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Mudando a média nas estatísticas. Uma média móvel. Também chamado de média móvel. Significado móvel. Rolling significa. Média temporal deslizante. Ou média de corrida. É um tipo de filtro de resposta de impulso finito usado para analisar um conjunto de pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Dada uma série de números e um tamanho de subconjunto fixo, o primeiro elemento da média móvel é obtido tomando a média do subconjunto fixo inicial da série de números. Em seguida, o subconjunto é modificado, deslocando-se para a frente, isto é, excluindo o primeiro número da série e incluindo o próximo número que segue o subconjunto original da série. Isso cria um novo subconjunto de números, que está em média. Este processo é repetido em toda a série de dados. A linha de traçado que liga todas as médias (fixas) é a média móvel. Uma média móvel é um conjunto de números, cada um dos quais é a média do subconjunto correspondente de um conjunto maior de pontos de referência. Uma média móvel também pode usar pesos desiguais para cada valor de referência no subconjunto para enfatizar valores particulares no subconjunto. Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. O limite entre curto prazo e longo prazo depende da aplicação, e os parâmetros da média móvel serão definidos de acordo. Por exemplo, muitas vezes é usado na análise técnica de dados financeiros, como os preços das ações. Retornos ou volumes de negociação. Também é usado em economia para examinar o produto interno bruto, o emprego ou outras séries temporais macroeconômicas. Matematicamente, uma média móvel é um tipo de convolução e, portanto, pode ser vista como um exemplo de um filtro passa-baixa usado no processamento de sinal. Quando usado com dados não temporizados, uma média móvel filtra componentes de freqüência mais alta sem conexão específica ao tempo, embora normalmente algum tipo de pedido esteja implícito. Visto de forma simplista, pode ser considerado como suavizar os dados. Média móvel simples Edit Em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos pontos de referência anteriores. No entanto, em ciência e engenharia, a média é normalmente tirada de um número igual de dados em ambos os lados de um valor central. Isso garante que as variações na média estão alinhadas com as variações nos dados em vez de serem deslocadas no tempo. Um exemplo de uma média de corrida simples igualmente ponderada para uma amostra de preço de fechamento de nove dias é a média dos preços de fechamento dos dias anteriores. Se esses preços são então, a fórmula é: ao calcular valores sucessivos, um novo valor entra na soma e um valor antigo cai, o que significa que um somatório total a cada vez é desnecessário para este caso simples. O período selecionado depende do tipo de movimento de Interesse, como curto, intermediário ou longo prazo. Em termos financeiros, os níveis médios móveis podem ser interpretados como suporte em um mercado crescente ou resistência em um mercado em queda. Se os dados utilizados não estiverem centrados em torno da média, uma média móvel simples fica atrás do ponto de referência mais recente por metade da largura da amostra. Um SMA também pode ser desproporcionalmente influenciado por pontos de referência antigos ou novos dados entrando. Uma característica do SMA é que, se os dados tiverem uma flutuação periódica, a aplicação de um SMA desse período eliminará essa variação (a média sempre contendo Um ciclo completo). Mas raramente é encontrado um ciclo perfeitamente normal. 1 Para uma série de aplicações, é vantajoso evitar o deslocamento induzido usando apenas dados passados. Portanto, uma média móvel central pode ser calculada, usando dados igualmente espaçados do lado do ponto na série onde a média é calculada. Isso requer o uso de um número ímpar de pontos de referência na janela de amostra. Média móvel cumulativa Edit Em uma média móvel cumulativa. Os dados chegam em um fluxo de dados ordenado e o estatístico gostaria de obter a média de todos os dados até o ponto de referência atual. Por exemplo, um investidor pode querer o preço médio de todas as transações de ações para um estoque específico até a hora atual. À medida que cada nova transação ocorre, o preço médio no momento da transação pode ser calculado para todas as transações até esse ponto usando a média acumulada, tipicamente uma média igualmente ponderada da seqüência de valores i x 1. X i até a hora atual: o método de força bruta para calcular isso seria armazenar todos os dados e calcular a soma e dividir pelo número de pontos de referência sempre que um novo ponto de referência chegasse. No entanto, é possível simplesmente atualizar a média cumulativa como um novo valor xi 1 disponível, usando a fórmula: Assim, a média cumulativa atual para um novo ponto de referência é igual à média cumulativa anterior mais a diferença entre o último ponto de referência e o Média anterior dividida pelo número de pontos recebidos até agora. Quando todos os pontos de referência chegarem (i N), a média acumulada será igual à média final. A derivação da fórmula média cumulativa é direta. Usando e similarmente para i 1. é visto que a solução de esta equação para CA i 1 resulta em: média móvel ponderada Editar Uma média ponderada é qualquer média que tenha fatores de multiplicação para dar pesos diferentes a dados em diferentes posições na janela de amostra. Matematicamente, a média móvel é a convolução dos pontos de referência com uma função de ponderação fixa. Um aplicativo é remover a pixelização de uma imagem gráfica digital. Na análise técnica de dados financeiros, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem a progressão aritmética. 2 Em um WMA de nove dias, o último dia tem peso n. O segundo mais recente n 16087221601, etc., até um. Arquivo: pesos médios móveis ponderados N15.png Ao calcular o WMA em valores sucessivos, a diferença entre os numeradores de WMA M 1 e WMA M é np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Se denotarmos a soma p M 160160160160 p M 8722 n 1 por Total M. Então, o gráfico à direita mostra como os pesos diminuem, do peso mais alto para os pontos de referência mais recentes, até zero. Pode ser comparado com os pesos na média móvel exponencial que se segue. Média móvel exponencial Edit Uma média móvel exponencial (EMA), também conhecida como média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), 3 é um tipo de filtro de resposta de impulso infinito que aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de referência mais antigo diminui exponencialmente, nunca atingindo zero. O gráfico à direita mostra um exemplo da diminuição do peso. O EMA para uma série Y pode ser calculado de forma recursiva: o coeficiente representa o grau de redução da ponderação, um fator de suavização constante entre 0 e 1. Um maior descontos observações mais velhas mais rápido. Alternativamente, pode ser expresso em termos de N períodos de tempo, onde 1601602 (N 1) Erro de script Erro de script 91 citações necessárias 93. Por exemplo, se N 16016019 é equivalente a 1601600.1, a meia-vida dos pesos (o intervalo acima do qual Os pesos diminuíram por um fator de dois) é de aproximadamente N 2.8854 (dentro de 1 se N 160gt1605). Y t é o valor em um período de tempo t. S t é o valor da EMA em qualquer período de tempo t. S 1 é indefinido. S 1 pode ser inicializado de várias maneiras diferentes, mais comumente ajustando S 1 a Y 1. Embora existam outras técnicas, como a definição de S 1 para uma média das primeiras 4 ou 5 observações. A proeminência do efeito de inicialização S1 na média móvel resultante depende de valores menores tornam a escolha de S 1 relativamente mais importante do que valores maiores, uma vez que um maior descontos observações mais velhas mais rápido. Esta formulação é de acordo com Hunter (1986). 4 Por aplicação repetida desta fórmula para diferentes tempos, podemos eventualmente escrever S t como uma soma ponderada dos pontos de referência Y t. Como: Uma abordagem alternativa por Roberts (1959) usa Y t em vez de Y t 87221. 5 Esta fórmula também pode ser expressa nos termos de análise técnica da seguinte forma, mostrando como a EMA avança no último ponto de referência, mas apenas por uma proporção da diferença (cada vez): Esta é uma soma infinita com termos decrescentes. Os N períodos em uma N-dia EMA apenas especificam o fator. N não é um ponto de parada para o cálculo da forma como está em um SMA ou WMA. Para N suficientemente grande. Os primeiros pontos de referência N em uma EMA representam cerca de 86 do peso total no cálculo: 6 A fórmula de energia acima dá um valor inicial para um determinado dia, após o qual a fórmula de dias sucessivos mostrada primeiro pode ser aplicada. A questão de saber até que ponto voltar para um valor inicial depende, no pior caso, dos dados. Grandes valores de preços em dados antigos afetarão o total, mesmo que sua ponderação seja muito pequena. Se os preços tiverem pequenas variações, apenas a ponderação pode ser considerada. O peso omitido parando após termos k está fora do peso total. Por exemplo, para ter 99,9 do peso, defina a relação acima igual a 0,1 e resolva por k. Para este exemplo (99,9 peso). Média móvel modificada Editar Uma média móvel modificada (MMA), a média móvel de execução (RMA) ou a média móvel lisa é definida como: Aplicação para medir o desempenho do computador Editar Algumas métricas de desempenho do computador, e. O comprimento médio da fila do processo, ou a utilização média da CPU, usa uma forma de média móvel exponencial. Aqui é definido como uma função do tempo entre duas leituras. Um exemplo de um coeficiente que dá maior peso à leitura atual e menor peso para as leituras mais antigas é, por exemplo, uma média L de 15 minutos de um comprimento Q da fila do processo. Medido a cada 5 segundos (diferença de tempo é de 5 segundos), é calculado como Outras ponderações Edit Outros sistemas de ponderação são usados ​​ocasionalmente 8211, por exemplo, na negociação de ações, uma ponderação de volume pesará cada período de tempo em proporção ao seu volume de negociação. Uma ponderação adicional, usada pelos atuários, é a Média Mínima de 15 pontos Spencers (uma média móvel central). Os coeficientes de peso simétrico são -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Fora do mundo das finanças, os meios de execução ponderados têm muitas formas e aplicações. Cada função de ponderação ou kernel tem suas próprias características. Na engenharia e na ciência, a frequência e a resposta de fase do filtro são muitas vezes de primordial importância na compreensão das distorções desejadas e indesejadas que um determinado filtro se aplicará aos dados. Um meio não apenas suavizar os dados. Um meio é uma forma de filtro passa-baixa. Os efeitos do filtro particular usado devem ser entendidos para fazer uma escolha apropriada. Neste ponto, a versão francesa deste artigo discute os efeitos espectrales de 3 tipos de meios (cumulativo, exponencial, gaussiano). Mudando a mediana Edit De um ponto de vista estatístico, a média móvel, quando usada para estimar a tendência subjacente em uma série temporal, é suscetível a eventos raros, como choques rápidos ou outras anomalias. Uma estimativa mais robusta da tendência é a mediana móvel simples em relação a n pontos de tempo: onde a mediana é encontrada, por exemplo, classificando os valores dentro dos colchetes e encontrando o valor no meio. Para valores maiores de n. A mediana pode ser eficientemente calculada atualizando um modelo de esquadrão indexável. 12 Estatisticamente, a média móvel é ideal para recuperar a tendência subjacente das séries temporais quando as flutuações sobre a tendência são normalmente distribuídas. No entanto, a distribuição normal não coloca alta probabilidade em desvios muito grandes da tendência, o que explica por que tais desvios terão um efeito desproporcionalmente grande na estimativa da tendência. Pode-se mostrar que se as flutuações são assumidas como sendo distribuídas por Laplace. Então a mediana móvel é estatisticamente otimizada. 13 Para uma dada variância, a distribuição de Laplace coloca maior probabilidade em eventos raros do que o normal, o que explica por que a mediana móvel tolera os choques melhor do que a média móvel. Quando a mediana móvel simples acima é central, o alisamento é idêntico ao filtro médio que tem aplicações, por exemplo, processamento de sinal de imagem. Veja também Editar Este artigo inclui uma lista de referências. Mas suas fontes ainda não são claras porque não tem citações insuficientes. Ajude a melhorar este artigo introduzindo citações mais precisas. 32 (fevereiro de 2010) Média móvel simples - SMA BREAKING DOWN Média móvel simples - SMA Uma média móvel simples é personalizável, pois pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento da segurança para um número de Períodos de tempo e, em seguida, dividindo este total pela quantidade de períodos de tempo, que dá o preço médio da garantia durante o período de tempo. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preços de uma segurança. Se a média móvel simples aponta, isso significa que o preço de segurança está aumentando. Se está apontando, significa que o preço das garantias está diminuindo. Quanto mais tempo for a média móvel, mais suave será a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma importante ferramenta analítica usada para identificar tendências de preços atuais e o potencial de uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples em análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora ligeiramente mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada cobertura de intervalos de tempo diferentes. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo indica um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões comerciais populares que usam médias móveis simples incluem a cruz da morte e uma cruz dourada. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias passa abaixo da média móvel de 200 dias. Isso é considerado um sinal de baixa, que outras perdas estão em estoque. A cruz de ouro ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçada pelos altos volumes de negociação, isso pode sinalizar que ganhos adicionais estão na loja. Taxa média nas estatísticas. Uma média móvel é uma família de técnicas similares usadas para analisar dados de séries temporais. Uma série média móvel pode ser calculada para qualquer série temporal. As médias móveis são usadas para suavizar flutuações de curto prazo, destacando assim tendências ou ciclos de longo prazo. O limite entre curto prazo e longo prazo depende da aplicação, e os parâmetros da média móvel serão definidos de acordo. Matematicamente, cada uma dessas médias móveis é um exemplo de uma convolução. Essas médias também são semelhantes aos filtros de passagem baixa usados ​​no processamento de sinal. Média móvel simples Edit Ao calcular valores sucessivos, um novo valor entra na soma e um valor antigo cai, o que significa que um somatório completo a cada vez é desnecessário. Na análise técnica existem vários valores populares para n. Como 10 dias, 40 dias ou 200 dias. O período selecionado depende do tipo de movimento em que se concentra, como curto, intermediário ou longo prazo. Em qualquer caso, os níveis médios móveis são interpretados como suporte em um mercado crescente ou resistência em um mercado em queda. Em todos os casos, uma média móvel fica atrás da última ação de preço, simplesmente da natureza de suavização. Um SMA pode atrasar-se de forma indesejável e pode ser influenciado demais pelos preços antigos que saem da média. Isto é abordado dando um peso adicional aos preços recentes, como na WMA e EMA abaixo. Uma característica do SMA é que se os dados tiverem uma flutuação periódica, a aplicação de um SMA desse período eliminará essa variação (a média sempre contendo um ciclo completo). Mas um ciclo perfeitamente normal raramente é encontrado em economia ou finanças. 1 Média móvel ponderada Edit Uma média ponderada é qualquer média que tenha fatores de multiplicação para dar pesos diferentes a diferentes pontos de dados. Mas, na análise técnica, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem aritmeticamente. Em um WMA de nove dias, o último dia tem peso n. O segundo mais recente n-1. Etc, até zero. WMA weights n 15 O gráfico à direita mostra como os pesos diminuem, do peso mais alto para os dias mais recentes, até zero. Pode ser comparado com os pesos na média móvel exponencial que se segue. Média móvel exponencial Editar pesos EMA N 15 Uma média móvel exponencial (EMA), às vezes também chamada de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada dia diminui exponencialmente, dando muito mais importância às observações recentes, enquanto ainda não descarta as observações antigas inteiramente. O gráfico à direita mostra um exemplo da diminuição do peso. O grau de diminuição da pesagem é expresso como um fator de alisamento constante, um número entre 0 e 1. pode ser expresso como uma porcentagem, então um fator de suavização de 10 é equivalente a 0,1. Alternativamente, pode ser expresso em termos de N períodos de tempo, onde. Por exemplo, N19 é equivalente a 0,1. A observação em um período de tempo t é designado por Y t. E o valor da EMA em qualquer período de tempo t é designado S t. S 1 é indefinido. S 2 pode ser inicializado de várias maneiras diferentes, mais comumente definindo S 2 a Y 1. Embora existam outras técnicas, como a definição de S 2 para uma média das primeiras 4 ou 5 observações. A proeminência do efeito de inicialização S 2 na média móvel resultante depende de valores menores tornam a escolha de S 2 relativamente mais importante do que valores maiores, uma vez que um maior descontos observações mais velhas mais rápido. A fórmula para calcular o EMA nos períodos de tempo t88052 é 2 Esta formulação é de acordo com Hunter (1986) 3 uma abordagem alternativa por Roberts (1959) usa Y t no lugar de Y t-1 4 Esta fórmula também pode ser expressa em análise técnica Termos a seguir, mostrando como o EMA avança no último preço, mas apenas por uma proporção da diferença (cada vez), 5. Em teoria, isso é uma soma finita. Mas porque 1- é inferior a 1, os termos tornam-se cada vez menores e podem ser ignorados uma vez que são pequenos o suficiente. O denominador aborda 1, e esse valor pode ser usado em vez de somar os poderes, desde que se use termos suficientes para que a parcela omitida seja insignificante. Os N períodos em um N-dia EMA apenas especifica o fator. Não é um ponto de parada para o cálculo na forma como N está em um SMA ou WMA. Os primeiros N dias em uma EMA representam, no entanto, cerca de 86 do peso total no cálculo. A fórmula de energia acima dá um valor inicial para um dia específico, após o qual a fórmula de dias sucessivos mostrada primeiro pode ser aplicada. A questão de saber até que ponto voltar para um valor inicial depende, no pior caso, dos dados. Se houver enormes valores de preço p em dados antigos, eles terão um efeito no total, mesmo que sua ponderação seja muito pequena. Se alguém supõe que os preços não variam muito, então apenas a ponderação pode ser considerada, e determine quanto peso é omitido parando depois dos termos do k. Isto é, o que é, ou seja. Uma fração do peso total. J. Welles Wilder Edit O analista técnico notável J. Welles Wilder usa uma forma diferente para especificar o período de uma EMA. Por 14 dias, ele escreve 6 So 1N em vez de 2 (N1) como descrito acima. O cálculo e as propriedades são iguais, é apenas um cálculo diferente da taxa de suavização. Deve ter cuidado com o que se destina. Uma conversão pode ser feita facilmente, por exemplo, 14 dias de Wilder é equivalente a 27 dias no acima (conversão 2N-1). Outras ponderações Edit Outros sistemas de ponderação são usados ​​ocasionalmente 8211, por exemplo, uma ponderação de volume pesará cada período de tempo em proporção ao seu volume de negociação. Existem sistemas de ponderação projetados usando uma combinação de médias móveis: o indicador DEMA (e o indicador TEMA (Triple Exponential Moving Average) são compósitos exclusivos de uma única média móvel exponencial, uma média móvel exponencial dupla e, neste último caso, uma movimentação exponencial tripla A média que fornece menos atraso do que qualquer um dos três componentes individualmente. Eles foram originalmente introduzidos em janeiro de 1994 por Patrick Mulloy. Como fazer referência e link para resumo ou texto O indicador TRIX usa um EMA triplo em seu cálculo. Isso acaba como apenas um Determinado conjunto de pesos em dados passados, e um conjunto bem diferente de um EMA simples na verdade. Veja também Editar Notas e referências Editar links externos Editar Bloqueador de anúncios interferência detectada Wikia é um site gratuito para usar que ganha dinheiro com a publicidade. 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