E weighted moving average

A maneira estranha como uma média móvel enfraquece a tendência de uma massa de medições confusas pode ser vista plotando a média móvel de 10 dias junto com os pesos diários originais, mostrados como pequenos diamantes. As médias móveis que usamos até agora dão igual importância a todos os dias da média. Este não precisa ser assim. Se você pensar sobre isso, não faz muito sentido, especialmente se você estiver interessado em usar uma média móvel de longo prazo para suavizar solavancos aleatórios na tendência. Suponha que você esteja usando uma média móvel de 20 dias. Por que seu peso quase três semanas atrás seria considerado igualmente relevante para a tendência atual de seu peso nesta manhã Várias formas de médias móveis ponderadas foram desenvolvidas para tratar dessa objeção. Em vez de somar as medidas para uma sequência de dias e dividir pelo número de dias, em uma média móvel ponderada, cada medida é primeiro multiplicada por um fator de peso que difere de dia para dia. A soma final é dividida, não pelo número de dias, mas pela soma de todos os fatores de peso. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para dias mais recentes e fatores menores para medições mais antigas, a tendência será mais responsiva às mudanças recentes sem sacrificar a suavização fornecida por uma média móvel. Uma média móvel não ponderada é simplesmente uma média móvel ponderada com todos os fatores de peso iguais a 1. Você pode usar qualquer fator de peso que desejar, mas um conjunto particular com o moniker jawbreaking A Média Móvel Exponencialmente Suavizada provou ser útil em aplicações que variam de radar de defesa aérea para negociar o mercado de barriga de porco de Chicago. Vamos colocá-lo para trabalhar em nossas barrigas também. Este gráfico compara os fatores de ponderação para uma média móvel de 20 dias com um movimento exponencial com uma média móvel simples que pesa todos os dias igualmente. A suavização exponencial dá a medição de hoje o dobro do significado que a média simples atribuiria, a medição de ontem um pouco menos que isso, e cada dia sucessivo menor que seu antecessor com o dia 20, contribuindo apenas 20 vezes para o resultado, com uma média móvel simples. Os fatores de peso em uma média móvel suavizada exponencialmente são potências sucessivas de um número chamado constante de suavização. Uma média móvel exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 1 é idêntica a uma média móvel simples, pois 1 a qualquer potência é 1. Alisando constantes menores que 1 pesam mais os dados recentes, com a tendência para as medições mais recentes aumentando à medida que a suavização constante diminui para zero. Se a constante de suavização exceder 1, os dados mais antigos serão mais pesados ​​que as medições recentes. Este gráfico mostra os fatores de peso resultantes de diferentes valores da constante de suavização. Observe como os fatores de peso são todos 1 quando a constante de suavização é 1. Quando a constante de suavização está entre 0,5 e 0,9, o peso dado aos dados antigos cai tão rapidamente comparado às medições mais recentes que não há necessidade de restringir a média móvel um número específico de dias, podemos calcular a média de todos os dados que temos, desde o início, e deixar que os fatores de ponderação computados da constante de suavização descartem automaticamente os dados antigos à medida que se tornam irrelevantes para a tendência atual. Se você vir essa mensagem seu navegador desativou ou não suporta JavaScript. Para usar todos os recursos desse sistema de ajuda, como a pesquisa, seu navegador deve ter o suporte a JavaScript ativado. Médias Móveis Ponderadas Com Médias Móveis Simples, cada valor de dados na janela de visualização, na qual o cálculo é realizado, recebe igual importância ou peso. É frequentemente o caso, especialmente na análise de dados de preços financeiros, que mais dados cronologicamente recentes devem ter um peso maior. Nesses casos, a funcionalidade Média ponderada móvel (ou Média móvel exponencial - consulte o tópico a seguir) é geralmente preferida. Considere a mesma tabela de valores de dados de vendas para doze meses: Para calcular uma Média Móvel Ponderada: calcule quantos intervalos de dados estão participando do cálculo da Média Móvel (ou seja, o tamanho do cálculo quotwindowquot). Se a janela de cálculo for n, então o valor de dados mais recente na janela é multiplicado por n, o próximo mais recente multiplicado por n-1, o valor anterior a esse multiplicado por n-2 e assim por diante para todos os valores na janela. Divida a soma de todos os valores multiplicados pela soma dos pesos para fornecer a Média Móvel Ponderada sobre essa janela. Coloque o valor da Média Móvel Ponderada em uma nova coluna de acordo com o posicionamento das médias à direita descrito acima. Para ilustrar essas etapas, considere se é necessária uma Média Móvel Ponderada de Vendas de 3 meses em dezembro (usando a tabela acima de valores de Vendas). O termo quot3-monthquot implica que o cálculo quotwindowquot é 3, portanto, o algoritmo de cálculo da Média Móvel Ponderada para este caso deve ser: Ou, se uma Média Móvel Ponderada de 3 meses fosse avaliada em todo o intervalo original de dados, os resultados seriam : Média Móvel Ponderada de 3 meses Médias Móveis Ponderadas: O Básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema está no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acredita que a ação do preço. a abertura ou fechamento do preço das ações, não é suficiente para prever adequadamente os sinais de compra ou venda da ação de crossover do MA. Para resolver esse problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preço mais recentes usando a média móvel suavizada exponencialmente (EMA). (Saiba mais em Explorando a média móvel ponderada exponencialmente). Um exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista pegaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número será 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel com ponderação linear. (Para a leitura relacionada, confira as Médias Móveis Simples Faça as Tendências se Destacar.) Muitos técnicos acreditam firmemente na média móvel suavizada exponencialmente (EMA). Este indicador foi explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha da Análise Técnica dos Mercados Financeiros de John J. Murphys (publicada pelo Instituto de Finanças de Nova York, 1999): A média móvel exponencialmente atenuada aborda ambos os problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços anteriores, ele inclui em seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento. Além disso, o usuário pode ajustar a ponderação para atribuir maior ou menor peso ao preço de dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma dos dois valores percentuais somam 100. Por exemplo, nos últimos dias, o preço poderia receber um peso de 10 (.10), que é adicionado ao peso dos dias anteriores de 90 (.90). Isso dá o último dia 10 da ponderação total. Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando aos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média móvel suavizada exponencialmente O gráfico acima mostra o índice Nasdaq da primeira semana de agosto de 2000 a 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de preço de fechamento em um período 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 índice quebrou abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos realmente esperavam. O Nasdaq não conseguiu gerar volume e juros suficientes 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 tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver gerentes de fundos institucionais começando a pegar algumas pechinchas como Cisco, Microsoft e alguns dos problemas relacionados à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes Médios Móveis: Refino de uma Ferramenta de Negociação Popular e Bounce Médio Móvel.) Uma unidade que é igual a 1/100 de 1 e é usada para denotar a alteração em um instrumento financeiro. O ponto base é comumente. O regulamento do Federal Reserve Board que rege as contas de caixa do cliente eo montante de crédito que as corretoras e corretoras. Uma política monetária não convencional na qual um banco central adquire ativos financeiros do setor privado para reduzir os juros. A taxa de juros pela qual uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária. Uma carteira de títulos de renda fixa em que cada título possui uma data de vencimento significativamente diferente. O propósito de. A data de vencimento de vários futuros sobre índices de ações, opções de índices de ações, opções de ações e futuros de ações individuais. Todo o estoque.