เฮนเดอ -5 จุด ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่

เฮนเดอ -5 จุด ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่

ที่ดีที่สุด จากอัตราแลกเปลี่ยน เงิน การจัดการ ซอฟต์แวร์
Binary   ตัวเลือก หุ่นยนต์   YouTube
วัน ซื้อขาย อัตราแลกเปลี่ยน ฟอรั่ม


Forex- ซื้อขาย สี่ ชั่วโมง แผนภูมิ Forex- ผลิตภัณฑ์ ซิดนีย์ คัมมิน สต็อก ตัวเลือก 1500 หุ้น ตัวเลือก Can- คุณ ค้า -forex- โดยไม่ต้อง ใช้ประโยชน์ Forex- ที่ปรึกษา บริการ อินเดีย

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก: พื้นฐานหลายปีช่างเทคนิคพบปัญหาสองอย่างเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ปัญหาแรกอยู่ในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) นักวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่เชื่อว่าการดำเนินการด้านราคา การเปิดหรือปิดราคาหุ้นไม่เพียงพอที่จะขึ้นอยู่กับการคาดการณ์อย่างถูกต้องสัญญาณซื้อหรือขายของการกระทำแบบไขว้ MAs เพื่อแก้ปัญหานี้นักวิเคราะห์จึงกำหนดน้ำหนักให้มากที่สุดกับข้อมูลราคาล่าสุดโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (EMA) (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Exploring Average Moved Average Weighed) ตัวอย่างเช่นใช้ MA 10 วันนักวิเคราะห์จะใช้ราคาปิดของวันที่ 10 และคูณเลขนี้เป็น 10 วันที่เก้าโดยเก้าแปดวินาที วันโดยแปดและอื่น ๆ เพื่อแรกของ MA เมื่อรวมแล้วนักวิเคราะห์จะหารตัวเลขด้วยการเพิ่มตัวคูณ ถ้าคุณเพิ่มตัวคูณของตัวอย่าง MA 10 วันจำนวนเป็น 55 ตัวบ่งชี้นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (สำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาทำให้แนวโน้มโดดเด่น) ช่างเทคนิคหลายคนเชื่อมั่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (exponentially smoothed moving average - EMA) ตัวบ่งชี้นี้ได้รับการอธิบายด้วยวิธีต่างๆมากมายที่ทำให้นักเรียนและนักลงทุนสับสน บางทีคำอธิบายที่ดีที่สุดมาจาก John J. Murphys การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน (เผยแพร่โดย New York Institute of Finance, 1999): ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบเรียงตามที่อธิบายถึงปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ประการแรกค่าเฉลี่ยที่ได้รับการจัดแจงโดยการชี้แจงให้น้ำหนักที่มากขึ้นกับข้อมูลล่าสุด ดังนั้นจึงเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก แต่ในขณะที่ให้ความสำคัญน้อยกว่ากับข้อมูลราคาในอดีตจะรวมถึงการคำนวณข้อมูลทั้งหมดในชีวิตของเครื่องมือ นอกจากนี้ผู้ใช้ยังสามารถปรับน้ำหนักเพื่อให้น้ำหนักมากขึ้นหรือน้อยกว่ากับราคาวันล่าสุดซึ่งจะเพิ่มเป็นเปอร์เซ็นต์ของมูลค่าวันก่อนหน้า ผลรวมของค่าเปอร์เซ็นต์ทั้งสองจะเพิ่มขึ้นเป็น 100 ตัวอย่างเช่นราคาสุดท้ายของวันอาจมีการกำหนดน้ำหนัก 10 (.10) ซึ่งเพิ่มลงในน้ำหนักของวันก่อนหน้า 90 (.90) นี้จะช่วยให้วันสุดท้าย 10 ของน้ำหนักรวม ซึ่งจะเท่ากับค่าเฉลี่ย 20 วันโดยให้ราคาวันสุดท้ายมีมูลค่าน้อยกว่า 5 (.05) กราฟแสดงดัชนี Nasdaq Composite จากสัปดาห์แรกตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2543 ถึงวันที่ 1 มิถุนายน พ.ศ. 2544 ตามที่คุณเห็นได้ชัด EMA ซึ่งในกรณีนี้ใช้ข้อมูลราคาปิดผ่าน a ระยะเวลาเก้าวันมีสัญญาณขายที่ชัดเจนในวันที่ 8 กันยายน (มีเครื่องหมายลูกศรลงสีดำ) นี่เป็นวันที่ดัชนีทะลุแนว 4,000 จุด ลูกศรสีดำที่สองแสดงอีกขาลงที่ช่างเทคนิคกำลังคาดหวัง Nasdaq ไม่สามารถสร้างปริมาณและดอกเบี้ยได้เพียงพอจากนักลงทุนรายย่อยเพื่อทำลายเครื่องหมาย 3,000 จากนั้นก็พุ่งตัวลงสู่จุดต่ำสุดที่ 1619.58 ในวันที่ 4 เม. ย. แนวโน้มการขึ้นลงของวันที่ 12 เมษายนจะมีเครื่องหมายลูกศร ดัชนีปิดที่ 1,961.46 จุดและนักเทคนิคเริ่มเห็นผู้จัดการกองทุนสถาบันเริ่มที่จะรับข้อเสนอพิเศษบางอย่างเช่น Cisco, Microsoft และปัญหาด้านพลังงานบางส่วน (อ่านบทความที่เกี่ยวข้องของเรา: การย้ายซองจดหมายโดยเฉลี่ย: ปรับแต่งเครื่องมือการเทรดยอดนิยมและการตีกลับโดยเฉลี่ย) การวัดความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงปริมาณที่ต้องการสินค้าและการเปลี่ยนแปลงราคา ราคา. มูลค่าตลาดรวมของหุ้นทั้งหมดของ บริษัท ที่โดดเด่น มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดคำนวณจากการคูณ Frexit ย่อมาจาก quotFrench exitquot เป็นเศษเสี้ยวของคำว่า Brexit ของฝรั่งเศสซึ่งเกิดขึ้นเมื่อสหราชอาณาจักรได้รับการโหวต คำสั่งซื้อที่วางไว้กับโบรกเกอร์ที่รวมคุณลักษณะของคำสั่งหยุดกับคำสั่งซื้อที่ จำกัด ไว้ คำสั่งหยุดการสั่งซื้อจะ รอบการจัดหาเงินทุนที่นักลงทุนซื้อหุ้นจาก บริษัท ในราคาที่ต่ำกว่าการประเมินมูลค่าวางไว้ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ของการใช้จ่ายทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจและผลกระทบต่อผลผลิตและอัตราเงินเฟ้อ เศรษฐศาสตร์แบบ Keynesian ได้รับการพัฒนาแล้ว Model.sourceforge.openforecast.models Class WeightedMovingAverageModel แบบจำลองการคาดการณ์ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักขึ้นอยู่กับชุดเวลาที่สร้างเทียมซึ่งค่าในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ จะถูกแทนที่ด้วยค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของค่านั้นและค่าสำหรับตัวเลขบางส่วน ของช่วงเวลาก่อนหน้า ตามที่คุณคาดเดาได้จากคำอธิบายรูปแบบนี้เหมาะที่สุดสำหรับข้อมูลชุดข้อมูลเวลาเช่นข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปตามช่วงเวลา เนื่องจากค่าคาดการณ์ของช่วงเวลาที่กำหนดเป็นค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของงวดก่อนหน้านี้การคาดการณ์จะล่าช้าไปกับการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่าที่สังเกตได้ (ขึ้นอยู่กับค่า) ตัวอย่างเช่นถ้าชุดข้อมูลมีแนวโน้มสูงขึ้นที่น่าสังเกตแนวโน้มการถดถอยเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยทั่วไปจะให้ค่าความถูกต้องของค่าตัวแปรที่อ้างอิง แบบจำลองเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเช่นเดียวกับโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่มีข้อได้เปรียบเหนือรูปแบบการคาดการณ์อื่น ๆ ในการทำให้จุดยอดและเสด็จ (หรือหุบเขา) เรียบขึ้นในชุดของข้อสังเกต อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับรุ่นเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ก็ยังมีข้อเสียอยู่หลายประการ โดยเฉพาะรุ่นนี้ไม่ได้สร้างสมการที่แท้จริง ดังนั้นจึงไม่ใช่สิ่งที่มีประโยชน์ในฐานะเครื่องมือคาดการณ์ในระยะปานกลาง สามารถใช้งานได้อย่างน่าเชื่อถือในการคาดการณ์ระยะเวลาไม่กี่แห่งในอนาคตเท่านั้น ตั้งแต่: 0.4 ผู้แต่ง: Steven R. Gould ฟิลด์ที่สืบทอดมาจากคลาส net.sourceforge.openforecast.models.AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่ WeightedMovingAverageModel (double weights) สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่โดยใช้น้ำหนักที่ระบุ คาดการณ์ (double timeValue) ส่งกลับค่าพยากรณ์ของตัวแปรอิสระตามค่าที่กำหนดของตัวแปรเวลาที่เป็นอิสระ getForecastType () ส่งคืนคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการคาดการณ์ประเภทนี้ getNumberOfPeriods () ส่งคืนจำนวนปัจจุบันของรอบระยะเวลาที่ใช้ในโมเดลนี้ getNumberOfPredictors () แสดงจำนวนของตัวพยากรณ์ที่ใช้โดยโมเดลต้นแบบ setWeights (double weights) ตั้งค่าน้ำหนักที่ใช้โดยโมเดลการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักนี้ให้มีน้ำหนักตามที่กำหนด toString () ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันรวมถึงพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ เมธอดสืบทอดมาจากคลาส net.sourceforge.openforecast.models.AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่โดยใช้น้ำหนักที่ระบุ สำหรับรูปแบบที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรเรียก init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่มีชุดข้อมูลจุดที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระ ขนาดของอาร์เรย์น้ำหนักใช้เพื่อกำหนดจำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก นอกจากนี้ช่วงเวลาล่าสุดจะได้รับน้ำหนักที่กำหนดโดยองค์ประกอบแรกของอาร์เรย์เช่นน้ำหนัก we0 ขนาดของอาร์เรย์น้ำหนักจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนงวดในอนาคตที่คาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก 50 วันเราจึงไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องด้วยระดับความถูกต้องใด ๆ ซึ่งคาดการณ์ได้มากกว่า 50 วันนับจากช่วงเวลาสุดท้ายที่มีข้อมูลอยู่ แม้การคาดการณ์ใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของช่วงนี้น่าจะไม่น่าเชื่อถือ โดยทั่วไปแล้วน้ำหนักที่ส่งผ่านไปยังตัวสร้างนี้ควรเพิ่มขึ้นเป็น 1.0 อย่างไรก็ตามหากสะดวกในการคำนวณหากน้ำหนักรวมเพิ่มขึ้นไม่เกิน 1.0 การใช้งานนี้จะให้น้ำหนักทั้งหมดตามสัดส่วนเพื่อให้รวมกันเป็น 1.0 พารามิเตอร์: น้ำหนัก - อาร์เรย์ของน้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อสังเกตในอดีตเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก WeightedMovingAverageModel สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่โดยใช้ตัวแปรชื่อเป็นตัวแปรอิสระและน้ำหนักที่ระบุ พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ น้ำหนัก - อาร์เรย์ของน้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อสังเกตในอดีตเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก WeightedMovingAverageModel สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่ ตัวสร้างนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้เฉพาะโดย subclasses (ดังนั้นจึงมีการป้องกัน) คลาสรองใด ๆ ที่ใช้คอนสตรัคเตอร์นี้ต้องเรียกใช้เมธอด setWeights (ที่มีการป้องกัน) ในการเริ่มต้นใช้งานน้ำหนักที่จะใช้โดยโมเดลนี้ WeightedMovingAverageModel สร้างแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักแบบใหม่โดยใช้ตัวแปรอิสระที่กำหนด พารามิเตอร์: independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้ setWeights ตั้งค่าน้ำหนักที่ใช้โดยแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักนี้ให้มีน้ำหนักตามที่กำหนด วิธีนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้เฉพาะโดย subclasses (จึงมีการป้องกัน) และเฉพาะร่วมกับ (ป้องกัน) constructor อาร์กิวเมนต์หนึ่ง. Subclass ที่ใช้คอนสตรัคอาร์กิวเมนต์หนึ่งอาร์กิวเมนต์ต้องเรียก setWeights ในภายหลังก่อนที่จะเรียกใช้เมธอด AbstractTimeBasedModel.init (net.sourceforge.openforecast.DataSet) เพื่อเริ่มต้นแบบ โดยทั่วไปน้ำหนักที่ส่งผ่านไปยังวิธีนี้ควรเพิ่มเป็น 1.0 อย่างไรก็ตามหากสะดวกในการคำนวณหากน้ำหนักรวมเพิ่มขึ้นไม่เกิน 1.0 การใช้งานนี้จะให้น้ำหนักทั้งหมดตามสัดส่วนเพื่อให้รวมกันเป็น 1.0 พารามิเตอร์: น้ำหนัก - อาร์เรย์ของน้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อสังเกตในอดีตเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก ส่งกลับค่าคาดการณ์ของตัวแปรตามสำหรับค่าที่กำหนดของตัวแปรเวลาที่เป็นอิสระ คลาสย่อยต้องใช้วิธีนี้ในลักษณะที่สอดคล้องกับรูปแบบการคาดการณ์ที่ใช้ Subclasses สามารถใช้เมธอด getForecastValue และ getObservedValue เพื่อดูการคาดการณ์และข้อสังเกตก่อนหน้าตามลำดับ ระบุโดย: การคาดการณ์ในชั้นเรียน AbstractTimeBasedModel พารามิเตอร์: timeValue - ค่าของตัวแปรเวลาที่ต้องใช้ค่าคาดการณ์ Returns: ค่าคาดการณ์ของตัวแปรตามสำหรับช่วงเวลาที่กำหนด การโยน: IllegalArgumentException - หากมีข้อมูลประวัติไม่เพียงพอ - ข้อสังเกตที่ส่งไปยัง init - เพื่อสร้างการคาดการณ์สำหรับค่าเวลาที่กำหนด getNumberOfPredictors แสดงจำนวนของตัวพยากรณ์ที่ใช้โดยโมเดลต้นแบบ Returns: จำนวนตัวทำนายที่ใช้โดยโมเดลต้นแบบ getNumberOfPeriods ส่งคืนจำนวนปัจจุบันของรอบระยะเวลาที่ใช้ในโมเดลนี้ ระบุโดย: getNumberOfPeriods ในคลาส AbstractTimeBasedModel Returns: จำนวนปัจจุบันของรอบระยะเวลาที่ใช้ในโมเดลนี้ getForecastType แสดงคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการพยากรณ์อากาศแบบนี้ ให้สั้นนี้ ควรใช้คำอธิบายเพิ่มเติมในวิธี toString ควรแทนที่นี้เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันรวมทั้งพารามิเตอร์ที่ได้รับที่ใช้ ระบุโดย: toString ในอินเทอร์เฟซ ForecastingModel การแทนที่: toString ในคลาสผลตอบแทนแบบ AbstractTimeBasedModel: การแสดงสตริงของรูปแบบการคาดการณ์ปัจจุบันและพารามิเตอร์ Parameter ปัจจัยตามฤดูกาล - เปอร์เซ็นต์ของความต้องการรายไตรมาสเฉลี่ยที่เกิดขึ้นในแต่ละไตรมาส ประมาณการรายปีสำหรับปีที่ 4 คาดว่าจะเป็น 400 หน่วย ประมาณการโดยเฉลี่ยต่อไตรมาสคือ 4004 100 หน่วย พยากรณ์โดยเฉลี่ยต่อเดือน ปัจจัยฤดูกาลที่คาดการณ์ วิธีการพยากรณ์สาเหตุเป็นไปตามความสัมพันธ์ที่ทราบหรือได้รับรู้ระหว่างปัจจัยที่คาดการณ์และปัจจัยภายนอกหรือภายในอื่น ๆ 1. การถดถอย (regression): สมการทางคณิตศาสตร์เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระตามตัวแปรอิสระอย่างน้อยหนึ่งตัวแปรที่เชื่อว่ามีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม 2. แบบจำลองทางเศรษฐมิติ: ระบบสมการถดถอยพึ่งพาซึ่งกันและกันซึ่งอธิบายบางส่วนของกิจกรรมทางเศรษฐกิจ 3. โมเดลอินพุท - เอาท์พุท: อธิบายการไหลจากภาคเศรษฐกิจหนึ่งไปสู่อีกเศรษฐกิจหนึ่งและคาดการณ์ปัจจัยการผลิตที่จำเป็นในการผลิตผลงานในภาคอื่น การจำลองแบบจำลองข้อผิดพลาดในการคาดการณ์พยากรณ์อากาศมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับการคาดการณ์สองประการที่ต้องคำนึงถึงคือ Bias และ Accuracy Bias - การคาดการณ์จะลำเอียงหากทำผิดพลาดในทิศทางเดียวมากกว่าวิธีอื่น - วิธีมีแนวโน้มที่จะต่ำกว่าการคาดการณ์หรือการคาดการณ์เกินคาด ความแม่นยำ - พยากรณ์ความถูกต้องหมายถึงระยะทางของการคาดการณ์จากความต้องการที่แท้จริงไม่สนใจทิศทางของข้อผิดพลาดนั้น ตัวอย่าง: สำหรับการคาดการณ์หกงวดและความต้องการที่เกิดขึ้นจริงได้รับการติดตามตารางต่อไปนี้แสดงความต้องการที่แท้จริง D t และความต้องการในการคาดการณ์ F t เป็นเวลา 6: ผลรวมสะสมของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ (CFE) -20 ค่าเฉลี่ยเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (MAD) 170 6 28.33 (MSE) 5150 6 858.33 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ 5150 6 29.30 Mean absolute เปอร์เซ็นต์ error (MAPE) 83.4 6 13.9 ข้อมูลแต่ละข้อให้ค่าพยากรณ์มีแนวโน้มที่จะเกินความต้องการโดยเฉลี่ยของข้อผิดพลาดต่อการคาดการณ์คือ 28.33 หน่วยหรือ 13.9 ของ การแจกแจงการสุ่มตัวอย่างความต้องการจริงของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์มีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 29.3 หน่วย เกณฑ์สำหรับการเลือกวิธีการคาดการณ์วัตถุประสงค์: 1. เพิ่มความถูกต้องและ 2. ลดขั้นต่ำอคติสำหรับการเลือกวิธีการคาดการณ์แบบอนุกรม เลือกวิธีที่ให้ค่าความลำเอียงที่เล็กที่สุดโดยวัดจากข้อผิดพลาดในการคาดการณ์สะสม (CFE) หรือให้ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่เล็กที่สุด (MAD) หรือให้สัญญาณการติดตามที่เล็กที่สุดหรือสนับสนุนความเชื่อมั่นของผู้บริหารเกี่ยวกับรูปแบบพื้นฐานของความต้องการหรืออื่น ๆ เห็นได้ชัดว่าการวัดความถูกต้องและความลำเอียงบางส่วนควรใช้ร่วมกัน วิธีการเกี่ยวกับจำนวนของระยะเวลาที่จะถูกสุ่มตัวอย่างถ้าความต้องการมีความคงที่โดยเนื้อแท้ค่าต่ำและสูงขึ้นของ N มีข้อเสนอแนะหากความต้องการมีค่าคงที่โดยเนื้อแท้ค่าที่สูงขึ้นและต่ำสุดของ N จะถูกนำมาใช้คาดการณ์พยากรณ์อากาศในโฟกัส เป็นแนวทางในการคาดการณ์ว่าจะพัฒนาการคาดการณ์ด้วยเทคนิคต่างๆจากนั้นจึงเลือกการคาดการณ์ที่เกิดขึ้นจากการใช้เทคนิคเหล่านี้โดยใช้เกณฑ์วัดความคลาดเคลื่อนในการคาดการณ์ การคาดการณ์ที่สำคัญ: ตัวอย่างเช่นในช่วง 6 เดือนแรกของปีความต้องการสินค้าปลีกมีจำนวน 15, 14, 15, 17, 19 และ 18 หน่วย ผู้ค้าปลีกใช้ระบบการคาดการณ์โฟกัสตามเทคนิคการพยากรณ์สองแบบคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองช่วงและแบบจำลองการปรับรูปแบบเลขแจงที่มีการปรับค่าแนวโน้มด้วย 0.1 และ 0.1 โดยใช้โมเดลเชิงตัวเลขการคาดการณ์ในเดือนมกราคมเท่ากับ 15 และแนวโน้มโดยเฉลี่ย ณ สิ้นเดือนธันวาคมเท่ากับ 1. ผู้ค้าปลีกใช้ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (Mean absolute deviation - MAD) สำหรับช่วงสามเดือนที่ผ่านมาเป็นเกณฑ์ในการเลือกรูปแบบที่จะใช้ในการคาดการณ์ สำหรับเดือนถัดไปจะมีการคาดการณ์ในเดือนกรกฎาคมและจะใช้รูปแบบใดบ้างข. คุณจะตอบกลับไปยังส่วน a. จะแตกต่างกันถ้าความต้องการพฤษภาคมได้ 14 แทน 19
E -trading- กลยุทธ์
ที่ดีที่สุด ซอฟแวร์ สำหรับ ตัวเลือก การซื้อขาย