Exponentielle Glättung erklärt. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. Wenn die Menschen zuerst den Begriff Exponential Smoothing begegnen sie denken, dass klingt wie eine Hölle von viel Glättung. Was Glättung ist. Sie beginnen dann eine komplizierte mathematische Berechnung vorstellen, die wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik zu verstehen, und hoffe, es ist eine eingebaute Excel-Funktion verfügbar, wenn sie es jemals tun müssen. Die Wirklichkeit der exponentiellen Glättung ist weit weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, ist exponentielle Glättung eine sehr einfache Berechnung, die eine ziemlich einfache Aufgabe erfüllt. Es hat nur einen komplizierten Namen, weil was technisch passiert als Folge dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um zu verstehen, exponentielle Glättung, hilft es, mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und ein paar andere gängige Methoden, um Glättung zu erreichen beginnen. Was ist Glättung Glättung ist ein sehr häufiger statistischer Prozess. Tatsächlich begegnen wir regelmäßig geglättete Daten in verschiedenen Formen in unserem Alltag. Jedes Mal, wenn Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, verwenden Sie eine geglättete Zahl. Wenn Sie darüber nachdenken, warum Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, werden Sie schnell verstehen, das Konzept der Glättung. So erlebten wir zum Beispiel den wärmsten Winter. Wie können wir das quantifizieren? Nun beginnen wir mit Datensätzen der täglichen hohen und niedrigen Temperaturen für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen. Aber das lässt uns mit einer Menge von Zahlen, die um einiges herumspringen (es ist nicht wie jeden Tag dieser Winter war wärmer als die entsprechenden Tage aus allen früheren Jahren). Wir brauchen eine Zahl, die alle diese Sprünge aus den Daten entfernt, so dass wir besser vergleichen können einen Winter zum nächsten. Das Entfernen der Sprünge in den Daten heißt Glättung, und in diesem Fall können wir einfach einen einfachen Durchschnitt verwenden, um die Glättung zu erreichen. In der Bedarfsprognose verwenden wir die Glättung, um zufällige Variation (Lärm) aus unserer historischen Nachfrage zu entfernen. Dies ermöglicht es uns, die Bedarfsmuster (vor allem die Trend - und Saisonalität) und die Nachfrage, die zur Abschätzung der zukünftigen Nachfrage genutzt werden können, besser zu identifizieren. Der Lärm in der Nachfrage ist das gleiche Konzept wie das tägliche Springen der Temperaturdaten. Nicht überraschend, die häufigste Art und Weise Menschen entfernen Rauschen aus der Nachfrage Geschichte ist es, einen einfachen Durchschnitt verwenden oder genauer, ein gleitender Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt verwendet nur eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um den Durchschnitt zu berechnen, und diese Perioden bewegen sich mit der Zeit. Zum Beispiel, wenn Im mit einem 4-Monats-gleitenden Durchschnitt, und heute ist der 1. Mai, Im mit einem Durchschnitt der Nachfrage, die im Januar, Februar, März und April aufgetreten. Am 1. Juni werde ich die Nachfrage von Februar, März, April und Mai nutzen. Gewichteter gleitender Durchschnitt. Wenn wir einen Durchschnitt verwenden, wenden wir die gleiche Wichtigkeit (Gewicht) auf jeden Wert im Datensatz an. Im gleitenden 4-Monatsdurchschnitt stellte jeder Monat 25 des gleitenden Durchschnitts dar. Bei der Verwendung der Nachfragegeschichte, um die zukünftige Nachfrage (und insbesondere die zukünftige Entwicklung) zu prognostizieren, ist es logisch, zu der Schlussfolgerung zu kommen, dass die jüngere Geschichte eine größere Auswirkung auf Ihre Prognose haben möchte. Wir können unsere gleitende durchschnittliche Berechnung anpassen, um verschiedene Gewichte auf jede Periode anzuwenden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Wir geben diese Gewichte als Prozentsätze an, und die Summe aller Gewichte für alle Perioden muss zu 100 addieren. Wenn wir also entscheiden, dass wir 35 als Gewicht für die nächste Periode in unserem 4-monatigen gewichteten gleitenden Durchschnitt anwenden wollen, können wir Subtrahieren 35 von 100 zu finden, wir haben 65 übrig geblieben, um über die anderen 3 Perioden zu teilen. Zum Beispiel können wir am Ende mit einer Gewichtung von 15, 20, 30 und 35 für die 4 Monate (15 20 30 35 100). Exponentielle Glättung. Wenn wir auf das Konzept der Anwendung eines Gewichtes auf die jüngste Periode (wie z. B. 35 im vorigen Beispiel) und das Verbreiten des Restgewichts (berechnet durch Subtrahieren des letzten Periodengewichts von 35 von 100 auf 65) zurückgehen, haben wir Die Grundbausteine für unsere exponentielle Glättungsberechnung. Der Steuereingang der Exponentialglättungsberechnung ist als Glättungsfaktor (auch Glättungskonstante genannt) bekannt. Es handelt sich im Wesentlichen um die Gewichtung für die jüngsten Zeiträume Nachfrage. Wenn wir also 35 als Gewichtung für die letzte Periode in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung verwendeten, könnten wir auch 35 als Glättungsfaktor in unserer exponentiellen Glättungsberechnung verwenden, um einen ähnlichen Effekt zu erhalten. Der Unterschied zu der exponentiellen Glättungsberechnung ist, dass anstelle von uns auch herauszufinden, wie viel Gewicht auf jede vorhergehende Periode anzuwenden ist, der Glättungsfaktor verwendet, um das automatisch zu tun. Also hier kommt der exponentielle Teil. Wenn wir 35 als Glättungsfaktor verwenden, beträgt die Gewichtung der letzten Periodennachfrage 35. Die Gewichtung der nächsten letzten Periodennachfrage (der Zeitraum vor dem jüngsten) beträgt 65 von 35 (65 ergibt sich aus der Subtraktion von 35 von 100). Dies entspricht 22,75 Gewichtung für diesen Zeitraum, wenn Sie die Mathematik. Die nächste Nachfrage nach der letzten Zeit wird 65 von 65 von 35 sein, was 14,79 entspricht. Der Zeitraum davor wird gewichtet mit 65 von 65 von 65 von 35, was 9,61 entspricht, und so weiter. Und das geht zurück durch alle Ihre früheren Perioden den ganzen Weg zurück zum Anfang der Zeit (oder der Punkt, an dem Sie begonnen haben, exponentielle Glättung für das jeweilige Element). Youre wahrscheinlich denken, dass aussehen wie eine ganze Menge Mathe. Aber die Schönheit der exponentiellen Glättung Berechnung ist, dass, anstatt zu jeder vorherigen Periode neu berechnen müssen, jedes Mal, wenn Sie eine neue Perioden Nachfrage erhalten, verwenden Sie einfach die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung aus der vorherigen Periode, um alle vorherigen Perioden zu repräsentieren. Sind Sie noch verwirrt Dies wird mehr Sinn machen, wenn wir die tatsächliche Berechnung betrachten Normalerweise beziehen wir uns auf die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung als die nächste Periode Prognose. In Wirklichkeit braucht die endgültige Prognose etwas mehr Arbeit, aber für die Zwecke dieser spezifischen Berechnung werden wir sie als die Prognose bezeichnen. Die exponentielle Glättungsberechnung ist wie folgt: Die letzte Periodenforderung multipliziert mit dem Glättungsfaktor. PLUS Die Prognose der letzten Perioden multipliziert mit (minus Glättungsfaktor). D die letzten Perioden S den Glättungsfaktor, der in dezimaler Form dargestellt ist (also 35 als 0,35 dargestellt werden). F die letzten Periodenprognosen (die Ausgabe der Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode). OR (unter Annahme eines Glättungsfaktors von 0,35) (D 0,35) (F 0,65) Es wird nicht viel einfacher als das. Wie Sie sehen können, benötigen wir für die Dateneingaben hier nur die jüngsten Zeiträume und die letzten Prognosezeiträume. Wir wenden den Glättungsfaktor (Gewichtung) auf die letzten Perioden an, die in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung dieselbe Weise erfordern. Anschließend legen wir die verbleibende Gewichtung (1 minus Glättungsfaktor) auf die jeweils aktuellsten Perioden an. Da die Prognose der letzten Perioden auf Basis der vorherigen Periodennachfrage und der vorherigen Periodenprognosen erstellt wurde, die auf der Nachfrage nach dem vorherigen Zeitraum und der Prognose für den Zeitraum vor der Prognose beruhte, der auf der Nachfrage für den Zeitraum zuvor beruhte Dass und die Prognose für den Zeitraum vor, dass auf der Grundlage der Zeitraum vor, dass. Gut, können Sie sehen, wie alle vorherigen Perioden Nachfrage sind in der Berechnung dargestellt, ohne tatsächlich zurück und Neuberechnung alles. Und das ist, was fuhr die anfängliche Popularität der exponentiellen Glättung. Es war nicht, weil es einen besseren Job des Glättens als gewogenen gleitenden Durchschnitt machte, war es, weil es einfacher war, in einem Computerprogramm zu berechnen. Und weil Sie didnt brauchen, um darüber nachzudenken, welche Gewichtung früheren Perioden zu geben oder wie viele vorherige Perioden zu verwenden, wie Sie in gewichteten gleitenden Durchschnitt. Und, weil es klang nur kühler als gewichtet gleitenden Durchschnitt. Tatsächlich könnte man argumentieren, dass der gewichtete gleitende Durchschnitt eine größere Flexibilität bietet, da Sie mehr Kontrolle über die Gewichtung früherer Perioden haben. Die Realität ist entweder von diesen können respektable Ergebnisse liefern, also warum nicht mit einfacher und kühler klingen gehen. Exponentielle Glättung in Excel Lets sehen, wie dies tatsächlich in einer Kalkulationstabelle mit realen Daten aussehen würde. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. In Abbildung 1A haben wir eine Excel-Tabelle mit 11 Wochen Nachfrage und eine exponentiell geglättete Prognose aus dieser Nachfrage berechnet. Ive verwendete einen Glättungsfaktor von 25 (0,25 in Zelle C1). Die aktuelle aktive Zelle ist Zelle M4, die die Prognose für Woche 12 enthält. In der Formelleiste sehen Sie die Formel (L3C1) (L4 (1-C1)). Die einzigen direkten Eingaben zu dieser Berechnung sind die vorherigen Periodennachfrage (Zelle L3), die vorherigen Periodenvorhersage (Zelle L4) und der Glättungsfaktor (Zelle C1, dargestellt als absolute Zelle Bezug C1). Wenn wir eine exponentielle Glättungsberechnung starten, müssen wir den Wert für die 1. Prognose manuell stecken. Also in Cell B4, anstatt eine Formel, haben wir nur in der Nachfrage aus dem gleichen Zeitraum wie die Prognose eingegeben. In der Zelle C4 haben wir unsere erste exponentielle Glättungsberechnung (B3C1) (B4 (1-C1)). Wir können dann kopieren Cell C4 und fügen Sie es in den Zellen D4 durch M4, um den Rest unserer prognostizierten Zellen zu füllen. Sie können nun auf eine beliebige Prognosezelle doppelklicken, um zu sehen, dass sie auf der vorherigen Periodenprognosezelle und den vorherigen Periodennachfragezellen basiert. Somit erbt jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung die Ausgabe der vorherigen exponentiellen Glättungsberechnung. Das ist, wie jede vorherige Periodenanforderung in der letzten Periodenrechnung dargestellt wird, obwohl diese Berechnung nicht direkt auf die vorherigen Perioden bezieht. Wenn Sie Lust bekommen wollen, können Sie Excels Trace Präzedenzfall-Funktion. Klicken Sie dazu auf Cell M4, klicken Sie dann in der Multifunktionsleiste (Excel 2007 oder 2010) auf die Registerkarte Formeln, und klicken Sie dann auf Vorverfolgung. Es wird Verbindungslinien auf die erste Ebene der Präzedenzfälle ziehen, aber wenn Sie auf Trace Precedents klicken, zieht es Verbindungslinien zu allen vorherigen Perioden, um Ihnen die vererbten Beziehungen anzuzeigen. Jetzt können Sie sehen, was exponentielle Glättung für uns getan hat. Abbildung 1B zeigt ein Liniendiagramm unserer Nachfrage und Prognose. Sie sehen, wie die exponentiell geglättete Prognose die meiste Zersiedelung (das Springen um) von der wöchentlichen Nachfrage entfernt, aber dennoch gelingt, dem zu folgen, was ein Aufwärtstrend bei der Nachfrage zu sein scheint. Youll auch bemerken, dass die geglättete Vorhersagelinie tendenziell niedriger als die Nachfrage Linie ist. Dies wird als Trendverzögerung bezeichnet und ist ein Nebeneffekt des Glättprozesses. Jedes Mal, wenn Sie Glättung verwenden, wenn ein Trend vorliegt, wird Ihre Prognose hinter dem Trend zurückbleiben. Dies gilt für jede Glättungstechnik. In der Tat, wenn wir diese Tabellenkalkulation fortsetzen und beginnen Eingabe niedrigeren Nachfrage-Nummern (einen Abwärtstrend) würden Sie sehen, die Nachfrage Linie fallen, und die Trendlinie über sie vor dem Beginn der Abwärtstrend folgen. Thats, warum ich zuvor erwähnt, die Ausgabe aus der exponentiellen Glättung Berechnung, die wir eine Prognose nennen, braucht noch etwas mehr Arbeit. Es gibt viel mehr zu Prognosen als nur Glättung der Beulen in der Nachfrage. Wir müssen zusätzliche Anpassungen für Dinge wie Trend lag, Saisonalität, bekannte Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen können, etc. Aber alle, die über den Rahmen dieses Artikels. Sie werden wahrscheinlich auch in Begriffe wie double-exponentielle Glättung und Triple-exponentielle Glättung. Diese Begriffe sind ein wenig irreführend, da Sie nicht re-Glättung der Nachfrage mehrfach (Sie könnten, wenn Sie wollen, aber das ist nicht der Punkt hier). Diese Begriffe repräsentieren die Verwendung einer exponentiellen Glättung für zusätzliche Elemente der Prognose. Also mit einfacher exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung, aber mit doppelt-exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung plus den Trend und mit dreifach-exponentieller Glättung glätten Sie die Grundanforderung plus Trend und Saisonalität. Die andere am häufigsten gestellte Frage über exponentielle Glättung ist, wo bekomme ich meinen Glättungsfaktor Es gibt keine magische Antwort hier, müssen Sie verschiedene Glättungsfaktoren mit Ihren Nachfrage Daten testen, um zu sehen, was Ihnen die besten Ergebnisse zu testen. Es gibt Berechnungen, die den Glättungsfaktor automatisch einstellen (und ändern) können. Diese fallen unter den Begriff adaptive Glättung, aber Sie müssen vorsichtig mit ihnen sein. Es gibt einfach keine perfekte Antwort und Sie sollten nicht blind implementieren keine Berechnung ohne gründliche Prüfung und Entwicklung eines gründlichen Verständnis dessen, was die Berechnung tut. Sie sollten auch What-If-Szenarios ausführen, um zu sehen, wie diese Berechnungen auf Bedarfsänderungen reagieren, die möglicherweise nicht in den Bedarfsdaten vorhanden sind, die Sie für Tests verwenden. Das Datenbeispiel, das ich vorher verwendet habe, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, in der Sie wirklich einige andere Szenarien testen müssen. Dieses besondere Datenbeispiel zeigt einen etwas konsequenten Aufwärtstrend. Viele große Unternehmen mit sehr teuren Prognose-Software bekam in großen Schwierigkeiten in der nicht so fernen Vergangenheit, wenn ihre Software-Einstellungen, die für eine wachsende Wirtschaft gezwickt wurden nicht gut reagiert, wenn die Wirtschaft begann stagnieren oder schrumpfen. Dinge wie dieses passieren, wenn Sie nicht verstehen, was Ihre Berechnungen (Software) tatsächlich tun. Wenn sie ihr Prognosesystem verstanden, hätten sie gewußt, daß sie nötig waren, um zu springen und etwas zu ändern, wenn es plötzliche dramatische Veränderungen in ihrem Geschäft gab. So dort haben Sie es die Grundlagen der exponentiellen Glättung erklärt. Wollen Sie mehr über die Verwendung exponentieller Glättung in einer aktuellen Prognose wissen, lesen Sie in meinem Buch Inventory Management Explained. Kopie des Urheberrechts. Inhalt auf InventoryOps ist urheberrechtlich geschützt und steht nicht für die Wiederveröffentlichung zur Verfügung. Dave Piasecki. Ist Eigentümer von Inventory Operations Consulting LLC. Ein Beratungsunternehmen, das Dienstleistungen im Zusammenhang mit Bestandsführung, Materialhandling und Lagerbetrieb anbietet. Er hat über 25 Jahre Erfahrung in der Betriebsführung und kann über seine Website (inventoryops) erreicht werden, wo er zusätzliche relevante Informationen unterhält. My BusinessWhat ist der Unterschied zwischen einem einfachen gleitenden Durchschnitt und einem exponentiellen gleitenden Durchschnitt Der einzige Unterschied zwischen diesen beiden Arten von gleitenden Durchschnitt ist die Empfindlichkeit jeder zeigt, Änderungen in den Daten in seiner Berechnung verwendet. Genauer gesagt liefert der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) eine höhere Gewichtung der jüngsten Preise als der einfache gleitende Durchschnitt (SMA), während der SMA alle Werte gleich gewichtet hat. Die beiden Durchschnitte sind ähnlich, weil sie in der gleichen Weise interpretiert werden und werden beide häufig von technischen Händlern verwendet, um Preisschwankungen zu glätten. Die SMA ist die häufigste Art von Durchschnitt von technischen Analysten verwendet und es wird berechnet, indem die Summe aus einer Reihe von Preisen durch die Gesamtzahl der Preise in der Serie gefunden. Zum Beispiel kann ein siebenperiodischer gleitender Durchschnitt berechnet werden, indem die folgenden sieben Preise addiert werden und dann das Ergebnis durch sieben dividiert wird (das Ergebnis wird auch als arithmetischer Mittelwert bezeichnet). Beispiel: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Die SMA-Berechnung würde so aussehen: 10111216171920 105 7-Periode SMA 1057 15 Da EMA eine höhere Gewichtung auf die jüngsten Daten legen als auf ältere Daten , Reagieren sie eher auf die jüngsten Preisänderungen als SMAs, was die Ergebnisse von EMAs rechtzeitiger macht und erklärt, warum die EMA der bevorzugte Durchschnitt bei vielen Händlern ist. Wie aus der unten stehenden Tabelle ersichtlich, interessieren Händler mit kurzfristiger Perspektive nicht, welcher Mittelwert verwendet wird, da der Unterschied zwischen den beiden Durchschnittswerten üblicherweise nur Cents beträgt. Auf der anderen Seite sollten Händler mit einer längerfristigen Perspektive mehr Wert auf den Durchschnittswert legen, den sie verwenden, da die Werte um ein paar Dollar variieren können, was eine Preisdifferenz ausmacht, die sich letztendlich auf realisierte Erträge - vor allem dann, wenn Sie es sind - als einflussreich erweisen Handel eine große Menge von Aktien. Wie bei allen technischen Indikatoren. Gibt es keine Art von Durchschnitt, dass ein Händler nutzen können, um Erfolg zu garantieren, aber durch die Verwendung von Test-und Fehler können Sie zweifellos verbessern Sie Ihre Bequemlichkeit mit allen Arten von Indikatoren und infolgedessen erhöhen Sie Ihre Chancen, kluge Entscheidungen zu treffen. Um mehr über gleitende Durchschnitte zu erfahren, sehen Sie Grundlagen der beweglichen Durchschnitte und der Grundlagen der gewichteten bewegenden Durchschnitte. Market-Daten-Fragen Exponentiell gegenüber einfachen beweglichen Durchschnitten Hallo Tom - ich bin ein Teilnehmer von Ihnen und wunderte mich, wenn Sie ein ldquoconversionrdquo Diagramm für das Umwandeln von Trendwert in hatten Perioden-Exponential-MAs. Zum Beispiel, 10 Trend ist etwa gleich einer 19-Periode EMA, 1 Trend zu 200EMA etc. Vielen Dank im Voraus. Die Formel für das Umwandeln einer exponentiellen gleitenden Glättungskonstante (EMA) in eine Anzahl von Tagen ist: 2 mdashmdashmdash-N 1 wobei N die Anzahl von Tagen ist. Somit würde eine 19-Tage-EMA wie folgt in die Formel passen: 2 2 mdashmdashmdashmdash - mdashmdashmdash - 0,10 oder 10 19 1 20 Dies ergibt sich aus der Idee, dass die Glättungskonstante so gewählt wird, dass sie das gleiche Durchschnittsalter der Daten ergibt Wie in einem einfachen gleitenden Durchschnitt. Wenn Sie eine 20-Periode einfachen gleitenden Durchschnitt hatte, dann ist das durchschnittliche Alter jeder Dateneingabe 9,5. Man könnte meinen, dass das Durchschnittsalter 10 sein sollte, da dies die Hälfte von 20 oder 10,5 ist, da dies der Durchschnitt der Zahlen 1 bis 20 ist. Aber in der statistischen Konvention ist das Alter des jüngsten Datensatzes 0 Das Durchschnittsalter der Daten in einem Satz von N Perioden ist: N - 1 mdashmdashmdashmdash-2 Für exponentielle Glättung, mit einer Glättungskonstante von A , Ergibt sich aus der Mathematik der Summationstheorie, dass das Durchschnittsalter der Daten: 1 - A mdashmdashmdashmdash - A Die Kombination dieser beiden Gleichungen: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash A 2 können wir für einen Wert von A, der eine Gleichung erfüllt, lösen EMA auf eine einfache gleitende durchschnittliche Länge als: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Sie können eines der Original-Stücke jemals über dieses Konzept zu lesen, indem Sie zu McClellanMTAaward. pdf lesen. Dort haben wir Auszug aus P. N. Haurlanrsquos Flugschrift, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan war einer der ersten Personen, die in den sechziger Jahren exponentielle gleitende Durchschnittswerte verwenden, um Aktienkurse zu verfolgen, und wir bevorzugen immer noch seine ursprüngliche Terminologie eines XX-Trends, anstatt einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt um einige Tage zu nennen. Ein großer Grund dafür ist, dass Sie mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) nur eine bestimmte Anzahl von Tagen zurückblicken. Alles, was älter als diese Rückblickperiode ist, fällt nicht in die Berechnung ein. Aber mit einer EMA, die alten Daten verschwindet nie wird es immer weniger wichtig für den Wert des gleitenden Durchschnitt. Um zu verstehen, warum Techniker sich um EMAs im Vergleich zu SMAs kümmern, zeigt ein kurzer Blick auf dieses Diagramm einige der Unterschiede. Bei Trendbewegungen nach oben oder unten werden eine 10-Trend - und eine 19-tägige SMA weitgehend zusammen sein. Es ist in Zeiten, in denen die Preise abgehackt sind, oder wenn die Trendrichtung ändert sich, dass wir sehen, die beiden beginnen, sich auseinander zu bewegen. In diesen Fällen wird die 10-Trend in der Regel umarmen die Preis-Aktion stärker, und damit in einer besseren Position, um eine Veränderung zu signalisieren, wenn der Preis überquert. Für viele Menschen macht diese Eigenschaft EMAs ldquobetterrdquo als SMAs, aber ldquobetterrdquo ist im Auge des Betrachters. Der Grund, warum Ingenieure verwendet EMAs seit Jahren, vor allem in der Elektronik, ist, dass sie einfacher zu berechnen sind. Um heute den neuen EMA-Wert zu bestimmen, benötigen Sie nur den EMA-Wert von yesterdayrsquos, die Glättungskonstante und den heutigen neuen Schlusskurs (oder ein anderes Datum). Aber um eine SMA zu berechnen, müssen Sie jeden Wert in der Zeit für die gesamte Rückblickzeit kennen.
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