Некоторые математические методы, которые применяются в торговле для прогнозирования спроса на товары:

• Простая скользящая средняя (SMA). 1 Для прогноза спроса используется среднее значение предыдущих данных за определённый период времени. 1 Например, при использовании 5-дневной SMA для прогноза спроса на следующий день берётся среднее значение последних 5 дней. 1
• Метод средней взвешенной. 1 Каждое значение данных умножается на соответствующий ему вес, отражающий его важность. 1 Сумма взвешенных значений используется для прогнозирования спроса. 1
• Метод экспоненциального сглаживания (ES). 1 В этом методе больше внимания уделяется последним данным, присваивается им больший вес. 1 При этом используется коэффициент сглаживания, чтобы определить, насколько сильно новые данные влияют на прогноз. 1
• Метод Хольта-Винтерса. 1 Это расширенная версия метода экспоненциального сглаживания. 1 Она включает в себя учёт сезонности и делает метод подходящим для прогнозирования в данных с ярко выраженными тенденциями и циклами. 1
• Метод трендовой экстраполяции. 2 На основе предыдущих данных выявляется тренд, который затем экстраполируется в будущее. 2 Простой пример — использование прошлогоднего уровня продаж для прогноза на текущий год с учётом общего роста рынка. 2
• Модели временных рядов. 2 Анализируют данные по периодам (недели, месяцы, годы) для выявления сезонных колебаний, цикличных и трендовых составляющих. 2 Подходит для прогноза на короткий срок. 2
• Регрессионный анализ. 2 Позволяет установить зависимости между уровнем спроса и различными факторами, например, ценой товара или уровнем дохода потребителей. 2 Этот метод помогает учитывать влияние внешних факторов на спрос. 2

Выбор конкретного метода зависит от доступности данных и специфики рынка. 2