Exponential Smoothing Dijelaskan. Salin Hak Cipta Konten pada InventoryOps dilindungi hak cipta dan tidak tersedia untuk republikasi. Ketika orang pertama kali menemukan istilah Exponential Smoothing, mereka mungkin berpikir itu terdengar seperti neraka yang banyak merapikan. Apapun itu smoothing. Mereka kemudian mulai membayangkan perhitungan matematika yang rumit yang mungkin memerlukan gelar dalam matematika untuk memahami, dan berharap ada fungsi Excel bawaan yang tersedia jika mereka perlu melakukannya. Realitas pemulusan eksponensial jauh kurang dramatis dan jauh kurang traumatis. Yang benar adalah, eksponensial smoothing adalah perhitungan yang sangat sederhana yang menyelesaikan tugas yang agak sederhana. Ini hanya memiliki nama yang rumit karena secara teknis hal tersebut terjadi akibat perhitungan sederhana ini sebenarnya sedikit rumit. Untuk memahami pemulusan eksponensial, ada baiknya memulai dengan konsep umum perataan dan beberapa metode umum lainnya yang digunakan untuk mencapai perataan. Smoothing Smoothing adalah proses statistik yang sangat umum. Sebenarnya, kami secara teratur menemukan data merapikan dalam berbagai bentuk dalam kehidupan sehari-hari. Setiap kali Anda menggunakan rata-rata untuk menggambarkan sesuatu, Anda menggunakan nomor yang merapikan. Jika Anda memikirkan mengapa Anda menggunakan rata-rata untuk menggambarkan sesuatu, Anda akan segera memahami konsep perataan. Sebagai contoh, kita hanya mengalami musim dingin terpanas yang tercatat. Bagaimana kita bisa menghitung ini. Kita mulai dengan dataset suhu tinggi dan rendah harian untuk periode yang kita sebut Winter untuk setiap tahun dalam sejarah yang tercatat. Tapi itu membuat kita dengan seikat angka yang melompati sedikit (tidak seperti setiap hari musim dingin ini lebih hangat daripada hari-hari yang sama dari tahun-tahun sebelumnya). Kita membutuhkan nomor yang menghilangkan semua ini yang melompat dari data sehingga kita bisa lebih mudah membandingkan satu musim dingin ke musim berikutnya. Melepaskan lompatan di sekitar data disebut smoothing, dan dalam kasus ini kita bisa menggunakan rata-rata sederhana untuk menyelesaikan smoothing. Dalam peramalan permintaan, kita menggunakan smoothing untuk menghilangkan variasi acak (noise) dari permintaan historis kita. Hal ini memungkinkan kita untuk lebih mengidentifikasi pola permintaan (terutama tren dan musiman) dan tingkat permintaan yang dapat digunakan untuk memperkirakan permintaan masa depan. Kebisingan yang diminta adalah konsep yang sama dengan data suhu harian yang melompati. Tidak mengherankan, cara yang paling umum orang menghilangkan kebisingan dari sejarah permintaan adalah dengan menggunakan rata-rata sederhana lebih khusus, rata-rata bergerak. Rata-rata bergerak hanya menggunakan sejumlah periode yang telah ditentukan untuk menghitung rata-rata, dan periode tersebut bergerak seiring berjalannya waktu. Misalnya, jika Im menggunakan moving average 4 bulan, dan hari ini tanggal 1 Mei Im menggunakan rata-rata permintaan yang terjadi pada bulan Januari, Februari, Maret, dan April. Pada tanggal 1 Juni, saya akan menggunakan permintaan dari bulan Februari, Maret, April, dan Mei. Rata-rata bergerak tertimbang. Bila menggunakan rata-rata, kami menerapkan kepentingan (bobot) yang sama untuk setiap nilai dalam dataset. Dalam rata-rata pergerakan 4 bulan, setiap bulan mewakili 25 dari rata-rata bergerak. Bila menggunakan sejarah permintaan untuk memproyeksikan permintaan masa depan (dan terutama tren masa depan), logis untuk sampai pada kesimpulan bahwa Anda ingin sejarah yang lebih baru memiliki dampak lebih besar pada perkiraan Anda. Kita dapat menyesuaikan perhitungan rata-rata bergerak kita untuk menerapkan berbagai bobot pada setiap periode untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Kami mengungkapkan bobot ini sebagai persentase, dan total semua bobot untuk semua periode harus bertambah hingga 100. Oleh karena itu, jika kita memutuskan bahwa kita ingin menerapkan 35 sebagai bobot untuk periode terdekat dalam rata-rata pergerakan tertimbang 4 bulan kita, kita dapat Kurangi 35 dari 100 untuk menemukan bahwa kita memiliki sisa 65 untuk membagi selama 3 periode lainnya. Misalnya, kita bisa berakhir dengan bobot masing-masing 15, 20, 30, dan 35 selama 4 bulan (15 20 30 35 100). Pemulusan eksponensial Jika kita kembali pada konsep penerapan bobot sampai periode terakhir (seperti 35 pada contoh sebelumnya) dan menyebarkan bobot yang tersisa (dihitung dengan mengurangkan berat periode terakhir 35 dari 100 menjadi 65), kita memiliki Blok bangunan dasar untuk perhitungan smoothing eksponensial kami. Pengendalian masukan perhitungan smoothing eksponensial dikenal sebagai faktor pemulusan (juga disebut konstanta pemulusan). Ini pada dasarnya mewakili bobot yang diterapkan pada periode permintaan terakhir. Jadi, di mana kita menggunakan 35 sebagai pembobotan untuk periode terbaru dalam perhitungan rata-rata bergerak tertimbang, kita juga dapat memilih untuk menggunakan 35 sebagai faktor penghalusan dalam perhitungan perataan eksponensial untuk mendapatkan efek yang serupa. Perbedaan dengan perhitungan smoothing eksponensial adalah bahwa alih-alih kita juga harus mengetahui berapa banyak bobot yang harus diterapkan pada setiap periode sebelumnya, faktor pemulusan digunakan untuk melakukannya secara otomatis. Jadi inilah bagian eksponensialnya. Jika kita menggunakan 35 sebagai faktor penghalusan, bobot periode permintaan terakhir akan menjadi 35. Bobot periode permintaan terakhir berikutnya (periode sebelum yang paling baru) akan menjadi 65 dari 35 (65 berasal dari pengurangan 35 dari 100). Ini setara dengan 22,75 bobot untuk periode itu jika Anda melakukan matematika. Permintaan periode paling akhir berikutnya adalah 65 dari 65 dari 35, yang setara dengan 14,79. Periode sebelum itu akan tertimbang 65 dari 65 65 dari 35, yang setara dengan 9,61, dan seterusnya. Dan ini berlanjut kembali sepanjang periode sebelumnya sampai kembali ke awal waktu (atau titik di mana Anda mulai menggunakan smoothing eksponensial untuk item tertentu). Anda mungkin berpikir itu terlihat seperti keseluruhan matematika. Tapi keindahan perhitungan smoothing eksponensial adalah bahwa daripada harus menghitung ulang terhadap setiap periode sebelumnya setiap kali Anda mendapatkan permintaan periode baru, Anda cukup menggunakan keluaran penghitungan eksponensial dari periode sebelumnya untuk mewakili semua periode sebelumnya. Apakah Anda bingung ini akan lebih masuk akal saat kita melihat perhitungan sebenarnya Biasanya kita mengacu pada output perhitungan smoothing eksponensial seperti ramalan periode berikutnya. Pada kenyataannya, perkiraan akhir memerlukan sedikit kerja lebih banyak, namun untuk keperluan perhitungan khusus ini, kami akan menyebutnya sebagai ramalan. Perhitungan smoothing eksponensial adalah sebagai berikut: Periode permintaan terakhir dikalikan dengan faktor penghalusan. PLUS Prakiraan periode terbaru dikalikan dengan (satu minus faktor pemulusan). D periode terakhir meminta S faktor penghalusan diwakili dalam bentuk desimal (jadi 35 akan ditunjukkan sebagai 0,35). F perkiraan periode terbaru (output dari penghitungan smoothing dari periode sebelumnya). ATAU (dengan mengasumsikan faktor pemulusan 0,35) (D 0.35) (F 0.65) Itu tidak akan jauh lebih sederhana dari itu. Seperti yang Anda lihat, semua yang kita butuhkan untuk input data di sini adalah periode permintaan terakhir dan perkiraan periode terbaru. Kami menerapkan faktor pemulusan (pembobotan) ke periode paling akhir dengan permintaan yang sama seperti dalam perhitungan rata-rata bergerak tertimbang. Kami kemudian menerapkan pembobotan yang tersisa (1 dikurangi faktor pemulusan) ke perkiraan periode terbaru. Karena ramalan periode paling baru dibuat berdasarkan perkiraan periode sebelumnya dan perkiraan periode sebelumnya, yang didasarkan pada permintaan untuk periode sebelumnya dan perkiraan untuk periode sebelumnya, yang didasarkan pada permintaan untuk periode sebelumnya Itu dan ramalan untuk periode sebelumnya, yang didasarkan pada periode sebelum itu. Nah, Anda bisa melihat bagaimana semua permintaan periode sebelumnya terwakili dalam perhitungan tanpa benar-benar mundur dan menghitung ulang apapun. Dan itulah yang mendorong popularitas awal eksponensial smoothing. Itu bukan karena melakukan pekerjaan smoothing yang lebih baik daripada rata-rata bergerak tertimbang, karena lebih mudah untuk menghitung dalam program komputer. Dan, karena Anda tidak perlu memikirkan berapa bobot yang harus diberikan pada periode sebelumnya atau berapa banyak periode sebelumnya yang digunakan, seperti yang akan Anda lakukan pada rata-rata pergerakan tertimbang. Dan, karena kedengarannya lebih dingin dari rata-rata bergerak tertimbang. Sebenarnya, dapat dikatakan bahwa rata-rata bergerak tertimbang memberikan fleksibilitas lebih besar karena Anda memiliki kontrol lebih terhadap pembobotan periode sebelumnya. Kenyataannya adalah salah satu dari ini dapat memberikan hasil yang terhormat, jadi mengapa tidak pergi dengan suara lebih mudah dan lebih dingin. Exponential Smoothing di Excel Mari kita lihat bagaimana ini benar-benar terlihat dalam spreadsheet dengan data sebenarnya. Salin Hak Cipta Konten pada InventoryOps dilindungi hak cipta dan tidak tersedia untuk republikasi. Pada Gambar 1A, kita memiliki spreadsheet Excel dengan permintaan 11 minggu, dan perkiraan merapikan secara eksponensial dihitung dari permintaan itu. Ive menggunakan faktor pemulusan 25 (0,25 di sel C1). Sel aktif saat ini adalah Cell M4 yang berisi ramalan untuk minggu 12. Anda bisa lihat di formula bar, rumusnya adalah (L3C1) (L4 (1-C1)). Jadi satu-satunya masukan langsung untuk perhitungan ini adalah permintaan periode sebelumnya (Cell L3), perkiraan periode sebelumnya (Cell L4), dan faktor pemulusan (Cell C1, yang ditunjukkan sebagai referensi sel absolut C1). Saat kita memulai perhitungan penghalusan eksponensial, kita perlu menambahkan nilai ramalan 1 secara manual. Jadi di Cell B4, bukan formula, kami hanya mengetik permintaan dari periode yang sama seperti perkiraan. Di Cell C4 kita memiliki perhitungan smoothing eksponensial 1 kita (B3C1) (B4 (1-C1)). Kita kemudian bisa menyalin Cell C4 dan menempelkannya ke Sel D4 sampai M4 untuk mengisi sisa sel perkiraan kami. Sekarang Anda bisa klik dua kali pada sel perkiraan mana pun untuk melihatnya didasarkan pada ramalan periode sebelumnya dan periode sebelumnya menuntut sel. Jadi setiap perhitungan smoothing eksponensial selanjutnya mewarisi output perhitungan smoothing eksponensial sebelumnya. Thats bagaimana setiap periode sebelumnya permintaan diwakili dalam perhitungan periode terbaru meskipun perhitungan itu tidak secara langsung referensi periode sebelumnya. Jika ingin kemewahan, Anda bisa menggunakan fungsi pendahuluan Excels. Untuk melakukan ini, klik pada Cell M4, lalu pada bar alat pita (Excel 2007 atau 2010) klik tab Rumus, lalu klik Trace Precedents. Ini akan menarik garis konektor ke tingkat pertama preseden, tapi jika Anda terus mengklik Trace Preseden, itu akan menarik garis konektor ke semua periode sebelumnya untuk menunjukkan kepada Anda hubungan yang diwariskan. Sekarang mari kita lihat apa yang dilakukan smoothing eksponensial untuk kita. Gambar 1B menunjukkan bagan garis dari permintaan dan perkiraan kami. Kasus Anda melihat bagaimana perkiraan merapikan secara eksponensial menghilangkan sebagian besar jaggedness (lompatan sekitar) dari permintaan mingguan, namun tetap berhasil mengikuti apa yang tampaknya merupakan tren permintaan yang meningkat. Anda juga akan melihat bahwa garis perkiraan merapikan cenderung lebih rendah dari garis permintaan. Ini dikenal sebagai trend lag dan merupakan efek samping dari proses smoothing. Kapan pun Anda menggunakan smoothing saat tren hadir, ramalan Anda akan tertinggal dari tren. Hal ini berlaku untuk teknik pemulusan. Sebenarnya, jika kami melanjutkan spreadsheet ini dan mulai memasukkan jumlah permintaan yang lebih rendah (membuat tren menurun), Anda akan melihat garis permintaan turun, dan garis tren bergerak di atasnya sebelum mulai mengikuti tren penurunan. Itulah mengapa saya sebelumnya menyebutkan output dari perhitungan smoothing eksponensial yang kita sebut ramalan, masih memerlukan beberapa pekerjaan lagi. Ada lebih banyak peramalan daripada hanya meratakan benjolan permintaan. Kita perlu melakukan penyesuaian tambahan untuk hal-hal seperti tren lag, seasonality, event yang diketahui yang mungkin mempengaruhi permintaan, dll. Tapi semua itu berada di luar cakupan artikel ini. Anda mungkin juga akan mengalami istilah seperti perataan eksponensial ganda dan pemulusan tiga eksponensial. Istilah ini agak menyesatkan karena Anda tidak merapikan permintaan berkali-kali (Anda bisa jika Anda mau, tapi bukan itu masalahnya di sini). Istilah ini mewakili penggunaan smoothing eksponensial pada elemen tambahan ramalan. Jadi dengan pemulusan eksponensial sederhana, Anda merapikan permintaan dasar, namun dengan pemulusan eksponensial ganda, Anda merapikan permintaan dasar ditambah trennya, dan dengan pemulusan tiga eksponensial Anda merapikan permintaan dasar ditambah tren plus musiman. Pertanyaan lain yang paling sering diajukan tentang pemulusan eksponensial adalah dari mana saya mendapatkan faktor pemulusan saya Tidak ada jawaban ajaib di sini, Anda perlu menguji berbagai faktor penghalusan dengan data permintaan Anda untuk melihat hasil terbaik Anda. Ada perhitungan yang bisa mengatur (dan mengubah) faktor smoothing secara otomatis. Ini jatuh di bawah istilah perataan adaptif, tapi Anda harus berhati-hati dengan mereka. Tidak ada jawaban yang sempurna dan Anda seharusnya tidak membabi buta menerapkan perhitungan tanpa pengujian menyeluruh dan mengembangkan pemahaman menyeluruh tentang perhitungan yang dilakukannya. Anda juga harus menjalankan skenario apa-jika melihat bagaimana perhitungan ini bereaksi terhadap permintaan perubahan yang mungkin saat ini tidak ada dalam data permintaan yang Anda gunakan untuk pengujian. Contoh data yang saya gunakan sebelumnya adalah contoh yang sangat bagus dari situasi di mana Anda benar-benar perlu menguji beberapa skenario lainnya. Contoh data tertentu menunjukkan kecenderungan kenaikan yang agak konsisten. Banyak perusahaan besar dengan perangkat lunak peramalan yang sangat mahal mendapat masalah besar dalam masa lalu yang tidak begitu jauh ketika pengaturan perangkat lunak mereka yang di-tweak untuk ekonomi yang sedang tumbuh tidak akan membaik saat ekonomi mulai stagnan atau menyusut. Hal seperti ini terjadi saat Anda tidak mengerti apa perhitungan (software) Anda sebenarnya. Jika mereka memahami sistem peramalan mereka, mereka pasti tahu bahwa mereka perlu terjun dan mengubah sesuatu saat terjadi perubahan dramatis mendadak pada bisnis mereka. Jadi begitulah dasar-dasar smoothing eksponensial dijelaskan. Ingin tahu lebih banyak tentang penggunaan smoothing eksponensial dalam perkiraan yang sebenarnya, lihat buku saya yang Dijelaskan Manajemen Inventaris. Salin Hak Cipta Konten pada InventoryOps dilindungi hak cipta dan tidak tersedia untuk republikasi. Dave Piasecki. Adalah owneroperator dari Inventory Operations Consulting LLC. Sebuah perusahaan konsultan yang menyediakan layanan yang berkaitan dengan manajemen persediaan, penanganan material, dan operasi gudang. Dia memiliki pengalaman lebih dari 25 tahun dalam manajemen operasi dan dapat dijangkau melalui situs webnya (inventaris), di mana dia menyimpan informasi tambahan yang relevan. Pertanyaan Bisnis Market Saya Pertanyaan Exponential Versus Simple Moving Averages Hi Tom - Saya adalah pelanggan Anda dan bertanya-tanya apakah Anda memiliki grafik ldquoconversionrdquo untuk mengubah nilai tren menjadi MA eksponensial periode. Misalnya, 10 Trend kira-kira sama dengan EMA 19 periode, 1 Trend to 200EMA dll. Terima kasih sebelumnya. Rumus untuk mengubah rata-rata smoothing pemindahan eksponensial bergerak (EMA) menjadi beberapa hari adalah: 2 mdashmdashmdash-N 1 dimana N adalah jumlah hari. Jadi, EMA 19 hari akan sesuai dengan rumus sebagai berikut: 2 2 mdashmdashmdashmdash - mdashmdashmdash - 0.10, atau 10 19 1 20 Ini berawal dari gagasan bahwa konstanta pemulusan dipilih sehingga memberikan umur rata-rata data yang sama. Seperti yang akan terjadi dengan rata-rata bergerak sederhana. Jika Anda memiliki 20 periode moving average sederhana, maka rata-rata usia setiap input data adalah 9,5. Orang mungkin berpikir bahwa usia rata-rata harus 10, karena itu adalah setengah dari 20, atau 10,5 karena itu adalah rata-rata angka 1 sampai 20. Tetapi dalam konvensi statistik, usia dari data terbaru adalah 0. Jadi Menemukan rata-rata usia dari dua puluh titik data terakhir dilakukan dengan menemukan rata-rata rangkaian ini: Jadi, usia rata-rata data dalam rangkaian periode N adalah: N-1 mdashmdashmdashmdash - 2 Untuk perataan eksponensial, dengan konstanta pemulusan A , Ternyata dari teori penjumlahan matematika bahwa usia rata-rata data adalah: 1 - Mdashmdashmdashmdash - A Menggabungkan kedua persamaan ini: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash A 2 kita dapat memecahkan nilai A yang menyamakan sebuah EMA ke panjang rata-rata bergerak sederhana seperti: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Anda dapat membaca salah satu potongan asli yang pernah ditulis tentang konsep ini dengan membuka McClellanMTAaward. pdf. Di sana, kami mengutip dari P. N. Haurlanrsquos pamflet, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan adalah salah satu orang pertama yang menggunakan rata-rata bergerak eksponensial untuk melacak harga saham kembali di tahun 1960an, dan kami masih memilih terminologi aslinya dari Trend XX, daripada memanggil rata-rata pergerakan eksponensial beberapa hari. Salah satu alasan utama untuk hal ini adalah bahwa dengan rata-rata bergerak sederhana (SMA), Anda hanya melihat ke belakang beberapa hari tertentu. Apa pun yang lebih tua dari periode lookback itu tidak memperhitungkan perhitungannya. Tapi dengan EMA, data lama tidak pernah hilang hanya menjadi kurang dan kurang penting bagi nilai moving average. Untuk memahami mengapa teknisi peduli tentang EMA versus SMA, lihat sekilas bagan ini memberikan beberapa ilustrasi tentang perbedaannya. Selama tren bergerak ke atas atau ke bawah, Trend 10 dan SMA 19 hari sebagian besar akan benar bersama. Pada periode ketika harga berombak, atau saat arah tren berubah, kita melihat keduanya mulai bergerak. Dalam kasus tersebut, Tren 10 biasanya akan memeluk tindakan harga lebih dekat, dan dengan demikian berada pada posisi yang lebih baik untuk memberi sinyal perubahan saat harga memotongnya. Bagi banyak orang, properti ini membuat EMAs ldquobetterrdquo daripada SMA, tapi ldquobetterrdquo ada di mata yang melihatnya. Alasan mengapa para insinyur telah menggunakan EMA selama bertahun-tahun, terutama dalam elektronika, adalah bahwa mereka lebih mudah dihitung. Untuk menentukan nilai EMA hari ini, Anda hanya memerlukan nilai EMA kemarinrsquos, konstanta pemulusan, dan harga penutupan baru hari ini (atau datum lainnya). Tapi untuk menghitung SMA, Anda harus tahu setiap nilai kembali pada waktunya untuk keseluruhan periode turnback. Exponential Moving Average - EMA BREAKING DOWN Exponential Moving Average - EMA EMA 12 dan 26 hari adalah rata-rata jangka pendek yang paling populer, Dan mereka digunakan untuk membuat indikator seperti moving average convergence divergence (MACD) dan persentase price oscillator (PPO). Secara umum, EMA 50 dan 200 hari digunakan sebagai sinyal tren jangka panjang. Pedagang yang menggunakan analisis teknis menemukan rata-rata bergerak sangat berguna dan berwawasan bila diterapkan dengan benar namun menimbulkan malapetaka jika digunakan dengan tidak semestinya atau disalahartikan. Semua rata-rata bergerak yang umum digunakan dalam analisis teknis adalah, pada dasarnya, indikator lagging. Akibatnya, kesimpulan yang diambil dari penerapan rata-rata bergerak ke bagan pasar tertentu adalah untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar atau untuk menunjukkan kekuatannya. Sangat sering, pada saat garis indikator rata-rata bergerak membuat perubahan untuk mencerminkan pergerakan yang signifikan di pasar, titik optimal masuk pasar telah berlalu. EMA memang berfungsi untuk mengurangi dilema ini sampai batas tertentu. Karena perhitungan EMA menempatkan lebih banyak bobot pada data terbaru, ia memeluk tindakan harga sedikit lebih ketat dan karena itu bereaksi lebih cepat. Hal ini diinginkan bila EMA digunakan untuk mendapatkan sinyal masuk perdagangan. Menafsirkan EMA Seperti semua indikator rata-rata bergerak, tren ini jauh lebih sesuai untuk pasar tren. Bila pasar berada dalam uptrend yang kuat dan berkelanjutan. Garis indikator EMA juga akan menunjukkan tren naik dan sebaliknya untuk tren turun. Pedagang yang waspada tidak hanya memperhatikan arah garis EMA tapi juga hubungan tingkat perubahan dari satu bar ke bar berikutnya. Misalnya, karena aksi harga dari uptrend yang kuat mulai merata dan membalikkan, tingkat perubahan EMA dari satu batang ke bar berikutnya akan mulai berkurang sampai saat garis indikator rata dan tingkat perubahannya nol. Karena efek lagging, pada titik ini, atau bahkan beberapa bar sebelumnya, tindakan harga seharusnya sudah berbalik arah. Oleh karena itu, mengikuti bahwa penurunan yang konsisten secara konsisten dalam perubahan EMA dapat digunakan sebagai indikator yang dapat mengatasi dilema yang disebabkan oleh efek lagging moving averages. Kegunaan Umum EMA EMA biasanya digunakan bersamaan dengan indikator lain untuk mengkonfirmasi pergerakan pasar yang signifikan dan untuk mengukur validitasnya. Bagi pedagang yang berdagang intraday dan pasar yang bergerak cepat, EMA lebih bisa diterapkan. Cukup sering trader menggunakan EMA untuk menentukan bias trading. Misalnya, jika EMA pada grafik harian menunjukkan tren kenaikan yang kuat, strategi pedagang intraday mungkin hanya diperdagangkan dari sisi panjang pada grafik intraday.
Comments
Post a Comment