Superação móvel suavizada exponencialmente excel

Média móvel O indicador técnico da média móvel mostra o valor médio do preço do instrumento por um determinado período de tempo. Quando se calcula a média móvel, uma média do preço do instrumento para este período de tempo. À medida que o preço muda, sua média móvel aumenta ou diminui. Existem quatro tipos diferentes de médias móveis: Simples (também conhecido como Aritmética), Exponencial. Alisado e ponderado. A média móvel pode ser calculada para qualquer conjunto de dados seqüenciais, incluindo preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume de negócios ou outros indicadores. Muitas vezes, é o caso quando se usam médias móveis duplas. A única coisa em que as médias móveis de diferentes tipos divergem consideravelmente umas das outras, é quando os coeficientes de peso, que são atribuídos aos dados mais recentes, são diferentes. Caso falamos da média móvel simples. Todos os preços do período de tempo em questão são de valor igual. A média móvel exponencial e a média móvel ponderada linear atribuem mais valor aos preços mais recentes. A maneira mais comum de interpretar a média móvel do preço é comparar sua dinâmica com a ação do preço. Quando o preço do instrumento sobe acima de sua média móvel, aparece um sinal de compra, se o preço cai abaixo da média móvel, o que temos é um sinal de venda. Este sistema de negociação, baseado na média móvel, não foi projetado para fornecer entrada no mercado diretamente no seu ponto mais baixo, e sua saída diretamente no pico. Permite atuar de acordo com a seguinte tendência: comprar logo depois que os preços chegam ao fundo e vender logo depois que os preços atingiram seu pico. As médias móveis também podem ser aplicadas aos indicadores. É aí que a interpretação das médias móveis dos indicadores é semelhante à interpretação das médias móveis de preços: se o indicador sobe acima de sua média móvel, isso significa que o movimento do indicador ascendente provavelmente continuará: se o indicador cai abaixo da média móvel, isso Significa que é provável que continue indo para baixo. Aqui estão os tipos de médias móveis no gráfico: Média de Movimento Simples (SMA) Média de Movimento Exponencial (EMA) Média de Movimento Suavizada (SMMA) Média de Movimento Ponderada Linear (LWMA) Você pode testar os sinais comerciais deste indicador, criando um Consultor Especialista No MQL5 Wizard. Cálculo da média móvel simples (SMA) Simples, ou seja, a média móvel aritmetica é calculada resumindo os preços do encerramento do instrumento durante um certo número de períodos únicos (por exemplo, 12 horas). Esse valor é então dividido pelo número desses períodos. SMA SUM (FECHAR (i), N) N SUM SOM FECHAR (i) período atual fechar preço N número de períodos de cálculo. Média de Mudança Exponencial (EMA) A média móvel suavizada exponencialmente é calculada pela adição de uma certa parcela do preço de fechamento atual ao valor anterior da média móvel. Com médias movidas exponencialmente suavizadas, os preços de fechamento mais recentes são de maior valor. A média móvel exponencial de porcentagem de P será semelhante a: EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) FECHAR (i) preço de fechamento atual EMA (i - 1) valor da Média Móvel De um período anterior P a porcentagem de uso do valor do preço. Média Mínima Suavizada (SMMA) O primeiro valor desta média móvel suavizada é calculado como a média móvel simples (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) A segunda média móvel é calculada de acordo com esta fórmula: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) FECHAR (i)) N As médias móveis de sucesso são calculadas de acordo com a fórmula abaixo: PREVSUM SMMA (i-1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i-1) FECHAR (i)) N SUM SUM SUM1 soma total de preços de fechamento para N períodos é contado a partir da barra anterior PREVSUM suma alisada da barra anterior média SMMA (i-1) média movida da barra anterior SMMA (i) média lisa suavizada da barra atual (Exceto para o primeiro) FECHAR (i) preço de fechamento atual N período de suavização. Após as conversões aritméticas, a fórmula pode ser simplificada: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) FECHAR (i)) N Média linear móvel ponderada (LWMA) No caso da média móvel ponderada, os dados mais recentes são De mais valor do que mais dados iniciais. A média móvel ponderada é calculada multiplicando cada um dos preços de fechamento dentro da série considerada, por um certo coeficiente de peso: LWMA SUM (FECHAR (i) i, N) SOMA (i, N) SUM SUM CLOSE (i) preço de fechamento atual SUM (i, N) soma total dos coeficientes de peso N período de suavização. Suavização exponencial Este exemplo ensina como aplicar o suavização exponencial a uma série temporal no Excel. O alisamento exponencial é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Suavização exponencial e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Factor de amortecimento e digite 0.9. A literatura geralmente fala sobre a constante de alisamento (alfa). O valor (1-) é chamado de fator de amortecimento. 6. Clique na caixa Intervalo de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque estabelecemos alfa para 0,1, o ponto de dados anterior recebe um peso relativamente pequeno, enquanto o valor suavizado anterior recebe um grande peso (ou seja, 0,9). Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular o valor suavizado para o primeiro ponto de dados porque não existe um ponto de dados anterior. O valor suavizado para o segundo ponto de dados é igual ao ponto de dados anterior. 9. Repita os passos 2 a 8 para alfa 0.3 e alfa 0.8. Conclusão: o alfa menor (maior o fator de amortecimento), mais os picos e vales são alisados. O alfa maior (menor o fator de amortecimento), mais próximos são os valores suavizados dos pontos de dados reais. Forecasting by Smoothing Techniques Este site é uma parte dos objetos de aprendizado de JavaScript do E-E para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série temporal é uma sequência de observações que são ordenadas a tempo. Inerente à coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados, use a tecla Tab, sem seta ou digite as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: as médias médias classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados ​​para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. Suavização exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada. Considerando que, nas Médias móveis, as observações passadas são ponderadas de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Triple Exponential Suavização é melhor no manuseio de tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Assim, por exemplo, uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holst Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual como a atual tendência. Observe que a média móvel simples é um caso especial do alisamento exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados de negócios, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é efetivo. No entanto, pode-se realizar uma pesquisa em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário traçar (usando, por exemplo, Excel), no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as previsões passadas por Smoothing Techniques JavaScript para obter os valores de previsão passados ​​com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance, ele define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não há nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. Holder linear exponencial suavização capta informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção da tendência recente for suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão de duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto para o final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões necessárias a curto prazo.