13 Period Moving Average

Calculadora de média móvel Dada uma lista de dados seqüenciais, você pode construir a média móvel n-ponto (ou média móvel) encontrando a média de cada conjunto de n pontos consecutivos. Por exemplo, se você tem o conjunto de dados ordenados 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11, a média móvel de 4 pontos é 11,75, 12,5, 13,25, 13,5, 12,25, 11,75. Para suavizar os dados seqüenciais eles fazem picos acentuados e mergulhos menos pronunciados porque cada ponto de dados brutos é dado apenas um peso fracionário na média móvel. Quanto maior o valor de n. O mais suave o gráfico da média móvel em comparação com o gráfico dos dados originais. Os analistas de ações muitas vezes olham as médias móveis dos dados dos preços das ações para prever as tendências e ver os padrões mais claramente. Você pode usar a calculadora abaixo para encontrar uma média móvel de um conjunto de dados. Número de Termos em uma Média Móvel simples n - Point Se o número de termos no conjunto original for d eo número de termos usados ​​em cada média for n. Por exemplo, se você tiver uma seqüência de 90 preços das ações e tomar a média de 14 dias de rolamento dos preços, a seqüência média móvel terá 90 - 14 1 77 pontos. Esta calculadora calcula médias móveis onde todos os termos são ponderados igualmente. Você também pode criar médias móveis ponderadas em que alguns termos recebem maior peso do que outros. Por exemplo, dando mais peso aos dados mais recentes, ou criando uma média ponderada centralmente onde os termos médios são contados mais. Consulte o artigo e a calculadora das médias móveis ponderadas para obter mais informações. Junto com as médias aritméticas em movimento, alguns analistas também olham para a mediana móvel de dados ordenados, uma vez que a mediana não é afetada por outliers estranhos. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução interessante a algumas das questões de computação relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nas suas pontuações dos testes num curso em que vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para sua pontuação próxima teste Independentemente de Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você comece algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre suas espertinas. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos Festejando e werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma maior pontuação. quot Ambas as estimativas são, na verdade, média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. A segunda também é uma média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todo mundo a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados na seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isto é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsõesquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão. Mais uma vez incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, note que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha de modo que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar do seguinte. Indicador Médio de Movimentação As médias móveis fornecem uma medida objetiva da direção da tendência alisando os dados de preço. Normalmente calculado usando preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com mediana. típica. Ponderado. E preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. Subscrever por apenas 19,95 (USD) por mês Médias móveis de menor comprimento são mais sensíveis e identificar novas tendências anteriores, mas também dar mais falsos alarmes. Médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos responsivo, apenas pegar as grandes tendências. Use uma média móvel que seja metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se o comprimento do ciclo pico-a-pico for aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, então uma média móvel de 10 dias é apropriado. Alguns comerciantes, entretanto, usarão 14 e 9 dias de médias móveis para os ciclos acima na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros favorecem os números de Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. As médias móveis de 100 a 200 dias (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos As médias móveis de 20 a 65 dias (4 a 13 semanas) são úteis para ciclos intermediários e 5 A 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Ir longo quando o preço cruza acima da média móvel de abaixo. Ir curto quando o preço cruza para abaixo da média móvel de cima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados de gama, com o cruzamento de preços para a frente e para trás em toda a média móvel, gerando um grande número de sinais falsos. Por essa razão, os sistemas de média móvel normalmente empregam filtros para reduzir os whipsaws. Sistemas mais sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas médias móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto para o preço de fechamento. Três médias móveis emprega uma terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas Médias Móveis usam uma série de seis médias de movimento rápido e seis médias de movimento lento para confirmar um ao outro. As Médias Móveis Deslocadas são úteis para fins de tendências seguintes, reduzindo o número de Whipsaws. Os canais de Keltner usam faixas plotadas em um múltiplo do intervalo verdadeiro médio para filtrar os crossovers de média móvel. O popular MACD (Moving Average Convergence Divergence) indicador é uma variação do sistema de média móvel dois, plotado como um oscilador que subtrai a média lenta de movimento da média rápida. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada um com suas próprias peculiaridades. Médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas à distorção. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais alcançam os benefícios da ponderação combinada com a facilidade de construção. Médias móveis mais baixas são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente, a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, eles usam pesos diferentes mdash para que os usuários precisam fazer concessão. O painel de indicadores mostra como configurar médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias.