Previsão por Smoothing Techniques. This site é uma parte do JavaScript E-labs objetos de aprendizagem para a tomada de decisão Outros JavaScript nesta série são classificados em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. A série de tempo é uma seqüência de observações que São ordenados no tempo Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória Existem métodos para reduzir de cancelar o efeito devido à variação aleatória Técnicas amplamente utilizadas são suavização Estas técnicas, quando devidamente aplicada, revela mais claramente as tendências subjacentes. Introduza a série de tempo em ordem de linha em sequência, começando pelo canto superior esquerdo e o parâmetro s, e depois clique no botão Calcular para obter uma previsão de um período antecipado. As caixas de papel não são incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados use a tecla Tab não seta ou digite keys. Features de séries temporais, que podem ser revelados por examini O seu gráfico com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias de Movimentação As médias móveis classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries de tempo. São utilizadas para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, Mais suave ou até mesmo enfatizar certos componentes informacionais contidos na série temporal. Suavização exponencial Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada Considerando que nas médias móveis as observações passadas são ponderadas igualmente, suavização exponencial atribui ponderes exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece Em outras palavras, as observações recentes são dadas relativamente mais peso na previsão do que as observações mais velhas Double Exponential Smoothing é melhor em lidar com tendências Triple suavização exponencial é melhor no tratamento de tendências parabola. Uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante alisamento a corresponde aproximadamente a um simples Média móvel de comprimento, Período n, onde a e n estão relacionados por. A 2 n 1 OR n 2 - a a. Assim, por exemplo, uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0 1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias E Uma média móvel simples de 40 dias corresponderia grosso modo a uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0 04878. Suavização de suavização exponencial linear Suponha que a série temporal seja não sazonal mas exiba a tendência O método de Holt estima tanto a corrente Nível e a tendência atual. Notice que a média móvel simples é caso especial da suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de Alpha-Alpha 2.Para a maioria dos dados comerciais um parâmetro Alpha menor que 0 40 é muitas vezes No entanto, pode-se realizar uma busca de grade do espaço de parâmetro, com 0 1 a 0 9, com incrementos de 0 1 Então o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio MA Error. How comparar vários métodos de alisamento Embora lá São indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla consiste em utilizar a comparação visual de várias previsões para avaliar a sua exactidão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, deve traçar usando, por exemplo, Excel no mesmo gráfico Os valores originais de uma variável de série de tempo e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as Previsões Passadas por Técnicas de Suavização JavaScript para obter os valores de previsão anteriores com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os ótimos, ou mesmo perto de valores ótimos por tentativa e erros para os parâmetros. A única suavização exponencial enfatiza a perspectiva de curto alcance que Define o nível para a última observação e é baseado na condição de que não há tendência A regressão linear , Que se ajusta a uma linha de mínimos quadrados para os dados históricos ou dados históricos transformados, representa a faixa de longo prazo, que é condicionada à tendência básica Holt s linear exponencial suavização capta informações sobre tendência recente Os parâmetros no modelo de Holt s é níveis-parâmetro que Deve ser diminuída quando a quantidade de variação de dados é grande e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção da tendência recente é apoiada pelo causal alguns fatores. Previsão de curto prazo Observe que cada JavaScript nesta página fornece um passo à frente Previsão Para obter uma previsão em duas etapas, basta adicionar o valor previsto ao final dos dados da série de tempo e, em seguida, clicar no mesmo botão Calcular. Você pode repetir esse processo algumas vezes para obter as previsões de curto prazo necessárias. Exponential Smoothing Explained. Copyright O conteúdo é protegido por direitos autorais e não está disponível para republication. When pessoas primeiro encontrar o termo suavização exponencial eles podem pensar t Hat soa como um inferno de um lote de alisamento qualquer suavização é Eles então começam a imaginar um cálculo matemático complicado que provavelmente requer um grau em matemática para entender e espero que haja uma função incorporada Excel disponível se eles nunca precisam fazê-lo A realidade da suavização exponencial é muito menos dramática e muito menos traumática. A verdade é que o alisamento 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 simples cálculo é realmente Um pouco complicado. Para entender a suavização exponencial, que ajuda a começar com o conceito geral de alisamento e um par de outros métodos comuns utilizados para conseguir alisamento. Qual é o alisamento. Smoothing é um processo muito comum estatística De fato, encontramos regularmente dados suavizados Em várias formas em nossas vidas do dia-a-dia Toda vez que você usa uma média para descrever algo, você está usando um número suavizado Se você acha Sobre o porquê você usa uma média para descrever algo, você vai rapidamente entender o conceito de suavização Por exemplo, acabamos de experimentar o inverno mais quente no registro Como podemos quantificar isso 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 em torno de 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 remove todos Este saltando em torno dos dados para que possamos mais facilmente comparar um inverno para o próximo Remoção do salto em torno dos dados é chamado de suavização, e neste caso, podemos apenas usar uma média simples para realizar a suavização. Na previsão da demanda, usamos Suavização para remover o ruído de variação aleatória 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 o futuro de O ruído na demanda é o mesmo conceito que o saltar diariamente dos dados de temperatura Não surpreendentemente, a maneira a mais comum as pessoas removem o ruído da história de demanda é usar uma média simples ou mais especificamente, uma média móvel Uma média móvel apenas usa um 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 Em 1º de junho, estarei usando a demanda de fevereiro, março, abril e maio. Média móvel ponderada. Ao usar uma média, estamos aplicando o mesmo peso de importância a cada valor no conjunto de dados. Na movimentação de 4 meses Média, cada mês representou 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 maior impacto em sua previsão. Adaptar o nosso cálculo de média móvel para aplicar vários pesos a cada período para obter os resultados desejados Nós expressamos esses pesos como percentagens, eo total de todos os pesos para todos os períodos deve somar 100 Por isso, 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 encontrar temos 65 restantes para dividir sobre os outros 3 períodos Por exemplo, podemos acabar 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 restante peso calculado subtraindo o mais Peso de período 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 conhecido como o fator de suavização também chamado de constante de suavização It ess Assim, 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 o quanto de peso a aplicar a cada período anterior, o fator de suavização é usado para fazer automaticamente that. So aqui vem a parte exponencial Se usarmos 35 como o factor de alisamento, a ponderação da procura do período mais recente será 35 A ponderação do próximo período mais recente s exigir o período antes do mais recente será 65 de 35 65 vem de subtrair 35 de 100 Isso equivale a 22 75 ponderação para esse período, se você fizer a matemática. O próximo período mais recente s demanda será 65 de 65 de 35, o que equivale a 14 79 O período antes que será ponderado como 65 de 65 de 6 5 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 particular. Você provavelmente Pensando que s que olha como um monte de matemática Mas a beleza do cálculo de alisamento exponencial é que, em vez de ter que recalcular contra cada período anterior cada vez que você começa um novo período s demanda, você simplesmente usar a saída do cálculo exponencial suavização de O período anterior para representar todos os períodos anteriores. Você está confuso ainda Isso fará mais sentido quando olharmos para o cálculo real. Tipicamente, nós nos referimos à saída do cálculo de suavização exponencial como o próximo período previsto Na realidade, a previsão final precisa de um Pouco mais trabalho, mas para os fins deste cálculo específico, vamos referir-se a ele como a previsão. O cálculo de alisamento exponencial é a seguinte. O período mais recente s Demanda multiplicada pelo fator de suavização PLUS A previsão do período mais recente multiplicada por uma menos o fator de suavização. Demanda do período mais recente S o fator de suavização representado em forma decimal de modo que 35 seria representado como 0 35 F a previsão do período mais recente A saída do cálculo de suavização a partir do período anterior. OR assumindo um fator de suavização de 0 35.It doesn t get muito mais simples do que that. As você pode ver, tudo o que precisamos para as entradas de dados aqui são a demanda do período mais recente s eo Período mais recente previsão Nós aplicamos o factor de suavização de ponderação para a demanda do período mais recente s da mesma maneira que faria no cálculo da média móvel ponderada Depois, aplicamos a ponderação restante 1 menos o fator de suavização para a previsão do período mais recente. A previsão do período mais recente foi criada com base na demanda do período anterior e na previsão do período anterior, baseada na demanda do período anterior e na previsão para o período Antes disso, que se baseava na demanda do período anterior e na previsão para o período anterior, que se baseava no período anterior. Bem, você pode ver como a demanda de todos os períodos anteriores é representada no cálculo sem Realmente voltando e recalculando anything. And isso é o que levou a popularidade inicial de suavização exponencial Não foi porque ele fez um trabalho melhor de suavização do que a média móvel ponderada, foi porque era mais fácil de calcular em um programa de computador E, porque você Didn t necessidade de pensar sobre o que a ponderação para dar períodos anteriores ou quantos períodos anteriores para usar, como você faria na média móvel ponderada E, porque ele soou mais frio do que a média móvel ponderada. Na verdade, poderia ser argumentado que a média móvel ponderada Fornece maior flexibilidade, uma vez que você tem mais controle sobre a ponderação de períodos anteriores A realidade é que qualquer um destes pode fornecer resultados respeitáveis, então por que não ir com mais fácil e mais fria soun Ding. Exponential Smoothing em Excel. Vamos ver como isso seria realmente olhar em uma planilha com dados reais. Copyright conteúdo é protegido por direitos autorais e não está disponível para republication. In Figura 1A, temos uma planilha Excel com 11 semanas de demanda , E uma previsão exponencial suavizada calculada a partir dessa demanda Ive usado 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 L3 C1 L4 1- C1 Portanto, as únicas entradas diretas para este cálculo são a demanda Celular L3 do período anterior, a célula L4 do período anterior e a célula C1 do coeficiente de suavização, mostrada como referência de célula absoluta C1.Quando iniciamos um cálculo exponencial de suavização , Precisamos de ligar manualmente o valor para a primeira previsão Assim, na célula B4, em vez de uma fórmula, acabamos de digitar a demanda a partir do mesmo período que a previsão Na Célula C4 temos o nosso primeiro cálculo de suavização exponencial B3 C1 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 vê-lo é baseado na célula de previsão do período anterior s eo período anterior s Assim, cada cálculo de suavização exponencial subsequente herda a saída do cálculo de suavização exponencial anterior. É assim que a demanda de cada período anterior é representada no cálculo do período mais recente, mesmo que esse cálculo não faça referência direta a esses períodos anteriores. Se você deseja obter Você pode usar a função de precedentes de rastreamento do Excel Para fazer isso, clique em Célula M4 e, em seguida, na barra de ferramentas da faixa de opções Excel 2007 ou 2018 clique na guia Fórmulas e clique em Rastreamento Precedentes Ele desenhará linhas de conector para o primeiro nível de precedentes, Mas se você continuar clicando em Trace Precedents, irá desenhar linhas de conector para todos os períodos anteriores para mostrar as relações herdadas. Agora vamos ver o que a suavização exponencial fez por nós. Figura 1B Mostra um gráfico de linha de nossa demanda e previsão Você caso ver como a previsão exponencial suavizada remove a maior parte do jaggedness a saltar em torno da demanda semanal, mas ainda consegue seguir o que parece ser uma tendência ascendente na demanda Você também vai notar que o 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 alisamento Sempre que você usar alisamento quando uma tendência está presente sua previsão ficará atrás da tendência Isso é verdadeiro para qualquer técnica de suavização De fato, se continuássemos com 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 de queda. Saída do cálculo exponencial alisamento que chamamos de uma previsão, ainda precisa de algum trabalho mais Há muito mais a previsão do que apenas alisar as colisões da demanda Nós precisamos Fazer ajustes adicionais para coisas como tendência lag, sazonalidade, eventos conhecidos que podem efeito demanda, etc Mas tudo o que está além do escopo deste artigo. Você provavelmente também correr em termos como dupla exponencial suavização e tripla exponencial suavização Estes termos são Um pouco enganador desde que você não está re-suavização da demanda várias vezes você poderia se você quiser, mas que não é o ponto aqui Estes termos representam usando suavização exponencial em elementos adicionais da previsão Assim, com suavização exponencial simples, você está alisando a base , Mas com dupla exponencial suavização você está suavizando a demanda base mais a tendência, e com tripla exponencial alisamento você está suavizando a demanda base mais a tendência mais a sazonalidade. A outra pergunta mais comumente questionado sobre suavização exponencial é onde eu 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 o melhor resu Lts Existem cálculos que podem definir automaticamente e alterar o factor de suavização Estes caem sob o termo alisamento adaptativo, mas você precisa ter cuidado com eles Não há simplesmente nenhuma resposta perfeita e você não deve cegamente implementar qualquer cálculo sem ensaios minuciosos e desenvolver uma análise aprofundada A compreensão do que esse cálculo faz Você também deve executar cenários de simulação para ver como esses cálculos reagem às mudanças de demanda que podem não existir atualmente nos dados de demanda que você está usando para testar. O exemplo de dados que eu usei anteriormente é um exemplo muito bom de Uma situação em que você realmente precisa para 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 ficou em grande problema no passado não tão distante quando suas configurações de software que foram ajustadas para um Economia em crescimento não reagiu bem quando a economia começou a estagnar ou encolher Coisas como esta acontecem quando você não entende E o que o seu software de cálculos está realmente fazendo Se eles entendessem seu sistema de previsão, eles teriam sabido que eles precisavam pular e mudar algo quando havia mudanças dramáticas súbitas para seus negócios. Então lá você tem o básico de suavização exponencial explicado Saber mais sobre o uso de suavização exponencial em uma previsão real, confira o meu livro Gestão de Estoques Explained. Copyright conteúdo é protegido por direitos de autor e não está disponível para republication. Dave Piasecki é proprietário operador de Inventário Operations Consulting LLC uma empresa de consultoria que presta serviços relacionados com Gestão de inventário, manuseio de materiais e operações de armazém. Ele tem mais de 25 anos de experiência em gerenciamento de operações e pode ser alcançado através do seu site, onde ele mantém informações adicionais relevantes. My Business. Exponential Moving Average - EMA. BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA. As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e Re usados para criar indicadores como a divergência de média móvel convergência MACD eo oscilador PPO preço Em geral, os EMAs de 50 e 200 dias são usados como sinais de tendências de longo prazo. Traders que empregam análise técnica encontrar médias móveis muito úteis e Perspicazes quando aplicadas corretamente, mas causam estragos quando usadas indevidamente ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis normalmente usadas na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Conseqüentemente, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem confirmar Um movimento de mercado ou para indicar sua força Muitas vezes, no momento em que uma linha de indicador de média móvel fez uma mudança para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou Um EMA serve para aliviar esse dilema para Uma certa extensão Como o cálculo EMA coloca mais peso nos dados mais recentes, ele abraça a ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido Th É desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando o EMA. Like todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada a linha de indicador EMA também mostrará Uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência para baixo Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima Por exemplo, como a ação de preço de um forte A tendência de alta começa a nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha de indicador aplana ea taxa de mudança é zero. Por causa do efeito retardado, por este ponto, ou Mesmo algumas barras antes, a ação do preço deve já ter invertido. Conseqüentemente segue que observar uma diminuição consistente na taxa de mudança do EMA poderia mesmo ser usado como um indicador que poderia contrariar mais o dilema causado pelo atraso O EMA é mais comumente usado em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos de mercado significativos e para avaliar a sua validade Para os comerciantes que comerciam intraday e mercados em rápido movimento, a EMA é mais aplicável Muitas vezes os comerciantes usam EMAs Para determinar um viés de negociação Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, estratégia de um comerciante intraday pode ser o comércio apenas a partir do lado longo em um gráfico intraday.
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