6 Meses Promedio Móvil Ponderado

Cuando se calcula una media móvil, la colocación de la media en el periodo de tiempo medio que tiene sentido en el ejemplo anterior se calculó el promedio de los primeros períodos de tiempo 3 y lo colocó junto al periodo 3. Podríamos haber colocado el medio en el medio de la intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado de periodo 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para períodos iguales de tiempo. Entonces, ¿dónde podríamos colocar la primera media móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2.5, 3.5. Para evitar este problema que suavizar los MAs utilizando M 2. Así que suavizar los valores suavizados Si tenemos una media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4. Si ves este mensaje, su navegador o bien ha deshabilitado o no soporta JavaScript. Para usar todas las características de este sistema de ayuda, tales como la búsqueda, el navegador debe tener JavaScript habilitado. Promedios móviles ponderados con promedios móviles simples, cada valor de datos en el quotwindowquot en el que se realiza el cálculo se le da una importancia o peso igual. A menudo es el caso, especialmente en el análisis de los datos de precios financiera, que más cronológicamente datos recientes deben llevar a un mayor peso. En estos casos, media móvil ponderada (o media móvil exponencial - ver el siguiente tema) funcionalidad se prefiere a menudo. Considere la misma tabla de valores de datos de ventas durante doce meses: Para calcular una media móvil ponderada: Calcular el número de intervalos de datos están participando en el Movimiento Cálculo del valor promedio (es decir, el tamaño de la quotwindowquot cálculo). Si se dice que la ventana de cálculo a ser n, entonces el valor de datos más reciente en la ventana se multiplica por n, el siguiente más reciente multiplicado por n-1, el valor antes de que multiplicado por n-2 y así sucesivamente para todos los valores en la ventana. Dividir la suma de todos los valores multiplicado por la suma de los pesos para dar la media móvil ponderada sobre esa ventana. Coloque el valor medio ponderado en movimiento en una nueva columna de acuerdo con el posicionamiento de las medias se arrastran descrito anteriormente. Para ilustrar estos pasos, considere si es necesario un 3 meses media móvil ponderada de las ventas en diciembre (utilizando la tabla de arriba de los valores de venta). El término quot3-monthquot implica que el quotwindowquot cálculo es 3, por lo que el móvil ponderado algoritmo de cálculo de promedios para este caso debería ser: O bien, si un 3 meses Weighted Moving Average fueron evaluados en todo el rango original de los datos, los resultados serían : 3 meses móvil ponderado AverageWeighted Medias Móviles: los fundamentos largo de los años, los técnicos han encontrado dos problemas con la media móvil simple. El primer problema radica en el marco de tiempo de la media móvil (MA). La mayoría de los analistas técnicos creen que la acción del precio. la apertura o el cierre de la bolsa, no es suficiente por lo que depender para predecir correctamente las señales de compra o venta de la acción de cruce Mas. Para resolver este problema, ahora los analistas asignan más peso a los datos de los precios más recientes mediante el uso de la media móvil exponencial suavizada (EMA). (Más información en la exploración del Exponencial Ponderado de media móvil.) Ejemplo Por ejemplo, el uso de un MA de 10 días, un analista tomaría el precio de cierre del día 10 y se multiplica este número por 10, el noveno día a las nueve, el octavo día a las ocho y así sucesivamente hasta el primero de la MA. Una vez se ha determinado el total, el analista entonces sería dividir el número de la adición de los multiplicadores. Si agrega los multiplicadores del ejemplo MA de 10 días, el número es de 55. Este indicador se conoce como el promedio móvil ponderado linealmente. (Para leer relacionados, echa un vistazo a medias móviles simples hacen Tendencias destacan.) Muchos técnicos son firmes creyentes en el Promedio Móvil Suavizado exponencial (EMA). Este indicador ha sido explicado de muchas maneras diferentes que confunde a los estudiantes y los inversores. Tal vez la mejor explicación proviene de J. Murphy Análisis Técnico Juan de los mercados financieros, (publicado por el Instituto de Nueva York de Hacienda, 1999): El exponencialmente suavizada mover las direcciones de ambas medias de los problemas asociados con la media móvil simple. En primer lugar, el promedio suavizado exponencial asigna un mayor peso a los datos más recientes. Por lo tanto, se trata de una media móvil ponderada. Sin embargo, mientras que asigna menos importancia a los datos de precios en el pasado, sí incluye en su cálculo todos los datos de la vida del instrumento. Además, el usuario es capaz de ajustar la ponderación para dar mayor o menor peso a la más reciente precio día, que se añade a un porcentaje de la anterior valor días. La suma de ambos valores porcentuales se suma a 100. Por ejemplo, el último precio de días se podría asignar un peso de 10 (0,10), que se añade a los días anteriores peso de 90 (.90). Esto le da al último día 10 de la ponderación total. Este sería el equivalente a una media de 20 días, dando el último precio día un valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Promedio Móvil Suavizado Exponencial La anterior tabla muestra el índice compuesto Nasdaq desde la primera semana en agosto de 2000 y el 1 de junio de 2001. Como se puede ver claramente, la EMA, que en este caso está utilizando los datos de los precios de cierre a través de una período de nueve días, ha señales de venta definitivos para los días 8 de septiembre (marcado por un negro flecha hacia abajo). Este fue el día en que el índice cayó por debajo del nivel de 4000. La segunda flecha negro muestra otra pierna hacia abajo que los técnicos estaban realmente esperando. El Nasdaq no podía generar suficiente volumen y el interés de los inversores minoristas para romper la marca de 3.000. A continuación, se sumergió de nuevo a tocar fondo en 1.619,58 en Apr. 4. La tendencia alcista de Apr. 12 está marcada por una flecha. Aquí el índice cerró en 1,961.46, y los técnicos comenzó a ver los gestores de fondos institucionales que empiezan a recoger algunas gangas como Cisco, Microsoft y algunos de los temas relacionados con la energía. (Lea nuestros artículos relacionados: Moving Sobres Promedio:. Refinación de una herramienta popular de comercio y movimiento de rebote Normal) Suavizante de datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos inherentes a la recolección de los datos tomados en el tiempo es una cierta forma de la variación aleatoria. Existen métodos para reducir de cancelar el efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica que se utiliza a menudo en la industria es suavizado. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, de temporada y componentes cíclicos. Existen dos grupos distintos de los métodos de suavizado de promediado exponencial Métodos métodos de suavizado promedios tomando es la forma más sencilla para suavizar los datos En primer lugar, investigaremos algunos métodos de promediado, tales como el promedio simple de todos los datos del pasado. Un gerente de un almacén quiere saber la cantidad de un proveedor típico de entrega en 1000 unidades de dólar. Él / ella toma una muestra de 12 proveedores, de forma aleatoria, obteniendo los siguientes resultados: La media computada o la media de los datos 10. El gerente decide utilizar esto como la estimación de los gastos de un proveedor típico. ¿Es esta una estimación de buena o mala cuadrado medio del error es una manera de juzgar lo bueno que es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La verdadera cantidad de error gastado menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores cuadráticos. El MSE es la media de los errores cuadráticos. MSE se traduce, por ejemplo, los resultados son: errores y los errores al cuadrado La estimación 10 Surge la pregunta: ¿se puede utilizar la media para pronosticar los ingresos si se sospecha de una tendencia Una mirada en el siguiente gráfico muestra claramente que no debemos hacer esto. Promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, le comunicamos que el promedio aritmético o media de todas las observaciones anteriores es sólo una estimación útil para la predicción cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilizar diferentes estimaciones que tienen la tendencia en cuenta. El promedio pesa todas las observaciones pasadas por igual. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula mediante la adición de todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular la media es mediante la adición de cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. El multiplicador tercera se llama el peso. En general: Barra de suma frac izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda xn (frac derecha). El (a la izquierda (derecha frac)) son los pesos y, por supuesto, que suman 1.Moving media Pronosticar Introducción. Como se puede adivinar que estamos buscando a algunos de los métodos más primitivos a los pronósticos. Pero esperemos que estos son, al menos, una introducción a la pena algunos de los problemas informáticos relacionados con la aplicación de las previsiones en hojas de cálculo. En este sentido vamos a seguir iniciando al principio y empezar a trabajar con el movimiento promedio de las proyecciones. Mover promedio de las proyecciones. Todo el mundo está familiarizado con el movimiento promedio de las proyecciones con independencia de que ellos creen que son. Todos los estudiantes universitarios que hacen todo el tiempo. Piense en sus resultados de las pruebas en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Vamos a suponer que tienes un 85 en su primera prueba. ¿Qué le predecir a su segunda calificación de la prueba ¿Qué opinas tu maestro predeciría para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus amigos podrían predecir para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus padres podrían predecir para su próxima calificación de la prueba Independientemente de todo el blabbing que podría hacer a sus amigos y los padres, ellos y su profesor es muy probable que esperar a conseguir algo en la zona de los 85 que acaba de recibir. Pues bien, ahora vamos a suponer que a pesar de su auto-promoción a sus amigos, que sobre-estimación de sí mismo y figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y así se obtiene un 73. Ahora lo están todos los interesados ​​y sin preocuparse de ir a anticipa que recibirá en su tercera prueba Hay dos enfoques muy probables para que puedan desarrollar una estimación independientemente de si van a compartirlo con ustedes. Pueden decirse a sí mismos, quotThis tipo está siempre soplando humo sobre su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratan de ser más de apoyo y decir, quotWell, hasta ahora usted ha conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figurar en conseguir alrededor de un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si lo hizo menos fiestas y no estábamos moviendo la comadreja por todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más que estudia usted podría conseguir un mayor score. quot Ambas estimaciones están desplazándose hacia el promedio de las proyecciones. El primero consiste en utilizar solamente su puntuación más reciente para predecir el rendimiento futuro. Esto se llama un pronóstico promedio móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico promedio móvil pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a suponer que todas estas personas que revienta en su gran mente han especie de que cabreado y decide hacer el bien en la tercera prueba para sus propias razones y poner una puntuación más alta frente a su quotalliesquot. Se toma la prueba y su puntuación es en realidad un Todo el mundo 89, incluyendo a sí mismo, está impresionado. Así que ahora usted tiene la prueba final del semestre por delante y como siempre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo hacer interminables en la última prueba. Bueno, esperamos que pueda ver el patrón. Ahora, con suerte se puede ver el patrón. ¿Cuál cree que es el más preciso del silbido mientras trabajamos. Ahora volvemos a nuestra nueva empresa de limpieza iniciado por su media hermana distanciada llamados silbido mientras trabajamos. Usted tiene algunos datos de ventas anteriores representados por la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un periodo de tres moviéndose pronóstico promedio. La entrada de la celda C6 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo los medios deja atrás los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que nosotros no necesitamos realmente para hacer las predicciones para los últimos períodos con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido el predictionsquot quotpast porque vamos a utilizar en la siguiente página Web para medir la validez de predicción. Ahora quiero dar a conocer los resultados análogos para un período de dos mover pronóstico promedio. La entrada de la celda C5 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras células C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se utilizan las dos piezas más recientes de datos históricos para cada predicción. Una vez más he incluido el predictionsquot quotpast con fines ilustrativos y para su posterior uso en la validación de previsión. Algunas otras cosas que son de importancia de aviso. Para un m-periodo en movimiento pronóstico promedio sólo el m valores de los datos más recientes se utilizan para hacer la predicción. es necesario nada más. Para un m-período de pronóstico promedio en movimiento, al hacer predictionsquot quotpast, observe que la primera predicción se produce en el periodo m 1. Ambas cuestiones será muy significativa cuando desarrollamos nuestro código. El desarrollo de la Función móvil media. Ahora tenemos que desarrollar el código para el pronóstico promedio móvil que se puede utilizar de manera más flexible. El código siguiente. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y el conjunto de valores históricos. Se puede almacenar en cualquier libro que desee. Media móvil de función (históricos, NumberOfPeriods) As Single Declarar e inicializar las variables de artículo Dim Dim como variante Contador As Integer Dim Dim Acumulación As Single HistoricalSize como número entero Inicialización de variables de contador 1 0 Acumulación Determinación del tamaño de la matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para el contador 1 Para NumberOfPeriods acumulando el número apropiado de la mayoría de los valores recientes observadas previamente Acumulación acumulación histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods contador) media móvil de acumulación / NumberOfPeriods el código será explicada en clase. Quiere posicionar la función de la hoja de cálculo para que el resultado del cálculo aparece donde debe recibir la siguiente.