Volumentechnische Diagramme Volumenbasierte technische Analyse Volumenbewegungsdurchschnitt (VMA) Die Rolle des Volumenbewegungsdurchschnitts (VMA) in der technischen Analyse, die auf den Indexdiagrammen des NASDAQ und des SampP 500 erläutert wird. Volumenbewegungsdurchschnitt - VMA Ein Volumenbewegungsdurchschnitt ist das einfachste Volumen - basierten technischen Indikator. Ähnlich einem Kursbewegungsdurchschnitt ist ein VMA ein durchschnittliches Volumen eines Wertpapiers, einer Ware, eines Index oder einer Börse über einen ausgewählten Zeitraum. Volume Moving Averages werden in Diagrammen und in der technischen Analyse verwendet, um einen Volumentrend zu glätten und zu beschreiben, indem kurzzeitige Spikes und Lücken gefiltert werden. In der Regel kann das Volumen etwas turbulent sein, und aufgrund einiger großer Trades (Quotenspiele der großen institutionellen Händler) sehen Sie möglicherweise Überspannungen hier und dort. Durch die Verwendung eines gleitenden Durchschnitts des Volumens können Sie diese einzelnen Volumenschwankungen ausgleichen, sodass es möglich wird, die allgemeine Richtung des Volumens visuell zu bewerten oder zu vermindern sowie eine numerische Darstellung des Volumentrends zu erhalten Weitere Verwendung mit anderen Indikatoren und Handelssystemen. Ähnlich wie die Preisanalyse gibt es mehrere Arten von VMA. Einer der am weitesten verbreiteten VMAs ist ein einfacher Moving Average, der auf das Volumen angewandt wird, das als durchschnittliches Volumen über einen bestimmten Zeitraum berechnet wird (Anzahl der Balken): Einfacher VMA (n) (Summe von N Volumenbalken) N Ein Exponential VMA ist ein anderer Typ von gleitendem Durchschnitt, der wiegende Faktoren anwendet, um die Verzögerung in einem einfachen gleitenden Durchschnitt zu reduzieren. Es ist weit verbreitet in der Analyse als gut. Ein VMA ist das grundlegende und einfachste Werkzeug in der Analyse. Dieser Indikator könnte selbst analysiert werden. Zur gleichen Zeit, die Mehrheit der komplexeren Volumen-basierte technische Studien verwenden VMAs in ihren Berechnungen. Sie können eine VMA im Volumen-Oszillator, PVO und MVO Formeln sehen. Indirekt wird ein gleitender Durchschnitt auf das Volumen in der Akkumulationsverteilung, dem Oszillator Chaikina, dem OBV (On Balance Volume) und dem Chaikin Money Flow (CMF) usw. angewendet. Folglich könnte VMA als eines der wichtigsten Werkzeuge für die Verwendung als Indikatoren bezeichnet werden . Eine der grundlegenden Methoden, um VMA zu analysieren, ist, Änderungen in seiner Richtung zu überwachen. Im Allgemeinen, wenn der Kurs eines Wertpapiers (Aktien, Index oder anderer Rohstoffe) nach oben geht und wir eine starke Zunahme des VMA sehen, bedeutet dies, dass die Intensität der bullishen (kaufenden) Händler stark zunimmt. Sobald der VMA nach einem Anstieg der Gewinnspanne nach einem Kursanstieg zu sinken beginnt, signalisiert er, dass die Anzahl der kaufenden Händler zu sinken beginnt und bärige (Verkäufer) Händler den Trend nach unten übernehmen und umkehren können. In ähnlicher Weise zeigt eine Zunahme eines VMA während eines Preisrückgangs eine Zunahme der Zahl der Händler an, die in der Panik verkaufen. Sobald der VMA nach einem hohen Kursanstieg nach unten zu sinken beginnt, signalisiert er, dass die Anzahl der verkaufenden Trader ausgeschöpft ist und wir eine Veränderung in Stimmung und Trendrichtung sehen können. In der folgenden Tabelle finden Sie eine Liste der empfohlenen Volume Moving Average (VMA) - Einstellungen für verschiedene Perioden, die für die Signalisierung zukünftiger Markttrends am besten geeignet sind. Tabelle 1: Empfohlene VMA-Einstellungen Wie bei den Kursverschiebungsdurchschnitten ist der Zweck, einen Zeitraum für den gleitenden Durchschnitt auszuwählen, derjenige, der die Lautstärke glättet und weniger erratisch macht, wenn auch nicht übermäßig, weil eine stärkere Glättung die Verzögerung erhöht und sogar glättet Die Signale. Auf den SampP 500-Index-Diagrammen unten sind Diagramme mit einem anderen VMA für denselben Index und die gleiche Zeitspanne. Abbildung 1: SampP 500 Indexkarte ohne VMA. Wie Sie auf dem oben gezeigten SampP 500-Diagramm sehen können, ist es trotzdem möglich, Perioden mit hoher Lautstärke zu erkennen, es ist jedoch schwierig, das Volumen zu bewerten und genau zu sehen, wann die Volumenaktivität zu steigen begann oder zu sinken begann. Daher ist es schwierig, Signale auf dem obigen Diagramm ohne VMA zu erzeugen. Die nachstehende Tabelle ist ähnlich der obigen Grafik, mit dem einzigen Unterschied, dass VMA (2) - Volumen gleitender Durchschnitt mit 2-bar Periodeneinstellung - auf dem Volumen aufgetragen wurde. Abbildung 2: SampP 500-Index-Diagramm mit VMA (2) Jetzt können Sie sehen, dass das gleiche Diagramm mit VMA (Diagramm 2), um alle Volumen Bewegung zu sehen. Es macht es einfacher, Perioden mit hoher und niedriger Volumenaktivität zu erkennen und zu bestimmen, wann die Volumenaktivität zunimmt und wann sie abnimmt. Dennoch, aufgrund der niedrigen Balkenperiodeneinstellung von VMA, sieht die VMA auf dem Diagramm 2 unregelmäßig aus. Es könnte immer noch schwierig sein, auf dieser VMA basierende Signale zu erzeugen. In diesem Fall könnte man die VMA-Periode erhöhen. Das sollte Ihnen helfen, die wichtigsten Bewegungen des Volumens zu sehen. Abbildung 3: SampP 500-Index-Diagramm mit VMA (9) Das nextSampP 500-Diagramm (Grafik 3) hat einen 9-bar VMA. Jetzt, als wir die Balkenperiodeneinstellung für VMA erhöhten, wurde es einfacher, die Perioden zu erkennen, in denen das Volumen und die Perioden, in denen es begann zu sinken begann. Sie können deutlich sehen, die große Lautstärke Überschlag am 1. Oktober. Wenn Sie Diagramm 2 und Diagramm 3 vergleichen, sehen Sie, dass durch das Folgen der Regel zu kaufen, wenn die VMA beginnt zu sinken, nachdem die Lautstärke Überspannungsschutz während der Preisrückgang, zwei quotBuyquot Signale auf Diagramm 2 (mit dem 2- Bar VMA). Eines ist am 1. Oktober auf dem Markt zu öffnen und ein anderes wird am 2. Oktober auf dem Markt zu öffnen. Tabelle 4: SampP 500-Index-Diagramm mit VMA (20) Das letzte SampP 500-Diagramm (Grafik 4) umfasst den gleichen Zeitraum, Aber mit einem 20-Balken Volumen Moving Average auf Volumen angewendet. Sie sehen, dass bei einer 20-bar Periodeneinstellung VMA sehr glatt ist, aber die Verzögerung zwischen Volumen und VMA zu groß wurde. Wenn auf dem Diagramm 3 das "Buyquot" - Signal am 2. Oktober erzeugt wurde, dann würde auf Diagramm 4 das "Buyquot" - Signal am 5. Oktober erzeugt (wenn VMA anfing zu sinken). Wenn Sie die Diagramme 3 und 4 weiter vergleichen, werden Sie sehen, dass der VMA auf Diagramm 3 am 24. September einen Lautstärkeanstieg zeigte und am 25. September das Signal "Buyquot" erzeugte (als das VMA begann zu sinken). Allerdings hat der VMA auf Diagramm 4 diesen Volumenstrom übergeglättet und dieses Signal verpasst. Bevor Sie VMA verwenden, sollten Sie mit den VMA-Perioden experimentieren, um denjenigen zu finden, der am besten zu Ihrem persönlichen Handelsstil, ausgewählten Zeitrahmen und ausgewählter Sicherheit (Bestand, Index und andere Waren) passt. NÄCHST: Volume Averaging Disclaimer Datenschutz 169 1997-2013 MarketVolume. Alle Rechte vorbehalten. SV1Exponentielle Glättung Erläutert. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. Wenn die Menschen zuerst den Begriff Exponential Smoothing begegnen sie denken, dass klingt wie eine Hölle von viel Glättung. Was Glättung ist. Sie beginnen dann eine komplizierte mathematische Berechnung vorstellen, die wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik zu verstehen, und hoffe, es ist eine eingebaute Excel-Funktion verfügbar, wenn sie es jemals tun müssen. Die Wirklichkeit der exponentiellen Glättung ist weit weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, ist exponentielle Glättung eine sehr einfache Berechnung, die eine ziemlich einfache Aufgabe erfüllt. Es hat nur einen komplizierten Namen, weil was technisch passiert als Folge dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um zu verstehen, exponentielle Glättung, hilft es, mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und ein paar andere gängige Methoden, um Glättung zu erreichen beginnen. Was ist Glättung Glättung ist ein sehr häufiger statistischer Prozess. Tatsächlich begegnen wir regelmäßig geglättete Daten in verschiedenen Formen in unserem Alltag. Jedes Mal, wenn Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, verwenden Sie eine geglättete Zahl. Wenn Sie darüber nachdenken, warum Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, werden Sie schnell verstehen, das Konzept der Glättung. So erlebten wir zum Beispiel den wärmsten Winter. Wie können wir das quantifizieren? Nun beginnen wir mit Datensätzen der täglichen hohen und niedrigen Temperaturen für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen. Aber das lässt uns mit einer Menge von Zahlen, die um einiges herumspringen (es ist nicht wie jeden Tag dieser Winter war wärmer als die entsprechenden Tage aus allen früheren Jahren). Wir brauchen eine Zahl, die alle diese Sprünge aus den Daten entfernt, so dass wir besser vergleichen können einen Winter zum nächsten. Das Entfernen der Sprünge in den Daten heißt Glättung, und in diesem Fall können wir einfach einen einfachen Durchschnitt verwenden, um die Glättung zu erreichen. In der Bedarfsprognose verwenden wir die Glättung, um zufällige Variation (Lärm) aus unserer historischen Nachfrage zu entfernen. Dies ermöglicht es uns, die Bedarfsmuster (vor allem die Trend - und Saisonalität) und die Nachfrage, die zur Abschätzung der zukünftigen Nachfrage genutzt werden können, besser zu identifizieren. Der Lärm in der Nachfrage ist das gleiche Konzept wie das tägliche Springen der Temperaturdaten. Nicht überraschend, die häufigste Art und Weise Menschen entfernen Rauschen aus der Nachfrage Geschichte ist es, einen einfachen Durchschnitt verwenden oder genauer, ein gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt verwendet nur eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um den Durchschnitt zu berechnen, und diese Perioden bewegen sich mit der Zeit. Zum Beispiel, wenn Im mit einem 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, und heute ist der 1. Mai, Im mit einem Durchschnitt der Nachfrage, die im Januar, Februar, März und April aufgetreten. Am 1. Juni werde ich die Nachfrage von Februar, März, April und Mai nutzen. Gewichteter gleitender Durchschnitt. Wenn wir einen Durchschnitt verwenden, wenden wir die gleiche Wichtigkeit (Gewicht) auf jeden Wert im Datensatz an. Im gleitenden 4-Monatsdurchschnitt stellte jeder Monat 25 des gleitenden Durchschnitts dar. Bei der Verwendung der Nachfragegeschichte, um die zukünftige Nachfrage (und insbesondere die zukünftige Entwicklung) zu prognostizieren, ist es logisch, zu der Schlussfolgerung zu kommen, dass die jüngere Geschichte eine größere Auswirkung auf Ihre Prognose haben möchte. Wir können unsere gleitende durchschnittliche Berechnung anpassen, um verschiedene Gewichte auf jede Periode anzuwenden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Wir geben diese Gewichte als Prozentsätze an, und die Summe aller Gewichte für alle Perioden muss zu 100 addieren. Wenn wir also entscheiden, dass wir 35 als Gewicht für die nächste Periode in unserem 4-monatigen gewichteten gleitenden Durchschnitt anwenden wollen, können wir Subtrahieren 35 von 100 zu finden, wir haben 65 übrig geblieben, um über die anderen 3 Perioden zu teilen. Zum Beispiel können wir am Ende mit einer Gewichtung von 15, 20, 30 und 35 für die 4 Monate (15 20 30 35 100). Exponentielle Glättung. Wenn wir auf das Konzept der Anwendung eines Gewichtes auf die jüngste Periode (wie z. B. 35 im vorigen Beispiel) und das Verbreiten des Restgewichts (berechnet durch Subtrahieren des letzten Periodengewichts von 35 von 100 auf 65) zurückgehen, haben wir Die Grundbausteine für unsere exponentielle Glättungsberechnung. Der Steuereingang der Exponentialglättungsberechnung ist als Glättungsfaktor (auch Glättungskonstante genannt) bekannt. Es handelt sich im Wesentlichen um die Gewichtung für die jüngsten Zeiträume Nachfrage. Wenn wir also 35 als Gewichtung für die letzte Periode in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung verwendeten, konnten wir auch 35 als Glättungsfaktor in unserer exponentiellen Glättungsberechnung verwenden, um einen ähnlichen Effekt zu erhalten. Der Unterschied zu der exponentiellen Glättungsberechnung ist, dass anstelle von uns auch herauszufinden, wie viel Gewicht auf jede vorhergehende Periode anzuwenden ist, der Glättungsfaktor verwendet, um das automatisch zu tun. Also hier kommt der exponentielle Teil. Wenn wir 35 als Glättungsfaktor verwenden, beträgt die Gewichtung der letzten Periodennachfrage 35. Die Gewichtung der nächsten letzten Periodennachfrage (der Zeitraum vor dem jüngsten) beträgt 65 von 35 (65 ergibt sich aus der Subtraktion von 35 von 100). Dies entspricht 22,75 Gewichtung für diesen Zeitraum, wenn Sie die Mathematik. Die nächste Nachfrage nach der letzten Zeit wird 65 von 65 von 35 sein, was 14,79 entspricht. Der Zeitraum davor wird gewichtet mit 65 von 65 von 65 von 35, was 9,61 entspricht, und so weiter. Und das geht zurück durch alle Ihre früheren Perioden den ganzen Weg zurück zum Anfang der Zeit (oder der Punkt, an dem Sie begonnen haben, exponentielle Glättung für das jeweilige Element). Youre wahrscheinlich denken, dass aussehen wie eine ganze Menge Mathe. Aber die Schönheit der exponentiellen Glättung Berechnung ist, dass, anstatt zu jeder vorherigen Periode neu berechnen müssen, jedes Mal, wenn Sie eine neue Perioden Nachfrage erhalten, verwenden Sie einfach die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung aus der vorherigen Periode, um alle vorherigen Perioden zu repräsentieren. Sind Sie noch verwirrt Dies wird mehr Sinn machen, wenn wir die tatsächliche Berechnung betrachten Normalerweise beziehen wir uns auf die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung als die nächste Periode Prognose. In Wirklichkeit braucht die endgültige Prognose etwas mehr Arbeit, aber für die Zwecke dieser spezifischen Berechnung werden wir sie als die Prognose bezeichnen. Die exponentielle Glättungsberechnung ist wie folgt: Die letzte Periodenforderung multipliziert mit dem Glättungsfaktor. PLUS Die Prognose der letzten Perioden multipliziert mit (minus Glättungsfaktor). D die letzten Perioden S den Glättungsfaktor, der in dezimaler Form dargestellt ist (also 35 als 0,35 dargestellt werden). F die letzten Periodenprognosen (die Ausgabe der Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode). OR (unter Annahme eines Glättungsfaktors von 0,35) (D 0,35) (F 0,65) Es wird nicht viel einfacher als das. Wie Sie sehen können, benötigen wir für die Dateneingaben hier nur die jüngsten Zeiträume und die letzten Prognosezeiträume. Wir wenden den Glättungsfaktor (Gewichtung) auf die letzten Perioden an, die in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung dieselbe Weise erfordern. Anschließend legen wir die verbleibende Gewichtung (1 minus Glättungsfaktor) auf die jeweils aktuellsten Perioden an. Da die Prognose der letzten Perioden auf Basis der vorherigen Periodennachfrage und der vorherigen Periodenprognosen erstellt wurde, die auf der Nachfrage nach dem vorherigen Zeitraum und der Prognose für den Zeitraum vor der Prognose beruhte, der auf der Nachfrage für den Zeitraum zuvor beruhte Dass und die Prognose für den Zeitraum vor, dass auf der Grundlage der Zeitraum vor, dass. Gut, können Sie sehen, wie alle vorherigen Perioden Nachfrage sind in der Berechnung dargestellt, ohne tatsächlich zurück und Neuberechnung alles. Und das ist, was fuhr die anfängliche Popularität der exponentiellen Glättung. Es war nicht, weil es einen besseren Job des Glättens als gewogenen gleitenden Durchschnitt machte, war es, weil es einfacher war, in einem Computerprogramm zu berechnen. Und weil Sie didnt brauchen, um darüber nachzudenken, welche Gewichtung früheren Perioden zu geben oder wie viele vorherige Perioden zu verwenden, wie Sie in gewichteten gleitenden Durchschnitt. Und, weil es klang nur kühler als gewichtet gleitenden Durchschnitt. Tatsächlich könnte man argumentieren, dass der gewichtete gleitende Durchschnitt eine größere Flexibilität bietet, da Sie mehr Kontrolle über die Gewichtung früherer Perioden haben. Die Realität ist entweder von diesen können respektable Ergebnisse liefern, also warum nicht mit einfacher und kühler klingen gehen. Exponentielle Glättung in Excel Lets sehen, wie dies tatsächlich in einer Kalkulationstabelle mit realen Daten aussehen würde. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. In Abbildung 1A haben wir eine Excel-Tabelle mit 11 Wochen Nachfrage und eine exponentiell geglättete Prognose aus dieser Nachfrage berechnet. Ive verwendete einen Glättungsfaktor von 25 (0,25 in Zelle C1). Die aktuelle aktive Zelle ist Zelle M4, die die Prognose für Woche 12 enthält. In der Formelleiste sehen Sie die Formel (L3C1) (L4 (1-C1)). Die einzigen direkten Eingaben zu dieser Berechnung sind die vorherigen Periodennachfrage (Zelle L3), die vorherigen Periodenvorhersage (Zelle L4) und der Glättungsfaktor (Zelle C1, dargestellt als absolute Zelle Bezug C1). Wenn wir eine exponentielle Glättungsberechnung starten, müssen wir den Wert für die 1. Prognose manuell stecken. So in der Zelle B4, anstatt einer Formel, tippten wir nur in die Nachfrage aus dem gleichen Zeitraum wie die Prognose. In der Zelle C4 haben wir unsere erste exponentielle Glättungsberechnung (B3C1) (B4 (1-C1)). Wir können dann kopieren Cell C4 und fügen Sie es in den Zellen D4 bis M4, um den Rest unserer prognostizierten Zellen zu füllen. Sie können nun auf eine beliebige Prognosezelle doppelklicken, um zu sehen, dass sie auf der vorherigen Periodenprognosezelle und den vorherigen Periodennachfragezellen basiert. Somit erbt jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung die Ausgabe der vorherigen exponentiellen Glättungsberechnung. Das ist, wie jede vorherige Periodenanforderung in der letzten Periodenrechnung dargestellt wird, obwohl diese Berechnung nicht direkt auf die vorherigen Perioden bezieht. Wenn Sie Lust bekommen wollen, können Sie Excels Trace Präzedenzfall-Funktion. Klicken Sie dazu auf Cell M4, klicken Sie dann in der Multifunktionsleiste (Excel 2007 oder 2010) auf die Registerkarte Formeln, und klicken Sie dann auf Vorverfolgung. Es wird Verbindungslinien auf die erste Ebene der Präzedenzfälle ziehen, aber wenn Sie auf Trace Precedents klicken, zieht es Verbindungslinien zu allen vorherigen Perioden, um Ihnen die vererbten Beziehungen anzuzeigen. Jetzt können Sie sehen, was exponentielle Glättung für uns getan hat. Abbildung 1B zeigt ein Liniendiagramm unserer Nachfrage und Prognose. Sie sehen, wie die exponentiell geglättete Prognose die meiste Zersiedelung (das Springen um) von der wöchentlichen Nachfrage entfernt, aber dennoch gelingt, dem zu folgen, was ein Aufwärtstrend bei der Nachfrage zu sein scheint. Youll auch bemerken, dass die geglättete Vorhersagelinie tendenziell niedriger als die Nachfrage Linie ist. Dies wird als Trendverzögerung bezeichnet und ist ein Nebeneffekt des Glättprozesses. Jedes Mal, wenn Sie Glättung verwenden, wenn ein Trend vorliegt, wird Ihre Prognose hinter dem Trend zurückbleiben. Dies gilt für jede Glättungstechnik. In der Tat, wenn wir diese Tabellenkalkulation fortsetzen und beginnen Eingabe niedrigeren Nachfrage-Nummern (einen Abwärtstrend) würden Sie sehen, die Nachfrage Linie fallen, und die Trendlinie über sie vor dem Beginn der Abwärtstrend folgen. Thats, warum ich zuvor erwähnt, die Ausgabe aus der exponentiellen Glättung Berechnung, die wir eine Prognose nennen, braucht noch etwas mehr Arbeit. Es gibt viel mehr zu Prognosen als nur Glättung der Beulen in der Nachfrage. Wir müssen zusätzliche Anpassungen für Dinge wie Trend lag, Saisonalität, bekannte Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen können, etc. Aber alle, die über den Rahmen dieses Artikels. Sie werden wahrscheinlich auch in Begriffe wie double-exponentielle Glättung und Triple-exponentielle Glättung. Diese Begriffe sind ein wenig irreführend, da Sie nicht re-Glättung der Nachfrage mehrfach (Sie könnten, wenn Sie wollen, aber das ist nicht der Punkt hier). Diese Begriffe repräsentieren die Verwendung einer exponentiellen Glättung für zusätzliche Elemente der Prognose. Also mit einfacher exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung, aber mit doppelt exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung plus den Trend und mit dreifach-exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung plus Trend und Saisonalität. Die andere am häufigsten gestellte Frage über exponentielle Glättung ist, wo bekomme ich meinen Glättungsfaktor Es gibt keine magische Antwort hier, müssen Sie verschiedene Glättungsfaktoren mit Ihren Nachfrage Daten testen, um zu sehen, was Ihnen die besten Ergebnisse zu testen. Es gibt Berechnungen, die den Glättungsfaktor automatisch einstellen (und ändern) können. Diese fallen unter den Begriff adaptive Glättung, aber Sie müssen vorsichtig mit ihnen sein. Es gibt einfach keine perfekte Antwort und Sie sollten nicht blind implementieren keine Berechnung ohne gründliche Prüfung und Entwicklung eines gründlichen Verständnis dessen, was die Berechnung tut. Sie sollten auch What-If-Szenarios ausführen, um zu sehen, wie diese Berechnungen auf Bedarfsänderungen reagieren, die möglicherweise nicht in den Bedarfsdaten vorhanden sind, die Sie für Tests verwenden. Das Datenbeispiel, das ich vorher verwendet habe, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, in der Sie wirklich einige andere Szenarien testen müssen. Dieses besondere Datenbeispiel zeigt einen etwas konsequenten Aufwärtstrend. Viele große Unternehmen mit sehr teuren Prognose-Software bekam in großen Schwierigkeiten in der nicht so fernen Vergangenheit, wenn ihre Software-Einstellungen, die für eine wachsende Wirtschaft gezwickt wurden nicht gut reagiert, wenn die Wirtschaft begann stagnieren oder schrumpfen. Dinge wie dieses passieren, wenn Sie nicht verstehen, was Ihre Berechnungen (Software) tatsächlich tun. Wenn sie ihr Prognosesystem verstanden, hätten sie gewußt, daß sie nötig waren, um zu springen und etwas zu ändern, als es plötzlich dramatische Veränderungen in ihrem Geschäft gab. So dort haben Sie es die Grundlagen der exponentiellen Glättung erklärt. Wollen Sie mehr über die Verwendung exponentieller Glättung in einer aktuellen Prognose wissen, lesen Sie in meinem Buch Inventory Management Explained. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. Dave Piasecki. Ist Eigentümer von Inventory Operations Consulting LLC. Ein Beratungsunternehmen, das Dienstleistungen im Zusammenhang mit Bestandsführung, Materialhandling und Lagerbetrieb anbietet. Er hat über 25 Jahre Erfahrung in der Betriebsführung und kann über seine Website (inventoryops) erreicht werden, wo er zusätzliche relevante Informationen unterhält. Mein Geschäft
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