3 Tydperk Geweegde Bewegende Gemiddelde

Bewegende gemiddelde vooruitskatting Inleiding. Soos jy kan raai ons is op soek na 'n paar van die mees primitiewe benaderings tot vooruitskatting. Maar hopelik dit is ten minste 'n waardevolle inleiding tot sommige van die rekenaar kwessies wat verband hou met die implementering van voorspellings in sigblaaie. In dié opsig sal ons voortgaan deur te begin by die begin en begin werk met bewegende gemiddelde voorspellings. Bewegende gemiddelde voorspellings. Almal is vertroud met bewegende gemiddelde voorspellings ongeag of hulle glo hulle is. Alle kollege studente doen dit al die tyd. Dink aan jou toetspunte in 'n kursus waar jy gaan vier toetse gedurende die semester het. Kom ons neem aan jy het 'n 85 op jou eerste toets. Wat sou jy voorspel vir jou tweede toetstelling Wat dink jy jou onderwyser sou Ongeag voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou vriende kan voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou ouers kan voorspel vir jou volgende toetstelling al die blabbing jy kan doen om jou vriende en ouers, hulle en jou onderwyser is baie geneig om te verwag dat jy iets kry in die gebied van die 85 wat jy nou net gekry. Wel, nou kan aanneem dat ten spyte van jou self-bevordering van jou vriende, jy oorskat jouself en vind jy minder vir die tweede toets te studeer en so kry jy 'n 73. Nou wat is al die betrokkenes en onbekommerd gaan verwag jy sal op jou derde toets te kry Daar is twee baie waarskynlik benaderings vir hulle om 'n skatting, ongeag of hulle dit sal met julle deel te ontwikkel. Hulle mag sê om hulself, quotThis man is altyd waai rook oor sy intelligensie. Hes gaan na 'n ander 73 as hes gelukkig te kry. Miskien sal die ouers probeer meer ondersteunend te wees en sê, quotWell, tot dusver youve gekry 'n 85 en 'n 73, so miskien moet jy dink oor hoe om oor 'n (85 73) / 2 79. Ek weet nie, miskien as jy minder gedoen partytjies en werent swaaiende die mol al oor die plek en as jy begin doen 'n baie meer studeer jy kan kry 'n hoër score. quot Beide van hierdie vooruitskattings eintlik bewegende gemiddelde voorspellings. Die eerste is net met jou mees onlangse telling tot jou toekomstige prestasie te voorspel. Dit staan ​​bekend as 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting gebruik van een tydperk van data. Die tweede is ook 'n bewegende gemiddelde voorspelling, maar die gebruik van twee periodes van data. Kom ons neem aan dat al hierdie mense breker op jou groot gees soort het dronk jy af en jy besluit om goed te doen op die derde toets vir jou eie redes en 'n hoër telling in die voorkant van jou quotalliesquot sit. Jy neem die toets en jou telling is eintlik 'n 89 Almal, insluitende jouself, is beïndruk. So nou het jy die finale toets van die semester kom en soos gewoonlik jy voel die behoefte om almal te dryf in die maak van hul voorspellings oor hoe sal jy doen op die laaste toets. Wel, hopelik sien jy die patroon. Nou, hopelik kan jy die patroon te sien. Wat glo jy is die mees akkurate Whistle Terwyl ons werk. Nou moet ons terugkeer na ons nuwe skoonmaak maatskappy wat begin is deur jou vervreemde halfsuster genoem Whistle Terwyl ons werk. Jy het 'n paar verkope verlede data wat deur die volgende artikel uit 'n sigblad. Ons bied eers die data vir 'n drie tydperk bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C6 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C7 kopieer deur C11. Let op hoe die gemiddelde beweeg oor die mees onlangse historiese data, maar gebruik presies die drie mees onlangse tye beskikbaar wees vir elke voorspelling. Jy moet ook sien dat ons nie regtig nodig om die voorspellings vir die afgelope tyd maak om ons mees onlangse voorspelling ontwikkel. Dit is beslis anders as die eksponensiële gladstryking model. Ive ingesluit die quotpast predictionsquot omdat ons dit sal gebruik in die volgende webblad om voorspellingsgeldigheid meet. Nou wil ek die analoog resultate aan te bied vir 'n periode van twee bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C5 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C6 kopieer deur C11. Let op hoe nou net die twee mees onlangse stukke historiese data gebruik vir elke voorspelling. Weereens het ek die quotpast predictionsquot vir illustratiewe doeleindes en vir latere gebruik in vooruitskatting validering ingesluit. Sommige ander dinge wat van belang om te let. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling net die m mees onlangse data waardes word gebruik om die voorspelling te maak. Niks anders is nodig. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling, wanneer quotpast predictionsquot, agterkom dat die eerste voorspelling kom in periode m 1. Beide van hierdie kwessies sal baie belangrik wees wanneer ons ons kode te ontwikkel. Die ontwikkeling van die bewegende gemiddelde funksie. Nou moet ons die kode vir die bewegende gemiddelde voorspelling dat meer buigsaam kan word ontwikkel. Die kode volg. Let daarop dat die insette is vir die aantal periodes wat jy wil gebruik in die vooruitsig en die verskeidenheid van historiese waardes. Jy kan dit stoor in watter werkboek wat jy wil. Funksie MovingAverage (Historiese, NumberOfPeriods) as 'n enkele verkondig en inisialisering veranderlikes Dim punt Soos Variant Dim Counter As Integer Dim Akkumulasie as 'n enkele Dim HistoricalSize As Integer Inisialiseer veranderlikes Counter 1 Akkumulasie 0 bepaling van die grootte van Historiese skikking HistoricalSize Historical. Count Vir Counter 1 Om NumberOfPeriods opbou van die toepaslike aantal mees onlangse voorheen waargeneem waardes Akkumulasie Akkumulasie Historiese (HistoricalSize - NumberOfPeriods toonbank) MovingAverage Akkumulasie / NumberOfPeriods die kode sal in die klas verduidelik. Jy wil die funksie te posisioneer op die sigblad sodat die resultaat van die berekening verskyn waar dit wil die following. Weighted bewegende gemiddelde geweegde bewegende gemiddelde plekke meer belang op onlangse prysbewegings dus die Geweegde Moving Gemiddelde reageer vinniger op prysveranderings as die gewone Eenvoudige bewegende gemiddelde (sien: Eenvoudige bewegende gemiddelde). 'N Basiese voorbeeld (3-tydperk) van hoe die Geweegde bewegende gemiddelde bereken word hieronder aangebied: Pryse vir die afgelope 3 dae 5, 4, en 8. Aangesien daar 3 periodes, die mees onlangse dag (8) kry 'n gewig van 3, die tweede onlangse dag (4) ontvang 'n gewig van 2, en die laaste dag van die 3-tydperke (5) ontvang 'n gewig van net een. Die berekening is soos volg: (3 x 8) (2 x 4) (1 x 5) / 6 6.17 Die geweegde bewegende gemiddelde waarde van 6.17 vergelyk word met die eenvoudige bewegende gemiddelde berekening van 5,67. Let op hoe die groot prysverhoging van 8 wat plaasgevind het op die mees onlangse dag beter is weerspieël in die Geweegde bewegende gemiddelde berekening. Die grafiek hieronder van Wal-Mart voorraad illustreer die visuele verskil tussen 'n 10-dag Geweegde bewegende gemiddelde en 'n 10-dag Eenvoudige bewegende gemiddelde: Potensiële koop en verkoop seine vir die Geweegde bewegende gemiddelde aanwyser is in diepte bespreek met die eenvoudige bewegende gemiddelde aanwyser (sien: Eenvoudige bewegende gemiddelde) 0,3 Verstandhouding Voorspelling vlakke en metodes wat jy kan beide detail (enkele item) voorspellings en opsomming (produk lyn) voorspel dat die vraag produk patrone weerspieël genereer. Die stelsel ontleed verlede verkope voorspellings bereken deur gebruik te maak van 12 vooruitskatting metodes. Die voorspellings sluit detail inligting op die item vlak en 'n hoër vlak inligting oor 'n tak of die maatskappy as 'n geheel. 3.1 Voorspelling Performance Evalueringskriteria Afhangende van die keuse van die verwerking opsies en op tendense en patrone in die verkope data, sommige voorspelling metodes beter presteer as ander vir 'n gegewe historiese datastel. 'N vooruitskatting metode wat geskik is vir 'n produk kan nie geskik is vir 'n ander produk. Jy mag vind dat 'n vooruitskatting metode wat goeie resultate lewer in 'n stadium van 'n produk se lewensiklus toepaslike deur die hele lewensiklus bly. Jy kan kies tussen twee metodes om die huidige prestasie van die voorspelling metodes te evalueer: Persentasie van akkuraatheid (POA). Beteken absolute afwyking (MAD). Beide van hierdie prestasie-evaluering metodes vereis historiese verkope data vir 'n tydperk wat jy spesifiseer. Hierdie tydperk staan ​​bekend as 'n holdout tydperk of periode van beste passing. Die data in hierdie tydperk word gebruik as die grondslag vir die aanbeveling wat vooruitskatting metode om te gebruik in die maak van die volgende voorspelling projeksie. Hierdie aanbeveling is spesifiek vir elke produk en kan van een voorspelling generasie na die volgende. 3.1.1 beste pas by die stelsel beveel die beste passing voorspelling deur die toepassing van die gekose voorspelling metodes om die verlede verkope orde geskiedenis en vergelyk die voorspelling simulasie van die werklike geskiedenis. As jy 'n beste passing voorspelling genereer, die stelsel vergelyk werklike verkope orde geskiedenis om voorspellings vir 'n spesifieke tydperk en bere hoe akkuraat elke verskillende vooruitskatting metode voorspel verkope. Toe beveel die stelsel die mees akkurate voorspelling as die beste passing. Dit grafiese illustreer beste passing voorspellings: Figuur 3-1 Beste pas voorspel Die stelsel maak gebruik van hierdie reeks stappe om die beste passing te bepaal: Gebruik elke gespesifiseerde metode om 'n voorspelling vir die holdout tydperk na te boots. Vergelyk werklike verkope aan die gesimuleerde voorspellings vir die holdout tydperk. Bereken die POA of die MAD om te bepaal watter vooruitskatting metode die meeste ooreenstem met die verlede werklike verkope. Die stelsel maak gebruik van óf POA of mal, gebaseer op die verwerking opsies wat jy kies. Beveel die beste passing voorspelling deur die POA wat die naaste aan 100 persent (bo of onder) of die MAD wat die naaste aan nul. 3.2 Vooruitskatting Metodes JD Edwards EnterpriseOne Voorspelling Bestuur gebruik 12 metodes vir kwantitatiewe vooruitskatting en dui aan watter metode bied die beste geskik is vir die voorspelling situasie. Hierdie afdeling bespreek: Metode 1: Persentasie teenoor verlede jaar. Metode 2: Bereken persent teenoor verlede jaar. Metode 3: verlede jaar tot vanjaar. Metode 4: Moving Gemiddelde. Metode 5: Lineêre benadering. Metode 6: kleinstekwadrate-regressielyn. Metode 7: tweede graad benadering. Metode 8: buigbare metode. Metode 9: Geweegde bewegende gemiddelde. Metode 10: Lineêre Smoothing. Metode 11: Eksponensiële Smoothing. Metode 12: Eksponensiële Smoothing met Trend en Seisoenaliteit. Spesifiseer die metode wat jy wil gebruik in die verwerking opsies vir die voorspelling Generation program (R34650). Die meeste van hierdie metodes te voorsien beperkte beheer. Byvoorbeeld, kan die gewig geplaas op onlangse historiese data of die datum bereik van historiese data wat gebruik word in die berekeninge word bepaal deur jou. Die voorbeelde in die handleiding dui die prosedure te kan uitvoer vir elk van die beskikbare voorspelling metodes, gegee 'n identiese stel historiese data. Die metode voorbeelde in die gids gebruik deel van of al hierdie datastelle wat historiese data van die afgelope twee jaar. Die voorspelling projeksie gaan in die volgende jaar. Dit verkope geskiedenis data is stabiel met klein seisoenale styging in Julie en Desember. Hierdie patroon is kenmerkend van 'n volwasse produk wat dalk nader veroudering. 3.2.1 Metode 1: Persentasie teenoor verlede jaar Hierdie metode maak gebruik van die persent meer as verlede jaar formule aan elke voorspelling tydperk deur die gespesifiseerde persentasie toename of afname vermeerder. Om die vraag te voorspel, hierdie metode vereis dat die getal periodes vir die beste passing plus een jaar van verkope geskiedenis. Hierdie metode is nuttig om die vraag na seisoenale items met groei of afname voorspel. 3.2.1.1 Voorbeeld: Metode 1: persent oor verlede jaar het die persent meer as verlede jaar formule vermeerder verkope data van die vorige jaar met 'n faktor wat jy spesifiseer en dan projekte wat lei oor die volgende jaar. Hierdie metode dalk wees bruikbare in begrotings te boots die invloed van 'n bepaalde groeikoers of wanneer verkope geskiedenis het 'n beduidende seisoenale komponent. Voorspelling spesifikasies: Vermenigvuldiging faktor. Byvoorbeeld, spesifiseer 110 in die verwerking opsie om die vorige jaar verkope geskiedenis data te verhoog met 10 persent. Vereis verkope geskiedenis: Een jaar vir die berekening van die voorspelling, plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing) wat jy spesifiseer. Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: Februarie voorspel gelyk 117 keer 1.1 128,7 afgerond tot 129. Maart voorspel gelyk 115 keer 1.1 126,5 afgerond tot 127. 3.2.2 Metode 2: Bereken persent teenoor verlede jaar hierdie metode gebruik die berekende persent oor verlede jaar formule om die verlede verkope van vermelde tydperke te vergelyk met verkope van dieselfde tydperke van die vorige jaar. Die stelsel bepaal 'n persentasie toename of afname, en dan vermenigvuldig elke tydperk deur die persentasie die voorspelling te bepaal. Om die vraag te voorspel, hierdie metode vereis dat die aantal periodes van verkope orde geskiedenis plus een jaar van verkope geskiedenis. Hierdie metode is nuttig om kort vraag term vir seisoenale items met groei of afname voorspel. 3.2.2.1 Voorbeeld: Metode 2: Bereken persent teenoor verlede jaar die berekende Persent teenoor verlede jaar formule vermeerder verkope data van die vorige jaar met 'n faktor wat bereken word deur die stelsel, en dan projekteer dat resultaat vir die volgende jaar. Hierdie metode dalk nuttig in projekteer die invloed van die uitbreiding van die onlangse groeikoers vir 'n produk in die volgende jaar, terwyl die behoud van 'n seisoenale patroon wat in die verkope geskiedenis is nie. Voorspelling spesifikasies: Range van verkope geskiedenis om te gebruik in die berekening van die groeikoers. Byvoorbeeld, spesifiseer N gelyk 4 in die verwerking opsie om verkope geskiedenis vergelyk vir die mees onlangse vier tydperke vir diegene dieselfde vier tydperke van die vorige jaar. Gebruik die berekende verhouding tot die projeksie te maak vir die volgende jaar. Vereis verkope geskiedenis: Een jaar vir die berekening van die voorspelling plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening, gegewe N 4: Februarie voorspel gelyk 117 keer 0,9766 114,26 afgerond tot 114. Maart voorspel gelyk 115 keer 0,9766 112,31 afgerond tot 112. 3.2.3 Metode 3: verlede jaar tot die Jaar Die metode gebruik laaste jaar verkope vir die volgende jaar voorspel. Om die vraag te voorspel, hierdie metode vereis dat die aantal periodes beste passing plus een jaar van verkope orde geskiedenis. Hierdie metode is nuttig om die vraag na volwasse produkte met die vraag vlak of seisoenale vraag sonder 'n tendens voorspel. 3.2.3.1 Voorbeeld: Metode 3: verlede jaar tot vanjaar het die verlede jaar tot vanjaar se Formule kopieë verkoop data van die vorige jaar tot die volgende jaar. Hierdie metode dalk nuttig in die begroting om verkope te boots by die huidige vlak wees. Die produk is volwasse en het geen tendens oor die lang termyn, maar 'n beduidende seisoenale vraag patroon mag bestaan. Voorspelling spesifikasies: Geen. Vereis verkope geskiedenis: Een jaar vir die berekening van die voorspelling plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: Januarie voorspel gelyk Januarie verlede jaar met 'n voorspelling van 128. Februarie voorspel gelyk Februarie verlede jaar met 'n voorspelling waarde van 117. Maart voorspel gelyk Maart verlede jaar met 'n voorspelling waarde van 115. 3.2.4 metode 4: Moving Gemiddelde Hierdie metode maak gebruik van die bewegende gemiddelde formule om die gespesifiseerde aantal periodes gemiddeld tot die volgende tydperk projekteer. Jy moet herbereken dit dikwels (maandeliks, of ten minste kwartaalliks) om te besin veranderende vraag vlak. Om die vraag te voorspel, hierdie metode vereis dat die aantal periodes beste passing plus die aantal periodes van verkope orde geskiedenis. Hierdie metode is nuttig om die vraag na volwasse produkte sonder 'n tendens voorspel. 3.2.4.1 Voorbeeld: Metode 4: Moving Gemiddelde bewegende gemiddelde (MA) is 'n gewilde metode vir gemiddeld die resultate van onlangse verkope geskiedenis om 'n projeksie vir die kort termyn te bepaal. Die MA-vooruitskatting metode loop agter tendense. Voorspelling vooroordeel en sistematiese foute kom voor wanneer die produk verkoop geskiedenis uitbeeld sterk tendens of seisoenale patrone. Hierdie metode werk beter vir 'n kort reeks voorspellings van volwasse produkte as vir produkte wat in die groei of veroudering stadiums van die lewensiklus. Voorspel spesifikasies: N is gelyk aan die aantal periodes van verkope geskiedenis om te gebruik in die vooruitsig berekening. Byvoorbeeld, spesifiseer N 4 in die opsie verwerking tot die mees onlangse vier tydperke gebruik as die grondslag vir die projeksie in die volgende tydperk. 'N Groot waarde vir N (soos 12) vereis meer verkope geskiedenis. Dit lei tot 'n stabiele vooruitsig, maar is traag om skofte te erken in die vlak van verkope. Aan die ander kant, 'n klein waarde vir N (soos 3) is vinniger om te reageer op veranderinge in die vlak van verkope, maar die voorspelling kan so wyd dat produksie nie kan reageer op die verskille wissel. Vereis verkope geskiedenis: N plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: Februarie voorspel gelyk (114 119 137 125) / 4 123,75 afgerond tot 124. Maart voorspel gelyk (119 137 125 124) / 4 126,25 afgerond tot 126. 3.2.5 Metode 5: Lineêre die aanpassing hierdie metode maak gebruik van die Lineêre die aanpassing formule om 'n tendens van die aantal periodes van verkope orde geskiedenis bereken en om hierdie tendens om die voorspelling te projekteer. Jy moet die tendens maandelikse herbereken om veranderinge in tendense te bespeur. Hierdie metode vereis dat die aantal periodes van beste passing plus die aantal vermelde tydperke van verkope orde geskiedenis. Hierdie metode is nuttig om die vraag na nuwe produkte, of produkte met 'n steeds positief of negatief tendense wat nie as gevolg van seisoenale skommelinge voorspel. 3.2.5.1 Voorbeeld: Metode 5: Lineêre die aanpassing Lineêre die aanpassing bereken 'n tendens wat gebaseer is op twee verkope geskiedenis datapunte. Dié twee punte definieer 'n reguit tendens lyn wat geprojekteer in die toekoms. Gebruik hierdie metode met omsigtigheid, want 'n lang reeks voorspellings is aged deur klein veranderinge in net twee datapunte. Voorspel spesifikasies: N is gelyk aan die data punt in verkope geskiedenis wat in vergelyking met die mees onlangse data dui op 'n tendens te identifiseer. Byvoorbeeld, spesifiseer N 4 om die verskil tussen Desember (mees onlangse data) en Augustus te gebruik (vier periodes voor Desember) as die basis vir die berekening van die tendens. Minimum vereiste verkope geskiedenis: N plus 1 plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: Januarie voorspel Desember van verlede jaar 1 (Trend) wat 137 is gelyk aan (1 keer 2) 139. Februarie voorspel Desember van verlede jaar 1 (Trend) wat 137 (2 keer 2) 141 gelyk. Maart voorspel Desember van verlede jaar 1 (Trend) wat gelyk 137 (3 keer 2) 143. 3.2.6 metode 6: kleinstekwadrate-regressielyn die kleinstekwadrate regressie (LSR) metode is afgelei van 'n vergelyking beskryf 'n reguit lyn tussen die historiese verkope data en die verloop van tyd. LSR pas 'n lyn om die geselekteerde data sodat die som van die kwadrate van die verskille tussen die werklike verkope datapunte en die regressielyn is tot die minimum beperk. Die voorspelling is 'n projeksie van die reguit lyn in die toekoms. Hierdie metode vereis verkope data geskiedenis vir die tydperk wat deur die aantal periodes beste passing plus die gespesifiseerde aantal historiese data tydperke. Die minimum vereiste is twee historiese data punte. Hierdie metode is nuttig om die vraag te voorspel wanneer 'n lineêre tendens is in die data. 3.2.6.1 Voorbeeld: Metode 6: kleinstekwadrate-regressielyn lineêre regressie, of kleinstekwadrate-regressielyn (LSR), is die gewildste metode vir die identifisering van 'n lineêre neiging in historiese verkope data. Die metode word bereken dat die waardes vir a en b te gebruik in die formule: Hierdie vergelyking beskryf 'n reguit lyn, waar y verkope en X verteenwoordig tyd. Lineêre regressie is traag om draaipunte en stap funksie skofte erken in aanvraag. Lineêre regressie pas 'n reguit lyn na die data, selfs wanneer die data is seisoenaal of beter beskryf deur 'n kromme. Wanneer verkope geskiedenis data volg op 'n kurwe of 'n sterk seisoenale patroon, voorspel vooroordeel en sistematiese foute. Voorspel spesifikasies: N is gelyk aan die tydperke van verkope geskiedenis wat gebruik sal word in die berekening van die waardes vir a en b. Byvoorbeeld, spesifiseer N 4 tot die geskiedenis van September gebruik tot Desember as die basis vir die berekening. Wanneer data beskikbaar is, sal 'n groter N (soos N 24) gewoonlik gebruik word. LSR definieer 'n lyn vir so min as twee datapunte. Vir hierdie voorbeeld, 'n klein waarde vir N (N 4) is gekies om die handleiding berekeninge wat nodig is om die resultate te verifieer verminder. Minimum vereiste verkope geskiedenis: N tydperke plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: Maart voorspel gelyk 119,5 (7 keer 2.3) 135,6 afgerond tot 136. 3.2.7 Metode 7: tweede graad benadering tot die voorspelling projekteer, hierdie metode maak gebruik van die tweede graad aanpassing formule om 'n kurwe plot wat gebaseer is op die aantal periodes van verkope geskiedenis. Hierdie metode vereis dat die aantal periodes beste passing plus die aantal periodes van verkope orde geskiedenis maal drie. Hierdie metode is nie bruikbaar vir die vraag na 'n tydperk langtermyn voorspel. 3.2.7.1 Voorbeeld: Metode 7: tweede graad aanpassing lineêre regressie bepaal waardes vir a en b in die vooruitsig formule Y A B X met die doel van pas 'n reguit lyn na die verkope geskiedenis data. Tweede graad benadering is soortgelyk, maar hierdie metode bepaal waardes vir a, b, en c in die hierdie voorspelling formule: Y A B X c X 2 Die doel van hierdie metode is om 'n kurwe na die verkope geskiedenis data te pas. Hierdie metode is nuttig wanneer 'n produk is in die oorgang tussen lewensiklus stadiums. Byvoorbeeld, wanneer 'n nuwe produk beweeg van inleiding tot groeistadiums, kan die verkope tendens versnel. As gevolg van die tweede orde termyn, kan die voorspelling vinnig nader oneindigheid of daal tot nul (afhangende van of koëffisiënt c positief of negatief). Hierdie metode is net nuttig in die kort termyn. Voorspelling spesifikasies: die formule te vind a, b, en c aan 'n kromme presies drie punte aan te pas. Jy spesifiseer N, die aantal tydperke van data te versamel in elk van die drie punte. In hierdie voorbeeld is N 3. werklike verkope data vir April tot Junie gekombineer in die eerste punt, Q1. Julie tot September word bymekaar getel om die 2de kwartaal skep, en Oktober tot Desember som tot Q3. Die kurwe is toegerus om die drie waardes Q1, Q2, en Q3. Vereis verkope geskiedenis: 3 keer n periodes vir die berekening van die voorspelling plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: Q0 (Jan) (Februarie) (Maart) Q1 (April) (Mei) (Junie) wat 125 122 137 384 Q2 gelyk (Julie) (Augustus) (September) wat 140 129 is gelyk aan 131 400 Q3 (Oktober) (November) (Desember) wat gelyk 114 119 137 370 die volgende stap behels die berekening van die drie koëffisiënte a, b, en C om gebruik te word in die voorspelling formule Y AB X c X 2. Q1, Q2, en Q3 word op die grafiese, waar tyd word op die horisontale as. Q1 verteenwoordig totale historiese verkope vir April, Mei en Junie en is geplot op X 1 Q2 ooreenstem met Julie tot September Q3 ooreenstem met Oktober tot Desember en Q4 verteenwoordig Januarie tot Maart. Dit grafiese illustreer die plot van Q1, Q2, Q3 en Q4 vir die tweede graad benadering: Figuur 3-2 Plot Q1, Q2, Q3 en Q4 vir die tweede graad benadering Drie vergelykings beskryf die drie punte op die grafiek: (1) Q1 'n bX CX 2 waar X 1 (Q1 ABC) (2) Q2 n bX CX 2 waar X 2 (2de kwartaal 'n 2b 4C) (3) Q3 n bX CX 2 waar X 3 (V3 n 3b 9c) Los die drie vergelykings gelyktydig om b, a, en c te vind: Trek vergelyking 1 (1) van vergelyking 2 (2) en op te los vir b: (2) uitvoering maak (1) Q2 uitvoering maak Q1 b 3c b (Q2 uitvoering maak Q1) uitvoering maak 3c Plaasvervanger hierdie vergelyking vir b in vergelyking (3): (3) Q3 n 3 (Q2 uitvoering maak Q1) uitvoering maak 3c 9c n Q3 uitvoering maak 3 (Q2 uitvoering maak Q1) Ten slotte, vervang hierdie vergelykings vir a en b in vergelyking (1): (1) Q3 ndash 3 (Q2 uitvoering maak Q1) (Q2 uitvoering maak Q1) uitvoering maak 3c c Q1 c (Q3 uitvoering maak Q2) (Q1 uitvoering maak Q2) / 2 Die tweede graad aanpassing metode bereken a, b, en c soos volg: 'n Q3 uitvoering maak 3 (Q2 ndash Q1) 370 ndash 3 (400 ndash 384) 370 ndash 3 (16) 322 b (Q2 uitvoering maak Q1) ndash3c (400 ndash 384) uitvoering maak (3 keer ndash23) 16 69 85 c (Q3 uitvoering maak Q2) (Q1 uitvoering maak Q2) / 2 (370 ndash 400) (384 ndash 400) / 2 ndash23 Dit is 'n berekening van die tweede graad benadering vooruitsig: Y 'n bX CX 2 322 85 X (ndash23) (X 2) Wanneer X 4, K4 322 340 ndash 368 294. Die voorspelling gelyk 294/3 98 per periode. Wanneer X 5, V5 322 425 ndash 575 172. Die voorspelling is gelyk 172/3 58,33 afgerond tot 57 per periode. Wanneer X 6, V6 322 510 ndash 828 4. Die voorspelling is gelyk aan 4/3 1.33 afgerond tot 1 per periode. Dit is die vooruitsig vir die volgende jaar, verlede jaar tot hierdie jaar: 3.2.8 Metode 8: Veelsydige Hierdie metode maak dit moontlik om die beste passing aantal periodes van verkope orde geskiedenis wat begin N maande voor die vooruitsig begin datum kies, en om pas 'n persentasie verhoging of vermenigvuldiging faktor waarmee die voorspelling verander afneem. Hierdie metode is soortgelyk aan Metode 1, persent oor verlede jaar, behalwe dat jy die aantal periodes wat jy gebruik as die basis kan spesifiseer. Afhangende van wat jy as N kies, hierdie metode vereis tydperke beste passing plus die aantal periodes van verkope data wat aangedui. Hierdie metode is nuttig om die vraag na 'n beplande ontwikkeling voorspel. 3.2.8.1 Voorbeeld: Metode 8: buigbare metode Die buigbare metode (persent oor N maande voor) is soortgelyk aan Metode 1, persent oor verlede jaar. Beide metodes vermeerder verkope data uit 'n vorige tydperk met 'n faktor wat deur julle, en dan projek wat lei na die toekoms. In die persent meer as verlede jaar metode, is die projeksie gebaseer op data van die dieselfde tydperk in die vorige jaar. Jy kan ook die buigbare metode gebruik om 'n tydperk, ander as in dieselfde tydperk in die vorige jaar spesifiseer, te gebruik as die basis vir die berekening. Vermenigvuldigingsfaktor. Byvoorbeeld, spesifiseer 110 in die verwerking opsie om vorige verkope geskiedenis data te verhoog met 10 persent. Basistydperk. Byvoorbeeld, N 4 veroorsaak dat die eerste skatting moet gebaseer wees op die verkope data in September verlede jaar. Minimum vereiste verkope geskiedenis: die aantal periodes terug na die basis tydperk plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: 3.2.9 Metode 9: Geweegde bewegende gemiddelde geweegde bewegende gemiddelde formule is soortgelyk aan Metode 4, bewegende gemiddelde formule, want dit gemiddeldes die vorige maande verkope geskiedenis na die volgende maande verkope geskiedenis projekteer. Maar met hierdie formule kan jy gewigte toewys vir elk van die vorige tydperke. Hierdie metode vereis dat die getal gekies geweegde tydperke plus die aantal periodes beste passing data. Soortgelyk aan bewegende gemiddelde, hierdie metode loop agter tendense vraag, sodat hierdie metode word nie aanbeveel vir produkte met 'n sterk tendense of seisoenaliteit. Hierdie metode is nuttig om die vraag na volwasse produkte met die vraag wat relatief vlak voorspel. 3.2.9.1 Voorbeeld: Metode 9: Geweegde bewegende gemiddelde geweegde metode bewegende gemiddelde (WBA) is soortgelyk aan Metode 4, bewegende gemiddelde (MA). Jy kan egter ongelyke gewigte toewys aan die historiese data by die gebruik van WBG. Die metode bereken 'n geweegde gemiddelde van die afgelope verkope geskiedenis te kom by 'n projeksie vir die kort termyn. Meer onlangse data word gewoonlik toegeken 'n groter gewig as ouer data, sodat WBG is meer ontvanklik vir skofte in die vlak van verkope. Maar voorspelling vooroordeel en sistematiese foute kom voor wanneer die produk verkoop geskiedenis uitbeeld sterk tendense of seisoenale patrone. Hierdie metode werk beter vir 'n kort reeks voorspellings van volwasse produkte as vir produkte in die groei of veroudering stadiums van die lewensiklus. Die aantal periodes van verkope geskiedenis (N) te gebruik in die vooruitsig berekening. Byvoorbeeld, spesifiseer N 4 in die opsie verwerking tot die mees onlangse vier tydperke gebruik as die grondslag vir die projeksie in die volgende tydperk. 'N Groot waarde vir N (soos 12) vereis meer verkope geskiedenis. So 'n waarde resultate in 'n stabiele vooruitsig, maar dit is stadig om skofte te erken in die vlak van verkope. Aan die ander kant, 'n klein waarde vir N (soos 3) reageer vinniger te verskuiwings in die vlak van verkope, maar die voorspelling kan so wyd dat produksie kan nie reageer op die verskille wissel. Die gewig wat aan elk van die historiese data tydperke. Die opgedra gewigte moet totaal 1.00. Byvoorbeeld, wanneer n 4, gewigte van 0.50, 0.25, 0.15, en 0.10 toewys met die mees onlangse data ontvangs van die grootste gewig. Minimum vereiste verkope geskiedenis: N plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: Januarie voorspel gelyk (131 keer 0.10) (114 keer 0,15) (119 keer 0,25) (137 keer 0.50) / (0.10 0.15 0.25 0.50) 128,45 afgerond tot 128. Februarie voorspel gelyk (114 tye 0.10) (119 keer 0,15) (137 keer 0,25) (128 keer 0.50) / 1 127,5 afgerond tot 128. Maart voorspel gelyk (119 keer 0.10) (137 keer 0,15) (128 keer 0,25) (128 keer 0.50) / 1 128,45 afgerond tot 128. 3.2.10 metode 10: Lineêre Smoothing Hierdie metode bereken 'n geweegde gemiddelde van die verlede verkope data. In die berekening van hierdie metode gebruik die aantal periodes van verkope orde geskiedenis (van 1 tot 12) wat aangedui in die opsie verwerking. Die stelsel maak gebruik van 'n wiskundige vordering om data in die reeks van die eerste (minste gewig) tot die finale (die meeste gewig) weeg. Dan projekte die stelsel hierdie inligting aan elke tydperk in die vooruitsig. Hierdie metode vereis dat die maande beste passing plus die verkope orde geskiedenis vir die aantal periodes wat vermeld in die opsie verwerking. 3.2.10.1 Voorbeeld: Metode 10: Lineêre Smoothing Hierdie metode is soortgelyk aan Metode 9, WBG. Maar in plaas van na willekeur toeken gewigte aan die historiese data, 'n formule word gebruik om gewig wat lineêr afneem toewys en som tot 1.00. Die metode bereken dan 'n geweegde gemiddelde van die afgelope verkope geskiedenis te kom by 'n projeksie vir die kort termyn. Soos alle lineêre bewegende gemiddelde vooruitskatting tegnieke, voorspelling vooroordeel en sistematiese foute kom voor wanneer die produk verkoop geskiedenis uitbeeld sterk tendens of seisoenale patrone. Hierdie metode werk beter vir 'n kort reeks voorspellings van volwasse produkte as vir produkte in die groei of veroudering stadiums van die lewensiklus. N is gelyk aan die aantal periodes van verkope geskiedenis om te gebruik in die vooruitsig berekening. Byvoorbeeld, spesifiseer N gelyk 4 in die verwerking opsie om die mees onlangse vier tydperke gebruik as die grondslag vir die projeksie in die volgende tydperk. Die stelsel ken outomaties die gewigte na die historiese data wat lineêr afneem en som tot 1.00. Byvoorbeeld, wanneer n gelyk 4, die stelsel wys gewigte van 0.4, 0.3, 0.2, en 0.1, met die mees onlangse data ontvangs van die grootste gewig. Minimum vereiste verkope geskiedenis: N plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: 3.2.11 Metode 11: Eksponensiële Smoothing hierdie metode bereken 'n reëlmatige gemiddelde, wat 'n skatting wat die algemene vlak van verkope oor die gekose historiese data tydperke raak. Hierdie metode vereis verkope data geskiedenis vir die tydperk wat deur die aantal periodes beste passing plus die aantal historiese data tydperke wat vermeld. Die minimum vereiste is twee historiese data tydperke. Hierdie metode is nuttig om die vraag te voorspel wanneer daar geen lineêre tendens is in die data. 3.2.11.1 Voorbeeld: Metode 11: Eksponensiële Smoothing Hierdie metode is soortgelyk aan Metode 10, Lineêre Smoothing. In Lineêre Smoothing, die stelsel wys gewigte wat lineêr afneem om die historiese data. In Eksponensiële Smoothing, die stelsel wys gewigte wat eksponensieel verval. Die vergelyking vir Eksponensiële Smoothing voorspelling is: Voorspelling alfa (Vorige werklike verkope) (1 ndashalpha) (vorige skatting) Die voorspelling is 'n geweegde gemiddeld van die werklike verkope van die vorige tydperk en die voorspelling van die vorige tydperk. Alpha is die gewig wat toegepas word om die werklike verkope vir die vorige tydperk. (1 uitvoering maak alfa) is die gewig wat toegepas word om die voorspelling vir die vorige tydperk. Waardes vir Alpha reeks 0-1 en val gewoonlik tussen 0.1 en 0.4. Die som van die gewigte is 1.00 (alfa (1 uitvoering maak alfa) 1). Jy moet 'n waarde vir die glad konstante, Alpha toewys. As jy nie 'n waarde vir die glad konstante hoef te ken, die stelsel bereken 'n veronderstelde waarde wat gebaseer is op die aantal periodes van verkope geskiedenis wat vermeld in die opsie verwerking. Alpha is gelyk aan die smoothing konstante wat gebruik word om die reëlmatige gemiddelde te bereken vir die algemene vlak of omvang van verkope. Waardes vir Alpha wissel van 0 tot 1. N gelyk aan die omvang van verkope geskiedenis data in die berekeninge te sluit. Oor die algemeen, 'n jaar van verkope geskiedenis data is voldoende om die algemene vlak van verkope te skat. Vir hierdie voorbeeld, 'n klein waarde vir N (N 4) is gekies om die handleiding berekeninge wat nodig is om die resultate te verifieer verminder. Eksponensiële Smoothing kan 'n voorspelling wat gebaseer is op so min as een historiese data punt te genereer. Minimum vereiste verkope geskiedenis: N plus die aantal tydperke wat nodig is vir die evaluering van die voorspelling prestasie (tydperke van beste passing). Hierdie tabel is geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: 3.2.12 Metode 12: Eksponensiële Smoothing met Trend en Seisoenaliteit hierdie metode bereken 'n tendens, 'n seisoenale indeks, en 'n eksponensieel stryk gemiddelde van die verkope orde geskiedenis. Die stelsel is van toepassing dan 'n projeksie van die tendens om die voorspelling en pas vir die seisoenale indeks. Hierdie metode vereis dat die aantal periodes beste passing plus twee jaar van verkope data, en het groot waarde om items wat beide tendens en seisoenaliteit in die vooruitsig het. Jy kan die alfa en beta faktor betree, of het die stelsel te bereken nie. Alpha en Beta faktore is die glad konstante wat die stelsel gebruik om die reëlmatige gemiddelde te bereken vir die algemene vlak of omvang van verkope (alfa) en die tendens komponent van die voorspelling (beta). 3.2.12.1 Voorbeeld: Metode 12: Eksponensiële Smoothing met Trend en Seisoenaliteit Hierdie metode is soortgelyk aan Metode 11, eksponensiële Smoothing, in die sin dat 'n reëlmatige gemiddelde bereken word. Maar Metode 12 sluit ook 'n term in die vooruitskatting vergelyking met 'n reëlmatige tendens te bereken. Die voorspelling is saamgestel uit 'n reëlmatige gemiddelde wat aangepas vir 'n lineêre tendens. Wanneer vermeld in die opsie verwerking, is die voorspelling ook aangepas vir die seisoen. Alpha is gelyk aan die smoothing konstante wat gebruik word in die berekening van die reëlmatige gemiddelde vir die algemene vlak of omvang van verkope. Waardes vir Alpha wissel van 0 tot 1. Beta is gelyk aan die smoothing konstante wat gebruik word in die berekening van die reëlmatige gemiddelde vir die tendens komponent van die skatting. Waardes vir beta wissel van 0 tot 1. Of 'n seisoenale indeks is van toepassing op die skatting. Alpha en Beta is onafhanklik van mekaar. Hulle hoef nie te som tot 1.0. Minimum vereiste verkope geskiedenis: Een jaar plus die aantal tydperke wat nodig is om voorspellings oor die prestasie (tydperke van beste passing) te evalueer. Wanneer twee of meer jare van historiese data beskikbaar is, die stelsel maak gebruik van twee jaar van data in die berekeninge. Metode 12 gebruik twee Eksponensiële Smoothing vergelykings en 'n eenvoudige gemiddelde tot 'n reëlmatige gemiddelde, 'n reëlmatige tendens, en 'n eenvoudige gemiddelde seisoenale indeks te bereken. 'N eksponensieel stryk gemiddelde: 'n eksponensieel glad tendens: 'n Eenvoudige gemiddelde seisoensindeks: Figuur 3-3 eenvoudige gemiddelde seisoensindeks Die voorspelling word dan bereken word deur die resultate van die drie vergelykings: L is die lengte van seisoenaliteit (L gelyk 12 maande of 52 weke). t is die huidige tydperk. m is die aantal tydperke in die toekoms van die skatting. S is die multiplikatiewe seisoenale aanpassing faktor wat kruip na die toepaslike tydperk. Hierdie tabel lys die geskiedenis wat in die vooruitsig berekening: Hierdie afdeling verskaf 'n oorsig van voorspelling evaluerings en bespreek: Jy kan vooruitskatting metodes kies om soveel as 12 voorspellings vir elke produk te genereer. Elke vooruitskatting metode dalk 'n effens ander projeksie te skep. Wanneer duisende produkte word voorspel, 'n subjektiewe besluit is onprakties met betrekking tot wat voorspel is om te gebruik in die planne vir elke produk. Die stelsel evalueer outomaties prestasie vir elke voorspelling metode wat jy kies en vir elke produk wat jy voorspel. Jy kan kies tussen twee prestasiekriteria: MAD en POA. MAD is 'n maatstaf van voorspelling fout. POA is 'n maatstaf van voorspelling vooroordeel. Beide van hierdie prestasie-evaluering tegnieke vereis werklike verkope geskiedenis data vir 'n tydperk deur jou. Die tydperk van die onlangse geskiedenis gebruik vir evaluering word 'n holdout tydperk of periode van beste passing. Om die prestasie van 'n vooruitskatting metode meet, die stelsel: Gebruik die voorspelling formules om 'n voorspelling vir die historiese holdout tydperk na te boots. Maak 'n vergelyking tussen die werklike verkope data en die gesimuleerde voorspelling vir die holdout tydperk. As jy verskeie voorspelling metodes kies, dieselfde proses vind vir elke metode. Veelvuldige voorspellings word bereken vir die holdout tydperk en in vergelyking met die bekende verkope geskiedenis vir dieselfde tydperk. Die vooruitskatting metode wat die beste wedstryd (beste passing) tussen die voorspelling en die werklike verkope gedurende die holdout tydperk produseer word aanbeveel vir gebruik in die planne. Hierdie aanbeveling is spesifiek vir elke produk en kan elke keer dat jy 'n voorspelling te genereer verander. 3.3.1 Gemiddelde Absolute Afwyking Gemiddelde Absolute Afwyking (MAD) is die gemiddelde (of gemiddelde) van die absolute waardes (of omvang) van die afwykings (of foute) tussen werklike en voorspelde data. MAD is 'n maatstaf van die gemiddelde grootte van foute te verwag, gegewe 'n vooruitskatting metode en data geskiedenis. Omdat absolute waardes word gebruik in die berekening, moenie positiewe foute nie kanselleer negatiewe foute. Wanneer vergelyk verskeie voorspelling metodes, die een met die kleinste MAD is die mees betroubare vir daardie produk vir daardie holdout tydperk. Wanneer die voorspelling is onbevooroordeelde en foute is normaal verdeel, bestaan ​​'n eenvoudige wiskundige verhouding tussen MAD en twee ander algemene maatstawwe van verspreiding, wat gemiddeldes en standaardafwykings Squared Fout is. Byvoorbeeld: MAD (Sigma (Werklike) uitvoering maak (voorspelling)) N standaardafwyking, (Sigma) Cong 1.25 MAD Mean Squared Fout Cong ndashsigma2 dui Hierdie voorbeeld die berekening van MAD vir twee van die voorspelling metodes. Hierdie voorbeeld neem aan dat jy in die verwerking opsie wat die holdout tydperk lengte (tydperke van beste passing) is gelyk aan vyf tydperke vermeld. Wanneer voorspellings is konsekwent te hoog, voorraad ophoop en voorraad koste styg. In dienste, die grootte van voorspelling foute is gewoonlik meer belangrik as wat voorspel vooroordeel. Besoek jdpower. Gemagtig inskrywing en toegang indicates kliënte toestemming om die makelaarsloon rekening ooreenkoms. Sulke toestemming effektief te alle tye wanneer die gebruik van hierdie webwerf. Ongemagtigde toegang verbied. Scottrade, Inc. en Scottrade Bank is afsonderlike maar geaffilieerde maatskappye en is volfiliale van Scottrade Financial Services, Inc. makelaarsloon produkte en dienste wat aangebied word deur Scottrade, Inc. - Lid FINRA en SIPC. Deposito produkte en dienste wat aangebied word deur Scottrade Bank, lid FDIC. Makelaarsloon produkte is nie oortuig deur die FDIC is nie deposito's of ander verpligtinge van die bank en is nie gewaarborg nie deur die bank is onderhewig aan belegging risiko's, insluitende die moontlike verlies van die skoolhoof belê. Alle beleggings behels risiko. Die waarde van jou belegging kan wissel met verloop van tyd, en jy kan kry of geld verloor. Online mark en perk voorraad ambagte is net 7 vir aandele geprys 1 en hoër. Bykomende koste kan aansoek doen vir aandele prys minder as 1, onderlinge fonds en opsie transaksies. Gedetailleerde inligting oor ons fooie kan gevind word in die Verklaring van Fooie (PDF). Jy moet 500 in aandele in 'n individu, Gesamentlike, Trust, IRA, Roth IRA, of September IRA rekening met Scottrade om in aanmerking te kom vir 'n Scottrade bankrekening. In hierdie geval, is aandele gedefinieer as Totaal makelaarsloon rekening Waarde minus Onlangse makelaarsloon Deposito op te hou. Die prestasie data aangehaal verteenwoordig prestasie in die verlede. Vorige prestasie waarborg nie toekomstige resultate. Die navorsing, gereedskap en inligting wat sal insluit nie elke sekuriteit aan die publiek beskikbaar. Hoewel die bronne van die navorsing gereedskap verskaf op hierdie webwerf is geloofwaardig te wees, Scottrade maak geen waarborg met betrekking tot die inhoud, akkuraatheid, volledigheid, tydigheid, geskiktheid of betroubaarheid van die inligting. Inligting op hierdie webwerf is slegs ter inligting gebruik en moet nie beskou word as beleggingsadvies of aanbeveling te belê. Scottrade nie opstel, onaktiwiteit of jaarlikse onderhoud fooie. Toepassing transaksiefooie steeds van toepassing. Scottrade verskaf nie belastingadvies. Die materiaal verskaf is slegs vir inligting doeleindes. Asseblief met jou belasting of regsadviseur vir vrae met betrekking tot jou persoonlike belasting of finansiële situasie. Enige spesifieke sekuriteite, of tipes van effekte, gebruik as voorbeelde is slegs vir demonstrasie. Nie een van die inligting wat verskaf moet word beskou as 'n aanbeveling of werwing om te belê in, of likwideer, 'n bepaalde sekuriteit of tipe sekuriteit. Beleggers moet die beleggingsdoelwitte, koste, koste, en 'n unieke risikoprofiel van 'n beursverhandelde fonds (ETF) voor te belê oorweeg. 'N Prospektus bevat hierdie en ander inligting oor die fonds en kan verkry word aanlyn of deur kontak Scottrade. Die prospektus moet versigtig voor te belê gelees. Beleggers moet hierdie Holdings, in ooreenstemming met hul strategieë te monitor, so dikwels as daaglikse. Beleggers moet die beleggingsdoelwitte, risiko's, koste en uitgawes van 'n onderlinge fonds oorweeg voordat 'n belegging. 'N Prospektus bevat hierdie en ander inligting oor die fonds en kan verkry word aanlyn of deur kontak Scottrade. Die prospektus moet versigtig voor te belê gelees. Geen-transaksie-fooi (NTF) fondse is onderhewig aan die terme en voorwaardes van die NTF fondse program. Scottrade vergoed word deur die fondse wat deelneem aan die NTF program deur rekordhouding, aandeelhouer of SEC 12B-1 fooie. Marge handel behels renteheffings en risiko's, insluitende die potensiaal om meer te verloor as gedeponeer of die behoefte om bykomende kollaterale in 'n dalende mark te deponeer. Die marge Openbaringsverklaring en ooreenkoms (PDF) is beskikbaar vir aflaai, of dit beskikbaar is by een van ons takkantore. Dit bevat inligting oor ons uitleen beleid, renteheffings, en die risiko's wat verband hou met marge rekeninge. Opsies behels risiko en is nie geskik vir alle beleggers. Gedetailleerde inligting oor ons beleid en die risiko's wat verband hou met opsies kan gevind word in die Scottrade Options Aansoek en ooreenkoms. Makelaarsloon rekening ooreenkoms. deur die aflaai van die eienskappe en risiko's van gestandaardiseerde Options en aanvullings (PDF) uit die opsies Clearing Corporation, of deur 'n afskrif versoek deur kontak Scottrade. Ondersteunende dokumentasie vir enige eise sal voorsien word op versoek. Konsulteer met jou belasting adviseur vir meer inligting oor hoe belasting die uitkoms van hierdie strategieë kan beïnvloed. Hou in gedagte, sal die wins verminder of verlies vererger, soos van toepassing, deur die aftrekking van kommissie en fooie. Markonbestendigheid, kan die volume en stelsel beskikbaarheid toegang rekening en handel uitvoering impak. Hou in gedagte dat terwyl diversifikasie verspreiding risiko kan help, is dit nie 'n wins te verseker, of te beskerm teen verlies, in 'n down mark. Scottrade, die Scottrade logo en alle ander handelsmerke, hetsy geregistreer of ongeregistreer, is die eiendom van Scottrade, Inc en sy affiliasies. Skakels na webwerwe van derde partye bevat inligting wat van belang kan wees of gebruik om die leser. Scottrade waarborg nie die akkuraatheid of volledigheid van die inligting en maak geen versekering met betrekking tot die resultate wat verkry word uit die gebruik daarvan. 2016 Scottrade, Inc. Alle regte reserved. What039s die verskil tussen bewegende gemiddelde en geweegde bewegende gemiddelde A 5-tydperk bewegende gemiddelde, gebaseer op die bogenoemde, sal bereken word deur die volgende formule pryse: Gebaseer op die vergelyking hierbo, het die gemiddelde prys oor die bogenoemde tydperk was 90,66. Die gebruik van bewegende gemiddeldes is 'n effektiewe metode vir die uitskakeling van sterk prysskommelings. Die sleutel beperking is dat datapunte vanaf ouer data nie anders word geweeg as datapunte naby die begin van die datastel. Dit is hier waar geweegde bewegende gemiddeldes 'n rol speel. Geweegde gemiddeldes toewys 'n swaarder gewig meer huidige data punte omdat hulle meer relevant as datapunte in die verre verlede. Die som van die gewig moet optel tot 1 (of 100). In die geval van die eenvoudige bewegende gemiddelde, is die gewigte eweredig versprei, wat is die rede waarom hulle nie in die tabel hierbo getoon. Sluitingsprys van AAPL Die geweegde gemiddelde is bereken deur vermenigvuldig die gegewe prys deur sy verwante gewig en dan die WHALM waardes. In die voorbeeld hierbo, sal die geweegde 5-daagse bewegende gemiddelde 90,62. In hierdie voorbeeld is die onlangse data punt die hoogste gewig uit 'n arbitrêre 15 punte. Jy kan die waardes weeg uit enige waarde goeddink jou. Die laer waarde van die geweegde gemiddelde persentasie van relatief tot die eenvoudige gemiddelde dui die onlangse verkoop druk kan meer betekenisvol as 'n paar handelaars verwag word. Vir die meeste handelaars, die gewildste keuse by die gebruik van geweeg bewegende gemiddeldes is om 'n hoër gewig gebruik vir die afgelope waardes. (Vir meer inligting, kyk na die bewegende gemiddelde Tutoriaal) Lees meer oor die verskil tussen eksponensiële bewegende gemiddeldes en geweegde bewegende gemiddeldes, twee glad aanwysers dat. Lees Antwoord Die enigste verskil tussen hierdie twee tipes bewegende gemiddelde is die sensitiwiteit elkeen toon veranderinge in die gebruik van data. Lees Antwoord Sien waarom bewegende gemiddeldes het bewys voordelig vir handelaars en ontleders en nuttig te wees wanneer dit toegepas word om die prys kaarte en. Lees Antwoord Leer hoe handelaars en beleggers gebruik geweegde Alpha om momentum van 'n aandele prys te identifiseer en of pryse hoër sal beweeg. Lees Antwoord Hier is die mees algemene gekies tydperke gebruik deur handelaars en markanaliste in die skep van bewegende gemiddeldes te trek as tegniese. Lees Antwoord