Método de média móvel

Double Moving Average tfmt5.This é um sistema de média móvel 2 que não está no mercado o tempo todo Entradas ocorrem na direção da cruz MA quando o preço fecha para o exterior da média móvel mais rápido posições sair quando o preço fecha de volta em O interior da média móvel mais rápida. Nota Os valores de entrada padrão não são otimizados Demonstração EA e ajustar as entradas para encontrar a combinação otimizada para a sua tolerância ao risco e maximizar a rentabilidade Trend sistemas seguidores são projetados em torno de probabilidades de longo prazo Embora Trend Menor ganha taxas, a rentabilidade vem de grandes tendências como tendência seguinte corta perdas curto e permite que os vencedores executar Teste em um portfólio de símbolos como lucros de tendências símbolos compensará as pequenas perdas e fornecer lucros quando outros símbolos não são tendências. Entries e Pyramiding. Entry Verifica a direção da cruz de média móvel, verifica se a barra está completamente fora da média de movimento rápido e c Se a variável Max Unit for superior a 1, ocorrerá entradas adicionais e a pirâmide em incrementos ATR especificados pelo ATR entre as variáveis ​​Pyramids. Este consultor especializado fecha Suas posições quando o preço fecha de volta dentro da média móvel rápido para o lado da média móvel mais lento. Position Sizing and Stops. This EA calcula o dimensionamento da posição usando o método de volatilidade percentual que está diretamente vinculado à parada A parada usa o ATRPeriods e StopRangeATR para calcular o ATR e, em seguida, multiplicar os dois valores para definir a distância de paragem do preço de entrada Stops não são codificados para a posição, mas este EA fecha a posição se o preço atinge o valor de parada Como unidades adicionais são adicionados através pyramiding, O stop move-se para corresponder ao último preço de entrada Utilizando o valor de paragem, a entrada RiskPercent e as informações da sua conta, tamanho do lote, tamanho do lote, dígito S, etc, o dimensionamento de posição usa o valor monetário da distância de entrada para parar e mantém o número de lotes limitados à porcentagem que você especificar Isto permite que cada símbolo, preço, volatilidade seja tratado igualmente Como o tamanho de sua conta muda através de lucros ou Drawdowns, o dimensionamento de posição será responsável pela mudança. ShortMA O número de barras usadas para criar o mais rápido movendo menos barras simples moving average. LongMA O número de barras usadas para criar o mais lento movendo mais barras simples moving average. RiskPercent A porcentagem arriscada por Se o preço atinge a parada Exemplo Se você quiser que 2 de seu capital sejam arriscados por posição, digite 2 para esta entrada. ATRPeriods O número de barras a ser usado no cálculo ATR. StopRangeATR Esse valor será multiplicado pelo ATR para determinar Onde o stop será a partir do preço de entrada Exemplo Se você quiser que seu stop seja definido em 2 ATR do preço, digite 2 para este input. MaxUnits O número máximo de entradas, incluindo a entrada inicial como t Ele ganha lucros e EA acrescenta piramide positions. ATRbetweenPyramids Este valor será multiplicado pelo ATR para usar para calcular quando adicionar a próxima posição através pyramiding Exemplo Estabeleça isto a 1 5 ea próxima posição de pirâmide seria adicionado quando o preço atinge Sua entrada mais 1 5 ATR para posições longas ou entrada menos 1 5 ATR para posições curtas. Slippage Quantidade de deslizamento permitido ao entrar na posição. ReductionPercent Insira um valor pelo qual reduzir seu capital próprio para o cálculo de dimensionamento de posição Exemplo Se você estiver em uma redução Período que você pode incorporar 20 a esta entrada e o tamanho da posição será 20 menos do que sem a redução O cálculo do dimensionamento da posição trataria seu equidade como 80 do que é realmente para abaixar seu risco até que o abaixamento seja excedente. Exponential. Moving Médias - Simple e Exponential. Moving médias suavizar os dados de preços para formar uma tendência seguinte indicador Eles não prevêem direção de preço, mas sim Defina a direção atual com um lag Mudanças de médias móveis porque são baseadas em preços passados ​​Apesar deste lag, as médias moventes ajudam a lisa a ação do preço e filtram para fora o ruído Também dão forma aos blocos de apartamentos para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, tais como Bandas de Bollinger MACD eo Oscilador McClellan Os dois tipos mais populares de médias móveis são a SMA de Movimento Média Simples e a EMA Exponencial em Movimento Estas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis de suporte e resistência potenciais. Tanto um SMA e um EMA nele. Clique no gráfico para uma versão ao vivo. Simple Moving Average Calculation. A simples média móvel é formada por calcular o preço médio de um título sobre um determinado número de períodos A maioria das médias móveis são baseadas em preços de fechamento Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias dos preços de fechamento dividida por cinco Como seu nome implica, uma média móvel é uma média que se move Old da Ta é descartado como novos dados disponíveis Isso faz com que a média para mover ao longo da escala de tempo Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. O primeiro dia da média móvel simplesmente cobre os últimos cinco dias O segundo dia Da média móvel cai o primeiro ponto de dados 11 e adiciona o novo ponto de dados 16 O terceiro dia da média móvel continua caindo o primeiro ponto de dados 12 e adicionando o novo ponto de dados 17 No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 ao longo de um total de sete dias Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 durante um período de cálculo de três dias Note também que cada valor médio móvel está logo abaixo do último preço Por exemplo, a média móvel para o dia um é igual a 13 ea média móvel Último preço é 15 Os preços dos quatro dias anteriores foram mais baixos e isso faz com que a média móvel a lag. Exponential Moving Average Calculation. Exponential médias móveis reduzem o atraso, aplicando mais peso aos preços recentes A aplicação de ponderação Mentido ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel Há três etapas para calcular uma média móvel exponencial Primeiro, calcule a média móvel simples Uma média móvel exponencial EMA tem que começar em algum lugar assim uma média móvel simples é usado como O período anterior s EMA no primeiro cálculo Segundo, calcule o multiplicador de ponderação Terceiro, calcule a média móvel exponencial A fórmula abaixo é para um EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18 18 ao preço mais recente Um EMA de 10 períodos também pode ser chamado de 18 18 EMA A 20-EMA período aplica um 9 52 pesando para o preço mais recente 2 20 1 0952 Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é mais do que a ponderação por mais tempo Na verdade, a ponderação cai pela metade cada vez que o período de média móvel dobra. Se você quer uma porcentagem específica para uma EMA, você pode usar esta fórmula para convertê-la em períodos de tempo e, em seguida, Em valor como o parâmetro da EMA. Below é um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e uma média móvel exponencial de 10 dias para Intel As médias móveis simples são diretas e requerem pouca explicação A média de 10 dias simplesmente se move como nova Os preços tornam-se disponíveis e os preços antigos caem A média móvel exponencial começa com o valor da média móvel simples 22 22 no primeiro cálculo Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume o controlo Porque um EMA começa com uma média móvel simples, Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico por causa do curto período de retorno Esta planilha só remonta 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples Teve 20 períodos para dissipar StockCharts volta pelo menos 250 períodos tipicamente muito mais para seus cálculos para que os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo têm Totalmente dissipated. The Lag Factor. Quanto mais tempo a média móvel, mais o lag A média móvel exponencial de 10 dias vai abraçar os preços muito próximo e vire pouco depois que os preços mudam curtas médias móveis são como barcos de velocidade - ágil e rápida de mudar Em contraste , Uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados ​​que o desaceleram Médias móveis mais longas são como petroleiros oceânicos - letárgicos e lentos para mudar É preciso um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de curso. Clique em O gráfico para uma versão ao vivo. O gráfico acima mostra o SP 500 ETF com um EMA de 10 dias seguindo de perto os preços e um 100-dia SMA moagem mais elevada Mesmo com o declínio de janeiro-fevereiro, o SMA de 100 dias realizou o curso e fez Não desista A SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis de 10 e 100 dias, quando se trata do fator de atraso. Simples vs médias exponenciais. Mesmo que existam diferenças claras entre médias móveis simples e médias móveis exponenciais, o Ne é necessariamente melhor do que o outro As médias móveis exponenciais têm menos lag e são conseqüentemente mais sensíveis aos preços recentes - e mudanças de preço recentes As médias móveis exponenciais girarão antes das médias móveis simples As médias móveis simples, por outro lado, representam uma média verdadeira de Os preços para todo o período de tempo Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar apoio ou níveis de resistência. Preferência média de movimentação depende de objetivos, estilo analítico e horizonte de tempo Chartists deve experimentar com ambos os tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para Encontrar o melhor ajuste O gráfico abaixo mostra IBM com a SMA de 50 dias em vermelho ea EMA de 50 dias em verde Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio na EMA foi mais nítida do que o declínio na SMA A EMA apareceu Meados de fevereiro, mas a SMA continuou menor até o final de março Observe que a SMA apareceu ao longo de um mês após a EMA. Lengths e Timeframes. The comprimento da ave em movimento Raiva depende dos objetivos analíticos Médias móveis curtas 5-20 períodos são mais adequados para tendências de curto prazo e comerciais Chartists interessados ​​em tendências de médio prazo opt por médias mais longas que podem estender 20-60 períodos Investidores de longo prazo preferem mover Médias com 100 ou mais períodos. Algumas médias móveis são mais populares do que outros A média móvel de 200 dias é talvez a mais popular Por causa de seu comprimento, esta é claramente uma média móvel de longo prazo Em seguida, a média móvel de 50 dias é Bastante popular para a tendência de médio prazo Muitos chartists usam as médias móveis de 50 dias e 200 dias juntos Curto prazo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado porque era fácil de calcular Um simplesmente adicionou os números e Movido o ponto decimal. Trend Identification. The mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais Como mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo Estes exemplos abaixo usará tanto simples e exponenti Al média móvel O termo média móvel se aplica a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços Uma média móvel em ascensão mostra que os preços estão geralmente aumentando Uma média móvel em queda indica que os preços estão em queda Uma média móvel ascendente a longo prazo reflete uma tendência de alta de longo prazo A queda da média móvel de longo prazo reflete uma tendência de baixa de longo prazo. O gráfico acima mostra 3M MMM com uma média móvel exponencial de 150 dias Este exemplo mostra quão bem as médias móveis funcionam Quando a tendência é forte A EMA de 150 dias recusou em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008 Observe que tomou um declínio de 15 para inverter a direção desta média móvel Estes indicadores de atraso identificam reversões de tendência como ocorrem na melhor ou depois que eles ocorrem Na pior das hipóteses MMM continuou menor em março de 2009 e, em seguida, subiu 40-50 Observe que a EMA de 150 dias não apareceu até depois deste aumento Uma vez que fez, no entanto, MMM c Ontinued mais alto os próximos 12 meses Média móvel trabalham brilhantemente em tendências fortes. Duas médias móveis podem ser usadas juntas para gerar sinais de cruzamento Em Análise Técnica dos Mercados Financeiros John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo Os cruzamentos duplos envolvem um movimento relativamente curto Média e uma média móvel relativamente longa Como com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o prazo para o sistema Um sistema usando um EMA de 5 dias e EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo Um sistema usando um sistema de 50 Dia SMA e 200-dia SMA seria considerado de médio prazo, talvez até mesmo de longo prazo. Um crossover de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa Isso também é conhecido como uma cruz de ouro Um crossover de baixa ocorre quando o A média móvel mais curta cruza abaixo da média móvel mais longa Isto é sabido como um cross. Moving crossovers médios produzem sinais relativamente atrasados ​​Afinal, o sistema emprega tw O atraso de indicadores Quanto mais tempo os períodos de média móvel, maior o atraso nos sinais Estes sinais funcionam muito bem quando uma boa tendência se apóia No entanto, um sistema de crossover média móvel vai produzir lotes de whipsaws na ausência de uma tendência forte. Um método de cruzamento triplo que envolve três médias móveis Novamente, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta cruza as duas médias móveis mais longas Um sistema de cruzamento triplo simples pode envolver médias móveis de 5 dias, 10 dias e 20 dias. Mostra Home Depot HD com uma linha pontilhada verde EMA de 10 dias e linha vermelha EMA de 50 dias A linha preta é o fechamento diário Usando um crossover médio móvel teria resultado em três whipsaws antes de pegar um bom comércio A EMA de 10 dias quebrou abaixo A EMA de 50 dias no final de outubro 1, mas isso não durou muito tempo como os 10 dias se mudou para trás em meados de novembro 2 Esta cruz durou mais, mas o próximo cruzamento de baixa em 03 de janeiro ocorreu perto de fins de novembro níveis de preços, Resultando em um outro whipsaw Esta cruz bearish não durou por muito tempo enquanto o EMA de 10 dias moveu-se para trás acima do 50-dia alguns dias mais tarde 4 Após três sinais maus, o quarto sinal prenunciou um movimento forte como o estoque avançou sobre 20.There são Dois takeaways aqui Primeiro, crossovers são propensos a whipsaw Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar whipsaws Traders podem exigir o crossover para durar 3 dias antes de agir ou exigir a EMA de 10 dias para mover acima abaixo da EMA de 50 dias por Uma certa quantidade antes de agir Em segundo lugar, MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos MACD 10,50,1 mostrará uma linha representando a diferença entre as duas médias exponenciais MACD torna positivo durante uma cruz dourada e negativo durante uma cruz morta Porcentagem Preço Oscilador PPO pode ser usado da mesma forma para mostrar diferenças percentuais Observe que MACD eo PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não se igualará com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle ORCL com EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD 50,200,1 Houve quatro cruzamentos de média móvel durante um período de 2 1 2 anos Os primeiros três resultaram em whipsaws ou maus tratos Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como ORCL avançado Para meados dos anos 20 Mais uma vez, crossovers média móvel funcionam muito bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Preço Crossovers. Moving médias também pode ser usado para gerar sinais com crossovers preço simples Um sinal de alta é gerado quando Os preços se movem acima da média móvel Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel Os crossovers de preço podem ser combinados para negociar dentro da tendência maior A média móvel mais longa define o tom para a tendência maior ea média móvel mais curta é usada para gerar a Sinais Um olharia para cruzes de preço de alta somente quando os preços estão já acima da média móvel mais longa Isto estaria negociando na harmonia com a tendência mais grande Por exemplo, se o preço for acima do Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia esse sinal, mas tais cruzamentos de baixa seriam ignorados porque a tendência maior Está acima de A cruz bearish sugeriria simplesmente um pullback dentro de uma tendência ascendente maior Uma parte traseira da cruz acima da média movente de 50 dias indicaria um upturn em preços e na continuação da tendência ascendente maior. O seguinte carta mostra Emerson Electric EMR com o EMA de 50 dias E EMA de 200 dias A ação se movimentou acima e manteve acima da média móvel de 200 dias em agosto Havia mergulhos abaixo da EMA de 50 dias no início de novembro e novamente no início de fevereiro Os preços rapidamente se movimentaram acima dos 50 dias EMA para fornecer Sinais de setas verdes em harmonia com a maior tendência de alta MACD 1,50,1 é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo da EMA de 50 dias A EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento MACD 1,50,1 é positivo Quando o fechamento está acima da EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo dos 50 dias EMA. Support e Resistance. Moving médias também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa A curto prazo tendência de alta pode encontrar apoio perto do 20-dia simples Média móvel, que também é usada em Bandas Bollinger Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar apoio perto da média móvel simples de 200 dias, que é a média móvel mais popular de longo prazo. De fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou Resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizado É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composto com a média móvel simples de 200 dias de meados de 2004 até o final de 2008 Os 200 dias de suporte fornecido várias vezes durante O avanço Uma vez que a tendência inverteu com uma ruptura de apoio superior dupla, a média móvel de 200 dias agiu como resistência em torno de 9500.Não espere suporte exato e níveis de resistência de médias móveis, especialmente médias móveis mais longas Os mercados são impulsionados pela emoção, whi Ch torna-os propensos a overshoots Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usados ​​para identificar apoio ou zonas de resistência. As vantagens de usar médias móveis devem ser ponderadas contra as desvantagens médias móveis são a tendência de seguir, ou atraso, os indicadores que serão sempre Um passo atrás Isso não é necessariamente uma coisa ruim apesar Depois de tudo, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência Mover médias asseguram que um comerciante está em consonância com a tendência atual Mesmo que a tendência é a sua Amigo, as seguranças gastam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociação, que tornam as médias móveis ineficazes Uma vez em uma tendência, médias móveis mantê-lo em, mas também dar sinais tardios Não espere vender no topo e comprar no fundo usando movimento Médias Como com a maioria das ferramentas de análise técnica, as médias móveis não devem ser utilizadas por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares Chartists pode usar médias móveis para definir a tendência geral E, em seguida, usar o RSI para definir overbought ou oversold levels. Adding Moving Averages to StockCharts Charts. Moving médias estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preço no Workbench SharpCharts Usando o menu suspenso Overlays, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou exponencial Média móvel O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para o Aberto, H para o Alto, L para o Baixo e C Para o Close Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para mudar as médias móveis para o passado esquerdo ou futuro direito Um número negativo -10 mudaria a média móvel para a esquerda 10 períodos Um número positivo 10 mudaria A média móvel para a direita 10 períodos. Múltiplas médias móveis podem ser superados o preço parcela simplesmente adicionando uma linha de superposição para a bancada StockCharts membros podem mudar as cores e estilo para difere Ntiate entre várias médias móveis Depois de selecionar um indicador, abra Opções Avançadas clicando no pequeno triângulo verde. As Opções Avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição de média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias Móveis com StockCharts Scans. Here são alguns exemplos de varreduras que StockCharts Os membros podem usar para varrer para várias situações de média móvel. Bullish Moving Average Cross Este exames procura ações com uma média móvel de 150 dias de crescimento simples e um cruzamento de alta da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias A média móvel de 150 dias Está subindo, desde que ele está negociando acima de seu nível há cinco dias Uma cruz de alta ocorre quando a EMA de 5 dias se move acima da EMA de 35 dias acima da média de volume. Bearish Moving Average Cross Esta pesquisa procura ações com uma queda de 150- Dia média simples e uma baixa de 5 dias EMA e 35 dias EMA A média móvel de 150 dias está caindo, enquanto ele está negociando abaixo do seu nível cinco dias atrás Um cruzamento de baixa ocorre quando os movimentos de 5 dias EMA Abaixo da EMA de 35 dias em abo Murphy mostra como as médias móveis trabalham com Bandas de Bollinger e sistemas de negociação baseados em canais. Técnico Análise dos Mercados Financeiros John Murphy. Moving média e modelos de suavização exponencial. Como um primeiro passo para ir além de modelos de média, modelos de caminhada aleatória, e tendências lineares, padrões e tendências não sazonais podem ser extrapolados usando um modelo de média móvel ou suavização The A suposição básica por trás dos modelos de média e suavização é que a série temporal é localmente estacionária com uma média lentamente variável. Portanto, tomamos uma média local móvel para estimar o valor atual da média e então usamos isso como a previsão para o futuro próximo. Considerada como um compromisso entre o modelo médio eo modelo randômico-sem-deriva A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local Uma média móvel é muitas vezes chamado de uma versão suavizada da série original, porque a média de curto prazo tem o efeito de alisar os solavancos na série original. Ajustando o grau de suavização da largura da média móvel, podemos esperar a greve algum tipo Do equilíbrio ótimo entre o desempenho dos modelos de caminhada média e aleatória. O modelo mais simples de média é a média móvel ponderada igualmente. A previsão para o valor de Y no tempo t 1 que é feita no tempo t é igual à média simples Das últimas observações. Aqui e noutros locais, usarei o símbolo Y-hat para representar uma previsão da série de tempo Y feita na data anterior possível mais antiga por um determinado modelo. Esta média é centrada no período t m 1 2, o que implica que a estimativa de A média local tenderá a ficar aquém do verdadeiro valor da média local em cerca de m 1 2 períodos Assim, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é m 1 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada Por exemplo, se estiver a calcular a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos de atraso na resposta a pontos de viragem. Note que se m 1, O modelo SMA de média móvel simples é equivalente ao modelo de caminhada aleatória sem crescimento Se m é muito grande comparável ao comprimento do período de estimação, o modelo SMA é equivalente ao modelo médio Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume Para ajustar o valor de ki A fim de obter o melhor ajuste para os dados, ou seja, os erros de previsão menor em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com uma caminhada aleatória , O que equivale a uma média móvel simples de um termo. O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo escolhe grande parte do ruído nos dados as flutuações aleatórias, bem como o sinal local Média Se nós preferirmos tentar uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves. A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados neste Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virem até vários períodos mais tarde. Observe que a tendência de longo prazo, Previsões de longo prazo da SMA mod Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões a partir do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões de O modelo SMA é igual a uma média ponderada dos valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que aumenta o horizonte de previsão. A teoria estatística que nos diz como os intervalos de confiança deve ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de horizonte mais longo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA Seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc dentro da amostra de dados históricos Você poderia então calcular os desvios-padrão da amostra dos erros em cada previsão h E, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo, adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obteremos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado. A idade média é Agora 5 períodos 9 1 2 Se tomarmos uma média móvel de 19-termo, a idade média aumenta para 10.Notice que, de fato, as previsões estão agora atrasados ​​por pontos de viragem por cerca de 10 períodos. Qual quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de três termos. O modelo C, a média móvel de 5 períodos, produz o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre as médias de 3 e 9 prazos e Suas outras estatísticas são quase idênticas Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. Voltar ao topo da página. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e ignora completamente todas as observações precedentes Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de uma forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve Obter um pouco mais de peso do que o segundo mais recente, eo segundo mais recente deve ter um pouco mais de peso do que o terceiro mais recente, e assim por diante O simples exponencial suavização SES modelo realiza this. Let denotar uma constante de alisamento um número entre 0 e 1 Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual ie valor médio local da série como estimado a partir de dados até o presente O valor de L no tempo t é computado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este. Deste modo, o valor suavizado actual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação corrente, onde controla a proximidade do valor interpolado para o máximo A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual. De forma semelhante, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação Entre a previsão anterior ea observação anterior. Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma quantidade fracionada. É o erro feito no tempo t Na terceira versão, a previsão é um Ponderada exponencialmente a média móvel descontada com o fator de desconto 1. A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha, ela se encaixa em uma única célula e contém referências de células que apontam para a previsão anterior Observação e a célula onde o valor de é armazenado. Note que se 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória Hout growth Se 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média Retornar ao início da página. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é 1 relativa Para o período para o qual a previsão é calculada Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente mostrado pela avaliação de uma série infinita Por isso, a média móvel simples tendência tende a ficar para trás de pontos de viragem por cerca de 1 períodos Por exemplo, quando 0 5 o atraso é 2 períodos em que 0 2 o atraso é de 5 períodos quando 0 1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma dada idade média ou seja, a quantidade de atraso, a simples suavização exponencial SES previsão é um pouco superior ao movimento simples Média de SMA, porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente --e é ligeiramente mais sensível às mudanças ocorridas no passado recente Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 0 2 ambos têm uma idade média De 5 para o da Ta nas suas previsões, mas o modelo SES põe mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e, ao mesmo tempo, não esquece completamente valores superiores a 9 períodos, como mostrado neste gráfico. Outra vantagem importante de O modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado usando um algoritmo de solução para minimizar o erro quadrático médio. O valor ótimo do modelo SES para esta série resulta Para ser 0 2961, como mostrado aqui. A idade média dos dados nessa previsão é de 1 0 2961 3 4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6 períodos. As previsões de longo prazo do modelo SES são Uma linha reta horizontal como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoável e que são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para a rand Om modelo de caminhada O modelo SES assume que a série é um pouco mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA assim que a teoria estatística de modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o Modelo SES Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA 1 e nenhum termo constante conhecido como modelo ARIMA 0,1,1 sem constante O coeficiente MA 1 no modelo ARIMA corresponde ao modelo ARIMA Quantidade 1- no modelo SES Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA 0,1,1 sem constante para as séries analisadas aqui, o coeficiente MA 1 estimado resulta ser 0 7029, que é quase exatamente um menos 0 2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA 1 com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA 0,1,1 As previsões a longo prazo serão Em seguida, ter uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA No entanto, você pode adicionar uma constante longo - tendência exponencial a um modelo de suavização exponencial simples com ou sem ajuste sazonal usando a opção de ajuste de inflação no Procedimento de Previsão A taxa de crescimento de porcentagem de inflação apropriada por período pode ser estimada como o coeficiente de declive em um modelo de tendência linear ajustado aos dados em Em conjunto com uma transformação logarítmica natural, ou pode ser baseada em outras informações independentes sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo. Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de Qualquer tipo nos dados que é geralmente OK ou pelo menos não-muito ruim para 1-passo-frente previsões quando os dados é relativamente noi Sy, e eles podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima O que sobre as tendências de curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaca claramente contra o ruído, e se há uma necessidade de Previsão de mais de um período à frente, então a estimação de uma tendência local também pode ser um problema O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo linear de suavização exponencial LES que calcula estimativas locais de nível e tendência. A tendência mais simples variando no tempo Modelo é o modelo de suavização exponencial linear de Brown, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt s, é Discutida abaixo. A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em um número diferente de Formas quivalentes A forma padrão deste modelo é usualmente expressa da seguinte forma: S S representa a série suavizada individualmente obtida pela aplicação de suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por. Lembre-se que, sob simples alisamento exponencial, esta seria a previsão para Y no período t 1 Então, S indicam a série duplamente suavizada obtida pela aplicação de suavização exponencial simples usando o mesmo para a série S. Finalmente, a previsão para Y tk para qualquer K 1, é dado por. Isto produz e 1 0 ie trar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real e e 2 Y 2 Y 1 após o qual as previsões são geradas usando a equação acima Isto produz os mesmos valores ajustados Como a fórmula baseada em S e S se este último foi iniciado usando S 1 S 1 Y 1 Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt s Linear Exponencial Smoothing. Brown O modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de se ajustar ao nível e tendência não é permitido variar Em Taxas independentes Holt s LES modelo aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência Em qualquer momento t, como no modelo de Brown s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T T da tendência local Aqui eles são computados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado e tendência no tempo t-1 São L t 1 e T t-1 respectivamente, então a previsão para Y t que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1 Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do É calculado recursivamente pela interpolação entre Y t e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de e 1. A mudança no nível estimado, ou seja, L t L t 1 pode ser interpretada como uma medida ruidosa do Tendência no tempo t A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L T L t 1 ea estimativa anterior da tendência, T t-1 usando pesos de e 1. A interpretação da constante tendência-alisamento é análoga à da constante de alisamento de nível Os modelos com valores pequenos assumem que a tendência muda Apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com maior assumem que está mudando mais rapidamente Um modelo com um grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na estimativa de tendência tornam-se bastante importantes quando a previsão mais de um período adiante Voltar ao topo Da página. As constantes de suavização e podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas são 0 3048 e 0 008 O valor muito pequeno de Significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo Por analogia com a noção de idade média dos dados que é usada na estimativa de t Ao nível local da série, a idade média dos dados que é utilizada na estimativa da tendência local é proporcional a 1, embora não exatamente igual a ela. Neste caso, que se revela ser 1 0 006 125 Este não é um número muito preciso Na medida em que a precisão da estimativa não é realmente 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, por isso este modelo está em média bastante história na estimativa da tendência O gráfico de previsão Abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo de tendência SES Também, o valor estimado de é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência , Então este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto ser a estimativa de uma tendência local Se você olho este gráfico, parece que a tendência local virou para baixo no final do Série Wh At has happened Os parâmetros deste modelo foram estimados minimizando o erro quadrado das previsões de 1 passo, e não as previsões de longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença Se tudo o que você está olhando são 1 - passar-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências, digamos 10 ou 20 períodos Para obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele Usa uma linha de base mais curta para estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 0 1, a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo a média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos Aqui está o que o gráfico de previsão parece se definimos 0 1 mantendo 0 3 Isto parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso extrapolar esta tendência mais do que 10 períodos no futuro. O que sobre as estatísticas de erro Aqui está Uma comparação de modelos f Ou os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES O valor ideal do modelo SES é aproximadamente 0 3, mas resultados semelhantes com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente, são obtidos com 0 5 e 0 2. Um Holt s linear exp suavização Com alfa 0 3048 e beta 0 008. B Holt linear alisamento exp com alfa 0 3 e beta 0 1. C Alisamento exponencial simples com alfa 0 5. D Alisamento exponencial simples com alfa 0 3. E Alisamento exponencial simples com alfa 0 2 . Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base em erros de previsão de 1 passo na amostra de dados. Nós temos que recair sobre outras considerações Se acreditamos firmemente que faz sentido basear a corrente Estimativa da tendência sobre o que aconteceu ao longo dos últimos 20 períodos ou assim, podemos fazer um caso para o modelo LES com 0 3 e 0 1 Se queremos ser agnóstico sobre se há uma tendência local, então um dos modelos SES pode Ser mais fácil de explicar e dar também mais As previsões empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados se necessário para a inflação, então Pode ser imprudente extrapolar as tendências lineares de curto prazo muito para o futuro Tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido a causas variadas como a obsolescência do produto, o aumento da concorrência e desacelerações ou retornos cíclicos em uma indústria Por esta razão, A suavização geralmente desempenha melhor fora da amostra do que seria de esperar, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal ingênua modificações de tendência de amortecimento do modelo de suavização linear exponencial também são frequentemente utilizados na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência A tendência de amortecimento O modelo LES pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA 1,1,2. É possível calcular intervalos de confiança arou E as previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. Cuidado, nem todos os softwares calculam intervalos de confiança para esses modelos corretamente. A largura dos intervalos de confiança depende do erro RMS do modelo, ii do tipo De alisamento simples ou linear iii o valor s da constante de suavização s e iv o número de períodos à frente que você está prevendo Em geral, os intervalos se espalham mais rápido à medida que se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando linear em vez de simples Suavização é usada Este tópico é discutido mais na seção de modelos ARIMA das notas Voltar ao topo da página.