365 Media Móvil Exponencial

Suavizado de datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos inherentes a la recolección de los datos tomados en el tiempo es una cierta forma de la variación aleatoria. Existen métodos para reducir de cancelar el efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica que se utiliza a menudo en la industria es suavizado. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, de temporada y componentes cíclicos. Existen dos grupos distintos de los métodos de suavizado de promediado exponencial Métodos métodos de suavizado promedios tomando es la forma más sencilla para suavizar los datos En primer lugar, investigaremos algunos métodos de promediado, tales como el promedio simple de todos los datos del pasado. Un gerente de un almacén quiere saber la cantidad de un proveedor típico de entrega en 1000 unidades de dólar. Él / ella toma una muestra de 12 proveedores, de forma aleatoria, obteniendo los siguientes resultados: La media computada o la media de los datos 10. El gerente decide utilizar esto como la estimación de los gastos de un proveedor típico. ¿Es esta una estimación de buena o mala cuadrado medio del error es una manera de juzgar lo bueno que es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La verdadera cantidad de error gastado menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores cuadráticos. El MSE es la media de los errores cuadráticos. MSE se traduce, por ejemplo, los resultados son: errores y los errores al cuadrado La estimación 10 Surge la pregunta: ¿se puede utilizar la media para pronosticar los ingresos si se sospecha de una tendencia Una mirada en el siguiente gráfico muestra claramente que no debemos hacer esto. Promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, le comunicamos que el promedio aritmético o media de todas las observaciones anteriores es sólo una estimación útil para la predicción cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilizar diferentes estimaciones que tienen la tendencia en cuenta. El promedio pesa todas las observaciones pasadas por igual. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula mediante la adición de todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular la media es mediante la adición de cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1,3333 1,6667 4. El multiplicador tercera se llama el peso. En general: Barra de suma frac izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda xn (frac derecha). El (a la izquierda (derecha frac)) son los pesos y, por supuesto, que suman 1.4 horas MACD Forex Trading Estrategia Philip Nel comenzaron un hilo en el foro de discusión de ForexFactory el MACD Forex estrategia comercial de 4 horas. Es un impresionante hilo del foro. Se inició en 2007 y que todavía está activo ahora. (Cuenta con 1338 páginas y cada vez mayor.) Esta estrategia de negociación se centra en la búsqueda de patrones (por ejemplo, doble techo y la cabeza y los hombros) en el indicador MACD. Operando con los patrones de apagar el indicador en lugar de precio me recuerda a la CCI de Woodies. Esta estrategia de negociación utiliza cinco medias móviles como puntos de soporte y resistencia. Configurarlas: 365 media móvil exponencial (EMA) 200 media móvil simple (SMA) SMA 89 21 8 EMA EMA No estamos olvidando el homónimo de esta estrategia de negociación. Los ajustes para el MACD son: 5 de EMA rápida 13 para EMA lenta 1 de la línea de señal Añadir líneas horizontales en 0,0015, 0,003, 0,0045, -0,0015, -0.003, y -0.0045 Reglas para 4 horas el MACD Forex Trading Estrategia MACD Este divisas estrategia comercial tiene muchas configuraciones posibles. Philip Nel recomienda configuraciones de continuación de tendencia para los principiantes. Interpreté la estrategia y se acercó con las siguientes normas comerciales para el comercio continuaciones. Estas reglas eludió la necesidad de buscar patrones de los gráficos. Largo Precio comercio es superior al 89 EMA MACD está por encima de cero MACD cae Comprar una vez que el MACD se eleva (si MACD está todavía por encima de cero) Breve precio comercial está por debajo de 89 EMA MACD está por debajo de cero MACD se eleva Vender una vez MACD cae (si MACD está todavía por debajo de cero) 4 horas el MACD Forex Trading Ejemplos comercio ganador 8211 corto Comercio Este es un gráfico de 4 horas de los futuros 6A (AUD / USD) con los cinco medias móviles de diferentes colores. El color de fondo del indicador MACD muestra si el MACD está aumentando o disminuyendo. Salí de las líneas horizontales, ya que no los estamos utilizando para nuestra opinión. Este gráfico muestra una continuación de tendencia después de alrededor de dos días de consolidación. El precio es por debajo de 89 EMA y las cinco medias móviles se están extendiendo a cabo muy bien. Estos son signos de una tendencia clara. Poco después de que la barra de empuje oso fuerte, el MACD empezó a levantarse. Antes de que el MACD se elevó por encima de cero, se redujo y nos dio una breve señal. Esta operación corta trajo la tendencia más allá del extremo anterior. Mira la acción del precio durante la retirada MACD. El precio fue en un rango estrecho con barras estrechas y varios puntos de ruptura falsas. En este caso, el MACD valor añadido mediante el descubrimiento del impulso alcista que nos mantenga fuera del mercado hasta el momento se volvió bajista. La pérdida de Comercio 8211 Corto Comercio Este retroceso fue más profundo que los retrocesos anteriores. A medida que la tendencia a la baja se ha hecho efectiva durante un largo período, se espera que este retroceso compleja, y quizás incluso necesario que la tendencia continúe. El indicador MACD aumentó a medida que los precios se mantuvo por debajo de 89 EMA. Las medias móviles precio rechazados hacia abajo. La acción del precio apoyó la señal MACD corta. Sin embargo, el comercio no resultó así. Dada una parada más amplia y un objetivo conservador, podríamos tener una operación ganadora. Sin embargo, la barra alcista (tres barras después de la entrada) debería haber detenido a cabo la mayoría de los comerciantes. Revisión 8211 de 4 horas el MACD Forex Trading Estrategia Esta estrategia de negociación es una estrategia de negociación como el impulso del comercio MOMO 5 minutos y el sistema de impulso Elder8217s. MACD es el denominador común de estas estrategias de negociación. Sin embargo, el ajuste del indicador MACD en esta estrategia de negociación elimina su línea de señal. En esencia, el MACD ha convertido en un oscilador de precios. Además, las cinco medias móviles son demasiado para mí. Mientras que ofrecen un marco de soporte y resistencia, que el desorden de las listas. No obstante, esta estrategia es eficaz recogiendo configuraciones de comercio de retroceso. Se da un punto de partida para el comercio de impulso decente en mayores plazos. (4 horas y superior) El marco de tiempo de 4 horas es aplicable sólo a los mercados de divisas, ya que divide una sesión de 24 horas a 6 bares. Para tener más diversión con esta estrategia, probarlo en el gráfico diario. En nuestra opinión, nos centramos en las continuaciones de tendencias comerciales. Evitar el MACD señales cerca o más allá del último extremo de la tendencia. Esto se debe a esta estrategia hace uso del principio de impulso precio anterior. Si el precio ya ha ido más allá de la última tendencia extrema, entonces el precio ya ha alcanzado a impulso. La zona de acción de nuestra acercar el comercio se ha ido. Recuerde que esta estrategia de negociación presenta ahora más oportunidades que las operaciones de continuación que miramos. El mil páginas hilo del foro tiene todo lo necesario para aprender acerca de esta estrategia de negociación. En particular, mirar hacia fuera para el consejo de administración del comercio Philip Nel8217s. Él escalas en una posición si el stop-loss es demasiado lejos para reducir su riesgo global. It8217s una idea interesante para explorar. Los futuros y el comercio de divisas contiene un riesgo sustancial y no es para todos los inversores. Un inversor podría potencialmente perder la totalidad o más de la inversión inicial. El capital de riesgo es el dinero que se puede perder sin poner en peligro la seguridad o los estilo de vida financiera. Capital de riesgo sólo se debe utilizar para el comercio y sólo aquellos con suficiente capital riesgo debe tener en cuenta el comercio. El rendimiento pasado no es necesariamente indicativa de resultados futuros. Los contenidos del sitio web son sólo para fines educativos. Todas las operaciones son ejemplos seleccionados al azar para presentar las configuraciones de comercio y no son operaciones reales. Todas las marcas comerciales pertenecen a sus respectivos propietarios. Nosotros no estamos registrados con cualquier cuerpo de regulación que nos permite dar asesoramiento financiero y la inversión. Comerciales configuraciones de la opinión x000A9 2012x020132016Calculating medio en Excel que se mueven en este breve tutorial, aprenderá cómo calcular rápidamente una media móvil simple en Excel, lo que funciona para utilizar para obtener promedio móvil de los últimos N días, semanas, meses o años, y cómo para agregar una línea de tendencia media móvil a un gráfico de Excel. En un par de artículos recientes, hemos dado un vistazo de cerca a calcular el promedio en Excel. Si usted ha estado siguiendo nuestro blog, que ya sabe cómo calcular un promedio normal y lo que funciona para su uso para calcular la media ponderada. En el tutorial de hoy, vamos a discutir dos técnicas básicas para el cálculo de la media móvil en Excel. Lo que se está moviendo promedio Hablando en términos generales, la media móvil (también se refirió a la media, como la rodadura. Funcionamiento normal o en movimiento media) se puede definir como una serie de medias para diferentes subconjuntos del mismo conjunto de datos. Se utiliza con frecuencia en las estadísticas, estacionalmente ajustada previsión económica y tiempo para comprender las tendencias subyacentes. En el comercio de acciones, media móvil es un indicador que muestra el valor medio de un valor en un período de tiempo determinado. En los negocios, es una práctica común para calcular una media móvil de las ventas de los últimos 3 meses para determinar la tendencia reciente. Por ejemplo, la media móvil de las temperaturas de tres meses se puede calcular tomando el promedio de las temperaturas de enero a marzo, entonces el promedio de las temperaturas de febrero a abril, a continuación, de marzo a mayo, y así sucesivamente. Existen diferentes tipos de media móvil como sencillo (también conocido como aritmética), exponencial, variable, triangular, y ponderada. En este tutorial, vamos a estar buscando en la media móvil simple más utilizada. El cálculo de la media móvil simple en Excel En general, hay dos maneras de obtener una media móvil simple en Excel - mediante el uso de fórmulas y opciones de línea de tendencia. Los siguientes ejemplos demuestran ambas técnicas. Ejemplo 1. Calcular el promedio móvil durante un cierto período de tiempo una media móvil simple se puede calcular en poco tiempo con la función PROMEDIO. Suponiendo que haya una lista de las temperaturas medias mensuales en la columna B, y quiere encontrar un promedio móvil de 3 meses (como se muestra en la imagen de arriba). Escribir una fórmula media habitual para los 3 primeros valores y de entrada que en la fila correspondiente al valor de 3º de la parte superior (celda C4 en este ejemplo), y luego copiar la fórmula hacia abajo a otras celdas de la columna: Puede fijar el columna con una referencia absoluta (como B2) si se quiere, pero asegúrese de utilizar referencias de fila relativos (sin el signo) de manera que la fórmula se ajusta adecuadamente a otras células. Recordando que en promedio se calcula mediante la suma de los valores y dividiendo la suma por el número de valores de promediarse, se puede verificar el resultado mediante el uso de la fórmula SUMA: Ejemplo 2. Obtener un promedio móvil de los últimos N días / semanas / meses / años en una columna Suponiendo que haya una lista de los datos, por ejemplo, cifras de venta o cotizaciones de bolsa, y que quieren saber el promedio de los últimos 3 meses en cualquier punto del tiempo. Para esto, se necesita una fórmula que volver a calcular la media en cuanto se introduce un valor para el siguiente mes. ¿Qué función de Excel es capaz de hacer esto El buen promedio de edad en combinación con offset y count. PROMEDIO (OFFSET (primera celda COUNT (gama completa) -. N, 0, N, 1)) donde N es el número de los últimos días / semanas / meses / años para incluir en el promedio. No estoy seguro de cómo utilizar esta fórmula de media móvil en su Excel con el siguiente ejemplo se harán las cosas más claras. Suponiendo que los valores de medias se sitúan en la columna B a partir de la fila 2, la fórmula sería la siguiente: Y ahora, vamos a tratar de entender lo que este movimiento Excel fórmula media está haciendo realidad. La función COUNT COUNT (B2: B100) cuenta cómo ya se introducen muchos valores en la columna B. empezamos a contar en B2, porque la fila 1 es la cabecera de la columna. La función OFFSET toma la celda B2 (el argumento 1 st) como punto de partida, y compensa el conteo (el valor devuelto por la función COUNT) moviendo 3 filas hacia arriba (-3 en el argumento 2º). Como resultado, se devuelve la suma de los valores en un rango que consta de 3 filas (3 en el 4º argumento) y 1 columna (1 en el último argumento), que es más de 3 meses que queremos. Por último, la suma devuelta se pasa a la función PROMEDIO para calcular la media móvil. Propina. Si está trabajando con hojas de trabajo de forma continua actualizables donde las nuevas filas son susceptibles de ser añadido en el futuro, asegúrese de proporcionar un número suficiente de filas a la función CONTAR para dar cabida a posibles nuevas entradas. No es un problema si se incluyen más filas que realmente se necesita, siempre y cuando tenga la primera celda de la derecha, la función COUNT descartará todas las filas vacías de todos modos. Como podrá darse cuenta, la tabla de este ejemplo contiene datos de sólo 12 meses, y sin embargo, el rango B2: B100 se suministra a contar, sólo para estar en el lado ahorrar :) Ejemplo 3. Obtener promedio móvil de los últimos N valores en Si una fila que desea calcular un promedio móvil de los últimos N días, meses, años, etc., en la misma fila, se puede ajustar la fórmula de compensación de esta manera: Suponiendo B2 es el primer número de la fila, y desea para incluir los últimos 3 números en la media, la fórmula toma la siguiente forma: Creación de un gráfico de Excel en movimiento promedio Si ya ha creado un gráfico para los datos, la adición de una línea de tendencia media móvil para esa tabla es una cuestión de segundos. Para ello, vamos a utilizar la función de Excel Trendline y los pasos detallados a continuación seguimos. Para este ejemplo, he creado un gráfico de columnas 2-D (Insertar grupo Gráficas Tab GT) de nuestros datos de ventas: Y ahora, queremos visualizar el promedio móvil de 3 meses. En Excel 2010 y Excel 2007, Ir a la presentación de línea de tendencia gt gt Más opciones de línea de tendencia. Propina. Si no necesita especificar los detalles tales como el intervalo o los nombres de media móvil, puede hacer clic en Diseño Gráfico gt Añadir Elemento gt gt Trendline Media Móvil para el resultado inmediato. El panel Formato de línea de tendencia se abrirá en la parte derecha de la hoja de cálculo en Excel 2013, y el correspondiente cuadro de diálogo se abrirá en Excel 2010 y 2007.To refinar su chat, puede cambiar a la línea amp Relleno o pestaña Efectos de el panel Formato de línea de tendencia y jugar con diferentes opciones como el tipo de línea, color, ancho, etc. para el análisis de datos de gran alcance, es posible que desee añadir unas líneas de tendencia de media móvil con diferentes intervalos de tiempo para ver cómo evoluciona la tendencia. La siguiente captura de pantalla muestra los 2 meses (verde) y 3 meses (ladrillo rojo) que se mueven las líneas de tendencia promedio: Bueno, eso es todo acerca de cómo calcular la media móvil en Excel. La hoja de cálculo muestra con la que se mueven las fórmulas promedio y la línea de tendencia se encuentra disponible para su descarga - Mover hoja de cálculo de promedio. Les agradezco por leer y espero verlos la próxima semana Usted también podría estar interesado en: Moving modelos de promedio y suavizado exponencial Como un primer paso para avanzar más allá de los modelos de medias, modelos de paseo aleatorio, y los modelos de tendencia lineal, los patrones y las tendencias pueden no estacionales extrapolarse mediante un modelo de media móvil o alisado. El supuesto básico detrás de promediado y modelos de suavizado es que la serie de tiempo es estacionaria localmente con una media de variación lenta. Por lo tanto, tomamos una media móvil (local) para estimar el valor actual de la media y luego usar eso como el pronóstico para el futuro próximo. Esto puede ser considerado como un compromiso entre el modelo de la media y la deriva en el modelo del paseo aleatorio, sin. La misma estrategia se puede utilizar para estimar y extrapolar una tendencia local. Un promedio móvil a menudo se llama una versión quotsmoothedquot de la serie original porque los promedios de corto plazo tiene el efecto de suavizar los baches en la serie original. Al ajustar el grado de suavizado (el ancho de la media móvil), que podemos esperar para golpear algún tipo de equilibrio óptimo entre el rendimiento de los modelos de medias y caminar al azar. El tipo más simple de promedio de modelos es el. Sencilla (igualmente ponderados) Media Móvil: El pronóstico para el valor de Y en el tiempo t1 que se hace en el tiempo t es igual a la media aritmética de las observaciones más recientes M: (Aquí y en otros lugares que va a utilizar el símbolo 8220Y-hat8221 reposar para obtener la previsión de las series temporales Y hecha en la fecha previa temprano posible de un modelo dado.) Este promedio se centra en el periodo t (m1) / 2, lo que implica que la estimación de la media local tenderá a la zaga del verdadero valor de la media local por cerca de (m1) / 2 períodos. Por lo tanto, decimos que la edad promedio de los datos de la media móvil simple (m1) / 2 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico: esta es la cantidad de tiempo en que las previsiones tienden a la zaga de los puntos de inflexión en el datos. Por ejemplo, si son un promedio de los últimos 5 valores, las previsiones será de unos 3 periodos tarde en la respuesta a los puntos de inflexión. Tenga en cuenta que si m1, el modelo de media móvil simple (SMA) es equivalente al modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si m es muy grande (comparable a la longitud del período de estimación), el modelo de SMA es equivalente al modelo de la media. Como con cualquier parámetro de un modelo de predicción, es costumbre para ajustar el valor de k con el fin de obtener el mejor quotfitquot a los datos, es decir, los errores de pronóstico más pequeños en promedio. Aquí está un ejemplo de una serie que parece mostrar fluctuaciones aleatorias alrededor de una media que varía lentamente. En primer lugar, permite tratar de encajar con un modelo de paseo aleatorio, lo que equivale a una media móvil simple de 1 plazo: El modelo de paseo aleatorio responde muy rápidamente a los cambios en la serie, pero al hacerlo se recoge gran parte de la quotnoisequot en el datos (las fluctuaciones aleatorias), así como la quotsignalquot (la media local). Si en lugar de probar una media móvil simple de 5 términos, obtenemos una puesta a punto más suave en busca de los pronósticos: El 5 plazo promedio móvil simple rendimientos significativamente más pequeños que los errores del modelo de paseo aleatorio en este caso. La edad promedio de los datos de esta previsión es de 3 ((51) / 2), de modo que tiende a la zaga de los puntos de inflexión en aproximadamente tres períodos. (Por ejemplo, una recesión parece haber ocurrido en el período de 21 años, pero las previsiones no dar la vuelta hasta varios períodos más tarde.) Tenga en cuenta que las previsiones a largo plazo del modelo de SMA son una línea recta horizontal, al igual que en el paseo aleatorio modelo. Por lo tanto, el modelo de SMA asume que no hay una tendencia en los datos. Sin embargo, mientras que las previsiones del modelo de paseo aleatorio son simplemente igual al último valor observado, las predicciones del modelo de SMA son iguales a una media ponderada de los valores recientes. Los límites de confianza calculados por Statgraphics para las previsiones a largo plazo de la media móvil simple no se ensanchan a medida que aumenta la previsión horizonte. Esto obviamente no es correcta Desafortunadamente, no existe una teoría estadística subyacente que nos dice cómo los intervalos de confianza debe ampliar para este modelo. Sin embargo, no es demasiado difícil de calcular estimaciones empíricas de los límites de confianza para los pronósticos a más largo horizonte. Por ejemplo, podría configurar una hoja de cálculo en la que el modelo de SMA sería utilizado para pronosticar 2 pasos por delante, 3 pasos por delante, etc., dentro de la muestra de datos históricos. A continuación, podría calcular las desviaciones estándar de la muestra de los errores en cada horizonte de pronóstico, y luego construir intervalos de confianza para los pronósticos a más largo plazo sumando y restando múltiplos de la desviación estándar correspondiente. Si tratamos una media móvil simple de 9 plazo, obtenemos previsiones aún más suaves y más de un efecto rezagado: La edad media es ahora de 5 puntos ((91) / 2). Si tomamos una media móvil de 19 plazo, el promedio de edad aumenta a 10: Tenga en cuenta que, de hecho, las previsiones están quedando atrás los puntos de inflexión en alrededor de 10 periodos. ¿Qué cantidad de suavizado que es mejor para esta serie Aquí se presenta una tabla que compara sus estadísticas de errores, incluyendo también una 3-plazo promedio: Modelo C, la media móvil de 5 plazo, se obtiene el valor más bajo de RMSE por un pequeño margen sobre el 3 - term y 9 plazo promedios, y sus otras estadísticas son casi idénticos. Así, entre los modelos con las estadísticas de errores muy similares, podemos elegir si preferimos un poco más la capacidad de respuesta o un poco más de suavidad en los pronósticos. (Volver al comienzo de la página.) Browns suavizado exponencial simple (promedio móvil ponderado exponencialmente) El modelo de media móvil simple descrito anteriormente tiene la propiedad indeseable que trata los últimos k observaciones por igual y completamente ignora todas las observaciones precedentes. Intuitivamente, los datos del pasado deben ser descontados de forma más gradual - por ejemplo, la observación más reciente debería ser un poco más de peso que 2 más reciente, y el segundo más reciente debería ser un poco más peso que la 3 más reciente, y pronto. El modelo de suavizamiento exponencial simple (SES) logra esto. Vamos a 945 denotan un constantquot quotsmoothing (un número entre 0 y 1). Una forma de escribir el modelo es definir una serie L que representa el nivel actual (es decir, valor medio local) de la serie como se estima a partir de datos hasta el presente. El valor de L en el tiempo t se calcula de forma recursiva a partir de su propio valor anterior así: Por lo tanto, el valor suavizado actual es una interpolación entre el valor suavizado anterior y la observación actual, donde los 945 controles de la proximidad entre el valor interpolado a la más reciente observación. La previsión para el próximo período es simplemente el valor suavizado actual: De manera equivalente, podemos expresar el pronóstico siguiente directamente en función de las previsiones anteriores y observaciones anteriores, en cualquiera de las siguientes versiones equivalentes. En la primera versión, la previsión es una interpolación entre pronóstico anterior y observación anterior: En la segunda versión, el siguiente pronóstico se obtiene mediante el ajuste de la previsión anterior en la dirección del error anterior por una cantidad fraccionaria 945. está el error cometido en el tiempo t. En la tercera versión, el pronóstico es un ponderado exponencialmente (es decir, descontado) de media móvil con el factor de descuento 1- 945: La versión de interpolación de la fórmula de predicción es el más simple de usar si está implementando el modelo en una hoja de cálculo: se ajusta en una sola célula y contiene referencias a celdas que apuntan a la previsión anterior, la observación anterior, y la célula donde se almacena el valor de 945. Tenga en cuenta que si 945 1, el modelo SES es equivalente a un modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si 945 0, el modelo SES es equivalente al modelo de la media, suponiendo que el primer valor de suavizado se establece igual a la media. (Volver al comienzo de la página.) La edad promedio de los datos en el pronóstico a simple alisado exponencial es 1/945 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico. (Esto no se supone que es obvio, pero se puede demostrar fácilmente mediante la evaluación de una serie infinita.) Por lo tanto, el simple previsión de media móvil tiende a la zaga de los puntos de inflexión en alrededor de 1/945 períodos. Por ejemplo, cuando 945 0.5 el retraso es de 2 945 periodos en los que el retraso es 0,2 5 0,1 945 periodos en los que el retraso es de 10 períodos, y así sucesivamente. Para una edad media determinada (es decir, cantidad de lag), el suavizamiento exponencial simple (SES) Pronóstico es algo superior a la previsión media móvil simple (SMA) porque pone relativamente más peso en la más reciente --i. e observación. es ligeramente más quotresponsivequot a los cambios que ocurren en el pasado reciente. Por ejemplo, un modelo de SMA con 9 términos y un modelo de SES con 945 0.2 ambos tienen una edad promedio de 5 para los datos en sus previsiones, pero el modelo SES pone más peso en los últimos 3 valores que lo hace el modelo de SMA y en el mismo tiempo doesn8217t totalmente 8220forget8221 sobre los valores de más de 9 períodos de edad, como se muestra en esta tabla: Otra ventaja importante del modelo SES sobre el modelo SMA es que el modelo SES utiliza un parámetro de suavizado que es continuamente variable, por lo que puede fácilmente optimizada mediante el uso de un algoritmo de quotsolverquot para minimizar el error cuadrático medio. El valor óptimo de 945 en el modelo SES para esta serie resulta ser 0.2961, como se muestra aquí: La edad promedio de los datos de esta previsión es de 1 / 0,2961 3,4 periodos, que es similar a la de un móvil simple 6 plazo promedio. Las previsiones a largo plazo del modelo de SES son una línea recta horizontal. como en el modelo de SMA y el modelo de paseo aleatorio sin crecimiento. Sin embargo, tenga en cuenta que los intervalos de confianza calculados por Statgraphics ahora divergen de un modo de aspecto razonable, y que son sustancialmente más estrecha que los intervalos de confianza para el modelo de paseo aleatorio. El modelo SES asume que la serie es un poco predictablequot quotmore que lo hace el modelo de paseo aleatorio. Un modelo SES es en realidad un caso especial de un modelo ARIMA. por lo que la teoría estadística de los modelos ARIMA proporciona una buena base para el cálculo de los intervalos de confianza para el modelo SES. En particular, un modelo SES es un modelo ARIMA con una diferencia no estacional, un MA (1) plazo, y sin término constante. también conocido como un modelo quotARIMA (0,1,1) sin constantquot. El MA (1) coeficiente en el modelo ARIMA corresponde a la cantidad 1- 945 en el modelo de SES. Por ejemplo, si encaja en un modelo ARIMA (0,1,1) sin el temor constante a la serie analizada aquí, el MA estimado (1) coeficiente resulta ser 0.7029, que es casi exactamente uno menos 0,2961. Es posible añadir el supuesto de un no-cero tendencia constante lineal a un modelo de SES. Para ello, sólo tiene que especificar un modelo ARIMA con una diferencia no estacional y un (1) término MA con una constante, es decir, un modelo ARIMA (0,1,1) con constante. Las previsiones a largo plazo tendrán entonces una tendencia que es igual a la tendencia promedio observado durante todo el período de estimación. No se puede hacer esto en conjunto con ajuste estacional, ya que las opciones de ajuste estacional se desactivan cuando el tipo de modelo se establece en ARIMA. Sin embargo, se puede añadir una tendencia exponencial constante a largo plazo a un simple modelo de suavizado exponencial (con o sin ajuste estacional) mediante el uso de la opción de ajuste de la inflación en el procedimiento de pronóstico. La tasa de quotinflationquot apropiado (porcentaje de crecimiento) por período se puede calcular como el coeficiente de la pendiente en un modelo de tendencia lineal ajustada a los datos en conjunción con una transformación logaritmo natural, o puede basarse en otra información, independiente sobre las perspectivas de crecimiento a largo plazo . (Volver a la parte superior de la página.) Browns lineales (es decir, dobles) modelos de suavizado exponencial de la media móvil y modelos SES asumen que no hay una tendencia de cualquier tipo en los datos (que es por lo general OK o al menos no muy malo para 1- previsiones paso por delante cuando los datos son relativamente ruidoso), y que pueden ser modificados para incorporar una tendencia lineal constante como se muestra arriba. ¿Qué hay de tendencias a corto plazo Si una serie muestra una tasa variable de crecimiento o un patrón cíclico que se destaca claramente contra el ruido, y si hay una necesidad de pronosticar más de 1 periodo por delante, a continuación, la estimación de una tendencia local también puede ser un problema. El modelo simple de suavizado exponencial se puede generalizar para obtener un modelo lineal de suavizado exponencial (LES) que calcula las estimaciones locales de tanto nivel y la tendencia. El modelo de tendencia variable en el tiempo más simple es Browns lineales exponencial modelo de suavizado, que utiliza dos series diferentes alisado que se centran en diferentes puntos en el tiempo. La fórmula de predicción se basa en una extrapolación de una línea a través de los dos centros. (Una versión más sofisticada de este modelo, Holt8217s, se discute a continuación.) La forma algebraica de Brown8217s lineal modelo de suavizado exponencial, al igual que la del modelo simple de suavizado exponencial, se puede expresar en un número de formas diferentes pero equivalentes. La forma quotstandardquot de este modelo se suele expresar como sigue: Sea S la serie suavizada por enlaces sencillos, obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple de la serie Y. Es decir, el valor de S en el período t viene dada por: (Hay que recordar que, en virtud de simples suavizado exponencial, esto sería el pronóstico para Y en el periodo t1), entonces Squot denotan la serie suavizada doblemente obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple (utilizando la misma 945) de la serie S:. por último, el pronóstico para tk Y. para cualquier kgt1, viene dada por: Esto produce e 1 0 (es decir, engañar un poco, y dejar que el primer pronóstico es igual a la primera observación real), y e 2 Y2 Y1 8211. después de lo cual las previsiones se generan utilizando la ecuación anterior. Esto produce los mismos valores ajustados según la fórmula basada en S y S si éstas se puso en marcha el uso de S 1 S 1 Y 1. Esta versión del modelo se utiliza en la siguiente página que ilustra una combinación de suavizado exponencial con ajuste estacional. modelo Holt8217s lineal de suavizado exponencial Brown8217s LES calcula estimaciones locales de nivel y la tendencia al suavizar los datos recientes, pero el hecho de que lo hace con un único parámetro de suavizado un factor limitante para los patrones de datos que es capaz de encajar: el nivel y la tendencia no se les permite variar a frecuencias independientes. modelo Holt8217s LES resuelve este problema mediante la inclusión de dos constantes de suavizado, una para el nivel y uno para la tendencia. En cualquier momento t, como en el modelo Brown8217s, el no es una estimación L t del nivel local y una estimación T t de la tendencia local. Aquí se computan de forma recursiva a partir del valor de Y observó en el tiempo t, y las estimaciones anteriores del nivel y la tendencia por dos ecuaciones que se aplican suavizado exponencial a ellos por separado. Si el nivel estimado y la tendencia en el tiempo t-1 son L y T t82091 t-1. respectivamente, entonces el pronóstico para Y tshy que se habrían hecho en el momento t-1 es igual a L-1 t t t-1. Cuando se observa el valor real, la estimación actualizada del nivel se calcula de forma recursiva mediante la interpolación entre Y tshy y su pronóstico, L-1 t t t-1, usando pesos de 945 y 945. 1- El cambio en el nivel estimado, es decir, L t L 8209 t82091. puede interpretarse como una medición de ruido de la tendencia en el tiempo t. La estimación actualizada de la tendencia se calcula entonces de forma recursiva mediante la interpolación entre L T 8209 L t82091 y la estimación anterior de la tendencia, T t-1. usando pesos de 946 y 1-946: La interpretación de la tendencia constante de alisamiento 946 es análoga a la de los de nivel constante de alisamiento 945. Los modelos con valores pequeños de 946 asume que la tendencia cambia sólo muy lentamente con el tiempo, mientras que los modelos con 946 más grande asumen que está cambiando más rápidamente. Un modelo con un gran 946 cree que el futuro lejano es muy incierto, ya que los errores en la estimación de la tendencia-llegar a ser bastante importante cuando la previsión de más de un período que se avecina. (Volver al principio de la página.) El suavizado constantes de 945 y 946 se puede estimar de la forma habitual mediante la minimización del error cuadrático medio de las previsiones 1-paso-a continuación. Cuando esto se haga en Statgraphics, las estimaciones resultan ser 945 0,3048 y 946 0.008. El valor muy pequeño de 946 significa que el modelo supone muy poco cambio en la tendencia de un período a otro, por lo que, básicamente, este modelo está tratando de estimar una tendencia a largo plazo. Por analogía con la noción de que la edad promedio de los datos que se utiliza para estimar el nivel local de la serie, la edad media de los datos que se utiliza para estimar la tendencia local es proporcional a 1/946, aunque no exactamente igual a eso. En este caso que resulta ser 1 / 0.006 125. Esta isn8217t un número muy preciso ya que la precisión de la estimación de 946 isn8217t realmente 3 cifras decimales, pero es del mismo orden general de magnitud que el tamaño de muestra de 100 , por lo que este modelo tiene un promedio de más de un buen montón de historia para estimar la tendencia. La trama de previsión a continuación muestra que el modelo de LES estima una tendencia local de un poco más grande en el extremo de la serie de la tendencia constante estimado en el modelo SEStrend. Además, el valor estimado de 945 es casi idéntica a la obtenida ajustando el modelo SES con o sin tendencia, por lo que este es casi el mismo modelo. Ahora, hacen éstos se parecen a las previsiones razonables para un modelo que se supone que es la estimación de la tendencia local Si 8220eyeball8221 esta trama, parece que la tendencia local se ha convertido a la baja al final de la serie Lo que ha sucedido Los parámetros de este modelo se han estimado mediante la minimización del error al cuadrado de las previsiones de 1-paso adelante, no pronósticos a más largo plazo, en cuyo caso la tendencia doesn8217t hacen una gran diferencia. Si todo lo que está viendo son los errores 1-paso-a continuación, usted no está viendo el panorama general de las tendencias en (digamos) 10 o 20 períodos. Con el fin de conseguir este modelo más acorde con nuestra extrapolación de los datos de globo ocular, podemos ajustar manualmente la tendencia constante de alisamiento para que utilice una línea de base más corta para la estimación de tendencia. Por ejemplo, si elegimos para establecer 946 0.1, a continuación, la edad media de los datos utilizados en la estimación de la tendencia local es de 10 períodos, lo que significa que estamos promediando la tendencia de que los últimos 20 períodos más o menos. Here8217s lo que la trama de previsión parece si ponemos 946 0,1 945 0,3 mientras se mantiene. Esto parece intuitivamente razonable para esta serie, aunque es probable que sea peligroso extrapolar esta tendencia alguna más de 10 periodos en el futuro. ¿Qué pasa con las estadísticas de error Aquí está una comparación de modelos para los dos modelos que se muestran arriba, así como tres modelos SES. El valor óptimo de 945.para el modelo SES es de aproximadamente 0,3, pero resultados similares (con poco más o menos capacidad de respuesta, respectivamente) se obtienen con 0,5 y 0,2. exp lineal (A) Holt. suavizado con alfa y beta 0,3048 0,008 (B) Holts exp lineal. suavizado con alfa 0,3 y beta 0.1 (C) de suavizado exponencial simple con alfa 0,5 (D) de suavizado exponencial simple con alfa 0,3 (E) de suavizado exponencial simple con alfa 0,2 Sus estadísticas son casi idénticos, por lo que realmente can8217t tomar la decisión sobre la base de los errores de pronóstico 1 paso por delante dentro de la muestra de datos. Tenemos que recurrir a otras consideraciones. Si estamos convencidos de que tiene sentido basar la estimación actual tendencia en lo que ha ocurrido en los últimos 20 períodos más o menos, podemos hacer un caso para el modelo con LES y 945 0,3 946 0,1. Si queremos ser agnóstico sobre si existe una tendencia local, entonces uno de los modelos SLS podría ser más fácil de explicar y también daría más pronósticos media-of-the-road para los próximos 5 o 10 períodos. (Volver al principio de la página.) ¿Qué tipo de tendencia-extrapolación es mejor: La evidencia empírica horizontal o lineal sugiere que, si ya se han ajustado los datos (si es necesario) para la inflación, entonces puede ser imprudente extrapolar lineal a corto plazo tendencias muy lejos en el futuro. Tendencias hoy evidentes podrían crecer más en el futuro debido a causas variadas como la obsolescencia de los productos, el aumento de la competencia, y las depresiones cíclicas o repuntes en una industria. Por esta razón, suavizamiento exponencial simple menudo funciona mejor fuera de la muestra de lo que se podría esperar de otro modo, a pesar de su quotnaivequot horizontal extrapolación de tendencias. Amortiguadas modificaciones tendencia del modelo de suavizado exponencial lineal también se utilizan a menudo en la práctica de introducir una nota de cautela en sus proyecciones de tendencias. El modelo LES-tendencia amortiguada puede ser implementado como un caso especial de un modelo ARIMA, en particular, una (1,1,2) modelo ARIMA. Es posible calcular intervalos de confianza alrededor de las predicciones a largo plazo producidos por los modelos de suavizado exponencial, al considerarlos como casos especiales de los modelos ARIMA. (Cuidado: no todo el software calcula correctamente los intervalos de confianza para estos modelos.) La anchura de los intervalos de confianza depende de (i) el error RMS del modelo, (ii) el tipo de suavizado (simple o lineal) (iii) el valor (s) de la constante (s) de suavizado y (iv) el número de períodos por delante que se pronostica. En general, los intervalos se extienden más rápido a medida 945 se hace más grande en el modelo SES y se extienden mucho más rápido cuando se utiliza en lugar de lineal de suavizado simple. En este tema se tratará más adelante en la sección de modelos ARIMA de las notas. (Volver al comienzo de la página.) FOREX horas 4-x-x MACD 4 horas algoritmo de Estrategia Forex MACD 4 x-estrategia de divisas MACD por hora. A medida que el autor de esta estrategia de divisas, la rentabilidad de sus promedio de 300 pips al mes - una señal de entrada en el mercado de divisas son patrones indicador MACD en el gráfico de 4 horas x elegido para operar con cualquier par de divisas. Los niveles objetivo de ingresos y niveles de stop-loss de seguridad está determinada por el comercio de los niveles de soporte y resistencia, así como las medias móviles o intercambiar los niveles de Fibonacci. indicadores de divisas utilizadas en 4 x estrategia de divisas MACD por hora (todos ellos están presentes en el comercio MetaTrader terminal de 4): Medias Móviles - Medias Móviles: 1) 365 Media Móvil Exponencial (365EMA) - media móvil exponencial con un período de 365 2) 200 de media móvil simple (200SMA) - media móvil simple con un periodo de 200 3) 89 de media móvil simple (89SMA) - media móvil simple de periodo 89 4) 21 de media móvil exponencial (21EMA) - media móvil exponencial con período de 21 5) 8 media móvil exponencial (8EMA) - media móvil exponencial con un período de 8 líneas horizontales - líneas horizontales: en el gráfico del indicador MACD se establece 3 series de líneas horizontales encima y por debajo de la línea cero. por encima de cero: 1) Nivel 2 0,0015) 0,0030 Nivel 3) Nivel 0,0045 por debajo de cero: 1) Nivel -0.0015 2) Nivel -0.0030 3) Nivel -0.0045 s acerca de cómo buscar su horario, después de colocar todos los indicadores y los ajustes. patrones, lo que crea un indicador MACD, suelen ser muy rentable. Sin embargo, sólo es necesario el uso de esas señales de comercio, que son más propensos a obtener un beneficio. En los ejemplos siguientes, son los patrones más rentables. en los patrones A y D, el MACD se ha movido más allá del nivel de 0.0045, por lo general, se dice que los comerciantes de divisas sobre un posible movimiento correctivo o cambio de tendencia. Esto es, por contra patrones (contador de tendencia). Patrones B y C - están de moda, que permiten a los operadores para entrar en la dirección de la tendencia principal. Los círculos rojos indican la señal para la transacción, para entrar en el mercado para la apertura de barra siguiente. Cabeza y hombros Patrón: Doble superior e inferior Tan pronto como el indicador MACD se reduce a la línea cero y vuelve hacia la tendencia principal, sosteniendo justo por encima de la línea de cero - es una señal de que continúe la tendencia. De acuerdo con este movimiento de precios simplemente necesita el comercio, ya que a menudo es suficiente fuerte. patrón alrededor de la parte superior e inferior: Sólo una llamada a la acción. Sólo tenga cuidado cuando el MACD indicador se encuentra dentro de la primera zona de 0.0000 y 0.0015 por encima o por debajo de cero. Buena señal para cerrar el acuerdo será patrón. Si el redondeo formado al menos 5 bares. Ejemplos de MACD indicador de patrones en las listas reales: En el siguiente gráfico muestra el precio como si estuviera en juego, gira en torno al nivel de apoyo y niveles de resistencia. La primera entrada está por encima de la media móvil y el primer objetivo de beneficios será de alrededor de la media móvil rápida (8EMA y 21EMA). El segundo objetivo de beneficio es similar a la media de movimiento lento (89SMA y 365EMA). El tercer objetivo de la ganancia será a un nivel de precios de 1.2100, etc. Este es un ejemplo de cómo planificar su plan de negociación con antelación para tomar ganancias parciales del mercado hasta el comercio ha terminado. cerca del punto de entrada debe ser un nivel en el pasado en el costo de las pruebas. de manera que para un nivel dado se puede establecer tope de pérdida de seguridad. Utilice esta estrategia a su propio riesgo. Forex-Utilidad no se hace responsable de los daños que puedan resultar a la hora de utilizar cualquier estrategia, presentada en el sitio. No se recomienda utilizar esta estrategia en una cuenta real, sin la prueba de que se inicie una cuenta de demostración. El Divisa-UTILIDAD