Movendo média maior lag

Média Móvel - MA. BREAKING DOWN Média Móvel - MA. Como um exemplo SMA, considere uma segurança com os seguintes preços de fechamento durante 15 dias. Week 1 5 dias 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dias 26, 28 , 26, 29, 27.Week 3 5 dias 28, 30, 27, 29, 28.A MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados O próximo ponto de dados iria cair o mais cedo Preço, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante como mostrado abaixo. Como observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior o período de tempo para o MA, maior o atraso Assim Um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias, porque contém preços para os últimos 200 dias A duração do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MA mais curtos utilizados para curto prazo de negociação E MA a mais longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel Ou quando duas médias se cruzam. Uma MA em ascensão indica que a segurança está em uma tendência de alta, enquanto uma MA declinante indica que ela está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o momento ascendente é Confirmado com um crossover de alta que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo impulso para baixo é confirmado com um crossover de baixa, o que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo. Na prática a média móvel Fornecerá uma boa estimativa da média das séries temporais se a média for constante ou mudando lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Efeitos da variabilidade. A finalidade de fornecer um menor m é permitir que a previsão para responder a uma mudança no processo subjacente Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na mea subjacente N da série temporal A figura mostra as séries temporais utilizadas para ilustração juntamente com a demanda média a partir da qual a série foi gerada A média começa como uma constante em 10 A partir do tempo 21, ela aumenta em uma unidade em cada período até atingir a Valor de 20 no tempo 30 Então torna-se constante novamente Os dados são simulados adicionando à média um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3 Os resultados da simulação são arredondados para o número inteiro mais próximo. A tabela mostra As observações simuladas usadas para o exemplo Quando usamos a tabela, devemos lembrar que a qualquer momento, apenas os dados passados ​​são conhecidos. As estimativas do parâmetro de modelo,, para três valores diferentes de m são mostrados juntamente com a média de A série de tempo na figura abaixo A figura mostra a média móvel estimativa da média em cada momento e não a previsão As previsões iria deslocar a média móvel curvas para a direita por periods. One conclusão é immediat A média móvel está aquém da tendência linear, com o atraso aumentando com m. A defasagem é a distância entre o modelo e a estimativa na dimensão temporal. Por causa do desfasamento, a média móvel subestima as observações Como a média está aumentando O viés do estimador é a diferença em um tempo específico no valor médio do modelo eo valor médio predito pela média móvel O viés quando a média está aumentando é negativo Para uma média decrescente, o viés é Positivo O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m Quanto maior o valor de m maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série continuamente crescente com tendência a os valores de atraso e de viés do estimador do Média é dada nas equações abaixo. As curvas de exemplo não correspondem a essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, antes começa como uma constante, muda para uma tendência e depois se torna Es constante novamente Também as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A média móvel de previsão de períodos no futuro é representada deslocando as curvas para a direita O atraso e o viés aumentam proporcionalmente As equações abaixo indicam o atraso e o viés dos períodos de previsão em O futuro quando comparado com os parâmetros do modelo Novamente, essas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com este resultado O estimador da média móvel é baseado na suposição de uma média constante, eo exemplo tem um Tendência linear na média durante uma porção do período do estudo Desde que as séries de tempo real raramente obedecerão exatamente às suposições de todo o modelo, nós devemos ser preparados para tais resultados. Podemos também concluir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior Efeito para m menor A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 que a média móvel de 20 Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito de A variabilidade devido ao ruído e para diminuir m para fazer a previsão mais responsiva às mudanças na média. O erro é a diferença entre os dados reais eo valor previsto Se a série de tempo é verdadeiramente um valor constante o valor esperado do erro é Zero ea variância do erro é composta de um termo que é uma função de e um segundo termo que é a variância do ruído. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, assumindo que os dados vêm A partir de uma população com uma média constante Este termo é minimizado, tornando m tão grande quanto possível Um grande m torna a previsão não responde a uma mudança nas séries temporais subjacentes Para fazer a previsão responsiva às mudanças, queremos m tão pequeno quanto possível 1, Mas isso aumenta a variância de erro A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel. O suplemento de Previsão implementa as fórmulas de média móvel O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo complemento para Os dados da amostra na coluna B As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0 Comparadas com a tabela acima, os índices de período são deslocados por -10. As primeiras dez observações fornecem os valores iniciais para a estimativa e são usados ​​para calcular a média móvel Para o período 0 A coluna 10 de MA 10 mostra as médias móveis calculadas O parâmetro de média móvel m está na célula C3 A coluna Fore 1 D mostra uma previsão para um período no futuro O intervalo de previsão está na célula D3 Quando o intervalo de previsão é alterado para Um número maior os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err 1 E mostra a diferença entre a observação e a previsão Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6 O valor previsto feito a partir da média móvel no tempo 0 é 11 1 O erro é então -5 1 O desvio padrão e o Desvio Médio Médico MAD são calculados nas células E6 e E7 respectivamente. Média Móvel Simples - SMA. BREAKING DOWN Média Móvel Simples - SMA. A média móvel simples é personalizada Podendo ser calculado para um número de períodos de tempo diferente, simplesmente acrescentando o preço de fecho da garantia durante um certo número de períodos de tempo e depois dividindo este total pelo número de períodos, o que dá o preço médio do título Durante o período de tempo Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e torna mais fácil ver a tendência de preço de um título Se a média móvel simples aponta para cima, isso significa que o preço da segurança está aumentando Se ele está apontando para baixo significa que a O preço de segurança está diminuindo Quanto mais longo for o tempo para a média móvel, mais suave a média móvel simples Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Análtica Significance. Moving médias são uma ferramenta analítica importante Usada para identificar tendências atuais de preços e o potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-la para identificar rapidamente se uma A segurança está em uma tendência de alta ou baixa Uma outra ferramenta analítica popular, embora um pouco mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada um cobrindo diferentes prazos Se uma média móvel simples de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, É esperado Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo significa um movimento descendente na tendência. Popular padrões de negociação. Dois padrões de negociação popular que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro Uma cruz de morte Ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias Isto é considerado um sinal de baixa, que perdas adicionais estão na loja A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel a longo prazo Reforçada Por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar ganhos adicionais estão na loja.