Wma Moving Average Excel

TEMA é uma versão mais suave e mais rápida desenvolvida por Patrick G. Mulloy em 1994. Novamente, a idéia do indicador TEMA é não apenas tomar a EMA sucessiva da iteração da EMA, mas eliminar a Fator de atraso presente em uma EMA tradicional. Fórmula do indicador DEMA A média móvel tripla exponencial (TEMA) combina uma única EMA, uma EMA dupla e uma EMA tripla, proporcionando um atraso menor do que uma dessas três médias. Negociação com o indicador TEMA A negociação com a TEMA é semelhante à negociação com o indicador DEMA. Você pode substituir seu EMA regular com TEMA, ou você pode testar sinais de crossover quando usar dois indicadores TEMA. Copyright copy Indicadores de Forex Suavização e filtragem são duas das técnicas de série de tempo mais comumente usadas para remover o ruído dos dados subjacentes para ajudar a revelar os recursos e componentes importantes (por exemplo, tendência, sazonalidade, etc.). No entanto, também podemos usar suavização para preencher valores ausentes e / ou realizar uma previsão. Nesta edição, discutiremos cinco (5) diferentes métodos de alisamento: média móvel ponderada (WMA i), suavização exponencial simples, suavização exponencial dupla, suavização exponencial linear e suavização exponencial tripla. Por que devemos nos importar? A suavização é muito freqüentemente usada (e abusada) na indústria para fazer um rápido exame visual das propriedades dos dados (por exemplo, tendência, sazonalidade, etc.), se encaixar em valores faltantes e conduzir uma amostra rápida fora da amostra previsão. Por que temos tantas funções de suavização Como veremos neste artigo, cada função funciona para uma suposição diferente sobre os dados subjacentes. Por exemplo, a suavização exponencial simples assume que os dados têm uma média estável (ou pelo menos uma média de movimento lento), de modo que a suavização exponencial simples fará mal na previsão de dados que exibem sazonalidade ou uma tendência. Neste artigo, examinaremos cada função de suavização, destacaremos seus pressupostos e parâmetros e demonstraremos sua aplicação por meio de exemplos. Média Móvel Ponderada (WMA) 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. Uma média móvel ponderada tem fatores multiplicadores para dar pesos diferentes aos dados em diferentes posições na janela da amostra. A média móvel ponderada tem uma janela fixa (i. e. N) e os factores são tipicamente escolhidos para dar mais peso às observações recentes. O tamanho da janela (N) determina o número de pontos em média a cada vez, portanto um tamanho de janela maior é menos responsivo a novas alterações na série de tempo original e um tamanho de janela pequeno pode causar a saída suavizada ser ruidoso. Para fora da previsão da amostra finalidades: Exemplo 1: Vamos considerar as vendas mensais para a Empresa X, usando uma média móvel de 4 meses (igual ponderada). Observe que a média móvel está sempre atrasada em relação aos dados ea previsão fora da amostra converge para um valor constante. Vamos tentar usar um esquema de ponderação (veja abaixo) que dá mais ênfase à observação mais recente. Nós plotamos a média móvel ponderada igual e WMA no mesmo gráfico. O WMA parece mais responsivo às mudanças recentes e a previsão de saída da amostra converge para o mesmo valor que a média móvel. Exemplo 2: Vamos examinar o WMA na presença de tendência e sazonalidade. Para este exemplo, utilize bem os dados da companhia aérea internacional de passageiros. A janela da média móvel é de 12 meses. O MA e o WMA acompanham o ritmo da tendência, mas a previsão fora da amostra é plana. Além disso, embora a WMA exibe alguma sazonalidade, ela está sempre atrasada em relação aos dados originais. (Browns) Suavização exponencial simples A suavização exponencial simples é semelhante à WMA com a exceção de que o tamanho da janela é infinito e os fatores de ponderação diminuem exponencialmente. Como vimos na WMA, a exponencial simples é adequada para séries temporais com uma média estável, ou pelo menos uma média móvel muito lenta. Exemplo 1: Permite usar os dados de vendas mensais (como fizemos no exemplo do WMA). No exemplo acima, escolhemos o fator de suavização para ser 0.8, o que leva à pergunta: Qual é o melhor valor para o fator de alisamento Estimar o melhor valor dos dados Usando a função TSSUB (para calcular o erro), SUMSQ e Excel Tabelas de dados, calculamos a soma dos erros quadrados (SSE) e traçamos os resultados: O SSE atinge seu valor mínimo em torno de 0,8, então escolhemos esse valor para nosso alisamento. (Holt-Winters) Suavização exponencial dupla A suavização exponencial simples não funciona bem na presença de uma tendência, pelo que vários métodos concebidos sob o duplo guarda exponencial são propostos para tratar este tipo de dados. O NumXL suporta a suavização exponencial dupla de Holt-Winters, que tem a seguinte formulação: Exemplo 1: Examinemos os dados de passageiros internacionais de passageiros Escolhemos um valor Alpha de 0,9 e um Beta de 0,1. Observe que, embora a suavização dupla traça bem os dados originais, a previsão fora da amostra é inferior à média móvel simples. Como podemos encontrar os melhores fatores de suavização Tomamos uma abordagem semelhante ao nosso exemplo de suavização exponencial simples, mas modificada para duas variáveis. Calculamos a soma dos erros quadrados construindo uma tabela de dados de duas variáveis ​​e selecionando os valores alfa e beta que minimizam o SSE global. (Browns) Suavização Exponencial Linear Este é outro método de função de suavização exponencial dupla, mas tem um fator de suavização: Browns dupla exponencial suavização leva um parâmetro menor do que a função Holt-Winters, mas pode não oferecer um ajuste tão bom como essa função. Exemplo 1: Vamos usar o mesmo exemplo em Holt-Winters duplo exponencial e comparar a soma ideal do erro quadrado. A exponencial dupla de Browns não se ajusta aos dados da amostra, assim como ao método de Holt-Winters, mas a amostra fora da amostra (neste caso particular) é melhor. Como encontrar o melhor fator de suavização () Usamos o mesmo método para selecionar o valor alfa que minimiza a soma do erro quadrado. Para os exemplos de dados de exemplo, o alfa é encontrado para ser 0,8. (Invernos) Suavização Exponencial Tripla A suavização exponencial tripla leva em conta mudanças sazonais, bem como tendências. Este método requer 4 parâmetros: A formulação para triplo exponencial alisamento é mais envolvido do que qualquer um dos anteriores. Por favor, consulte o nosso manual de referência on-line para a formulação exata. Usando os dados internacionais da companhia aérea de passageiros, podemos aplicar o triplo triângulo exponencial dos invernos, encontrar parâmetros ótimos e conduzir uma previsão fora da amostra. Obviamente, a suavização exponencial tripla de Winters é melhor aplicada para esta amostra de dados, uma vez que rastreia bem os valores e a previsão de amostra fora da amostra apresenta sazonalidade (L12). Como encontrar o melhor fator de alisamento () Mais uma vez, precisamos escolher os valores que minimizam a soma total dos erros quadrados (SSE), mas as tabelas de dados podem ser usadas para mais de duas variáveis, então recorremos ao Excel Solver: (1) Configurar o problema de minimização, com o SSE como a função de utilidade (2) As restrições para este problema Conclusão suporte FilesIntroduction O artigo anterior analisou o que são médias móveis e como calculá-los. Este artigo agora examina como implementá-los no Web Intelligence. A fórmula usada aqui é compatível com a versão XIr3 do SAP BOE no entanto alguma fórmula pode funcionar em versões anteriores, se disponível. Vamos começar por olhar para como calcular uma média móvel simples antes de olhar para formas ponderadas e exponenciais. Exemplos Trabalhados Os exemplos abaixo usam o mesmo conjunto de dados que é de dados de preço de ações em um arquivo do Excel que você pode baixar. A primeira coluna no arquivo é o dia do preço da ação e, em seguida, as colunas do preço de abertura, preço mais alto no dia, preço mais baixo, preço de fechamento, volume e preço de fechamento ajustado. We8217ll usar preço de fechamento em nossa análise abaixo juntamente com o objeto Date. Média Móvel Simples Existem algumas maneiras pelas quais podemos calcular médias móveis simples. Uma opção é usar a função anterior para obter o valor de uma linha anterior. Por exemplo, a seguinte fórmula calcula uma média móvel no nosso preço de fechamento de ações para um conjunto de dados de média móvel de tamanho 3, Esta é uma fórmula bastante simples, no entanto, é óbvio que não é prático quando temos um grande número de períodos aqui podemos fazer Uso de fórmula de corrida e para um conjunto de dados de tamanho N temos Finalmente temos uma terceira técnica, que embora mais complicado ele pode ter melhor desempenho como ele está calculando o novo valor com base no valor anterior em vez de duas somas em execução sobre os dados completos conjunto. No entanto, esta fórmula só funciona após o ponto Nth no conjunto de dados globais e uma vez que se refere a um valor anterior, devemos também definir um valor inicial. Abaixo está a fórmula completa utilizada para a nossa análise de preços de ações, onde a nossa média móvel período é de 15 dias, A data 1252010 é o 15 º ponto de dados em nosso conjunto de dados e, portanto, para este ponto, calcular uma média normal usando o RunningSum. Para todas as datas além desse valor, usamos nossa fórmula SMA e deixamos em branco todas as datas anteriores a essa data. A Figura 1 abaixo é um gráfico na Web Intelligence exibindo nossos dados de preço de ações com uma média móvel simples. Figura 1. Documento da Web Intelligence exibindo uma Média Móvel Moderada Média Móvel Simples Uma fórmula de média móvel ponderada com um período de 3 é, Como com nossa primeira fórmula de média móvel simples acima, isso é apenas prático para um pequeno número de períodos. Eu ainda não fui capaz de encontrar uma fórmula simples que pode ser usado para maiores períodos de média móvel. Matematicamente é possível, mas as limitações com Web Intelligence significa que essas fórmulas don8217t converter. Se alguém é capaz de fazer isso eu adoraria ouvir A figura abaixo é um WMA de período 6 implementado em Web Intelligence. Figura 2. Documento da Web Intelligence de uma Média Móvel Ponderada Média Móvel Exponencial Uma média móvel exponencial é bastante simples para implementar na Web Intelligence e por isso é uma alternativa adequada a uma Média Móvel Ponderada. A fórmula básica é Aqui we8217ve codificado 0,3 como nosso valor para alfa. Aplicamos apenas esta fórmula para períodos maiores do que o nosso segundo período, para que possamos usar uma instrução if para filtrar esses resultados. Para o nosso primeiro e segundo período, podemos usar o valor anterior e, portanto, a nossa fórmula final para EMA é, Abaixo está um exemplo de um EMA aplicado aos nossos dados de estoque. Figura 3. Exibição de documentos da Web Intelligence com controles de entrada de média móvel exponencial Como nossa fórmula de EMA não depende do tamanho do período de média móvel e nossa única variável é alfa, podemos usar controles de entrada para permitir que o usuário ajuste o valor de alfa. Para fazer isso, crie uma nova variável chamada 8216alpha8217 e defina a fórmula como 8282, Atualize nossa fórmula EMA para, Crie um novo controle de entrada selecionando nossa variável alfa como o objeto de relatório de controle de entrada Use um controle deslizante simples e defina as seguintes propriedades, Deve ser capaz de mover o controle deslizante e imediatamente ver as mudanças para a linha de tendência no gráfico Conclusão Nós olhamos como implementar três tipos de média móvel na Web Intelligence e, embora todos eram possíveis a média móvel exponencial é provavelmente o mais fácil e mais flexível . Eu espero que você encontrou este artigo interessante e como sempre todo o feedback é muito bem-vindo. Post navigation Deixe uma resposta Cancelar resposta Você deve ser logado para postar um comentário. O truque para a média móvel ponderada (WMA) é que você tem que criar uma variável que representa os numeradores de WMA (veja Wikipedia para referência.) Isso deve se parecer com o seguinte: Anterior (Self) (n Close) 8211 (Previous (RunningSum ( Close)) 8211 Anterior (RunningSum (Close) n1) onde n é o número de períodos. Em seguida, a fórmula WMA8217s real seria como este: Numerator (n (n 1) 2) onde Numerator é a variável que criou anteriormente.