Simple Moving Average - SMA. BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, da er für eine andere Anzahl von Zeiträumen berechnet werden kann, einfach durch Hinzufügen des Schlusskurses der Sicherheit für eine Anzahl von Zeiträumen und Dann dividiert diese Summe durch die Anzahl der Zeiträume, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, den Preisverlauf eines Wertpapiers zu sehen Wenn der einfache gleitende Durchschnitt aufgibt , Das bedeutet, dass die Sicherheit s Preis steigt Wenn es nach unten zeigt bedeutet, dass die Sicherheit s Preis sinkt Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter die einfache gleitende Durchschnitt Ein kürzerfristig gleitenden Durchschnitt ist mehr flüchtig, aber Seine Lesung ist näher an den Quelldaten. Analytical Significance. Moving Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Werkzeug verwendet, um aktuelle Preisentwicklungen und das Potenzial für eine Veränderung in einem etablierten Tre zu identifizieren Nd Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitts in der Analyse ist es, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist Ein weiteres beliebtes, wenn auch etwas komplexere analytische Werkzeug, ist es, ein Paar von einfachen gleitenden Durchschnitten mit jeder Abdeckung anders zu vergleichen Zeitrahmen Wenn ein kurzfristiger einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzeren Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Popular Trading Patterns. Zwei populäre Handelsmuster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schließen das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein Todeskreuz tritt auf, wenn der 50-tägige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-gleitenden Durchschnitt übergeht. Dies gilt als ein bärisches Signal, dass weitere Verluste auf Lager sind Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren, dass weitere Gewinne im Laden sind. Einfach gleitender Durchschnitt Cond ad-hoc-Methode ist einfacher gleitender Durchschnitt, in dem vorherige Werte verwendet werden, um den am besten geeigneten Parameter zu finden, der den niedrigsten Vorhersagefehler gibt. Der entscheidende Teil dieser Methode ist die richtige Wahl der Anzahl der Perioden, die in der Prognose Weatherford und Kimes 2003 aufgenommen wurden Testeten 2 8 Perioden und zeigten, dass der niedrigste Fehler 8 Perioden-gleitender Durchschnitt gab. Die Prognose mathematisch wird wie folgt berechnet: Wenn F t 1 - prognostiziert im Raumbedarf in der Periode t 1 ist, ist x die Anzahl der im Zeitraum i, N verkauften Räume - die Anzahl der vergangenen Perioden Phumchusri und Mongkolkul, 2012 Einfache gleitende Durchschnitt ist einfach, schnell zu berechnen und reagieren schneller auf Verschiebungen der Nachfrage, wenn N Periode ist klein Aber diese Methode hat zwei Hauptnachteile Erstens geht es davon aus, dass die meisten Beobachtungen besser sind Prädiktoren als ältere Daten Zweitens, wenn Daten nach oben oder abwärts Trend zeigen, wird die Methode ständig überprogniert oder underforcast Um diese Trends Talluri und Van Ryzin 2004 zu bewältigen Empfehlen Sie mit doppelten oder dreifachen gleitenden Durchschnitt. Die Anwendung dieser Methode auf unseren Datensatz ist hier verfügbar Simple Moving Average. In unserer Anwendung dieser Vorhersage Methode ermöglicht, MAPE von 4 zu erreichen, was ist ein sehr gutes Beispiel Allerdings, wie es erwähnt wurde Vorher ist diese Methode ein schlechter Prädiktor, wenn die Nachfrage instabiler ist. Die folgende Grafik zeigt eine solche Situation, bei der MAPE 60 im Modell 2 betrug. Werte1 2 Perioden und 55 im Modell 8 prognostizierte Werte2 8 PeriodenPhumchusri, D Mongkolkul, J 2012 Hotel Room Demand über Observed Reservation Information Proceedings of the Asia Pacific Industrial Engineering Management Systems Konferenz 2012, pp 1978-1985.Talluri, K und Van Ryzin, G 2004 Die Theorie und Praxis der Revenue Management Boston, Kluwer Academic Publishers. Weatherford, LR Kimes, SE 2003 Ein Vergleich der Prognosemethoden für Hotel-Revenue-Management International Journal of Forecasting vol 19, Nr. 3, pp 401-415.Search engine. Simple bewegende averag E Die zweite Ad-hoc-Methode ist ein einfacher gleitender Durchschnitt, in dem vorherige Werte verwendet werden, um den am besten geeigneten Parameter zu finden, der den niedrigsten Prognosefehler gibt. Der entscheidende Teil dieser Methode ist die richtige Wahl der Anzahl der Perioden, die in der Prognose Weatherford aufgenommen wurden Und Kimes 2003 testeten 2 8 Perioden und zeigten, dass der niedrigste Fehler 8 Perioden-Gleitender Durchschnitt gab. Die Prognose mathematisch wird wie folgt berechnet: Wo F t 1 - vorcast im Raumbedarf in der Periode t 1 ist, ist x die Anzahl der im Zeitraum verkauften Zimmer Ich, N-die Anzahl der vergangenen Perioden Phumchusri und Mongkolkul, 2012 Einfache gleitende Durchschnitt ist einfach, schnell zu berechnen und reagieren schneller auf Verschiebungen in der Nachfrage, wenn N Zeitraum ist klein Aber diese Methode hat zwei Hauptnachteile Erstens, es geht davon aus, dass die jüngsten Beobachtungen sind bessere Prädiktoren als ältere Daten Zweitens, wenn Daten einen Aufwärts - oder Abwärtstrend aufweisen, wird die Methode ständig überprogniert oder underforcast Um diese Trends Talluri und Van Ry zu bewältigen Zin 2004 empfehlen, doppelte oder dreifache gleitende Durchschnitt zu verwenden. Die Anwendung dieser Methode auf unserem Datensatz ist hier verfügbar Simple Moving Average. In unserer Anwendung dieser Prognosemethode ermöglicht, MAPE von 4 zu erreichen, was ist ein sehr gutes Beispiel Allerdings, wie es Wurde vorher erwähnt, ist diese Methode ein schlechter Prädiktor, wenn die Nachfrage ist instabiler Die folgende Grafik zeigt eine solche Situation, wo MAPE betrug 60 in Modell 2 prognostiziert Werte1 2 Perioden und 55 in Modell 8 prognostizierten Werte2 8 PeriodenPhumchusri, D Mongkolkul , J 2012 Hotel Room Demand über Observed Reservation Information Proceedings of the Asia Pacific Industrial Engineering Management Systems Konferenz 2012, pp 1978-1985.Talluri, K und Van Ryzin, G 2004 Die Theorie und Praxis der Revenue Management Boston, Kluwer Academic Publishers. Weatherford , LR Kimes, SE 2003 Ein Vergleich der Prognosemethoden für das Hotelumsatzmanagement International Journal of Forecasting vol 19, Nr. 3, S. 401-415.Suchmaschine.
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