เฉลี่ยเคลื่อนที่ เรียบเนียน

Smoothed Moving Average ค่าเฉลี่ย SMMA เฉลี่ยอยู่ในหมู่เครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายโดยผู้เข้าร่วมในตลาดสกุลเงินความแรงของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือความสามารถในการกรองเสียงรบกวนราคาลดสิ่งที่สามารถเป็นชุดราคาที่ผันผวนมากในแนวโน้มที่มองเห็นได้มากขึ้นจึงช่วยให้ผู้ค้า เพื่อยืนยันความแข็งแกร่งและทิศทางของแนวโน้มการเคลื่อนตัวค่าเฉลี่ยข้อมูลราคาที่ราบรื่นในอดีตเป็นตัวชี้วัดที่เป็นตัวบ่งชี้และเป็นองค์ประกอบในตัวบ่งชี้ทางเทคนิคอื่น ๆ อีกมากมายรวมทั้ง MACD, DeMarker และ Directional Movement System ในกลุ่มอื่น ๆ อีกมากมาย SMMA ให้ราคาล่าสุดเป็น การคำนวณจะนำชุดข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดเข้าสู่บัญชีแทนเป็นการเปรียบเทียบกับระยะเวลาที่กำหนดสิ่งนี้ทำได้โดยการหักช่วงเวลาก่อน SMMA จากราคาในงวดปัจจุบันการเพิ่มค่านี้ไปเมื่อวานนี้ Smoothed Moving Average ให้ค่า Moving Average ในวันนี้ ค่าแรกสำหรับ Smoothed Moving Average คำนวณเป็นแบบ Simple Moving A verage SMA. SUM1 SUM CLOSE, N ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สองและต่อมาจะคำนวณตามสูตรนี้ SMMA i SUM1 SMMA1 CLOSE i N. SUM1 คือผลรวมของราคาปิดสำหรับช่วงเวลา N SMMA1 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบรื่นของค่าแรก บาร์ SMMA i คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบรื่นของแถบปัจจุบันยกเว้นส่วนแรก CLOSE i คือราคาปิดปัจจุบัน N คือระยะเวลาที่ราบเรียบการซื้อขายโดยใช้ Moving Averages. Moving โดยทั่วไปจะใช้เพื่อระบุแนวโน้มและการพลิกกลับรวมถึงการระบุการสนับสนุนและ ความต้านทานระดับการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ยเช่น WMA และ EMA ซึ่งมีความอ่อนไหวต่อราคาในช่วงที่ผ่านมามีความล่าช้าน้อยลงและราคาจะปรับตัวสูงขึ้นก่อน SMA ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับธุรกิจการค้าแบบไดนามิกที่มีปฏิกิริยาต่อการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่น SMA ขยับช้ากว่าการให้ข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับแนวโน้มที่มีนัยสำคัญที่ยาวนาน แต่ก็มีแนวโน้มที่จะให้สัญญาณในช่วงปลายทำให้ผู้ประกอบการค้าพลาดส่วนสำคัญของการเคลื่อนไหวราคา การย้ายข้ามไขว้เฉลี่ยระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้คือระยะที่ใช้เมื่อมีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งค่าในการสร้างสัญญาณการค้าที่ผู้ค้าจะทำหน้าที่เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวการข้ามตัวรั้นเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถอยข้าม สูงกว่าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยการข้ามสีกากบาทแบบหยาบคายเกิดขึ้นที่ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยตายตัวของค่าเฉลี่ยในช่วงระยะเวลาที่ยาวนานการ cross crossover เป็นคำที่ใช้เมื่อมีการสร้างสัญญาณขึ้นเมื่อราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณจะได้รับเมื่อราคาเคลื่อนเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายจะได้รับเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ย Crossover ค้ามีแนวโน้มที่จะประสบความสำเร็จเมื่อลาดเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ในทิศทางของการค้าการสนับสนุนและความต้านทานการย้ายค่าเฉลี่ย ยังสามารถทำหน้าที่เป็นระดับการสนับสนุนในระดับขาขึ้นและแนวต้านในทิศทางขาลงหากค่าเฉลี่ยอยู่ที่ ตามการสั่งซื้อบ่อยๆในแนวโน้มที่มักจะกระจุกตัวอยู่รอบ ๆ ค่าเฉลี่ยเนื่องจากตลาดมักถูกผลักดันจากอารมณ์ความรู้สึกและผู้ค้าหลายรายค้าขายกับแนวโน้มที่คาดว่าจะมีการโยกย้ายขึ้นไปในระดับนี้ควรใช้ค่าเฉลี่ยเพื่อระบุเขตการสนับสนุนและความต้านทานมากกว่าระดับที่แน่นอน Moving Average Trade Signals. Share page. How นี้เพื่อเริ่มต้นการซื้อขาย now. Free บัญชีการปฏิบัติตนเป็นวิธีการที่เราเห็นโลกที่ทำให้ความแตกต่าง tm. Risk คำเตือน Trading FX ดำเนินการในระดับสูงของความเสี่ยงต่อเงินทุนของคุณและคุณควรจะค้า โปรดดูคำชี้แจงเกี่ยวกับการเปิดเผยข้อมูลผลิตภัณฑ์ของออสเตรเลียคู่มือการให้บริการทางการเงินและคำชี้แจงเกี่ยวกับการเปิดเผยข้อมูลผลิตภัณฑ์ของนิวซีแลนด์ของเรา NZ PDS เอกสารข้อมูลเสริมของ NZ PDS ก่อนที่จะตัดสินใจเข้าทำธุรกรรมใด ๆ กับ MahiFX Ltd ข้อมูลและผลิตภัณฑ์ในเว็บไซต์นี้ไม่ได้ถูกนำมาใช้โดยตรง ที่หรือมีอยู่สำหรับผู้อยู่อาศัยในประเทศหรือเขตอำนาจศาลใด ๆ ที่การแจกจ่ายหรือการใช้งานดังกล่าวจะขัดต่อกฎหมายหรือข้อบังคับของท้องถิ่น MahiFX เป็น นิวซีแลนด์เป็น บริษัท ที่ดำเนินธุรกิจในประเทศนิวซีแลนด์และออสเตรเลียหากคุณไม่ได้อาศัยอยู่ในประเทศใดประเทศหนึ่งคุณมีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าการใช้บริการของเราในเขตอำนาจของคุณเป็นกฎหมายของ MahiFX ถูกควบคุมโดย Australian Securities and Investment Commission Australia หมายเลขทะเบียนที่ลงทะเบียน ARBN 152-535-085 ใบอนุญาตบริการทางการเงินของออสเตรเลีย AFSL หมายเลข 414198 และ New Zealand Financial Markets Authority หมายเลขธุรกิจนิวซีแลนด์ NZBusNo 9429031595070 ผู้ให้บริการทางการเงิน NZ ลงทะเบียนหมายเลข FSPR FSP197465.MahiFX ได้รับการควบคุมโดยคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และการลงทุนของออสเตรเลียและ New Zealand Financial Markets Authority ข้อมูลการขจัดความสม่ำาเสมอจะนำรูปแบบที่สุ่มออกและแสดงแนวโน้มและองค์ประกอบของวงจรโดยปกติแล้วในการรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเป็นรูปแบบของรูปแบบสุ่มมีวิธีการลดการยกเลิกผลกระทบจากรูปแบบที่สุ่ม เทคนิคในอุตสาหกรรมจะราบเรียบนี้ tec hnique เมื่อนำมาใช้อย่างถูกต้องพบว่ามีแนวโน้มที่ชัดเจนมากขึ้นส่วนประกอบตามฤดูกาลและวัฏจักรมีสองกลุ่มที่แตกต่างกันของวิธีการทำให้ราบรื่นวิธีการคำนวณโดยเฉลี่ยวิธีการ SmoothingExponential คำนวณค่าเฉลี่ยเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการราบรื่นข้อมูลก่อนอื่นเราจะตรวจสอบค่าเฉลี่ยบางส่วน เช่นค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายของข้อมูลทั้งหมดที่ผ่านมาผู้จัดการคลังสินค้าต้องการทราบว่าผู้จัดจำหน่ายทั่วไปให้ในหน่วย 1000 ดอลลาร์เขาจะเป็นตัวอย่างของ 12 ซัพพลายเออร์โดยการสุ่มได้รับผลลัพธ์ต่อไปนี้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณ หรือค่าเฉลี่ยของข้อมูล 10 ผู้จัดการตัดสินใจที่จะใช้ข้อมูลนี้เป็นค่าประมาณสำหรับค่าใช้จ่ายของผู้จัดจำหน่ายโดยทั่วไปนี่เป็นข้อผิดพลาดที่ดีหรือไม่ดีข้อผิดพลาดของช่องสี่เหลี่ยมจัตุรัสคือวิธีที่จะตัดสินว่ารูปแบบที่ดีคืออย่างไรเราจะคำนวณค่าเฉลี่ยที่กำลังสอง ข้อผิดพลาดจำนวนเงินที่แท้จริงใช้จ่ายลบจำนวนเงินที่ประมาณข้อผิดพลาด squared เป็นข้อผิดพลาดข้างต้น squared. The SSE คือผลรวมของข้อผิดพลาด squared MSE เป็นค่าเฉลี่ยของผล sq. mse errors. MSE เช่นอีกครั้ง sults เป็นข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาด squared. The ประมาณการ 10.The คำถามที่เกิดขึ้นเราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยในการคาดการณ์รายได้ถ้าเราสงสัยแนวโน้มดูที่กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเราไม่ควรทำเช่นนี้น้ำหนักความคิดเห็นทั้งหมดที่ผ่านมาอย่างเท่าเทียมกันใน สรุปเราระบุว่าค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเฉลี่ยของการสังเกตทั้งหมดในอดีตเป็นเพียงประมาณการที่เป็นประโยชน์สำหรับการคาดการณ์เมื่อไม่มีแนวโน้มหากมีแนวโน้มให้ใช้การคาดการณ์ที่แตกต่างกันซึ่งมีแนวโน้มเข้าสู่บัญชีค่าเฉลี่ยของการชั่งน้ำหนักการสังเกตการณ์ในอดีตทั้งหมดเท่ากัน ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยของค่า 3, 4, 5 คือ 4 เรารู้แน่นอนว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าทั้งหมดและหารจำนวนรวมด้วยจำนวนค่าวิธีอื่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยคือการเพิ่มแต่ละค่า หารด้วยจำนวนค่าหรือ 3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. ตัวคูณ 1 3 เรียกว่าน้ำหนักโดยทั่วไป bar frac sum left ซ้ายขวา frac x1 ซ้าย frac right x2,, ซ้ายขวา frac ขวาซ้าย frac มีน้ำหนักและแน่นอนพวกเขารวมถึง 1.Moving เฉลี่ยและ exponential smoothing models. As ขั้นตอนแรกในการย้ายเกิน โมเดลแบบสุ่มและรูปแบบแนวโน้มเชิงเส้นรูปแบบและแนวโน้มที่ไม่เป็นทางการสามารถถูกอนุมานได้โดยใช้แบบจำลองการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยหรือแบบเรียบข้อสมมติฐานพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังแบบจำลองเฉลี่ยและราบเรียบคือชุดเวลาเป็นแบบคงที่ในท้องถิ่นโดยมีค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างช้าๆ เราใช้ค่าเฉลี่ยในท้องถิ่นที่เคลื่อนที่เพื่อประเมินค่าปัจจุบันของค่าเฉลี่ยและจากนั้นใช้ค่าดังกล่าวเป็นค่าพยากรณ์สำหรับอนาคตอันใกล้นี้ถือได้ว่าเป็นการประนีประนอมระหว่างโมเดลเฉลี่ยและแบบสุ่มโดยไม่มีการลอยแบบเดียวกัน สามารถใช้ในการประเมินและคาดการณ์แนวโน้มในท้องถิ่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มักถูกเรียกว่าเรียบเนียนของชุดเดิมเนื่องจากค่าเฉลี่ยในระยะสั้นมีผลทำให้การกระแทกของกระแทกในชุดเดิมลดลงโดยการปรับ องศาของความเรียบของความกว้างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เราสามารถหวังที่จะตีบางชนิดของความสมดุลที่ดีที่สุดระหว่างประสิทธิภาพของรุ่นเฉลี่ยและแบบสุ่มเดินแบบที่ง่ายที่สุดของรูปแบบเฉลี่ยคือเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกัน Moving เฉลี่ยการคาดการณ์สำหรับ ค่า Y ณ เวลา t 1 ที่ทำในเวลา t เท่ากับค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายของการสังเกตการณ์ m ล่าสุด ที่นี่และที่อื่น ๆ ผมจะใช้สัญลักษณ์ Y-hat เพื่อทำนายเวลาของชุด Y ที่ทำในวันที่ก่อนหน้านี้โดยรูปแบบที่กำหนดค่าเฉลี่ยนี้เป็นศูนย์กลางในช่วง t - m 1 2 ซึ่งหมายความว่าการประมาณ ค่าเฉลี่ยของท้องถิ่นจะมีแนวโน้มลดลงหลังค่าที่แท้จริงของค่าเฉลี่ยของท้องถิ่นโดยประมาณระยะเวลา m 1 2 ดังนั้นเราจึงบอกว่าอายุเฉลี่ยของข้อมูลในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายคือ m 1 2 เทียบกับช่วงเวลาที่คาดการณ์การคำนวณ นี่คือระยะเวลาโดยที่การคาดการณ์จะมีแนวโน้มลดลงหลังจุดหักเหในข้อมูลตัวอย่างเช่นถ้าคุณใช้ค่าเฉลี่ย 5 ค่าล่าสุดการคาดการณ์จะอยู่ที่ประมาณ 3 ช่วงเวลาในการตอบสนองต่อจุดหักเหโปรดสังเกตว่าถ้า m 1, ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ SMA เทียบเท่ากับรูปแบบการเดินแบบสุ่มโดยไม่มีการเติบโตถ้า m มีขนาดใหญ่มากเทียบเท่ากับความยาวของระยะเวลาประมาณค่ารุ่น SMA เท่ากับรูปแบบค่าเฉลี่ยเช่นเดียวกับพารามิเตอร์ของรูปแบบการคาดการณ์ เพื่อปรับค่าของกี่ n เพื่อให้ได้ข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดนั่นคือข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ที่เล็กที่สุดโดยเฉลี่ยนี่คือตัวอย่างของชุดที่แสดงให้เห็นถึงความผันผวนแบบสุ่มรอบ ๆ ค่าเฉลี่ยที่มีความแตกต่างกันอย่างช้าๆก่อนอื่นให้ลองพอดีกับการเดินแบบสุ่ม ซึ่งเทียบเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้น ๆ ของ 1 เทอมรูปแบบการเดินแบบสุ่มตอบสนองได้อย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงในซีรีส์ แต่ในการทำเช่นนี้จึงทำให้เกิดเสียงรบกวนมากขึ้นในข้อมูลความผันผวนแบบสุ่มรวมทั้งสัญญาณในท้องถิ่น หมายความว่าถ้าเราลองใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ 5 เทอมเราจะได้รับการคาดการณ์ที่นุ่มนวลกว่าการคาดการณ์อัตราการเคลื่อนที่แบบเคลื่อน 5 เทอมทำให้เกิดข้อผิดพลาดน้อยกว่าแบบจำลองการเดินแบบสุ่มในกรณีนี้อายุเฉลี่ยของข้อมูลในข้อมูลนี้ คือ 3 5 1 2 ดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะล้าหลังจุดหักเหโดยประมาณสามงวดตัวอย่างเช่นการชะลอตัวที่ดูเหมือนว่าจะได้เกิดขึ้นในระยะเวลา 21 แต่การคาดการณ์ไม่หันไปรอบ ๆ จนกระทั่งหลายช่วงเวลาในภายหลังหมายเหตุว่าระยะยาว - คาดการณ์ระยะสั้นจาก SMA mod el เป็นเส้นตรงแนวนอนเช่นเดียวกับในรูปแบบการเดินแบบสุ่มดังนั้นรูปแบบ SMA สมมติว่าไม่มีแนวโน้มในข้อมูลอย่างไรก็ตามในขณะที่การคาดการณ์จากแบบจำลองการเดินแบบสุ่มมีค่าเท่ากับค่าที่สังเกตล่าสุดการคาดการณ์จาก รูปแบบ SMA มีค่าเท่ากับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของค่าล่าสุดค่าความเชื่อมั่นที่คำนวณโดย Statgraphics สำหรับการคาดการณ์ในระยะยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายจะไม่ได้รับมากขึ้นเนื่องจากการเพิ่มขึ้นของขอบฟ้าพยากรณ์อากาศคาดว่าจะไม่ถูกต้อง แต่น่าเสียดายที่ไม่มีพื้นฐาน ทฤษฎีทางสถิติที่บอกเราว่าช่วงความเชื่อมั่นควรจะกว้างขึ้นสำหรับรุ่นนี้อย่างไรก็ตามไม่ยากเกินไปที่จะคำนวณค่าประมาณเชิงประจักษ์ถึงขีดจำกัดความเชื่อมั่นสำหรับการคาดการณ์ที่ยาวกว่าขอบฟ้าตัวอย่างเช่นคุณสามารถตั้งค่าสเปรดชีตในรูปแบบ SMA ได้ จะใช้ในการคาดการณ์ล่วงหน้า 2 ขั้นตอนล่วงหน้า 3 ขั้นตอน ฯลฯ ภายในตัวอย่างข้อมูลทางประวัติศาสตร์จากนั้นคุณสามารถคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานตัวอย่างของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์แต่ละครั้ง h orizon แล้วสร้างช่วงความเชื่อมั่นสำหรับการคาดการณ์ในระยะยาวโดยการเพิ่มและลบคูณของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่เหมาะสมหากเราลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9- ระยะเราจะได้รับการคาดการณ์ที่ราบรื่นยิ่งขึ้นและอื่น ๆ ของผลปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนอายุเฉลี่ยคือ ตอนนี้ 5 ช่วงเวลา 9 1 2 ถ้าเราใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 19 ระยะอายุเฉลี่ยจะเพิ่มขึ้นเป็น 10. ข้อสังเกตว่าการคาดการณ์ในตอนนี้ล้าหลังจุดหักเหประมาณ 10 รอบระยะเวลาการปรับให้เรียบเป็นสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลนี้ ตารางที่เปรียบเทียบสถิติข้อผิดพลาดของพวกเขารวมทั้งค่าเฉลี่ยระยะเวลา 3 เดือนด้วย C model C ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะ 5 วันให้ผลตอบแทนต่ำสุดของ RMSE โดยมีส่วนต่างเล็ก ๆ ในระยะสั้น 3 และค่าเฉลี่ยระยะเวลา 9 และ สถิติอื่น ๆ ของพวกเขาเกือบเหมือนกันดังนั้นในหมู่รุ่นที่มีสถิติข้อผิดพลาดที่คล้ายกันมากเราสามารถเลือกได้ว่าเราต้องการตอบสนองน้อยมากหรือเรียบขึ้นเล็กน้อยในการคาดการณ์กลับไปด้านบนของหน้าการเรียบง่ายชี้แจง Smoothing ชี้แจงถ่วงน้ำหนัก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่อธิบายไว้ข้างต้นมีคุณสมบัติที่ไม่พึงประสงค์ที่จะปฏิบัติต่อข้อสังเกตสุดท้าย k อย่างเท่าเทียมกันและสมบูรณ์ละเว้นการสังเกตก่อนหน้านี้ทั้งหมดอย่างสังหรณ์ใจข้อมูลที่ผ่านมาควรจะลดในรูปแบบที่ค่อยๆมากขึ้นเช่นการสังเกตล่าสุดควร รับน้ำหนักน้อยกว่าครั้งที่ 2 ล่าสุดและครั้งที่ 2 ล่าสุดควรได้รับน้ำหนักน้อยกว่าครั้งที่ 3 ล่าสุดและอื่น ๆ รูปแบบ SES แบบเรียบง่ายทำให้สำเร็จนี่แสดงให้เห็นถึงการทำให้ราบเรียบคงที่ระหว่าง 0 ถึง 1 วิธีหนึ่งในการเขียนแบบคือการกำหนดชุด L ซึ่งแสดงถึงระดับปัจจุบันเช่นค่าเฉลี่ยของท้องถิ่นของชุดตั้งแต่ประมาณการข้อมูลจนถึงปัจจุบันค่าของ L ในเวลา t คำนวณจากค่าเดิมของตัวเองเช่นนี้ ดังนั้นค่าที่ปรับให้เรียบในปัจจุบันเป็นค่าการแทรกสอดระหว่างค่าที่ได้จากการเรียบก่อนหน้านี้กับการสังเกตการณ์ในปัจจุบันซึ่งจะควบคุมความใกล้ชิดของค่าที่ถูกสอดแทรกให้มากที่สุด การคาดการณ์ในช่วงถัดไปเป็นเพียงค่าที่ราบรื่นในปัจจุบันเราสามารถแสดงการคาดการณ์ต่อไปได้โดยตรงในแง่ของการคาดการณ์ก่อนหน้านี้และข้อสังเกตก่อนหน้านี้ในเวอร์ชันเทียบเท่าใด ๆ ต่อไปนี้ในเวอร์ชันแรกการคาดการณ์คือการแก้ไข ระหว่างการคาดการณ์ก่อนหน้าและการสังเกตก่อนหน้านี้ในรุ่นที่สองการคาดการณ์ครั้งต่อไปจะได้รับโดยการปรับการคาดการณ์ก่อนหน้านี้ในทิศทางของข้อผิดพลาดก่อนหน้าโดยเศษส่วนเป็นจำนวนเล็กน้อยข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้น ณ เวลา t ในรุ่นที่สามการคาดการณ์คือ ถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงพร้อมด้วยปัจจัยส่วนลด 1 รุ่นการแก้ไขของสูตรพยากรณ์เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดหากคุณใช้โมเดลในสเปรดชีตที่พอดีในเซลล์เดียวและมีการอ้างอิงเซลล์ชี้ไปที่การคาดการณ์ก่อนหน้านี้ สังเกตและเซลล์ที่มีการจัดเก็บค่าของโปรดสังเกตว่าถ้า 1 รุ่น SES เทียบเท่ากับรูปแบบการเดินแบบสุ่ม hout growth ถ้า 0 โมเดล SES เท่ากับรุ่นค่าเฉลี่ยสมมติว่าค่าที่เรียบเป็นครั้งแรกจะเท่ากับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของความยาวของข้อมูลในการพยากรณ์ความเรียบง่ายของเลขลำดับคือ 1 relative ถึงระยะเวลาที่คาดการณ์การคำนวณนี้ไม่ควรจะเป็นที่ชัดเจน แต่ก็สามารถแสดงได้โดยการประเมินชุดอนันต์ดังนั้นการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายมีแนวโน้มที่จะล่าช้าหลังจุดหักเหโดยประมาณ 1 ช่วงตัวอย่างเช่นเมื่อ 0 5 ความล่าช้าเป็น 2 ช่วงเวลาเมื่อ 0 2 ความล่าช้าเป็น 5 ช่วงเวลาเมื่อ 0 1 ล่าช้าเป็น 10 งวดและอื่น ๆ สำหรับอายุโดยเฉลี่ยที่ระบุเช่นจำนวนเงินล่าช้าที่เรียบง่ายชี้แจง SES คาดการณ์ค่อนข้างดีกว่าการเคลื่อนไหวที่เรียบง่าย SMA คาดการณ์โดยเฉลี่ยเพราะมีน้ำหนักมากขึ้นในการสังเกตการณ์ล่าสุด - มันตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในอดีตไม่นานตัวอย่างเช่นแบบ SMA ที่มี 9 คำและแบบ SES มีค่าเฉลี่ย 0 จาก 5 สำหรับ da ta ในการคาดการณ์ของพวกเขา แต่รูปแบบ SES ทำให้น้ำหนักมากขึ้นในช่วง 3 ค่ากว่ารุ่น SMA และในเวลาเดียวกันมัน doesn t ลืมอย่างสิ้นเชิงเกี่ยวกับค่ามากกว่า 9 งวดเก่าดังแสดงในแผนภูมินี้อีกหนึ่งข้อได้เปรียบที่สำคัญของ แบบจำลอง SES เหนือโมเดล SMA คือแบบจำลอง SES ใช้พารามิเตอร์การปรับให้ราบเรียบซึ่งเป็นตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างต่อเนื่องดังนั้นจึงสามารถปรับให้เหมาะสมโดยใช้อัลกอริธึมการแก้ปัญหาเพื่อลดข้อผิดพลาดของค่าเฉลี่ยที่เป็นศูนย์ค่าที่เหมาะสมที่สุดในโมเดล SES สำหรับชุดข้อมูลนี้จะปรากฏออกมา เป็น 0 2961 ตามที่แสดงไว้ที่นี่อายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์นี้คือ 1 0 2961 3 4 รอบระยะเวลาซึ่งคล้ายกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6-term ระยะยาวการคาดการณ์ในระยะยาวจากรูปแบบ SES คือ แนวเส้นตรงในแนวนอนเช่นเดียวกับในรูปแบบ SMA และรูปแบบการเดินแบบสุ่มโดยไม่มีการเติบโตอย่างไรก็ตามโปรดทราบว่าช่วงความเชื่อมั่นที่คำนวณโดย Statgraphics จะแตกต่างกันไปในรูปแบบที่ดูสมเหตุสมผลและมีความแคบกว่าช่วงความเชื่อมั่นสำหรับแรนด์ om walk model รุ่น SES สันนิษฐานว่าชุดนี้ค่อนข้างจะสามารถคาดเดาได้มากกว่าแบบจำลองการเดินแบบสุ่มโมเดล SES เป็นกรณีพิเศษของรูปแบบ ARIMA ดังนั้นทฤษฎีทางสถิติของรูปแบบ ARIMA จึงเป็นพื้นฐานสำหรับการคำนวณระยะเวลาความเชื่อมั่นสำหรับ แบบจำลอง SES โดยเฉพาะแบบจำลอง SES เป็นแบบจำลอง ARIMA ที่มีความแตกต่างอย่างไม่มีนัยสำคัญระยะ MA 1 และไม่มีระยะคงที่หรือที่เรียกว่าแบบจำลอง ARIMA 0,1,1 โดยไม่มีค่าคงที่ค่าสัมประสิทธิ์ของ MA1 ในรูปแบบ ARIMA สอดคล้องกับ ปริมาณ 1 ในแบบจำลอง SES ตัวอย่างเช่นถ้าคุณมีรูปแบบ ARIMA 0,1,1 โดยไม่มีค่าคงที่สำหรับชุดข้อมูลที่วิเคราะห์ที่นี่ค่าสัมประสิทธิ์ MA 1 โดยประมาณจะเท่ากับ 0 7029 ซึ่งใกล้เคียงกับ 0 2961 เป็นไปได้ที่จะเพิ่มสมมติฐานของแนวโน้มเชิงเส้นที่ไม่ใช่ศูนย์เป็นแบบ SES เมื่อต้องการทำเช่นนี้เพียงแค่ระบุรูปแบบ ARIMA ที่มีความแตกต่างอย่างไม่มีความแตกต่างกันและ MA 1 ระยะโดยมีค่าคงที่คือ ARIMA 0,1,1 รุ่น คงที่การคาดการณ์ระยะยาวจะ มีแนวโน้มที่จะเท่ากับแนวโน้มเฉลี่ยที่สังเกตได้ในช่วงประมาณทั้งหมดคุณไม่สามารถดำเนินการนี้ร่วมกับการปรับฤดูกาลได้เนื่องจากตัวเลือกการปรับฤดูกาลจะถูกปิดใช้งานเมื่อมีการตั้งค่าชนิดของรูปแบบเป็น ARIMA อย่างไรก็ตามคุณสามารถเพิ่มค่าคงที่ที่ยาวได้ การขยายตัวของอัตราเงินเฟ้อที่เหมาะสมต่องวดสามารถประมาณได้จากค่าสัมประสิทธิ์ความลาดชันในรูปแบบเส้นตรงที่พอดีกับข้อมูลใน ร่วมกับการแปลงลอการิทึมธรรมชาติหรืออาจขึ้นอยู่กับข้อมูลอื่น ๆ ที่เป็นอิสระเกี่ยวกับแนวโน้มการเติบโตในระยะยาวกลับไปด้านบนของหน้าการคำนวณของ Linear คือการสร้าง Smoothing แบบ Double Exponential แบบ SMA และ SES สมมติว่าไม่มีแนวโน้มของ ชนิดใดในข้อมูลซึ่งมักจะเป็นอย่างน้อยหรืออย่างน้อยไม่มากเกินไปสำหรับการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 ขั้นตอนเมื่อข้อมูลมีความไม่แน่นอน sy และสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อรวมแนวโน้มเชิงเส้นที่คงที่ดังที่แสดงไว้ด้านบนแนวโน้มในระยะสั้นถ้าชุดแสดงอัตราการเติบโตที่แตกต่างกันหรือรูปแบบตามวัฏจักรที่โดดเด่นชัดเจนต่อเสียงรบกวนและหากมีความจำเป็นต้องใช้ คาดการณ์ล่วงหน้ามากกว่า 1 รอบแล้วการประมาณแนวโน้มภายในอาจเป็นปัญหาได้รูปแบบเรียบง่ายชี้แจงสามารถสรุปเพื่อให้ได้รูปแบบ LES แบบเรียบที่อธิบายถึงการประมาณการในระดับท้องถิ่นและระดับแนวโน้มแนวโน้มที่ต่างกันง่ายที่สุด เป็นแบบจำลองการให้ความเรียบแบบเสี้ยวของแบบสีน้ำตาลซึ่งใช้สองแบบที่เรียบเนียนแตกต่างกันไปตามจุดต่างๆในเวลาสูตรการคาดการณ์จะขึ้นอยู่กับการอนุมานของเส้นผ่านสองศูนย์รูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นของรุ่นนี้ Holt s คือ กล่าวถึงด้านล่างรูปแบบเกี่ยวกับพีชคณิตของรูปแบบการเรียบแบบเสียดสีของเส้นสีน้ำตาลเช่นเดียวกับรูปแบบการเรียบง่ายที่ชี้แจงสามารถแสดงออกได้ในจำนวนที่แตกต่างกัน รูปแบบมาตรฐานรูปแบบมาตรฐานของรูปแบบนี้มักจะแสดงเป็นดังนี้ปล่อยให้ S หมายถึงชุดที่เรียบโดยใช้การเรียบอย่างง่ายแทนชุด Y นั่นคือค่าของ S ในช่วง t จะได้รับโดย จำได้ว่าภายใต้การเรียบง่ายชี้แจงนี้จะเป็นที่คาดการณ์สำหรับ Y ที่ระยะเวลา t 1 แล้วให้ S หมายถึงชุดทวีคูณเรียบเรียงได้โดยใช้การเรียบง่ายชี้แจงโดยใช้ชุดเดียวกันกับ S. สุดท้ายคาดการณ์สำหรับ Y tk สำหรับใด ๆ k 1 ให้ผลตอบแทน e 1 0 คือโกงเล็กน้อยและให้การคาดการณ์ครั้งแรกเท่ากับการสังเกตแรกที่เกิดขึ้นจริงและ e 2 Y 2 Y 1 หลังจากที่มีการคาดคะเนโดยใช้สมการข้างต้นนี้จะให้ค่าที่เหมือนกัน เป็นสูตรขึ้นอยู่กับ S และ S ถ้าเริ่มต้นขึ้นโดยใช้ S 1 S 1 Y 1 รุ่นของรูปแบบนี้จะใช้ในหน้าถัดไปที่แสดงให้เห็นถึงการรวมกันของการเรียบเรียงชี้แจงกับการปรับตามฤดูกาลฮอลแลนด์ s Linear Exponential Smoothing. Brown แบบจำลอง LES คำนวณค่าประมาณและระดับท้องถิ่นโดยการให้ข้อมูลที่ราบรื่น แต่ข้อเท็จจริงที่ว่าด้วยพารามิเตอร์ smoothing เดียวทำให้ข้อ จำกัด ในรูปแบบข้อมูลที่สามารถปรับให้พอดีกับระดับและแนวโน้มไม่ได้รับอนุญาตให้เปลี่ยนแปลงไป ที่ อัตราที่เป็นอิสระแบบจำลอง Holt s LES แก้ไขปัญหานี้โดยการรวมค่าคงที่สองค่าหนึ่งค่าสำหรับหนึ่งและหนึ่งสำหรับแนวโน้ม ณ เวลาใด ๆ t ในรูปแบบของ Brown มีการประมาณการ L t ของระดับท้องถิ่นและค่าประมาณ T t ของแนวโน้มในท้องถิ่นที่นี่พวกเขาจะคำนวณจากค่าของ Y ที่สังเกตได้ในเวลา t และการประมาณค่าก่อนหน้าของระดับและแนวโน้มโดยสมการสองตัวที่ใช้การทำให้เกิดการแจกแจงแบบเอกซ์โพเนนเชียลให้แก่พวกเขาแยกกันหากระดับและแนวโน้มโดยประมาณในเวลา t-1 คือ L t 1 และ T t-1 ตามลำดับจากนั้นการคาดการณ์สำหรับ Y t ที่จะทำในเวลา t-1 เท่ากับ L t-1 T t-1 เมื่อมีการสังเกตค่าจริงค่าประมาณที่ปรับปรุงใหม่ของ ระดับจะถูกคำนวณโดยการ interpolating ระหว่าง Y t และการคาดการณ์ L t-1 T t-1 โดยใช้น้ำหนักของและ 1. การเปลี่ยนแปลงในระดับโดยประมาณคือ L t L t 1 สามารถตีความได้ว่าเป็นการวัดความดังของ แนวโน้มในเวลา t การประมาณการแนวโน้มของแนวโน้มจะถูกคำนวณโดย recolive โดย interpolating ระหว่าง L t t t 1 และการประมาณการก่อนหน้านี้ของแนวโน้ม T t-1 โดยใช้น้ำหนักของและ 1. การตีความของค่าคงที่ของการปรับความเรียบของกระแสจะคล้ายคลึงกับค่าคงตัวของระดับที่คงที่ด้วยค่าเล็กน้อยที่สมมติว่าแนวโน้มการเปลี่ยนแปลง เพียงอย่างช้า ๆ เมื่อเวลาผ่านไปในขณะที่แบบจำลองที่มีขนาดใหญ่สมมติว่ามีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วขึ้นโมเดลที่มีขนาดใหญ่เชื่อว่าอนาคตที่ห่างไกลมีความไม่แน่นอนมากเนื่องจากข้อผิดพลาดในการประมาณค่าแนวโน้มกลายเป็นสิ่งสำคัญมากเมื่อคาดการณ์ล่วงหน้ามากกว่าหนึ่งช่วงเวลา ของค่าคงที่เรียบและสามารถประมาณได้ตามปกติโดยการลดข้อผิดพลาดของค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 ขั้นตอนเมื่อทำใน Statgraphics ค่าประมาณนี้จะเท่ากับ 0 3048 และ 0 008 ค่าที่น้อยมากของ หมายความว่ารูปแบบสมมติการเปลี่ยนแปลงน้อยมากในแนวโน้มจากระยะหนึ่งไปยังอีกรูปแบบดังนั้นโดยทั่วไปรุ่นนี้พยายามที่จะประมาณแนวโน้มระยะยาวโดยการเปรียบเทียบกับความคิดของอายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลที่ใช้ในการประมาณการ t เขาระดับท้องถิ่นของซีรีส์อายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลที่ใช้ในการประเมินแนวโน้มในท้องถิ่นเป็นสัดส่วนกับ 1 แม้ว่าจะไม่เท่ากันก็ตามในกรณีนี้จะกลายเป็น 1 0 006 125 นี่เป็นตัวเลขที่แม่นยำมาก เนื่องจากความถูกต้องของการประมาณเลขที่จริง 3 ตำแหน่งทศนิยม แต่เป็นลำดับเดียวกันของขนาดเป็นขนาดตัวอย่าง 100 ดังนั้นรูปแบบนี้จึงเป็นค่าเฉลี่ยมากกว่าค่อนข้างมากในประวัติศาสตร์ในการประมาณแนวโน้มพล็อตพล็อต ด้านล่างแสดงให้เห็นว่าโมเดล LES ประมาณการแนวโน้มท้องถิ่นที่มีขนาดใหญ่กว่าเล็กน้อยในตอนท้ายของชุดข้อมูลมากกว่าแนวโน้มที่คงที่โดยประมาณในรูปแบบแนวโน้ม SES นอกจากนี้ค่าประมาณของเกือบจะเหมือนกันกับค่าที่ได้จากการปรับรุ่น SES โดยมีแนวโน้มหรือไม่มีแนวโน้ม ดังนั้นนี่เป็นรูปแบบเดียวกันเกือบทุกวันนี้ดูเหมือนว่าการคาดการณ์ที่สมเหตุสมผลสำหรับแบบจำลองที่คาดว่าจะเป็นการประเมินแนวโน้มในระดับท้องถิ่นหากคุณทำแผนผังเรื่องนี้ให้ดูราวกับว่าแนวโน้มในท้องถิ่นมีแนวโน้มลดลงในตอนท้ายของ ซีรีส์ Wh ที่เกิดขึ้นพารามิเตอร์ของโมเดลนี้ได้รับการประมาณโดยการลดข้อผิดพลาดของการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 ขั้นตอนโดยไม่ จำกัด การคาดการณ์ในระยะยาวซึ่งในกรณีนี้แนวโน้มไม่ได้สร้างความแตกต่างมากนักหากมองทั้งหมดคือ 1 ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นล่วงหน้าคุณจะไม่เห็นภาพใหญ่ของแนวโน้มมากกว่าพูด 10 หรือ 20 รอบระยะเวลาเพื่อให้ได้รูปแบบนี้มากขึ้นสอดคล้องกับการคาดการณ์ลูกตาของข้อมูลของเราเราสามารถปรับแนวโน้มคงที่เรียบเพื่อที่จะ ใช้พื้นฐานที่สั้นกว่าสำหรับการประมาณแนวโน้มตัวอย่างเช่นถ้าเราเลือกที่จะตั้งค่า 0 1 อายุเฉลี่ยของข้อมูลที่ใช้ในการประเมินแนวโน้มท้องถิ่นคือ 10 ช่วงเวลาซึ่งหมายความว่าเรามีค่าเฉลี่ยของแนวโน้มมากกว่าช่วงเวลา 20 ช่วงที่ผ่านมา นี่คือพล็อตพล็อตที่คาดการณ์ไว้ถ้าเราตั้งค่า 0 1 ขณะที่รักษา 0 3 นี่ดูเหมาะสมสำหรับซีรีส์นี้แม้ว่าจะอาจเป็นไปได้ที่จะคาดการณ์แนวโน้มนี้ได้เกินกว่า 10 งวดในอนาคตสิ่งที่เกี่ยวกับสถิติข้อผิดพลาด การเปรียบเทียบโมเดล f หรือแบบจำลองสองแบบที่แสดงข้างต้นรวมทั้งสามแบบ SES ค่าที่ดีที่สุดของแบบจำลอง SES อยู่ที่ประมาณ 0 3 แต่ผลที่คล้ายคลึงกันกับการตอบสนองเล็กน้อยหรือน้อยกว่าตามลำดับจะได้รับกับ 0 5 และ 0 2. การคำนวณสมการเชิงเส้นของ Holt กับอัลฟา 0 3048 และเบต้า 0 008 การคำนวณเชิงเส้นของ B Holt ด้วยอัลฟา 0 3 และเบต้า 0 1. ซีสมูทเอ็มโพเนนเชียลที่เรียบง่ายด้วยอัลฟา 0 5. D การเรียบง่ายแบบเอ็กซ์โปนเนนด้วยอัลฟา 0 3. อีเรียบเนียนเรียบด้วย alpha 0 2 สถิติของพวกเขาเกือบเหมือนกันดังนั้นเราจึงไม่สามารถเลือกทางเลือกตามข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 ขั้นตอนภายในตัวอย่างข้อมูลเราต้องย้อนกลับไปในการพิจารณาอื่น ๆ หากเราเชื่อมั่นว่าการสร้างฐานในปัจจุบันเป็นเรื่องที่เหมาะสม การประมาณแนวโน้มของสิ่งที่เกิดขึ้นในช่วง 20 ปีที่ผ่านมาเราสามารถสร้างกรณีสำหรับโมเดล LES ด้วย 0 3 และ 0 1 ถ้าเราต้องการที่จะไม่เชื่อเรื่องว่ามีแนวโน้มในระดับภูมิภาคแล้วหนึ่งในโมเดล SES อาจ ง่ายกว่าที่จะอธิบายและยังจะให้มากขึ้น middl การคาดการณ์ e-of-the-road สำหรับถัดไป 5 หรือ 10 รอบระยะเวลาย้อนกลับไปด้านบนของหน้าประเภทของแนวโน้มการอนุมานที่ดีที่สุดในแนวนอนหรือเชิงเส้นหลักฐานเชิงประจักษ์ชี้ให้เห็นว่าถ้าข้อมูลได้รับการปรับแล้วถ้าจำเป็นสำหรับอัตราเงินเฟ้อแล้ว มันอาจจะไม่ระมัดระวังในการคาดการณ์แนวโน้มเชิงเส้นระยะสั้นมากไปไกลในอนาคตแนวโน้มที่เห็นได้ชัดในวันนี้อาจลดลงในอนาคตเนื่องจากสาเหตุที่แตกต่างกันเช่นล้าสมัยของผลิตภัณฑ์การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นและ downturns วัฏจักรหรือ upturns ในอุตสาหกรรมด้วยเหตุนี้ชี้แจงอย่างง่าย การทำให้เรียบมักจะมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวอย่างอื่น ๆ ที่คาดไว้แม้ว่าจะมีการคาดเดาแนวโน้มในแนวนอนที่ไร้เดียงสาการปรับเปลี่ยนรูปแบบการปรับลดความลาดเอียงของแบบจำลองการแกว่งแบบเชิงเส้นแบบเชิงเส้นก็มักใช้ในทางปฏิบัติเพื่อแนะนำโน้ตของอนุรักษนิยมในการคาดการณ์แนวโน้ม รูปแบบ LES สามารถใช้เป็นกรณีพิเศษของรูปแบบ ARIMA โดยเฉพาะ ARIMA 1,1,2 model. It สามารถคำนวณช่วงความเชื่อมั่น arou การคาดการณ์ในระยะยาวครั้งที่ผลิตโดยแบบจำลองการทำให้เป็นรูปแบบเลขแจงโดยพิจารณาว่าเป็นกรณีพิเศษของโมเดล ARIMA ระวังให้ซอฟต์แวร์ทั้งหมดคำนวณระยะเวลาความเชื่อมั่นสำหรับโมเดลเหล่านี้ได้อย่างถูกต้องความกว้างของช่วงความเชื่อมั่นขึ้นอยู่กับ i ข้อผิดพลาด RMS ของรุ่น ii ประเภท ของการเรียบง่ายหรือเชิงเส้น iii ค่าของการทำให้ราบเรียบคงที่ s และ iv จำนวนรอบระยะเวลาก่อนที่คุณจะคาดการณ์โดยทั่วไประยะห่างกระจายออกได้เร็วขึ้นตามที่ได้รับขนาดใหญ่ในรูปแบบ SES และพวกเขากระจายออกได้เร็วขึ้นมากเมื่อเส้นตรงมากกว่าง่าย เรียบใช้หัวข้อนี้จะกล่าวถึงต่อไปในส่วนแบบ ARIMA ของบันทึกย่อกลับไปด้านบนของหน้า