Coeficientes Da Média Móvel Ponderada

Indicador Técnico de Média Móvel O Indicador Técnico de Média Móvel mostra o valor médio do preço do instrumento para um determinado período de tempo. Quando se calcula a média móvel, uma média do preço do instrumento para este período de tempo. À medida que o preço muda, sua média móvel aumenta ou diminui. Existem quatro tipos diferentes de médias móveis: Simples (também referido como Aritmética). Exponencial. Alisado e linear ponderado. As médias móveis podem ser calculadas para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume de negociação ou quaisquer outros indicadores. É freqüentemente o caso quando se utilizam médias móveis duplas. A única coisa em que as médias móveis de diferentes tipos divergem consideravelmente umas das outras, é quando os coeficientes de peso, que são atribuídos aos dados mais recentes, são diferentes. No caso em que estamos falando de simples média móvel, todos os preços do período em questão, são iguais em valor. As Médias Mínimas exponenciais e Lineares ponderadas atribuem mais valor aos preços mais recentes. A maneira mais comum de interpretar a média móvel de preços é comparar sua dinâmica com a ação de preço. Quando o preço do instrumento sobe acima de sua média móvel, um sinal de compra aparece, se o preço cai abaixo de sua média móvel, o que temos é um sinal de venda. Este sistema de comércio, que é baseado na média móvel, não é projetado para fornecer entrada no direito de mercado em seu ponto mais baixo, e sua saída direita no pico. Permite agir de acordo com a seguinte tendência: comprar logo após os preços chegarem ao fundo, e vender logo depois que os preços atingiram seu pico. As médias móveis também podem ser aplicadas aos indicadores. É aí que a interpretação das médias móveis dos indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços: se o indicador se eleva acima da média móvel, isso significa que o movimento do indicador ascendente deverá continuar: se o indicador cair abaixo da sua média móvel, Significa que é provável que continue indo para baixo. Aqui estão os tipos de médias móveis no gráfico: Média Móvel Simples (SMA) Média Móvel Exponencial (EMA) com suavização de Média Móvel (SMMA) Linear Média Móvel Ponderada Cálculo (LWMA): Média Móvel Simples (SMA) Simples, em outras palavras, A média móvel aritmética é calculada pela soma dos preços de encerramento do instrumento ao longo de um certo número de períodos únicos (por exemplo, 12 horas). Este valor é então dividido pelo número de tais períodos. Onde: N é o número de períodos de cálculo. Média Móvel Exponencial (EMA) A média móvel suavizada exponencialmente é calculada adicionando a média móvel de uma determinada parcela do preço de fechamento atual ao valor anterior. Com médias móveis exponencialmente suavizadas, os preços mais recentes são de maior valor. P-porcentagem de média móvel exponencial será parecido com: Onde: FECHAR (i) o preço do encerramento do período atual EMA (i-1) Exponencialmente Movendo Média do período anterior encerramento P a percentagem de utilização do valor do preço. Alisou Média Móvel (SMMA) O primeiro valor desta média móvel suavizada é calculada como a média móvel simples (SMA): A segunda e subsequentes médias móveis são calculados de acordo com esta fórmula: Onde: sum1 é a soma total dos preços de fechamento N períodos PREVSUM é a soma suavizada do SMMA1 bar anterior é a média móvel suavizada da primeira barra SMMA (i) é a média móvel suavizada da barra atual (exceto para o primeiro) CLOSE (i) é o preço de fechamento atual N É o período de suavização. Média Móvel Ponderada Linear (LWMA) No caso da média móvel ponderada, os dados mais recentes são mais valiosos que os dados mais antigos. A média móvel ponderada é calculada multiplicando cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um determinado coeficiente de ponderação. Onde: SUM (i, N) é a soma total dos coeficientes de peso. Source Code A fonte MQL4 completa de Médias Móveis está disponível na Base de Códigos: Médias Móveis Aviso: Todos os direitos sobre estes materiais são reservados pela MetaQuotes Software Corp. É proibida a cópia ou reimpressão destes materiais no todo ou em parte. Software Estatístico Nicholas J. Cox, Universidade de Durham, Reino Unido Christopher Baum, Faculdade de Boston egen, ma () e suas limitações Statarsquos comando mais óbvio para calcular médias móveis é a função ma () de egen. Dada uma expressão, cria uma média móvel - period dessa expressão. Por padrão, é tomado como 3. deve ser ímpar. No entanto, como a entrada manual indica, egen, ma () não pode ser combinado com varlist:. E, por esse motivo, não é aplicável aos dados do painel. Em qualquer caso, ele está fora do conjunto de comandos especificamente escrito para séries de tempo ver série de tempo para obter detalhes. Abordagens alternativas Para calcular médias móveis para dados de painel, há pelo menos duas opções. Ambos dependem do conjunto de dados ter sido tsset previamente. Isto vale muito a pena fazer: não só você pode salvar a si mesmo repetidamente especificando variável de painel e variável de tempo, mas Stata se comporta inteligentemente, dado quaisquer lacunas nos dados. 1. Escreva sua própria definição usando generate Usando operadores de séries temporais como L. e F.. Dar a definição da média móvel como o argumento para uma declaração de geração. Se você fizer isso, você não estará, naturalmente, limitado às médias móveis ponderadas (não ponderadas) centradas calculadas por egen, ma (). Por exemplo, as médias móveis ponderadas de três períodos seriam dadas por e alguns pesos podem ser facilmente especificados: Você pode, naturalmente, especificar uma expressão como log (myvar) em vez de um nome de variável como myvar. Uma grande vantagem dessa abordagem é que a Stata faz automaticamente a coisa certa para os dados do painel: os valores iniciais e retardatários são elaborados nos painéis, exatamente como a lógica determina que eles devam ser. A desvantagem mais notável é que a linha de comando pode ficar bastante longa se a média móvel envolver vários termos. Outro exemplo é uma média móvel unilateral baseada apenas em valores anteriores. Isso poderia ser útil para gerar uma expectativa adaptativa do que uma variável será baseada puramente em informações até à data: o que alguém poderia prever para o período atual com base nos últimos quatro valores, usando um esquema de ponderação fixo Especialmente comumente usado com timeseries trimestrais.) 2. Use egen, filter () de SSC Use o filtro de função egen escrito pelo usuário () do pacote egenmore em SSC. No Stata 7 (atualizado após 14 de novembro de 2001), você pode instalar este pacote após o qual a ajuda egenmore aponta para detalhes sobre filter (). Os dois exemplos acima seriam renderizados (nesta comparação, a abordagem de gerar é talvez mais transparente, mas veremos um exemplo do oposto em um momento). Os retornos são um numlist. Sendo os retornos negativos: neste caso, -1/1 se expande para -1 0 1 ou chumbo 1, atraso 0, atraso 1. Os coeficientes, outro número, multiplicam os correspondentes itens atrasados ​​ou principais: neste caso, esses itens são F1.myvar. Myvar e L1.myvar. O efeito da opção de normalização é escalar cada coeficiente pela soma dos coeficientes para que o coeficiente (1 1 1) normalize seja equivalente a coeficientes de 1/3 1/3 1/3 e o coeficiente (1 2 1) normalize seja equivalente A coeficientes de 1/4 1/2 1/4. Você deve especificar não só os atrasos, mas também os coeficientes. Como egen, ma () fornece o caso igualmente ponderado, a razão principal para egen, filter () é suportar o caso desigualmente ponderado, para o qual você deve especificar coeficientes. Poderia também ser dito que obrigando os usuários a especificar coeficientes é uma pequena pressão extra sobre eles para pensar sobre quais coeficientes eles querem. A principal justificativa para pesos iguais é, suponhamos, simplicidade, mas pesos iguais têm propriedades de domínio de frequência ruim, para mencionar apenas uma consideração. O terceiro exemplo acima pode ser qualquer um dos quais é quase tão complicado quanto a abordagem gerar. Há casos em que egen, filter () dá uma formulação mais simples do que gerar. Se você quer um filtro binomial de nove períodos, que os climatologistas acham útil, então parece talvez menos horrível do que, e mais fácil de obter do que, Assim como com a abordagem de geração, egen, filter () funciona corretamente com dados de painel. Na verdade, como dito acima, depende do conjunto de dados ter sido tsset previamente. Uma dica gráfica Depois de calcular suas médias móveis, você provavelmente vai querer olhar para um gráfico. O comando tsgraph escrito pelo usuário é inteligente sobre conjuntos de dados tsset. Instale-o em um STATAT 7 atualizado por ssc inst tsgraph. Que sobre subconjunto com se nenhum dos exemplos acima fazer uso de se restrições. Na verdade egen, ma () não permitirá se a ser especificado. Ocasionalmente as pessoas querem usar se ao calcular médias móveis, mas seu uso é um pouco mais complicado do que é normalmente. O que você esperaria de uma média móvel calculada com if. Vamos identificar duas possibilidades: Fraca interpretação: Eu não quero ver nenhum resultado para as observações excluídas. Interpretação forte: Eu nem quero que você use os valores para as observações excluídas. Aqui está um exemplo concreto. Suponha como uma conseqüência de alguma condição if, as observações 1-42 são incluídas, mas não observações 43 sobre. Mas a média móvel para 42 dependerá, entre outras coisas, do valor para a observação 43 se a média se estender para trás e para a frente e for de comprimento pelo menos 3, e dependerá também de algumas das observações 44 em diante em algumas circunstâncias. Nossa suposição é que a maioria de povos iria para a interpretação fraca, mas se aquele está correto, egen, filter () não suporta se qualquer um. Você sempre pode ignorar o que você donrsquot quer ou mesmo definir valores indesejados para desaparecidos depois, usando substituir. Uma nota sobre resultados faltando nas extremidades da série Como as médias móveis são funções de defasagens e derivações, egen, ma () produz faltando onde os atrasos e as derivações não existem, no início e no final da série. Uma opção nomiss força o cálculo de médias móveis mais curtas e não centralizadas para as caudas. Em contraste, nem gerar nem egen, filter () faz, ou permite, nada de especial para evitar resultados em falta. Se algum dos valores necessários para o cálculo estiver faltando, então esse resultado está faltando. Cabe aos usuários decidir se e o que a cirurgia corretiva é necessária para essas observações, presumivelmente depois de olhar para o conjunto de dados e considerar qualquer ciência subjacente que pode ser levado a bear. Forecast sazonal e tendências por médias exponenciais ponderadas móveis Charles C. Holt Pós-graduação O artigo fornece um desenvolvimento sistemático das expressões de previsão para médias móveis ponderadas exponenciais. Métodos para séries sem tendência, ou tendência aditiva ou multiplicativa são examinados. Da mesma forma, os métodos cobrem séries não-sazonais e sazonais com estruturas de erro aditivo ou multiplicativo. O artigo é uma versão reimpressa do relatório de 1957 para o Escritório de Pesquisa Naval (ONR 52) e está sendo publicado aqui para fornecer maior acessibilidade. Palavras-chave Exponencial suavização Previsão Local sazonal Tendências locais Vitae Biografia: Charles C. HOLT é Professor de Gestão emérito na Escola de Pós-Graduação de Negócios, Universidade do Texas em Austin. Sua pesquisa atual é sobre métodos de decisão quantitativa, sistemas de apoio à decisão e previsão financeira. Anteriormente, ele fez pesquisa e ensino em M. I.T. A Universidade Carnegie Mellon, a London School of Economics, a Universidade de Wisconsin eo Urban Institute. Atua em aplicações de computador desde 1947, e tem feito pesquisas sobre controle automático, simulação de sistemas econômicos, programação de produção, emprego e estoques e dinâmica de inflação e desemprego. () Média ponderada O que é Média Ponderada A média ponderada é uma média calculada atribuindo valores num conjunto de dados mais influência de acordo com algum atributo dos dados. É uma média em que cada quantidade a ser calculada é atribuída a um peso, e essas ponderações determinam a importância relativa de cada quantidade na média. As ponderações são o equivalente a ter muitos itens semelhantes com o mesmo valor envolvido na média. VIDEO Carregar o leitor. BREAKING Down Média ponderada A média ponderada é mais frequentemente calculada em relação à frequência dos valores de um conjunto de dados. Uma média ponderada pode ser calculada de diferentes maneiras, no entanto, se certos valores em um conjunto de dados são mais importantes por razões diferentes da freqüência de ocorrência. Cálculo da média ponderada dos investidores muitas vezes compilar uma posição em um estoque ao longo de vários anos. Os preços das ações mudam diariamente, por isso pode ser difícil manter o controle da base de custo sobre as ações acumuladas ao longo de um período de anos. Se um investidor quiser calcular uma média ponderada do preço da ação que pagou pelas ações, ele deve multiplicar o número de ações adquiridas a cada preço por esse preço, somar esses valores e dividir o valor total pelo número total de ações . Por exemplo, digamos que um investidor adquire 100 ações de uma empresa no ano 1 em 10 e 50 ações da mesma empresa no ano 2 em 40. Para obter a média ponderada do preço pago, o investidor multiplica 100 ações por 10 para Ano 1, 50 ações por 40 para o ano 2 e, em seguida, adiciona os resultados para obter um valor total de 3.000. O investidor divide o valor total pago pelas ações, 3.000 neste caso, pelo número total de ações adquiridas ao longo dos dois anos, 150, para obter o preço médio ponderado pago de 20. Esta média é ponderada em relação ao número de ações Adquiridos a cada preço e não apenas ao preço absoluto. Exemplos de Média Ponderada A média ponderada mostra-se em muitas áreas de financiamento, além do preço de compra de ações, incluindo retornos de carteira, contabilidade de estoque e avaliação. Quando um fundo, que detém vários títulos, é de 10 no ano, que 10 representa uma média ponderada de retornos para o fundo em relação ao valor de cada posição no fundo. Para a contabilidade de inventário, o valor médio ponderado das contas de estoque explica as flutuações nos preços das commodities, por exemplo, enquanto os métodos LIFO ou FIFO dão mais importância ao tempo do que ao valor. Ao avaliar as empresas para discernir se suas ações estão corretamente com preço, os investidores usam o custo médio ponderado do capital (WACC) para descontar os fluxos de caixa de uma empresa. O WACC é ponderado com base no valor de mercado da dívida e do capital próprio em uma estrutura de capital da empresa. Documentação Este exemplo mostra como usar filtros de média móvel e reamostragem para isolar o efeito de componentes periódicos da hora do dia sobre as leituras de temperatura por hora, Remova o ruído de linha indesejado de uma medição de voltagem em malha aberta. O exemplo também mostra como suavizar os níveis de um sinal de relógio enquanto preserva as bordas usando um filtro mediano. O exemplo também mostra como usar um filtro Hampel para remover outliers grandes. Suavização de Motivação é como descobrimos padrões importantes em nossos dados enquanto deixamos de lado coisas que não são importantes (ou seja, ruído). Utilizamos a filtragem para executar esta suavização. O objetivo do alisamento é produzir mudanças lentas no valor de modo que seu mais fácil ver tendências em nossos dados. Às vezes, quando você examinar os dados de entrada, você pode desejar suavizar os dados para ver uma tendência no sinal. No nosso exemplo, temos um conjunto de leituras de temperatura em Celsius tomadas a cada hora no Aeroporto Logan para todo o mês de janeiro de 2011. Note que podemos ver visualmente o efeito que a hora do dia tem sobre as leituras de temperatura. Se você está interessado somente na variação diária da temperatura durante o mês, as flutuações de hora em hora só contribuem o ruído, que pode fazer as variações diárias difíceis de discernir. Para remover o efeito da hora do dia, gostaríamos agora de suavizar nossos dados usando um filtro de média móvel. Um filtro de média móvel Na sua forma mais simples, um filtro de média móvel de comprimento N toma a média de cada N amostras consecutivas da forma de onda. Para aplicar um filtro de média móvel a cada ponto de dados, construímos nossos coeficientes de nosso filtro de modo que cada ponto seja igualmente ponderado e contribua 1/24 para a média total. Isso nos dá a temperatura média ao longo de cada período de 24 horas. Filter Delay Note que a saída filtrada está atrasada em cerca de doze horas. Isto é devido ao fato de que nosso filtro de média móvel tem um atraso. Qualquer filtro simétrico de comprimento N terá um atraso de (N-1) / 2 amostras. Podemos contabilizar esse atraso manualmente. Extraindo Diferenças Médicas Alternativamente, também podemos usar o filtro de média móvel para obter uma melhor estimativa de como a hora do dia afeta a temperatura global. Para fazer isso, primeiro, subtraia os dados suavizados das medições de temperatura por hora. Em seguida, segmente os dados diferenciados em dias e tome a média em todos os 31 dias do mês. Extraindo Peak Envelope Às vezes, também gostaríamos de ter uma estimativa suavemente variável de como os altos e baixos de nosso sinal de temperatura mudam diariamente. Para fazer isso, podemos usar a função envelope para conectar altos e baixos extremos detectados em um subconjunto do período de 24 horas. Neste exemplo, garantimos que haja pelo menos 16 horas entre cada extrema alta e extrema baixa. Podemos também ter uma idéia de como os altos e baixos tendem tomando a média entre os dois extremos. Filtros de média móvel ponderada Outros tipos de filtros de média móvel não pesam igualmente cada amostra. Outro filtro comum segue a expansão binomial de (1 / 2,1 / 2) n Este tipo de filtro aproxima-se de uma curva normal para grandes valores de n. É útil para a filtragem de ruído de alta freqüência para pequenas n. Para encontrar os coeficientes para o filtro binomial, convolve 1/2 1/2 com si mesmo e, em seguida, convida iterativamente a saída com 1/2 1/2 um número prescrito de vezes. Neste exemplo, use cinco iterações totais. Outro filtro um pouco semelhante ao filtro de expansão gaussiano é o filtro de média móvel exponencial. Este tipo de filtro de média móvel ponderada é fácil de construir e não requer um tamanho de janela grande. Você ajusta um filtro de média móvel ponderado exponencialmente por um parâmetro alfa entre zero e um. Um valor maior de alfa terá menos suavização. Amplie as leituras durante um dia. Selecione seu país