Datos de mercado Preguntas Exponencial Versus Promedios Móviles Simples Hola Tom - Soy un suscriptor tuyo y me preguntaba si tenías un gráfico ldquoconversionrdquo para convertir el valor de tendencia en MAs exponenciales de período. Por ejemplo, 10 Trend es aproximadamente igual a un EMA de 19 periodos, 1 Tendencia a 200EMA etc. Gracias por adelantado. La fórmula para convertir una constante de suavización del promedio móvil exponencial (EMA) a un número de días es: 2 mdashmdashmdash-N1 donde N es el número de días. Por lo tanto, un EMA de 19 días encajaría en la fórmula de la siguiente manera: 2 2 mdashmdashmdashmdash-mdashmdashmdash - 0.10 o 10 19 1 20 Esto se deriva de la idea de que la constante de suavizado se elige para dar la misma edad media de los datos Como se haría en una media móvil simple. Si tuviera un promedio móvil simple de 20 periodos, entonces la edad promedio de cada entrada de datos es de 9.5. Uno podría pensar que la edad promedio debe ser 10, ya que es la mitad de 20, o 10.5, ya que es el promedio de los números de 1 a 20. Pero en la convención estadística, la edad de la pieza más reciente de los datos es 0. Así que Encontrar la edad promedio de los últimos veinte puntos de datos se hace encontrando el promedio de esta serie: Así que la edad promedio de los datos en un conjunto de N períodos es: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 Para el suavizado exponencial, con una constante de suavizado de A , Resulta de la matemática de la teoría de la suma que la edad media de los datos es: 1 - A mdashmdashmdashmdash - A Combinando estas dos ecuaciones: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash A 2 podemos resolver para un valor de A que iguala un EMA a una longitud media móvil simple como: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Puede leer una de las piezas originales escritas sobre este concepto en McClellanMTAaward. pdf. Allí, extracto de P. N. Haurlanrsquos folleto, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan fue una de las primeras personas en utilizar promedios móviles exponenciales para rastrear los precios de las acciones en la década de 1960, y aún preferimos su terminología original de una Tendencia XX, en lugar de llamar un promedio móvil exponencial por un número de días. Una razón importante para esto es que con un promedio móvil simple (SMA), sólo está mirando hacia atrás un cierto número de días. Cualquier cosa más antigua que ese período de reflexión no factor en el cálculo. Pero con un EMA, los datos antiguos nunca desaparece sólo se hace cada vez menos importante para el valor de la media móvil. Para entender por qué los técnicos se preocupan por los EMAs en comparación con los SMA, un rápido vistazo a este gráfico proporciona algunos ejemplos de la diferencia. Durante las tendencias se mueve hacia arriba o hacia abajo, una Tendencia 10 y una SMA de 19 días en gran parte en conjunto. Es durante los períodos en que los precios son agitados, o cuando la dirección de la tendencia está cambiando, que vemos que los dos comienzan a separarse. En estos casos, la Tendencia suele abrazar más estrechamente la acción de los precios y así estar en mejor posición para señalar un cambio cuando el precio lo cruza. Para muchas personas, esta propiedad hace EMAs ldquobetterrdquo que SMAs, pero ldquobetterrdquo está en el ojo del espectador. La razón por la que los ingenieros han utilizado EMAs durante años, especialmente en electrónica, es que son más fáciles de calcular. Para determinar todayrsquos nuevo valor de EMA, sólo necesita el valor de EMA de yesterdayrsquos, la constante de suavizado y el nuevo precio de cierre de todayrsquos (u otro dato). Pero para calcular un SMA, tienes que conocer todos los valores en el tiempo para todo el período de lookback. Desplazamiento por Técnicas de Suavizado Este sitio es una parte de los objetos de aprendizaje de JavaScript E-Labs para la toma de decisiones. Otros JavaScript de esta serie se clasifican en diferentes áreas de aplicaciones en la sección MENÚ de esta página. Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones que se ordenan en el tiempo. Inherente en la recolección de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Las técnicas ampliamente utilizadas son el alisado. Estas técnicas, cuando se aplican correctamente, revelan con mayor claridad las tendencias subyacentes. Introduzca la serie de tiempo en orden de fila en secuencia, comenzando desde la esquina superior izquierda y los parámetros, luego haga clic en el botón Calcular para obtener una previsión de un período de tiempo. Las cajas en blanco no se incluyen en los cálculos, pero los ceros son. Al introducir los datos para pasar de celda a celda en la matriz de datos, utilice la tecla Tab no la flecha o las teclas de entrada. Características de las series temporales, que podrían revelarse al examinar su gráfico. Con los valores pronosticados, y el comportamiento de los residuos, modelado de previsión de condiciones. Promedios móviles: Las medias móviles se encuentran entre las técnicas más populares para el preprocesamiento de series de tiempo. Se utilizan para filtrar el ruido blanco aleatorio de los datos, para hacer la serie temporal más suave o incluso para enfatizar ciertos componentes informativos contenidos en la serie de tiempo. Suavizado exponencial: Este es un esquema muy popular para producir una serie temporal suavizada. Mientras que en Promedios móviles las observaciones anteriores se ponderan igualmente, el suavizado exponencial asigna pesos exponencialmente decrecientes a medida que la observación se hace mayor. En otras palabras, las observaciones recientes reciben un peso relativamente mayor en la predicción que las observaciones más antiguas. Double Exponential Smoothing es mejor para manejar las tendencias. Triple Exponential Smoothing es mejor en el manejo de las tendencias de la parábola. Un promedio móvil ponderado exponencialmente con una constante de suavizado a. Corresponde aproximadamente a una media móvil simple de longitud (es decir, periodo) n, donde a y n están relacionados por: a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a. Así, por ejemplo, una media móvil exponencialmente ponderada con una constante de suavizado igual a 0,1 correspondería aproximadamente a un promedio móvil de 19 días. Y una media móvil simple de 40 días correspondería aproximadamente a una media móvil ponderada exponencialmente con una constante de suavizado igual a 0,04878. Holt Lineal Exponencial Suavizado: Suponga que la serie temporal no es estacional pero sí muestra la tendencia. El método Holts estima tanto el nivel actual como la tendencia actual. Observe que la media móvil simple es un caso especial del suavizado exponencial estableciendo el periodo de la media móvil en la parte entera de (2-Alpha) / Alpha. Para la mayoría de los datos empresariales, un parámetro Alpha menor de 0,40 suele ser efectivo. Sin embargo, se puede realizar una búsqueda de cuadrícula del espacio de parámetros, con 0,1 a 0,9, con incrementos de 0,1. Entonces el mejor alfa tiene el menor error absoluto medio (error MA). Cómo comparar varios métodos de suavizado: Aunque existen indicadores numéricos para evaluar la exactitud de la técnica de pronóstico, el enfoque más amplio consiste en utilizar la comparación visual de varios pronósticos para evaluar su exactitud y elegir entre los diversos métodos de pronóstico. En este enfoque, se debe trazar (utilizando, por ejemplo, Excel) en el mismo gráfico los valores originales de una variable de serie temporal y los valores predichos de varios métodos de pronóstico diferentes, facilitando así una comparación visual. Es posible que desee utilizar las previsiones pasadas mediante técnicas de suavizado JavaScript para obtener los valores de pronóstico anteriores basados en técnicas de suavizado que utilizan sólo un parámetro. Holt y Winters usan dos y tres parámetros, respectivamente, por lo que no es una tarea fácil seleccionar los valores óptimos, o incluso casi óptimos, por ensayo y errores para los parámetros. El único suavizado exponencial enfatiza la perspectiva de corto alcance que fija el nivel a la última observación y se basa en la condición de que no hay tendencia. La regresión lineal, que se ajusta a una línea de mínimos cuadrados a los datos históricos (o datos históricos transformados), representa el largo alcance, que está condicionado por la tendencia básica. El alineamiento exponencial lineal de Holts captura la información sobre la tendencia reciente. Los parámetros en el modelo de Holts son los niveles-parámetro que deben ser disminuidos cuando la cantidad de variación de los datos es grande, y tendencias-parámetro debe ser aumentado si la dirección de la tendencia reciente es apoyada por la causal algunos factores. Pronóstico a Corto Plazo: Observe que cada JavaScript en esta página proporciona un pronóstico de un paso adelante. Obtener un pronóstico de dos pasos adelante. Simplemente agregue el valor pronosticado al final de los datos de la serie temporal y luego haga clic en el mismo botón Calcular. Puede repetir este proceso por unas pocas veces con el fin de obtener los pronósticos a corto plazo necesarios. Análisis Técnico Promedios Promedios móviles se utilizan para suavizar las oscilaciones a corto plazo para obtener una mejor indicación de la tendencia de los precios. Los promedios son indicadores que siguen las tendencias. Una media móvil de precios diarios es el precio medio de una acción durante un período determinado, que se muestra día a día. Para calcular el promedio, usted tiene que elegir un período de tiempo. La elección de un período de tiempo es siempre una reflexión sobre, más o menos lag en relación con el precio en comparación con un mayor o menor suavizado de los datos de precios. Los promedios de los precios se utilizan como indicadores de tendencia tras los indicadores y, principalmente, como referencia para el soporte de precios y la resistencia. En general, los promedios están presentes en todo tipo de fórmulas para suavizar los datos. Oferta especial: quotCaptura de ganancias con análisis técnico Media simple de movimiento Una media móvil simple se calcula sumando todos los precios dentro del período de tiempo elegido, dividido por ese período de tiempo. De esta manera, cada valor de datos tiene el mismo peso en el resultado promedio. Figura 4.35: Promedio móvil simple, exponencial y ponderado. La curva gruesa y negra en el gráfico de la figura 4.35 es una media móvil simple de 20 días. Promedio móvil exponencial Un promedio móvil exponencial da más peso, en porcentaje, a los precios individuales en un rango, basado en la siguiente fórmula: EMA (EMA anterior) (anterior EMA (1 EMD de ndash)) La mayoría de los inversionistas no se sienten cómodos con un Expresión relacionada con el porcentaje en el promedio móvil exponencial, más bien, se sienten mejor utilizando un período de tiempo. Si desea saber el porcentaje en el que trabajar con un período, la siguiente fórmula le da la conversión: Un período de tiempo de tres días corresponde a un porcentaje exponencial de: La curva fina y negra en la figura 4.35 es un movimiento exponencial de 20 días promedio. Promedio móvil ponderado Un promedio móvil ponderado pone más peso en datos recientes y menos peso en datos antiguos. Una media móvil ponderada se calcula multiplicando cada dato con un factor del día ldquo1rdquo hasta el día ldquonrdquo para los datos más antiguos a los más recientes, el resultado se divide por el total de todos los factores multiplicadores. En una media móvil ponderada de 10 días, hay 10 veces más peso para el precio hoy en proporción al precio hace 10 días. Del mismo modo, el precio de ayer recibe nueve veces más peso, y así sucesivamente. La curva fina y negra en la figura 4.35 es una media móvil ponderada de 20 días. Simple, Exponencial o Ponderado Si comparamos estos tres promedios básicos, vemos que el promedio simple tiene el más suavizado, pero generalmente también el mayor retraso después de las reversiones de precios. El promedio exponencial se encuentra más cerca del precio y también reaccionará más rápido a las oscilaciones de precios. Pero las correcciones de un período más corto también son visibles en este promedio debido a un efecto menos suavizante. Finalmente, el promedio ponderado sigue de cerca el movimiento de precios. Determinar cuál de estos promedios utilizar depende de su objetivo. Si desea un indicador de tendencia con mejor suavizado y poca reacción para movimientos cortos, el promedio simple es mejor. Si desea un suavizado donde todavía puede ver los cambios de período corto, entonces el promedio móvil exponencial o ponderado es la mejor opción.
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