3ª Generación media móvil de 3ª Generación Indicador promedios móviles de media móvil basada en la de Nyquist-Shannon teorema de señal. Matemáticamente sugiere tener el retraso mínimo posible. Menos retraso que los promedios generales y segunda generación Ehlers promedios cero lag similares. Descargar Fig. 1. Comparación de las medias móviles. Los performes promedio de 3ª generación con mejores mínimo retraso en comparación con el resto de los promedios. Todos los promedios se llevaron a cabo con el mismo tamaño de la ventana 21. Los datos representan 3x60 puntos de datos con una distribución de Gauss alrededor de 100 y 200 y una desviación estándar de 5 puntos. Fórmulas como en 2011. Drschner aplicación EMA basado en el algoritmo MetaTrader 4, segunda generación utiliza Ehler (2001) de corrección, 3ª generación se basa en el teorema de Nyquist-Shannon como se indica en Drschner (2011) con lambda de 4. Las medias móviles de la tercera generación Las medias móviles se supone que para suavizar los datos y para eliminar el ruido y la información inútil. variantes medias múltiples se utilizan ampliamente, por ejemplo media móvil simple (SMA) o exponencial de media móvil (EMA) (Wikipedia, Medias Móviles, 2011). Un reto es que las medias móviles introducen un retardo, es decir, la curva suavizada sigue la tendencia general más tarde (véase la Fig. 1). medias móviles de adaptación como VIYDA (Chande 1992 Brown) y Kaufman adaptativo de media móvil (KAMA) (Kaufmann, 1995) trataron de resolver este problema mediante la incorporación de variables dinámicas. En 2001, J. Ehler introdujo un concepto general basada en la teoría de la señal de la que nos referimos como promedios de segunda generación (Ehler, 2001). Aquí, el supuesto básico es que las series de tiempo se compone de un número limitado de la superposición de las fases de señales que harían teoría de la señal aplicable (Ehler, 2001 Huang, et al. 1998). En 2011, M. G. Drschner declaró que bajo la teoría de la señal Modelo - el teorema de Nyquist-Shannon (Wikipedia, Nyquist, 2008) debe ser aplicada (Drschner, 2011). En su trabajo, Drschner se indica que los promedios de acuerdo con estos criterios tendrían menos teóricamente posible desfase y les denomina tercera generación de medias móviles. Indicador ParameterTriple Media Móvil Exponencial: El indicador TEMA Actualizado: 25 Abril 2016 a las 2:55 triple media móvil exponencial. o TEMA. es un tipo de media móvil exponencial desarrollado por Patrick Mulloy en 1994. Uno de los problemas comunes de la negociación con la EMA o osciladores siempre ha sido el tema inevitable de desfase encontrado en las decisiones comerciales. El TEMA fue desarrollado con el fin de hacer frente a este problema. Tomando el promedio móvil del precio suaviza las fluctuaciones a corto plazo. ¿Pero qué sucede si tuviéramos que tomar la EMA de la EMA para suavizar doblemente la acción del mercado No es difícil ver que el nuevo MA crearía una imagen aún más suave de la acción del precio, por lo que es posible identificar las tendencias y los cambios con una mayor grado de claridad. El genio del TEMA, sin embargo, no está en esta idea de tomar EMA sucesivas de EMA, pero en el término retraso añadido a la fórmula para hacer frente a la cuestión de las señales retardadas. La tabla de arriba de los movimientos mensuales de precios en el par EURUSD muestra claramente el gran poder de TEMA (línea azul fina). En los cuatro reveses entre agosto de 2005 y abril de 2010, el indicador de TEMA emite señales que sufren de muy poco retraso. Por ejemplo, la distribución de la pauta gama existente en los pocos meses después de agosto de 2005 es una señal casi de inmediato por una inversión coincidente del indicador, con el fuerte empuje del movimiento del precio igualado por la clara tendencia establecida en el indicador. El mismo patrón se observa en las posteriores recuperaciones en junio de 2008 y marzo de 2009, aunque los dos últimos son coincidentes con gran volatilidad que reducen la importancia de las alertas emitidas por el indicador. No obstante, existen claras oportunidades, donde el precio cruza por encima o por debajo del TEMA, o donde una línea se transforma en una curva. El cálculo de la media móvil exponencial triple se calcula según la siguiente fórmula: Todo lo que el comerciante tiene que ver con el fin de calcular el valor de TEMA es decidir el período del indicador. Por ejemplo, cuando se determina que el plazo será de 5 días, el indicador se calculará la EMA en los datos de precios de primas. Después de eso, se considera la nueva EMA como si fuera el nuevo gráfico de la acción del precio, y tomar una segunda EMA de la misma. Este segundo valor se denomina también el doble EMA o DEMA. Finalmente, un tercer EMA de la DEMA se calculará y los valores se enchufa en la fórmula anterior para llegar al valor del indicador. En los párrafos anteriores nos han mencionado que la TEMA trata de la cuestión de retraso de las medias móviles exponenciales más mediante la adición de un nuevo plazo para el cálculo. Este nuevo término es el doble EMA (que es el de la EMA EMA) con el signo menos en la fórmula. Restando este término de la suma de la EMA y la triple EMA multiplicado por tres, el indicador se desplaza hacia la derecha, mientras que al mismo tiempo se reduce la volatilidad también. Estrategia TEMA es una herramienta poderosa y puede ser utilizado con la misma eficiencia en un enfoque simple y monolítica que perseguir la tendencia en un contexto de largo plazo, ya que se puede utilizar para el comercio movimientos a corto plazo en un régimen de comercio de complejo. El indicador es un indicador de tendencia. A la luz de su tendencia a suavizar las distorsiones a corto plazo, será difícil de usar en un mercado que van donde las fluctuaciones a corto plazo dentro de los confines del rango de patrones crean las mayores oportunidades comerciales. En general, cuanto más tiempo dure la tendencia, más fácil es para que el comercio con TEMA. En una tendencia más duradera podemos ignorar los períodos de volatilidad, y las señales del indicador son más fáciles de usar. A la inversa, el más volátil que la tendencia es, menos utilizable este indicador se convierte. Se puede combinar con varios osciladores para aprovechar los horarios de fluctuaciones bruscas como las fases de entrada / salida para el comercio, y también se puede utilizar herramientas adicionales para evaluar la volatilidad por separado. Una combinación del MACD modificado con este indicador (donde reemplaza los EMA ordinarios utilizados para suavizar el precio) es especialmente popular entre algunos comerciantes. Resumen Las ventajas de incorporar la triple media móvil exponencial en su estrategia son numerosas. Es mucho más fácil de identificar las tendencias con él, no hay ningún problema de retraso, y el uso del indicador no es diferente que el uso de cualquier media móvil simple o exponencial. Las desventajas de la TEMA, por otra parte, son que es demasiado rápido para sugerir un cambio en el momento, y que las señales claras y fuertes que da sobre la acción del precio no siempre puede coincidir con una igualmente simple y de fácil - configuración del mercado de comercio. El propósito principal de usar el indicador de TEMA está filtrando volatilidad. Cuando el operador desea centrarse en una tendencia duradera, fuerte y creíble con una simple estrategia siguiente tendencia TEMA es una herramienta de valor incalculable, y con frecuencia es posible depender de ello por sí solo para la generación de señales de comercio de acciones concretas. Sin embargo, en los casos en que la volatilidad es un problema importante, TEMA, no puede ser una gran opción, especialmente si no se utiliza en conjunción con las Bandas de Bollinger, la herramienta o la desviación estándar para analizar el riesgo que representan un mercado altamente volátil. Declaración de riesgo: el comercio de divisas con apalancamiento conlleva un alto nivel de riesgo y podría no ser adecuado para todos los inversores. Existe la posibilidad de que podría perder más que su depósito inicial. El alto grado de apalancamiento puede trabajar en contra de usted, así como para la generación you.3rd media móvil de 3ª Generación Media Móvil mdash indicador de MetaTrader es una versión avanzada de la norma media móvil (MA), que implementa un procedimiento bastante simple retraso de la reducción basa en el período más largo MA. El método fue descrito por primera vez por M. Duerschner en su artículo Gleitende Durchschnitte 3.0 (en alemán). La versión presentada utiliza 2. lambda que proporciona la mejor posible retraso de la reducción. lambda mayor aumenta similitud con la media móvil clásico. El indicador está disponible para las versiones MT4 y MT5. Se doesn39t requiere el uso de cualquier DLL. Los parámetros de entrada MAPeriod (por defecto 50) mdash un período de la media móvil de tercera generación. MAMethod (por defecto 1) Método mdash de la media móvil. SMA 0 Mdash, 1 EMA Mdash, 2 mdash SMMA, 3 mdash LWMA. MAAppliedPrice (por defecto 5) mdash precio aplica para la media móvil. 0 mdash PRICECLOSE, 1 mdash PRICEOPEN, 2 PRICEHIGH Mdash, 3 mdash PRICELOW, 4 PRICEMEDIAN Mdash, 5 mdash PRICETYPICAL, 6 mdash PRICEWEIGHTED. Como se ve, el MA de 3ª Generación (línea roja) ofrece un poco menos retraso que la EMA convencional (línea azul) y reacciona con el precio cambia más rápidamente. Desafortunadamente, todavía es propensa a la zaga y puede producir señales falsas. Puede utilizar la 3ª Generación Mover indicador de cambio promedio de la misma como el estándar en movimiento mdash medio para detectar la dirección de la tendencia actual. Este indicador se utiliza para la negociación de la ajustable asesor experto MA 3G para MetaTrader. Descargas: Discusión: MetaTrader asesores expertos Aquí puede descargar MT4 y MT5 de expertos asesores (o EAS) que se pueden utilizar con la plataforma de operaciones MetaTrader Forex para mejorar sus resultados de intercambio de divisas combinándolo con el comercio automatizado o de expertos que asesora. Sólo los mejores estrategias incrustadas en asesores expertos se presentan aquí. Puede probar y cambiar libremente antes de usar en su cuenta real o demostración de la divisa. También se incluyen mis propios resultados de las pruebas para su información. Se seleccionaron todos los asesores expertos para llevar al menos 10 beneficio anual con una aspiración máxima no superior a la mitad de los beneficios anuales. You39ll necesita una cuenta con cualquiera de los corredores de Forex MetaTrader para utilizar cualquier MT4 EA presenta aquí. 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Los siguientes ejemplos muestran el procedimiento de cálculo para cada uno de los métodos de pronóstico disponibles, teniendo en cuenta un conjunto idéntico de datos históricos. Los siguientes ejemplos utilizan los mismos datos de ventas de 2004 y 2005 para producir una previsión de ventas de 2006. Además del cálculo de las previsiones, cada ejemplo incluye una previsión simulada de 2005 para un período de tres meses retención (19 procesamiento opción 3) que luego se utiliza para determinar el porcentaje de exactitud y la media de los cálculos de desviación absoluta (ventas reales en comparación con el pronóstico simulado). A.2 Previsión Criterios de Evaluación de Rendimiento En función de la selección de las opciones de tratamiento y sobre las tendencias y los patrones existentes en los datos de ventas, algunos métodos de predicción se obtienen mejores resultados que otras para un conjunto de datos histórica dada. Un método de pronóstico que es apropiado para un producto puede no ser apropiado para otro producto. También es poco probable que un método de pronóstico que ofrece buenos resultados en una etapa de un ciclo de vida de los productos seguirá siendo apropiada durante todo el ciclo de vida. Se puede elegir entre dos métodos para evaluar el rendimiento actual de los métodos de pronóstico. Estos son la desviación media absoluta (MAD) y Porcentaje de Precisión (POA). Ambos métodos de evaluación del desempeño requieren datos históricos de ventas para un período determinado de tiempo del usuario. Este período de tiempo se denomina un período de retención o períodos de mejor ajuste (PBF). Los datos de este periodo se utiliza como base para recomendar cuál de los métodos de pronóstico para usar en la fabricación de la próxima proyección de previsión. Esta recomendación es específica para cada producto, y puede cambiar de una generación a la siguiente previsión. Los métodos de evaluación de desempeño de dos de pronóstico se manifestaron en las páginas siguientes de los ejemplos de los doce métodos de pronóstico. A.3 Método 1 - Porcentaje especificado Durante el año pasado Este método multiplica los datos de ventas del año anterior por un factor especificado por el usuario, por ejemplo, 1,10 para un incremento de 10, o 0,97 para un 3 disminución. Requerido historial de ventas: Un año para el cálculo de la previsión más el número especificado por el usuario de los períodos de tiempo para evaluar la eficacia de previsiones (opción de proceso 19). A.4.1 Pronóstico Gama de cálculo de historial de ventas para usar en el cálculo de factor de crecimiento (procesamiento de la opción 2a) 3 en este ejemplo. Sumar los tres últimos meses del año 2005: 114 119 137 370 Suma los mismos tres meses del año anterior: 123 139 133 395 El factor calculado 370/395 0.9367 Calcular las previsiones: en enero de 2005, las ventas de 128 119.8036 0.9367 o aproximadamente 120 de febrero de 2005 ventas 0,9367 117 109.5939 o aproximadamente 110 de marzo de 2005 ventas 0,9367 115 107.7205 o aproximadamente 108 A.4.2 simulado Pronóstico Sum Cálculo de los tres meses de 2005, período anterior a retención (julio, agosto, septiembre): 129 140 131 400 Suma los mismos tres meses para el año anterior: 141 128 118 387 el factor calculado 400/387 1,033591731 Calcular el pronóstico simulado: en octubre de 2004 las ventas 123 1,033591731 127.13178 noviembre de 2004 las ventas 139 1,033591731 143,66925 de diciembre de 2004 la venta 133 1,033591731 137.4677 A.4.3 Porcentaje de POA precisión de cálculo ( 127.13178 143.66925 137.4677) / (114 119 137) 100 408.26873 / 370 100 110.3429 A.4.4 Desviación media absoluta MAD Cálculo (127.13178 - 143.66925 114 - 119 137.4677- 137) / 3 (13,13178 24,66925 0,4677) / 3 12,75624 A.5 Método 3 - el año pasado a este año Este método copia de datos de ventas del año anterior al año siguiente. Requerido historial de ventas: Un año para el cálculo de la previsión más el número de periodos de tiempo especificados para evaluar la eficacia de previsiones (opción de proceso 19). A.6.1 Cálculo Pronóstico Número de periodos que se incluirán en el promedio (procesamiento de la opción 4a) 3 en este ejemplo para cada mes del pronóstico, el promedio de los tres meses anteriores datos. las previsiones de enero: 114 119 137 370, 370/3 123,333 o 123 pronóstico de febrero: 119 137 123 379, 379/3 126,333 o 126 previsión de marzo: 137 123 126 379, 386/3 128,667 o 129 A.6.2 Cálculo simulado Pronóstico de octubre de de 2005 ventas (129 140 131) / 3 133.3333 noviembre de 2005, las ventas (140 131 114) / 3 128.3333 diciembre de 2005, las ventas (131 114 119) / 3 121.3333 A.6.3 Porcentaje del POA precisión de cálculo (133,3333 128,3333 121,3333) / (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Desviación media absoluta MAD Cálculo (133.3333 - 128.3333 114 - 119 121,3333 - 137) / 3 14.7777 A.7 Método 5 - aproximación lineal aproximación lineal calcula una tendencia basada en dos puntos de datos de historia de ventas. Esos dos puntos definen una línea de tendencia recta que se proyecta hacia el futuro. Utilizar este método con precaución, ya que las previsiones de largo alcance están apalancados por los cambios pequeños en tan sólo dos puntos de datos. Requerido historial de ventas: El número de períodos para incluir en la regresión (procesado de las opciones 5a), más 1 más el número de periodos de tiempo para evaluar la eficacia de previsiones (opción de proceso 19). A.8.1 Cálculo Pronóstico Número de períodos para incluir en la regresión (procesamiento de la opción 6a) 3 en este ejemplo para cada mes del pronóstico, añadir el incremento o disminución durante los períodos especificados antes del período de retención del período anterior. Promedio de los tres meses anteriores (114 119 137) / 3 123.3333 Resumen de los tres meses anteriores con peso estimado (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferencia entre los valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Ratio (12 22 32) - 2 3 14 de - 12 2 valor1 Diferencia / relación 23/2 11.5 valor2 media - relación valor1 123,3333 - 100,3333 11.5 2 Previsión (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100,3333 146,333 o 146 Pronóstico 5 11.5 100.3333 157.8333 ó 158 Pronóstico de 6 11.5 100.3333 169.3333 o 169 A.8.2 Cálculo simulado Pronóstico octubre de 2004, las ventas: Promedio de los tres meses anteriores (129 140 131) / 3 133.3333 Resumen de los tres meses anteriores con peso estimado (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferencia entre los valores 802 - 133.3333 (1 2 3) relación de 2 (12 22 32) - 2 3 14 de - 12 2 valor1 Diferencia / relación de 2/2 1 valor 2 media - relación valor1 133.3333 - 131.3333 Pronóstico 1 2 (1 n) valor1 valor2 4 1 131,3333 135,3333 de noviembre de 2004, las ventas promedio de los tres meses anteriores (140 131 114) / 3 128.3333 Resumen de los tres meses anteriores con peso estimado (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferencia entre el VALORES 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 valor1 Diferencia / relación -25.9999 / 2 -12.9999 Valor2 media - relación valor1 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Pronóstico 4 -12.9999 154.3333 102.3333 de diciembre de 2004, las ventas promedio de los tres meses anteriores ( 131 114 119) / 3 121.3333 Resumen de los tres meses anteriores con peso estimado (131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferencia entre los valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Valor1 Diferencia / Relación -11.9999 / 2 -5.9999 Valor2 media - relación valor1 121.3333 - (-5,9999) 2 133.3333 Pronóstico 4 (-5,9999) 133.3333 109.3333 A.8.3 Porcentaje de POA precisión de cálculo (135.33 102.33 109.33) / (114 119 137) 100 93,78 A.8.4 media absoluta MAD desviación de cálculo (135.33 - 102.33 114 - 119 109.33 - 137) / 3 21.88 A.9 Método 7 - Segundo Grado aproximación de regresión lineal determina los valores de a y b en la fórmula de previsión y a bx con el objetivo de ajustar una línea recta a los datos de historial de ventas. Segundo Grado aproximación es similar. Sin embargo, este método determina valores para a, b, y c en la fórmula pronóstico y a bx CX2 con el objetivo de ajuste de una curva a los datos de historial de ventas. Este método puede ser útil cuando un producto es en la transición entre las etapas de un ciclo de vida. Por ejemplo, cuando un nuevo producto se mueve de introducción a las etapas de crecimiento, la tendencia de las ventas puede acelerar. Debido al término de segundo orden, el pronóstico puede acercarse rápidamente el infinito o bajar a cero (dependiendo de si el coeficiente c es positivo o negativo). Por lo tanto, este método es útil sólo en el corto plazo. Especificaciones de pronósticos: Las fórmulas encuentra a, b, y c para ajustar una curva a exactamente tres puntos. Especifica n en la opción de proceso 7a, el número de períodos de tiempo de datos para acumular en cada uno de los tres puntos. En este ejemplo, n 3. Por lo tanto, los datos de ventas reales de abril a junio se combinan en el primer punto, Q1. Julio a septiembre se suman para crear la Q2, y de octubre a diciembre suma a la Q3. La curva se ajusta a los tres valores de Q1, Q2 y Q3. historia de las compras a realizar: 3 n períodos de cálculo de la previsión más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). Número de períodos para incluir (procesamiento de opción 7a) 3 en este ejemplo use las anteriores (3 n) meses en bloques de tres meses: Q1 (abril a junio) 125 122 137 384 Q2 (julio a septiembre) 129 140 131 400 T3 ( octubre a diciembre) 114 119 137 370 el siguiente paso consiste en calcular los tres coeficientes a, b, y c para ser utilizado en la fórmula de predicción y a bx CX2 (1) Q1 una CX2 bX (donde X 1) abc (2) Q2 un CX2 bX (donde X 2) un 4c 2b (3) Q3 un CX2 bX (donde X 3) una 3b 9c Resolver las tres ecuaciones simultáneamente para encontrar b, a, y c: Restar la ecuación (1) de la ecuación (2) y resuelve para b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Sustituto de esta ecuación para b en la ecuación (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c por último, sustituir estas ecuaciones para a y b en la ecuación (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (Q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 El método de segundo grado aproximación calcula a, b, y c de la siguiente manera: a Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 (370 - 400) (384 - 400) / 2 -23 ter (Q2 - Q1) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y un CX2 bX 322 85X (-23) X2 de enero a marzo de previsión (X4): (322 340 - 368) / 3 294/3 98 por período de abril a junio Previsión del (X5): (322 425 - 575) / 3 57,333 o 57 por período de julio a través de pronóstico de septiembre (X6): (322 510 - 828) / 3 1,33 o 1 por un periodo de octubre a diciembre (X7) (322 595-1127 / 3 -70 A.9.2 Cálculo simulado Pronóstico octubre, noviembre y diciembre de 2004 las ventas: Q1 (enero - marzo) 360 Q2 (abril a junio) 384 Q3 (julio a septiembre) 400 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) / 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 16/3 136 A.9.3 Porcentaje de POA precisión de cálculo (136 136 136) / (114 119 137) 100 110.27 A.9.4 Desviación media absoluta MAD de cálculo (136 - 114 136 - 119 136 - 137) / 3 13.33 A.10 Método 8 - Método El método flexible flexible (Porcentaje sobre n Meses antes) es similar al método 1, por ciento durante el año pasado. Ambos métodos se multiplican los datos de ventas de un período de tiempo anterior por el factor especificado por el usuario, a continuación, proyecto que se traducen en el futuro. En el método por ciento durante el año pasado, la proyección se basa en los datos del mismo período del año anterior. El método flexible añade la capacidad de especificar un período de tiempo que no sea el mismo período del año pasado para utilizar como base para los cálculos. factor de multiplicación. Por ejemplo, especifique 1.15 en la opción de proceso 8b para aumentar los datos del historial de ventas previas para el 15 Período de base. Por ejemplo, n 3 hará que el primer pronóstico que se basa en los datos de ventas en octubre de 2005. mínimo histórico de ventas: El usuario especifica el número de períodos de vuelta al período de base, más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión ( PBF). A.10.4 absoluta media MAD Desviación de cálculo (148 - 114 161 - 119 151 - 137) / 3 30 A.11 Método 9 - Weighted Moving Average El método de media móvil ponderada (WMA) es similar al método 4, de media móvil (MA) . Sin embargo, con la media móvil ponderada puede asignar pesos desiguales a los datos históricos. El método calcula un promedio ponderado de la historia reciente de ventas para llegar a una proyección para el corto plazo. Los datos más recientes se suelen asignar un peso mayor que los datos más antiguos, por lo que este hace WMA más sensible a los cambios en el nivel de ventas. Sin embargo, pronosticar el sesgo y los errores sistemáticos todavía se producen cuando el historial de ventas de productos exhibe una fuerte tendencia o patrón estacional. Este método funciona mejor para los pronósticos de corto alcance de los productos maduros en lugar de los productos en las etapas de crecimiento o de obsolescencia del ciclo de vida. n el número de periodos de la historia de ventas a utilizar en el cálculo de las previsiones. Por ejemplo, especifique n 3 en la opción de proceso 9a a utilizar los tres últimos períodos de base para la proyección en el próximo período de tiempo. Un valor grande de n (por ejemplo, 12) requiere más historial de ventas. Es el resultado de un pronóstico estable, pero será lento para reconocer los cambios en el nivel de ventas. Por otro lado, un pequeño valor de n (por ejemplo, 3) responderá más rápidamente a los cambios en el nivel de ventas, pero el pronóstico puede variar tan ampliamente que la producción no puede responder a las variaciones. El peso asignado a cada uno de los períodos de datos históricos. Los pesos asignados deben sumar a 1,00. Por ejemplo, cuando n 3, asignar pesos de 0,6, 0,3 y 0,1, con los datos más recientes de que reciban el mayor peso. Mínimo histórico de ventas requerido: n más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 118,7 119 - 137) / 3 13.5 A.12 Método 10 - Linear Smoothing Este método es similar al Método 9, media móvil ponderada (WMA). Sin embargo, en lugar de asignar arbitrariamente pesos a los datos históricos, se utiliza una fórmula para asignar los pesos que disminuyen linealmente y den 1,00. El método calcula entonces un promedio ponderado de la historia reciente de ventas para llegar a una proyección para el corto plazo. Como es el caso de todos lineal cambio de las técnicas de predicción promedio, el sesgo de previsión y los errores sistemáticos se producen cuando el historial de ventas de productos exhibe una fuerte tendencia o patrón estacional. Este método funciona mejor para los pronósticos de corto alcance de los productos maduros en lugar de los productos en las etapas de crecimiento o de obsolescencia del ciclo de vida. n el número de periodos de la historia de ventas a utilizar en el cálculo de las previsiones. Esto se especifica en la opción de proceso 10a. Por ejemplo, especifique n 3 en la opción de proceso 10b de usar los tres últimos períodos de base para la proyección en el próximo período de tiempo. El sistema asignará automáticamente los pesos a los datos históricos que descienden de manera lineal y la suma de 1.00. Por ejemplo, cuando n 3, el sistema asignará pesos de 0,5, 0.3333 y 0.1, con los datos más recientes de que reciban el mayor peso. Mínimo histórico de ventas requerido: n más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). A.12.1 Pronóstico de cálculo Número de períodos para incluir en promedio alisado (procesamiento de la opción 10a) 3 en este ejemplo de relación para un período anterior 3 / (n2 n) / 2 3 / (32 3) / 2 3/6 0,5 Ratio para dos períodos anteriores 2 / (n2 n) / 2 2 / (3 de 32) / 2 2/6 0,3333 .. Relación durante tres períodos anteriores 1 / (n2 n) / 2 1 / (32) 3/2 1/6 0.1666. . previsiones de enero: 137 0,5 119 114 1/3 1/6 127.16 ó 127 pronóstico de febrero: 127 0,5 137 119 1/3 1/6 129 previsión de marzo: 0,5 129 127 137 1/3 1/6 129,666 o 130 A.12.2 Previsión del cálculo simulado octubre de 2004, las ventas de 129 140 1/6 2/6 3/6 131 133.6666 de noviembre de 2004 de venta 140 131 1/6 2/6 3/6 114 124 diciembre de 2004, las ventas de 131 1/6 114 2/6 119 3/6 A.12.3 119,3333 Porcentaje de Precisión POA de cálculo (124 133.6666 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Desviación media absoluta MAD Cálculo (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.13 Método 11 - Suavizado exponencial Este método es similar al método 10, Linear Smoothing. En Linear Smoothing el sistema asigna ponderaciones a los datos históricos que descienden de manera lineal. En suavizado exponencial, el sistema asigna pesos que decaen exponencialmente. La ecuación de predicción de suavizado exponencial es: un pronóstico de ventas reales (anterior) (1 - a) Pronóstico El pronóstico anterior es un promedio ponderado de las ventas reales del periodo anterior y la previsión del período anterior. a es el peso aplicado a las ventas reales para el período anterior. (1 - a) es el peso aplicado a la previsión para el período anterior. Los valores válidos para un rango de 0 a 1 y por lo general se sitúan entre 0,1 y 0,4. La suma de los pesos es 1,00. un (1 - a) 1 Usted debe asignar un valor para la constante de alisamiento, a. Si no asigna valores para la constante de alisamiento, el sistema calcula un valor supuesto en base al número de períodos de la historia de ventas especificados en la opción de proceso 11a. un suavizado de la constante utilizado para calcular el valor medio regularizado para el nivel general o la magnitud de las ventas. Los valores válidos para un rango de 0 a 1. n el rango de datos del historial de ventas para incluir en los cálculos. Por lo general un año de datos historial de ventas es suficiente para estimar el nivel general de las ventas. Para este ejemplo, un valor pequeño para n (n 3) fue elegido con el fin de reducir los cálculos manuales necesarios para verificar los resultados. suavizado exponencial puede generar un pronóstico basado en tan sólo un punto de datos histórica. Mínimo histórico de ventas requerido: n más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). A.13.1 Pronóstico de cálculo Número de períodos de incluir en promedio alisado (procesamiento de la opción 11a) 3, y el factor alfa (procesamiento de la opción 11b) en blanco en este ejemplo un factor para los datos de ventas más antiguas 2 / (11), o 1 cuando alfa es especificado un factor para la 2ª datos más antiguos de ventas 2 / (12), o alfa cuando alfa se especifica un factor para la 3ª datos más antiguos de ventas 2 / (13), o alfa cuando alfa se especifica un factor de los datos de ventas más recientes 2 / (1 N), o alfa cuando se especifica alfa noviembre Sm. Avg. un (octubre Actual) (1 - a) Octubre Sm. Avg. 1 114 0 0 114 Sm diciembre. Avg. un (noviembre Actual) (1 - a) Noviembre Sm. Avg. 2/3 119 1/3 114 117.3333 enero Pronóstico un (diciembre real) (1 - a) Diciembre Sm. Avg. 2/4 2/4 137 117.3333 127.16665 127 o febrero previsiones de enero de Previsión 127 de marzo de previsiones de enero de Previsión 127 A.13.2 Pronóstico simulada Cálculo de julio de 2004 Sm. Avg. 2/2 129 129 agosto Sm. Avg. 2/3 140 1/3 129 136.3333 septiembre Sm. Avg. 2/4 131 2/4 136,3333 133,6666 octubre de 2004 las ventas septiembre Sm. Avg. 133.6666 agosto de 2004 Sm. Avg. 2/2 140 140 septiembre Sm. Avg. 2/3 131 1/3 140 134 octubre Sm. Avg. 2/4 2/4 114 134 124 de noviembre de 2004 las ventas septiembre Sm. Avg. 124 09 2004 Sm. Avg. 2/2 131 131 octubre Sm. Avg. 2/3 114 1/3 131 119.6666 noviembre Sm. Avg. 2/4 119 2/4 119,6666 119,3333 diciembre de 2004, las ventas de septiembre Sm. Avg. A.13.3 119,3333 Porcentaje de Precisión POA de cálculo (124 133.6666 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Desviación media absoluta MAD Cálculo (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.14 Método 12 - suavizado exponencial con tendencia y la estacionalidad Este método es similar al método 11, suavizado exponencial en la que un valor medio regularizado se calcula. Sin embargo, el método 12 también incluye un término en la ecuación de predicción para calcular una tendencia suavizada. El pronóstico se compone de un alisado promediado ajustado para una tendencia lineal. Cuando se especifica en la opción de proceso, el pronóstico también se ajusta por estacionalidad. un suavizado de la constante utilizado para calcular el valor medio regularizado para el nivel general o la magnitud de las ventas. Los valores válidos para el rango alfa de 0 a 1. b la constante de alisamiento utilizado para calcular el valor medio regularizado para el componente de la tendencia del pronóstico. Los valores válidos para la beta gama de 0 a 1. El que un índice estacional se aplica a la previsión de A y B son independientes entre sí. Ellos no tienen que añadir a 1,0. Mínimo requerido historial de ventas: dos años más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de previsión (PBF). Método 12 utiliza dos ecuaciones de suavizado exponencial y un promedio simple para calcular un valor medio regularizado, una tendencia suavizada, y un factor de temporada media simple. A.14.1 Pronóstico de cálculo A) Un MAD promedio suavizado exponencial (122.81 - 133.14 114 - 119 135.33 - 137) / 3 8.2 A.15 Evaluación de las previsiones Puede seleccionar los métodos de predicción para generar tanto como doce previsiones para cada producto. Cada método de pronóstico probablemente creará una proyección ligeramente diferente. Cuando se pronostica que las miles de productos, no es práctico para tomar una decisión subjetiva en relación con cuál de las previsiones para usar en sus planes para cada uno de los productos. El sistema evalúa automáticamente el rendimiento para cada uno de los métodos de previsión que se seleccionan, y para cada uno de los productos de predicción. Se puede elegir entre dos criterios de rendimiento, Desviación media absoluta (MAD) y Porcentaje de Precisión (POA). MAD es una medida del error de pronóstico. POA es una medida del sesgo de proyección. Ambas técnicas de evaluación de desempeño requieren datos del historial de ventas reales durante un período determinado de tiempo del usuario. Este período de la historia reciente se llama un período de retención o períodos mejor ajuste (PBF). Para medir el rendimiento de un método de pronóstico, utilizar las fórmulas de predicción para simular un pronóstico para el período de retención histórica. Normalmente habrá diferencias entre los datos de ventas reales y las previsiones para el período simulado retención. Cuando se seleccionan varios métodos de predicción, este mismo proceso se produce para cada método. Múltiples previsiones se calculan para el período de retención, y en comparación con el conocido historial de ventas para ese mismo periodo de tiempo. Se recomienda el método de pronóstico producir el mejor partido (mejor ajuste) entre el pronóstico y las ventas reales durante el período de retención para el uso en sus planes. Esta recomendación es específica para cada producto, y podría cambiar de una generación a la siguiente previsión. A.16 Mean absoluto Desviación (MAD) MAD es la media (o promedio) de los valores absolutos (o magnitud) de las desviaciones (o errores) entre los datos reales y de pronóstico. MAD es una medida de la magnitud media de errores de esperar, dado un método de pronóstico y la historia de datos. Dado que los valores absolutos son utilizadas en el cálculo, los errores positivos no anulan los errores negativos. Al comparar varios métodos de predicción, el uno con el MAD más pequeño ha demostrado ser el más fiable para que el producto para ese período de retención. Cuando el pronóstico es imparcial y los errores se distribuyen normalmente, hay una simple relación matemática entre MAD y otras dos medidas comunes de distribución, la desviación estándar y el error cuadrático medio: Porcentaje A.16.1 de Precisión (POA) Porcentaje de Precisión (POA) se una medida del sesgo de proyección. Cuando los pronósticos son siempre demasiado alto, los inventarios se acumulan y aumentan los costos de inventario. Cuando los pronósticos son consistentemente dos bajos, los inventarios se consumen y servicio al cliente declina. Un pronóstico que es de 10 unidades demasiado baja, entonces 8 unidades demasiado alto, a continuación, 2 unidades demasiado alto, sería un pronóstico imparcial. El error positivo de 10 es cancelado por errores negativos de 8 y 2. error real - Pronóstico Cuando un producto puede ser almacenado en el inventario, y cuando el pronóstico es imparcial, una pequeña cantidad de existencias de seguridad se puede utilizar para amortiguar los errores. En esta situación, no es tan importante para eliminar los errores de pronóstico, ya que es para generar pronósticos imparciales. Sin embargo, en las industrias de servicios, la situación anterior sería visto como tres errores. El servicio podría ser muy escaso en el primer período, a continuación, exceso de personal para los próximos dos períodos. En los servicios, a la magnitud de los errores de pronóstico suele ser más importante que es el sesgo de proyección. La suma en el período retención permite que los errores positivos para cancelar errores negativos. Cuando el total de ventas es superior a la total de pronóstico de ventas, la relación es superior a 100. Por supuesto, es imposible ser más de 100 precisa. Cuando un pronóstico es imparcial, la relación POA será 100. Por lo tanto, es más deseable ser 95 precisa que sea 110 precisa. Los criterios POA seleccionar el método de pronóstico que tiene una relación más cercana a 100. 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