อธิบาย The เทคนิค ของ เฉลี่ยเคลื่อนที่ วิเคราะห์

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA เป็นตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน: สัปดาห์ที่ 1 (5 วัน) 20, 22, 24, 25, 23 สัปดาห์ที่ 2 (5 วัน) 26, 28, 26, 29, 27 สัปดาห์ที่ 3 (5 วัน) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 วันจะเป็นค่าเฉลี่ยของราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรก จุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเริ่มต้นเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงด้านล่าง ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs lag การกระทำราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมายิ่งระยะเวลาสำหรับ MA มากเท่าไรความล่าช้ามากขึ้น ดังนั้นแมสซาชูเซตส์ระยะ 200 วันจะมีความล่าช้ามากกว่า MA 20 วันเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมา ความยาวของ MA จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการซื้อขายโดย MAs สั้นสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและ MAs ระยะยาวมีความเหมาะสมกับนักลงทุนระยะยาว นักลงทุนและผู้ค้าที่มีการซื้อขาย MA ระยะเวลา 200 วันโดยมียอดขายต่ำกว่าและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยข้ามไป MA ที่เพิ่มขึ้นบ่งชี้ว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้น ในขณะที่ค่าดัชนีลดลงแสดงให้เห็นว่าอยู่ในขาลง ในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันโดยการครอสโอเวอร์แบบ bullish ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือ MA ระยะยาว แรงกระแทกลงจะได้รับการยืนยันจากการพังทลายของไขว้ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุต่ำกว่าระยะยาว MA. Technical Analysis: Moving Averages ส่วนมากแล้วรูปแบบกราฟแสดงการเปลี่ยนแปลงของราคาในรูปแบบต่างๆ ซึ่งอาจทำให้ผู้ค้าได้รับความคิดในเรื่องแนวโน้มความปลอดภัยโดยรวม หนึ่งวิธีง่ายๆที่ผู้ค้าใช้ในการต่อสู้นี้คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด โดยการวางแผนการรักษาความปลอดภัยราคาเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของราคาจะเรียบออก เมื่อความผันผวนแบบวันต่อวันจะถูกเอาออกผู้ค้าจะสามารถระบุแนวโน้มที่แท้จริงได้ดีขึ้นและเพิ่มความเป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์ได้ ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแตกต่างกันไปตามที่คำนวณ แต่วิธีตีความค่าเฉลี่ยแต่ละค่ายังคงเหมือนเดิม การคำนวณมีความแตกต่างกันเพียงอย่างเดียวกับการถ่วงน้ำหนักที่พวกเขาวางไว้กับข้อมูลราคาขยับจากน้ำหนักที่เท่ากันของแต่ละจุดราคาไปเป็นน้ำหนักที่มากขึ้นเมื่อเทียบกับข้อมูลล่าสุด สามประเภทที่พบมากที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ง่ายๆ เชิงเส้นและเลขชี้กำลัง Simple Moving Average (SMA) นี่เป็นวิธีที่นิยมใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคา ใช้เวลาเพียงผลรวมของราคาปิดที่ผ่านมาในช่วงเวลาและหารผลตามจำนวนราคาที่ใช้ในการคำนวณ ตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาปิดสุดท้าย 10 รายการจะรวมเข้าด้วยกันและหารด้วย 10 ดังที่คุณเห็นในรูปที่ 1 ผู้ประกอบการค้าสามารถที่จะทำให้ค่าเฉลี่ยของการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาโดยเฉลี่ยน้อยลงโดยการเพิ่มจำนวน ของรอบระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณ การเพิ่มจำนวนช่วงเวลาในการคำนวณเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มในระยะยาวและความเป็นไปได้ที่จะเกิดการย้อนกลับ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้น การวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่นำไปสู่การประดิษฐ์รูปแบบอื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามตัวและใช้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณจากผลรวมของราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของจุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนงวด ตัวอย่างเช่นในระยะเวลาห้าวันโดยถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักราคาปิดในปัจจุบันจะคูณด้วยห้าวันวานโดยสี่เป็นต้นจนกระทั่งถึงวันแรกในช่วงระยะเวลา ตัวเลขเหล่านี้จะถูกรวมกันและหารด้วยผลรวมของตัวคูณ ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเพื่อให้น้ำหนักที่สูงขึ้นในจุดข้อมูลล่าสุดและถือว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น ไม่จำเป็นต้องมีความเข้าใจในการคำนวณสำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากส่วนใหญ่แพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ สิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องจดจำเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาก็คือการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย การตอบสนองนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทางเลือกในหมู่ผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมาก ดังที่เห็นในรูปที่ 2 EMA ระยะเวลา 15 วันจะเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA 15 ช่วง ความแตกต่างเล็กน้อยนี้ดูเหมือนจะไม่ค่อยมากนัก แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเนื่องจากอาจมีผลกระทบต่อ การใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อระบุแนวโน้มในปัจจุบันและการกลับรายการแนวโน้มเช่นเดียวกับการตั้งค่าการสนับสนุนและระดับความต้านทาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็วว่าการรักษาความปลอดภัยมีการเคลื่อนไหวในขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่ขึ้นอยู่กับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ดังที่เห็นในรูปที่ 3 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนขึ้นสูงและราคาอยู่เหนือระดับความปลอดภัยจะอยู่ในแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่หดตัวลงพร้อมกับราคาด้านล่างสามารถนำมาใช้เป็นสัญญาณขาลง อีกวิธีหนึ่งในการกำหนดโมเมนตัมคือการดูลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวแนวโน้มจะเพิ่มขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง การย้ายการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลัก ๆ คือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อเคลื่อนที่ผ่านค่าไขว้ถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณแรกที่พบคือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นเมื่อราคาหลักทรัพย์ที่อยู่ในช่วงขาลงลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 50 เช่นในรูปที่ 4 จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับอาจย้อนกลับ สัญญาณอื่น ๆ ของการกลับรายการแนวโน้มคือเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งตัวผ่านไปมาอีก ตัวอย่างเช่นที่คุณเห็นในรูปที่ 5 ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันนั่นเป็นสัญญาณบวกที่ราคาจะเริ่มเพิ่มขึ้น หากระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่อนข้างสั้นตัวอย่างเช่น 15 และ 35 อาจส่งสัญญาณการกลับรายการในระยะสั้น ในทางกลับกันเมื่อค่าเฉลี่ยสองค่าที่มีกรอบเวลาที่ค่อนข้างยาว (เช่น 50 และ 200) จะใช้เพื่อแนะนำการเปลี่ยนแปลงในระยะยาว อีกวิธีหนึ่งในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทาน ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นสต็อกที่ได้รับการล้มหยุดการลดลงและทิศทางย้อนกลับเมื่อมันกระทบการสนับสนุนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ การเคลื่อนที่ผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญมักถูกใช้เป็นสัญญาณโดยผู้ค้าทางเทคนิคว่าเทรนด์กำลังถอยกลับ ตัวอย่างเช่นถ้าราคาพักผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในทิศทางที่ลดลงสัญญาณนี้จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับกำลังย้อนกลับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์แนวโน้มด้านความปลอดภัย พวกเขาให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และจุดความต้านทานและใช้งานง่ายมาก กรอบเวลาที่พบบ่อยที่สุดที่ใช้เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ 200 วัน 100 วัน 50 วัน 20 วันและ 10 วัน ค่าเฉลี่ย 200 วันนับเป็นวัดที่ดีสำหรับปีการค้าขายซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยครึ่งวันของ 100 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ย 50 วันของไตรมาสโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 20 วันต่อเดือนและ 10 วันเฉลี่ย 2 สัปดาห์ การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยช่วยให้ผู้ค้าทางเทคนิคสามารถเอื้ออำนวยต่อการเคลื่อนไหวของราคาในแต่ละวันซึ่งทำให้ผู้ค้ามองเห็นแนวโน้มราคาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น จนถึงตอนนี้เรามุ่งเน้นการเคลื่อนไหวของราคาผ่านแผนภูมิและค่าเฉลี่ย ในส่วนถัดไปให้ดูเทคนิคอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวและรูปแบบราคาข้อมูลการขจัดความสับสนจะลบรูปแบบและแสดงแนวโน้มและองค์ประกอบของวงจรโดยอัตโนมัติในการรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเป็นรูปแบบของรูปแบบที่สุ่ม มีวิธีการลดการยกเลิกผลกระทบเนื่องจากรูปแบบสุ่ม เทคนิคที่มักใช้ในอุตสาหกรรมคือการทำให้เรียบ เทคนิคนี้เมื่อนำมาประยุกต์ใช้อย่างถูกต้องจะแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มขององค์ประกอบตามฤดูกาลและวัฏจักรที่ชัดเจนยิ่งขึ้น มีสองวิธีที่เรียบง่ายในการทำให้เรียบวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยวิธีการหาค่าความสม่าเสมอการใช้ค่าเฉลี่ยเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการทำให้ข้อมูลราบรื่นก่อนอื่นเราจะตรวจสอบวิธีการเฉลี่ยบางอย่างเช่นค่าเฉลี่ยทั่วไปของข้อมูลที่ผ่านมาทั้งหมด ผู้จัดการคลังสินค้าต้องการทราบว่าผู้จัดจำหน่ายทั่วไปให้บริการเท่าไรใน 1,000 ดอลลาร์ Heshe ใช้ตัวอย่างของซัพพลายเออร์ 12 รายโดยสุ่มได้ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้: ค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยของข้อมูล 10. ผู้จัดการตัดสินใจที่จะใช้ข้อมูลนี้เป็นค่าประมาณสำหรับค่าใช้จ่ายของผู้จัดจำหน่ายทั่วไป นี่คือการประมาณการที่ดีหรือไม่ดีข้อผิดพลาดหมายถึงกำลังสองเป็นวิธีที่จะตัดสินว่ารูปแบบที่ดีได้อย่างไรเราจะคำนวณความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย จำนวนเงินที่ใช้จ่ายจริงลบด้วยจำนวนเงินโดยประมาณ ข้อผิดพลาด squared คือข้อผิดพลาดข้างต้นยกกำลังสอง SSE คือผลรวมของข้อผิดพลาดสี่เหลี่ยม MSE เป็นค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดสี่เหลี่ยม ผลลัพธ์ที่ได้คือ MSE ข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดในแบบสี่เหลี่ยมประมาณ 10 คำถามที่เกิดขึ้น: เราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยในการคาดการณ์รายได้ได้ถ้าเราสงสัยว่าเทรนด์ A ดูกราฟด้านล่างแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเราไม่ควรทำเช่นนี้ ค่าเฉลี่ยของการสังเกตทั้งหมดในอดีตโดยสรุปเราระบุว่าค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเฉลี่ยของการสังเกตทั้งหมดในอดีตเป็นเพียงประมาณการที่เป็นประโยชน์สำหรับการคาดการณ์เมื่อไม่มีแนวโน้ม หากมีแนวโน้มให้ใช้ค่าประมาณต่างๆที่คำนึงถึงแนวโน้ม ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการสังเกตการณ์ในอดีตอย่างเท่าเทียมกัน ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยของค่า 3, 4, 5 คือ 4. เรารู้แน่นอนว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าทั้งหมดและหารผลรวมตามจำนวนค่า อีกวิธีหนึ่งในการคำนวณค่าเฉลี่ยคือการเพิ่มแต่ละค่าหารด้วยจำนวนค่าหรือ 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. ตัวคูณ 13 เรียกว่าน้ำหนัก โดยทั่วไป: bar frac sum left (frac right) x1 left (frac right) x2,. ,, left (frac right) xn. (ซ้าย (ขวา frac)) เป็นน้ำหนักและแน่นอนพวกเขารวมกันเป็น 1. คุณต้องเปิดการใช้งานจาวาสคริปต์เพื่อดูเว็บไซต์นี้ โปรดเปลี่ยนการตั้งค่าเบราเซอร์ของคุณเพื่อเปิดการใช้งาน javascript และโหลดหน้านี้ใหม่ การวิเคราะห์ความต้องการแบบอิสระในการคาดการณ์รากหญ้ารากฐานการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงกลยุทธ์การคาดการณ์รากหญ้ารากฐานการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเวลาแบบผสมผสานวิธีการ Delphi แบบเวลาการวิเคราะห์แบบกลุ่มการวิเคราะห์แบบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยค่าเฉลี่ยที่เป็นเอกลัษณ์ ) กำหนด Smoothing ค่าคงที่ Delta (948) กำหนดข้อผิดพลาดพยากรณ์แหล่งที่มาของข้อผิดพลาดการวัดข้อผิดพลาดค่าเฉลี่ยเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (MAD) การติดตามการระบุที่กำหนดสัญญาณการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นการพยากรณ์การสลายตัวที่กำหนดไว้ของเวลาการคาดการณ์ความสัมพันธ์แบบคาดไม่ถึงการวิเคราะห์ความถดถอยพหุคูณ โฟกัสการพยากรณ์การพยากรณ์การคาดการณ์การพยากรณ์อากาศแบบ Web Based: การวางแผนการทำงานร่วมกันการพยากรณ์และการเติมเต็ม (CPFR) CPFR DefinedForecast มีความสำคัญต่อองค์กรธุรกิจทุกแห่งและทุกความสำคัญ การตัดสินใจในการจัดการมด แม้ว่าการคาดการณ์จะไม่สมบูรณ์แบบเนื่องจากลักษณะพลวัตของสภาพแวดล้อมทางธุรกิจภายนอกจะเป็นประโยชน์สำหรับทุกระดับของการวางแผนการทำงานการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการวางแผนงบประมาณ ผู้ตัดสินใจใช้การคาดการณ์ในการตัดสินใจที่สำคัญหลายอย่างเกี่ยวกับทิศทางในอนาคตขององค์กร เทคนิคการพยากรณ์และแบบจำลองสามารถเป็นได้ทั้งเชิงปริมาณและเชิงปริมาณและระดับความซับซ้อนขึ้นอยู่กับชนิดของข้อมูลและผลกระทบของการตัดสินใจ รูปแบบการคาดการณ์ของ บริษัท ควรเป็นไปตามปัจจัยหลายประการ ได้แก่ ระยะเวลาพยากรณ์อากาศความพร้อมใช้งานข้อมูลความแม่นยำที่ต้องการขนาดงบประมาณการคาดการณ์และความพร้อมของบุคลากรที่มีคุณสมบัติเหมาะสม การจัดการความต้องการมีอยู่เพื่อประสานงานและควบคุมแหล่งความต้องการทั้งหมดเพื่อให้ระบบการผลิตสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพและผลิตภัณฑ์จัดส่งตรงเวลา ความต้องการอาจขึ้นอยู่กับความต้องการสินค้าหรือบริการอื่น ๆ หรือเป็นอิสระเนื่องจากไม่สามารถหาได้โดยตรงจากผลิตภัณฑ์อื่น ๆ การคาดการณ์สามารถแบ่งได้เป็นสี่ประเภทพื้นฐาน ได้แก่ การวิเคราะห์เชิงคุณภาพการวิเคราะห์อนุกรมเวลาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุและการจำลอง เทคนิคเชิงคุณภาพในการคาดการณ์อาจรวมถึงการคาดการณ์รากหญ้าการวิจัยตลาดความเห็นพ้องของคณะกรรมการการเปรียบเทียบทางประวัติศาสตร์และวิธีการ Delphi แบบจำลองการพยากรณ์แบบอนุกรมคาดการณ์อนาคตจากข้อมูลที่ผ่านมา คาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจะถูกใช้เมื่อความต้องการสินค้าหรือบริการมีค่าคงที่โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล การคาดการณ์ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักจะแปรผันตามน้ำหนักโดยพิจารณาจากปัจจัยเฉพาะและสามารถเปลี่ยนแปลงผลกระทบระหว่างข้อมูลปัจจุบันและข้อมูลที่ผ่านมาได้ การเพิ่มประสิทธิภาพแบบ Exponential ช่วยเพิ่มความเรียบง่ายและการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เคลื่อนที่ได้เนื่องจากการคำนวณหาค่าการแจกแจงแบบทวีคูณชี้ให้เห็นว่าจุดข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้น เพื่อแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลที่เก็บรวบรวมในช่วงเวลาต่างๆเพื่อให้ได้ค่าคงที่ที่ราบรื่นขึ้น อัลฟาคือค่าคงที่ที่ราบเรียบในขณะที่เดลต้าจะลดผลกระทบจากข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นระหว่างจริงกับการคาดการณ์ ข้อผิดพลาดในการพยากรณ์คือความแตกต่างระหว่างค่าพยากรณ์กับสิ่งที่เกิดขึ้นจริง การคาดการณ์ทั้งหมดมีข้อผิดพลาดบางอย่าง แต่เป็นเรื่องสำคัญที่ต้องแยกแยะระหว่างแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดและการวัดข้อผิดพลาด แหล่งข้อผิดพลาดคือข้อผิดพลาดแบบสุ่มและอคติ มีการวัดต่างๆเพื่ออธิบายระดับความผิดพลาดในการคาดการณ์ ข้อผิดพลาดเรื่องอคติเกิดขึ้นเมื่อเกิดข้อผิดพลาดขึ้นกล่าวคือไม่รวมตัวแปรที่ถูกต้องหรือขยับความต้องการตามฤดูกาล ในขณะที่ไม่สามารถตรวจพบข้อผิดพลาดแบบสุ่มได้จะเกิดขึ้นตามปกติ สัญญาณการติดตามบ่งชี้ว่าค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์นั้นสอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงความต้องการในการเคลื่อนไหวใด ๆ หรือไม่ MAD หรือค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่แท้จริงหมายถึงเครื่องมือที่ง่ายและมีประโยชน์ในการรับสัญญาณการติดตาม เครื่องมือคาดการณ์ที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเพื่อกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างสองหรือมากกว่าความสัมพันธ์คือการถดถอยเชิงเส้น นี้สามารถใช้ในการทำนายตัวแปรหนึ่งให้ค่าอื่น จะเป็นประโยชน์สำหรับช่วงเวลาที่สั้นลงเนื่องจากสมมติว่ามีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร การพยากรณ์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุพยายามที่จะกำหนดเหตุการณ์หนึ่งเหตุการณ์ขึ้นอยู่กับการเกิดเหตุการณ์อื่น การคาดการณ์แบบโฟกัสพยายามใช้กฎต่างๆที่ดูเหมือนจะเป็นข้อมูลเชิงตรรกะและเข้าใจง่ายในการจัดทำข้อมูลที่ผ่านมาในอนาคต ปัจจุบันมีโปรแกรมคาดการณ์คอมพิวเตอร์จำนวนมากที่สามารถคาดการณ์ตัวแปรได้อย่างง่ายดาย เมื่อมีการตัดสินใจระยะยาวขึ้นอยู่กับการคาดการณ์ในอนาคตควรใช้ความระมัดระวังเป็นอย่างยิ่งเพื่อคาดการณ์การคาดการณ์ ในทำนองเดียวกันควรใช้วิธีการพยากรณ์อากาศหลายวิธี