Die eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde (EWMA) is 'n statistiek vir die monitering van die proses wat gemiddeldes die data op 'n manier dat al hoe minder gewig gee om data as hulle verder in die tyd verwyder. Vergelyking van Shewhart beheer grafiek en EWMA beheer grafiek tegnieke Vir die Shewhart grafiek beheer tegniek, die besluit oor die toestand van die beheer van die proses te eniger tyd, (t), hang uitsluitlik op die mees onlangse meting van die proses en, natuurlik, die mate van waaragtigheid van die skattings van die beheer perke van historiese data. Vir die EWMA beheer tegniek, die besluit hang af van die EWMA statistiek, wat is 'n eksponensieel geweegde gemiddeld van alle vorige data, insluitend die mees onlangse meting. Deur die keuse van gewig faktor, (lambda), kan die EWMA beheer proses sensitief vir 'n klein of geleidelike drif in die proses gemaak word, terwyl die Shewhart beheer proses net kan reageer wanneer die laaste data punt is buite 'n beheer limiet. Definisie van EWMA Die statistiek wat bereken is: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1, 2,, ldots ,, n. waar (mbox 0) is die gemiddeld van historiese data (teiken) (Yt) is die waarneming by die tyd (t) (N) is die aantal waarnemings word gemonitor insluitend (mbox 0) (0 Interpretasie van EWMA beheer grafiek Die rooi kolle is die rou data van die kronkelende lyn is die EWMA statistiek met verloop van tyd. die grafiek vertel ons dat die proses is in beheer, want almal (mbox t) lê tussen die beheer perke. Maar dit lyk asof daar 'n tendens opwaarts wees vir die laaste 5 periods. Contact Info Site Search eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde (EWMA) Charts Sedert 1982: Die kuns wetenskap om jou onderste lyn Kwaliteit-Amerika te verbeter bied Statistiese Prosesbeheer sagteware, asook opleiding materiaal vir Lean Six Sigma, Kwaliteit Bestuur en SPC Ons omhels. 'n kliënt-gedrewe benadering, en lei in baie sagteware innovasies, voortdurend op soek na maniere om ons kliënte te voorsien met die beste en mees bekostigbare oplossings. leiers in hul veld, het Kwaliteit-Amerika voorsien sagteware en opleiding produkte en dienste aan tienduisende maatskappye in meer as 25 lande. Kopiereg afskrif 2013 Kwaliteit-Amerika Inc. Exponential bewegende gemiddelde - EMO laai die speler. Afbreek van Eksponensiële bewegende gemiddelde - EMO Die 12- en 26-dag EMA is die gewildste kort termyn gemiddeldes, en hulle word gebruik om aanwysers soos die bewegende gemiddelde konvergensie divergensie (MACD) en die persentasie prys ossillator (PPO) te skep. In die algemeen, is die 50- en 200-dag EMA as seine van 'n lang termyn tendense. Handelaars wat tegniese ontleding diens vind bewegende gemiddeldes baie nuttig en insiggewend wanneer dit korrek toegepas word, maar skep chaos wanneer onbehoorlik gebruik of verkeerd verstaan. Al die bewegende gemiddeldes wat algemeen gebruik word in tegniese ontleding is, volgens hulle aard, sloerende aanwysers. Gevolglik moet die afleidings wat op die toepassing van 'n bewegende gemiddelde op 'n bepaalde mark grafiek wees om 'n mark skuif bevestig of om sy krag te toon. Heel dikwels is, teen die tyd dat 'n bewegende gemiddelde aanwyser lyn het 'n verandering aan 'n beduidende stap in die mark weerspieël gemaak het die optimale punt van toegang tot die mark reeds geslaag. 'N EMO nie dien om hierdie dilemma te verlig tot 'n mate. Omdat die EMO berekening plaas meer gewig op die jongste data, dit drukkies die prys aksie 'n bietjie stywer en reageer dus vinniger. Dit is wenslik wanneer 'n EMO word gebruik om 'n handels inskrywing sein herlei. Interpretasie van die EMO Soos alle bewegende gemiddelde aanwysers, hulle is baie meer geskik vir trending markte. Wanneer die mark is in 'n sterk en volgehoue uptrend. die EMO aanwyser lyn sal ook 'n uptrend en andersom vir 'n down tendens toon. A waaksaam handelaar sal nie net aandag te gee aan die rigting van die EMO lyn, maar ook die verhouding van die tempo van verandering van die een bar na die volgende. Byvoorbeeld, as die prys aksie van 'n sterk uptrend begin plat en reverse, van die EMAS tempo van verandering van die een bar na die volgende sal begin om te verminder tot tyd en wyl die aanwyser lyn plat en die tempo van verandering is nul. As gevolg van die sloerende uitwerking, deur hierdie punt, of selfs 'n paar bars voor, die prys aksie moet reeds omgekeer. Dit volg dus dat die waarneming van 'n konsekwente verminderde in die tempo van verandering van die EMO kon self gebruik word as 'n aanduiding dat die dilemma wat veroorsaak word deur die sloerende uitwerking van bewegende gemiddeldes verder kon teen te werk. Algemene gebruike van die EMO EMA word algemeen gebruik word in samewerking met ander aanwysers aan beduidende mark beweeg bevestig en om hul geldigheid te meet. Vir handelaars wat intraday en vinnig bewegende markte handel te dryf, die EMO is meer van toepassing. Dikwels handelaars gebruik EMA om 'n handels vooroordeel bepaal. Byvoorbeeld, as 'n EMO op 'n daaglikse grafiek toon 'n sterk opwaartse neiging, kan 'n intraday handelaars strategie wees om net handel van die lang kant op 'n intraday chart. EWMA Sjabloon Wat is dit: 'n EWMA (eksponensieel Geweegde bewegende gemiddeldes) Grafiek is 'n beheer grafiek vir veranderlikes data (data wat beide kwantitatiewe en deurlopende in meting, soos 'n gemeet dimensie of tyd). Die grafiek erwe geweeg bewegende gemiddelde waardes, is 'n gewig faktor gekies deur die gebruiker in staat om vas te stel hoe ouer datapunte invloed op die gemiddelde waarde in vergelyking met die meer onlangse kinders. Omdat die EWMA Chart gebruik inligting uit al die monsters, dit ontdek veel kleiner proses skofte as 'n normale beheer sou grafiek. Soos met ander beheer kaarte, is EWMA kaarte gebruik om prosesse oor tyd te monitor. Hoekom gebruik: Pas gewig faktore wat eksponensieel afneem. Die gewig van elke ouer data punt afneem eksponensieel, gee baie meer waarde aan Onlangse waarnemings terwyl hy nog nie heeltemal ontslae ouer waarnemings. Die graad van 'n gewig afname word uitgedruk as 'n konstante glad faktor, 'n getal tussen 0 en 1. kan uitgedruk word as 'n persentasie, so 'n glad faktor van 10 is gelykstaande aan 0.1. Alternatiewelik kan uitgedruk word in terme van N tydperke waar. Byvoorbeeld, N19 is gelykstaande aan 0.1. Die waarneming by 'n tydperk t is aangewys Yt, en die waarde van die EMO te eniger tyd tydperk t is aangewys St S1 ongedefinieerd is. S2 kan geïnisialiseer in 'n aantal verskillende maniere, wat die algemeenste deur die oprigting van S2 om Y1, hoewel ander tegnieke bestaan, soos die opstel van S2 tot 'n gemiddeld van die eerste 4 of 5 waarnemings. Die prominensie van die S2 initializations uitwerking op die gevolglike bewegende gemiddelde is afhanklik van kleiner waardes maak die keuse van S2 relatief belangriker as groter waardes, aangesien 'n hoër afslag ouer Waarnemings vinniger. Die voordeel van EWMA kaarte is dat elke geplot punt sluit verskeie waarnemings, sodat jy kan die sentrale limietstelling te gebruik om te sê dat die gemiddelde van die punte (of die bewegende gemiddelde in hierdie geval) normaal versprei is en die beheer perke is duidelik gedefinieer. Waar om dit te gebruik: Die kaarte x-as is tyd-gebaseerde, sodat die kaarte wys 'n geskiedenis van die proses. Om hierdie rede, moet jy data wat-time bestel dit is, in die volgorde van wat dit was gegenereer word ingevoer het. As dit nie die geval is, dan tendense of verskuiwings in die proses kan nie opgespoor word nie, maar in plaas daarvan toegeskryf word aan ewekansige (algemene oorsaak) variasie. Wanneer dit gebruik: EWMA (of eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde) Charts is oor die algemeen gebruik word vir die opsporing van klein verskuiwings in die proses beteken. Hulle sal skofte van 0,5 sigma 2 sigma baie vinniger as Shewhart kaarte met dieselfde steekproefgrootte te spoor. Hulle is egter stadiger in die opsporing van groot verskuiwings in die proses beteken. Daarbenewens kan tipiese run toetse nie gebruik word as gevolg van die inherente afhanklikheid van data punte. EWMA Charts kan ook verkies as die subgroepe is van grootte N1. In hierdie geval, kan 'n alternatiewe term die Individuele X Grafiek wees. in welke geval jy nodig sou wees om die verspreiding van die proses te skat ten einde die verwagte grense definieer met beheer perke. By die keuse van die waarde van lambda gebruik vir gewig, word dit aanbeveel om klein waardes (soos 0,2) gebruik om klein verskuiwings op te spoor, en groter waardes (tussen 0.2 en 0.4) vir 'n groter verskuiwings. 'N EWMA Chart met lambda 1.0 is 'n X-kolomgrafiek. EWMA kaarte word ook gebruik om glad die invloed van bekende, onbeheerbare geraas in die data. Baie rekeningkundige prosesse en chemiese prosesse pas in hierdie kategorisering. Byvoorbeeld, terwyl daaglikse skommelinge in rekeningkundige prosesse groot kan wees, is dit nie suiwer 'n aanduiding van die proses onstabiliteit. Die keuse van lambda kan bepaal word om die grafiek meer of minder sensitief vir hierdie daaglikse skommelinge maak. Hoe om dit te gebruik: Tolking n EWMA Chart Standard Saak (Nie dwaal Mean) Kyk altyd na Range grafiek eerste. Die beheer perke op die EWMA grafiek is afgelei van die gemiddelde Range (of Moving Range, indien N1), so as die Range grafiek is buite beheer, dan is die beheer perke op die EWMA grafiek is betekenisloos op die baan grafiek, kyk vir uit kontrolepunte. As daar enige, moet die spesiale oorsake moet uitgeskakel word. Onthou dat die Range is die skatting van die variasie binne 'n subgroep, so kyk vir proses elemente wat variasie tussen die data in 'n subgroep sal verhoog. Na die lees van die Range grafiek, interpreteer die punte op die EWMA grafiek met betrekking tot die beheer perke. Begin Toetse word nooit toegepas op 'n EWMA grafiek, aangesien die punte is inherent afhanklik, met algemene punte. oorweeg nooit die punte op die EWMA grafiek relatief tot spesifikasies, aangesien die waarnemings van die proses wissel veel meer as die eksponensieel Geweegde Moving gemiddeldes. As die proses toon beheer met betrekking tot die statistiese grense vir 'n voldoende tydperk (lank genoeg om alle potensiële spesiale oorsake sien), dan kan ons die vermoë met betrekking tot vereistes te ontleed. Vermoë is slegs betekenisvol wanneer die proses is stabiel, aangesien ons die uitslag van 'n onstabiele proses nie kan voorspel. Wandelende Mean Chart Kyk vir buite beheer punte. Hierdie verteenwoordig 'n verskuiwing in die verwagte verloop van die proses, in vergelyking met die verlede gedrag. Die grafiek is nie baie sensitief vir subtiele veranderinge in 'n dryf proses, aangesien dit 'n sekere vlak van drif as die aard van die proses aanvaar. Onthou dat die beheer perke is gebaseer op 'n eksponensieel stryk voorspelling fout vir die afgelope waarnemings, sodat die groter die vorige dryf, sal die meer onsensitief die grafiek wees om die opsporing van veranderinge in die hoeveelheid drift. Technical Ontleding Gemiddeldes bewegende gemiddeldes gebruik kort te stryk - term swaai om 'n beter aanduiding van die prys tendens te kry. Gemiddeldes-tendens volgende aanwysers. 'N bewegende gemiddelde van die daaglikse pryse is die gemiddelde prys van 'n aandeel oor 'n gekose tydperk, vertoon elke dag. Vir die berekening van die gemiddelde, moet jy 'n tydperk kies. Die keuse van 'n tydperk is altyd 'n weerspieëling op, min of meer lag met betrekking tot prys in vergelyking met 'n groter of kleiner smoothing van die prys data. Prys gemiddeldes word gebruik as tendens volgende aanwysers en veral as 'n verwysing vir die prys ondersteuning en weerstand. In die algemeen gemiddeldes is teenwoordig in alle soorte van formules om data te glad. Spesiale aanbod: quotCapturing Wins met tegniese Analysisquot Eenvoudige bewegende gemiddelde N Eenvoudige bewegende gemiddelde word bereken deur die toevoeging van al die pryse binne die gekose tydperk, gedeel deur daardie tydperk. Op hierdie manier, elke datawaarde het dieselfde gewig in die gemiddelde resultaat. Figuur 4.35: Eenvoudige, eksponensiële en geweegde bewegende gemiddelde. Die dik, swart kurwe in die grafiek van figuur 4.35 is 'n 20-dag eenvoudig bewegende gemiddelde. Eksponensiële bewegende gemiddelde 'n eksponensiële bewegende gemiddelde gee meer gewig, persentasiegewys, om die individuele pryse in 'n reeks, wat gebaseer is op die volgende formule: EMA (prys EMO) (vorige EMO (1 uitvoering maak EMO)) Die meeste beleggers nie gemaklik met 'n voel uitdrukking met betrekking tot persentasie in die eksponensiële bewegende gemiddelde eerder, hulle beter voel met behulp van 'n tydperk. As jy wil weet wat die persentasie waarop te werk met behulp van 'n tydperk, die volgende formule gee jou die omskakeling: 'n tydperk van drie dae in ooreenstemming met 'n eksponensiële persentasie van: Die dun, swart kurwe in figuur 4.35 is 'n 20-dag eksponensiële bewegende gemiddelde. Geweegde bewegende gemiddelde A geweegde bewegende gemiddelde plaas meer gewig op onlangse data en minder gewig op ouer data. 'N Geweegde bewegende gemiddelde bereken word deur elke data te vermenigvuldig met 'n faktor van dag ldquo1rdquo tot dag ldquonrdquo vir die oudste tot die mees onlangse data die resultaat is gedeel deur die totaal van al vermenigvuldig faktore. In 'n 10-dag geweegde bewegende gemiddelde, daar is 10 keer meer gewig vir die prys vandag in verhouding tot die prys 10 dae gelede. Net so, die prys van gister kry nege keer meer gewig, en so aan. Die dun, swart verpletter kurwe in figuur 4.35 is 'n 20-dag geweeg bewegende gemiddelde. Eenvoudige, eksponensiële, of Geweegde As ons hierdie drie basiese gemiddeldes vergelyk, sien ons dat die eenvoudige gemiddelde het die meeste glad nie, maar oor die algemeen ook die grootste lag ná prys terugskrywings. Die eksponensiële gemiddelde lê nader aan die prys en sal ook vinniger om prysskommelings reageer. Maar korter tydperk regstellings ook sigbaar in hierdie gemiddelde as gevolg van 'n minder glad effek. Ten slotte, die geweegde gemiddelde volg die prys beweging selfs nader. Die bepaling van watter een van hierdie gemiddeldes te gebruik, hang af van jou doel. As jy 'n tendens aanwyser met 'n beter glad en net bietjie reaksie vir korter bewegings wil, die eenvoudige gemiddelde is die beste. As jy wil 'n smoothing waar jy nog kan sien die kort tydperk swaai, dan óf die eksponensiële of geweegde bewegende gemiddelde is die beter keuse.
No comments:
Post a Comment