Formula De Ponderacao De Media Movel De Previsao




Fórmula De Ponderação De Média Móvel De PrevisãoWeighted Moving Averages: The Basics Ao longo dos anos, os tecnicos encontraram dois problemas com a media movel simples. O primeiro problema reside no periodo de tempo da media movel (MA). A maioria dos analistas tecnicos acreditam que a acao preco. O preco de abertura ou de fechamento das acoes, nao e suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da acao de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de precos mais recentes usando a media movel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preco de fechamento do decimo dia e multiplicaria esse numero por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez determinado o total, o analista dividiria o numero pela adicao dos multiplicadores. Se voce adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o numero e 55. Esse indicador e conhecido como a media movel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as medias moventes simples fazem tendencias estar para fora.) Muitos tecnicos sao crentes firmes na media movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicacao venha de John J. Murphys Analise Tecnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A media movel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados a media movel simples. Em primeiro lugar, a media exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, e uma media movel ponderada. Mas, embora atribua menor importancia aos dados de precos passados, inclui no seu calculo todos os dados na vida util do instrumento. Alem disso, o usuario e capaz de ajustar a ponderacao para dar maior ou menor peso ao preco dos dias mais recentes, que e adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona ate 100. Por exemplo, o preco dos ultimos dias poderia ser atribuido um peso de 10 (0,10), que e adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto da o ultimo dia 10 da ponderacao total. Isso seria o equivalente a uma media de 20 dias, dando ao preco dos ultimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Media movel suavizada exponencialmente O grafico acima mostra o indice Nasdaq Composite da primeira semana de agosto de 2000 a 1? de junho de 2001. Como voce pode ver claramente, a EMA, que neste caso esta usando os dados de fechamento de precos em um Periodo de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro (marcado por uma seta preta para baixo). Este foi o dia em que o indice quebrou abaixo do nivel de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os tecnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq nao conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendencia de alta de 12 de abril e marcada por uma seta. Aqui o indice fechou em 1.961,46, e os tecnicos comecaram a ver os gestores de fundos institucionais comecando a pegar alguns negocios como Cisco, Microsoft e algumas das questoes relacionadas a energia. A diferenca entre a media movel ea media movel ponderada A media movel de 5 periodos, com base nos precos acima, seria calculada usando-se o seguinte Formula: Com base na equacao acima, o preco medio durante o periodo listado acima foi de 90,66. Usando medias moveis e um metodo eficaz para eliminar flutuacoes de precos fortes. A principal limitacao e que os pontos de dados de dados mais antigos nao sao ponderados de forma diferente dos pontos de dados proximos ao inicio do conjunto de dados. E aqui que as medias moveis ponderadas entram em jogo. As medias ponderadas atribuem uma ponderacao mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que sao mais relevantes do que pontos de dados no passado distante. A soma da ponderacao deve somar 1 (ou 100). No caso da media movel simples, as ponderacoes sao distribuidas igualmente, razao pela qual nao sao mostradas na tabela acima. Preco de Fechamento da Previsao media de AAPLMoving Introducao. Como voce pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsao. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introducao que vale a pena para algumas das questoes de computacao relacionadas com a implementacao de previsoes em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do inicio e comecar a trabalhar com previsoes de media movel. Previsoes medias moveis. Todo mundo esta familiarizado com as previsoes de media movel, independentemente de eles acreditam que sao. Todos os estudantes universitarios faze-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde voce vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que voce tem um 85 em seu primeiro teste. O que voce poderia prever para sua pontuacao do segundo teste O que voce acha que seu professor iria prever para a sua proxima pontuacao de teste O que voce acha que seus amigos podem prever para a sua proxima pontuacao de teste O que voce acha que seus pais podem prever para a sua proxima pontuacao de teste Todo o blabbing voce pode fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor sao muito provaveis ??esperar que voce comece algo na area dos 85 voce apenas comec. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promocao para seus amigos, voce superestimar-se e figura que voce pode estudar menos para o segundo teste e assim voce comeca um 73. Agora o que sao todos os interessados ??e despreocupado vai Antecipar voce vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provavel para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vao compartilhar com voce. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara esta sempre soprando fumaca sobre sua inteligencia. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidarios e dizer: "Bem, ate agora voce conseguiu um 85 e um 73, entao talvez voce deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu nao sei, talvez se voce fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se voce comecou a fazer muito mais estudando voce poderia obter uma pontuacao mais alta. Ambos estas estimativas sao, na verdade, a media movel previsoes. O primeiro e usar apenas sua pontuacao mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso e chamado de media movel usando um periodo de dados. O segundo e tambem uma previsao media movel, mas usando dois periodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente tem tipo de puto voce fora e voce decidir fazer bem no terceiro teste para suas proprias razoes e colocar uma pontuacao mais alta na frente de seus quotalliesquot. Voce toma o teste e sua pontuacao e realmente um 89 Todos, incluindo voce mesmo, esta impressionado. Entao agora voce tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, voce sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsoes sobre como voce vai fazer no ultimo teste. Bem, espero que voce veja o padrao. Agora, espero que voce possa ver o padrao. Qual voce acha que e o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irma distante chamado Whistle While We Work. Voce tem alguns dados de vendas anteriores representados pela secao a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsao media movel de tres periodos. A entrada para a celula C6 deve ser Agora voce pode copiar esta formula de celula para baixo para as outras celulas C7 a C11. Observe como a media se move sobre os dados historicos mais recentes, mas usa exatamente os tres periodos mais recentes disponiveis para cada previsao. Voce tambem deve notar que nos realmente nao precisamos fazer as previsoes para os periodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsao mais recente. Isso e definitivamente diferente do modelo de suavizacao exponencial. Ive incluido o quotpast previsoes, porque vamos usa-los na proxima pagina da web para medir a validade de previsao. Agora eu quero apresentar os resultados analogos para uma previsao media movel de dois periodos. A entrada para a celula C5 deve ser Agora voce pode copiar esta formula de celula para baixo para as outras celulas C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes pecas de dados historicos sao usados ??para cada previsao. Mais uma vez eu inclui as previsoes quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validacao de previsao. Algumas outras coisas que sao de importancia notar. Para uma previsao media movel de m-periodo, apenas os m valores de dados mais recentes sao usados ??para fazer a previsao. Nada mais e necessario. Para uma previsao media movel do periodo m, ao fazer previsoes quotpast, observe que a primeira predicao ocorre no periodo m 1. Ambas as questoes serao muito significativas quando desenvolvemos nosso codigo. Desenvolvendo a funcao de media movel. Agora precisamos desenvolver o codigo para a previsao da media movel que pode ser usado de forma mais flexivel. O codigo segue. Observe que as entradas sao para o numero de periodos que voce deseja usar na previsao ea matriz de valores historicos. Voce pode armazena-lo em qualquer pasta de trabalho que voce deseja. Funcao MovingAverage (Historico, NumberOfPeriods) Como Unico Declarar e inicializar variaveis ??Dim Item Como variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulacao como unico Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variaveis ??Counter 1 Acumulacao 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o numero apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulacao Acumulacao Historico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulacao NumberOfPeriods O codigo sera explicado na classe. Voce deseja posicionar a funcao na planilha para que o resultado da computacao seja exibido onde ele deve gostar do seguinte.