Weighted moving average vs exponential smoothing

A suavização de dados remove a variação aleatória e mostra tendências e componentes cíclicos Inerente à coleta de dados ao longo do tempo, há alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido à variação aleatória. Uma técnica frequentemente usada na indústria é suavizar. Esta técnica, quando aplicada corretamente, revela mais claramente a tendência subjacente, componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de suavização Métodos de Média Exponencial Suavização de Métodos A obtenção de médias é a maneira mais simples de suavizar dados. Primeiro investigaremos alguns métodos de cálculo de média, como a média simples de todos os dados anteriores. Um gerente de um depósito quer saber quanto um fornecedor típico entrega em unidades de mil dólares. Ele / ela pega uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média calculada ou média dos dados 10. O gerente decide usar isso como a estimativa para o gasto de um fornecedor típico. Esta é uma estimativa boa ou ruim O erro quadrático médio é uma maneira de julgar quão bom é um modelo Vamos calcular o erro quadrático médio. O valor verdadeiro do erro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros ao quadrado. Resultados do MSE, por exemplo Os resultados são: Erro e Erros Quadráticos A estimativa 10 Surge a pergunta: podemos usar a média para prever renda se suspeitarmos de uma tendência Uma olhada no gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pesa todas as observações passadas igualmente Em resumo, afirmamos que A média simples ou média de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use estimativas diferentes que levem em consideração a tendência. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é computada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é somando cada valor dividido pelo número de valores, ou 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 1/3 é chamado de peso. Em geral: bar frac soma esquerda (fratura direita) x1 esquerda (fratura direita) x2,. , esquerda (frac direita) xn. Os (esquerda (direita frac)) são os pesos e, claro, eles somam 1.Simple vs. Médias móveis exponenciais As médias móveis são mais do que o estudo de uma seqüência de números em ordem sucessiva. Os primeiros praticantes da análise de séries temporais estavam mais preocupados com números de séries temporais individuais do que com a interpolação desses dados. Interpolação. na forma de teorias e análises de probabilidade, vieram muito mais tarde, à medida que os padrões foram desenvolvidos e as correlações descobertas. Uma vez compreendidas, várias curvas e linhas com formas foram desenhadas ao longo da série temporal, na tentativa de prever para onde os pontos de dados poderiam ir. Estes são agora considerados métodos básicos atualmente utilizados por traders de análise técnica. A análise de gráficos pode ser rastreada até o Japão do século 18, mas como e quando as médias móveis foram aplicadas pela primeira vez aos preços de mercado permanece um mistério. É geralmente entendido que as médias móveis simples (SMA) foram usadas muito antes das médias móveis exponenciais (EMA), porque as EMAs são construídas na estrutura SMA e o contínuo SMA era mais facilmente compreendido para fins de plotagem e rastreamento. (Você gostaria de um pouco de leitura de fundo Confira médias móveis: o que são eles) Média móvel simples (SMA) Médias móveis simples tornou-se o método preferido para acompanhar os preços de mercado, porque eles são rápidos para calcular e fácil de entender. Os primeiros praticantes de mercado operavam sem o uso das sofisticadas métricas de gráficos em uso hoje, de modo que se baseavam principalmente nos preços de mercado como seus únicos guias. Eles calcularam os preços de mercado manualmente e fizeram um gráfico desses preços para indicar as tendências e a direção do mercado. Este processo foi bastante tedioso, mas mostrou-se bastante lucrativo com a confirmação de mais estudos. Para calcular uma média móvel simples de 10 dias, basta adicionar os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividir por 10. A média móvel de 20 dias é calculada adicionando os preços de fechamento em um período de 20 dias e dividida por 20 e em breve. Esta fórmula não se baseia apenas nos preços de fechamento, mas o produto é um meio de preços - um subconjunto. As médias móveis são chamadas de móveis porque o grupo de preços usado no cálculo se move de acordo com o ponto no gráfico. Isso significa que dias antigos são descartados em favor de novos dias de preço de fechamento, portanto, um novo cálculo é sempre necessário, correspondendo ao período de tempo da média empregada. Assim, uma média de 10 dias é recalculada adicionando o novo dia e soltando o 10º dia, e o nono dia é descartado no segundo dia. (Para saber mais sobre como os gráficos são usados ​​na troca de moedas, confira nosso Passo a passo sobre os gráficos básicos.) Média móvel exponencial (EMA) A média móvel exponencial foi refinada e usada com mais frequência desde a década de 1960, graças a experimentos anteriores com o computador. A nova EMA se concentraria mais nos preços mais recentes do que em uma longa série de pontos de dados, como a média móvel simples necessária. EMA atual ((Preço (atual) - EMA anterior)) Multiplicador X) EMA anterior. O fator mais importante é a constante de alisamento que 2 / (1N) onde N é o número de dias. Uma MME de 10 dias / (101) 18,8 Isso significa que um EMA de 10 períodos pesa o preço mais recente 18,8, um EMA 9,52 de 20 dias e um EMA 3,92 de 50 dias no dia mais recente. O EMA trabalha ponderando a diferença entre o preço dos períodos atuais e o EMA anterior e adicionando o resultado ao EMA anterior. Quanto menor o período, maior o peso aplicado ao preço mais recente. Linhas de montagem Por esses cálculos, os pontos são plotados, revelando uma linha de ajuste. As linhas de montagem acima ou abaixo do preço de mercado significam que todas as médias móveis são indicadores atrasados. e são usados ​​principalmente para acompanhar as tendências. Eles não funcionam bem com mercados de intervalo e períodos de congestionamento porque as linhas de ajuste não indicam uma tendência devido à falta de altas ou baixas mais altas evidentes. Além disso, as linhas de encaixe tendem a permanecer constantes sem indícios de direção. Uma linha de ajuste ascendente abaixo do mercado significa um longo, enquanto uma linha de ajuste de queda acima do mercado significa um curto. (Para um guia completo, leia nosso Tutorial de Média Móvel.) O objetivo de empregar uma média móvel simples é identificar e medir tendências suavizando os dados usando os meios de vários grupos de preços. Uma tendência é localizada e extrapolada em uma previsão. A suposição é que os movimentos anteriores de tendência continuarão. Para a média móvel simples, uma tendência de longo prazo pode ser encontrada e seguida muito mais facilmente do que uma EMA, com razoável suposição de que a linha de ajuste será mais forte do que uma linha EMA devido ao foco mais longo nos preços médios. Um EMA é usado para capturar movimentos de tendência mais curtos, devido ao foco nos preços mais recentes. Por esse método, um EMA supostamente reduz qualquer atraso na média móvel simples, de modo que a linha de montagem irá abranger os preços mais próximos do que uma simples média móvel. O problema com a EMA é o seguinte: sua propensão a quebras de preço, especialmente durante mercados rápidos e períodos de volatilidade. A EMA funciona bem até os preços quebrarem a linha de montagem. Durante os mercados de maior volatilidade, você pode considerar o aumento da duração do termo da média móvel. Pode-se até mudar de um EMA para um SMA, uma vez que o SMA suaviza os dados muito melhor do que um EMA devido ao seu foco em meios de longo prazo. Indicadores de Acompanhamento de Tendência Como indicadores de atraso, as médias móveis servem bem como linhas de suporte e resistência. Se os preços caírem abaixo de uma linha de montagem de 10 dias em uma tendência ascendente, há boas chances de que a tendência de alta esteja diminuindo, ou pelo menos o mercado possa estar se consolidando. Se os preços quebrarem acima de uma média móvel de 10 dias em uma tendência de baixa. a tendência pode estar diminuindo ou se consolidando. Nesses casos, empregue uma média móvel de 10 e 20 dias juntos e espere a linha de 10 dias cruzar acima ou abaixo da linha de 20 dias. Isso determina a próxima direção de curto prazo para os preços. Para períodos de longo prazo, observe as médias móveis de 100 e 200 dias para a direção de longo prazo. Por exemplo, usando as médias móveis de 100 e 200 dias, se a média móvel de 100 dias cruzar abaixo da média de 200 dias, é chamada de cruz da morte. e é muito pessimista pelos preços. Uma média móvel de 100 dias que cruza acima de uma média móvel de 200 dias é chamada de cruz dourada. e é muito otimista para os preços. Não importa se um SMA ou um EMA é usado, porque ambos são indicadores de acompanhamento de tendências. É apenas no curto prazo que a SMA tem ligeiros desvios de sua contraparte, a EMA. Conclusão As médias móveis são a base da análise de gráficos e séries temporais. Médias móveis simples e as médias móveis exponenciais mais complexas ajudam a visualizar a tendência suavizando os movimentos de preços. A análise técnica é por vezes referida como uma arte e não como uma ciência, e ambas levam anos para serem dominadas. (Saiba mais em nosso Tutorial de Análise Técnica.) Uma medida da parte ativa de uma força de trabalho da economia. A taxa de participação refere-se ao número de pessoas que são. Todo o estoque de moeda e outros instrumentos líquidos em uma economia do país a partir de um momento específico. A oferta de dinheiro. 1. Em geral, uma situação de igualdade. A paridade pode ocorrer em muitos contextos diferentes, mas sempre significa duas coisas. Uma classificação de ações negociadas quando um dividendo declarado pertence ao vendedor e não ao comprador. Um estoque será. Uma unidade que é igual a 1/100 de 1 e é usada para denotar a alteração em um instrumento financeiro. O ponto base é comumente. O regulamento do Federal Reserve Board que rege as contas de caixa dos clientes e o montante de crédito que as corretoras mantêm. Market Data Questions Exponencial versus médias móveis simples Hi Tom - Sou assinante seu e queria saber se você tinha um ldquoconversionrdquo gráfico para converter valor de tendência em MAs exponenciais de período. por exemplo, 10 Trend é aproximadamente igual a um EMA de 19 períodos, 1 Trend a 200EMA etc. Agradecemos antecipadamente. A fórmula para converter uma constante de suavização de média móvel exponencial (EMA) em um número de dias é: 2 mdashmdashmdash - N 1, onde N é o número de dias. Assim, uma MME de 19 dias se encaixaria na fórmula da seguinte forma: 2 2 mdashmdashmdashmdashashdashmdash - 0,10 ou 10 19 1 20 Isso decorre da ideia de que a constante de suavização é escolhida para fornecer a mesma idade média dos dados. como seria em uma média móvel simples. Se você tiver uma média móvel simples de 20 períodos, a idade média de cada entrada de dados será 9,5. Pode-se pensar que a idade média deve ser 10, já que é metade de 20, ou 10.5, já que é a média dos números de 1 a 20. Mas na convenção estatística, a idade do dado mais recente é 0. Então encontrar a média de idade dos últimos vinte pontos de dados é feito encontrando a média desta série: Assim, a idade média dos dados em um conjunto de N períodos é: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 Para suavização exponencial, com uma constante de suavização de A , resulta da matemática da teoria da soma que a idade média dos dados é: 1 - A mdashmdashmdashmdash - A Combinando estas duas equações: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash A 2 podemos resolver para um valor de A que iguala um EMA para um comprimento médio móvel simples como: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 Você pode ler uma das peças originais já escritas sobre esse conceito acessando McClellanMTAaward. pdf. Lá, nós extraímos do P. N. Panfleto Haurlanrsquos, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo. Haurlan foi uma das primeiras pessoas a usar médias móveis exponenciais para rastrear os preços das ações nos anos 60, e ainda preferimos sua terminologia original de uma tendência XX, em vez de chamar uma média móvel exponencial por alguns dias. Uma grande razão para isso é que, com uma média móvel simples (SMA), você está apenas olhando para trás um certo número de dias. Qualquer coisa mais antiga que o período de lookback não leva em consideração o cálculo. Mas com um EMA, os dados antigos nunca desaparecem, apenas se torna menos e menos importante para o valor da média móvel. Para entender por que os técnicos se importam com EMAs versus SMAs, uma rápida olhada neste gráfico fornece uma ilustração da diferença. Durante a tendência se move para cima ou para baixo, uma tendência de 10 e uma de SMA de 19 dias estarão em grande parte juntas. É durante períodos em que os preços estão instáveis, ou quando a direção da tendência está mudando, que vemos os dois começarem a se afastar. Nesses casos, a Tendência 10 normalmente irá abraçar a ação do preço mais de perto e, assim, estar em uma posição melhor para sinalizar uma mudança quando o preço cruzar o preço. Para muitas pessoas, essa propriedade torna os EMAs ldquobetterrdquo de SMAs, mas ldquobetterrdquo está nos olhos de quem vê. A razão pela qual os engenheiros usaram EMAs durante anos, especialmente em eletrônica, é que eles são mais fáceis de calcular. Para determinar o valor atual de EMA de hoje, você precisa apenas do valor EMA de ontem, da constante de suavização e do novo preço de fechamento de hoje (ou outro dado). Mas, para calcular um SMA, você precisa saber todos os valores de volta no tempo para todo o período de lookback.