Weights In Moving Average

La manera extraña de un promedio móvil hurones la tendencia de una masa de mediciones confusas se puede ver mediante el trazado de la media móvil de 10 días junto con el peso diario original, que se muestra como pequeños diamantes. Los promedios móviles que usamos hasta ahora dan igual significación a todos los días en el promedio. Esto no es necesario. Si piensa en ello, no tiene mucho sentido, especialmente si está interesado en usar un promedio móvil a largo plazo para suavizar los golpes aleatorios en la tendencia. Supongamos que está utilizando una media móvil de 20 días. ¿Por qué debería su peso hace casi tres semanas ser considerado igualmente relevante para la tendencia actual como su peso esta mañana? Se han desarrollado varias formas de medias móviles ponderadas para abordar esta objeción. En lugar de simplemente sumar las mediciones para una secuencia de días y dividir por el número de días, en un promedio móvil ponderado cada medida se multiplica primero por un factor de peso que difiere de día a día. La suma final se divide, no por el número de días, sino por la suma de todos los factores de peso. Si se utilizan factores de peso mayores para los días más recientes y factores más pequeños para mediciones más atrás en el tiempo, la tendencia será más sensible a los cambios recientes sin sacrificar el suavizado que proporciona un promedio móvil. Un promedio móvil no ponderado es simplemente un promedio móvil ponderado con todos los factores de peso igual a 1. Puede utilizar cualquier factor de peso que le guste, pero un conjunto particular con el jawbreaking monicker Exponentially Smoothed Moving Average ha demostrado ser útil en aplicaciones que van desde radar de defensa aérea Al comercio del mercado de vientre de cerdo de Chicago. Vamos a ponerlo a trabajar en nuestros vientres también. Este gráfico compara los factores de peso para una media móvil movida exponencialmente de 20 días con una media móvil simple que pesa todos los días igualmente. El suavizado exponencial da a la medida de hoy dos veces la significación que el promedio simple le asignaría, la medida de ayer un poco menos que eso, y cada día sucesivo menos que su predecesor con el día 20 contribuyendo sólo 20 tanto al resultado como a una media móvil simple. Los factores de peso en una media móvil móvil suavizada exponencialmente son potencias sucesivas de un número llamado constante de suavizado. Un promedio móvil suavizado exponencialmente con una constante de suavizado de 1 es idéntico a un promedio móvil simple, ya que 1 a cualquier potencia es 1. Las constantes de suavización menores que 1 pesan los datos recientes más pesadamente, con el sesgo hacia las mediciones más recientes aumentando a medida que el suavizado La constante disminuye hacia cero. Si la constante de suavizado es superior a 1, los datos más antiguos se ponderan más intensamente que las mediciones recientes. Esta gráfica muestra los factores de peso que resultan de diferentes valores de la constante de suavizado. Observe cómo los factores de peso son todos 1 cuando la constante de suavizado es 1. Cuando la constante de suavizado está entre 0,5 y 0,9, el peso dado a los datos antiguos cae tan rápidamente comparado con mediciones más recientes que no hay necesidad de restringir la media móvil a Un número específico de días podemos hacer la media de todos los datos que tenemos, desde el principio, y dejar que los factores de peso calculados a partir de la constante de suavizado automáticamente descartar los datos antiguos, ya que se vuelve irrelevante para la tendencia actual. Si ves este mensaje , Su navegador ha deshabilitado o no admite JavaScript. Para utilizar todas las funciones de este sistema de ayuda, como la búsqueda, el navegador debe tener habilitado JavaScript. Promedios móviles ponderados con promedios móviles simples, cada valor de datos en la quotwindow en la que se realiza el cálculo tiene un significado o peso igual. A menudo es el caso, especialmente en el análisis de datos de precios financieros, que más datos cronológicamente recientes deberían tener un peso mayor. En estos casos, a menudo se prefiere la funcionalidad de Promedio móvil ponderado (o Promedio móvil exponencial, véase el tema siguiente). Considere la misma tabla de valores de datos de ventas durante doce meses: Para calcular una media móvil ponderada: Calcule cuántos intervalos de datos están participando en el cálculo del promedio móvil (es decir, el tamaño de la ventana de cálculo). Si se dice que la ventana de cálculo es n, entonces el valor de datos más reciente en la ventana se multiplica por n, el siguiente más reciente multiplicado por n-1, el valor anterior al multiplicado por n-2 y así sucesivamente para todos los valores en la ventana. Divida la suma de todos los valores multiplicados por la suma de los pesos para dar el Promedio móvil ponderado sobre esa ventana. Coloque el valor del Promedio Movido Ponderado en una nueva columna de acuerdo con la posición de promedio de arrastre descrita anteriormente. Para ilustrar estos pasos, considere si se requiere un promedio móvil ponderado de ventas de 3 meses en diciembre (usando la tabla anterior de valores de ventas). El término quot3-monthquot implica que el cálculo quotwindowquot es 3, por lo tanto el algoritmo de cálculo del Promedio Movido Ponderado para este caso debería ser: O, si un promedio móvil ponderado de 3 meses fue evaluado en todo el rango original de datos, los resultados serían : Promedio móvil ponderado de 3 meses Promedio móvil ponderado: Lo básico Durante años, los técnicos han encontrado dos problemas con la media móvil simple. El primer problema radica en el marco temporal del promedio móvil (MA). La mayoría de los analistas técnicos creen que la acción de los precios. El precio de la acción de apertura o cierre, no es suficiente de lo que depender para predecir adecuadamente las señales de compra o venta de la acción de cruce del MA. Para solucionar este problema, los analistas asignan ahora más peso a los datos de precios más recientes utilizando la media móvil suavizada exponencialmente (EMA). Por ejemplo, usando un MA de 10 días, un analista tomaría el precio de cierre del décimo día y multiplicaría este número por 10, el noveno día por nueve, el octavo Día por ocho y así sucesivamente a la primera de la MA. Una vez que se ha determinado el total, el analista dividirá el número por la adición de los multiplicadores. Si agrega los multiplicadores del ejemplo de MA de 10 días, el número es 55. Este indicador se conoce como el promedio móvil ponderado linealmente. (Para la lectura relacionada, echa un vistazo a los promedios móviles simples hacen que las tendencias se destacan.) Muchos técnicos son creyentes firmes en el promedio móvil exponencialmente suavizado (EMA). Este indicador se ha explicado de muchas maneras diferentes que confunde tanto a los estudiantes como a los inversores. Tal vez la mejor explicación viene de John J. Murphys Análisis Técnico de los Mercados Financieros, (publicado por el Instituto de Nueva York de Finanzas, 1999): El exponencialmente suavizado media móvil se ocupa de los dos problemas asociados con el promedio móvil simple. En primer lugar, el promedio suavizado exponencial asigna un mayor peso a los datos más recientes. Por lo tanto, es una media móvil ponderada. Pero si bien asigna menor importancia a los datos de precios pasados, incluye en su cálculo todos los datos en la vida útil del instrumento. Además, el usuario puede ajustar la ponderación para dar mayor o menor peso al precio de los días más recientes, que se agrega a un porcentaje del valor de días anteriores. La suma de ambos valores porcentuales se suma a 100. Por ejemplo, el precio de los últimos días se podría asignar un peso de 10 (.10), que se agrega a los días anteriores peso de 90 (.90). Esto da el último día 10 de la ponderación total. Esto sería el equivalente a un promedio de 20 días, al dar al precio de los últimos días un valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Promedio móvil suavizado exponencialmente El gráfico anterior muestra el índice Nasdaq Composite desde la primera semana de agosto de 2000 hasta el 1 de junio de 2001. Como puede ver claramente, la EMA, que en este caso está usando los datos de cierre de precios en un De nueve días, tiene señales de venta definitiva el 8 de septiembre (marcado por una flecha negra hacia abajo). Este fue el día en que el índice se rompió por debajo del nivel de los 4.000. La segunda flecha negra muestra otra pierna abajo que los técnicos esperaban. El Nasdaq no pudo generar suficiente volumen e interés de los inversores minoristas para romper la marca de 3.000. Luego se zambulló de nuevo hasta el fondo en 1619.58 el 4 de abril. La tendencia alcista del 12 de abril está marcada por una flecha. Aquí el índice cerró en 1,961.46, y los técnicos comenzaron a ver a los gestores de fondos institucionales comenzando a recoger algunos negocios como Cisco, Microsoft y algunos de los temas relacionados con la energía. Promedio móvil ponderado El promedio móvil ponderado da más importancia a los recientes movimientos de precios, por lo tanto, la media móvil ponderada reacciona más rápidamente a los cambios en los precios que los clientes regulares Promedio móvil simple (ver: Promedio móvil simple). A continuación se presenta un ejemplo básico (3 períodos) de cómo se calcula la media móvil ponderada: Los precios de los últimos 3 días han sido 5, 4 y 8. Dado que hay 3 períodos, el día más reciente (8) obtiene un Peso de 3, el segundo día reciente (4) recibe un peso de 2, y el último día de los 3 períodos (5) recibe un peso de uno solo. El cálculo es el siguiente: (3 x 8) (2 x 4) (1 x 5) / 6 6.17 El valor promedio móvil ponderado de 6.17 se compara con el cálculo del promedio móvil simple de 5.67. Observe cómo el aumento de precios grande de 8 ocurrido en el día más reciente se reflejó mejor en el cálculo del promedio móvil ponderado. La gráfica a continuación del stock de Wal-Mart ilustra la diferencia visual entre un promedio móvil ponderado de 10 días y un promedio móvil simple de 10 días: Las señales potenciales de compra y venta para el indicador Promedio móvil ponderado se discuten en profundidad con el indicador Promedio móvil simple (Véase: Promedio móvil simple). La diferencia entre la media móvil y la media móvil ponderada La media móvil de 5 periodos, basada en los precios anteriores, se calcularía utilizando la siguiente fórmula: Con base en la ecuación anterior, el precio promedio sobre la media móvil Período mencionado anteriormente fue de 90,66. El uso de promedios móviles es un método eficaz para eliminar fuertes fluctuaciones de precios. La limitación clave es que los puntos de datos de datos antiguos no se ponderan de forma diferente a los puntos de datos cercanos al inicio del conjunto de datos. Aquí es donde entran en juego los promedios móviles ponderados. Los promedios ponderados asignan una ponderación más pesada a los puntos de datos más actuales, ya que son más relevantes que los puntos de datos en el pasado lejano. La suma de la ponderación debe sumar 1 (o 100). En el caso de la media móvil simple, las ponderaciones están distribuidas equitativamente, por lo que no se muestran en la tabla anterior. Precio de Cierre de AAPL El promedio ponderado se calcula multiplicando el precio dado por su ponderación asociada y luego sumando los valores. En el ejemplo anterior, la media móvil ponderada de 5 días sería de 90.62. En este ejemplo, el punto de datos reciente recibió la mayor ponderación de 15 puntos arbitrarios. Puede pesar los valores de cualquier valor que considere adecuado. El valor más bajo de la media ponderada por encima del promedio simple sugiere que la presión de venta reciente podría ser más significativa de lo que algunos operadores anticipan. Para la mayoría de los comerciantes, la opción más popular al usar medias móviles ponderadas es usar una ponderación más alta para los valores recientes. (Para obtener más información, echa un vistazo a la Tutorial de Media móvil) Lea acerca de la diferencia entre promedios móviles exponenciales y medias móviles ponderadas, dos indicadores de suavizado que. La única diferencia entre estos dos tipos de media móvil es la sensibilidad que cada uno muestra a los cambios en los datos utilizados. Leer Respuesta Aprenda sobre el cálculo e interpretación de promedios ponderados, incluyendo cómo calcular un promedio ponderado usando Microsoft. Leer respuesta Vea por qué los promedios móviles han demostrado ser ventajoso para los comerciantes y analistas y útil cuando se aplica a los gráficos de precios y. Leer Respuesta Aprenda cómo los comerciantes y los inversores usan alfa ponderada para identificar el ímpetu de un precio de las acciones y si los precios se moverán más alto. Leer Respuesta Conozca algunas de las limitaciones inherentes y las posibles aplicaciones erróneas del análisis del promedio móvil en el stock técnico. Leer respuesta