010), clique na guia Fórmulas e, em seguida, clique em Rastrear precedentes. Ele irá desenhar linhas de conector para o primeiro nível de precedentes, mas se você continuar clicando em Trace Precedents, desenhará linhas de conector para todos os períodos anteriores para mostrar os relacionamentos herdados. Agora vamos ver o que suavização exponencial fez por nós. A Figura 1B mostra um gráfico linear de nossa demanda e previsão. Você caso ver como a previsão exponencial suavizada remove a maior parte do jaggedness (o saltar ao redor) da demanda semanal, mas ainda consegue seguir o que parece ser uma tendência ascendente na demanda. Você também notará que a linha de previsão suavizada tende a ser menor do que a linha de demanda. Isso é conhecido como atraso de tendência e é um efeito colateral do processo de suavização. Toda vez que você usar suavização quando uma tendência está presente sua previsão ficará atrás da tendência. Isto é verdade para qualquer técnica de suavização. De fato, se continuássemos esta planilha e começássemos a inserir números de demanda mais baixos (fazendo uma tendência descendente), veríamos a queda da linha de demanda ea linha de tendência se mover acima dela antes de começar a seguir a tendência descendente. É por isso que eu mencionei anteriormente a saída do cálculo exponencial suavização que chamamos de uma previsão, ainda precisa de algum trabalho mais. Há muito mais a previsão do que apenas alisar as colisões na demanda. Precisamos fazer ajustes adicionais para coisas como defasagem de tendência, sazonalidade, eventos conhecidos que podem afetar a demanda, etc. Mas tudo isso está além do escopo deste artigo. Provavelmente, você também corre em termos como suavização exponencial dupla e suavização tripla exponencial. Esses termos são um pouco enganador, uma vez que você não está re-suavização da demanda várias vezes (você poderia se você quiser, mas isso não é o ponto aqui). Estes termos representam o uso de suavização exponencial em elementos adicionais da previsão. Assim, com a suavização exponencial simples, você está suavizando a demanda básica, mas com a suavização exponencial dupla você está suavizando a demanda base mais a tendência e, com a suavização exponencial tripla, está alisando a demanda básica mais a tendência mais a sazonalidade. A outra pergunta mais comumente questionada sobre a suavização exponencial é onde faço para obter o meu fator de suavização Não há nenhuma resposta mágica aqui, você precisa testar vários fatores de suavização com seus dados de demanda para ver o que você recebe os melhores resultados. Existem cálculos que podem definir automaticamente (e alterar) o fator de suavização. Estes se enquadram no termo alisamento adaptativo, mas você precisa ter cuidado com eles. Simplesmente não há uma resposta perfeita e você não deve cegamente implementar qualquer cálculo sem testes minuciosos e desenvolver uma compreensão completa do que esse cálculo faz. Você também deve executar cenários de ocorrência para ver como esses cálculos reagem às mudanças de demanda que talvez não existam atualmente nos dados de demanda que você está usando para testes. O exemplo de dados que eu usei anteriormente é um bom exemplo de uma situação em que você realmente precisa testar alguns outros cenários. Esse exemplo de dados particulares mostra uma tendência ascendente um tanto consistente. Muitas grandes empresas com software de previsão muito caro entrou em grande problema no passado não tão distante quando suas configurações de software que foram ajustadas para uma economia em crescimento não reagiram bem quando a economia começou a estagnar ou encolher. Coisas como esta acontecem quando você não entende o que seus cálculos (software) está realmente fazendo. Se eles entendessem seu sistema de previsão, eles teriam sabido que precisavam pular e mudar algo quando havia mudanças súbitas e dramáticas em seus negócios. Então, você tem o básico de suavização exponencial explicado. Quer saber mais sobre o uso de suavização exponencial em uma previsão real, confira o meu livro Inventory Management Explained. Cópia Copyright. O conteúdo do InventoryOps está protegido por direitos de autor e não está disponível para republicação. Dave Piasecki. É proprietário / operador da Inventory Operations Consulting LLC. Uma empresa de consultoria que presta serviços relacionados à gestão de inventário, manuseio de materiais e operações de armazém. Tem mais de 25 anos de experiência na gestão de operações e pode ser alcançado através de seu website (inventoryops), onde mantém informações adicionais relevantes. Meu BusinessEMA 8211 Como calculá-lo Calculando a Média Móvel Exponencial - um Tutorial A Média Móvel Exponencial (EMA para breve) é um dos indicadores mais utilizados na análise técnica hoje. Mas como você o calcula para yourself, usando um papel e uma pena ou um 8211 8211 preferido um programa da planilha de sua escolha. Vamos descobrir nesta explicação do cálculo EMA. Calculando a média móvel exponencial (EMA) é naturalmente feito automaticamente pela maioria de software negociando e de análise técnica para fora lá hoje. Aqui está como calculá-lo manualmente que também contribui para a compreensão sobre como ele funciona. Neste exemplo vamos calcular EMA para um o preço de uma ação. Nós queremos um EMA de 22 dias que seja um espaço de tempo bastante comum para uma EMA longa. A fórmula para calcular EMA é a seguinte: EMA Preço (t) k EMA (y) (1 8211 k) t hoje, y ontem, N número de dias em EMA, k 2 / (N1) Use as seguintes etapas para calcular um 22 EMA dia: 1) Comece por calcular k para o período determinado. 2 / (22 1) 0,0869 2) Adicione os preços de fechamento para os primeiros 22 dias juntos e divida-os por 22. 3) Você está agora pronto para começar a obter o primeiro dia EMA, tendo nos dias seguintes (dia 23) preço de fechamento Multiplicado por k. Em seguida, multiplique a média móvel dias anteriores por (1-k) e adicione os dois. 4) Faça a etapa 3 repetidamente para cada dia que segue para começar a escala cheia de EMA. Isto pode, naturalmente, ser colocado em Excel ou algum outro software de planilha para tornar o processo de cálculo EMA semi-automática. Para dar-lhe uma visão algorítmica sobre como isso pode ser realizado, veja abaixo. Flutuante público CalculateEMA (float todaysPrice, flutuante numberOfDays, flutuante EMAYesterday) float k 2 / (numberOfDays 1) return todaysPrice k EMAYesterday (1 8211 k) Este método normalmente seria chamado de um loop através de seus dados, procurando algo como isto: foreach DailyRecord sdr em DataRecords) // chamar o cálculo EMA calculateEMA (sdr. Close, numberOfDays, yesterdayEMA) // colocar o ema calculado em uma matriz memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) // certifique-se que yesterdayEMA é preenchido Com o EMA que usamos este tempo ao redor de yesterdayEMA ema Note que este é um código psuedo. Você normalmente precisaria enviar o valor de ontem ontem como yesterdayEMA até o yesterdayEMA é calculado a partir de EMA de hoje. Isso está acontecendo somente após o ciclo ter executado mais dias do que o número de dias que você calculou seu EMA para. Para um EMA de 22 dias, é somente no tempo 23 no laço e depois disso que o ema ema yesterdayEMA é válido. Este não é nenhum negócio grande, desde que você necessitará dados de pelo menos 100 dias de troca para um EMA de 22 dias para ser válido. Posts Relacionados