ดับเบิล เฉลี่ยเคลื่อนที่ พยากรณ์

ดับเบิล เฉลี่ยเคลื่อนที่ พยากรณ์

Binary   ตัวเลือก ไม่มี เงินฝาก ที่จำเป็น -100   $   ฟรี โบนัส
Complexul - Sportiv -forex- Brasov
Forex- SI- guadagna -o- ไม่มี


ธนาคาร Negara -forex- การสูญเสีย เฉลี่ย มูลค่า ของ หุ้น ตัวเลือก ที่ดีที่สุด ออนไลน์ นายหน้า ซื้อขาย ระหว่างประเทศ Forex- Intraday ข้อมูล ฟรี ชี้แจง - ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ - EWMA แผนภูมิ Forex-auto-pilot-ex 4-software

การย้ายการคาดการณ์เชิงปริมาณเฉลี่ย ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าคำแนะนำเหล่านี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบางประเด็นเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยย้าย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในหน้าของ quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical.Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรจะเป็นดังต่อไปนี้การคำนวณค่าเฉลี่ยสองส่วนที่อธิบายถึงค่าเฉลี่ยผู้ค้าได้พึ่งพาการย้ายค่าเฉลี่ยเพื่อช่วยระบุจุดเข้าสู่ระบบการซื้อขายที่น่าจะสูงและการเข้าออกที่มีกำไรเป็นเวลาหลายปี ปัญหาที่ทราบกันดีเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมคือความล่าช้าอย่างรุนแรงที่มีอยู่ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่ ค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังสองอัน (DEMA) ให้การแก้ปัญหาด้วยการคำนวณวิธีการเฉลี่ยที่เร็วขึ้น ประวัติความเป็นมาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Double Exponential ในการวิเคราะห์ทางเทคนิค ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยหมายถึงราคาเฉลี่ยสำหรับเครื่องมือการซื้อขายที่เฉพาะเจาะจงในช่วงเวลาที่กำหนด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคำนวณราคาเฉลี่ยของตราสารเฉพาะในช่วง 10 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันคำนวณราคาเฉลี่ยของ 200 วันที่ผ่านมา ในแต่ละวันความคืบหน้าของการย้อนกลับไปคำนวณฐานในจำนวนวัน X ล่าสุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะปรากฏเป็นเส้นโค้งที่ราบเรียบซึ่งแสดงถึงแนวโน้มในระยะยาวของเครื่องดนตรี ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นโดยมีระยะเวลามองย้อนกลับสั้นลงคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ช้ากว่าที่เกิดขึ้นกับช่วงเวลาการมองย้อนกลับที่ยาวนานกว่า เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้การมองย้อนกลับ แต่ล้าหลัง ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเลขยกกำลังสอง (DEMA) ซึ่งแสดงในรูปที่ 1 ได้รับการพัฒนาโดย Patrick Mulloy เพื่อลดระยะเวลาในการเคลื่อนที่ที่พบในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเดิม เป็นครั้งแรกในเดือนกุมภาพันธ์ 1994 การวิเคราะห์ทางเทคนิคของหุ้นนิตยสารสินค้าโภคภัณฑ์ใน Mulloys บทความ Smoothing ข้อมูลที่มีการเคลื่อนไหวได้เร็วขึ้นเฉลี่ย รูปที่ 1: แผนภูมิแบบหนึ่งนาทีของสัญญาซื้อขายล่วงหน้า e-mini Russell 2000 แสดงค่าเฉลี่ยเลขคณิตสองเส้นที่แตกต่างกันโดยเฉลี่ย 55 ครั้งปรากฏเป็นสีน้ำเงิน, 21- ระยะเวลาเป็นสีชมพู การคำนวณ DEMA As Mulloy อธิบายไว้ในบทความต้นฉบับของเขา DEMA ไม่ใช่แค่ EMA แบบคู่ที่มีความล่าช้าเพียงสองเท่าของ EMA แบบเดียว แต่เป็นการรวม EMA แบบเดี่ยวและแบบคู่ที่สร้าง EMA อื่นที่มีความล่าช้าน้อยกว่าทั้งสองแบบของต้นฉบับ สอง. กล่าวอีกนัยหนึ่ง DEMA ไม่ใช่แค่สอง EMA รวมหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่เป็นการคำนวณ EMA ทั้งแบบเดี่ยวและแบบคู่ เกือบทุกแพลตฟอร์มการวิเคราะห์การค้ามี DEMA รวมเป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถเพิ่มลงในแผนภูมิได้ ดังนั้นผู้ค้าสามารถใช้ DEMA โดยไม่ต้องรู้คณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังการคำนวณและโดยไม่ต้องเขียนหรือใส่รหัสใด ๆ การเปรียบเทียบ DEMA กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบดั้งเดิมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีหนึ่งที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค ผู้ค้าหลายรายใช้พวกเขาเพื่อดูการพลิกกลับของแนวโน้ม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นที่มีความยาวต่างกันอยู่บนแผนภูมิ จุดที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ข้ามจะมีความหมายต่อการซื้อหรือขายโอกาส DEMA สามารถช่วยให้ผู้ค้าเห็นการพลิกกลับได้เร็วขึ้นเนื่องจากสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของกิจกรรมตลาดได้เร็วขึ้น รูปที่ 2 แสดงตัวอย่างสัญญาซื้อขายล่วงหน้า e-mini Russell 2000 แผนภูมิแบบหนึ่งนาทีมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 รูปแบบคือ DEMA ระยะเวลา 21 (ชมพู) ระยะเวลา 55 DEMA (สีน้ำเงินเข้ม) 21- ระยะเวลา MA (สีน้ำเงิน) ระยะเวลา 55 (สีเขียวอ่อน) รูปที่ 2: แผนภูมิหนึ่งนาที e-mini Russell 2000 สัญญาซื้อขายล่วงหน้าแสดงให้เห็นถึงเวลาตอบสนองที่รวดเร็วขึ้นของ DEMA เมื่อใช้ในการครอสโอเวอร์ ขอให้สังเกตว่าการครอสโอเวอร์ DEMA ในทั้งสองกรณีปรากฏเร็วกว่าการครอสโอเวอร์ MA อย่างมาก ครอสโอเวอร์ DEMA แรกจะปรากฏที่เวลา 12:29 และแถบถัดไปจะเปิดขึ้นในราคา 663.20 ส่วนครอสโอเวอร์ MA อยู่ในช่วงเวลา 12:34 และราคาเปิดบาร์ถัดไปอยู่ที่ 660.50 ในชุดถัดไปของไขว้ครอสโอเวอร์ DEMA จะปรากฏที่ 1:33 และแถบถัดไปจะเปิดที่ 658 ส่วน MA ในทางตรงกันข้ามจะมีรูปแบบที่ 1:43 พร้อมกับการเปิดบาร์ถัดไปที่ 662.90 ในแต่ละกรณีครอสโอเวอร์ DEMA มีข้อได้เปรียบในการเข้าสู่เทรนด์ก่อนหน้านี้มากกว่าครอสโอเวอร์ MA (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดอ่าน Moving Averages Tutorial) การซื้อขายกับ DEMA ตัวอย่างค่าไขว้ถอยหลังเฉลี่ยข้างต้นแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นสองเท่าของค่าเฉลี่ยเลขคณิต นอกเหนือจากการใช้ DEMA เป็นตัวบ่งชี้แบบสแตนด์อโลนหรือในการตั้งค่าแบบไขว้ DEMA สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่หลากหลายซึ่งตรรกะขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคเช่น Bollinger Bands (MACD) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบสามตัว (TRIX) ขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อรวม DEMA แทนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอื่น ๆ เพิ่มเติมได้ การแทนที่ DEMA จะช่วยให้ผู้ค้าเห็นโอกาสในการซื้อและขายที่แตกต่างไปจากที่ MAs หรือ EMA ใช้ในตัวบ่งชี้เหล่านี้ แน่นอนการเข้าสู่เทรนด์เร็วกว่าในภายหลังมักจะนำไปสู่ผลกำไรที่สูงขึ้น รูปที่ 2 แสดงให้เห็นหลักการนี้ - ถ้าเราจะใช้ crossovers เป็นสัญญาณซื้อและขาย เราจะเข้าสู่ธุรกิจการค้าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเร็ว ๆ นี้เมื่อใช้ครอสโอเวอร์ DEMA เป็นนอกคอกครอสโอเวอร์ MA ผู้ค้าและนักลงทุนส่วนล่างใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ตลาดเป็นเวลานาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่ใช้กันแพร่หลายซึ่งจะช่วยให้สามารถดูและแปลความหมายของเทรนด์การซื้อขายในระยะยาวได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยโดยธรรมชาติของพวกเขาเป็นตัวชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวน จะมีประโยชน์ในการปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อคำนวณตัวบ่งชี้ที่ตอบสนองได้เร็วขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบสองครั้งทำให้ผู้ค้าและนักลงทุนมีมุมมองเกี่ยวกับแนวโน้มในระยะยาวโดยมีข้อได้เปรียบในการเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วกว่าและมีเวลาล่าช้าน้อยกว่า (สำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องดูที่ Moving Average MACD Combo และ Simple Vs ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย) การพยากรณ์โดย Smoothing Techniques เว็บไซต์นี้เป็นส่วนหนึ่งของ JavaScript E-labs สำหรับการเรียนรู้ในการตัดสินใจ JavaScript อื่น ๆ ในชุดนี้จัดอยู่ในพื้นที่ต่างๆของแอ็พพลิเคชันในส่วน MENU ในหน้านี้ ชุดเวลาเป็นลำดับของข้อสังเกตที่ได้รับคำสั่งในเวลา การรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ เป็นรูปแบบของรูปแบบสุ่ม มีวิธีการลดการยกเลิกผลกระทบเนื่องจากรูปแบบสุ่ม ใช้เทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เทคนิคเหล่านี้เมื่อนำมาประยุกต์ใช้อย่างถูกต้องจะแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่ชัดเจนมากขึ้น ป้อนลำดับเวลาชุดคำสั่งแบบแถวเรียงลำดับจากมุมซ้ายบนและพารามิเตอร์จากนั้นคลิกปุ่มคำนวณเพื่อขอรับการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบ ช่องว่างเปล่าไม่รวมอยู่ในการคำนวณ แต่มีศูนย์อยู่ ในการป้อนข้อมูลของคุณเพื่อย้ายจากเซลล์ไปยังเซลล์ในข้อมูลเมทริกซ์ใช้แป้น Tab ไม่ใช่ลูกศรหรือป้อนคีย์ คุณลักษณะของชุดเวลาซึ่งอาจถูกเปิดเผยโดยการตรวจสอบกราฟ กับค่าคาดการณ์และพฤติกรรมที่เหลือรูปแบบการพยากรณ์สภาพ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: การย้ายอันดับเฉลี่ยเป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการประมวลผลล่วงหน้าของชุดข้อมูลเวลา ใช้เพื่อกรองสัญญาณรบกวนสีขาวแบบสุ่มจากข้อมูลเพื่อให้ชุดข้อมูลเวลาทำงานราบรื่นขึ้นหรือแม้แต่เพื่อเน้นองค์ประกอบข้อมูลที่มีอยู่ในชุดข้อมูลเวลา Exponential Smoothing: นี่เป็นรูปแบบที่ได้รับความนิยมมากในการผลิต Time Series เรียบ ในขณะที่ Moving Average การสังเกตการณ์ในอดีตมีการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน Exponential Smoothing จะกำหนดค่าน้ำหนักที่ลดลงอย่างมากเมื่อการสังเกตมีอายุมากขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่งการสังเกตล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นในการคาดการณ์มากกว่าการสังเกตที่เก่ากว่า Double Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้ม Triple Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการแนวโน้มพาราโบลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก exponenentially กับการปรับให้ราบเรียบ a. หมายถึงประมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของความยาว (ระยะเวลา) n โดยที่ a และ n มีความสัมพันธ์กันโดย: a 2 (n1) หรือ n (2 - a) a. ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักด้วยค่าเฉลี่ยที่ถ่วงน้ำหนักและมีค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0.1 จะสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 19 วัน และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 40 วันจะสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณและมีค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0.04878 การจัดแจงแบบเสียดสีเชิงเส้นของ Holts: สมมติว่าซีรี่ส์เวลาไม่ใช่ตามฤดูกาล แต่ไม่แสดงแนวโน้ม วิธีการของ Holts ประเมินทั้งระดับปัจจุบันและแนวโน้มในปัจจุบัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นกรณีพิเศษของการทำให้เรียบโดยการตั้งค่าระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นส่วนจำนวนเต็มของอัลฟ่า (2 อัลฟ่า) สำหรับข้อมูลธุรกิจส่วนใหญ่พารามิเตอร์อัลฟาที่มีขนาดเล็กกว่า 0.40 มักมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตามหนึ่งอาจดำเนินการค้นหาตารางพื้นที่พารามิเตอร์ด้วย 0.1 ถึง 0.9 โดยเพิ่มขึ้นเป็น 0.1 จากนั้นอัลฟาที่ดีที่สุดมีค่า Mean Absolute Error (MA Error) น้อยที่สุด วิธีการเปรียบเทียบวิธีการเรียบ: แม้ว่าจะมีตัวบ่งชี้ตัวเลขสำหรับการประเมินความถูกต้องของเทคนิคการคาดการณ์วิธีที่กว้างที่สุดคือการใช้การเปรียบเทียบภาพการคาดการณ์ต่างๆเพื่อประเมินความถูกต้องและเลือกวิธีการคาดการณ์ต่างๆ ในวิธีนี้ผู้ใช้จะต้องพล็อต (ใช้เช่น Excel) บนกราฟเดียวกันค่าเดิมของตัวแปรชุดเวลาและค่าที่คาดการณ์ไว้จากวิธีการคาดการณ์ที่แตกต่างกันซึ่งจะช่วยให้สามารถเปรียบเทียบภาพได้ คุณอาจต้องการใช้การคาดการณ์ในอดีตโดยใช้เทคนิคการทำให้เรียบ JavaScript เพื่อรับค่าคาดการณ์ที่ผ่านมาโดยใช้เทคนิคการปรับให้เรียบโดยใช้พารามิเตอร์เพียงอย่างเดียว Holt และ Winters ใช้พารามิเตอร์สองและสามตามลำดับดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเลือกค่าที่ดีที่สุดหรือใกล้เคียงกับค่าทดลองและข้อผิดพลาดของพารามิเตอร์ การเรียบแบบเอกพจน์เป็นแบบเดี่ยวจะเน้นย้ำมุมมองในระยะสั้นที่กำหนดระดับไว้เป็นข้อสังเกตสุดท้ายและขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่ไม่มีแนวโน้ม การถดถอยเชิงเส้นซึ่งเหมาะกับเส้นสี่เหลี่ยมจัตุรัสน้อยที่สุดต่อข้อมูลทางประวัติศาสตร์ (หรือเปลี่ยนข้อมูลทางประวัติศาสตร์) หมายถึงช่วงยาวซึ่งขึ้นอยู่กับแนวโน้มพื้นฐาน การคำนวณหาค่าความละเอียดเชิงเส้นแบบ Holts จับข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุด พารามิเตอร์ในรูปแบบ Holts คือพารามิเตอร์ระดับซึ่งควรจะลดลงเมื่อจำนวนของการแปรปรวนข้อมูลมีขนาดใหญ่และควรเพิ่มพารามิเตอร์ของเทรนด์หากทิศทางแนวโน้มล่าสุดได้รับการสนับสนุนจากสาเหตุบางประการ การคาดการณ์ในระยะสั้น: โปรดสังเกตว่า JavaScript ทุกหน้าจะให้การคาดการณ์ล่วงหน้าเพียงอย่างเดียว เพื่อให้ได้การคาดการณ์ล่วงหน้าสองขั้นตอน เพียงเพิ่มค่าที่คาดการณ์ไว้ในตอนท้ายของข้อมูลชุดข้อมูลตามเวลาและจากนั้นคลิกที่ปุ่ม Calculate เดียวกัน คุณสามารถทำซ้ำขั้นตอนนี้ได้สองสามครั้งเพื่อให้ได้การคาดการณ์ในระยะสั้นที่จำเป็น
Fx- ตัวเลือก   quant
ที่ดีที่สุด การซื้อขายออนไลน์ แพลตฟอร์ม ใน อินเดีย ปี 2013