การย้าย ค่าเฉลี่ย ราคา ใน มิลลิเมตร

โดยทั่วไปวัตถุดิบทั้งหมด ROH อะไหล่ ERSA การซื้อขายสินค้า HAWA ฯลฯ ได้รับมอบหมายให้เป็นราคาขายเฉลี่ย MAP เนื่องจากการปฏิบัติทางการบัญชีที่ถูกต้องในการประเมินสินค้าคงคลังของวัสดุดังกล่าววัสดุเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความผันผวนของราคาซื้อตามปกติโดยทั่วไปมักใช้การเคลื่อนย้าย ค่าเฉลี่ยของวัสดุที่ซื้อที่มีความผันผวนของค่าใช้จ่ายน้อยเหมาะสมมากที่สุดเมื่อรายการสามารถหาได้ง่ายผลกระทบต่อส่วนต่างกำไรจะลดลงซึ่งจะช่วยลดความจำเป็นในการวิเคราะห์ความแปรปรวนนอกจากนี้ความพยายามในการบริหารยังต่ำเท่าที่ไม่มีค่าใช้จ่ายในการรักษาค่าใช้จ่ายนั้นสะท้อนถึงความแปรปรวน ซึ่งใกล้เคียงกับต้นทุนที่แท้จริงแล้วสินค้ากึ่งสำเร็จรูป HALB และผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป FERT ได้รับการประเมินด้วยราคามาตรฐานเนื่องจากมุมมองต้นทุนของผลิตภัณฑ์หากเป็นไปตามแผนที่ควบคุมแล้วการประเมินมูลค่าผลิตภัณฑ์กึ่งสำเร็จรูปจะมีความผันผวนเนื่องจากการป้อนข้อมูล ข้อผิดพลาดระหว่างการทำ backflushing ของวัสดุและแรงงานการผลิตไม่มีประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้นหรือ ef ficiencies ต้นทุนที่ต่ำกว่านี่ไม่ใช่การปฏิบัติตามมาตรฐานทางบัญชีและการคิดต้นทุนการผลิตหมายเหตุสำหรับ OSS note 81682 - สำหรับผลิตภัณฑ์กึ่งสำเร็จรูปและผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป SAP ขอแนะนำให้ใช้ราคามาตรฐานสำหรับ FERT และ HALB หากใช้ราคาจริงในการประเมินค่าให้ใช้ประโยชน์จาก ฟังก์ชันของบัญชีแยกประเภทวัสดุที่มีการสร้างราคาจริงเป็นงวดซึ่งสมจริงมากขึ้น SAP คำนวณค่าเฉลี่ยราคาเคลื่อนไหวการรับสินค้าสำหรับใบสั่งซื้อยอดคงเหลือในปริมาณมือปริมาณการรับสินค้ายอดคงเหลือในมือมูลค่าสินค้ามูลค่ารับใหม่เคลื่อนไหวเฉลี่ยราคารวมมูลค่ารวม ปริมาณการรับใบเสร็จรับเงินสำหรับใบสั่งซื้อใบกำกับสินค้าราคามากกว่ามูลค่าใบสั่งซื้อราคาเพิ่มเติมบวกยอดคงเหลือตามมูลค่าของมือแล้วหารด้วยยอดคงเหลือในมือปริมาณราคาใบแจ้งหนี้น้อยกว่าราคาเสนอซื้อราคาต่อวันจะถูกหักออกจากยอดคงเหลือในมือที่มีมูลค่าสูงสุด 0 จำนวนเงินที่เหลือจะกลายเป็นความแปรปรวนของราคาซึ่งจะทำให้ยอดคงเหลือในมือเป็นศูนย์ในขณะที่มียอดคงเหลือในปริมาณมือ หากมูลค่ายอดคงเหลือในมือเพียงพอที่จะหักแล้วมูลค่าที่เหลือจะหารด้วยยอดคงเหลือในปริมาณของมือเมื่อราคาการเบิกจ่ายสินค้าของคุณสูงกว่าราคารับสินค้าของคุณอย่างต่อเนื่องจะส่งผลให้มูลค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวของผลิตภัณฑ์เป็นศูนย์ 0 หมายเหตุ 185961 - การคำนวณการคำนวณราคาเฉลี่ย 88320 - ความแปรปรวนที่มีนัยสำคัญเมื่อสร้างราคาถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ว่าจะเป็นจำนวนที่เป็นลบสำหรับวัสดุบรรจุโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เนื้อหาทั้งหมดในเว็บไซต์นี้เป็นลิขสิทธิ์ความพยายามทุกอย่างเพื่อให้มั่นใจว่าเนื้อหาที่มีเนื้อหาสมบูรณ์ในเว็บไซต์นี้เป็นความเสี่ยงของคุณเองชื่อผลิตภัณฑ์ทั้งหมดเป็นเครื่องหมายการค้าของ บริษัท ที่เกี่ยวข้องเว็บไซต์นี้ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับ SAP AG การคัดลอกโดยไม่ได้รับอนุญาตหรือ มิเรอร์เป็นสิ่งต้องห้ามปานกลาง - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. เป็นตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน 1 สัปดาห์ 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 วันที่ 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28. MA 10 วันจะเฉลี่ยราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรกจุดข้อมูลถัดไป จะลดราคาที่เก่าที่สุดเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงไว้ด้านล่างดังที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs ล่าช้าในการดำเนินการในปัจจุบันเพราะราคาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาอีกต่อไประยะเวลาสำหรับ MA, lag มากดังนั้นแมสซาชูเซต 200 วันจะมีระดับมากขึ้นของความล่าช้ากว่า MA 20 วันเนื่องจากมี pr สำหรับระยะเวลา 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การซื้อขายโดย MAs สั้นสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและ MAs ระยะยาวมีความเหมาะสมกับนักลงทุนระยะยาว และผู้ค้าที่มีการพักเหนือและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ยังมีสัญญาณซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยที่ข้าม MA ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นขณะที่ MA ลดลงบ่งชี้ แนวโน้มในระยะใกล้จะได้รับการยืนยันจากการพังทลายของสัญญาณซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือโมเมนตัมเชิงมุมระยะยาวในระยะยาวได้รับการยืนยันโดยการขึ้นเครื่องหมาย Crossover ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นข้ามด้านล่าง MA. Moving เฉลี่ยระยะยาวสิ่งที่พวกเขาในบรรดาตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มปัจจุบันทุกประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เขียนโดยทั่วไปใน tutori นี้ al เป็น MA เป็นผลลัพธ์ทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงในแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่วันต่อวัน ความผันผวนของราคาที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมดรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเรียกได้ว่า SMA เฉลี่ยที่เรียบง่ายคำนวณโดยการคำนวณค่าเฉลี่ยของชุดค่าที่ระบุตัวอย่างเช่นในการคำนวณพื้นฐาน 10 วัน moving average คุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา 110 จะหารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อไปที่ 10- วันเฉลี่ยหากผู้ประกอบการค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่ต่ำกว่า 11 จะพิจารณาจากข้อมูลที่ผ่านมา 10 จุดตามลำดับ เพื่อให้พ่อค้า แนวคิดเกี่ยวกับมูลค่าทรัพย์สินที่เทียบได้กับ 10 วันที่ผ่านมาบางทีคุณอาจสงสัยว่าเหตุใดผู้ค้าทางเทคนิคจึงเรียกเครื่องมือนี้ว่ามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยเท่านั้นคำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องเป็น ลดลงจากชุดและจุดข้อมูลใหม่ต้องมาแทนที่พวกเขาดังนั้นชุดข้อมูลจะย้ายไปบัญชีสำหรับข้อมูลใหม่ตามที่มีอยู่วิธีการคำนวณนี้ทำให้แน่ใจว่าเฉพาะข้อมูลปัจจุบันจะถูกคิดในรูปที่ 2 ครั้ง ค่าใหม่ของ 5 จะถูกเพิ่มลงในชุดกล่องสีแดงที่แสดงถึง 10 จุดข้อมูลที่ผ่านมาจะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณเนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงของ 15 คุณ จะคาดหวังว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 เท่าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นเมื่อมีการคำนวณค่าของ MA แล้วจะมีการวางแผนลงกราฟและเชื่อมต่อกับ สร้าง เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้ใช้กันทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีที่ใช้จะแตกต่างกันไปมากขึ้นในภายหลังเนื่องจากคุณสามารถเห็นได้ในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใดก็ได้โดย การปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะทำให้เสียสมาธิหรือเกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับพวกเขาเมื่อเวลาผ่านไปเส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยที่ผ่านมา 50 วันในขณะที่เส้นสีน้ำเงิน เป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมาตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไรและเราจะแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันอย่างไรและตรวจสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวมาข้างต้นง่ายๆ เฉลี่ยเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ค้า แต่เหมือนตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์หลายคนยืนยันว่าประโยชน์ของ SMA จะถูก จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลจะมีน้ำหนักเหมือนกัน, นักวิจารณ์อ้างว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้ายในการตอบสนองต่อคำติชมนี้ผู้ค้าเริ่มให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดซึ่งมี เนื่องจากนำไปสู่การประดิษฐ์ประเภทของค่าเฉลี่ยใหม่ ๆ ซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA ค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวชี้วัด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองต่อข้อมูลใหม่เรียนรู้สมการค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดแผนภูมิจะคำนวณ สำหรับคุณอย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่เป็นสมการ EMA เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจ สังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและดำเนินการต่อโดยใช้สูตรข้างต้นจากที่นี้เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างของวิธีการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจมากขึ้นว่า SMA และ EMA คำนวณอย่างไรให้ลองดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เมื่อพิจารณาจากการคำนวณของ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่ามีจุดเน้นมากขึ้นในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเท่ากับ 15 แต่ EMA ตอบสนองได้เร็วขึ้นกับราคาที่เปลี่ยนแปลงแจ้งให้ EMA ทราบว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้หลาย ๆ ผู้ค้ามักชอบใช้ EMA มากกว่า SMA สิ่งที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้ทั้งหมดซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกกรอบเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระเมื่อสร้างค่าเฉลี่ยช่วงเวลาส่วนใหญ่ที่ใช้ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็นช่วงเวลา 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นกับการเปลี่ยนแปลงราคาช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นน้อยลงหรือเรียบขึ้นโดยเฉลี่ย จะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่าค่าใดเหมาะที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณ