Um exemplo de cálculo de previsão. 1 Métodos de cálculo de previsão. Todos os métodos de cálculo de previsões estão disponíveis A maioria desses métodos fornece controle limitado do usuário Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas de dados históricos usados nos cálculos pode ser Especificados Os exemplos a seguir mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dados um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006 Além do cálculo de previsão, cada exemplo Inclui uma previsão simulada de 2005 para uma opção de processamento do período de retenção de três meses 19 3, que é então usada para a porcentagem de exatidão e média de desvios absolutos de vendas reais em comparação com a previsão simulada. 2 Critérios de avaliação do desempenho da previsão. Dependendo de sua seleção de opções de processamento e Sobre as tendências e padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão Irá funcionar melhor do que outros para um dado conjunto de dados históricos Um método de previsão que é apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto Também é improvável que um método de previsão que fornece bons resultados em uma fase do ciclo de vida de um produto permanecerá Apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode escolher entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão Estes são Desvio Médio Absoluto MAD e Porcentagem de Precisão POA Ambos os métodos de avaliação de desempenho requerem dados históricos de vendas para um usuário especificado período de tempo Este período de tempo é chamado de período de retenção ou períodos de melhor ajuste PBF Os dados neste período é usado como base para recomendar qual dos métodos de previsão para usar na realização da próxima projeção de projeção Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar De uma geração de previsão para a seguinte Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são 3 Métodos 1 - Percentual especificado no ano passado. Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 1 10 para um aumento de 10 ou 0 97 para um 3. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificado pelo usuário para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 4 1 Cálculo de Previsão. Range do histórico de vendas a ser usado no cálculo da opção de processamento de fator de crescimento 2a 3 neste Exemplo. Sum os três meses finais de 2005 114 119 137 370.Sum os mesmos três meses para o ano anterior 123 139 133 395.O fator calculado 370 395 0 9367.Calcular as previsões. Janeiro de 2005 vendas 128 0 9367 119 8036 ou Cerca de 120.Fevereiro, 2005 vendas 117 0 9367 109 5939 ou cerca de 110.March, 2005 vendas 115 0 9367 107 7205 ou cerca de 108.A 4 2 Simulated Forecast Calculation. Sum os três meses de 2005 antes do período holdout Julho, Sept.129 140 131 400.Sum os mesmos três meses para o ano anterior.141 128 118 387.O fator calculado 400 387 1 033591731.Calculate simulated forecast. October, 2004 vendas 123 1 033591731 127 13178.November, 2004 vendas 139 1 033591731 143 66925.December, 2004 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Método 3 - Último ano até este ano. Este método copia os dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão Mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 6 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a serem incluídos na opção de processamento média 4a 3 neste exemplo. Para cada mês da previsão, a média dos três meses anteriores S dados. Previsões de Janeiro 114 119 13 7 370, 370 3 123 333 ou 123. Previsões de fevereiro 119 137 123 379, 379 3 126 333 ou 126. Previsão de mercado 137 123 126 379, 386 3 128 667 ou 129.A 6 2 Cálculo de Previsão SimuladoOctober 2005 vendas 129 140 131 3 133 3333.November 2005 vendas 140 131 114 3 128 3333.December 2005 vendas 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Percentagem de Precisão Cálculo. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Método 5 - Aproximação Linear. A Aproximação Linear calcula uma tendência com base em dois pontos de dados do histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma tendência reta de cálculo de desvios absolutos de média. 133 - 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - Linha que é projetada no futuro Use esse método com cautela, como as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Histórico de vendas necessário O número de períodos a incluir na opção de processamento de regressão 5a, mais 1 mais o número de tempo Períodos de avaliação da opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 8 1 Para Ecast Cálculo. Número de períodos a incluir na opção de processamento de regressão 6a 3 neste exemplo. Para cada mês da previsão, acrescente o aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção do período anterior. Aumento dos três meses anteriores 114 119 137 3 123 3333. Sumário dos três meses anteriores com ponderação considerada. 114 1 119 2 137 3 763.Diferença entre os valores. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Diferença Relação 23 2 11 5.Value2 Relação de valor médio 1 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n value1 Valor2 4 11 5 100 3333 146 333 ou 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 ou 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 ou 169.A 8 2 Cálculo de Previsão Simulado. October 2004. vendas dos três meses anteriores . 129 140 131 3 133 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 129 1 140 2 131 3 802.Diferença entre os valores. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Difference Ratio 2 2 1.Value2 Relação average-value1 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n valor1 valor2 4 1 131 3333 135 3333.Novembro 2004 vendas. Average dos três meses anteriores. 140 131 114 3 128 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 140 1 131 2 114 3 744.Diferença entre os valores 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Diferença Relação -25 9999 2 -12 9999.Valor2 Relação média-valor1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.December 2004. vendas dos três meses anteriores. 131 114 119 3 121 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 131 1 114 2 119 3 716.Diferença entre os valores. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Diferença Relação -11 9999 2 -5 9999.Valor2 Relação média-valor1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Método 7 - Segundo A regressão linear determina os valores de aeb na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas A aproximação de segundo grau é semelhante No entanto, este método determina valores para a, b e c em A fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas Este método pode ser útil quando um produto está na transição entre estágios de um ciclo de vida Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para as fases de crescimento , A tendência de vendas pode acelerar Devido ao prazo de segunda ordem, a previsão pode rapidamente abordagem Infinito ou queda para zero dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo Portanto, este método é útil somente no curto prazo. Especificações de Força As fórmulas encontram a, b e c para ajustar uma curva a exatamente três pontos Você especifica n na A opção de processamento 7a, o número de períodos de dados para acumular em cada um dos três pontos Neste exemplo n 3 Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1 julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2 , E de outubro a dezembro somam a Q3 A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário 3 n períodos para cálculo da previsão mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. Número de Períodos para incluir a opção de processamento 7a 3 neste exemplo. Use os 3 meses anteriores em blocos de três meses. T1 Abr - Jun 125 122 137 384.Q2 Jul - Set 129 140 131 400.Q3 Oct - Dec 114 119 137 370. A etapa seguinte envolve c Alculando os três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX 2. 1 Q1 a bX cX 2 onde X 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 em que X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 onde X 3 a 3b 9c. Solve as três equações simultaneamente para encontrar b, a e c. Subtraímos a equação 1 da equação 2 e resolvemos para b. Substituir esta equação para b na equação 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Finalmente, substitua essas equações por aeb na equação 1. O método de Aproximação de Segundo Grau calcula A, b e c da seguinte forma: a Q3 - 3 Q2 - Q1 370 - 3 400 - 384 322.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2 370 - 400 384 - 400 2 -23.b Q2 - Q1 - 3c 400 - 384 - 3 -23 85.Y a bX cX 2 322 85 X -23 X 2.Janeiro até março previsão X 4.322 340 - 368 3 294 3 98 por período. April até junho previsão X 5.322 425 - 575 3 57 333 ou 57 por período. Previsão de julho a setembro X 6. 322 510 - 828 3 1 33 ou 1 por período. Outubro a dezembro X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Cálculo de Previsão Simulado. Outubro, Novembro E Dezembro de 2004. Jan. - Mar. 360.Q2 Abr. - 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 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Método 8 - Método Flexível. O método flexível Percentagem ao longo de n Meses Prior é semelhante ao Método 1, Percentagem ao longo do ano passado Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado pelo usuário , Então projete esse resultado no futuro No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O método flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para Utilizar como base para os cálculos. Factor de multiplicação Por exemplo, especifique 1 15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores por 15. Período de base Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão se baseie em dados de vendas em Outubro, 2005.Mínimo histórico de vendas O usuário especificou número o F períodos de volta ao período base, mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 10 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Método 9 - Mudança Ponderada Média Móvel Ponderada WMA é semelhante ao Método 4, Média Móvel MA No entanto, com a Média Móvel Ponderada você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o Curto prazo Dados mais recentes geralmente é atribuído um peso maior do que os dados mais antigos, por isso isso torna WMA mais responsivo às mudanças no nível de vendas No entanto, previsão bias e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o produto história de vendas exibe tendência forte ou padrões sazonais Método funciona melhor para previsões de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. n o número de períodos de história de vendas a serem usados em O cálculo da previsão Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo Um valor grande para n como 12 requer mais histórico de vendas Isso resulta em uma previsão estável , Mas será lento para reconhecer mudanças no nível de vendas Por outro lado, um pequeno valor para n como 3 irá responder mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder a As variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos Os pesos atribuídos devem totalizar 1 00 Por exemplo, quando n 3, atribuir pesos de 0 6, 0 3 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Mínimo histórico de vendas necessário n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Método 10 - Suavização linear. Método 9, média móvel ponderada WMA Como Em vez de arbitrariamente atribuir pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que declinam linearmente e somam a 1 00 O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Verdadeiro de todas as técnicas lineares de média móvel de previsão, viés de previsão e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais Este método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência da vida Ciclo. n o número de períodos do histórico de vendas a utilizar no cálculo da previsão Isto é especificado na opção de processamento 10a Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para utilizar os três períodos mais recentes como base para a projecção na Próximo período de tempo O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que declinam linearmente e somam a 1 00 Por exemplo, quando n 3, o s O ystem atribuirá pesos de 0 5, 0 3333 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico mínimo de vendas necessário n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 12 1 Cálculo de previsão. Número de períodos a incluir na suavização da opção de processamento média 10a 3 neste exemplo. Ratio para um período anterior 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio para dois períodos anteriores 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio para três períodos anteriores 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Previsões de Janeiro 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 ou 127.Previsões de Fevereiro 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. Previsão de mercado 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 ou 130.A 12 2 Simulação de Cálculo de PrevisãoOctober 2004 vendas 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.Novembro 2004 vendas 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124.Vendas de Dezembro de 2004 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Cálculo do Desvio Médio Absoluto Madrinha Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing o sistema atribui pesos aos dados históricos que declinam linearmente Em suavização exponencial , O sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação de previsão exponencial de suavização é. Previsão de Vendas Previas Reais 1 - a Previsão Prevista. A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior ea previsão do período anterior a é a Peso aplicado às vendas reais para o período anterior 1 - a é o peso aplicado à previsão para o período anterior Valores válidos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0 1 e 0 4 A soma dos pesos é 1 00 a 1 - a 1.Deve atribuir um valor para a constante de suavização, a Se você não atribuir valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos do histórico de vendas especificado D na opção de processamento 11a. a a constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas Valores válidos para um intervalo de 0 a 1.n o intervalo de dados do histórico de vendas a incluir nos cálculos Geralmente um ano De dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas Para este exemplo, um pequeno valor para nn 3 foi escolhido para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados O suavização exponencial pode gerar uma previsão com base em apenas um histórico Ponto de dados. Histórico de vendas necessário mínimo n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho de previsão PBF. A 13 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a incluir na opção de processamento média de alisamento 11a 3 e opção de processamento de factor alfa 11b em branco nesta Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 1, ou 1 quando alfa é especificado. Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 2, ou alfa quando alfa é especificado. Um fator Para o 3º mais antigo dados de vendas 2 1 3, ou alfa quando alfa é especificado. um fator para os dados de vendas mais recentes 2 1 n, ou alfa quando alfa é especificado. Novembro Sm Avg a outubro Real 1 - a outubro Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm. Avg. A Nov. Reais 1 - a Novembro Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forecast a Dezembro Actual 1 - a Dezembro Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 ou 127.Frebruary Forecast Previsão de janeiro Previsão de 127.March Previsão de janeiro 127.A 13 2 Simulated Forecast Calculation. July, 2004 Sm Avg 2 2 129 129.August Sm Avg 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Avg 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October, 2004 sales Sep Sm Média 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.Novembro, 2004 vendas Setembro Sm Média 124.September 2004 Sm Média 2 2 131 131.Octobre Sm Média 2 3 114 1 3 131 119 6666.Novembro Sm Média 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.December 2004 vendas Setembro Sm Média 119 3333.A 13 3 Percentagem Do cálculo da precisão PTO 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Método 12 - Suavização Exponencial com Tendência e Sazonalidade. Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que uma média suavizada é calculada No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência alisada A previsão é composta de uma média alisada ajustada para uma tendência linear Quando especificado Na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. a constante de alisamento usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas Valores válidos para alfa variam de 0 a 1.b a constante de suavização usada no cálculo do alisado Média para a componente de tendência da previsão Valores válidos para a gama beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. A e b são independentes uns dos outros Eles não têm que adicionar a 1 0.Min O modelo 12 usa duas equações exponenciais de suavização e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência alisada e um fator sazonal médio simples. A 14 1 Cálculo de Previsão. Uma média exponencialmente suavizada. 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Avaliando as Previsões. Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto Cada previsão Método provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente Quando milhares de produtos são previstos, é impraticável fazer uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos métodos de previsão Que você seleciona e para cada um dos produtos previstos Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, Mean Absolute Deviation MAD e Percentagem de Accur Acy POA MAD é uma medida do erro de previsão POA é uma medida do preconceito de previsão Ambas as técnicas de avaliação de desempenho requerem dados de histórico de vendas reais para um período de tempo especificado pelo usuário Este período do histórico recente é chamado de período de retenção ou períodos melhor ajustados PBF. Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período de retenção histórico Normalmente haverá diferenças entre os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando múltiplos métodos de previsão são selecionados, Para cada método Previsões múltiplas são calculadas para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo É recomendado o método de previsão que produz o melhor ajuste melhor ajuste entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção Em seus planos Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a Xt. A 16 Desvio Médio Absoluto MAD. MAD é a média ou média dos valores absolutos ou magnitude dos desvios ou erros entre dados reais e previstos MAD é uma medida da magnitude média de erros a esperar, dado um método de previsão e dados Uma vez que os valores absolutos são utilizados no cálculo, os erros positivos não anulam os erros negativos Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para aquele período de retenção. Erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, desvio padrão e erro quadrático médio. 16 1 Porcentagem de precisão POA. Percent of Exactitude POA é uma medida do viés de previsão Quando as previsões são consistentemente Muito alto, os estoques se acumulam e os custos de estoque aumentam Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos e o declínio do serviço ao cliente S Uma previsão que é 10 unidades muito baixas, então 8 unidades muito altas e, em seguida, 2 unidades muito altas, seria uma previsão imparcial O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2.Error Actual - Forecast. When um produto Pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usado para amortecer os erros Nesta situação, não é tão importante para eliminar erros de previsão como é gerar previsões imparciais No entanto, em indústrias de serviços , A situação acima seria vista como três erros O serviço seria insuficiente no primeiro período, em seguida, overstaffed para os próximos dois períodos Em serviços, a magnitude dos erros de previsão é geralmente mais importante do que previsão de viés. A soma sobre o período de retenção Permite erros positivos para cancelar erros negativos Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é maior do que 100 Naturalmente, é impossível ser mais de 100 precisos Quando uma previsão é unbias Ed, a razão POA será 100 Portanto, é mais desejável ser 95 precisos do que ser precisos de 110 O critério POA selecionar o método de previsão que tem uma relação POA mais próxima de 100.Scripting nesta página melhora a navegação de conteúdo, mas não Alterar o conteúdo de qualquer maneira.3rd Geração Móvel MetaTrader indicador é uma versão complicada da qualidade média móvel MA, que implementa um procedimento bastante fácil lag-redução apoiou a MA mais montante da estratégia foi inicial representada por M Duerschner em seu artigo Gleitende Durchschnitte três 0 em alemão A versão concedida usa um par de, que fornece a mais eficaz doable retardar-Higher aumentará a semelhança com a média móvel clássico O indicador é acessível para cada MT4 e MT5 Não precisa de vitimização qualquer DLL. 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On quarta-feira 01 de março de 2017, o Toronto O Índice de Composição da Bolsa subiu 1 30, terminando o dia em 15.599 68. O Índice TSX Venture Composite, por outro lado, fechou em 822 06, acima de 0 59. O Índice Tech Info também estava no negro, fechando o dia em 58 23 , Acima de 1 50.Active Wall St iniciou relatórios de pesquisa sobre as seguintes ações DataWind Inc TSX DW, exactEarth Ltd TSX XCT, SmartCool Systems Inc TSX-V SSC e EEStor Corporation TSX-V ESU Registre-se conosco agora para o seu fre E os relatórios de pesquisa e de associação emMississauga, Canadá, com sede em DataWind, obteve 8 54, para concluir a sessão de quarta-feira em 0 44 com um volume total de 96.300 ações negociadas na empresa, que fornece soluções de conectividade móvel na Internet no Canadá; Reino Unido, Índia, Nigéria e internacionalmente, estão negociando abaixo de suas médias móveis de 50 dias e 200 dias. A média móvel de 200 dias de DataWind de 0 95 está acima de sua média móvel de 50 dias de 60 anos. Na quarta-feira, as ações em Cambridge, no Canadá, com sede em exatamenteEarth Ltd registrou um volume de negociação de 2.500 ações A ação encerrou o dia em 1 38 ações da Companhia, que fornece dados de navios marítimos para rastreamento de navios e soluções de consciência situacional marítima em todo o mundo, Suas médias móveis de 50 dias e 200 dias A média móvel de 50 dias de ação de 1 95 está acima de sua média móvel de 200 dias de 1 70 O relatório de pesquisa complementar em atSmartCool Systems Inc. No quarto quarta-feira, compartilhar S em Vancouver, Canadá com sede SmartCool Systems Inc terminou a sessão plana em 0 03 com um volume total de 186.000 ações negociadas ações SmartCool Systems subiram 50 00 no último mês e nos três meses anteriores ações da empresa, que se concentra em A comercialização e comercialização de tecnologias de poupança de energia para empresas comerciais e de varejo em todo o mundo, estão negociando acima de suas médias móveis de 50 dias. Além disso, a média móvel de 200 dias de ações de 0 03 é maior do que sua média móvel de 50 dias 0 02 Registre-se gratuitamente e acesse o relatório de pesquisa mais recente sobre SSC V at. Toronto, Canadá sediada ações EEStor Corp fechou o dia 1 75 superior em 0 58 A ação registrou um volume de negociação de 95.742 ações, que estava acima da média de três meses Volume de 70.945 partes ações EEStor ganharam 13 73 no último mês e 31 82 nos últimos três meses Além disso, o estoque tem rallied 251 52 no ano anterior umas ações da Comp Que, por meio de sua subsidiária, a EEStor, Inc se concentra no fornecimento de armazenamento de energia elétrica e tecnologias de capacitores relacionados no Canadá, estão negociando acima de suas médias móveis de 50 dias e 200 dias. Maior do que sua média móvel de 200 dias de 0 51 Obtenha acesso gratuito ao seu relatório de pesquisa sobre ESU V at. Active Wall Street A AWS produz regularmente patrocinados e não patrocinados relatórios, artigos, blogs do mercado de ações e boletins de investimento populares cobrindo ações listadas em NYSE e NASDAQ e ações de microcapitalização A AWS possui dois departamentos distintos e independentes Um departamento produz conteúdo não patrocinado por analistas geralmente sob a forma de comunicados de imprensa, artigos e relatórios que cobrem ações listadas na NYSE e NASDAQ eo outro produz conteúdo patrocinado na maioria Casos não revisados por um analista registrado, que normalmente consiste em boletins de investimento compensados, artigos e relatórios que cobrem ações listadas e micro-caps Suc H conteúdo patrocinado está fora do escopo de procedimentos detalhados abaixo. AWS não foi compensado, direta ou indiretamente, para a produção ou publicação deste documento. PRESS RELEASE PROCEDURES. O conteúdo não patrocinado contidas neste documento foi preparado por um escritor do autor e é fato verificado E revisado por uma empresa terceirizada de serviços de pesquisa, o Revisor representado por um analista financeiro credenciado para obter mais informações sobre credenciais de analistas, por favor envie um email a Rohit Tuli, um financiador CFA, o Patrocinador, fornece orientação necessária na preparação dos modelos de documento. O Revisor não realizou quaisquer investigações independentes ou auditorias forenses para validar as informações aqui contidas. O Revisor tem, de forma independente, As informações fornecidas pelo Autor de acordo com as Aos procedimentos descritos pela AWS A AWS não tem o direito de vetar ou interferir na aplicação de tais procedimentos pela empresa terceirizada de serviços de pesquisa aos artigos, documentos ou relatórios, conforme o caso. Salvo indicação em contrário, qualquer conteúdo fora deste Documento não tem qualquer associação com o Autor ou o Revisor de qualquer maneira. A WS, o Autor eo Revisor não são responsáveis por qualquer erro que possa ser ocasionado no momento da impressão deste documento ou qualquer erro, erro ou falha. AWS, o Autor eo Revisor negam expressamente qualquer responsabilidade fiduciária ou responsabilidade por quaisquer consequências, financeiras ou de outro modo decorrentes de qualquer dependência colocada nas informações contidas neste documento Além disso, a AWS, o Autor e o Revisor não garantem a exatidão, pontualidade, integridade ou seqüência correta da informação, ou 2 mandado Qualquer resultado da utilização da informação As informações incluídas estão sujeitas a alterações sem aviso prévio. 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