Use this moving average to forecast sales for january of next year

Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução que vale a pena para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você comece algo na área dos 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambos estas estimativas são, na verdade, a média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são usados ​​para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você quer posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar da seguinte. A abordagem mais simples seria tomar a média de janeiro a março e usar isso para estimar as vendas de abril de 1982: (129 134 122) 3 128.333 Assim, com base nas vendas de janeiro a março, você prevê que as vendas em abril serão 128.333. Uma vez que as vendas reais de April8217s vêm dentro, você calcularia então a previsão para maio, desta vez usando fevereiro com abril. Você deve ser consistente com o número de períodos que você usa para a média móvel de previsão. O número de períodos que você usa em suas previsões de média móvel é arbitrário, você pode usar apenas dois períodos, ou cinco ou seis períodos o que você deseja gerar suas previsões. A abordagem acima é uma média móvel simples. Às vezes, as vendas mais recentes podem ser influenciadores mais fortes das vendas do próximo mês, então você quer dar a esses meses mais próximos mais peso em seu modelo de previsão. Esta é uma média móvel ponderada. E assim como o número de períodos, os pesos que você atribuir são puramente arbitrária. Let8217s dizem que você quis dar as vendas de March8217s 50 peso, February8217s 30 peso, e January8217s 20. Então sua previsão para abril será 127.000 (122.50) (134.30) (129.20) 127. Limitações dos Métodos de Movimentação Média As médias móveis são consideradas uma técnica de previsão 8220smoothing8221. Porque você está tomando uma média ao longo do tempo, você está suavizando (ou alisando para fora) os efeitos de ocorrências irregulares dentro dos dados. Como resultado, os efeitos da sazonalidade, ciclos de negócios e outros eventos aleatórios podem aumentar dramaticamente o erro de previsão. Dê uma olhada em um ano completo de 8217s de dados, e comparar uma média móvel de 3 períodos e uma média móvel de 5 períodos: Observe que neste exemplo que eu não criar previsões, mas sim centrou as médias móveis. A primeira média móvel de 3 meses é para fevereiro, e é a média de janeiro, fevereiro e março. Eu também fiz semelhante para a média de 5 meses. Agora dê uma olhada no seguinte gráfico: O que você vê Não é a série média móvel de três meses muito mais suave do que a série de vendas reais E como sobre a média móvel de cinco meses It8217s ainda mais suave. Assim, quanto mais períodos você usar em sua média móvel, o mais suave sua série de tempo. Assim, para a previsão, uma média móvel simples pode não ser o método mais preciso. Métodos de média móvel se revelam bastante valiosos quando você está tentando extrair os componentes sazonais, irregulares e cíclicos de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados, como regressão e ARIMA, eo uso de médias móveis em decomposição de uma série temporal será abordado mais tarde Na série. Determinando a precisão de um modelo de média móvel Geralmente, você quer um método de previsão que tenha o menor erro entre os resultados reais e os previstos. Uma das medidas mais comuns de precisão de previsão é o Desvio Médio Absoluto (MAD). Nesta abordagem, para cada período na série de tempo para a qual você gerou uma previsão, você toma o valor absoluto da diferença entre os valores atuais e previstos do período (o desvio). Então você média esses desvios absolutos e você começa uma medida de MAD. MAD pode ser útil para decidir o número de períodos que você média, ou a quantidade de peso que você coloca em cada período. Geralmente, você escolhe o que resulta no menor MAD. Aqui está um exemplo de como MAD é calculado: MAD é simplesmente a média de 8, 1 e 3. Médias móveis: recapitulação Ao usar médias móveis para previsão, lembre-se: As médias móveis podem ser simples ou ponderadas O número de períodos que você usa para o seu Média e quaisquer pesos que atribuir a cada um são estritamente arbitrários Médias móveis alisam padrões irregulares em dados de séries temporais quanto maior o número de períodos usados ​​para cada ponto de dados, maior o efeito de suavização Devido ao alisamento, previsão das vendas do próximo mês com base no A maioria das recentes vendas de meses pode resultar em grandes desvios por causa da sazonalidade, ciclos e padrões irregulares nos dados e as capacidades de suavização de um método de média móvel pode ser útil na decomposição de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados. Próxima Semana: Exponential Smoothing Na próxima semana8217s Forecast Sexta-feira. Vamos discutir os métodos exponenciais de suavização, e você verá que eles podem ser muito superiores aos métodos de previsão média móvel. Ainda não sei porquê a nossa previsão Sexta-feira postagens aparecem na quinta-feira Descubra em: tinyurl26cm6ma Gostar desta mensagem: Mensagem navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Eu tinha 2 perguntas: 1) Você pode usar a abordagem centrada MA para prever ou apenas para remover a sazonalidade 2) Quando Você usa o t simples (t-1t-2t-k) k MA para prever um período à frente, é possível prever mais de um período à frente Eu acho que então a sua previsão seria um dos pontos de alimentação para o próximo. Obrigado. Adoro a informação e as suas explicações. Estou contente por você gostar do blog. Certamente, vários analistas usaram a abordagem de MA centralizada para a previsão, mas eu pessoalmente não faria, uma vez que essa abordagem resulta em uma perda de observações em ambos os lados. Na verdade, isso envolve a segunda pergunta. Geralmente, MA simples é usado para prever apenas um período à frente, mas muitos analistas 8211 e eu também, por vezes 8211 vai usar a minha previsão de um período à frente como uma das entradas para o segundo período à frente. It8217s importante lembrar que quanto mais no futuro você tentar prever, maior será o seu risco de erro de previsão. É por isso que eu não recomendo o MA centralizado para a previsão de perda de observações no final significa ter que depender de previsões para as observações perdidas, bem como o período (s) à frente, por isso há maior chance de erro de previsão. Leitores: você é convidado a pesar sobre isso. Você tem alguma opinião ou sugestões sobre este Brian, obrigado por seu comentário e seus elogios no blog Nice iniciativa e explicação agradável. It8217s realmente útil. Prevejo placas de circuito impresso personalizadas para um cliente que não fornece previsões. Eu usei a média móvel, no entanto, não é muito preciso como a indústria pode ir para cima e para baixo. Vemos para o meio do verão até o final do ano que o transporte pcb8217s está acima. Então nós vemos no começo do ano retarda a maneira para baixo. Como posso ser mais preciso com os meus dados Katrina, do que você me disse, parece que suas vendas de placa de circuito impresso tem um componente sazonal. Eu faço a sazonalidade do endereço em alguns dos outros bornes de sexta-feira da previsão. Outra abordagem que você pode usar, o que é bastante fácil, é o algoritmo Holt-Winters, que leva em conta a sazonalidade. Você pode encontrar uma boa explicação aqui. Certifique-se de determinar se seus padrões sazonais são multiplicativos ou aditivos, porque o algoritmo é ligeiramente diferente para cada um. Se você traçar seus dados mensais de alguns anos e ver que as variações sazonais nas mesmas épocas dos anos parecem ser constante ano após ano, a sazonalidade é aditiva se as variações seasonal ao longo do tempo parecem estar aumentando, a seguir a seasonalality é Multiplicativo. A maioria das séries temporais sazonais serão multiplicativas. Em caso de dúvida, considere multiplicativo. Boa sorte Olá, Entre esses métodos:. Previsão da Nave. Atualizando a Média. Média móvel de comprimento k. Ou Média Móvel Ponderada de comprimento k OR Suavização Exponencial Qual desses modelos de atualização você me recomenda usar para prever os dados Para minha opinião, estou pensando em Moving Average. Mas eu não sei como torná-lo claro e estruturado Depende realmente da quantidade e qualidade dos dados que você tem e seu horizonte de previsão (a longo prazo, médio ou curto prazo) A Previsão Cálculo Exemplos A.1 Previsão Métodos de cálculo Doze métodos de cálculo das previsões estão disponíveis. A maioria desses métodos fornece controle limitado do usuário. Por exemplo, o peso colocado nos dados históricos recentes ou o intervalo de datas dos dados históricos utilizados nos cálculos pode ser especificado. Os exemplos seguintes mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006. Além do cálculo da previsão, cada exemplo inclui uma previsão simulada de 2005 para um período de retenção de três meses (opção de processamento 19 3), que é usado para os cálculos de precisão e desvio absoluto médio (vendas reais em comparação com a previsão simulada). A.2 Critérios de Avaliação de Desempenho de Previsão Dependendo da sua seleção de opções de processamento e das tendências e padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão terão um desempenho melhor do que outros para um determinado conjunto de dados históricos. Um método de previsão apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto. Também é improvável que um método de previsão que forneça bons resultados numa fase do ciclo de vida de um produto permaneça apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode escolher entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão. Estes são Desvio Médio Absoluto (MAD) e Porcentagem de Precisão (POA). Ambos os métodos de avaliação de desempenho requerem dados de vendas históricos para um período de tempo especificado pelo usuário. Esse período de tempo é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste (PBF). Os dados neste período são usados ​​como base para recomendar qual dos métodos de previsão usar na realização da projeção de projeção seguinte. Essa recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de projeção para outra. Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são demonstrados nas páginas que seguem os exemplos dos doze métodos de previsão. A.3 Método 1 - Percentual especificado no último ano Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 1,10 para um aumento de 10 ou 0,97 para uma diminuição de 3. Histórico de vendas necessário: Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificado pelo usuário para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.4.1 Cálculo de Previsão Faixa do histórico de vendas a ser usado no cálculo do fator de crescimento (opção de processamento 2a) 3 neste exemplo. Soma dos últimos três meses de 2005: 114 119 137 370 Soma dos mesmos três meses do ano anterior: 123 139 133 395 O fator calculado 370395 0,9367 Calcule as previsões: Janeiro de 2005 vendas 128 0,9367 119,8036 ou cerca de 120 de fevereiro de 2005 vendas 117 0,9367 109,5939 ou cerca de 110 de março de 2005 vendas 115 0,9367 107,7205 ou cerca de 108 A.4.2 Cálculo de Previsão Simulado Soma dos três meses de 2005 antes do período de retenção (julho, agosto, setembro): 129 140 131 400 Soma os mesmos três meses para o Ano anterior: 141 128 118 387 O fator calculado 400387 1.033591731 Calcula a previsão simulada: Outubro, 2004 vendas 123 1.033591731 127.13178 Vendas de novembro de 2004 139 1.033591731 143.66925 Vendas de dezembro de 2004 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Percentagem de Precisão Cálculo POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408,26873 370 100 110,3429 A.4.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (127,13178 - 114 143,66925 - 119 137,4677 - 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Método 3 - Último ano até este ano Este método copia os dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas necessário: Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.6.1 Cálculo da Previsão Número de períodos a incluir na média (opção de processamento 4a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, faça a média dos dados dos três meses anteriores. Previsão de Janeiro: 114 119 137 370, 370 3 123.333 ou 123 Previsão de Fevereiro: 119 137 123 379, 379 3 126.333 ou 126 Previsão de Março: 137 123 126 379, 386 3 128.667 ou 129 A.6.2 Cálculo Previsto Simulado Outubro 2005 140 131) 3 133.3333 Vendas de Novembro de 2005 (140 131 114) 3 128.3333 Vendas de Dezembro de 2005 (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Percentagem de Precisão Cálculo POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Média Absoluta Cálculo do Desvio MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Método 5 - Aproximação linear A aproximação linear calcula uma tendência baseada em dois pontos de dados do histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência reta projetada para o futuro. Use esse método com cautela, pois as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas alterações em apenas dois pontos de dados. Histórico de vendas necessário: O número de períodos a incluir em regressão (opção de processamento 5a), mais 1 mais o número de períodos de tempo para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.8.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir em regressão (opção de processamento 6a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, adicione o aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção do período anterior. Média dos três meses anteriores (114 119 137) 3 123.3333 Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferença entre os valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Relação ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 DiferençaRatio 232 11,5 Valor2 Relação média - valor1 123,3333 - 11,5 2 100,333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100,3333 146,333 ou 146 Previsão 5 11,5 100,3333 157,8333 ou 158 Previsão 6 11,5 100,3333 169,3333 Ou 169 A.8.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de Outubro de 2004: Média dos três meses anteriores (129 140 131) 3 133.3333 Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferença entre Valores 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Relação (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 DiferençaRatio 22 1 Valor2 Relação média - valor1 133.3333 - 1 2 131.3333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 1 131.3333 135.3333 Novembro de 2004 vendas Média dos últimos três meses (140 131 114) 3 128.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferença entre os valores 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Valor1 DiferençaRatio -25,99992 -12,9999 Valor2 Relação média-valor1 128,3333 - (-12,9999) 2 154,3333 Previsão 4 -12,9999 154,3333 102,3333 Vendas de Dezembro de 2004 Média dos três meses anteriores (131 114 119) 3 121.3333 Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada 131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferença entre os valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Valor1 DiferençaRatio -11.99992 -5.9999 Valor2 Relação média-valor1 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Previsão 4 (-5.9999 ) 133,3333 109,3333 A.8.3 Percentagem de Precisão Cálculo POA (135,33 102,33 109,33) (114 119 137) 100 93,78 A.8,4 Cálculo do Desvio Absoluto Média MAD (135,33-1 114 102,33 - 119 109,33-137) 3 21,88 A.9 Método 7 - Secon D Grau de Aproximação A Regressão Linear determina os valores de aeb na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas. Aproximação de segundo grau é semelhante. No entanto, este método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. Este método pode ser útil quando um produto está na transição entre fases de um ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estádios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Devido ao termo de segunda ordem, a previsão pode aproximar-se rapidamente do infinito ou cair para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Portanto, este método é útil apenas no curto prazo. Especificações de previsão: As fórmulas encontram a, b e c para encaixar uma curva em exatamente três pontos. Você especifica n na opção de processamento 7a, o número de períodos de tempo de dados a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo n 3. Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. Julho a setembro são adicionados em conjunto para criar Q2, e de outubro a dezembro somam para Q3. A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário: 3 n períodos para o cálculo da previsão mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). Número de períodos a incluir (opção de processamento 7a) 3 neste exemplo Utilize os meses anteriores (3 n) em blocos de três meses: Q1 (Abr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Set) 129 140 131 400 Q3 O passo seguinte envolve o cálculo dos três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (onde X1) abc (2) Q2 A b c c X 2 (onde X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (onde X 3) a 3b 9c Resolva as três equações simultaneamente para encontrar b, ae c: Subtraia a equação (1) da equação (2) E resolva para b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Substitua esta equação para b na equação (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Finalmente, substitua essas equações por aeb por (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 O método de Aproximação de Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte forma: a Q3 (Q2 - Q1) 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 (370-400) (384-400) 2 -23 b (Q2 - Q1) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23) X2 Previsão de Janeiro a Março (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 Por período Previsão de Abril a Junho (X5): (322 425-575) 3 57.333 ou 57 por período Previsão de Julho a Setembro (X6): (322 510 - 828) 3 1.33 ou 1 por período de Outubro a Dezembro (X7) 595 - 11273 -70 A.9.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de outubro, novembro e dezembro de 2004: Q1 (jan - mar) 360 Q2 (abril a junho) 384 Q3 (jul - set) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 Percentagem do cálculo da precisão POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Método 8 - Método Flexível O Método Flexível (Percentagem durante n Meses Anterior) é semelhante ao Método 1, Percentagem em relação ao ano passado. Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado pelo usuário e, em seguida, projetam esse resultado no futuro. No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O método flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 1.15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores em 15. Período de base. Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão se baseie nos dados de vendas em outubro de 2005. Histórico mínimo de vendas: O usuário especificou o número de períodos de volta ao período base, mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF). A.10.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Método 9 - Média Móvel Ponderada O método Média Móvel Ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média Móvel (MA). No entanto, com a Média Móvel Ponderada, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos. O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Os dados mais recentes geralmente são atribuídos a um peso maior do que os dados mais antigos, o que torna a WMA mais responsiva às mudanças no nível de vendas. No entanto, o viés de previsão e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais. Esse método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem utilizados no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Isso resulta em uma previsão estável, mas será lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responderá mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar 1,00. Por exemplo, quando n 3, atribua pesos de 0,6, 0,3 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Método 10 - Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, Média Móvel Ponderada (WMA). No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente ponderações aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam a 1,00. O método calcula então uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Como acontece com todas as técnicas de projeção de média móvel linear, o viés de previsão e os erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais. Esse método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem utilizados no cálculo da previsão. Isto é especificado na opção de processamento 10a. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo. O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que diminuem linearmente e somam a 1,00. Por exemplo, quando n3, o sistema atribuirá pesos de 0,5, 0,3333 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.12.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir na média de suavização (opção de processamento 10a) 3 neste exemplo Razão para um período anterior 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Razão para dois períodos anteriores 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0,3333 .. Proporção para três períodos anteriores 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0,1666 .. Previsão de Janeiro: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 ou 127 Previsão de Fevereiro: 127 0,5 137 13 119 16 129 Previsão de Março: 129 0,5 127 13 137 16 129,666 ou 130 A.12.2 Cálculo Previsto Simulado Outubro 2004 vendas 129 16 140 26 131 36 133,6666 Novembro 2004 vendas 140 16 131 26 114 36 124 Dezembro 2004 vendas 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Método 11 - Suavização Exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing. No Linear Smoothing, o sistema atribui pesos aos dados históricos que diminuem linearmente. Na suavização exponencial, o sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação de previsão de suavização exponencial é: Previsão a (Vendas reais anteriores) (1 - a) Previsão Anterior A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. A é o peso aplicado às vendas reais do período anterior. (1-a) é o peso aplicado à previsão do período anterior. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos é 1,00. A (1-a) 1 Você deve atribuir um valor para a constante de suavização, a. Se você não atribui valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos do histórico de vendas especificado na opção de processamento 11a. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1. n o intervalo de dados do histórico de vendas a incluir nos cálculos. Geralmente um ano de dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 3) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. A suavização exponencial pode gerar uma previsão baseada em apenas um ponto de dados históricos. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.13.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir na média de suavização (opção de processamento 11a) 3 e factor alfa (opção de processamento 11b) em branco neste exemplo um factor para os dados de vendas mais antigos 2 (11) ou 1 quando alfa é especificado Um fator para os dados de vendas 2 mais antigos 2 (12), ou alfa quando alfa é especificado um fator para os dados mais antigos de vendas 3 (13), ou alfa quando alfa é especificado um fator para os dados de vendas mais recentes 2 (1n) , Ou alfa quando alfa é especificado Novembro Sm. Média. A (Outubro Real) (1 - a) Outubro Sm. Média. 1 114 0 0 114 Dezembro Sm. Média. A (Novembro Real) (1 - a) Novembro Sm. Média. 23 119 13 114 117.3333 Janeiro Previsão a (Dezembro Real) (1 - a) Dezembro Sm. Média. 24 137 24 117.3333 127.16665 ou 127 Fevereiro Previsão Janeiro Previsão Previsão Janeiro Previsão 127 A.13.2 Previsão simulada Cálculo Julho, 2004 Sm. Média. 22 129 129 Agosto Sm. Média. 23 140 13 129 136,333 Setembro Sm. Média. 24 131 24 136.3333 133.6666 Outubro, 2004 vendas Setembro Sm. Média. 133,6666 Agosto, 2004 Sm. Média. 22 140 140 Setembro Sm. Média. 23 131 13 140 134 Outubro Sm. Média. 24 114 24 134 124 Novembro, 2004 vendas Setembro Sm. Média. 124 Setembro 2004 Sm. Média. 22 131 131 Outubro Sm. Média. 23 114 13 131 119,6666 Novembro Sm. Média. 24 119 24 119,6666 119,3333 Dezembro 2004 vendas Setembro Sm. Média. 119.3333 A.13.3 Percentagem de Precisão Cálculo POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Método 12 - Suavização Exponencial Com Tendência e Sazonalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que uma média suavizada é calculada. No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência suavizada. A previsão é composta por uma média suavizada ajustada para uma tendência linear. Quando especificada na opção de processamento, a previsão também é ajustada pela sazonalidade. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas. Valores válidos para alfa variam de 0 a 1. b a constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para a componente de tendência da previsão. Os valores válidos para o intervalo beta variam de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão aeb são independentes uns dos outros. Eles não precisam adicionar 1.0. Histórico de vendas mínimo exigido: dois anos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). O método 12 usa duas equações exponenciais de suavização e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência suavizada e um fator sazonal médio simples. A.14.1 Cálculo de Previsão A) Uma média exponencialmente suavizada MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Avaliação das Previsões Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto. Cada método de previsão provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos são previstos, é impraticável tomar uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos métodos de previsão selecionados e para cada um dos produtos previstos. Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, Desvio Médio Absoluto (MAD) e Porcentagem de Precisão (POA). MAD é uma medida do erro de previsão. POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho requerem dados de histórico de vendas reais para um período de tempo especificado pelo usuário. Esse período da história recente é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste (PBF). Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período de retenção histórico. Geralmente, haverá diferenças entre os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando vários métodos de previsão são selecionados, esse mesmo processo ocorre para cada método. Várias previsões são calculadas para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo. O método de previsão que produz o melhor ajuste (melhor ajuste) entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção é recomendado para uso em seus planos. Essa recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de projeção para outra. A.16 Desvio Médio Absoluto (MAD) MAD é a média (ou média) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre os dados reais e os previstos. MAD é uma medida da magnitude média de erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados. Como os valores absolutos são usados ​​no cálculo, os erros positivos não cancelam os erros negativos. Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para esse período de retenção. Quando a previsão é imparcial e os erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, desvio padrão e erro quadrático médio: A.16.1 Porcentagem de Precisão (POA) Porcentagem de Precisão (POA) é Uma medida do viés de previsão. Quando as previsões são consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos de estoque aumentam. Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos eo serviço ao cliente cai. Uma previsão que é 10 unidades muito baixo, então 8 unidades muito alto, então 2 unidades muito alto, seria uma previsão imparciais. O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2. Erro real - previsão Quando um produto pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usado para amortecer os erros. Nesta situação, não é tão importante eliminar os erros de previsão como é gerar previsões imparciais. No entanto, no sector dos serviços, a situação acima seria encarada como três erros. O serviço seria insuficiente no primeiro período, então overstaffed para os próximos dois períodos. Nos serviços, a magnitude dos erros de previsão é geralmente mais importante do que o viés previsto. A soma durante o período de retenção permite erros positivos para cancelar erros negativos. Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é superior a 100. Naturalmente, é impossível ser mais de 100 precisos. Quando uma previsão é imparcial, a razão POA será 100. Portanto, é mais desejável ser 95 precisos do que 110 precisos. O critério POA seleciona o método de previsão que tem uma proporção de POA mais próxima de 100. O script nesta página aprimora a navegação de conteúdo, mas não altera o conteúdo de qualquer maneira. Previsão de demanda pelo método de média móvel Você tem os seguintes dados para os últimos 12 meses Vendas para a Corporação PRQ (em milhares de dólares): Janeiro 500 Julho 610 Fevereiro 520 Agosto 620 Março 520 Setembro 580 Abril 510 Outubro 550 Maio 530 Novembro 510 Junho 580 Dezembro 480 a. Calcule uma média móvel centrada em 3 meses. B. Use essa média móvel para prever as vendas para janeiro do próximo ano. C. Se você foi convidado a prever as vendas de janeiro e fevereiro para o próximo ano, você estaria confiante de sua previsão usando as médias móveis precedentes Por que ou por que não Solução Resumo A solução fornece passo a passo método de previsão de vendas para o PRQ Corporation com base em 3 meses Média móvel. . Ver em células para fórmulas Previsão de demanda para o dia 15 usando média móvel de 3 períodos 164.40. Médias móveis. 250 200 Demanda. . . Previsão de demanda para a semana de 12 de outubro. 12 usando suavização exponencial com previsão para 31 de agosto. A solução descreve as etapas para a previsão de um período por. . A média móvel mostra que a demanda de previsão é estável, mas não mostra tendências no comportamento da demanda. Média móvel mostrará que a previsão será. . Que a tendência de projeto método de previsão média móvel é benéfica para. Hipótese: 1. Método de previsão média móvel é usado para estimar a demanda de Store. . Demonstração de Previsão de Demonstração de Demonstração de Demonstração de Demonstração de Demonstração de Demonstração de Demonstração (Previsão Tt. Previsão de Planejamento de Demanda. . Demanda 31 22 33 26 21 29 25 22 20 26.. . É um método muito simples de previsão de séries temporais. . Desta forma, a previsão de demanda para sete meses é. Método é usado para previsão repetida onde o. . Uma abordagem de gestão de operações para estimar a demanda. Descreva os seguintes métodos de previsão. . Onde a Previsão para o período t1 Real observada. . Dois métodos comuns para a previsão de séries estacionárias estão em movimento. Suponha que o MacDonald tem demandas para a venda de. MÊS Demanda Mês Demanda Janeiro 89 Julho 223.

Use this moving average to forecast sales for january of next year

Como você pode supor que nós estamos olhando algumas das aproximações as mais primitivas à previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições de computação relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos por Começando no início e começar a trabalhar com previsões média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você está indo Ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua segunda pontuação de teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem prever Para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer para o seu fr Eu e seus pais, eles e seu professor são muito provável esperar que você obtenha algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestima-se E figura você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que são todos os interessados ​​e despreocupados vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Há duas abordagens muito provável para eles desenvolverem uma estimativa, independentemente de Se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência Ele vai ter outro 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, então Longe de você ter obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e weren t sacudir a doninha todo o lugar e se você começou a fazer um Muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são reais A média móvel previsões. A primeira é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado de uma média móvel previsão usando um período de dados. O segundo é também uma média móvel previsão, mas usando dois períodos de dados. Por isso, Que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todo mundo, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o Pattern. Now, espero que você pode ver o padrão Que você acha que é o mais preciso. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora, vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciado por sua meia irmã distanciado chamado Whistle While We Work Você tem alguns dados de vendas anteriores Representado pela seguinte seção de uma planilha Nós primeiro apresentar os dados para um período de três média móvel forecast. The entrada para a célula C6 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move Sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Isso é definitivamente diferente do Modelo de suavização exponencial Eu incluí as previsões passadas porque vamos usá-las na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser. Agora você Pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice como agora apenas os dois mais recentes pedaços de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente eu tenho incluir D as previsões passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância para aviso. Para uma m-período média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma média móvel de m-período de previsão, ao fazer predições passadas, observe que a primeira predição ocorre no período m 1.Todas estas questões serão muito significativas quando desenvolvemos o nosso code. Developing a função média móvel Agora precisamos desenvolver O código para a previsão média móvel que pode ser usado de forma mais flexível O código segue Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você want. Function MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis ​​Contador 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. Métodos de Cálculo de Previsão. A 1 Métodos de Cálculo de Previsão. Todos os métodos de cálculo de previsões estão disponíveis A maioria destes métodos fornecem controle de usuário limitado Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas de dados históricos usados ​​em Os cálculos podem ser especificados Os exemplos a seguir mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto de dados históricos idênticos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006 Além da previsão Cálculo, cada exemplo inclui um simulador de Reformulação para uma opção de processamento de período de retenção de três meses 19 3, que é então usada para os resultados de estimativa de precisão e desvio absoluto médio de vendas reais em comparação com a previsão simulada. A 2 Critérios de avaliação do desempenho da previsão. Dependendo da sua seleção de opções de processamento e das tendências e Padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão terão melhor desempenho do que outros para um determinado conjunto de dados históricos Um método de previsão apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto Também é improvável que um método de previsão que forneça bons resultados ao Um estágio do ciclo de vida de um produto permanecerá apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode escolher entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão Estes são Desvio Médio Absoluto MAD e Porcentagem de Precisão POA Ambos estes métodos de avaliação de desempenho requerem Histórico de vendas para um período de tempo especificado pelo usuário Este período de tempo é Chamado período de retenção ou período de melhor ajuste PBF Os dados nesse período são usados ​​como base para recomendar qual dos métodos de previsão a ser usado na tomada da próxima projeção de projeção Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para outra O próximo Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são demonstrados nas páginas que seguem os exemplos dos doze métodos de previsão. 3 Método 1 - Percentual especificado no ano passado. Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 1 10 para um aumento de 10 ou 0 97 para uma diminuição de 3. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificado pelo usuário para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 4 1 Cálculo de Previsão. Range do histórico de vendas Para usar no cálculo da opção de processamento de fator de crescimento 2a 3 neste exemplo. Sum os três meses finais de 2005 114 119 137 370.Sum os mesmos três meses para o p Ano anterior 123 139 133 395.O fator calculado 370 395 0 9367.Calcular as previsões. Janeiro de 2005 vendas 128 0 9367 119 8036 ou cerca de 120.Fevereiro, 2005 vendas 117 0 9367 109 5939 ou cerca de 110.March, 2005 vendas 115 0 9367 107 7205 ou cerca de 108.A 4 2 Simulated Forecast Calculation. Sum três meses de 2005 antes do período holdout julho, agosto, set.129 140 131 400.Sum os mesmos três meses para o ano anterior.141 128 118 387.O fator calculado 400 387 1 033591731.Calcular previsão simulada. October, 2004 vendas 123 1 033591731 127 13178.November, 2004 vendas 139 1 033591731 143 66925.December, 2004 vendas 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Por cento do cálculo da precisão . POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 C�culo de Desvio Absoluto M�ia 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Método 3 - Ano passado para este ano. Este método copia os dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas não desejado Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 6 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a serem incluídos na opção de processamento média 4a 3 neste exemplo. Para cada mês Da previsão, média dos dados dos três meses anteriores. Previsão de janeiro 114 119 137 370, 370 3 123 333 ou 123. Previsão de fevereiro 119 137 123 379, 379 3 126 333 ou 126. Previsão de mercado 137 123 126 379, 386 3 128 667 ou 129.A 6 2 Cálculo de Previsão SimuladoOctober 2005 vendas 129 140 131 3 133 3333.Novembro 2005 vendas 140 131 114 3 128 3333.December 2005 vendas 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Percentagem de Precisão Calculation. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Método 5 - Aproximação Linear. A Aproximação Linear calcula um Tendência baseada em dois pontos de dados históricos de vendas. Esses dois pontos d Efine uma linha de tendência reta projetada para o futuro Use esse método com cautela, pois as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Histórico de vendas exigido O número de períodos a incluir na opção de processamento de regressão 5a, mais 1 plus O número de períodos de tempo para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 8 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a incluir na opção de processamento de regressão 6a 3 neste exemplo. Para cada mês da previsão, adicione o aumento ou a diminuição durante os períodos especificados Antes do período de retenção do período anterior. A média dos três meses anteriores 114 119 137 3 123 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 114 1 119 2 137 3 763.Diferença entre os valores. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Diferença Relação 23 2 11 5.Value2 Relação de valor médio 1 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n value1 Valor2 4 11 5 100 3333 146 333 ou 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 ou 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 ou 169.A 8 2 Cálculo de Previsão Simulado. October 2004. vendas dos três meses anteriores . 129 140 131 3 133 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 129 1 140 2 131 3 802.Diferença entre os valores. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Difference Ratio 2 2 1.Value2 Relação average-value1 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n valor1 valor2 4 1 131 3333 135 3333.Novembro 2004 vendas. Average dos três meses anteriores. 140 131 114 3 128 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 140 1 131 2 114 3 744.Diferença entre os valores 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Diferença Relação -25 9999 2 -12 9999.Valor2 Relação média-valor1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.December 2004. vendas dos três meses anteriores. 131 114 119 3 121 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 131 1 114 2 119 3 716.Diferença entre os valores. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Diferença Relação -11 9999 2 -5 9999.Valor2 Relação média-valor1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Método 7 - Segundo A regressão linear determina os valores de aeb na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas A aproximação de segundo grau é semelhante No entanto, este método determina valores para a, b e c em A fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas Este método pode ser útil quando um produto está na transição entre estágios de um ciclo de vida Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para as fases de crescimento , A tendência de vendas pode acelerar Devido ao prazo de segunda ordem, a previsão pode rapidamente abordagem Infinito ou queda para zero dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo Portanto, este método é útil somente no curto prazo. Especificações de Força As fórmulas encontram a, b e c para ajustar uma curva a exatamente três pontos Você especifica n na A opção de processamento 7a, o número de períodos de tempo de dados para acumular em cada um dos três pontos Neste exemplo n 3 Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1 julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2 , E de outubro a dezembro somam a Q3 A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário 3 n períodos para cálculo da previsão mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. Número de Períodos para incluir a opção de processamento 7a 3 neste exemplo. Use os 3 meses anteriores em blocos de três meses. T1 Abr - Jun 125 122 137 384.Q2 Jul - Set 129 140 131 400.Q3 Oct - Dec 114 119 137 370. A etapa seguinte envolve c Alculando os três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX 2. 1 Q1 a bX cX 2 onde X 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 em que X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 onde X 3 a 3b 9c. Solve as três equações simultaneamente para encontrar b, a e c. Subtraímos a equação 1 da equação 2 e resolvemos para b. Substituir esta equação para b na equação 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Finalmente, substitua essas equações por aeb na equação 1. O método de Aproximação de Segundo Grau calcula A, b e c da seguinte forma: a Q3 - 3 Q2 - Q1 370 - 3 400 - 384 322.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2 370 - 400 384 - 400 2 -23.b Q2 - Q1 - 3c 400 - 384 - 3 -23 85.Y a bX cX 2 322 85 X -23 X 2.Janeiro até março previsão X 4.322 340 - 368 3 294 3 98 por período. April até junho previsão X 5.322 425 - 575 3 57 333 ou 57 por período. Previsão de julho a setembro X 6. 322 510 - 828 3 1 33 ou 1 por período. Outubro a dezembro X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Cálculo de Previsão Simulado. Outubro, Novembro E Dezembro de 2004. Jan. - Mar. 360.Q2 Abr. - Jun. 384.Q3 Jul. - Sep. 400.a 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 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Método 8 - Método Flexível. O Método Flexível Percentual ao longo de n Meses Anterior é semelhante ao Método 1, Percentagem ao longo do ano passado Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado pelo usuário , Então projete esse resultado no futuro No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O método flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para Utilizar como base para os cálculos. Factor de multiplicação Por exemplo, especifique 1 15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores por 15. Período de base Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão se baseie em dados de vendas em Outubro, 2005.Mínimo histórico de vendas O usuário especificou número o F períodos de volta ao período base, mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 10 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Método 9 - Mudança Ponderada Média Móvel Ponderada WMA é semelhante ao Método 4, Média Móvel MA No entanto, com a Média Móvel Ponderada você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o Curto prazo Dados mais recentes geralmente é atribuído um peso maior do que os dados mais antigos, por isso isso torna WMA mais responsivo às mudanças no nível de vendas No entanto, previsão bias e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o produto história de vendas exibe tendência forte ou padrões sazonais Método funciona melhor para previsões de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. n o número de períodos de história de vendas a serem usados ​​em O cálculo da previsão Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo Um valor grande para n como 12 requer mais histórico de vendas Isso resulta em uma previsão estável , Mas será lento para reconhecer mudanças no nível de vendas Por outro lado, um pequeno valor para n como 3 irá responder mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder a As variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos Os pesos atribuídos devem totalizar 1 00 Por exemplo, quando n 3, atribuir pesos de 0 6, 0 3 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Mínimo histórico de vendas necessário n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Método 10 - Suavização linear. Método 9, média móvel ponderada WMA Como Em vez de arbitrariamente atribuir pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que declinam linearmente e somam a 1 00 O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Verdadeiro de todas as técnicas lineares de média móvel de previsão, viés de previsão e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais Este método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência da vida Ciclo. n o número de períodos do histórico de vendas a utilizar no cálculo da previsão Isto é especificado na opção de processamento 10a Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para utilizar os três períodos mais recentes como base para a projecção na Próximo período de tempo O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que declinam linearmente e somam a 1 00 Por exemplo, quando n 3, o s O ystem atribuirá pesos de 0 5, 0 3333 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico mínimo de vendas necessário n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 12 1 Cálculo de previsão. Número de períodos a incluir na suavização da opção de processamento média 10a 3 neste exemplo. Ratio para um período anterior 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio para dois períodos anteriores 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio para três períodos anteriores 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Previsões de Janeiro 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 ou 127.Previsões de Fevereiro 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. Previsão de mercado 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 ou 130.A 12 2 Simulação de Cálculo de PrevisãoOctober 2004 vendas 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.Novembro 2004 vendas 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124.Vendas de Dezembro de 2004 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Cálculo do Desvio Médio Absoluto Madrinha Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing o sistema atribui pesos aos dados históricos que declinam linearmente Em suavização exponencial , O sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação de previsão exponencial de suavização é. Previsão de Vendas Previas Reais 1 - a Previsão Prevista. A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior ea previsão do período anterior a é a Peso aplicado às vendas reais para o período anterior 1 - a é o peso aplicado à previsão para o período anterior Valores válidos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0 1 e 0 4 A soma dos pesos é 1 00 a 1 - a 1.Deve atribuir um valor para a constante de suavização, a Se você não atribuir valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos do histórico de vendas especificado D na opção de processamento 11a. a a constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas Valores válidos para um intervalo de 0 a 1.n o intervalo de dados do histórico de vendas a incluir nos cálculos Geralmente um ano De dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas Para este exemplo, um pequeno valor para nn 3 foi escolhido para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados O suavização exponencial pode gerar uma previsão com base em apenas um histórico Ponto de dados. Histórico de vendas necessário mínimo n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho de previsão PBF. A 13 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a incluir na opção de processamento média de alisamento 11a 3 e opção de processamento de factor alfa 11b em branco nesta Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 1, ou 1 quando alfa é especificado. Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 2, ou alfa quando alfa é especificado. Um fator Para o 3º mais antigo dados de vendas 2 1 3, ou alfa quando alfa é especificado. um fator para os dados de vendas mais recentes 2 1 n, ou alfa quando alfa é especificado. Novembro Sm Avg a outubro Real 1 - a outubro Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm. Avg. A Nov. Reais 1 - a Novembro Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forecast a Dezembro Actual 1 - a Dezembro Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 ou 127.Frebruary Forecast Previsão de janeiro Previsão de 127.March Previsão de janeiro 127.A 13 2 Simulated Forecast Calculation. July, 2004 Sm Avg 2 2 129 129.August Sm Avg 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Avg 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October, 2004 sales Sep Sm Média 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.Novembro, 2004 vendas Setembro Sm Média 124.September 2004 Sm Média 2 2 131 131.Octobre Sm Média 2 3 114 1 3 131 119 6666.Novembro Sm Média 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.December 2004 vendas Setembro Sm Média 119 3333.A 13 3 Percentagem Do cálculo da precisão PTO 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Método 12 - Suavização Exponencial com Tendência e Sazonalidade. Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que uma média suavizada é calculada No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência alisada A previsão é composta de uma média alisada ajustada para uma tendência linear Quando especificado Na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. a constante de alisamento usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas Valores válidos para alfa variam de 0 a 1.b a constante de suavização usada no cálculo do alisado Média para a componente de tendência da previsão Valores válidos para a gama beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. A e b são independentes uns dos outros Eles não têm que adicionar a 1 0.Min O modelo 12 usa duas equações exponenciais de suavização e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência alisada e um fator sazonal médio simples. A 14 1 Cálculo de Previsão. Uma média exponencialmente suavizada. 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Avaliando as Previsões. Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto Cada previsão Método provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente Quando milhares de produtos são previstos, é impraticável fazer uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos métodos de previsão Que você seleciona e para cada um dos produtos previstos Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, Mean Absolute Deviation MAD e Percentagem de Accur Acy POA MAD é uma medida do erro de previsão POA é uma medida do preconceito de previsão Ambas as técnicas de avaliação de desempenho requerem dados de histórico de vendas reais para um período de tempo especificado pelo usuário Este período do histórico recente é chamado de período de retenção ou períodos melhor ajustados PBF. Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período de retenção histórico Normalmente haverá diferenças entre os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando múltiplos métodos de previsão são selecionados, Para cada método Previsões múltiplas são calculadas para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo É recomendado o método de previsão que produz o melhor ajuste melhor ajuste entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção Em seus planos Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a Xt. A 16 Desvio Médio Absoluto MAD. MAD é a média ou média dos valores absolutos ou magnitude dos desvios ou erros entre dados reais e previstos MAD é uma medida da magnitude média de erros a esperar, dado um método de previsão e dados Uma vez que os valores absolutos são utilizados no cálculo, os erros positivos não anulam os erros negativos Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para aquele período de retenção. Erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, desvio padrão e erro quadrático médio. 16 1 Porcentagem de precisão POA. Percent of Exactitude POA é uma medida do viés de previsão Quando as previsões são consistentemente Muito alto, os estoques se acumulam e os custos de estoque aumentam Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos e o declínio do serviço ao cliente S Uma previsão que é 10 unidades muito baixas, então 8 unidades muito altas e, em seguida, 2 unidades muito altas, seria uma previsão imparcial O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2.Error Actual - Forecast. When um produto Pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usado para amortecer os erros Nesta situação, não é tão importante para eliminar erros de previsão como é gerar previsões imparciais No entanto, em indústrias de serviços , A situação acima seria vista como três erros O serviço seria insuficiente no primeiro período, em seguida, overstaffed para os próximos dois períodos Em serviços, a magnitude dos erros de previsão é geralmente mais importante do que previsão de viés. A soma sobre o período de retenção Permite erros positivos para cancelar erros negativos Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é maior do que 100 Naturalmente, é impossível ser mais de 100 precisos Quando uma previsão é unbias Ed, a razão POA será 100 Portanto, é mais desejável ser 95 precisos do que ser 110 precisos Os critérios POA selecionar o método de previsão que tem uma relação POA mais próxima a 100.Scripting nesta página melhora a navegação de conteúdo, mas não Alterar o conteúdo de qualquer maneira. Time Series Methods. Time métodos série são técnicas estatísticas que fazem uso de dados históricos acumulados ao longo de um período de tempo Os métodos de séries temporais assumem que o que ocorreu no passado continuará a ocorrer no futuro Como o nome As séries temporais sugerem que esses métodos relacionam a previsão com apenas um fator - o tempo Eles incluem a média móvel, a suavização exponencial e a linha de tendência linear e estão entre os métodos mais populares para a previsão de curto alcance entre empresas de serviços e de manufatura. Que os padrões históricos identificáveis ​​ou tendências para a demanda ao longo do tempo irá repetir-se. Mover média. A série de tempo de previsão pode ser tão simples como usar a demanda na corrente p Por exemplo, se a demanda for de 100 unidades esta semana, a previsão para a demanda da próxima semana é de 100 unidades se a demanda for de 90 unidades em vez disso, então A demanda da semana seguinte é de 90 unidades, e assim por diante Este tipo de método de previsão não leva em conta o comportamento da demanda histórica que se baseia apenas na demanda no período atual Ele reage diretamente aos movimentos normais, aleatórios na demanda. A média móvel simples Método usa vários valores de demanda durante o passado recente para desenvolver uma previsão Isso tende a atenuar ou suavizar os aumentos aleatórios e as diminuições de uma previsão que usa apenas um período A média móvel simples é útil para prever a demanda que é estável e não Exibir qualquer comportamento de demanda pronunciada, como uma tendência ou padrão sazonal. As médias de movimentação são computadas para períodos específicos, como três meses ou cinco meses, dependendo de quanto o despreocupador A fórmula para computar a média movente simples isputing uma média movente simples. A companhia instantânea da fonte do escritório do grampo do papel vende e entrega materiais de escritório a companhias, escolas, e Agências dentro de um raio de 50 milhas de seu armazém O negócio de fornecimento de escritório é competitivo, ea capacidade de entregar ordens prontamente é um fator na obtenção de novos clientes e manter os antigos Escritórios normalmente ordem não quando eles correm baixos suprimentos, mas quando eles completamente O gerente da empresa quer ter certeza de que os motoristas e os veículos estão disponíveis para entregar ordens prontamente e eles têm estoque adequado em estoque. Portanto, o gerente quer ser capaz de prever o número de Ordens que ocorrerão durante o próximo mês, ou seja, para prever a demanda por entregas. A partir de registros de ordens de entrega, a gerência acumulou o followi Ng dados para os últimos 10 meses, a partir do qual ele quer calcular 3- e 5 meses médias móveis. Vamos supor que é o final de outubro A previsão resultante da média móvel 3- ou 5 meses é tipicamente Para o próximo mês na seqüência, que neste caso é novembro. A média móvel é calculada a partir da demanda por pedidos para os 3 meses anteriores na seqüência de acordo com a seguinte fórmula. A média móvel de 5 meses é calculada a partir do anterior 5 Meses de dados de demanda como segue. As previsões médias móveis de 3 e 5 meses para todos os meses de dados de demanda são mostradas na seguinte tabela Na verdade, somente a previsão para novembro com base na demanda mensal mais recente seria usada pelo gerente No entanto, as previsões anteriores para os meses anteriores permitem-nos comparar a previsão com a demanda real para ver quão preciso é o método de previsão - ou seja, o quão bem ele faz. Três e Cinco Mês Averages. Both previsões de média móvel na tabela Acima tendem a suavizar Se a variabilidade que ocorre nos dados reais. Este efeito de suavização pode ser observado na seguinte figura em que as médias de 3 meses e 5 meses foram sobrepostas a um gráfico dos dados originais. A média móvel de 5 meses na figura anterior Suaviza as flutuações em maior medida do que a média móvel de 3 meses No entanto, a média de 3 meses reflete mais de perto os dados mais recentes disponíveis para o gerente de suprimentos de escritório. Em geral, as previsões usando a média móvel de longo prazo são mais lentas para reagir As mudanças recentes na demanda do que aquelas feitas usando médias móveis do período mais curto Os períodos extra dos dados abafam a velocidade com que a previsão responde Estabelecer o número apropriado dos períodos a usar-se em uma previsão média móvel requer frequentemente alguma quantidade de tentativa e erro A desvantagem do método de média móvel é que ele não reage a variações que ocorrem por uma razão, como ciclos e efeitos sazonais. Fatores que causam As mudanças são geralmente ignoradas É basicamente um método mecânico, que reflete dados históricos de forma consistente No entanto, o método de média móvel tem a vantagem de ser fácil de usar, rápido e relativamente barato Em geral, este método pode fornecer uma boa previsão Para o curto prazo, mas não deve ser empurrado demasiado longe no futuro. Média móvel ponderada. O método da média móvel pode ser ajustado para refletir mais de perto flutuações nos dados. No método da média móvel ponderada, os pesos são atribuídos aos mais recentes Dados de acordo com a seguinte fórmula. Os dados de demanda para PM Computer Services mostrados na tabela para o Exemplo 10 3 parecem seguir uma tendência linear crescente A empresa quer calcular uma linha de tendência linear para ver se ela é mais precisa do que a suavização exponencial e Ajustadas, desenvolvidas nos Exemplos 10 3 e 10 4. Os valores necessários para os cálculos dos mínimos quadrados são os seguintes: Usando esses valores, Para a linha de tendência linear são calculados da seguinte forma. Portanto, a equação da linha de tendência linear é. Para calcular uma previsão para o período 13, vamos x 13 na linha de tendência linear. O gráfico a seguir mostra a linha de tendência linear comparada com os dados reais A linha de tendência parece refletir de perto os dados reais - isto é, ser um bom ajuste - e seria assim um bom modelo de previsão para esse problema. No entanto, uma desvantagem da linha de tendência linear é que ela não se ajustará a um Mudança na tendência, como os métodos de previsão exponencial suavização que é, é assumido que todas as previsões futuras seguirá uma linha reta Isso limita a utilização deste método para um período de tempo mais curto em que você pode ser relativamente certo de que a tendência vai Não mudar. Ajustes sazonais. Um padrão sazonal é um aumento e uma diminuição repetitivos na demanda Muitos artigos da demanda exibem comportamento sazonal As vendas da roupa seguem testes padrões sazonais anuais, com a demanda para a roupa morna que aumenta no outono e no inverno E declínio na primavera e no verão como a demanda por roupas mais frias aumenta Demanda de muitos itens de varejo, incluindo brinquedos, equipamentos esportivos, vestuário, aparelhos eletrônicos, presuntos, perus, vinho e frutas, aumentam durante a temporada de férias Conjunta com dias especiais como Dia dos Namorados e Dia da Mãe Padrões sazonais também podem ocorrer em uma base mensal, semanal ou mesmo diária Alguns restaurantes têm maior demanda à noite do que no almoço ou nos fins de semana em oposição aos dias de semana Tráfego - daí Vendas - em shopping centers pega na sexta-feira e sábado. Há vários métodos para refletir os padrões sazonais em uma série de previsões de tempo Vamos descrever um dos métodos mais simples usando um fator sazonal Um fator sazonal é um valor numérico que é multiplicado pelo Normal para obter uma previsão ajustada sazonalmente. Um método para desenvolver uma demanda por fatores sazonais é dividir a demanda por cada período sazonal por dema anual total De acordo com a seguinte fórmula. Os fatores sazonais resultantes entre 0 e 10 são, de fato, a parcela da demanda anual total atribuída a cada estação. Estes fatores sazonais são multiplicados pela demanda anual prevista para produzir previsões ajustadas para cada estação Previsão com Ajustes Sazonais. Wishbone Farms cresce perus para vender a uma empresa de processamento de carne ao longo do ano No entanto, sua época de pico é, obviamente, durante o quarto trimestre do ano, de outubro a dezembro Wishbone Farms experimentou a demanda por perus para o passado Três anos mostrados na tabela a seguir. Porque temos três anos de dados de demanda, podemos calcular os fatores sazonais dividindo a demanda trimestral total para os três anos pela demanda total em todos os três anos. Em seguida, queremos multiplicar a demanda prevista No ano seguinte, em 2000, por cada um dos fatores sazonais para obter a demanda prevista para cada trimestre Para conseguir isso, precisamos de uma previsão de demanda para 2000 In t Seu caso, uma vez que os dados de demanda na tabela parecem exibir uma tendência geralmente crescente, nós calculamos uma linha de tendência linear para os três anos de dados na tabela para obter uma previsão de estimativa aproximada. Assim, a previsão para 2000 é 58 17, Ou 58.170 perus. Usando esta previsão anual de demanda, as previsões sazonalmente ajustadas, SF i, para o ano 2000 estãoparando essas previsões trimestrais com os valores reais da demanda no quadro, parecem estimativas relativamente boas, refletindo tanto as variações sazonais Os dados ea tendência geral ascendente.10-12 Como o método da média móvel é semelhante à suavização exponencial.10-13 Qual efeito no modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização have.10-14 Como a suavização exponencial ajustada difere da exponencial O que determina a escolha da constante de suavização para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado.10-16 Nos exemplos de capítulo para métodos de série de tempo, a previsão inicial S sempre assumido como o mesmo que a demanda real no primeiro período Sugerir outras maneiras que a previsão inicial pode ser derivada em uso real.10-17 Como o modelo de previsão de linha de tendência linear difere de um modelo de regressão linear para previsão.10- 18 Dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel ea média móvel ponderada, a suavização exponencial ea suavização exponencial ajustada, ea linha de tendência linear, qual você considera o melhor Why.10-19 Que vantagens a suavização exponencial ajustada Têm sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência. 4 KB Kahn e JT Mentzer, Forecasting no consumidor e mercados industriais, The Journal of Business Forecasting 14, no 2 Verão de 1995 21-28.

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Top 4 coisas bem sucedidas Forex Traders Do Negociação nos mercados financeiros é cercada por uma certa quantidade de mística, porque não há nenhuma fórmula única para o comércio com sucesso. Pense nos mercados como sendo como o oceano eo comerciante como um surfista. Surfing requer talento, equilíbrio, paciência, equipamento adequado e estar atento ao seu entorno. Você iria para a água que tinha rip marés perigosas ou foi infestado de tubarão Esperemos que não. A atitude para a negociação nos mercados não é diferente da atitude necessária para o surf. Ao misturar uma boa análise com uma implementação eficaz, sua taxa de sucesso irá melhorar drasticamente e, como muitos conjuntos de habilidades, a boa negociação vem de uma combinação de talento e trabalho duro. Aqui estão as quatro pernas do banquinho que você pode construir em uma estratégia para atendê-lo bem em todos os mercados. Antes de começar a negociar, reconhecer o valor da preparação adequada. O primeiro passo é alinhar seus objetivos pessoais e temperamento com os instrumentos e mercados que você pode se relacionar confortavelmente. Por exemplo, se você souber alguma coisa sobre varejo, então olhe para negociar ações de varejo, em vez de futuros de petróleo. Sobre o qual você pode não saber nada. Comece avaliando os três componentes a seguir. O prazo indica o tipo de negociação que é apropriado para o seu temperamento. Negociar um gráfico de cinco minutos sugere que você está mais confortável em uma posição sem a exposição ao risco overnight. Por outro lado, a escolha de gráficos semanais indica um conforto com risco overnight e uma vontade de ver alguns dias vão contrariamente à sua posição. Além disso, decidir se você tem o tempo ea vontade de sentar na frente de uma tela durante todo o dia ou se você preferiria fazer sua pesquisa calmamente durante o fim de semana e, em seguida, tomar uma decisão comercial para a próxima semana com base em sua análise. Lembre-se que a oportunidade de ganhar dinheiro substancial nos mercados requer tempo. A curto prazo scalping. Por definição, significa pequenos lucros ou perdas. Neste caso, você terá que negociar mais freqüentemente. Depois de escolher um período de tempo, encontre uma metodologia consistente. Por exemplo, alguns comerciantes gostam de comprar suporte e vender resistência. Outros preferem comprar ou vender fugas. No entanto, outros gostam de comércio usando indicadores como MACD e crossovers. Depois de escolher um sistema ou metodologia, testá-lo para ver se ele funciona em uma base consistente e fornece-lhe uma vantagem. Se o seu sistema é confiável mais de 50 do tempo, você terá uma borda, mesmo que seja um pequeno. Se você backtest seu sistema e descobrir que você tinha negociado cada vez que você recebeu um sinal e seus lucros foram mais do que suas perdas, as chances são muito boas que você tem uma estratégia vencedora. Teste algumas estratégias e quando você encontrar um que oferece um resultado consistentemente positivo, ficar com ele e testá-lo com uma variedade de instrumentos e vários prazos. Você vai descobrir que certos instrumentos de comércio muito mais ordenado do que outros. Instrumentos de negociação erráticos tornam difícil produzir um sistema vencedor. Portanto, é necessário testar seu sistema em vários instrumentos para determinar se sua personalidade de sistemas coincide com o instrumento que está sendo negociado. Por exemplo, se você estava negociando o par de moedas USDJPY no mercado forex, você pode achar que os níveis de suporte e resistência da Fibonacci são mais confiáveis ​​neste instrumento do que em alguns outros. Você também deve testar vários quadros de tempo para encontrar aqueles que correspondem melhor ao seu sistema de negociação. Atitude na negociação significa garantir que você desenvolva sua mentalidade para refletir os seguintes quatro atributos: Uma vez que você sabe o que esperar de seu sistema, tenha paciência para esperar o preço para atingir os níveis que o seu sistema indica para o ponto de entrada ou Saída. Se seu sistema indica uma entrada em um determinado nível, mas o mercado nunca chega a ele, em seguida, passar para a próxima oportunidade. Haverá sempre outro comércio. Em outras palavras, não perseguir o ônibus depois que ele deixou o terminal esperar para o próximo ônibus. Disciplina é a capacidade de ser paciente - para sentar em suas mãos até que seu sistema aciona um ponto de ação. Às vezes, a ação de preço não vai chegar ao seu ponto de preço antecipado. Neste momento, você deve ter a disciplina para acreditar em seu sistema e não para adivinhar. Disciplina é também a capacidade de puxar o gatilho quando o seu sistema indica para fazê-lo. Isto é especialmente verdadeiro para parar perdas. Objetividade ou desapego emocional também depende da confiabilidade de seu sistema ou metodologia. Se você tem um sistema que fornece níveis de entrada e saída que você sabe que têm um fator de alta confiabilidade, então você não precisa se tornar emocional ou permitir-se a ser influenciado pela opinião de especialistas que estão assistindo seus níveis e não o seu. Seu sistema deve ser confiável o suficiente para que você possa estar confiante em agir sobre os seus sinais. Mesmo que o mercado às vezes pode fazer um movimento muito maior do que você antecipar, sendo realista significa que você não pode esperar para investir 250 em sua conta de negociação e espera fazer 1.000 cada comércio. Embora nem um prazo de curto prazo nem um prazo mais longo seja necessariamente mais seguro do que o outro, o prazo de curto prazo pode envolver riscos menores se o profissional exercer disciplina na escolha de negócios. É uma questão de risco versus recompensa. Perna No. 3 - Discriminação Diferentes instrumentos de comércio de forma diferente dependendo de quem são os principais jogadores e por que eles estão negociando esse instrumento particular. Fundos de hedge são motivados de forma diferente de fundos mútuos. Os grandes bancos que estão negociando o mercado cambial spot em moedas específicas geralmente têm um objetivo diferente do que os comerciantes de moeda comprando ou vendendo contratos futuros. Se você pode determinar o que motiva os grandes jogadores, então você pode muitas vezes piggyback-los e lucro em conformidade. Escolha algumas moedas, ações ou commodities e gráficos-los todos em uma variedade de prazos. Em seguida, aplique sua metodologia específica a todos eles e veja qual período de tempo e qual instrumento é mais responsivo ao seu sistema. Isto é como você descobre um jogo de personalidade para o seu sistema. Repita este exercício regularmente para se adaptar às condições de mercado em mutação. Perna nº 4 - Gestão (Implementação) Uma vez que não existe tal coisa como apenas negócios rentáveis, nenhum sistema irá desencadear uma coisa certa. Mesmo um sistema rentável, digamos, com uma taxa de lucro de 65%. Ainda tem 35 negociações perdedoras. Portanto, a arte da rentabilidade está na gestão e execução do comércio. No final, a negociação bem sucedida é tudo sobre controle de risco. Tome perdas rapidamente e frequentemente, se necessário. Tente obter o seu comércio na direção correta para a direita fora do portão. Se retrocede, corte e tente novamente. Muitas vezes, é na segunda ou terceira tentativa que seu comércio vai se mover imediatamente na direção certa. Esta prática requer paciência e disciplina, mas quando você começa a direção certa, você pode rastrear suas paradas e, geralmente, ser rentável na melhor das hipóteses, ou quebrar mesmo na pior das hipóteses. Há tantos métodos nuanced de negociação como há comerciantes. Não há maneira certa ou errada de negociar. Há apenas um comércio lucrativo ou um comércio deficitário. Warren Buffet diz que há duas regras na negociação: Regra 1: Nunca perca dinheiro. Regra 2: Lembre-se da regra 1. Coloque uma nota no seu computador que irá lembrá-lo de tomar pequenas perdas com freqüência e rapidamente - não espere as grandes perdas.9 Truques do comerciante bem sucedido Forex Para todos os seus números, gráficos e índices, negociação É mais arte do que ciência. E assim como em empreendimentos artísticos, há talento envolvido, mas talento só vai levá-lo tão longe. Os melhores comerciantes aprimorar suas habilidades através da prática e disciplina. Eles executam auto-análise para ver o que impulsiona seus negócios e aprender a manter o medo ea ganância fora da equação. Olhe bem em nove truques que um comerciante do principiante pode se usar aperfeiçoar seu ofício para os peritos para fora lá, você pôde apenas encontrar algumas pontas que lhe ajudarão fazer mais esperto. Mais rentáveis ​​também. Para todos os seus números, gráficos e índices, o comércio é mais arte do que ciência. E assim como em empreendimentos artísticos, há talento envolvido, mas talento só vai levá-lo tão longe. Os melhores comerciantes aprimorar suas habilidades através da prática e disciplina. Eles executam auto-análise para ver o que impulsiona seus negócios e aprender a manter o medo ea ganância fora da equação. Olhe bem em nove truques que um comerciante do principiante pode se usar aperfeiçoar seu ofício para os peritos para fora lá, você pôde apenas encontrar algumas pontas que lhe ajudarão fazer mais esperto. Mais rentáveis ​​também. 1. Defina suas metas Antes de iniciar qualquer viagem, é imperativo que você tenha alguma idéia de onde seu destino é e como você vai chegar lá. Conseqüentemente, é imperativo que você tem objetivos desobstruídos na mente a respeito de o que você gostaria de o conseguir então tem que ser certo que seu método de troca é capaz de conseguir estes objetivos. Cada tipo de estilo de negociação requer uma abordagem diferente e cada estilo tem um perfil de risco diferente, o que requer uma atitude e abordagem diferentes para o comércio com sucesso. Uma incompatibilidade de personalidade levará ao estresse e a certas perdas. 2. Escolha The Right Broker É importante escolher um corretor que oferece uma plataforma de negociação que lhe permitirá fazer a análise que você precisa. Escolhendo um corretor respeitável é de suma importância e gastar tempo pesquisando as diferenças entre os corretores será muito útil. Você deve saber cada corretores políticas e como ele ou ela vai sobre como fazer um mercado. Por exemplo, a negociação no mercado de balcão ou no mercado à vista é diferente da negociação dos mercados orientados para o câmbio. Um bom corretor com uma plataforma pobre, ou uma boa plataforma com um mediador pobre, pode ser um problema. Certifique-se de obter o melhor de ambos. 3. Escolha uma metodologia e ser consistente Antes de entrar em qualquer mercado como um comerciante, você precisa ter alguma idéia de como você vai tomar decisões para executar seus negócios. Você deve saber que informação você precisará para tomar a decisão apropriada sobre se deve entrar ou sair de um comércio. Algumas pessoas optam por olhar para os fundamentos subjacentes da empresa ou economia e, em seguida, usar um gráfico para determinar o melhor momento para executar o comércio. Outros usam análise técnica, como resultado, eles só usarão gráficos para tempo um comércio. Seja qual for a metodologia que você escolher, lembre-se de ser consistente. E certifique-se de que sua metodologia é adaptativa. Seu sistema deve acompanhar a dinâmica de mudança de um mercado. 4. Mantenha seu sincronismo na sincronização Muitos comerciantes ficam confusos por causa de informações conflitantes que ocorre quando se olha para gráficos em diferentes marcos de tempo. O que aparece como uma oportunidade de compra em um gráfico semanal, de fato, pode aparecer como um sinal de venda em um gráfico intraday. Portanto, se você estiver tomando sua direção de negociação básica de um gráfico semanal e usando um gráfico diário para entrada de tempo, certifique-se de sincronizar os dois. Em outras palavras, se o gráfico semanal estiver lhe dando um sinal de compra, espere até que o gráfico diário também confirme um sinal de compra. Mantenha o sincronismo sincronizado. 5. Calcule sua expectativa A expectativa é a fórmula que você usa para determinar a confiabilidade do seu sistema. Você deve voltar no tempo e medir todos os seus negócios que foram vencedores, contra todos os seus negócios que foram perdedores. Em seguida, determinar como rentável seus comércios vencedores foram versus o quanto perder seus negócios perdeu. Dê uma olhada em seus últimos 10 comércios. Se você não fez negócios reais ainda, volte para o seu gráfico para onde seu sistema teria indicado que você deve entrar e sair de um comércio. Determine se você teria feito um lucro ou uma perda. Escreva esses resultados para baixo. Total de todos os seus negócios vencedores e dividir a resposta pelo número de ganhar trades que você fez. 6. Foco em suas operações Uma vez que você financiou sua conta, a coisa a mais importante a recordar é que seu dinheiro está em risco. Portanto, seu dinheiro não deve ser necessário para viver ou para pagar contas etc Considere o seu dinheiro de negociação como se fosse dinheiro de férias. Uma vez que as férias é mais o seu dinheiro é gasto. Tenha a mesma atitude em relação à negociação. Isso psicologicamente prepará-lo para aceitar pequenas perdas, que é fundamental para a gestão de seu risco. Concentrando-se em seus comércios e aceitar pequenas perdas, em vez de constantemente contar seu capital, você será muito mais bem sucedido. Em segundo lugar, apenas alavancar suas operações com um risco máximo de 2 de seus fundos totais. Em outras palavras, se você tem 10.000 em sua conta de negociação, nunca deixe qualquer comércio perder mais de 2 do valor da conta, ou 200. Se suas paradas estão mais distantes do que 2 de sua conta, o comércio menor prazo ou diminuir a alavancagem. 7. Construir Loops de Realimentação Positiva Um laço de realimentação positiva é criado como resultado de um comércio bem executado de acordo com seu plano. Quando você planeja um comércio e, em seguida, executá-lo bem, você forma um padrão de feedback positivo. Sucesso gera sucesso, que por sua vez gera confiança - especialmente se o comércio é rentável. Mesmo se você tomar uma pequena perda, mas fazê-lo de acordo com um comércio planejado, então você estará construindo um loop de feedback positivo. 8. Executar a análise do fim de semana É sempre bom preparar-se adiantado. No fim de semana, quando os mercados estiverem fechados, analise gráficos semanais para procurar padrões ou notícias que possam afetar seu comércio. Na luz fresca da objetividade, você fará seus melhores planos. Aguarde as configurações e aprenda a ser paciente. Se o mercado não chegar ao seu ponto de entrada, aprender a sentar em suas mãos. Você pode ter que esperar pela oportunidade mais do que você antecipou. Se você perder um comércio, lembre-se que sempre haverá outro. Se você tem paciência e disciplina você pode se tornar um bom comerciante. 9. Manter um registro impresso Mantendo um registro impresso é uma das melhores ferramentas de aprendizagem de um comerciante pode ter. Imprima um gráfico e liste todas as razões para o comércio, incluindo os fundamentos que influenciam suas decisões. Marque o gráfico com sua entrada e seus pontos de saída. Faça quaisquer comentários relevantes sobre o gráfico. Arquive este registro para que você possa se referir a ele uma e outra vez. Observe as razões emocionais para tomar medidas. Você entrou em pânico Você era muito ganancioso Você estava cheio de ansiedade Note todos esses sentimentos em seu registro. É somente quando você pode objetivar seus ofícios que você vai desenvolver o controle mental e disciplina para executar de acordo com seu sistema em vez de seus hábitos. Artigos Relacionados Coisas que você sabia sobre comerciantes bem sucedidos de Forex O que é sobre comerciantes de Forex bem sucedidos que os diferencia do restante Uma figura bem conhecida no mundo Forex é que 95 dos comerciantes de Forex falhar. Embora nenhuma prova real deste número existe, eu posso atestar pelo fato de que it8217s muito perto de 100. Então, o que é que coloca esses comerciantes no top 5 por cento comerciantes de Forex bem sucedidos pensar de forma diferente We8217ve todos ouviram as razões típicas, tais como experiência, Disciplina e fortaleza. Mas o que é que realmente faz com que eles tick Neste artigo I8217m vai quebrar nove das características menos conhecidas que os comerciantes bem sucedidos Forex têm em comum. Por bem-sucedido quero dizer consistentemente rentável, em primeiro lugar. Mas eu diria que o sucesso em qualquer coisa também é medido pelo nível de felicidade e qualidade de vida global. Portanto, we8217ll definir um bem sucedido comerciante de Forex como alguém who8217s negociação para as razões certas e é capaz de atingir seus objetivos através de negociação no mercado Forex. Antes de começarmos, gostaria de fazer uma coisa bem clara. Há muita conversa lá fora (e tem sido há algum tempo) sobre se alguém pode sempre lucrar com a negociação de Forex. Eu sei porque eu costumava ser a pessoa que iria procurar provas na internet. Eu estava procurando por um raio de esperança que pudesse ajudar a justificar a tortura sem fim que eu estava me colocando nos primeiros três anos de minha carreira comercial. Here8217s minha opinião sobre it8230 I8217m certamente parte de 8220anyone8221 assim que a resposta é um 8220yes8221 retumbante, qualquer um pode consistentemente lucro negociação Forex. Don8217t nunca deixar alguém dizer-lhe de forma diferente. Você é o único que pode determinar se você se torna rentável. Você está no controle 8211 você sempre foi e sempre será. Então, o segredo do sucesso Desculpe por dizer, o único segredo é que não há segredo. Embora não haja nenhum segredo verdadeiro para o sucesso, há um pouco de conselho que irá determinar absolutamente se ou não você se tornar rentável. It8217s algo que cada comerciante bem sucedido de Forex tem em comum, e it8217s não negociável. O problema é que tantos comerciantes de Forex lutam por anos, e então apenas antes de seu momento da descoberta jogam na toalha. Ou eles tomam um hiato de dois anos e são forçados a começar tudo de novo. Eu sei porque eu ouço as histórias. Os sobre como Joe Schmo tentou por dois anos para fazer essa coisa de Forex trabalho, mas ele wasn8217t justo cortado para ele. O que Joe não conseguiu perceber é que seu momento de 8220ah ha8221 estava ao virar da esquina. Isto aplica-se a todos os empreendimentos na vida, mas it8217s nunca foi mais verdadeiro do que é quando se trata de se tornar um bem sucedido comerciante de Forex. Agora que that8217s esclarecido, let8217s dê uma olhada em algumas outras características-chave que os comerciantes bem sucedidos de Forex têm em comum. Esta não é de forma alguma uma lista completa, mas cobre algumas das características mais importantes (e menos comuns). Compartilhe esta imagem em seu local 1 eles não perdem antes que os email comecem derramar dentro, deixe-me explain8230 nenhum comerciante de Forex é sem perdas. Mas há uma diferença distinta entre como o comerciante do começo perde e como o comerciante bem sucedido de Forex perde. O que é isso Para colocá-lo sucintamente 8211 mentalidade. Mais começando no mercado Forex ver uma perda como uma coisa ruim. É uma forma de sinalizar que fizeram algo errado. E fazer algo errado é ruim. Pelo menos isso é o que nós viemos a acreditar no curso de nossas vidas. Mas o comerciante bem sucedido não o vê como uma coisa 8220bad8221. Não é uma punição porque o mercado Forex não é capaz de punir. Ele não sabe onde você entrou no mercado ou onde seu stop loss foi, então como poderia punir você Don8217t me interpretem mal, ninguém gosta de ver um comércio ir contra eles. Eu não me importo se você estiver negociando por um mês ou dez anos, ganhar dinheiro é muito mais agradável do que perder dinheiro. Mas apenas porque um comércio não vai seu doesn8217t da maneira significa que você deve fazer exame d pessoalmente. Pensar desta maneira escavará somente o furo mais profundo. O bem sucedido trader Forex tem a mentalidade de que uma perda é simplesmente feedback. É a maneira do market8217s de refutar uma configuração do comércio. That8217s a única coisa que o mercado Forex tem a capacidade de fazer, porque ele doesn8217t sabe nada sobre você ou onde você entrou no mercado, nem se importa. As perdas podem ser uma forma poderosa de aprender. Mas lembre-se que mesmo um comércio que acaba como uma perda pode ser a decisão certa. Como isso é possível Se você definiu sua borda, ea configuração encontrou todos os seus critérios para entrar no mercado, então você fez tudo o que podia fazer. O resto é para o mercado, e alguns dias o mercado apenas doesn8217t jogar junto. Da próxima vez que você tiver uma perda, analisá-lo como feedback construtivo para ver como você poderia melhorar a próxima vez. Basta ter em mente que mesmo uma configuração doesn8217t sempre funcionam. I8217ve tinha muitas configurações de comércio que didn8217t trabalhar fora que eu gostaria de tomar cada semana. That8217s porque eu sei que minha vantagem vai ganhar ao longo do tempo e colocar dinheiro na minha conta. Na verdade, um bom exercício depois de uma negociação perdedora é perguntar a si mesmo, se eu me pegar essa mesma configuração novamente na próxima semana, se ela se apresentar. Você sempre deve ser capaz de responder a essa pergunta com um ressonante 8220yes8221. Se você responder com um 8220no8221, você precisa dar um passo para trás, descobrir onde ele correu mal e corrigi-lo para o próximo comércio. Um ditado muito comum é que as perdas comerciais são o custo de fazer negócios. Embora eu concorde que eles são inevitáveis, eu não concordo com a analogia. Em vez de rotular uma perda como um custo de negócio. Por que não pensar nisso como um investimento empresarial Cada perda é um investimento em seu negócio comercial e, finalmente, a sua educação comercial. Esta é uma maneira muito mais construtiva de gastar seu dinheiro. O dinheiro que você colocar em risco em qualquer comércio, se é um investimento com o melhor treinador de Forex do mundo no mercado. Manter uma mente aberta e it8217ll mostrar-lhe tudo o que você precisa saber. 2 Eles usam ação de preço Cada comerciante xeroF bem sucedido já conheceu usa ação de preço de alguma forma, forma ou forma. Isso não significa que eles usam a ação de preço da mesma maneira que eu a uso, mas eles estão usando alguma forma de ação de preço como parte de sua estratégia de negociação. Se um comerciante está usando ação de preço bruto ou simplesmente para identificar os níveis-chave no mercado, ação de preço desempenha um papel importante em qualquer estratégia. Isso é porque serve como uma representação da psicologia dentro de um mercado. Ele nos dá uma visão sobre as mentes de outros comerciantes. Ter alguma idéia de onde comprar e vender ordens estão no mercado é fundamental para se tornar um bem sucedido comerciante de Forex. Ele pode fortalecer qualquer estratégia de negociação, fornecendo áreas para observar as entradas potenciais, bem como metas de lucro. Trading Forex sem usar alguma forma de ação preço é como tentar dirigir um carro com um olho fechado. Pode ser feito, mas eu não recomendaria. 3 Eles têm um limite definido Eu vejo um monte de falar em torno da internet sobre a necessidade de um comerciante para desenvolver uma borda e defini-lo. E se eu honesto, a maior parte do que leio lá fora é bastante alarmante. Não é de admirar por que tantos comerciantes têm dificuldade em entender a importância. Então, o que exatamente é um 8220edge8221 e por que é importante Uma vantagem (em meu livro) é tudo sobre a forma como o comércio que pode ajudar a colocar as probabilidades em seu favor. É uma combinação do período de tempo que você troca, as estratégias de ação de preço que você usa, os níveis-chave que você identificou, sua relação risco-recompensa. Etc Ele ainda vai tanto quanto a sua rotina pré e pós-comércio. Como você lida com as perdas O que você faz quando você ganha Estas são todas as coisas que compõem sua borda de negociação. Embora existam dezenas de fatores que compõem sua borda, você não precisa dominar todos eles de uma só vez. Nem você tem que dominar todos eles para começar a colocar as probabilidades em seu favor. It8217s perfeitamente natural para dominar um conjunto de fatores e, em seguida, lentamente expandir para outros para definir ainda mais a sua borda. Não só isso é natural, é a maneira preferida de aprender. Você já ouviu o ditado de todos os ofícios, mestre de ninguém? Se você tentar dominar muitos desses fatores ao mesmo tempo, você está se preparando para se tornar bom em muitos fatores que compõem sua vantagem. Em vez disso, torne-se um mestre de dois ou três fatores. You8217ll achar que esta é a via rápida para se tornar rentável, e muito menos estressante do que tentar se tornar bom em vinte fatores. Depois que você domina essas três ou quatro coisas, expanda para outras pessoas para continuar empilhando as probabilidades em seu favor. Por exemplo, mestre identificar níveis-chave junto com uma estratégia de ação de preço, como a barra de pinos. Isso é realmente tudo que você precisa para começar a ver o seu aumento da curva de lucro. Então, uma vez que você está confortável com esses dois, fortalecer sua borda de negociação por aprender estratégias de perda de parada ou diferentes estratégias de entrada e saída. A chave é apenas lidar com um ou dois fatores de cada vez. Usar uma aproximação lenta e constante começá-lo-á na estrada a transformar-se um comerciante bem sucedido dos estrangeiros em nenhuma hora. 4 Eles Arent Tentando muito duro Mas tentar duro é o que é preciso, right8230 Isso pode se aplicar a outros empreendimentos na vida, mas Forex é a exceção. Os comerciantes bem sucedidos de Forex sabem que tentar demasiado duramente é um sinal que algo isn8217t direito. Isso é diferente de estudar muito. Como um novo trader para Forex, estudando o mercado para incluir como diferentes pares de moedas mover é altamente recomendado. Mas tentar fazer um trabalho de estratégia comercial só vai levar a um comportamento destrutivo, como o comércio emocional. Jack Schwager, autor da série Market Wizards disse que melhor quando ele disse, 8220good negociação deve ser effortless8221. Sou um grande fã desta série de livros. Você pode encontrar estes livros aqui se você está interessado em uma boa leitura. Lembro-me de quando eu comecei a negociar Forex, eu gastaria inúmeras horas estudando configurações no fim de semana e não apenas em uma sessão. Gostaria muitas vezes voltar a minha mesa de negociação várias vezes no sábado e domingo. Em seguida, na segunda-feira, mais frequentemente do que não eu iria acabar tendo uma configuração de comércio completamente diferente apenas para assistir o movimento de instalação original na direção pretendida sem mim. Som familiar eu estava tentando muito duro para torná-lo work8230 Assim que eu parei over-analyzing configurações de comércio e tentando fazê-los funcionar, a minha curva de lucro começou a subir. Agora eu gasto talvez 20 minutos por dia olhando meus gráficos. A exceção são os gráficos que posto neste site, é claro. Como contra-intuitivo como pode parecer, aprender a não tentar tão duro foi uma das coisas que mudou completamente a minha carreira comercial para melhor. Aprenda a confiar em sua intuição e pare de adivinhar a si mesmo. Os comerciantes bem sucedidos de Forex tomaram a nota deste, que é porque deixaram o mercado fazer o levantamento pesado para eles. 5 Eles pensam em termos de risco de dinheiro muitas vezes as menores coisas na vida que o efeito maior melhoria. O conceito de pensar em termos de dinheiro arriscado como se aplica ao Forex trading não é excepção. It8217s um conceito extremamente simples que pode ter um enorme impacto em sua jornada para se tornar um comerciante bem sucedido. Nunca conheci um comerciante de Forex bem-sucedido que não sabia quanto dinheiro eles estavam arriscando em qualquer comércio. Você pode pensar que é uma declaração óbvia, mas um número surpreendente de comerciantes não pensa em quanto dinheiro está em risco antes de abrir um comércio. Isso ocorre porque eles usam uma porcentagem arbitrária para calcular o risco, como uma ou duas porcentagens do saldo de sua conta de negociação. Pense sobre seu último comércio por um momento. Você definiu o montante exato do dólar em risco antes de colocar no comércio Ou você estava mais focado no número de pips ea percentagem da sua conta em risco A conveniência das calculadoras Forex posição tamanho fizeram de modo que nunca temos de considerar a Quantidade de dinheiro em risco. Esta conveniência causou um oversite enorme. Don8217t me interpretem mal, eu uso a calculadora de tamanho de posição no link acima antes de cada comércio. No entanto I8217m só está interessado em quanto dinheiro está em risco 8211 eu poderia cuidar menos sobre a percentagem (dentro de razão naturalmente). Não é a mesma coisa Sim e não. Obviamente 2 de 5.000 é 100. Nesse aspecto, o 2 eo 100 são essencialmente a mesma coisa. No entanto, em termos da forma como a nossa mente percebe essas duas figuras eles estão em extremos opostos do espectro. Eu escrevi um artigo um tempo atrás chamado, Pips e percentagens só vai chegar tão longe. Nele falo sobre a necessidade de pensar em termos de dinheiro arriscado vs. pips ou porcentagens. Isto é porque pips e percentagens não carregam nenhum valor emocional. Assim, quando você define seu risco em um comércio como uma porcentagem, ele só aciona o lado lógico do seu cérebro e deixa o lado emocional à procura de mais. Isso significa que quando você pensa em termos de porcentagem, você está apenas definindo o seu risco, mas você não está aceitando. Assim que você converte essa porcentagem para um valor em dólar, sua mente é capaz de visualizar o que parece 100. Isso permite que você determine se você está preparado para perder esse 100. Em outras palavras, é a configuração do comércio em questão o suficiente para o seu 100 It8217s muito mais fácil de risco 2 sem aceitar plenamente a perda potencial, porque doesn8217t transportar o valor emocional que o dinheiro faz . Os comerciantes bem sucedidos de Forex sabem disso. É por isso que eles sempre definem seu risco em termos de dinheiro. Eles podem usar uma porcentagem como um limiar de quanto eles são autorizados a arriscar, mas quando se trata de aceitar plenamente o risco antes de colocar no comércio, o dinheiro é a única maneira de pensar. 6 Eles não precisam do dinheiro Lá aren8217t muitas garantias no mercado Forex. Mas uma garantia que eu posso fazer sem uma sombra de dúvida é que there8217s nenhum comerciante bem sucedido do Forex que está negociando hoje para o dinheiro que necessita amanhã. Em outras palavras, negociação Forex para ganhar uma certa quantia de dinheiro dentro de um período específico de tempo. Não estou dizendo que você pode gerar a maioria de sua renda de negociação Forex e fazê-lo em tempo integral. Eu estaria me contradizendo se eu fizesse essa declaração. O que estou dizendo é que nenhum comerciante de Forex bem sucedido precisa de uma vitória hoje para pagar a conta de energia elétrica amanhã. Nenhum comerciante pode sustentar esse tipo de pressão e tornar-se consistentemente rentável. Esse tipo de ambiente só irá fomentar emoções destrutivas como medo e ganância. Este tópico nos leva de volta ao fato de que os comerciantes bem sucedidos Forex don8217t tentar muito difícil. Se você precisar do dinheiro da negociação para pagar as contas, as probabilidades são que você se sinta pressionado a ganhar. Se você está sentindo pressionado para ganhar você certamente estará tentando muito difícil em vez de permitir que o mercado para fazer o trabalho pesado. Você só deve negociar com o dinheiro que você está preparado para perder. Don8217t comércio com o dinheiro que você precisa para pagar aluguel. Da mesma forma, don8217t permitir que o dinheiro seja a sua única razão para negociação. É claro que o desejo de dinheiro é o que nos atraiu para a negociação em primeiro lugar, mas don8217t deixá-lo tornar-se seu único desejo. Abraçar o desafio e concentrar-se na viagem para se tornar um bem sucedido comerciante de Forex eo dinheiro virá. 7 Eles sabem quando andar afastado Naturalmente eu falo sobre fazer exame de um respiradouro, não andando afastado completamente. Todos os comerciantes bem sucedidos de Forex sabem quando se afastar e fazer uma pausa. Aqueles que são verdadeiramente apaixonados por negociação Forex sabe quão difícil pode ser, por vezes, a pé do mercado. Mas é absolutamente necessário para se tornar um comerciante bem sucedido. Andar afastado pode ser especialmente difícil após um comércio. Isto é porque nossas emoções estão funcionando selvagem e começam frequentemente o mais melhor de nós. Mas that8217s exatamente por que andando fora neste momento pode ser benéfico. Depois de uma vitória we8217re sentindo bem sobre nós mesmos e nossa estratégia de negociação. Parece que as coisas estão finalmente começando a clicar. Andar afastado neste momento pode sentir como andar longe da tevê depois que sua equipe de esportes favorita apenas marcou. Mas afastar-se neste momento pode ser exatamente o que você precisa. Fazendo uma pausa depois de uma vitória permitirá que suas emoções para resolver. Depois da vitória, você se sente animado e orgulhoso de si mesmo, e tem todo o direito de ser. Mas orgulho e emoção não têm lugar no mercado Forex. Então, da próxima vez que você tiver um comércio vencedor, dê um tapinha nas costas e depois vá embora. No momento em que você voltar para sua mesa de negociação suas emoções estarão sob controle e você estará pronto para se aproximar do mercado em um estado de espírito neutro. O que você faz imediatamente após uma perda, não posso falar por você, mas sei o que eu costumava fazer. Gostaria imediatamente começar a percorrer todos os meus gráficos à procura de uma nova configuração. Esta é uma armadilha Se você está fazendo isso significa que suas emoções estão recebendo o melhor de você. Depois de uma perda it8217s muito fácil sentir como se você precisa para ganhar o seu dinheiro de volta. Em vez de ver uma perda como uma razão para saltar de volta no mercado, tomá-lo como um sinal para olhar para o que você poderia ter feito de forma diferente. Lembre-se, it8217s apenas feedback. Então, por que a taxa de falha tão alto para os comerciantes de Forex Simplificando, a maioria dos comerciantes haven8217t ainda aprendeu a perder. Nossas emoções sempre tentarão superar nossa lógica depois de uma perda da natureza humana. A chave para se tornar bem-sucedido sobre a eliminação de emoções após uma perda, é sobre a canalização-los de uma forma que vai fazer de você um comerciante melhor. O comerciante de Forex bem-sucedido sabe disso e aprendeu a controlar essas emoções. Muitas vezes o processo de controlar essas emoções começa com a caminhada de distância para fazer uma pausa. Uma coisa que I8217ve encontrou útil depois de um comércio é fechar minha plataforma de negociação até o dia fecha às 5 da tarde em Nova York. Isto é quando eu faço a maior parte da minha análise de qualquer maneira desde que eu troco o prazo diário. Por isso, faz sentido tomar um respiro até lá. Você pode naturalmente adaptar este a qualquer período de tempo você comércio. É uma maneira realmente simples, mas extremamente útil de controlar suas emoções. Embora seja simples, você provavelmente vai se afastar depois de um comércio ser uma das mudanças mais difíceis que você teve que fazer na forma como você troca. Mas confie em mim quando eu lhe digo que ele pode ter um efeito drástico em sua consistência e colocá-lo um passo mais perto de se tornar um bem sucedido comerciante de Forex. 8 Eles não se concentrar em vitórias e perdas Você pode visitar um site Forex estes dias sem ver um anúncio de alguma estratégia que promete uma taxa de 98 vitórias. Por que é que é porque uma alta taxa de vitória é necessária para se tornar um comerciante bem sucedido Forex Nem mesmo perto Eles fazem isso porque ele vende. Como seres humanos que amamos ganhar, não há como negá-lo. Se você já praticou esportes ou assistiu a sua equipe de esportes favoritos na TV I8217m certeza de que você pode se relacionar. O sentimento quando sua equipe favorita vence é intoxicante. Aqueles por trás do 8220strategy8221 que produz um suposto 98 ganhar taxa sabem disso e explorá-lo para ganhar dinheiro. Ninguém vai ser tentado a gastar dinheiro quando vêem uma manchete que promete uma taxa de 50 vitórias. Mas o que se é uma estratégia com um risco adequado para recompensar proporção que visa para 300 por cada 100 arriscado Em uma taxa de 50 vitórias que 8217s um ganho de 20 em uma conta de 5.000 ao longo de 10 comércios. Os comerciantes bem sucedidos de Forex sabem disso. Eles perceberam há muito tempo que não é sobre ganhar uma porcentagem elevada do tempo. It8217s sobre como maximizar a quantidade de dinheiro feito em vitórias e minimizar a quantidade de dinheiro perdido em perdedores. That8217s para não dizer que todos os comerciantes bem sucedidos de Forex usar este risco exato para recompensar proporção. Cada comerciante usa o que funciona melhor para eles. Mas cada trader bem-sucedido sabe que o gerenciamento de risco adequado é absolutamente crítico para a construção de uma conta comercial, enquanto uma alta taxa de vitória é geralmente apenas bom para a construção de um ego. 9 Eles não desistiram Embora este é o último na lista, it8217s realmente o mais importante para o seu sucesso como um comerciante. I8217ve encontrado ao longo dos anos que muitas pessoas, incluindo os comerciantes de Forex perder site deste fato muito simples. A única maneira que você pode falhar em se tornar um bem sucedido comerciante de Forex é se você desistir. Isso soa óbvio, mas ainda me surpreende quantas vezes eu vejo essa característica (se você quiser chamá-lo que) deixou de fora da lista de razões pelas quais um certo comerciante tornou-se bem sucedido. Here8217s um grande exemplo de um comerciante que nunca desistiu e agora está colhendo os benefícios8230 Eu conheci um comerciante de Forex que tinha sido comercial por quase 30 anos. Este indivíduo estava negociando o mercado antes que o Internet fosse mesmo publicamente disponível. Voltar quando você teve que chamar em ordens por telefone. De qualquer forma, a partir de 2017 o cara estava negociando um tamanho de conta para onde um comércio rentável variou entre 50k e 100k. Escusado será dizer que ele tem feito algo certo nos últimos 30 anos. Alguém lhe perguntou o que ele atribuiria como a 1 razão para seu sucesso. Esperando que ele dissesse corretamente a gestão de riscos ou as perdas de corte, ele respondeu com quatro palavras curtas8230 8220I nunca desistiu8221 Essa foi a sua única resposta para a pergunta. Mais tarde, ele disse que tinha sido derrotado mais do que qualquer um poderia acreditar. Até mesmo ao ponto onde ele tinha perdido todo o seu dinheiro. Não apenas trocando dinheiro, mas cada centavo em seu nome. Ele estava tão obcecado com o sucesso que tinha arriscado todo o dinheiro que tinha, e perdeu. Não só ele lutou por ele, mas ele passou a se tornar um multi-milionário. Esses erros em seus primeiros dias de negociação didn8217t mantê-lo para baixo, eles capacitaram-lo e alimentado seu desejo de se tornar um comerciante xeroF bem-sucedido. Atravesse meu coração como uma história verdadeira. Este indivíduo era um comerciante de varejo que usa seu próprio dinheiro, não um comerciante do suporte (embora tivesse um stint como um comerciante do suporte durante sua carreira negociando). No entanto, ele fez seus milhões como um comerciante varejo. Não vou mencionar um nome (por isso não pergunte) porque a última vez que ouvi que ele estava se aposentando e queria sair do centro das atenções, por assim dizer. Só não se esqueça de lembrar esta história toda vez que você descer sobre si mesmo. A próxima vez que você perder um comércio ou até mesmo explodir uma conta de negociação, basta lembrar que não desistir é a chave 1 para se tornar um comerciante de Forex bem sucedido. Você nunca vai saber o fracasso se você não desistir, assim como você nunca vai provar a vitória se você não perseverar. Espero que este artigo tenha lançado alguma luz sobre as características menos conhecidas dos comerciantes bem sucedidos Forex. Se você só se lembra de uma coisa deste artigo, lembre-se de nunca desistir e sempre permanecer paciente. Tornando-se um bem sucedido comerciante de Forex é uma maratona, não um sprint. Quais são algumas características que você observou sobre comerciantes de Forex bem-sucedidos Por favor, deixe sua resposta na seção de comentários abaixo.