Simple moving average approach

Média Móvel Simples - SMA A média móvel simples é customizável, uma vez que 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 pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título durante o período de tempo. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preços de um título. Se a média móvel simples aponta para cima, isso significa que o preço dos títulos está aumentando. Se ele está apontando para baixo significa que o preço de segurança está diminuindo. Quanto mais tempo 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. Significado analítico As médias móveis são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar as tendências atuais de preços eo potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples na 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, cobrindo cada uma delas diferentes intervalos de tempo. 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 sinaliza um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões de negociação populares 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 de longo prazo. A diferença entre a média móvel ea média móvel ponderada de uma média móvel de 5 períodos, baseada nos preços acima, seria calculada usando a seguinte fórmula: Com base na equação Acima, o preço médio durante o período acima mencionado foi de 90,66. Usando médias móveis é um método eficaz para eliminar flutuações de preços fortes. A principal limitação é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente dos pontos de dados próximos ao início do conjunto de dados. É aqui que as médias móveis ponderadas entram em jogo. As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que são mais relevantes do que pontos de dados no passado distante. A soma da ponderação deve somar 1 (ou 100). No caso da média móvel simples, as ponderações são distribuídas igualmente, razão pela qual não são mostradas na tabela acima. Preço de Fechamento de AAPLLets dizer que eu tenho uma amostra de dados (aqui é apenas 10 números, em real eu tenho cerca de 10000 resultados de medição). Então, eu quero verificar se os dados estão estacionários ou não usando Simple Average Method. Por exemplo, meu conjunto de dados de tamanho N 10: I calculou médias (janela 3): com esta fórmula: e colocá-los na tabela SAM acima. Então, calculou as diferenças entre minhas médias, SAMi1 SAMi. E eu tenho uma tabela de diferenças: 1 1 1 1 1 1 1 da qual vejo que a diferença entre médias (médias) é constante (é sempre 1). Posso assumir que com este simples teste meus dados X é parado perguntou 16 de dezembro às 18:01 Se suas primeiras diferenças são constantes, então seus dados não são estacionários, como a média é increaing ao longo do tempo. Suas primeiras diferenças são de fato estacionárias com média 1 de variância 0. Com dados de séries temporais, uma das perguntas mais críticas é como tornar os dados estacionários (pode-se argumentar que este é o ponto inteiro da análise de séries temporais). Na prática, isso inclui identificar tendência, ciclicidade sazonal, deriva estocástica e autocorrelação. Isso exigirá mais do que a média móvel pode fornecer por conta própria. No entanto, você provavelmente pode usar a média móvel lucrativamente se você quiser obter uma confirmação áspera que não há tendência ou periodicidade. Neste caso, você está usando a média móvel como um dispositivo de suavização. Você pode simplesmente regredir seus dados vs tempo e ver se a melhor linha de ajuste tem uma grande inclinação, se não, então você não tem uma forte tendência linear. Além disso, se você não notar aumentos em spead sobre a linha ou qualquer periodcity (valores de ocilação ou aglomerados apertados de dados seguidos por nuvens dispersas de dados), então você confirmou que a primeira tendência de ordem ea periodicidade não estão presentes em grande medida. Você vai precisar de ferramentas mais sofisticadas para obter mais quantitativa. Trata-se essencialmente de uma análise de séries temporais, que é um campo completo de estatística. Uma grande parte desse campo é dedicado a estabelecer e testar a estacionaridade, portanto, não posso fazer justiça neste curto espaço suficiente para dizer que a questão do yoru tem sido fortemente estudos por pesquisadores em análise de séries temporais. Veja isto para algum fundo básico. Respondeu Dec 16 13 at 18:41 Obrigado pela resposta. Eu acho que entendi errado Eu não vou dar uma olhada nas diferenças, mas apenas nos meios calculados eles não são constantes, como você observou, theryre aumentando assim meus dados não está parado, certo Não tem nada a ver com as diferenças ndash nullpointer Dec 16 13 em 18:45 nullpointer correto ndash user31668 Dec 16 13 em 18:46 Apenas uma outra pergunta se você não se importa. Então, para que meus dados sejam estacionários, minha tabela SAM deve ser assim: SAM (ou algo parecido) - o ponto é, os valores da média móvel devem ser constantes, não suas diferenças (E eu deveria verificar o mesmo para a variância Ou A média mais simples seria tomar a média de janeiro a março e usar isso para estimar as vendas de abril de 1982: (129 134 122) 3 128.333 Assim, com base nas vendas de janeiro a março Março, você prevê que as vendas em abril serão 128.333. Uma vez que as vendas reais de April8217s vêm dentro, você calcularia então a previsão para maio, desta vez usando fevereiro com abril. Você deve ser consistente com o número de períodos que você usa para a média móvel de previsão. O número de períodos que você usa em suas previsões de média móvel é arbitrário, você pode usar apenas dois períodos, ou cinco ou seis períodos o que você deseja gerar suas previsões. A abordagem acima é uma média móvel simples. Às vezes, as vendas mais recentes podem ser influenciadores mais fortes das vendas do próximo mês, então você quer dar a esses meses mais próximos mais peso em seu modelo de previsão. Esta é uma média móvel ponderada. E assim como o número de períodos, os pesos que você atribuir são puramente arbitrária. Let8217s dizem que você quis dar as vendas de March8217s 50 peso, February8217s 30 peso, e January8217s 20. Então sua previsão para abril será 127.000 (122.50) (134.30) (129.20) 127. Limitações dos Métodos de Movimentação Média As médias móveis são consideradas uma técnica de previsão 8220smoothing8221. Porque você está tomando uma média ao longo do tempo, você está suavizando (ou alisando para fora) os efeitos de ocorrências irregulares dentro dos dados. Como resultado, os efeitos da sazonalidade, ciclos de negócios e outros eventos aleatórios podem aumentar dramaticamente o erro de previsão. Dê uma olhada em um ano completo de 8217s de dados, e comparar uma média móvel de 3 períodos e uma média móvel de 5 períodos: Observe que neste exemplo que eu não criar previsões, mas sim centrou as médias móveis. A primeira média móvel de 3 meses é para fevereiro, e é a média de janeiro, fevereiro e março. Eu também fiz semelhante para a média de 5 meses. Agora dê uma olhada no seguinte gráfico: O que você vê Não é a série média móvel de três meses muito mais suave do que a série de vendas reais E como sobre a média móvel de cinco meses It8217s ainda mais suave. Assim, quanto mais períodos você usar em sua média móvel, o mais suave sua série de tempo. Assim, para a previsão, uma média móvel simples pode não ser o método mais preciso. Métodos de média móvel se revelam bastante valiosos quando você está tentando extrair os componentes sazonais, irregulares e cíclicos de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados, como regressão e ARIMA, eo uso de médias móveis em decomposição de uma série temporal será abordado mais tarde Na série. Determinando a precisão de um modelo de média móvel Geralmente, você quer um método de previsão que tenha o menor erro entre os resultados reais e os previstos. Uma das medidas mais comuns de precisão de previsão é o Desvio Médio Absoluto (MAD). Nesta abordagem, para cada período na série de tempo para a qual você gerou uma previsão, você toma o valor absoluto da diferença entre os valores atuais e previstos do período (o desvio). Então você média esses desvios absolutos e você começa uma medida de MAD. MAD pode ser útil para decidir o número de períodos que você média, ou a quantidade de peso que você coloca em cada período. Geralmente, você escolhe o que resulta no menor MAD. Aqui está um exemplo de como MAD é calculado: MAD é simplesmente a média de 8, 1 e 3. Médias móveis: recapitulação Ao usar médias móveis para previsão, lembre-se: As médias móveis podem ser simples ou ponderadas O número de períodos que você usa para o seu Média e quaisquer pesos que atribuir a cada um são estritamente arbitrários Médias móveis alisam padrões irregulares em dados de séries temporais quanto maior o número de períodos usados ​​para cada ponto de dados, maior o efeito de suavização Devido ao alisamento, previsão das vendas do próximo mês com base no A maioria das recentes vendas de meses pode resultar em grandes desvios por causa da sazonalidade, ciclos e padrões irregulares nos dados e as capacidades de suavização de um método de média móvel pode ser útil na decomposição de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados. Próxima Semana: Exponential Smoothing Na próxima semana8217s Forecast Sexta-feira. Vamos discutir os métodos exponenciais de suavização, e você verá que eles podem ser muito superiores aos métodos de previsão média móvel. Ainda não sei porquê a nossa previsão Sexta-feira postagens aparecem na quinta-feira Descubra em: tinyurl26cm6ma Gostar desta mensagem: Mensagem navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Eu tinha 2 perguntas: 1) Você pode usar a abordagem centrada MA para prever ou apenas para remover a sazonalidade 2) Quando Você usa o t simples (t-1t-2t-k) k MA para prever um período à frente, é possível prever mais de um período à frente Eu acho que então a sua previsão seria um dos pontos de alimentação para o próximo. Obrigado. Adoro a informação e as suas explicações. Estou contente por você gostar do blog. Certamente, vários analistas usaram a abordagem de MA centralizada para a previsão, mas eu pessoalmente não faria, uma vez que essa abordagem resulta em uma perda de observações em ambos os lados. Na verdade, isso envolve a segunda pergunta. Geralmente, MA simples é usado para prever apenas um período à frente, mas muitos analistas 8211 e eu também, por vezes 8211 vai usar a minha previsão de um período à frente como uma das entradas para o segundo período à frente. It8217s importante lembrar que quanto mais no futuro você tentar prever, maior será o seu risco de erro de previsão. É por isso que eu não recomendo o MA centralizado para a previsão de perda de observações no final significa ter que depender de previsões para as observações perdidas, bem como o período (s) à frente, por isso há maior chance de erro de previsão. Leitores: você é convidado a pesar sobre isso. Você tem alguma opinião ou sugestões sobre este Brian, obrigado por seu comentário e seus elogios no blog Nice iniciativa e explicação agradável. It8217s realmente útil. Prevejo placas de circuito impresso personalizadas para um cliente que não fornece previsões. Eu usei a média móvel, no entanto, não é muito preciso como a indústria pode ir para cima e para baixo. Vemos para o meio do verão até o final do ano que o transporte pcb8217s está acima. Então nós vemos no começo do ano retarda a maneira para baixo. Como posso ser mais preciso com os meus dados Katrina, do que você me disse, parece que suas vendas de placa de circuito impresso tem um componente sazonal. Eu faço a sazonalidade do endereço em alguns dos outros bornes de sexta-feira da previsão. Outra abordagem que você pode usar, o que é bastante fácil, é o algoritmo Holt-Winters, que leva em conta a sazonalidade. Você pode encontrar uma boa explicação aqui. Certifique-se de determinar se seus padrões sazonais são multiplicativos ou aditivos, porque o algoritmo é ligeiramente diferente para cada um. Se você traçar seus dados mensais de alguns anos e ver que as variações sazonais nas mesmas épocas dos anos parecem ser constante ano após ano, a sazonalidade é aditiva se as variações seasonal ao longo do tempo parecem estar aumentando, a seguir a seasonalality é Multiplicativo. A maioria das séries temporais sazonais serão multiplicativas. Em caso de dúvida, considere multiplicativo. Boa sorte Olá, Entre esses métodos:. Previsão da Nave. Atualizando a Média. Média móvel de comprimento k. Ou Média Móvel Ponderada de comprimento k OR Suavização Exponencial Qual desses modelos de atualização você me recomenda usar para prever os dados Para minha opinião, estou pensando em Moving Average. Mas eu não sei como torná-lo claro e estruturado Depende realmente da quantidade e qualidade dos dados que você tem e seu horizonte de previsão (longo prazo, médio prazo ou curto prazo)