Como posso mudar as médias móveis para a frente e para trás (wvideo) Mudar uma média móvel não é tão louco quanto possa parecer. Primeiramente, os chartists podem querer comparar o preço do day39s atual de encontro ao valor médio movente do dia anterior. Para fazer isso, é preciso mudar a média móvel para a frente um período. Segundo, uma média móvel de 50 dias é a média dos últimos cinquenta dias e alguns cartistas gostam de mostrar esse valor no meio desse período de 50 dias. Isso também é conhecido como uma média móvel centrada. Os cartistas podem mudar (deslocar) uma média móvel para a frente ou para trás, adicionando uma vírgula e um número aos parâmetros. Adicionar uma vírgula e um número a uma média móvel de 50 dias (50,25) seria deslocá-lo para a frente 25 períodos, o que iria colocá-lo no futuro. Uma média móvel pode ser deslocada para trás precedendo o número com um sinal de menos (50, -25). Isso mudaria uma média móvel de volta para 25 períodos, o que iria colocá-lo no meio do período de lookback (50 dias). O gráfico acima mostra uma SMA normal de 50 dias em azul, uma média móvel em vermelho e uma média móvel centralizada em verde. Os usuários SharpCharts também podem mudar indicadores que usam médias móveis. Estes incluem Bandas Bollinger, Canais Keltner, Envelopes SMA e Canais de Preços. O exemplo acima mostra SMA Envelopes deslocados para frente um período (10,1,1). O extra 1 na extremidade é o parâmetro de deslocamento. Isso alinha a barra de preço atual com o valor do indicador de ontem. Isso é útil se você quiser saber quando a ação do preço de hoje é suficiente para quebrar acima ou abaixo do valor do indicador do dia anterior. Médias de Muda e Médias Mínimas Centradas Um par de pontos sobre a sazonalidade em uma série de tempo repetindo, mesmo que pareçam óbvios. Um deles é que o termo 8220season8221 não se refere necessariamente às quatro estações do ano que resultam da inclinação do eixo Earth8217s. Na análise preditiva, 8220season8221 muitas vezes significa exatamente isso, porque muitos dos fenômenos que estudamos variam com a progressão da primavera até o inverno: vendas de engrenagens de inverno ou verão, incidência de certas doenças generalizadas, eventos climáticos causados pela localização do Fluxo de jato e mudanças na temperatura da água no oceano Pacífico oriental, e assim por diante. Da mesma forma, os eventos que ocorrem regularmente podem agir como se fossem estações meteorológicas, embora tenham apenas uma ligação tênue com os solstícios e equinócios. Mudanças de oito horas em hospitais e fábricas muitas vezes se expressam na incidência de ingestões e gastos de energia lá, uma estação é de oito horas de duração e as estações ciclo todos os dias, e não todos os anos. As datas de vencimento dos impostos indicam o início de uma inundação de dólares nos tesouros municipais, estaduais e federais, a estação pode ter um ano de duração (impostos sobre o rendimento das pessoas físicas), seis meses (impostos sobre a propriedade em muitos estados), trimestral ), e assim por diante. É um pouco estranho que tenhamos a palavra 8220season8221 para referir-se geralmente ao período de tempo regularmente recorrente, mas não há um termo geral para o período de tempo durante o qual ocorre uma volta completa das estações. 8220Cycle8221 é possível, mas em analítica e previsão, esse termo geralmente é usado para significar um período de comprimento indeterminado, como um ciclo econômico. Na ausência de um termo melhor, usei o período que acompanha 8222 neste capítulo e nos subseqüentes. Isso não é apenas reflexão terminológica. As maneiras pelas quais identificamos as estações e o período de tempo durante o qual as estações se transformam têm implicações reais, embora muitas vezes menores, sobre como medimos seus efeitos. As seções a seguir discutem como alguns analistas variam a maneira como calculam as médias móveis de acordo com o número de temporadas é ímpar ou par. Usando médias móveis em vez de médias simples Suponha que uma grande cidade está considerando a realocação de sua polícia de trânsito para melhor lidar com a incidência de condução, enquanto deficientes, que a cidade acredita que tem vindo a aumentar. Quatro semanas atrás, nova legislação entrou em vigor, legalizando a posse e uso recreativo de maconha. Desde então, o número diário de detenções de tráfego para DWI parece estar tendendo para cima. A complicação é o fato de que o número de prisões parece aumentar nas sextas-feiras e nos sábados. Para ajudar a planejar as necessidades de mão-de-obra no futuro, você gostaria de prever qualquer tendência subjacente que esteja sendo estabelecida. Você também gosta de tempo a implantação de seus recursos para ter em conta qualquer sazonalidade relacionada com o fim de semana que acontece. A Figura 5.9 tem os dados relevantes com os quais você tem que trabalhar. Figura 5.9 Com este conjunto de dados, cada dia da semana constitui uma estação. Mesmo observando apenas o gráfico na Figura 5.9. Você pode dizer que a tendência do número de prisões diárias é para cima. You8217ll tem que planejar para expandir o número de agentes de trânsito, e espero que os níveis de tendência em breve. Além disso, os dados confirmam a noção de que mais detenções ocorrem rotineiramente às sextas-feiras e aos sábados, portanto, sua alocação de recursos precisa abordar esses picos. Mas você precisa para quantificar a tendência subjacente, para determinar quantos adicionais polícia você tem que trazer. Você também precisa quantificar o tamanho esperado dos picos do fim de semana, para determinar quantos policiais adicionais você precisa assistindo para drivers erráticos naqueles dias. O problema é que, como de ainda você don8217t saber quanto do aumento diário é devido à tendência e quanto é devido ao efeito fim de semana. Você pode começar por detrending a série de tempo. No início deste capítulo, em 8220Simple Seasonal Averages, 8221 você viu um exemplo de como desviar uma série de tempo para isolar os efeitos sazonais usando o método de médias simples. Nesta seção, você verá como fazê-lo usando médias móveis, provavelmente, a abordagem de médias móveis é usada com mais freqüência na análise preditiva do que a abordagem de médias simples. Existem várias razões para a maior popularidade das médias móveis, entre elas, que a abordagem das médias móveis não pede que você colapse seus dados no processo de quantificação de uma tendência. Lembre-se que o exemplo anterior tornou necessário colapsar médias trimestrais para médias anuais, calcular uma tendência anual e, em seguida, distribuir um quarto da tendência anual em cada trimestre no ano. Esse passo era necessário para eliminar a tendência dos efeitos sazonais. Em contraste, a abordagem de médias móveis permite que você detrend a série de tempo sem recorrer a esse tipo de maquinação. A Figura 5.10 mostra como a abordagem de médias móveis funciona no exemplo atual. Figura 5.10 A média móvel no segundo gráfico esclarece a tendência subjacente. A Figura 5.10 adiciona uma coluna de média móvel, e uma coluna para estações específicas. Para o conjunto de dados da Figura 5.9. Ambas as adições exigem alguma discussão. Os picos em prisões que ocorrem nos fins de semana dá-lhe razão para acreditar que você está trabalhando com as estações que repetem uma vez por semana. Portanto, comece por obter a média para o período abrangente, ou seja, as primeiras sete temporadas, de segunda a domingo. A fórmula para a média na célula D5, a primeira média móvel disponível, é a seguinte: Essa fórmula é copiada e colada para baixo através da célula D29, então você tem 25 médias móveis com base em 25 execuções de sete dias consecutivos. Observe que, para mostrar as primeiras e as últimas observações na série de tempo, eu tenho escondido linhas de 10 a 17. Você pode exibi-los, se você quiser, neste livro do capítulo 8217s, disponível no site do publisher8217s. Faça uma seleção múltipla de linhas visíveis 9 e 18, clique com o botão direito do mouse em um de seus cabeçalhos de linha e escolha Unhide no menu de atalho. Quando você oculta linhas de uma planilha de trabalho, como fez na Figura 5.10. Qualquer dados gráficos nas linhas ocultas também está oculto no gráfico. Os rótulos do eixo x identificam apenas os pontos de dados que aparecem no gráfico. Como cada média móvel na Figura 5.10 engloba sete dias, nenhuma média móvel é emparelhada com as três primeiras ou três últimas observações reais. Copiar e colar a fórmula na célula D5 até um dia para a célula D4 é executado fora de observações 8212não há observação registrada na célula C1. Da mesma forma, não há média móvel registrada abaixo da célula D29. Copiar e colar a fórmula em D29 em D30 exigiria uma observação na célula C33, e nenhuma observação está disponível para o dia que a célula representaria. Seria possível, naturalmente, encurtar o comprimento da média móvel para, digamos, cinco em vez de sete. Fazer assim significaria que as fórmulas de média móvel na Figura 5.10 poderiam começar na célula D4 em vez de D5. No entanto, nesse tipo de análise, você quer que a duração da média móvel seja igual ao número de estações: sete dias em uma semana para eventos que se repetem semanalmente implica uma média móvel de comprimento sete e quatro trimestres em um ano para eventos que Recur anualmente implica uma média móvel de comprimento quatro. Em linhas semelhantes, geralmente quantificamos os efeitos sazonais de tal forma que eles totalizam a zero dentro do período abrangente. Como você viu na primeira seção deste capítulo, em médias simples, isso é feito calculando a média de (digamos) os quatro trimestres em um ano, e subtraindo então a média para o ano de cada figura trimestral. Assim fazendo garante que o total dos efeitos sazonais é zero. Por sua vez, that8217s útil porque ele coloca os efeitos sazonais em um efeito footing8212a verão comum de 11 é tão longe da média como um efeito de inverno de 821111. Se você quiser média cinco temporadas em vez de sete para obter a sua média móvel, você8217re melhor Off encontrar um fenômeno que se repete a cada cinco temporadas em vez de cada sete. No entanto, quando você toma a média dos efeitos sazonais mais tarde no processo, essas médias são improváveis de somar a zero. É necessário, nesse ponto, recalibrar ou normalizar. As médias para que sua soma seja zero. Quando isso é feito, as médias sazonais médias expressam o efeito em um período de tempo de pertencer a uma estação particular. Uma vez normalizadas, as médias sazonais são denominadas os índices sazonais que este capítulo já mencionou várias vezes. Compreendendo Sazonais Específicos A Figura 5.10 também mostra o que são chamados de sazonais específicos na coluna E. Eles são o que restou depois de subtrair a média móvel da observação real. Para ter uma noção do que os sais específicos representam, considere a média móvel na célula D5. É a média das observações em C2: C8. Os desvios de cada observação da média móvel (por exemplo, C2 8211 D5) são garantidos para somar a zero 8212 que é uma característica de uma média. Portanto, cada desvio expressa o efeito de estar associado com aquele dia particular naquela semana particular. É um período específico sazonal, então específico porque o desvio se aplica a essa segunda-feira ou terça-feira e assim por diante, e sazonal, porque neste exemplo nós tratamos cada dia como se fosse uma estação no período abrangente de uma semana. Como cada temporada específica mede o efeito de estar nessa estação em relação à média móvel para esse grupo de (aqui) sete temporadas, você pode, em seguida, calcular a média dos períodos sazonais específicos para uma determinada temporada (por exemplo, todas as sextas-feiras no seu Séries temporais) para estimar que o efeito geral, em vez de específico, da estação 8217s. Essa média não é confundida por uma tendência subjacente na série temporal, porque cada estação específica expressa um desvio de sua própria média móvel particular. Alinhando as Médias Móveis Há também a questão de alinhar as médias móveis com o conjunto de dados original. Na Figura 5.10. Alinhei cada média móvel com o ponto médio da gama de observações que inclui. Assim, por exemplo, a fórmula na célula D5 faz a média das observações em C2: C8 e alinhei-a com a quarta observação, o ponto médio da faixa média, colocando-a na linha 5. Esta disposição é denominada média móvel centrada . E muitos analistas preferem alinhar cada média móvel com o ponto médio das observações que médias. Tenha em mente que, neste contexto, 8220midpoint8221 refere-se ao meio de um período de tempo: quinta-feira é o ponto médio de segunda a domingo. Não se refere à mediana dos valores observados, embora, naturalmente, possa funcionar dessa forma na prática. Outra abordagem é a média móvel à direita. Nesse caso, cada média móvel está alinhada com a observação final de que ela média 8212 e, portanto, trilhas por trás de seus argumentos. Este é frequentemente o arranjo preferido se você quiser usar uma média móvel como uma previsão, como é feito com suavização exponencial, porque sua média móvel final ocorre coincidente com a observação disponível final. Centered Moving Averages with Even Numbers of Seasons Nós costumamos adotar um procedimento especial quando o número de estações é mesmo em vez de estranho. Esse é o típico estado de coisas: tendem a haver números pares de estações no período abrangente para épocas típicas, como meses, trimestres e períodos quadrienais (para as eleições). A dificuldade com um número par de estações é que não há ponto médio. Dois não é o ponto médio de um intervalo começando em 1 e terminando em 4, e nenhum é 3 se pode ser dito ter um, seu ponto médio é 2.5. Seis não é o ponto médio de 1 a 12, e nem é 7 seu ponto médio puramente teórico é 6,5. Para agir como se houvesse um ponto médio, você precisará adicionar uma camada de média sobre as médias móveis. Consulte a Figura 5.11. Figura 5.11 O Excel oferece várias maneiras de calcular uma média móvel centrada. A idéia por trás dessa abordagem para obter uma média móvel centrada em um ponto médio existente, quando há um número par de estações, é puxar esse ponto médio para a frente por meia temporada. Você calcula uma média móvel que seria centrada em, digamos, o terceiro ponto no tempo se cinco estações em vez de quatro constituíam uma volta completa do calendário. That8217s feito, tendo duas médias consecutivas móveis e em média deles. Assim, na Figura 5.11. Existe uma média móvel na célula E6 que calcula a média dos valores em D3: D9. Como existem quatro valores sazonais em D3: D9, a média móvel em E6 é pensada como centrada na estação imaginária 2,5, meio ponto aquém da primeira temporada candidata disponível, 3. (As estações 1 e 2 não estão disponíveis como pontos médios para Falta de dados para a média antes da primeira temporada). Note-se, no entanto, que a média móvel na célula E8 média os valores em D5: D11, o segundo através do quinto na série temporal. Essa média é centrada no (imaginário) ponto 3.5, um período completo à frente da média centrada em 2,5. Ao calcular a média das duas médias móveis, então o pensamento vai, você pode puxar o ponto central da primeira média móvel para a frente por meio ponto, de 2,5 para 3. That8217s o que as médias na coluna F da Figura 5.11 fazer. A célula F7 fornece a média das médias móveis em E6 e E8. E a média em F7 é alinhada com o terceiro ponto de dados na série de tempo original, na célula D7, para enfatizar que a média é centrada naquela temporada. Se você expandir a fórmula na célula F7, bem como as médias móveis nas células E6 e E8, você verá que ele se torna uma média ponderada dos cinco primeiros valores na série de tempo, com o primeiro eo quinto valor dado um peso De 1 e o segundo a quarto valores dado um peso de 2. Isso nos leva a uma maneira mais rápida e simples de calcular uma média móvel centrada com um número par de estações. Ainda na Figura 5.11. Os pesos são armazenados na gama H3: H11. Esta fórmula retorna a primeira média móvel centrada, na célula I7: Essa fórmula retorna 13.75. Que é idêntico ao valor calculado pela fórmula de média dupla na célula F7. Fazendo a referência aos pesos absolutos, por meio dos sinais de dólar em H3: H11. Você pode copiar a fórmula e colá-lo para baixo, na medida do necessário para obter o resto das médias móveis centradas. Detrender a série com médias móveis Quando você subtraiu as médias móveis das observações originais para obter os valores sazonais específicos, você removeu a tendência subjacente da série. O que é deixado nos sazonais específicos é normalmente uma série estacionária, horizontal, com dois efeitos que fazem com que os sazonais específicos partam de uma linha absolutamente reta: os efeitos sazonais e erro aleatório nas observações originais. A Figura 5.12 mostra os resultados para este exemplo. Figura 5.12 Os efeitos sazonais específicos para sexta-feira e sábado permanecem claros na série detrended. O gráfico superior na Figura 5.12 mostra as observações diárias originais. Tanto a tendência ascendente geral como os picos sazonais de fim de semana são claros. O gráfico inferior mostra os dados sazonais específicos: o resultado da desvirtuação da série original com um filtro de média móvel, conforme descrito anteriormente em 8220. Compreendendo Sazonais Específicos.8221 Você pode ver que a série detrended é agora virtualmente horizontal (uma linha de tendência linear para os sazonais específicos Tem uma ligeira deriva para baixo), mas os picos sazonais de sexta e sábado ainda estão no lugar. O próximo passo é ir além dos sazonais específicos para os índices sazonais. Consulte a Figura 5.13. Figura 5.13 Os efeitos sazonais específicos são primeiro calculados pela média e depois normalizados para atingir os índices sazonais. Na Figura 5.13. Os sais sazonais específicos na coluna E são rearranjados na forma tabular ilustrada na gama H4: N7. O objetivo é simplesmente tornar mais fácil o cálculo das médias sazonais. Essas médias são mostradas em H11: N11. No entanto, os números em H11: N11 são médias, não desvios de uma média, e, portanto, não podemos esperar que eles somem a zero. Nós ainda precisamos ajustá-los para que eles expressam desvios de um grande meio. Essa grande média aparece na célula N13, e é a média das médias sazonais. Podemos chegar aos índices sazonais subtraindo a grande média em N13 de cada uma das médias sazonais. O resultado está na gama H17: N17. Esses índices sazonais não são mais específicos para uma determinada média móvel, como é o caso das espécies na coluna E. Como elas são baseadas em uma média de cada instância de uma determinada estação, elas expressam o efeito médio de uma determinada estação na Quatro semanas na série de tempo. Além disso, são medidas de uma estação, um dia em que as detenções de trânsito são visíveis à média durante um período de sete dias. Podemos agora usar esses índices sazonais para dessazonalizar a série. Utilizaremos a série dessazonalizada para obter previsões por meio de regressão linear ou método Holt8217s de suavização de séries tendenciosas (discutidas no Capítulo 4). Então nós simplesmente somamos os índices sazonais de volta às previsões para reseasonalize eles. Tudo isso aparece na Figura 5.14. Figura 5.14 Depois de ter os índices sazonais, os toques finais aplicados aqui são os mesmos que no método de médias simples. As etapas ilustradas na Figura 5.14 são em grande parte as mesmas que as das Figuras 5.6 e 5.7. Discutido nas seções a seguir. Desestacionando as Observações Subtraia os índices sazonais das observações originais para dessazonalizar os dados. Você pode fazer isso como mostrado na Figura 5.14. Em que as observações originais e os índices sazonais são organizados como duas listas começando na mesma linha, colunas C e F. Este arranjo torna um pouco mais fácil de estruturar os cálculos. Você também pode fazer a subtração como mostrado na Figura 5.6. No qual as observações trimestrais originais (C12: F16), os índices trimestrais (C8: F8) e os resultados dessazonalizados (C20: F24) são mostrados em formato tabular. Esse arranjo torna um pouco mais fácil se concentrar nos índices sazonais e nos trimestrais dessazonalizados. Previsão das Observações desestacionalizadas Na Figura 5.14. As observações dessazonalizadas estão na coluna H e na Figura 5.7 estão na coluna C. Independentemente de você querer usar uma abordagem de regressão ou uma abordagem de suavização da previsão, é melhor organizar as observações dessazonalizadas em uma lista de uma única coluna. Na Figura 5.14. As previsões estão na coluna J. A seguinte fórmula de matriz é inserida no intervalo J2: J32. Anteriormente neste capítulo, eu indiquei que se você omitir o argumento x-values dos argumentos de função TREND () function8217s, o Excel fornece os valores padrão 1. 2. N. Onde n é o número de valores y. Na fórmula dada, H2: H32 contém 31 valores y. Como o argumento normalmente contendo os valores x está faltando, o Excel fornece os valores padrão 1. 2. 31. Esses são os valores que nós gostaríamos de usar de qualquer maneira, na coluna B, então a fórmula como dado é equivalente a TREND (H2: H32, B2: B32). E isso é a estrutura usada em D5: D24 da Figura 5.7: Fazendo a Previsão de Um Passo Ahead Até agora, você arranjou previsões das séries temporais dessazonalizadas de t 1 a t 31 na Figura 5.14. E de t 1 a t 20 na Figura 5.7. Estas previsões constituem informações úteis para vários fins, incluindo a avaliação da exactidão das previsões através de uma análise RMSE. Mas seu objetivo principal é prever, pelo menos, o próximo, ainda não observado período de tempo. Para conseguir isso, você poderia primeiro prever a função TREND () ou PROJ. LIN () se você estiver usando a regressão, ou a partir da fórmula de suavização exponencial se você usar o método Holt8217s. Depois, você pode adicionar o índice sazonal associado à projeção de regressão ou suavização, para obter uma previsão que inclua tanto a tendência quanto o efeito sazonal. Na Figura 5.14. Você obtém a previsão de regressão na célula J33 com esta fórmula: Nesta fórmula, os valores de y em H2: H32 são os mesmos que nas outras fórmulas de TREND () na coluna J. Assim são os valores de x (padrão) de 1 Até 32. Agora, porém, você fornece um novo valor x como terceiro argumento da função8217, que você diz para TREND () procurar na célula B33. It8217s 32. O próximo valor de t. E Excel retorna o valor 156.3 na célula J33. A função TREND () na célula J33 está dizendo ao Excel, na verdade, 8220Calcule a equação de regressão para os valores em H2: H32 regrediu nos valores t de 1 a 31. Aplicar essa equação de regressão para o novo valor x de 32 e retornar o resultado.8221 Você encontrará a mesma abordagem na célula D25 da Figura 5.7. Onde a fórmula para obter a previsão um passo adiante é esta: Adicionando os índices sazonais Voltar Na etapa final é reseasonalize as previsões, adicionando os índices sazonais para as previsões de tendência, reverter o que você fez quatro passos para trás quando você subtraiu o Índices das observações originais. Isso é feito na coluna F na Figura 5.7 e na coluna K na Figura 5.14. Não esqueça de adicionar o índice sazonal apropriado para a previsão de um passo à frente, com os resultados mostrados na célula F25 na Figura 5.7 e na célula K33 na Figura 5.14. Você pode encontrar gráficos de três representações dos dados de detenção de trânsito na Figura 5.15. A série dessazonalizada, a previsão linear a partir dos dados dessazonalizados, e as previsões reseasonalized. Observe que as previsões incorporam tanto a tendência geral dos dados originais quanto os seus picos de sexta-feira. Figura 5.15 Representação gráfica das previsões. Movação Média A função resultmovingmean (dados, janela, dim, opção) calcula uma média móvel centralizada dos dados da matriz de dados usando um tamanho de janela especificado na janela em dim dimension, usando o algoritmo especificado na opção. Dim e opção são entradas opcionais e padrão para 1. Dim e opção opcional entradas podem ser ignoradas completamente ou podem ser substituídas por a. Por exemplo, movingmean (dados, janela) dará os mesmos resultados que movingmean (data, window, 1,1) ou movingmean (data, window ,, 1). O tamanho ea dimensão da matriz de dados de entrada são limitados apenas pelo tamanho máximo da matriz para a sua plataforma. A janela deve ser um número inteiro e deve ser ímpar. Se a janela é mesmo então é arredondado para baixo para o próximo número impar mais baixo. Função calcula a média móvel incorporando um ponto central e (janela-1) 2 elementos antes e depois na dimensão especificada. Nas bordas da matriz, o número de elementos antes ou depois é reduzido de modo que o tamanho real da janela seja menor que a janela especificada. A função é dividida em duas partes, um algoritmo 1d-2d e um algoritmo 3D. Isto foi feito para optimizar a velocidade da solução, especialmente em matrizes menores (isto é, 1000 x 1). Além disso, vários algoritmos diferentes para o problema 1d-2d e 3d são fornecidos como em certos casos o algoritmo padrão não é o mais rápido. Isto tipicamente acontece quando a matriz é muito larga (isto é 100 x 100000 ou 10 x 1000 x 1000) e a média móvel está a ser calculada na dimensão mais curta. O tamanho onde o algoritmo padrão é mais lento dependerá do computador. MATLAB 7.8 (R2009a) Tags para este arquivo Por favor, faça o login para marcar arquivos. Faça o login para adicionar um comentário ou avaliação. Comentários e Avaliações (8) A função lida com as extremidades, cortando a porção de arrasto ou líder da janela e fazendo a transição para uma média móvel inicial ou descendente em vez de uma centrada. Para ir com o exemplo que você deu no seu comentário se o tamanho da janela é 3, em seguida, em um centro de 1 a média da função de dados a partir de pontos 1 e 2 em um centro de 2 pontos 1, 2 e 3 são médias em um centro de 9 Os pontos 8, 9 e 10 são médios e num centro de 10 (permite assumir que o vector tem 10 entradas) os pontos 9 e 10 são calculados em média. Como é que movemean lidar com as extremidades Começa com um tamanho de janela que abrange apenas ponto 1 em 1, em seguida, 3 pontos no ponto 2, em seguida, aumentando no tamanho da janela até que o tamanho da janela é o especificado na entrada de função Obrigado. Agradável e simples. Obrigado. Bom trabalho Muito útil como disse Stephan Wolf. Apenas o que eu estava procurando. Média móvel centrada que é capaz de trabalhar em um enredo em toda a largura, sem ter que olhar para o tamanho da janela do filtro e mover o início. Great Acelerando o ritmo da engenharia e da ciência MathWorks é o desenvolvedor líder de software de computação matemática para engenheiros e cientistas. Médias de Múltiplos: Quais São Entre os indicadores técnicos mais populares, médias móveis são usados para medir a direção da tendência atual. Cada tipo de média móvel (comumente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinada, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações do preço do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando-se a média aritmética de um dado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços dos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em conta os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um activo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você está se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados à medida que fica disponível. Este método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) move-se para a direita eo último valor de 15 é eliminado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso de 11 para 10. O que as médias móveis parecem uma vez MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha média móvel. Estas linhas de curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e o que parece, bem introduzir um tipo diferente de média móvel e analisar como ele difere da mencionada média móvel simples. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, ele tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial (EMA). Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes, na tentativa de torná-lo mais responsivo (média móvel ponderada, média móvel ponderada e qual é a diferença entre um SMA e um EMA) Novas informações. Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você. No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Fornecemos uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre a EMA ea SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como a SMA ea EMA são calculadas, vamos dar uma olhada em como essas médias são diferentes. Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança. Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo, e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está em declínio. Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que significam os diferentes dias As médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que deseja ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será às mudanças de preços. Quanto mais tempo o intervalo de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com uma série de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia.
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