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Option Trading Arbitrage

Optionen Arbitrage-Strategien In Anlegerbedingungen beschreibt Arbitrage ein Szenario, in dem es möglich ist, gleichzeitig mehrere Trades auf einem Vermögenswert für einen Gewinn ohne Risiko aufgrund von Preisungleichheiten zu machen. Ein sehr einfaches Beispiel wäre, wenn ein Vermögenswert in einem Markt zu einem bestimmten Preis gehandelt würde und auch in einem anderen Markt zu einem höheren Preis zum gleichen Zeitpunkt gehandelt würde. Wenn Sie den Vermögenswert zum niedrigeren Preis gekauft haben, könnten Sie ihn dann sofort zum höheren Preis verkaufen, um einen Gewinn zu erzielen, ohne ein Risiko eingegangen zu sein. In Wirklichkeit sind Arbitragemöglichkeiten etwas komplizierter als dies, aber das Beispiel dient dazu, das Grundprinzip hervorzuheben. Im Optionenhandel können diese Möglichkeiten auftreten, wenn Optionen falsch oder Put-Call-Parität nicht korrekt beibehalten werden. Während die Idee der Arbitrage klingt groß, leider solche Möglichkeiten sind sehr wenige und weit zwischen. Wenn sie auftreten, neigen die großen Finanzinstitute mit leistungsstarken Computern und anspruchsvolle Software, um sie zu erkennen, lange bevor jeder andere Händler eine Chance hat, einen Gewinn zu erzielen. Deshalb würden wir Ihnen nicht raten, zu viel Zeit damit zu verbringen, sich darum zu kümmern, denn Sie sind unwahrscheinlich, jemals ernsthafte Gewinne daraus zu machen. Wenn Sie mehr über das Thema wissen wollen, finden Sie weitere Details über Put-Call-Parität und wie es zu Arbitrage-Chancen führen kann. Wir haben auch einige Details über Handelsstrategien, die verwendet werden, um von Arbitrage profitieren können, sollten Sie jemals eine passende Gelegenheit. Put Call Parity amp Arbitrage Chancen Streik Arbitrage Umwandlung amp Umkehr Arbitrage Box Verbreitung Zusammenfassung Abschnitt Inhalt Quick Links Empfohlene Optionen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Lesen Bewertung Besuchen Broker Put Call Parity amp Arbitrage Chancen In Ordnung Damit die Arbitrage tatsächlich funktioniert, muss es im Grunde eine gewisse Ungleichheit im Preis eines Wertpapiers geben, wie im oben erwähnten einfachen Beispiel einer Sicherheit, die in einem Markt unterbewertet wird. Im Optionshandel kann der Begriff underpriced auf Optionen in einer Reihe von Szenarien angewendet werden. Beispielsweise kann ein Anruf im Verhältnis zu einem Put, der auf demselben Basiswert basiert, unterbezahlt werden, oder er könnte unterbewertet sein, wenn er mit einem anderen Anruf mit einem anderen Angriff oder einem anderen Gültigkeitsdatum verglichen wird. In der Theorie, solche Underpricing sollte nicht auftreten, aufgrund eines Konzeptes bekannt als Put-Call-Parität. Das Prinzip der Put-Call-Parität wurde erstmals von Hans Stoll in einem Papier, 1969, The Relation Between Put and Call Prices, identifiziert. Das Konzept der Put-Call-Parität besteht grundsätzlich darin, dass Optionen, die auf demselben Basiswert basieren, unter Berücksichtigung des Kurses des zugrunde liegenden Wertpapiers, des Streiks der Kontrakte und des Verfallsdatums der Kontrakte ein statisches Preisverhältnis aufweisen sollten. Wenn die Aufrufparität korrekt ist, dann wäre Arbitrage nicht möglich. Es liegt weitgehend in der Verantwortung der Market Maker, die den Preis von Optionskontrakten in den Börsen beeinflussen, um sicherzustellen, dass diese Parität beibehalten wird. Wenn seine verletzt, ist dies, wenn Möglichkeiten für Arbitrage potenziell existieren. Unter solchen Umständen gibt es bestimmte Strategien, die Händler nutzen können, um risikofreie Renditen zu generieren. Wir haben Details über einige von diesen unten. Streik Arbitrage Streik Arbitrage ist eine Strategie verwendet, um einen garantierten Gewinn zu machen, wenn es eine Preisdiskrepanz zwischen zwei Optionskontrakten, die auf dem gleichen Basiswert basieren und haben das gleiche Ablaufdatum, aber unterschiedliche Streiks haben. Das grundlegende Szenario, in dem diese Strategie verwendet werden könnte, ist, wenn die Differenz zwischen den Streiks von zwei Optionen geringer ist als die Differenz zwischen ihren extrinsischen Werten. Zum Beispiel können wir davon ausgehen, dass Aktien der Gesellschaft X Aktien bei 20 und theres einen Anruf mit einem Streik von 20 bei 1 Preis und einem anderen Anruf (mit dem gleichen Ablaufdatum) mit einem Streik von 19 bei 3,50 Preisen. Der erste Aufruf ist am Geld, also ist der extrinsische Wert der ganze Preis, 1. Der zweite ist im Geld durch 1, also ist der extrinsische Wert 2,50 (3,50 Preis minus der 1 intrinsische Wert). Der Unterschied zwischen den extrinsischen Werten der beiden Optionen ist daher 1,50, während der Unterschied zwischen den Schlägen 1 ist, was bedeutet, dass eine Gelegenheit für eine Streikarbitrage besteht. In diesem Fall würde es durch den Kauf der ersten Anrufe für 1, und das Schreiben der gleichen Menge der zweiten Anrufe für 3,50 genutzt werden. Dies würde einen Netto-Kredit von 2,50 für jeden Kauf gekauft und geschrieben und würde einen Gewinn garantieren. Wenn der Kurs der Aktien der Gesellschaft X unter 19 sank, dann würden alle Verträge wertlos, dh der Nettokredit wäre der Gewinn sein. Wenn der Preis der Aktien der Gesellschaft X gleich blieb (20), würden die erworbenen Optionen wertlos und die geschriebenen Aktien würden eine Verbindlichkeit von 1 pro Vertrag tragen, was zu einem Gewinn führen würde. Wenn der Kurs der Aktien der Gesellschaft X über 20 anstieg, würden etwaige zusätzliche Verbindlichkeiten der gezeichneten Optionen mit Gewinnen aus den geschriebenen Aktien verrechnet. So wie Sie sehen können, würde die Strategie einen Gewinn zurückgeben, unabhängig davon, was geschah mit dem Preis des zugrunde liegenden Wertpapiers. Streik Arbitrage kann in einer Vielzahl von verschiedenen Möglichkeiten auftreten, im Wesentlichen jederzeit, dass es eine Preisdifferenz zwischen Optionen der gleichen Art, die unterschiedliche Streiks haben. Die eigentliche Strategie kann auch variieren, da sie genau davon abhängt, wie sich die Diskrepanz manifestiert. Wenn Sie eine Diskrepanz finden, sollte es offensichtlich sein, was Sie tun müssen, um es zu nutzen. Denken Sie daran, dass solche Chancen sind unglaublich selten und wird wahrscheinlich nur bieten sehr kleine Margen für den Gewinn, so ist es unwahrscheinlich, dass es sich lohnt, zu viel Zeit für sie suchen. Umwandlungs-Arbutrage Um Umwandlung und Umkehrung Arbitrage zu verstehen, sollten Sie ein anständiges Verständnis der synthetischen Positionen und synthetischen Optionen Trading-Strategien, weil diese ein wichtiger Aspekt sind. Das Grundprinzip der synthetischen Positionen im Optionshandel ist, dass Sie eine Kombination von Optionen und Aktien nutzen können, um die Eigenschaften einer anderen Position genau wiederzugeben. Conversion-and-Reversal-Arbitrage sind Strategien, die synthetische Positionen nutzen, um Inkonsistenzen in Put-Call-Parität nutzen, um Gewinne ohne Risiko zu machen. Wie gesagt, synthetischen Positionen emulieren anderen Positionen in Bezug auf die Kosten, sie zu schaffen und ihre Auszahlung Merkmale. Es ist möglich, dass, wenn die Put-Call-Parität nicht ist, wie es sein sollte, dass Preisunterschiede zwischen einer Position und der entsprechenden synthetischen Position vorhanden sein können. Wenn dies der Fall ist, ist es theoretisch möglich, die billigere Position zu kaufen und verkaufen die teureren für eine garantierte und risikofreie Rückkehr. Zum Beispiel wird ein synthetischer Long Call durch den Kauf von Aktien und Kauf Put-Optionen auf der Grundlage dieser Aktie erstellt. Wenn es eine Situation gab, in der es möglich war, einen synthetischen langen Anruf preiswerter zu schaffen als Kauf der Anrufwahlen, dann konnten Sie den synthetischen langen Anruf kaufen und die tatsächlichen Anrufwahlen verkaufen. Das gleiche gilt für jede synthetische Position. Beim Kauf von Aktien ist in jedem Teil der Strategie beteiligt, seine bekannt als eine Umwandlung. Wenn Leerverkäufe Aktien in jedem Teil der Strategie beteiligt ist, ist es als Umkehrung bekannt. Chancen, Umwandlung oder Umkehrung Arbitrage verwenden sind sehr begrenzt, so dass Sie sollten nicht zu viel Zeit oder Ressource auf der Suche nach ihnen. Wenn Sie jedoch ein gutes Verständnis von synthetischen Positionen haben und zufällig entdecken, dass es eine Diskrepanz zwischen dem Preis für die Schaffung einer Position und dem Preis für die Schaffung ihrer entsprechenden synthetischen Position, dann Umwandlung und Umkehrung Arbitrage-Strategien haben ihre Offensichtliche Vorteile. Box Spread Diese Box-Spread ist eine komplizierte Strategie, die vier separate Transaktionen umfasst. Wieder einmal Situationen, in denen Sie in der Lage, eine Box verbreitet profitabel ausüben wird sehr wenige und weit zwischen. Die Kastenverbreitung wird auch allgemein als das Alligatorverbreitung bezeichnet, denn selbst wenn die Gelegenheit, eins zu benutzen, auftaucht, sind die Wahrscheinlichkeiten, daß die Provisionen, die an dem Bilden der notwendigen Geschäfte beteiligt sind, irgendwelche der theoretischen Profite essen, die gemacht werden können. Aus diesen Gründen würden wir raten, dass das Suchen nach Gelegenheiten, die Kastenverbreitung zu verwenden, nicht etwas ist, das Sie viel Zeit auf verbringen sollten. Sie neigen dazu, die Reserve von professionellen Händlern für große Organisationen zu sein, und sie erfordern einen vernünftigen erheblichen Verstoß gegen Put-Call-Parität. Eine Kastenverbreitung ist im Wesentlichen eine Kombination aus einer Umwandlungsstrategie und einer Umkehrstrategie, aber ohne die Notwendigkeit für die langen Aktienpositionen und die Short-Aktienpositionen, da diese sich offensichtlich gegenseitig aufheben. Daher ist eine Box-Spread ist in der Tat im Grunde eine Kombination aus einem Stier Call-Spread und ein Bär gespreizt. Die größte Schwierigkeit bei der Verwendung einer Box-Spread ist, dass Sie zuerst die Möglichkeit, es zu nutzen und dann zu berechnen, welche Streiks müssen Sie verwenden, um tatsächlich eine Arbitrage-Situation. Was Sie suchen, ist ein Szenario, wo die minimale Auszahlung der Box zum Zeitpunkt des Verfalls verbreitet ist größer als die Kosten für die Erstellung. Es ist auch erwähnenswert, dass Sie eine kurze Box-Spread (die effektiv eine Kombination aus einem Bull-Put-Ausbreitung und ein Bär Call-Spread) zu schaffen, wo Sie für die umgekehrte suchen, um wahr zu sein: die maximale Auszahlung der Box an der Zeit des Verfalls ist geringer als die Gutschrift für Kurzschließen der Box Spread erhalten. Die Berechnungen, die erforderlich sind, um festzustellen, ob ein geeignetes Szenario zur Verwendung der Box-Spread vorhanden ist, sind ziemlich komplex, und in Wirklichkeit Spotting ein solches Szenario erfordert anspruchsvolle Software, die Ihre durchschnittliche Händler ist unwahrscheinlich, dass der Zugang zu haben. Die Chancen eines einzelnen Optionen Trader Identifizierung einer möglichen Chance, die Box zu verbreiten sind wirklich ziemlich niedrig. Wie wir in diesem Artikel betont haben, sind wir der Meinung, dass die Suche nach Arbitrage-Chancen ist nicht etwas, dass wir in der Regel empfehlen, verbringen Zeit auf. Solche Chancen sind einfach zu selten und die Gewinnmargen unveränderlich zu klein, um ernsthafte Anstrengungen zu rechtfertigen. Auch wenn Chancen entstehen, werden sie meist von jenen Finanzinstituten, die in einer viel besseren Position, um sie auszunutzen sind schnappte. Mit diesem Wesen gesagt, kann es nicht schaden, um ein grundlegendes Verständnis des Themas zu haben, nur für den Fall, dass Sie geschehen, um eine Chance, um Risiko frei Gewinne zu machen. Allerdings, während die Attraktion der Gewinne risikofreien Gewinn ist offensichtlich, glauben wir, dass Ihre Zeit besser aufgewendet identifizieren andere Möglichkeiten, um Gewinne mit den mehr Standard-Optionen handelnsstrategien. Options Basics Tutorial Heutzutage umfassen viele Investoren Portfolios Investitionen wie Investmentfonds. Aktien und Anleihen. Aber die Vielfalt der Ihnen zur Verfügung stehenden Wertpapiere endet nicht. Eine andere Art von Sicherheit, eine so genannte Option, präsentiert eine Welt der Chance für anspruchsvolle Investoren. Die Macht der Optionen liegt in ihrer Vielseitigkeit. Sie ermöglichen es Ihnen, Ihre Position anzupassen oder anzupassen, je nach Situation, die entsteht. Optionen können so spekulativ oder so konservativ sein, wie Sie wollen. Dies bedeutet, dass Sie alles tun können, von einer Position zu schützen, von einem Niedergang zu einer ausschließlichen Wetten auf die Bewegung eines Marktes oder Indexes. 13 Diese Vielseitigkeit kommt aber nicht ohne ihre Kosten. Optionen sind komplexe Wertpapiere und können sehr riskant sein. Deshalb, wenn Handel Optionen, sehen Sie einen Haftungsausschluss wie die folgenden: 13 Optionen mit Risiken verbunden und sind nicht für jedermann geeignet. Optionshandel kann in der Natur spekulativ sein und ein erhebliches Verlustrisiko mit sich bringen. Nur mit Risikokapital investieren. 13 Trotz allem, was jemand sagt Ihnen, Option Handel beinhaltet Risiken, vor allem, wenn Sie nicht wissen, was Sie tun. Aus diesem Grund viele Leute vorschlagen, steuern Sie Optionen und vergessen ihre Existenz. 13 Auf der anderen Seite, ignorant von jeder Art von Investitionen platziert Sie in eine schwache Position. Vielleicht ist die spekulative Natur der Optionen passt nicht zu Ihrem Stil. Kein Problem - dann spekulieren Sie nicht in Optionen. Aber bevor Sie nicht in Optionen zu investieren entscheiden, sollten Sie sie verstehen. Nicht lernen, wie Optionen Funktion ist so gefährlich wie Springen rechts in: ohne zu wissen, über Optionen würden Sie nicht nur mit einem anderen Element in Ihrem investieren Toolbox verlieren, sondern verlieren auch Einblick in das Funktionieren von einigen der weltweit größten Unternehmen. Ob es darum geht, das Risiko von Devisengeschäften abzusichern oder den Mitarbeitern das Eigentum in Form von Aktienoptionen zu geben, verwenden die meisten Mehrländer heute Optionen in irgendeiner Form. 13 Dieses Tutorial stellt Ihnen die Grundlagen der Optionen vor. Denken Sie daran, dass die meisten Optionen Händler haben viele Jahre Erfahrung, so dont erwarten, um ein Experte sofort nach dem Lesen dieses Tutorials werden. Wenn Sie arent vertraut mit, wie die Börse arbeitet, sehen Sie sich die Stock Basics Tutorial. Ein gründliches Verständnis des Risikos ist im Optionshandel von wesentlicher Bedeutung. So ist die Kenntnis der Faktoren, die Option Preis beeinflussen. Investieren in Google (GOOG) erfordert in der Regel Sie den Preis der Aktie multipliziert mit der Anzahl der gekauften Aktien zu zahlen. Eine Alternative mit geringerem Kapital beinhaltet die Verwendung von Optionen. Erfahren Sie mehr über Aktienoptionen, darunter einige grundlegende Terminologie und die Quelle der Gewinne. Das Lernen, die Sprache der Optionsketten zu verstehen, hilft Ihnen, ein informierterer Händler zu werden. Wenn Sie Leverage zu Ihrem Vorteil nutzen wollen, müssen Sie wissen, wie viele Verträge zu kaufen. Ein guter Platz zum Starten mit Optionen ist das Schreiben dieser Verträge gegen Aktien, die Sie bereits besitzen. Indexoptionen sind weniger volatil und flüssiger als normale Optionen. Verstehen Sie, wie zu handeln Index-Optionen mit dieser einfachen Einführung. Es gibt Zeiten, in denen ein Investor keine Option ausüben sollte. Finden Sie heraus, wann zu halten und wann zu falten. Häufig gestellte Fragen Abschreibungen können als steuerlich abzugsfähiger Aufwand verwendet werden, um die Steuerkosten zu senken und den Cashflow zu steigern. Erfahren Sie, wie Warren Buffett durch seine Anwesenheit an mehreren renommierten Schulen und seinen Erfahrungen aus der Praxis so erfolgreich wurde. Das CFA-Institut ermöglicht eine individuelle unbegrenzte Anzahl von Versuchen bei jeder Prüfung. Obwohl Sie die Prüfung versuchen können. Erfahren Sie mehr über durchschnittliche Börsenanalyse Gehälter in den USA und verschiedene Faktoren, die Gehälter und Gesamtniveau beeinflussen. Häufig gestellte Fragen Abschreibungen können als steuerlich abzugsfähiger Aufwand verwendet werden, um die Steuerkosten zu senken und den Cashflow zu steigern. Erfahren Sie, wie Warren Buffett durch seine Anwesenheit an mehreren renommierten Schulen und seinen Erfahrungen aus der Praxis so erfolgreich wurde. Das CFA-Institut ermöglicht eine individuelle unbegrenzte Anzahl von Versuchen bei jeder Prüfung. Obwohl Sie die Prüfung versuchen können. 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Devisenhandel Akademie London

Willkommen bei der Academy of Financial Trading Die Akademie für Financial Trading wurde von Händlern für Händler gegründet. Wir sind einzigartig, dass die Gründer von einigen der größten globalen Retail-Finanzvermittler hageln, aber auch aktiv in profitablen Online-Finanzhandel für viele Jahre engagieren. Die Akademie konzentriert sich auf technische Handelsmöglichkeiten in hoch liquiden Märkten und gibt ihren Schülern eine einzigartige Perspektive auf den Handel auf dem Finanzmarkt, wo die Chancen gegen einen einzelnen Anfängerhändler gestapelt werden. Es ist großartig, dass Einzelpersonen objektiv die Realitäten des Handels gezeigt werden können und diese Erfahrung und Unterstützung auf der Hand haben. Es ist kein Wunder, dass die Academy of Financial Trading weiter wächst und ein solcher Erfolg ist. Kopie 2016 Akademie des Finanzhandels. Alle Rechte vorbehalten. Allgemein: Die Academy of Financial Trading Website ist für Bildungszwecke nur. 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Professional Financial Trading Program - 3 Monate Unsere Programme Kursübersicht Unser akkreditiertes Level 5 Diplom in Applied Financial Trading ist ein intensiver 12-wöchiger Kurs, Umfassendes Verständnis für den Handel von Finanzmärkten in Echtzeit. Unter den wachsamen Augen unserer professionellen Händler und Mentoren, wollen wir eine angenehme und konstruktive Erfahrung für jeden Schüler zu bieten. Ob Studium auf dem Campus, online oder gemischt, alle Studierenden haben täglich 10 Stunden Zugang zu unserem Trader - und Mentorenteam, entweder persönlich auf dem LAT-Trading-Floor oder über unsere Chatrooms und täglichen interaktiven Webinare. Während des Kurses werden alle Kursteilnehmer in Echtzeit-Devisen, Rohstoffen, Aktienindizes und anderen Finanzmärkten handeln, um ihr gelerntes Wissen in Echtzeit-Märkten anzuwenden und ihre Handelsfähigkeiten zu verbessern. Der Kurs ist für Leute konzipiert, die Finanzmärkte Händler werden wollen, aber auch für Studenten, die eine praktische Qualifikation im Finanzmarkthandel oder für die Suche nach einer zusätzlichen Einnahmequelle wollen. Das Programm erfordert wenig oder keine Vorkenntnisse des Handels, aber Studenten werden schnell von den Grundlagen des Handels in Richtung anspruchsvolleren Techniken bewegen. Durch unsere Geschäftspartner bieten wir auch Handelskonten mit besonders niedrigen Provisionen und engen Bid-Ask-Spreads sowie Karriereberatung und Hilfe bei Interviewtechnik und CV-Schreiben an. Was unsere Schüler sagen: eine umfangreiche Lernerfahrung. Was ich wollte, war, ein Händler Wissen zu erlernen und zu lernen, für meinen eigenen persönlichen Gewinn zu handeln. Real-Life-Exposition gegenüber den Märkten geben mir einen Vorteil bei der Konkurrenz um institutionelle Beschäftigung. Das Drei-Monats-Handelsprogramm half mir einen tieferen Einblick in die Branche und gab mir das Wissen und die Erfahrung, die ich brauche, um meine Karriere fortzusetzen. Was werden Sie studieren Zusätzlich zu den akademischen Inhalten ist dies ein praktischer Kurs, in dem die Studierenden Zugang zu Echtzeit-Finanzmarktinformationen, makroökonomischen Pressemitteilungen und Echtzeit-Handelssystemen haben, um Trades durchzuführen und die Anwendung von Handelsstrategien zu praktizieren . Mit diesem Programm wird auch die Möglichkeit, regelmäßige tägliche Trading-Sessions auf unserem Flagship-Stadthaus-Boden neben erfahrenen Händlern zu verbringen. Während Ihrer Ausbildung werden Sie regelmäßig von einer theoretischen und praktischen Perspektive überprüft, um sicherzustellen, dass Sie sich mit der erwarteten Rate entwickeln und sicherzustellen, dass Sie in der Lage sein werden, die Bewertungen für die Diplom-Qualifikation während des gesamten Kurses zu bestehen. Studenten, die dieses Programm erfolgreich abschließen, können folgendes tun: Entwicklung und Anwendung einer strukturierten und konsistenten Handelsstrategie Verstehen Sie die Handelsmechanismen verschiedener Assetklassen Verstehen Sie, wie Vermögenspreise das menschliche Verhalten auf den Finanzmärkten beeinflussen Bewerten Sie die Wertentwicklung von Finanzwerten und bestimmen Sie Ob ein finanzieller Vermögenswert unterbewertet oder überbewertet ist Übernehmen von technischen Indikatoren, Studien und Techniken auf Informationen aus Preistabellen Interagieren Sie mit Marktkollegen und Konkurrenten mit der geeigneten Marktterminologie und - etikette Gelernte Kenntnisse in Echtzeit-Finanzmärkten nutzen Campus verfügbar Starting Termine Studienmodi Das Programm wird online, gemischt oder on-campus an der London Academy of Trading Hauptsitz in der City of London geliefert. Online Das Online-Programm kombiniert akademische Video-Vorträge mit täglichen interaktiven Webinaren mit LATs-Team von Händlern und Mentoren. Über die Online-Foren und Chat-Funktionen können die Studierenden auch täglich mit AkademikerInnen kommunizieren. Die Studierenden haben Vollzeit-Zugang zu Referenzmaterialien sowie eine Echtzeit-Handelsplattform, um Handelstechniken zu praktizieren und gelerntes Wissen anzuwenden. Für Online-Kurse loggen Sie sich hier ein. 2. Blended Studierende, die auf dem Blended-Programm angemeldet sind, haben vollen Zugriff auf die Online-Plattform, können aber auch eine beliebige Anzahl von Wochen erwerben, in denen sie die Akademie persönlich besuchen. Wenn vor Ort, Studenten haben Vollzeit-Zugang zu ihrem eigenen Trading-Schreibtisch mit Dual-Screen-Setup. Unser Trader - und Mentorenteam steht Ihnen jederzeit mit Rat und Tat zur Seite und es werden regelmäßig Vorlesungen stattfinden, an denen alle Schüler teilnehmen können. 3. Auf dem Campus Das Vor-Ort-Programm ist die ultimative Blended-Option, in der Studenten wählen, um die Akademie persönlich während der gesamten 3 Monate des Programms zu besuchen. Regelmäßige akademische Vorträge werden kombiniert mit laufenden Live-Trading-Sessions auf dem Trading-Floor an LATs London Hauptsitz. Die Delegierten profitieren von einer direkten Interaktion und Betreuung durch LAT-Fachleute im gesamten Programm. Karriere Progression Es gibt viele verschiedene potenzielle Karriere-Pfade nach Abschluss des Programms: Interne Progression innerhalb der Akademie als Trader oder Mentor Trading für sich selbst, entweder mieten einen Schreibtisch in der Akademie oder Handel von zu Hause aus Progression in andere Handelshäuser, Investmentbanken oder finanzielle Service-Unternehmen über unser Netzwerk oder selbstständig Sales Trader in Boutique Hedgefonds, Handelshäuser und Banken Middle-Office-Mitarbeiter Trade-Unterstützung Research-Analysten Wir können Hilfe und Beratung für Studenten auf der Suche nach Placements in diese Positionen durch unser Netzwerk von Finanz-Recruiter

Durchschnittliche Prognosegenauigkeit

Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so vielleicht sollten Sie auf eine über (85 73) 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern Und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Performance zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Nun kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch feststellen, 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. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) als einzelne Deklarations - und Initialisierungsvariablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Summe als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0 Festlegung der Größe des Historical Arrays HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 bis NumberOfPeriods Summieren der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion in der Tabellenkalkulation positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung dort erscheint, wo es wie folgt aussehen soll. Prognoseberechnungsbeispiele A.1 Prognoseberechnungsmethoden Es stehen zwölf Berechnungsmethoden zur Verfügung. Die meisten dieser Methoden bieten eine eingeschränkte Benutzerkontrolle. Beispielsweise könnte das Gewicht, das auf die jüngsten historischen Daten oder den Datumsbereich der in den Berechnungen verwendeten historischen Daten gesetzt wurde, spezifiziert werden. Die folgenden Beispiele zeigen das Berechnungsverfahren für jede der verfügbaren Prognosemethoden bei einem identischen Satz von historischen Daten. Die folgenden Beispiele verwenden dieselben Verkaufsdaten für 2004 und 2005, um eine Verkaufsprognose von 2006 zu erstellen. Zusätzlich zur Prognoserechnung enthält jedes Beispiel eine simulierte Prognose von 2005 für eine dreimonatige Halteperiode (Verarbeitungsoption 19 3), die dann für Prozentsätze der Genauigkeit und der mittleren Absolutabweichung (tatsächlicher Umsatz gegenüber simulierter Prognose) verwendet wird. A.2 Kriterien für die Bewertung der Prognoseleistung Abhängig von der Auswahl der Verarbeitungsoptionen und den in den Verkaufsdaten vorhandenen Trends und Mustern werden einige Prognosemethoden für einen gegebenen historischen Datensatz besser abschneiden als andere. Eine für ein Produkt geeignete Prognosemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Es ist auch unwahrscheinlich, dass eine Prognosemethode, die in einem Stadium des Produktlebenszyklus gute Ergebnisse liefert, über den gesamten Lebenszyklus hinweg angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten. Diese sind mittlere absolute Abweichung (MAD) und Prozent der Genauigkeit (POA). Beide dieser Leistungsbewertungsverfahren erfordern historische Verkaufsdaten für einen vom Benutzer angegebenen Zeitraum. Dieser Zeitraum wird als Halteperiode oder Perioden am besten geeignet (PBF) bezeichnet. Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche der Prognosemethoden für die nächste Prognoseprojektion verwendet werden sollen. Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann von einer Prognosegeneration zur nächsten wechseln. Die beiden prognostizierten Methoden der Leistungsbewertung werden in den Seiten nach den Beispielen der zwölf Prognosemethoden vorgestellt. A.3 Methode 1 - Festgelegter Prozentsatz über Letztes Jahr Diese Methode multipliziert Verkaufsdaten des Vorjahres mit einem vom Benutzer spezifizierten Faktor, zum Beispiel 1,10 für eine 10-Erhöhung oder 0,97 für eine 3-Abnahme. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die benutzerdefinierte Anzahl von Zeiträumen für die Bewertung der Prognoseperformance (Verarbeitungsoption 19). A.4.1 Prognoserechnung Berechnung des Umsatzverlaufs für die Berechnung des Wachstumsfaktors (Verarbeitungsoption 2a) 3 in diesem Beispiel. Summe den letzten drei Monaten des Jahres 2005: 114 119 137 370 Summe die gleichen drei Monate für das Vorjahr: 123 139 133 395 Der berechnete Faktor 370 395 0,9367 Berechnen Sie die Prognosen: Januar 2005 Umsatz 128 0,9367 119,8036 oder etwa 120 Februar 2005 Umsatz 117 0.9367 109.5939 oder etwa 110 März 2005 Umsatz 115 0,9367 107,7205 oder etwa 108 A.4.2 Simulierte Prognose Berechnung Summe die drei Monate des Jahres 2005 vor Periode holdout (Juli, August, September): 129 140 131 400 Summe die gleichen drei Monate im Vorjahr: 141 128 118 387 der berechnete Faktor 400 387 1,033591731 berechnen simulierte Prognose: Oktober 2004 Umsatz 123 1,033591731 127,13178 November 2004 Umsatz 139 1,033591731 143,66925 Dezember 2004 Umsatz 133 1,033591731 137,4677 A.4.3 Prozent der Genauigkeit Berechnung POA (127,13178 143,66925 137.4677) (114 119 137) 100 370 100 408,26873 110,3429 A.4.4 Mittlere absolute Abweichung Berechnung MAD (127,13178-114 143,66925-119 137.4677- 137) 3 (13,13178 24,66925 0,4677) 3 12,75624 A.5 Methode 3 - Im vergangenen Jahr in diesem Jahr Diese Methode kopiert die Verkaufsdaten des Vorjahres auf das nächste Jahr. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der für die Bewertung der Prognoseperformance angegebenen Zeiträume (Verarbeitungsoption 19). A.6.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Durchschnitt einzubeziehen sind (Verarbeitungsoption 4a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose durchschnittlich die letzten drei Monate Daten. Januar Prognose: 114 119 137 370 370 3 123,333 oder 123 Februar Prognose: 119 137 123 379, 379 3 126,333 oder 126 März-Prognose: 137 123 126 379, 386 3 128,667 oder 129 A.6.2 Simulierte Prognose Berechnung Umsatz Oktober 2005 (129 140 131) 3 133,3333 November 2005 Umsatz (140 131 114) 3 128,3333 Umsatz 2005 Dezember (131 114 119) 3 121,3333 A.6.3 Prozent der Genauigkeit Berechnung POA (133,3333 128,3333 121,3333) (114 119 137) 100 103,513 A.6.4 Mittlere absolute Abweichungsberechnung MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Methode 5 - Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend basierend auf zwei Verkaufsverlaufsdatenpunkten. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Linie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstreckenvorhersagen durch kleine Änderungen an nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Anzahl der in die Regression einzubeziehenden Perioden (Verarbeitungsoption 5a) plus 1 plus Anzahl der Zeiträume für die Bewertung der Prognoseperformance (Verarbeitungsoption 19). A.8.1 Prognoserechnung Anzahl der Perioden, die in die Regression aufzunehmen sind (Verarbeitungsoption 6a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose addieren Sie den Anstieg oder die Abnahme während der angegebenen Perioden vor der Halteperiode der vorherigen Periode. Durchschnitt der vorangegangenen drei Monate (114 119 137) 3 123.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit betrachtetem Gewicht (114 1) (119 2) (137 3) 763 Differenz zwischen den Werten 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Verhältnis ( (1 n) Wert1 Wert2 4 11,5 100,333 146,333 oder 146 Prognose 5 11,5 100,333 157,8333 oder 158 Prognose 6 11,5 Wert 2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 123,3333 - 11,5 2 100,333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 11,5 Wert1 Differenzverhältnis 23 2 11,5 Wert2 100.3333 169.3333 oder 169 A.8.2 Simulationsvorhersage Oktober 2004 Umsatz: Durchschnitt der vorangegangenen drei Monate (129 140 131) 3 133.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit gewichtetem Gewicht (129 1) (140 2) (131 3) 802 Differenz Zwischen den Werten 802 - 133,333 (1 2 3) 2 Verhältnis (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 Differenzverhältnis 2 2 1 Wert2 Durchschnittswert1 Verhältnis 133,333 - 1 2 131,3333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 1 131.3333 135.3333 November 2004 Umsatz Durchschnitt der vorangegangenen drei Monate (140 131 114) 3 128.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit gewichtetem Gewicht (140 1) (131 2) (114 3) 744 Differenz zwischen den Werten 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Wert1 Differenzverhältnis -25.9999 2 -12.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prognose 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Dezember 2004 Umsatz Durchschnitt der vergangenen drei Monate (131 114 119) 3 121.3333 Zusammenfassung der Vorherige drei Monate mit betrachtetem Gewicht (131 1) (114 2) (119 3) 716 Differenz zwischen den Werten 716 - 121,333 (1 2 3) -11,9999 Wert1 Differenzverhältnis -11,9999 2 -5,9999 Wert2 Mittelwert-Verhältnis-Verhältnis 121,3333 - 5,9999) 2 133,333 Prognose 4 (-5,9999) 133,333 109,333 A.8,3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (135,33 102,33 109,33) (114 119 137) 100 93,78 A.8.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (135,33 - 114 102,33 - 119 109,33 - 137 ) 3 21.88 A.9 Methode 7 - Second Degree Approximation Die lineare Regression ermittelt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a bX mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichtsdaten anzupassen. Zweite Grad Approximation ist ähnlich. Dieses Verfahren ermittelt jedoch Werte für a, b und c in der Prognoseformel Y a bX cX2 mit dem Ziel, eine Kurve an die Verkaufsverlaufsdaten anzupassen. Dieses Verfahren kann nützlich sein, wenn sich ein Produkt im Übergang zwischen den Stufen eines Lebenszyklus befindet. Wenn sich beispielsweise ein neues Produkt von der Einführung in die Wachstumsstadien bewegt, kann sich die Umsatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes der zweiten Ordnung kann die Prognose schnell an die Unendlichkeit heranreichen oder auf Null fallen (abhängig davon, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Daher ist dieses Verfahren nur kurzfristig nutzbar. Prognosedaten: Die Formeln finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte zu platzieren. Sie geben n in der Verarbeitungsoption 7a an, die Anzahl der Zeitperioden der Daten, die sich in jedem der drei Punkte ansammeln. In diesem Beispiel n 3. Daher werden die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni in den ersten Punkt Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden addiert, um Q2 zu schaffen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3. Die Kurve wird an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte: 3 n Perioden für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume für die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlich. Anzahl der einzubeziehenden Perioden (Verarbeitungsoption 7a) 3 in diesem Beispiel Die vorherigen (3 n) Monate in dreimonatigen Blöcken verwenden: Q1 (Apr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Sep) 129 140 131 400 Q3 Der nächste Schritt besteht darin, die drei Koeffizienten a, b und c zu berechnen, die in der Prognoseformel Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (mit X 1) abc (2) Q2 verwendet werden (1) aus Gleichung (2) subtrahieren Sie die Gleichung (1) aus der Gleichung (1) aus der Gleichung (2) (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Schliesslich setzen wir diese Gleichungen für a und b in die Gleichung (3) ein Gleichung (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 Das Zweite-Grad-Approximationsverfahren berechnet a, b und c wie folgt: a Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 (370 - 400) (X2) X2: (322 340 - 368) 3 294 3 98 für den Zeitraum April bis Juni (X5): (322 340 - 368) (322 425 - 575) 3 57,333 oder 57 pro Zeitraum Juli bis September Prognose (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 oder 1 pro Zeitraum Oktober bis Dezember (X7) (322 595 - 1127 3 -70 A.9.2 Simuliert Prognoseberechnung Oktober, November und Dezember 2004 Umsatz: Q1 (Jan - März) 360 Q2 (Apr - Jun) 384 Q3 (Jul - Sep) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 16 3 136 A.9.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A .9.4 Mittlere Absolutabweichung MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Methode 8 - Flexible Methode Die flexible Methode (Prozentsatz über n Monate vor) ähnelt der Methode 1, Prozent über dem letzten Jahr. Beide Verfahren multiplizieren Verkaufsdaten aus einer vorherigen Zeitspanne mit einem vom Benutzer spezifizierten Faktor und projizieren dieses Ergebnis dann in die Zukunft. In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum des Vorjahres. Das Flexible-Verfahren fügt die Möglichkeit hinzu, einen Zeitraum anzugeben, der nicht derselbe Zeitraum ist, der als Basis für die Berechnungen verwendet wird. Multiplikationsfaktor. Geben Sie z. B. 1.15 in der Verarbeitungsoption 8b an, um die vorherigen Verkaufsverlaufsdaten um 15. Basisperiode zu erhöhen. Zum Beispiel führt n 3 dazu, dass die erste Prognose im Oktober 2005 auf Verkaufsdaten basiert. Minimale Verkaufsgeschichte: Die vom Benutzer angegebene Anzahl von Perioden zurück zur Basisperiode plus die Anzahl der Zeitperioden, die für die Bewertung der Prognoseperformance erforderlich sind ( PBF). A.10.4 Mittlere Absolutabweichung MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Methode 9 - Gewichteter gleitender Durchschnitt Die Methode des gewichteten gleitenden Durchschnitts (WMA) ist ähnlich wie Methode 4, Gleitender Durchschnitt (MA). Mit dem Weighted Moving Average können Sie jedoch den historischen Daten ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion für die kurzfristige kommen. Neuere Daten sind in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugeordnet, so dass dies WMA mehr reagiert auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes. Prognosevorhersage und systematische Fehler treten jedoch immer noch auf, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trend - oder saisonale Muster aufweisen. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 9a an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Ein großer Wert für n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Es resultiert in einer stabilen Prognose, aber es wird nur langsam sein, Veränderungen im Umsatzniveau zu erkennen. Andererseits reagiert ein kleiner Wert für n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen des Umsatzniveaus, doch kann die Prognose so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Das Gewicht, das jeder der historischen Datenperioden zugewiesen ist. Die zugeordneten Gewichte müssen insgesamt 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 3, Gewichte von 0,6, 0,3 und 0,1 zuweisen, wobei die neuesten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlich sind. MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Methode 10 - Lineare Glättung Diese Methode ähnelt Methode 9, Weighted Moving Average (WMA). Jedoch wird anstelle der willkürlichen Zuweisung von Gewichten zu den historischen Daten eine Formel verwendet, um Gewichtungen zuzuweisen, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Das Verfahren berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion für die kurze Zeit zu gelangen. Wie bei allen linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosemethoden treten Prognosevorhersage und systematische Fehler auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder saisonale Muster aufweist. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Dies ist in der Verarbeitungsoption 10a spezifiziert. Geben Sie beispielsweise n 3 in der Verarbeitungsoption 10b an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Das System vergibt automatisch die Gewichte der historischen Daten, die linear sinken und auf 1,00 sinken. Wenn beispielsweise n & sub3; wird das System Gewichte von 0,5, 0,3333 und 0,1 zuweisen, wobei die neuesten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlich sind. A.12.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt einzubeziehen sind (Verarbeitungsoption 10a) 3 in diesem Beispiel Verhältnis für eine Periode vorher 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 3 6 0.5 Verhältnis für zwei Perioden vor 2 (n2 N) 2 2 (32 3) 2 2 6 0.3333 .. Verhältnis für drei Perioden vorher 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 1 6 0.1666 .. Januar Prognose: 137 0.5 119 1 3 114 1 6 127.16 oder 127 Februar-Prognose: 127 0,5 137 1 3 119 1 6 129 März-Prognose: 129 0,5 127 1 3 137 1 6 129,666 oder 130 A.12.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133,6666 November 2004 Umsatz 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124 Dezember 2004 Umsatz 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119,333 A.12.3 Prozentsatz der Genauigkeitskalkulation (133,6666 124 119,333) (114 119 137) 100 101,891 A.12.4 Mittlere Absolutabweichung MAD ( 133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Methode 11 - Exponentialglättung Diese Methode ähnelt der Methode 10, Lineare Glättung. In der Linearglättung vergibt das System Gewichte an die historischen Daten, die linear abnehmen. Bei exponentieller Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell zerfallen. Die exponentielle Glättungsvorhersagegleichung lautet: Prognose a (Vorherige Ist-Verkäufe) (1 - a) Vorhergehende Prognose Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt der tatsächlichen Umsätze der Vorperiode und der Prognose der Vorperiode. A ist das Gewicht auf den tatsächlichen Umsatz für die vorherige Periode angewendet. (1 - a) das auf die Prognose der Vorperiode angewandte Gewicht. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1 und üblicherweise zwischen 0,1 und 0,4 liegen. Die Summe der Gewichte beträgt 1,00. A (1 - a) 1 Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante zuweisen, a. Wenn Sie keine Werte für die Glättungskonstante zuordnen, berechnet das System einen angenommenen Wert auf der Grundlage der in der Verarbeitungsoption 11a angegebenen Anzahl von Perioden der Verkaufsgeschichte. Eine Glättungskonstante, die beim Berechnen des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Grße der Verkäufe verwendet wird. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1. n der Bereich der Verkaufsgeschichtsdaten, der in die Berechnungen aufzunehmen ist. Generell reicht ein Jahr der Umsatzverlaufsdaten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 3) gewählt, um die manuellen Berechnungen zur Verifizierung der Ergebnisse zu reduzieren. Eine exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf nur einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlich sind. A.13.1 Prognoserechnung Die Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt (Verarbeitungsoption 11a) 3 und alpha-Faktor (Verarbeitungsoption 11b) einzubeziehen sind, ist in diesem Beispiel ein Faktor für die ältesten Vertriebsdaten 2 (11) oder 1 bei der Angabe von alpha Ein Faktor für die zweitältesten Verkaufsdaten 2 (12) oder alpha, wenn alpha ein Faktor für die 3. ältesten Verkaufsdaten 2 (13) angegeben ist, oder alpha, wenn alpha ein Faktor für die letzten Verkaufsdaten 2 (1n) , Oder alpha, wenn alpha angegeben ist November Sm. Durchschn. A (Oktober-Ist) (1 - a) Oktober Sm. Durchschn. 1 114 0 0 114 Dezember Sm. Durchschn. A (November-Ist) (1 - a) November Sm. Durchschn. 2 3 119 1 3 114 117.3333 Januar Vorhersage a (Dezember Tatsächlich) (1 - a) Dezember Sm. Durchschn. 2 4 137 2 4 117.3333 127.16665 oder 127 Februar Prognose Januar Prognose 127 März Prognose Januar Prognose 127 A.13.2 Simulierte Prognoseberechnung Juli 2004 Sm. Durchschn. 2 2 129 129 August Sm. Durchschn. 2 3 140 1 3 129 136,333 September Sm. Durchschn. 2 4 131 2 4 136,333 133,6666 Oktober 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 133.6666 August 2004. Sm. Durchschn. 2 2 140 140 September Sm. Durchschn. 2 3 131 1 3 140 134 Oktober Sm. Durchschn. 2 4 114 2 4 134 124 November 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 124 September 2004 Sm. Durchschn. 2 2 131 131 Oktober Sm. Durchschn. 2 3 114 1 3 131 119,6666 November Sm. Durchschn. 2 4 119 2 4 119,6666 119,333 Dezember 2004 Umsatz Sep Sm. Durchschn. 119,333 A.13.3 Prozentsatz der Genauigkeitsberechnung POA (133,6666 124 119,333) (114 119 137) 100 101,891 A.13.4 Mittlere Absolutabweichung MAD (133,6666 - 114 124 - 119 119,333 - 137) 3 14,1111 A.14 Methode 12 - Exponentialglättung Mit Trend und Saisonalität Diese Methode ist ähnlich wie Methode 11, Exponentialglättung, indem ein geglätteter Durchschnitt berechnet wird. Das Verfahren 12 enthält jedoch auch einen Ausdruck in der Prognose-Gleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einem geglätteten Durchschnitt und einem linearen Trend zusammen. Wenn in der Verarbeitungsoption angegeben, wird die Prognose auch saisonbedingt angepasst. Eine Glättungskonstante, die beim Berechnen des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Grße der Verkäufe verwendet wird. Gültige Werte für den Alpha-Bereich von 0 bis 1. b die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für die Trendkomponente der Prognose verwendet wird. Gültige Werte für Beta reichen von 0 bis 1. Ob ein saisonaler Index auf die Prognose a und b angewendet wird, sind unabhängig voneinander. Sie müssen nicht zu 1.0 hinzufügen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: zwei Jahre plus Anzahl der für die Bewertung der Prognoseperformance (PBF) erforderlichen Zeiträume. Methode 12 verwendet zwei exponentielle Glättungsgleichungen und einen einfachen Mittelwert, um einen geglätteten Durchschnitt, einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Faktor zu berechnen. A.14.1 Prognoseberechnung A) Ein exponentiell geglättetes durchschnittliches MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Auswertung der Prognosen Sie können Prognosemethoden auswählen, um so viele wie zwölf Prognosen für jedes Produkt zu generieren. Jede Prognose-Methode wird wahrscheinlich eine etwas andere Projektion. Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist es unpraktisch, eine subjektive Entscheidung zu treffen, welche der Prognosen in Ihren Plänen für jedes der Produkte verwendet werden. Das System wertet die Leistung automatisch für jede der von Ihnen ausgewählten Prognosemethoden und für jede der Prognoseprognosen aus. Sie können zwischen zwei Leistungskriterien, Mean Absolute Deviation (MAD) und Percent of Accuracy (POA) wählen. MAD ist ein Maß für den Prognosefehler. POA ist ein Maß für die Vorhersage. Beide dieser Leistungsbewertungsverfahren erfordern tatsächliche Verkaufsgeschichtsdaten für eine vom Benutzer angegebene Zeitspanne. Diese Periode der jüngsten Geschichte wird als Halteperiode oder Perioden am besten geeignet (PBF) bezeichnet. Um die Leistung einer Prognosemethode zu messen, verwenden Sie die Prognoseformeln, um eine Prognose für die historische Halteperiode zu simulieren. Normalerweise gibt es Unterschiede zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose für die Halteperiode. Wenn mehrere Prognosemethoden ausgewählt werden, erfolgt dieser Prozess für jede Methode. Mehrere Prognosen werden für die Halteperiode berechnet und mit dem bekannten Umsatzverlauf für denselben Zeitraum verglichen. Für die Verwendung in Ihren Plänen wird die Prognosemethode empfohlen, die die optimale Übereinstimmung zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Umsatz während des Haltezeitraums liefert. Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann sich von einer Prognosegeneration zur nächsten ändern. A.16 Mittlere Absolutabweichung (MAD) MAD ist der Mittelwert (oder Mittelwert) der Absolutwerte (oder Größen) der Abweichungen (oder Fehler) zwischen Ist - und Prognosedaten. MAD ist ein Maß für die durchschnittliche Größe der zu erwartenden Fehler bei einer Prognosemethode und einem Datenverlauf. Da bei der Berechnung absolute Werte verwendet werden, werden positive Fehler nicht negativ ausgewertet. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden hat sich diejenige mit dem kleinsten MAD als die zuverlässigste für dieses Produkt für diese Halteperiode erwiesen. Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler normal verteilt sind, gibt es eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Maßeinheiten für Verteilung, Standardabweichung und Mean Squared Error: A.16.1 Prozent der Genauigkeit (POA) Prozent der Genauigkeit (POA) ist Ein Maß für die Vorhersage Bias. Wenn die Prognosen konsequent zu hoch sind, sammeln sich die Vorräte an und die Lagerhaltungskosten steigen. Wenn die Prognosen konsequent zwei niedrig sind, werden die Vorräte verbraucht und der Kundendienst sinkt. Eine Prognose, die 10 Einheiten zu niedrig ist, dann 8 Einheiten zu hoch, dann 2 Einheiten zu hoch, wäre eine unvoreingenommene Prognose. Der positive Fehler von 10 wird durch negative Fehler von 8 und 2 gelöscht. Fehler Tatsächlich - Prognose Wenn ein Produkt im Inventar gespeichert werden kann und wenn die Prognose nicht vorhanden ist, kann eine kleine Menge an Sicherheitsbestand verwendet werden, um die Fehler zu puffern. In dieser Situation ist es nicht so wichtig, Prognosefehler zu eliminieren, da es sich um die Erzeugung von unvorhersehbaren Prognosen handelt. In der Dienstleistungsbranche wäre die obige Situation jedoch als drei Fehler zu betrachten. Der Dienst würde in der ersten Periode unterbesetzt sein, dann überbesetzt für die nächsten zwei Perioden. In Services ist die Größenordnung der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die prognostizierte Bias. Die Summierung über die Halteperiode erlaubt positive Fehler, negative Fehler abzubrechen. Wenn die Summe der tatsächlichen Verkäufe die Summe der prognostizierten Verkäufe übersteigt, ist das Verhältnis größer als 100. Natürlich ist es unmöglich, mehr als 100 genau zu sein. Wenn eine Prognose nicht vorliegt, beträgt das POA-Verhältnis 100. Daher ist es wünschenswerter, genauer als 100 genau zu sein, als 110 genau zu sein. Die POA-Kriterien wählen die Prognosemethode, die ein POA-Verhältnis am nächsten zu 100 hat. 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