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JPY in Bewegung Der japanische Yen ist gestiegen, da die US-Renditen fallen gelassen haben und auf ein bisschen Lärm aus Japanische Beamtenschaft, wie wir haben eine G20 Finanzminister Gipfel heute und morgen US-Finanzminister Sekretär Mnuchin und Japan Finanzminister Aso haben heute zusammen gesprochen, wenn die Herstellung ein paar Aussagen von Aso Aso erklärte, dass er Mnuchin sagte, dass er gegen Protektionismus ist, aber dass die beiden Didn t diskutieren aktuellen FX-Markt, sondern hatte eine fruchtbare Diskussion über FX ok Jetzt haben wir Japan Premierminister Kuroda sagen, dass die G20 wird genau darauf achten, was Mnuchin sagt. Es fühlt sich wie die Markt ist ein bisschen nervös von der Gefahr der Aussagen in späten Handel heute von Mnuchin oder möglicherweise über das Wochenende. Artikel Freitag um 14 39 GMT. WCU Öl bleibt zerbrechlich, Gold überlebte eine weitere Rate Wanderung. Head der Commodity-Strategie Saxo Bank. Buying von Rohstoffen Holte sich zum ersten Mal in fünf Wochen, mit Gewinnen, die vor allem von Industrie - und Edelmetallen in einer Woche geprägt wurden, die von einem weithin erwarteten US-Zinsanstieg geprägt war, und Gold und Silber spitzten höher nach dem Fed-Treffen, während beruhigende Kommentare aus Saudi-Arabien hielten Rohöl s steilen Preis Korrektur. Artikel Freitag um 14 16 GMT. Earnings Watch Werden chinesischen Unternehmen liefern auf die jüngsten Impuls. Head der Equity-Strategie Saxo Bank. Next Woche einige der größten chinesischen börsennotierten Unternehmen wie Tencent, China Mobile und Sinopec wird Liefern Einnahmen, die es zu einer wichtigen Woche für Asien-Aktienmärkte machen. Video Freitag um 13 51 GMT. Options Lab Webinar VIX-bezogene Derivate SaxoStrats. Saxo Bank s Produktmanager für Futures und Listed Optionen Georgio Stoev wird von Russell Rhoads, Direktor der Ausbildung an Chicago Board Options Exchange, um die VIX und VIX-bezogenen Produkte zu untersuchen. Hello Georgio Vielen Dank für die Re-Aufzeichnung Ich denke, Begriffe wie Contango-Backwardation sind auch Essenz der Rohstoff-Spread-Wetten So vielleicht In der Zukunft könnte man noch einen anderen Mentor haben. Nicht aren t getan mit Optionen, hat CBOE für den Rest des Jahres begangen Futures Futures Optionen sind in einem anderen Webinar w Nick Howard Wir werden dafür sorgen, dass. Currency Exchange - Kuala Lumpur Forum. Währung Austausch. Basiert auf Forex-Theorie, ist es besser, die Währung in unserem eigenen Land zu ändern Also in Ihrem Fall ist es besser, AUD zu MYR in Australien selbst zu ändern Der Wert wird fallen, sobald wir unsere eigene Währung an das besuchte Land verkaufen Meine Beratung Ist es, Ihre Währung in Ihrem eigenen Land zu ändern, aber tu das nicht am Flughafen, da sie Geldwechsel nicht attraktiv ist. Es ist sehr einfach, die Währung in KL zu tauschen, da sie sich befinden. Die Auszahlungsrate ist al Bereit, einschließlich ihrer Provision. Report unangemessenen Inhalt. Andere bessere Option ist es, Geld von Ihrem Haus spart Leistungskonto abheben Normalerweise hat alle ATM das internationale Netzwerk dh Maestro, Cirrus etc so können Sie Ihr Haus spart Leistungskonto mit Ihrer Bankkarte an jedem Geldautomaten zurückziehen Einige Banken verlangen, dass Sie es von Ihrem Heimat-Zweig aktivieren, so lassen Sie Ihre Bank wissen, zuerst, dass Sie in Übersee gehen und wollen es für das Abheben oder sogar für den Kauf für Visa-Elektronen verwenden. Für die Zeichnung mit Ihrem VISA Mastercard ist die teuerste wie Die Kreditkarte berechnet Ihnen Bargeld Vorauszahlung Zinsen, Bargeld Rücknahme Gebühr die monatlichen Zinsen beginnt sofort Für Kreditkarten-Besitzer, vermeiden Sie Bargeld aus Ihrem Kreditkarten. Report unangemessenen Inhalt.5 Re Währungsumtausch. Dec 31, 2009, 3 34 AM. hiya Girraffez wie du Duin gut Ich fand es besser zu ang maggieomxxchange Ihr Geld, wenn Sie Malaysia bekommen, erhalten Sie einen besseren Preis für Ihr Geld, bekomme ich ein wenig Auszahlung Am Flughafen atm Maschine, um mich zu meinem Hotel dann ich normal benutze die maybank atm auf bukit bintang. Edited 3 34 am, 31. Dezember 2009.Report unangemessene Inhalte.

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Range Der Investor prognostiziert, ob der Vermögenswert in einem vorgegebenen Bereich zum Zeitpunkt des Ablaufs fallen wird. Touch Der Investor prognostiziert, wenn der Asset wird einen vorgegebenen Ausübungspreis vor Ablauf zu berühren. Speed ​​Dies verwendet die gleiche hohe niedrig System, aber ist in sehr kurzen Perioden durchgeführt, mit der häufigsten ist 60 Sekunden. Spread Dieser Typ ist im Wesentlichen ein Kreuz zwischen Reichweite und hoch niedrig Der Investor prognostiziert, ob der Vermögenswert über oder unter dem Preisniveau fallen wird Angeboten von der Firma bei expiration. Brokers finden andere Systeme als Zeit bewegt sich auf Sie werden über diese Arten und mehr lernen. Binäre Optionen Broker. Wenn wir die Liste der binären Optionen Broker sehen kann es überwältigend sein Es gibt Makler auf Broker, und Welche können wir vertrauen. 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Sie stellen Signale von Binäroptionen dar, daher werden Binärwarnungssignale Sie in Echtzeit generiert und werden per E-Mail, SMS-Texten oder über Websites zur Verfügung gestellt, die Signale für binäre Optionen liefern Kann Signale auf binären Optionen in erster Linie über ein Abonnement empfangen. Wie können Sie profitieren von Binär Optionen Signals. Binale Optionen Signale sind Warnmeldungen, die auf Rohstoff-, Währungs - oder Aktienmärkte konzentrieren Sie sind als Abonnement-Service verfügbar Sie helfen Ihnen, komplexe Entscheidungen zu treffen Wie man bessere Trades macht Mit dem Abonnieren von binären Optionen signalisiert man Chancen, die sonst nicht offensichtlich sind E zur Verfügung gestellt entweder von Experten oder Computer-Algorithmus. Wir bieten jetzt kostenlose Binär-Optionen Signale an alle Benutzer, die sich anmelden, um einen Makler über die Link s auf unserer Website und macht eine Einzahlung. Um um freie Lebenszeit Zugriff auf unsere Signale, Füllen Sie bitte die folgenden Schritte aus.2 Schicken Sie uns eine Bestätigungs-E-Mail an E-Mail, die mit Ihrem bevorzugten Benutzernamen geschützt ist, damit wir Ihr kostenloses Konto erstellen können. Sie können nun mit unseren Signalen handeln. Sobald Sie ein Konto erstellen, können Sie in der Lage sein Um sich anzumelden und alle anstehenden Signale im Mitgliederbereich anzuzeigen. Jeder neues Signal beinhaltet das Datum, die Uhrzeit, die Ablaufzeit, den Preis, das Asset, die Richtung, den Countdown und das Ergebnis. Wenn ein neues Signal erscheint, musst du nur den Handel in deinem Broker platzieren Account. Unlike andere Software ist keine Installation erforderlich Sie können auf die Software auf jedem Computer, Tablet-Gerät oder Handy. Wir jetzt generieren Signale 247, die für alle Händler groß ist. Bitte beachten Sie, dass wir Pausen Signale während der wichtigsten News-Events für jeden Währungspaar Wir al So pausieren Signale an Feiertagen und niedrigen Handelszeiten wie zB Weihnachtsferien und Neujahr Dies ist zu vermeiden, schlechte Marktbedingungen und maximieren die Win-Rate für Sie. Wie sind Ihre Signale generiert. Wir verwenden proprietäre Technologie, um Trends oder Preisumkehrungen vorherzusagen In den Märkten Alle unsere Signale werden mit automatisierten Handelsstrategien generiert, die unter umfangreichen Backtesting und Optimierung für beste Ergebnisse gegangen sind. Alle unsere Signale werden automatisch bei Hochleistungs - und Mittelaufprall-News-Events für jedes Währungspaar gefiltert. Dies hilft, unsere zu erhöhen Die gesamte Win-Rate spart Ihnen auch Zeit, einen Wirtschaftskalender für die täglichen Nachrichtenereignisse selbst zu überprüfen. Unsere Handelssignale für binäre Optionen werden von einem führenden Team von professionellen Händlern und Entwicklern entwickelt, um branchenführende Ergebnisse von bis zu 70 täglichen Win - Rate. Unlike andere Signale Anbieter oder Auto-Trading-Roboter, sind wir nicht direkt mit jedem Broker verbunden und wir bieten eine vollständig Unabhängiges System Wir entwickelten und verbessern unsere Binäroptionen Handelssysteme für mehr als ein Jahr Dies beinhaltet umfangreiche Backtesting und Tests unter verschiedenen Marktbedingungen. Unsere Handelssystem selbst basiert auf dem Handel kurzfristige Preisumkehr an extremen Punkten auf dem Markt Dieses System Ist sehr effektiv auf den unteren und höheren Zeitrahmen Wir handeln sogar die Strategie live mit unseren eigenen manuellen Konten. Schließlich veröffentlichen wir alle Live-Ergebnisse auf unserer Website für 100 volle Transparenz Praktisch keine anderen binären Optionen Signalanbieter zeigen Ihnen ihre Eigene bewährte Erfolgsbilanz der Ergebnisse Werfen Sie einen Blick auf einige unserer Ergebnisse oben, um für sich selbst zu sehen. Binale Optionen Signale sind Echtzeit-Alarme, die von professionellen Händlern, die Ihnen sagen, wann und wie man einen Handel Die Signale können in der kommen Form von E-Mail, SMS oder über eine Website. Der Vorteil der Nutzung von Dienstleistungen wie ist, dass wir Anfänger ohne Handel Erfahrung profitieren von der Finanzierung zu profitieren L Märkte Dies ist, weil die Signale direkt auf unserer Website für Sie zu kopieren und handeln auf eigene Rechnung generiert werden. Leider haben eine Reihe von Betrugssystemen und Dienstleistungen der Branche einen schlechten Namen gegeben, was dazu führt, dass Händler Geld verlieren. Deshalb haben wir Habe ein System erstellt, das alle unsere Live-Trades in Echtzeit veröffentlicht und zeigt Ergebnisse für die volle Transparenz. Eines der großen Dinge über unsere binären Optionen Trading-Signale ist, dass sie mit jedem Broker arbeiten können. Allerdings bieten wir kostenlose Signale für Benutzer Dass ein Konto mit einem Makler über unsere Website. While ist es wahr, dass eine Reihe von Brokern auch ihre eigenen Signale, müssen Sie diese Signale mit einer Prise Salz zu nehmen Dies ist der Grund, warum viele Benutzer lieber einen unabhängigen Service abonnieren Wie unsere, die Händler helfen wollen, Geld zu verdienen. Binäre Optionen vs Forex Signals. Es gibt eine Reihe von Vorteilen für den Handel binäre Optionen über Forex Signale.1 Binäre Optionen Handel ist viel einfacher für Anfänger Dies ist, weil Sie nur n Um die Richtung des Marktes höher oder niedriger vorhersagen, um Geld zu gewinnen Aber im Forex-Handel müssen Sie auch Ihre Stop-Loss-Position, Ziel-Level, Ausstieg Positionen, Spreads und verwalten Sie Ihr Eigenkapital.2 Binäre Optionen bietet viel HIGHER Auszahlungen Als Forex Jedes Mal, wenn Sie einen Handel mit binären Optionen gewinnen Sie garantieren, um mindestens 75 Gewinn auf Ihre Investition zu machen Dies ist anders als Forex, wo Sie nur gewinnen können, um 1-2 Pips.3 Binäre Optionen ist viel weniger riskant als Forex, weil Sie Kann die Menge, die Sie verlieren in jedem Handel zu beschränken Zum Beispiel, wenn Sie handeln 5 als die meisten, die Sie verlieren können, ist 5 Allerdings, im Forex-Handel können Sie weit mehr verlieren als Ihre ursprüngliche Einzahlung.4 Forex-Signale sind viel komplizierter Dies ist, weil Sie müssen ständig Ihren Handel überwachen und auf einen Take-Profit-Alarm warten Manchmal können Sie die Warnung verpassen oder Ihren Handel zu spät beenden und Geld verlieren. Aber in binären Optionen, sobald Sie Ihren Handel platzieren, müssen Sie nichts tun, bis es abläuft. Wenn Sie h Ave mehr Fragen über Signale oder handeln binäre Optionen im Allgemeinen, kontaktieren Sie uns bitte über unsere Live-Chat-Support unten rechts auf dieser Seite. Ist mein Lieblingssignalanbieter Sie bieten mehr rentable Signale als alle anderen Konkurrenten und die Unterstützung ist großartig und transparent über ihre Dienstleistungen Auch können Sie alle vergangenen Ergebnisse auf ihrer Website überprüft sehen, sobald Sie sich einloggen. Ich habe versucht, binäre Optionen Roboter aber verloren die meisten von Mein Geld Diese Jungs sind für echte und bieten sehr gute Ergebnisse. Managed, um mein Broker-Konto mit diesem Service verdreifachen und ihre Trading-Team zur Verfügung gestellt eine Menge hilfreiche Beratung, wenn ich über ihre Strategien gefragt. 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Die Vergangenheit oder die jüngsten Handelsleistung von Aktien, Wertpapieren, Rohstoffen oder Derivaten ist nicht unbedingt ein Hinweis auf zukünftige Gewinne Verluste Wir können nicht und können nicht garantieren, dass die Nutzung unserer Dienstleistungen wird Ihnen Gewinne Wir nicht und können nicht die Verantwortung für Verluste an Ihre Konten Sie müssen handeln und die alleinige Verantwortung übernehmen, um alle auf dieser Website bereitgestellten Informationen zu bewerten und auf eigene Gefahr zu nutzen. Alle von uns zur Verfügung gestellten Handelsinformationen sind nur als Handelsunterstützung gedacht. ClickBank ist der Händler von Produkten auf dieser Seite. 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Sie Erfolg mit binären Optionen Signal variiert je nachdem, welche Signal-Anbieter Sie abonnieren, wie hoch Pay-out-Rate Ihr Broker haben die höheren Desto besser und wie schicksalhaft Sie folgen die Binär-Option Signale Immer vergleichen Signal-Anbieter, bevor Sie einen Dienst abonnieren Wenn Sie Hilfe benötigen, finden Sie einen guten Makler dann empfehle ich. Many Signalanbieter haben einen Vorschlag Betrag, den sie empfehlen, dass Sie in jedem Handel investieren Sie Kann wählen, um einen anderen Betrag zu verwenden, aber sollte immer auf dem gleichen Vielfachen auf jedem Handel bleiben Signale werden weniger effektiv, wenn Sie den investierten Betrag ändern Zwischen Trades. Sie können mehr darüber lesen, warum sollten Sie hier Signale verwenden. Differenz zwischen binären Optionen Roboter Signale. Signale und Roboter sind zwei Werkzeuge, die oft über zur gleichen Zeit gesprochen werden sie sind in der Natur ähnlich, aber unterscheiden sich voneinander in einem sehr Wichtige Hinweise. Binäre Optionen Signale geben Ihnen die Informationen zu handeln auf Sie wählen, ob auf sie handeln oder nicht. Bindern Optionen Roboter Trades für Sie Sie müssen nichts tun und Sie nicht zu entscheiden, ob jeder Handel oder nicht machen Sie werden automatisch fertig. Einige Roboter werden mit Signalen von einem oder mehreren verschiedenen Signalanbietern handeln Andere werden nach proprietären Algorithmen oder Informationen von den Entwicklern zur Verfügung gestellt. Robots machen den Handel sehr einfach, aber geben Ihnen, wo wenig Kontrolle über Ihre Trades Zwei wichtige Nachteile Zu betrachten, bevor Sie mit einem Handelsroboter beginnen, ist, dass sie nur mit einigen Brokern arbeiten und dass Sie einen Dritten Zugang zu Ihrem Konto für sie benötigen müssen Arbeit Dies ist ein Sicherheitsrisiko. Different Arten von binären Optionen Signale. Es gibt eine große Anzahl von verschiedenen Arten von Signalen Im Folgenden werde ich einige weitere Informationen über die häufigsten Arten. Live Handel Signale. Diese Signale sind zusammen mit einem bieten Live-Stream der Analysten arbeiten Sie können nebeneinander mit diesen gewidmeten Händlern handeln und Sie können lernen, wie man ein besserer Trader wird, indem man sie ansieht, wenn sie arbeiten Was sie machen und wie sie es machen Es ist in vielerlei Hinsicht wie ein virtuelles Praktikum Mit dem zusätzlichen Vorteil, dass Sie handeln können und Geld verdienen zur gleichen Zeit, wie Sie lernen, ein besserer Trader zu werden. Manual Trading Signals. These Signale Warnungen Sie Trades, die Sie wählen können, um sich selbst zu tun Sie müssen wählen, welche Signale Sie wollen Um zu handeln und du musst die Bestellung platzieren Diese Signale können in einer Reihe von Möglichkeiten geliefert werden, einschließlich per E-Mail, soziale Netzwerke, private Foren und Textnachrichten Diese Art von Signalen werden manuell überprüft und dann manuell gesendet o Ut zu Ihnen Sie sind nicht automatisierte Signale. Diese Art von Signal sind oft von vielen nützlichen Informationen begleitet, die Ihnen helfen können, mehr über TA und Marktanalyse. SMS Signals. SMS Signale sind genau wie der Name schlagen direkt an Ihr Telefon geschickt Sie können manuell überprüft oder automatisch generiert werden, je nachdem, welcher Signalanbieter Sie SMS-Signale verwenden, werden in der Regel als reguläre Textnachrichten gesendet, die die Menge an Informationen einschränken, die sie bereitstellen können. Sie sind daher in der Regel auf die notwendigen Informationen beschränkt. Diese Art von Signal kann auch Benachrichtigungen enthalten Über wichtige Finanznachrichten. Copy Trading Signale. Copy Trading-Signale werden Ihnen in Echtzeit verschickt und basiert auf den Trades von anderen Experten Trader gemacht Dies ermöglicht Ihnen, von ihrer Expertise profitieren Es gibt eine große Anzahl von verschiedenen Kopie Trading-Signal-Dienste Verfügbar und einige Broker bieten Ihnen die Möglichkeit, andere Händler Trades automatisch zu kopieren. Autotrading Signals. Diese Art von Signal shou Ld vielleicht mehr korrekt als eine Art von Roboter bezeichnet werden, weil sie nicht nur das Signal, sondern auch Ort Trades auf der Grundlage dieses Signals automatisch Dies ist sehr bequem, aber nicht garantieren Erfolg Trading-Software wie dies könnte am Ende verlieren alle Ihre Geld automatisiert Handel ist nur so gut wie die Qualität der Signale, auf denen sie basieren. Es kann sehr profitabel sein, wenn man einen Signalanbieter mit einem guten Handelsrekord auswählt. Automatisierte Signale. Automatisierte Signale sind Signale, die Ihnen automatisch ohne menschliche Überprüfung beim Markt geschickt werden Analysieren Software finden bestimmte wahrgenommene Chancen auf dem Markt Diese Signal-Dienste können eine sehr gute Möglichkeit, über mögliche gute Trades benachrichtigt werden, aber sollte nicht ohne vorherige Analyse von Ihren eigenen Sie sagen, wo Sie suchen, aber Sie müssen überprüfen, um zu sehen, wenn Die Software ist korrekt. Aggregierte Signale. Aggregierte Binäroptionen Handelssignale sind Signale, bei denen der Signalanbieter aggregiert und die Signale von a analysiert Anzahl der verschiedenen Anbieter Die besten Signale werden dann an Sie gesendet Einige Anbieter schicken Ihnen alle Trades, die von einer bestimmten Anzahl von anderen Anbietern empfohlen werden, während andere Ihnen die Signale, die sie glauben, am wahrscheinlichsten ist, in das Geld zu beenden. Wie viel Binäre Optionen Signale kosten. Der Preis für binäre Optionen Signale können stark variieren zwischen verschiedenen Anbietern Einige von ihnen sind sehr billig oder sogar kostenlos Andere Kosten mehrere hundert oder sogar tausend im Monat Die meisten Anbieter bieten eine monatliche Abonnement-Service, aber es gibt ein paar Unternehmen, die eine bieten Zeit-Gebühr Provider, die eine monatliche Gebühr berechnen sind in der Regel besser, da sie die Signalqualität hoch halten müssen, um ihre Kunden glücklich zu halten Sie verlieren eine Menge Geld, wenn die Kunden ihre Abonnements beenden. Below können Sie eine allgemeine Vorstellung von der durchschnittlichen Preis von Verschiedene Art von Optionen. Simple setzen Anrufsignale in der Regel etwa 100 USD pro Monat Die meisten Anbieter Preis selbst knapp unter der 100 Marke zu scheinen wettbewerbsfähiger Preis D Diese Anbieter bieten einfache Signale, die Call-Put-Optionen mit einem vorhergesagten Preis zu einem vorhergesagten Zeitplex-Signale empfehlen, haben eine viel größere Preisspanne. Sie können ziemlich teuer sein Einige qualitativ hochwertige Signalanbieter mit einer guten Reputationsgebühr so ​​viel wie USD 250 oder mehr im Monat Komplexe Signale geben Ihnen eine Vorhersage, die den Marktpreis eines Vermögenswertes zu einem bestimmten Zeitpunkt enthält Sie erlauben Ihnen, zu wählen, welche Optionen zu handeln und Ihnen erlauben, Trades mit binären Optionen zu machen, die höhere Auszahlungsverhältnisse haben. Diese potenziell höhere Auszahlung rechtfertigt die höhere Preis, wenn die Signalqualität gut ist. Live Signale können viel im Preis variieren, sind aber in der Regel ähnlich wie der Preis von komplexen Signalen Diese können einen großen Wert bieten, wenn Sie Zeit haben, um die Streams zu sehen. Sie sind es wert. Viele Händler sehen die Hohe Preise von Binär-Optionen Trading-Signale und lieber zu investieren, dass Geld in binären Optionen eher dann Signale Dies ist verständlich, aber völlig vermisst den Punkt Binäre Optionen geben Eine sehr hohe Rendite auf Ihre Investitionen Wie viel Sie investieren ist nicht so wichtig wie, wie oft die Trades Sie am Ende in das Geld Es dauert nicht viele Trades, um die Kosten für das Signal zu verdienen, wenn sie Ihnen helfen, ein besserer Trader zu werden. Lets Schauen Sie sich ein vereinfachtes Beispiel an. Sie investieren USD25 in jede binäre Option, die Sie kaufen und Ihr Broker hat eine Auszahlungsrate von 80 Dies bedeutet, dass Sie USD20 jedes Mal, wenn eine Option im Geld reifen, verdienen. Sie betrachten einen Signalservice, der USD99 kostet Einen Monat und bieten 4-7 Signale pro Tag auf Avarage Sie haben eine Erfolgsquote von 70.Sie machen 20 Trades auf der Grundlage der Signale.14 von diesen wird in das Geld zu beenden und verdienen Sie 280.7 von diesen werden aus dem Geld zu beenden und Kostet Sie 175.Profit auf 20 Trades 105 280 175.Sie haben mehr dann dein Geld in den ersten 20 Trades zurückgeholt Betrachte 4 -7 Binärwahlen Signale ein Tag, das dies nach 3-5 Tagen passieren solltest du noch 25 Tage oder so in Der Monat, um mehr Geld aus den Signalen zu machen Signale können mit anderen Worten sein Sehr profitabel und könnte vor Ort Trades, die Sie nicht einmal, wenn Sie ein erfahrener Trader selbst sind. Australian Binary Options Trading Broker. Wir haben sorgfältig ausgewählt eine Reihe von den besten australischen Binary Options Brokers alle, die wir nur wissen, werden Ihnen eine bieten Einfach zu bedienende Binary Trading Interface, die Sie in der Lage, die Optionen schnell und einfach zu handeln und jeder dieser Broker aufgeführt haben eine solide Erfolgsbilanz in geben ihren Kunden nicht nur die größte Palette von Live-Trading-Optionen, sondern auch schnell bezahlen Banking-Optionen für Wenn Sie möchten, dass Sie Ihre Handelsgewinne schnell auszahlen und in einem stressfreien Mode. Haben Sie einen Blick auf Clive Nelson s Seite auf Legal Australian Binary Options Brokers für dieses Jahr. Um unsere australischen Binary Options Brokers Auflistung ergänzen haben wir auch eine endgültige und Informative Top 10 Binary Options Brokers Verzeichnis, und dies ermöglicht es Ihnen, einen Broker zu finden, wenn Sie in einem anderen Land basieren, und als solche sind wir zuversichtlich, tha T egal wo Sie leben, werden wir Ihnen eine der besten Binary Option Trading-Sites und Broker online. If Sie sind neu in Binary Option Handel dann was besser Platz auf unserer Website zu starten als unser Leitfaden für How to Trade Binary Optionen, die dies Ihnen durch die Terminologie und die Art und Weise, in der Binär-Optionen arbeiten und gehandelt werden können und geben Ihnen einen tieferen Einblick in die brandneue und spannende environment. Latest Binary Options Trading News. Due massive Volatilität in den Bewegungen der Wechselstube Preise viele Menschen sind jetzt ihre Aufmerksamkeit auf Forex Binary Options Trading und in Bezug auf Vorhersagen für das britische Pfund gegenüber Euro sowie die Vorhersagen für den US-Dollar gegenüber dem Euro dann viele versierte Händler machen eine Tötung mit einem Niveau geleitet und vernünftig Ansatz für den Handel solcher Optionen Wenn Sie aus Kanada sind und auf der Suche nach kanadischen Binär Optionen Broker dann einen Blick auf please. Many neue Binary Options Trader oft fragen, was das Beste Binäre Option Trading Perioden sind und als solche werden wir diese Frage für Sie beantworten, auch stellen Sie sicher, dass Sie einen Blick auf unsere Auswahl einer Binary Option Site Guide, die die Auswahl einer Trading-Site schnell und einfach. 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Many Menschen beginnen zu betrachten Binary Option Handel als eine Form der Wetten viel wie Sie eine Wette auf eine Sport-oder Rennsport-Leuchte setzen würde, und für alle Absichten und Zwecke sind sie sehr ähnlich zu diesen Arten von Wetten, aber es gibt in der Regel nur zwei mögliche Ergebnisse aus einem Binary Options Handel und das ist, was macht sie am meisten ansprechend für Menschen, die einen solchen Handel platzieren möchten. In diesem Sinne wird es Dividenden für Sie zahlen, um unseren Abschnitt der Website, die unserem Leitfaden für Binary Betting gewidmet ist, da es eine Fülle von Informationen bietet ein Anfänger Binary Option Trader finden sehr nützlich. 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4 Perioden Gleit Durchschnitt Prognose

Moving Average Forecasting. Introduction Wie Sie vielleicht erraten, wir sind auf der Suche nach einigen der primitivsten Ansätze zur Prognose Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Kalkulationstabellen. In diesem Sinne werden wir weiter vorbei Beginnend am Anfang und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Moving Average Prognosen Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind alle College-Studenten tun sie die ganze Zeit Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie gehen werden Haben vier Tests während des Semesters Lassen Sie Sie davon ausgehen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score. Was denkst du, dein Lehrer würde für Ihre nächste Test-Score vorauszusagen. Was denkst du, deine Freunde können voraussagen Für deine nächste Testpartitur. Was denkst du, deine Eltern könnten für deinen nächsten Testbericht voraussagen. Unabhängig von all dem Blabbing, den du deinen Freunden und Eltern machen kannst, sind sie und dein Lehrer sehr wahrscheinlich, dass du etwas in der Gegend bekommst Von der 85 Sie gerade bekommen. Well, jetzt lassen Sie s davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73.Now was sind Alle betroffenen und unbeteiligten gehen zu antizipieren Sie werden auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie, um eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen. Sie können sich selbst sagen, Dieser Kerl ist immer bläst Rauch Über seine smarts Er wird eine weitere 73 bekommen, wenn er Glück hat. Maybe die Eltern werden versuchen, mehr unterstützen und sagen, Nun, so weit haben Sie eine 85 und eine 73 bekommen, so vielleicht sollten Sie sich auf eine 85 73 2 79 Ich weiß es nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musstest und den Wiesel an der ganzen Stelle wedeln würdest und wenn du anfingst, viel mehr zu studieren, kannst du eine höhere Punktzahl bekommen. Von diesen Schätzungen werden tatsächlich durchschnittliche Prognosen getragen. Die erste ist nur Ihre jüngsten Score zu prognostizieren Ihre zukünftige Leistung Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose aber mit zwei Perioden von data. Let s davon ausgehen, dass alle diese Menschen Zerschlagung Auf deinem großen Verstand hast du dich verärgert und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinen Verbündeten zu setzen. Du nimmst den Test und dein Ergebnis ist eigentlich ein Allein, auch dich selbst , Ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie Sie tun, auf den letzten Test Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Jetzt, hoffentlich Du siehst das Muster, das du glaubst, ist das genaueste. Whistle Während wir arbeiten Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle angefangen hat. Wir arbeiten Wir haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt dargestellt werden Kalkulationstabelle Wir stellen zunächst die Daten für eine dreiseitige gleitende durchschnittliche Prognose dar. Der Eintrag für Zelle C6 sollte sein. Jetzt kannst du diese Zellformel in die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Nichts, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt Verwendet genau die drei letzten Perioden, die für jede Vorhersage zur Verfügung stehen Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell Vergangenheit Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Web-Seite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei Periode gleitende durchschnittliche Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte. Jetzt können Sie diese Zelle Formel auf zu kopieren Die anderen Zellen C6 bis C11.Notice, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke von historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden Wieder habe ich die Vergangenheit Vorhersagen für illustrative Zwecke und für spätere Verwendung in der Prognosevalidierung enthalten. Einige andere Dinge, die von Bedeutung sind Hinweis: Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet werden, um die Vorhersage Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Vergangenheit Vorhersagen, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt in der Periode M 1.Both von diesen Fragen wird sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Function Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann Der Code folgt Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden, die Sie in der Prognose verwenden möchten und das Array von historischen Werten Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern, die Sie wollen. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item Als Variant Dim Zähler als Integer Dim Accumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer. Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0. Ermittlung der Größe des Historischen Arrays HistoricalSize. For Counter 1 Zu NumberOfPeriods. Akkumulation der passenden Anzahl der letzten bisher beobachteten Werte. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. The Code wird in der Klasse erklärt Sie wollen die Funktion auf der Tabelle zu positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es sollte Wie die folgenden. Wenn die Berechnung eines laufenden gleitenden Durchschnitt, Platzierung der Durchschnitt in der mittleren Zeitspanne ist sinnvoll. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und platziert sie neben Periode 3 Wir hätten den Durchschnitt in Die Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2 Das funktioniert gut mit seltsamen Zeiträumen, aber nicht so gut für gleichmäßige Zeiträume Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4.Technisch, das Bewegen Durchschnittlich würde bei t 2 5, 3 fallen 5. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MA s mit M 2 So glätten wir die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken beurteilen, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle Zeigt die Ergebnisse mit M 4.3 Verstehen von Prognoseebenen und Methoden. Sie können sowohl Detail-Einzelprojektprognosen als auch zusammenfassende Produktlinienprognosen generieren, die Produktnachfragemuster widerspiegeln. Das System analysiert vergangene Verkäufe, um Prognosen mit 12 Prognosemethoden zu berechnen. Die Prognosen beinhalten Detailinformationen an der Positionsebene und übergeordnete Informationen über eine Zweigniederlassung oder das Unternehmen als Ganzes.3 1 Prognose Leistungsbewertungskriterien. Abhängig von der Auswahl der Verarbeitungsoptionen und von Trends und Mustern in den Verkaufsdaten sind einige Prognosemethoden besser als andere für eine gegebene Historische Datensatz Eine Prognosemethode, die für ein Produkt geeignet ist, ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Sie könnten feststellen, dass eine Prognosemethode, die in einem Stadium eines Produktlebenszyklus gute Ergebnisse liefert, während des gesamten Lebenszyklus angemessen bleibt Zwei Methoden, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten. Percent der Genauigkeit POA. Mean absolute Abweichung MAD. Bei dieser Performance-Evaluierung Methoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen Zeitraum, den Sie angeben Dieser Zeitraum wird als Halteperiode oder Periode der besten fit genannt Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche Prognosemethode bei der Herstellung der nächsten Prognoseprojektion verwendet werden soll. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann von einer Prognoseerzeugung zum nächsten ändern.3 1 1 Best Fit. Das System empfiehlt Die Best-Fit-Prognose durch die Anwendung der ausgewählten Prognosemethoden auf die vergangene Verkaufsauftragsgeschichte und den Vergleich der Prognosesimulation mit dem aktuellen Verlauf Wenn Sie eine Best-Fit-Prognose generieren, vergleicht das System die tatsächlichen Kundenauftragsgeschichten mit Prognosen für einen bestimmten Zeitraum und berechnet, wie genau Jede andere Prognosemethode vorhergesagt Verkäufe Dann empfiehlt das System die genaueste Prognose als die beste Passform Diese Grafik veranschaulicht beste fit Prognosen. Figure 3-1 Best Fit Prognose. Das System nutzt diese Reihenfolge der Schritte, um die beste fit. Use jede angegebene Methode zu bestimmen Um eine Prognose für die Holdout-Periodpare-Ist-Verkäufe an die simulierten Prognosen für die Holdout-Periode zu simulieren. Berechnen Sie die POA oder die MAD, um festzustellen, welche Prognosemethode am engsten mit dem bisherigen tatsächlichen Umsatz übereinstimmt. Das System verwendet entweder POA oder MAD, basierend auf der Verarbeitung Optionen, die Sie auswählen. Erstellen Sie eine Best-Fit-Prognose von der POA, die am nächsten zu 100 Prozent über oder unter oder die MAD, die am nächsten zu Null ist.3 2 Forecasting Methoden. JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management verwendet 12 Methoden für die quantitative Prognose und zeigt, welche Methode bietet die beste Passform für die Prognosesituation. Dieser Abschnitt diskutiert. Method 1 Prozent über letztes Jahr. Method 2 berechnete Prozent über letztes Jahr. Method 3 Letztes Jahr zu diesem Jahr. Method 4 Moving Average. Method 5 Lineare Approximation. Method 6 Least Squares Regression. Method 7 Second Degree Approximation. Method 8 Flexible Methode. Method 9 Weighted Moving Average. Method 10 Lineare Glättung. Method 11 Exponentielle Glättung. Method 12 Exponentielle Glättung mit Trend und Seasonality. Specify die Methode, die Sie in der Verarbeitung verwenden möchten Optionen für das Prognoseerzeugungsprogramm R34650 Die meisten dieser Methoden bieten eine begrenzte Kontrolle. Beispielsweise kann das Gewicht der letzten historischen Daten oder der Datumsbereich der historischen Daten, die in den Berechnungen verwendet werden, von Ihnen angegeben werden. Die Beispiele in der Anleitung geben an Berechnungsverfahren für jede der verfügbaren Prognosemethoden, bei einem identischen Satz von historischen Daten. Die Methodenbeispiele im Leitfaden verwenden Teil oder alle diese Datensätze, die historische Daten aus den vergangenen zwei Jahren sind Die Prognoseprojektion geht ins nächste Jahr. Diese Verkaufsgeschichte Daten sind stabil mit kleinen saisonalen Zunahmen im Juli und Dezember Dieses Muster ist charakteristisch für ein reifes Produkt, das sich der Obsoleszenz nähern könnte.3 2 1 Methode 1 Prozent über letztes Jahr. Diese Methode verwendet die Percent Over Last Year Formel, um jedes zu multiplizieren Prognosezeitraum um die angegebene prozentuale Zunahme oder Abnahme. Um die Nachfrage zu prognostizieren, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden für die beste Passform plus ein Jahr der Verkaufsgeschichte Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach saisonalen Gegenständen mit Wachstum oder Rückgang zu prognostizieren.3 2 1 1 Beispiel Methode 1 Prozent über letztes Jahr Die Percent Over Last Year Formel multipliziert die Verkaufsdaten aus dem Vorjahr mit einem Faktor, den Sie angeben und dann Projekte, die sich im nächsten Jahr ergeben. Diese Methode könnte bei der Budgetierung nützlich sein, um den Einfluss eines bestimmten Wachstums zu simulieren Rate oder wenn die Verkaufsgeschichte eine signifikante saisonale Komponente hat. Forecast-Spezifikationen Multiplikationsfaktor Geben Sie z. B. 110 in der Verarbeitungsoption an, um die Vorjahresdaten um 10 Prozent zu erhöhen. Benötigte Verkaufshistorie Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Nummer Von Zeiträumen, die für die Bewertung der prognostizierten Leistungsperioden der besten Anpassung erforderlich sind, die Sie angeben. Diese Tabelle ist Geschichte, die in der Prognoseberechnung verwendet wird. Februarprognose entspricht 117 1 1 128 7 gerundet auf 129.Märzvorhersage entspricht 115 1 1 126 5 gerundet Auf 127,3 2 2 Methode 2 Berechneter Prozentsatz über letztes Jahr. Diese Methode verwendet die Berechnungsperiode über letztes Jahr Formel, um die vergangenen Verkäufe von bestimmten Perioden zu Verkäufen von den gleichen Perioden des Vorjahres zu vergleichen Das System bestimmt eine prozentuale Zunahme oder Abnahme und Dann multipliziert jede Periode mit dem Prozentsatz, um die Prognose zu bestimmen. Um die Nachfrage zu prognostizieren, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden des Kundenauftragsverlaufs plus ein Jahr der Verkaufsgeschichte Diese Methode ist nützlich, um kurzfristige Nachfrage nach saisonalen Gegenständen mit Wachstum oder Abnahme zu prognostizieren. 3 2 2 1 Beispiel Methode 2 Berechneter Prozentsatz über letztes Jahr Die berechnete Percent Over Last Year Formel multipliziert Umsatzdaten aus dem Vorjahr mit einem Faktor, der vom System berechnet wird, und dann projektiert das Ergebnis für das nächste Jahr Diese Methode könnte Nützlich sein bei der Projektion der Auswirkungen der Erweiterung der jüngsten Wachstumsrate für ein Produkt in das nächste Jahr unter Beibehaltung eines saisonalen Muster, das in der Verkaufsgeschichte vorhanden ist. Forecast Spezifikationen Bereich der Verkaufsgeschichte bei der Berechnung der Wachstumsrate verwenden, z. B. n Entspricht 4 in der Verarbeitungsoption, um die Verkaufsgeschichte für die letzten vier Perioden auf die gleichen vier Perioden des Vorjahres zu vergleichen. Verwenden Sie das berechnete Verhältnis, um die Projektion für das nächste Jahr zu machen. Benötigte Verkaufshistorie Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus der Anzahl Von Zeiträumen, die für die Bewertung der prognostizierten Leistungsperioden der besten Anpassung erforderlich sind. Diese Tabelle ist die Geschichte, die bei der Prognoseberechnung verwendet wird. 4.Februarprognose entspricht 117 0 9766 114 26 gerundet auf 114.Märzvorhersage entspricht 115 0 9766 112 31 Abgerundet auf 112,3 2 3 Methode 3 Letztes Jahr in diesem Jahr. Diese Methode nutzt den Vorjahresumsatz für das nächste Jahr s Prognose. To Prognose Nachfrage, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden am besten fit plus ein Jahr der Verkaufsauftrag Geschichte Diese Methode ist Nützlich für die Prognose der Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit Niveau Nachfrage oder saisonale Nachfrage ohne Trend.3 2 3 1 Beispiel Methode 3 Letztes Jahr zu diesem Jahr. Das letzte Jahr zu diesem Jahr Formel kopiert Umsatzdaten vom Vorjahr auf das nächste Jahr Diese Methode Könnte in der Budgetierung nützlich sein, um Verkäufe auf der gegenwärtigen Ebene zu simulieren Das Produkt ist reif und hat keinen Trend auf lange Sicht, aber ein bedeutendes saisonales Nachfragemuster könnte existieren. Forecast Spezifikationen Keine. Required Verkaufsgeschichte Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Zahl Von Zeiträumen, die für die Bewertung der prognostizierten Performance-Perioden der besten fit. This Tabelle ist Geschichte verwendet in der Prognose Berechnung. Januar Prognose entspricht Januar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 128.Februar Prognose entspricht Februar des vergangenen Jahres mit einer Prognose Wert von 117.Märzvorhersage entspricht März des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 115,3 2 4 Methode 4 Moving Average. This Methode verwendet die Moving Average Formel, um die angegebene Anzahl von Perioden zu projizieren, um den nächsten Zeitraum zu projizieren Sie sollten es nur monatlich neu berechnen, Oder mindestens vierteljährlich, um dem sich ändernden Bedarfsniveau Rechnung zu tragen. Um die Nachfrage zu prognostizieren, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten geeignet sind, sowie die Anzahl der Perioden der Kundenauftragsgeschichte. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten ohne Trend zu prognostizieren.3 2 4 1 Beispiel Methode 4 Moving Average. Moving Average MA ist eine beliebte Methode zur Mittelung der Ergebnisse der jüngsten Verkaufsgeschichte, um eine Projektion für kurzfristig zu bestimmen. Die MA-Prognosemethode ist hinter den Trends zurückgegangen. Vorhersagevorhersage und systematische Fehler treten auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte einen starken Trend aufweist Oder saisonale Muster Diese Methode arbeitet besser für Kurzstreckenprognosen von reifen Produkten als für Produkte, die sich in den Wachstums - oder Obsoleszenzstufen des Lebenszyklus befinden. Forecast-Spezifikationen n entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die bei der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Spezifizieren n 4 in der Verarbeitungsoption, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Ein großer Wert für n wie 12 erfordert mehr Verkaufsgeschichte Es führt zu einer stabilen Prognose, ist aber langsam, um Verschiebungen zu erkennen In der Ebene der Verkäufe Umgekehrt ist ein kleiner Wert für n wie 3 ist schneller auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes zu reagieren, aber die Prognose könnte so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Benötigte Umsatz Geschichte n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der prognostizierten Leistungsperioden der besten Anpassung erforderlich sind. Diese Tabelle ist Geschichte, die in der Prognoseberechnung verwendet wird. Februarprognose entspricht 114 119 137 125 4 123 75 gerundet auf 124.Märzvorhersage entspricht 119 137 125 124 4 126 25 abgerundet Zu 126.3 2 5 Methode 5 Lineare Approximation. Diese Methode verwendet die Linear Approximation Formel, um einen Trend aus der Anzahl der Perioden des Kundenauftragsverlaufs zu berechnen und diesen Trend auf die Prognose zu projizieren. Sie sollten den Trend monatlich neu berechnen, um Änderungen in Trends zu erkennen Methode erfordert die Anzahl der Perioden der besten Anpassung plus die Anzahl der spezifizierten Perioden des Verkaufsauftragsverlaufs Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach neuen Produkten oder Produkten mit konsequenten positiven oder negativen Trends, die nicht auf saisonale Schwankungen zurückzuführen sind, zu prognostizieren.3 2 5 1 Beispiel Methode 5 Lineare Approximation. Linear Approximation berechnet einen Trend, der auf zwei Verkaufsgeschichte Datenpunkten basiert. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Trendlinie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstreckenprognosen durch kleine Änderungen in nur gereinigt werden Zwei Datenpunkte. Forecast-Spezifikationen n entspricht dem Datenpunkt in der Verkaufshistorie, der mit dem aktuellsten Datenpunkt verglichen wird, um einen Trend zu identifizieren. Geben Sie z. B. n 4 an, um den Unterschied zwischen den letzten Daten des letzten Jahres und dem August vier Perioden vor dem Dezember zu verwenden Grundlage für die Berechnung des Trends. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n plus 1 plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der prognostizierten Performance-Perioden der besten fit. This Tabelle ist Geschichte verwendet in der Prognose Berechnung. Januar Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 Trend Das entspricht 137 1 2 139.Februarprognose Dezember des vergangenen Jahres 1 Trend entspricht 137 2 2 141.Märzvorhersage Dezember des vergangenen Jahres 1 Trend entspricht 137 3 2 143,3 2 6 Methode 6 Least Squares Regression. Least Squares Regression LSR-Methode Leitet eine Gleichung ab, die eine geradlinige Beziehung zwischen den historischen Verkaufsdaten und dem Ablauf der Zeit beschreibt. LSR passt auf eine Zeile zu dem ausgewählten Datenbereich, so dass die Summe der Quadrate der Unterschiede zwischen den tatsächlichen Verkaufsdatenpunkten und der Regressionsgeraden minimiert wird Die Prognose ist eine Projektion dieser Geraden in die Zukunft. Diese Methode erfordert Umsatzdatenverlauf für den Zeitraum, der durch die Anzahl der Perioden am besten passt und die angegebene Anzahl historischer Datenperioden repräsentiert wird. Die Mindestanforderung ist zwei historische Datenpunkte Diese Methode Ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn ein linearer Trend in den Daten liegt.3 2 6 1 Beispiel Methode 6 Least Squares Regression. Linear Regression oder Least Squares Regression LSR, ist die beliebteste Methode zur Identifizierung eines linearen Trends in historischen Verkaufsdaten Die Methode Berechnet die Werte für a und b, die in der Formel verwendet werden sollen. Diese Gleichung beschreibt eine Gerade, wobei Y den Verkauf repräsentiert und X die Zeit darstellt. Lineare Regression ist langsam, um Wendepunkte zu erkennen und Schrittfunktionsverschiebungen in der Nachfrage Lineare Regression passt zu einer Geraden zu Die Daten, auch wenn die Daten saisonal oder besser durch eine Kurve beschrieben werden. Wenn die Verkaufsgeschichte Daten einer Kurve folgen oder ein starkes saisonales Muster haben, prognostizieren Vorhersage und systematische Fehler. Forecast Spezifikationen n entspricht den Perioden der Verkaufsgeschichte, die verwendet werden Berechnen der Werte für a und b Zum Beispiel geben Sie n 4 an, um den Verlauf von September bis Dezember als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Wenn Daten verfügbar sind, wird ein größeres n wie n 24 gewöhnlich verwendet werden. LSR definiert eine Zeile für nur wenige Als zwei Datenpunkte Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für nn 4 gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu überprüfen. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n Perioden plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance benötigt werden Von best fit. This Tabelle ist Geschichte verwendet in der Prognoseberechnung. Märzvorhersage entspricht 119 5 7 2 3 135 6 gerundet auf 136,3 2 7 Methode 7 Zweite Grad Approximation. Um die Prognose zu projizieren, verwendet diese Methode die zweite Grad Approximation Formel zu plotten Eine Kurve, die auf der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte basiert. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden am besten passt plus die Anzahl der Perioden der Kundenauftrag Geschichte mal drei Diese Methode ist nicht sinnvoll, um die Nachfrage nach einem langfristigen Zeitraum zu prognostizieren.3 2 7 1 Beispiel Methode 7 Zweite Grad Approximation. Linear Regression bestimmt Werte für a und b in der Prognoseformel Y ab X mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichte Daten anzupassen Zweite Grad Approximation ist ähnlich, aber diese Methode bestimmt Werte für A, b und c in dieser Prognoseformel. Ziel dieser Methode ist es, eine Kurve an die Verkaufsgeschichte Daten anzupassen Diese Methode ist nützlich, wenn ein Produkt im Übergang zwischen Lebenszyklusstadien ist. Zum Beispiel, wenn ein neues Produkt sich bewegt Von der Einführung in die Wachstumsstadien könnte sich der Umsatztrend beschleunigen. Aufgrund des zweiten Termins kann sich die Prognose schnell an die Unendlichkeit richten oder auf Null fallen, je nachdem, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist. Diese Methode ist nur kurzfristig sinnvoll Formel finden Sie a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte zu setzen. Sie geben n an, die Anzahl der Zeitperioden der Daten, die sich in jedem der drei Punkte ansammeln. In diesem Beispiel werden n 3 Aktuelle Verkaufsdaten für April bis Juni kombiniert In den ersten Punkt, Q1 Juli bis September werden zusammen addiert, um Q2 zu erstellen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3 Die Kurve ist an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Benötigte Verkaufsgeschichte 3 n Perioden für die Berechnung der Prognose plus der Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der prognostizierten Performance-Perioden der besten fit. This Tabelle ist Geschichte verwendet in der Prognose Berechnung. Q0 Jan Feb Mär. Q1 Apr Mai Jun, die gleich 125 122 137 384.Q2 Jul Aug Sep, die 140 entspricht 129 131 400.Q3 Okt. Nov Dez, was 114 119 137 370 entspricht. Der nächste Schritt beinhaltet die Berechnung der drei Koeffizienten a, b und c, die in der Prognoseformel Y ab X c X 2.Q1, Q2 und Q3 verwendet werden sollen Präsentiert auf der Grafik, wo die Zeit auf der horizontalen Achse aufgetragen ist Q1 stellt den historischen Gesamtumsatz für April, Mai und Juni dar und ist auf X 1 Q2 entspricht Juli bis September Q3 entspricht Oktober bis Dezember und Q4 steht für Januar bis März Grafik zeigt die Auftragung von Q1, Q2, Q3 und Q4 für die Näherung des zweiten Grades. Abbildung 3-2 Plotten Q1, Q2, Q3 und Q4 für die Näherung des zweiten Grades. Drei Gleichungen beschreiben die drei Punkte auf dem Graphen. 1 Q1 a bX cX 2 wobei X 1 Q1 a b c 2 Q2 a bX cX 2 wobei X 2 Q2 a 2b 4c ist. 3 Q3 a bX cX 2 wobei X 3 Q3 a 3b 9c. Solve die drei Gleichungen gleichzeitig zu finden b, a und c. Subtract Gleichung 1 1 aus Gleichung 2 2 und lösen für b. Substitut diese Gleichung für b in Gleichung 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1.Schneiden Sie diese Gleichungen für a und b in Gleichung 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2.Die zweite Grad-Approximation-Methode Berechnet a, b und c wie folgt. a Q3 3 Q2 Q1 370 3 400 384 370 3 16 322.b Q2 Q1 3c 400 384 3 23 16 69 85.c Q3 Q2 Q1 Q2 2 370 400 384 400 2 23.Dieses Ist eine Berechnung des zweiten Grades Näherungsvorhersage. Y a bX cX 2 322 85X 23 X 2.When X 4, Q4 322 340 368 294 Die Prognose entspricht 294 3 98 pro Periode. Wenn X 5, Q5 322 425 575 172 Die Prognose entspricht 172 3 58 33 gerundet auf 57 pro Periode. Wenn X 6, Q6 322 510 828 4 Die Prognose entspricht 4 3 1 33 gerundet auf 1 pro Periode. Dies ist die Prognose für das nächste Jahr, letztes Jahr zu diesem Jahr.3 2 8 Methode 8 Flexible Method. This-Methode ermöglicht es Ihnen, die bestmögliche Anzahl von Perioden des Verkaufsauftragsverlaufs auszuwählen, die n Monate vor dem voraussichtlichen Startdatum beginnen und einen prozentualen Anstieg oder Verringerung des Multiplikationsfaktors anwenden, um die Prognose zu ändern. Diese Methode ist ähnlich Zu Methode 1, Prozent über letztes Jahr, mit der Ausnahme, dass Sie die Anzahl der Perioden angeben können, die Sie als Basis verwenden. Abhängig davon, was Sie als n auswählen, erfordert diese Methode Perioden am besten und plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Verkaufsdaten Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach einem geplanten Trend zu prognostizieren.3 2 8 1 Beispiel Methode 8 Flexible Methode. Die Flexible Methode Prozent über n Monate Prior ist ähnlich wie Methode 1, Prozent über letztes Jahr Beide Methoden multiplizieren Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum Durch einen von Ihnen angegebenen Faktor und dann Projekt, das in die Zukunft führt In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum im Vorjahr. Sie können auch die Flexible Methode verwenden, um einen Zeitraum anzugeben , Abgesehen von der gleichen Periode im letzten Jahr, als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Multiplikationsfaktor Geben Sie z. B. 110 in der Verarbeitungsoption an, um die vorherigen Verkaufsgeschichte-Daten um 10 Prozent zu erhöhen. Basisperiode Beispielsweise bedeutet n 4 die Erste Prognose auf Umsatzdaten im September des vergangenen Jahres basieren. Minimum erforderlich Umsatz Geschichte die Anzahl der Perioden zurück auf die Basis Zeitraum plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognose Performance Perioden der besten fit. This Tabelle ist Geschichte In der Prognoseberechnung verwendet.3 2 9 Methode 9 Gewichteter beweglicher Durchschnitt. Die gewichtete bewegliche durchschnittliche Formel ist ähnlich wie Methode 4, Moving Average Formel, weil es im Durchschnitt des Verkaufsgeschäfts des Vormonats liegt, um die Verkaufsgeschichte des nächsten Monats zu projizieren Diese Formel können Sie Gewichte für jede der vorherigen Perioden zuordnen. Diese Methode erfordert die Anzahl der gewichteten Perioden ausgewählt plus die Anzahl der Perioden am besten passen Daten Ähnlich wie Moving Average, diese Methode hinter den Nachfrage Trends, so dass diese Methode ist nicht für Produkte empfohlen Mit starken Trends oder Saisonalität Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit einer Nachfrage zu veranschaulichen, die relativ gering ist.3 2 9 1 Beispiel Methode 9 Gewichteter bewegter Durchschnitt Die gewichtete bewegliche durchschnittliche WMA-Methode ähnelt Methode 4, Moving Average MA Jedoch, Sie können den historischen Daten bei der Verwendung von WMA ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um kurzfristig eine Projektion zu erreichen. Neuere Daten werden in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugewiesen, so dass WMA eher darauf ankommt Verschiebungen im Umsatzniveau Allerdings treten prognostizierte Vorurteile und systematische Fehler auf, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trends oder saisonale Muster aufweist. Diese Methode arbeitet besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. Die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte n, die in der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Zum Beispiel geben Sie n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Ein großer Wert für n wie zB 12 erfordert mehr Verkaufsgeschichte Ein solcher Wert führt zu einer stabilen Prognose, aber es ist langsam, Verschiebungen im Verkaufsniveau zu erkennen. Umgekehrt reagiert ein kleiner Wert für n, wie z. B. 3, schneller auf Verschiebungen des Umsatzes, aber die Prognose Könnte so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Die Gesamtzahl der Perioden für die Verarbeitungsoption 14 - Perioden, die einbezogen werden sollen, sollte 12 Monate nicht überschreiten. Das Gewicht, das jedem der historischen Datenperioden zugeordnet ist. Die zugeteilten Gewichte müssen insgesamt sein 1 00 Zum Beispiel, wenn n 4, Gewichte von 0 50, 0 25, 0 15 und 0 10 mit den letzten Daten, die das größte Gewicht erhalten, zuordnen. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung erforderlich sind Die prognostizierten Leistungsperioden der besten fit. This Tabelle ist Geschichte verwendet in der Prognose Berechnung. Januar Prognose entspricht 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 gerundet auf 128.Februar Prognose gleich ist 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 abgerundet auf 128.Märzvorhersage entspricht 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 gerundet auf 128,3 2 10 Methode 10 Lineare Glättung. Diese Methode berechnet Ein gewichteter Durchschnitt der vergangenen Verkaufsdaten Bei der Berechnung verwendet diese Methode die Anzahl der Perioden des Kundenauftragsverlaufs von 1 bis 12, die in der Verarbeitungsoption angegeben ist. Das System verwendet eine mathematische Progression, um Daten im Bereich vom ersten geringsten Gewicht zu wiegen Auf das endgültigste Gewicht Dann projiziert das System diese Informationen zu jeder Periode in der Prognose. Diese Methode erfordert den Monat am besten passt plus den Kundenauftragsverlauf für die Anzahl der Perioden, die in der Verarbeitungsoption angegeben sind. 2 10 1 Beispiel Methode 10 Lineare Glättung. Dieses Verfahren ähnelt Methode 9, WMA Jedoch, anstatt willkürlich Gewichte zu den historischen Daten zuzuordnen, wird eine Formel verwendet, um Gewichte zuzuordnen, die linear abfallen und auf 1 00 summieren. Die Methode berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkäufe Geschichte, um kurzfristig eine Projektion zu erreichen Wie alle linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken, prognostizierte Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte starken Trend oder saisonale Muster zeigt Diese Methode funktioniert besser für kurze Reichweite Prognosen von reifen Produkten als für Produkte in Die Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. n entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die bei der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Beispielsweise ist n gleich 4 in der Verarbeitungsoption, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion zu verwenden Die nächste Zeitperiode Das System ordnet die Gewichte automatisch den historischen Daten zu, die linear abfallen und auf 1 00 summieren. Wenn z. B. n gleich 4 ist, weist das System Gewichte von 0 4, 0 3, 0 2 und 0 1 mit dem Die jüngsten Daten, die das größte Gewicht erhalten. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der prognostizierten Leistungsperioden der besten fit. This Tabelle verwendet werden, wird die Geschichte in der Prognoseberechnung verwendet.3 2 11 Methode 11 Exponentielle Glättung. Diese Methode berechnet einen geglätteten Durchschnitt, der zu einer Schätzung wird, die das allgemeine Umsatzniveau über die ausgewählten historischen Datenperioden repräsentiert. Diese Methode erfordert eine Verkaufsdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der Perioden am besten angepasst wird, sowie die Anzahl der historischen Daten Perioden, die spezifiziert werden Die Mindestanforderung ist zwei historische Datenperioden Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn kein linearer Trend in den Daten vorliegt.3 2 11 1 Beispiel Methode 11 Exponentielle Glättung. Dieses Verfahren ähnelt Methode 10, Lineare Glättung in Linear Glättung, das System weist Gewichte zu, die linear zu den historischen Daten abfallen In der Exponential-Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell abklingen. Die Gleichung für die Exponential-Glättungsvorhersage ist. Forecast Vorherige Tatsächliche Verkäufe 1 Vorherige Prognose Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt des tatsächlichen Umsatzes Aus der vorherigen Periode und der Prognose aus der vorherigen Periode Alpha ist das Gewicht, das auf den tatsächlichen Umsatz für die vorherige Periode 1 angewendet wird, ist das Gewicht, das auf die Prognose für die vorherige Periode angewendet wird Werte für Alpha-Bereich von 0 bis 1 und in der Regel Fallen zwischen 0 1 und 0 4 Die Summe der Gewichte beträgt 1 00 1 1. Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante zuweisen, alpha Wenn Sie keinen Wert für die Glättungskonstante zuordnen, berechnet das System einen angenommenen Wert Auf die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Verarbeitungsoption angegeben ist. Erhältlich die Glättungskonstante, die verwendet wird, um den geglätteten Durchschnitt für den allgemeinen Level oder die Größe des Umsatzes zu berechnen. Values ​​für Alpha-Bereich von 0 bis 1.n entspricht dem Bereich Der Umsatzgeschichte Daten in die Berechnungen enthalten. Generisch, ein Jahr der Umsatz Geschichte Daten reicht aus, um die allgemeine Umsatzniveau zu schätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für nn 4 gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um zu überprüfen Ergebnisse Exponentielle Glättung kann eine Prognose generieren, die auf so wenig wie einem historischen Datenpunkt basiert. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der prognostizierten Leistungsperioden der besten fit. This Tabelle ist Geschichte verwendet in der Prognoseberechnung.3 2 12 Methode 12 Exponentielle Glättung mit Trend und Seasonality. This-Methode berechnet einen Trend, einen saisonalen Index und einen exponentiell geglätteten Durchschnitt aus dem Kundenauftragsverlauf. Das System wendet dann eine Projektion des Trends auf die Prognose an und passt sich an Der saisonale index. This-Methode erfordert die Anzahl der Perioden am besten fit plus zwei Jahre Verkaufsdaten und ist nützlich für Elemente, die sowohl Trend und Saisonalität in der Prognose Sie können die Alpha-und Beta-Faktor eingeben, oder das System berechnen sie Alpha Und Beta-Faktoren sind die Glättungskonstante, die das System verwendet, um den geglätteten Durchschnitt für das allgemeine Niveau oder die Größe des Umsatzes Alpha und die Trendkomponente der Prognose beta zu berechnen.3 2 12 1 Beispiel Methode 12 Exponentielle Glättung mit Trend und Seasonality. This-Methode Ähnelt Methode 11, Exponentialglättung, da ein geglätteter Durchschnitt berechnet wird. Allerdings enthält Methode 12 auch einen Term in der Prognosegleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einem geglätteten Durchschnitt zusammen, der für einen linearen Trend eingestellt ist In der Verarbeitungsoption wird die Prognose auch für die Saisonalität angepasst. Alpha entspricht der Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für die allgemeine Ebene oder Größe der Verkäufe verwendet wird. Werte für Alpha-Bereich von 0 bis 1.Beta entspricht der Glättungskonstante, die Wird bei der Berechnung des geglätteten Mittelwertes für die Trendkomponente der Prognose verwendet. Values ​​für Beta-Bereich von 0 bis 1.Während ein saisonaler Index auf die Prognose angewendet wird. Alpha und Beta sind unabhängig voneinander Sie müssen nicht auf 1 summieren 0.Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte Ein Jahr plus die Anzahl der Zeiträume, die erforderlich sind, um die voraussichtlichen Leistungsperioden der besten Anpassung zu bewerten Wenn zwei oder mehr Jahre historische Daten verfügbar sind, verwendet das System zwei Jahre Daten in den Berechnungen Verwendet zwei exponentielle Glättungsgleichungen und einen einfachen Durchschnitt, um einen geglätteten Durchschnitt, einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Index zu berechnen. Ein exponentiell geglätteter Durchschnitt. Ein exponentiell geglätteter Trend. Ein einfacher durchschnittlicher saisonaler Index. Figur 3-3 Einfacher durchschnittlicher Saisonindex. Die Prognose wird dann berechnet, indem man die Ergebnisse der drei Gleichungen verwendet. L ist die Länge der Saisonalität L gleich 12 Monate oder 52 Wochen. t ist die aktuelle Zeitspanne. m ist die Anzahl der Zeiträume in die Zukunft der Prognose. S ist der multiplikative saisonale Anpassungsfaktor, der auf die entsprechende Zeitspanne indiziert ist. Diese Tabelle listet die Geschichte auf, die in der Prognoseberechnung verwendet wird. Dieser Abschnitt gibt einen Überblick über die Prognoseauswertungen und diskutiert. Sie ​​können Prognosemethoden auswählen, um so viele wie 12 Prognosen zu generieren Jedes Produkt Jede Prognosemethode könnte eine etwas andere Projektion verursachen Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist eine subjektive Entscheidung unpraktisch, welche Prognose in den Plänen für jedes Produkt zu verwenden ist. Das System wertet automatisch die Leistung für jede Prognosemethode aus, die Sie auswählen und für jeden Produkt, das Sie prognostizieren Sie können zwischen zwei Leistungskriterien wählen MAD und POA MAD ist ein Maß für die Prognose Fehler POA ist ein Maß für die Prognose Bias Beide dieser Performance-Bewertung Techniken erfordern tatsächliche Umsatz Geschichte Daten für einen Zeitraum von Ihnen angegeben Zeitraum der jüngsten Geschichte Verwendet für die Auswertung wird als Halteperiode oder Periode der besten fit. To messen die Leistung einer Prognose Methode, das System. Uses die Prognose Formeln zu simulieren eine Prognose für die historische Holdout Zeitraum. Makes einen Vergleich zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und die Simulierte Prognose für die Holdout-Periode. Wenn Sie mehrere Prognosemethoden auswählen, tritt dieser Vorgang für jede Methode auf. Mehrere Prognosen werden für den Haltezeitraum berechnet und mit dem bekannten Verkaufsverlauf für denselben Zeitraum verglichen. Die Prognosemethode, die die beste Übereinstimmung am besten passt Zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Umsatz während der Halteperiode wird für die Verwendung in den Plänen empfohlen Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und könnte sich jedes Mal ändern, wenn Sie eine Prognose erzeugen.3 3 1 Mittlere Absolute Abweichung. Mean Absolute Abweichung MAD ist der Mittelwert or average of the absolute values or magnitude of the deviations or errors between actual and forecast data MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MAD is the most reliable for that product for that holdout period When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error For example. MAD Actual Forecast n. Standard Deviation, 1 25 MAD. Mean Squared Error 2.This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 1 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.Mean Absolute Deviation equals 2 1 20 10 14 5 9 4.Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9 4, for the given holdout period.3 3 2 Percent of Accuracy. Percent of Accuracy POA is a measure of forecast bias When forecasts are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. Error Actual Forecast. When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA Forecast sales during holdout period Actual sales during holdout period 100 percent. The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 2 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.3 4 2 Forecast Accuracy. These statistical laws govern forecast accuracy. A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast.3 4 3 Forecast Considerations. You should not rely exclusively on past data to forecast future demands These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast. New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts. Leading economic indicators.3 4 4 Forecasting Process. You use the Refresh Actuals program R3465 to copy data from the Sales Order History File table F42119 , the Sales Order Detail File table F4211 , or both, into either the Forecast File table F3460 or the Forecast Summary File table F3400 , depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.