Cuando se calcula una media móvil, la colocación de la media en el periodo de tiempo medio que tiene sentido en el ejemplo anterior se calculó el promedio de los primeros períodos de tiempo 3 y lo colocó junto al periodo 3. Podríamos haber colocado el medio en el medio de la intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado de periodo 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para períodos iguales de tiempo. Entonces, ¿dónde podríamos colocar la primera media móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2.5, 3.5. Para evitar este problema que suavizar los MAs utilizando M 2. Así que suavizar los valores suavizados Si tenemos una media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando las medias M 4.Moving Con Las medias móviles convencionales conjuntos de datos el valor medio es a menudo la primera, y una de las estadísticas de resumen, más útiles para el cálculo. Cuando los datos se encuentra en la forma de una serie de tiempo, la serie media es una medida útil, pero no refleja la naturaleza dinámica de los datos. Los valores medios calculados durante períodos en cortocircuito, ya sea anterior al período actual o se centraron en el período actual, son a menudo más útil. Debido a que tales valores medios variarán, o mover, ya que los actuales período se mueve desde el tiempo t 2, t 3. etc que se conocen como las medias móviles (MAS). Una media móvil simple es (normalmente) el promedio no ponderado de los valores anteriores k. Un promedio móvil ponderado exponencialmente es esencialmente la misma que una media móvil simple, pero con contribuciones a la media ponderada por su proximidad a la hora actual. Debido a que no es uno, sino toda una serie de promedios para cualquier serie dada en movimiento, el conjunto de Mas puede ser trazada a sí mismos en los gráficos, analizada como una serie, y se utiliza en el modelado y predicción. Una gama de modelos se puede construir usando medias móviles, y estos son conocidos como modelos MA. Si estos modelos se combinan con autorregresivo (AR) modelos de los modelos compuestos resultantes se conocen como modelos ARMA o ARIMA (el I es para integrado). promedios móviles simple, ya una serie de tiempo se pueden considerar como un conjunto de valores,, t 1,2,3,4, n el promedio de estos valores se pueden calcular. Si se supone que n es bastante grande, y seleccionar un entero k que es mucho menor que n. podemos calcular un conjunto de medias de bloques, o promedios móviles simples (de orden k): Cada medida representa la media de los valores de datos durante un intervalo de k observaciones. Tenga en cuenta que el primer MA posible de orden k Gt0 es que para t k. De manera más general, podemos dejar el subíndice adicional en las expresiones anteriores y escribir: Esto indica que la media estimada en el momento t es el promedio simple del valor observado en el tiempo t y los pasos k -1 de tiempo anteriores. Si se aplican pesos que disminuye la contribución de las observaciones que están más lejos en el tiempo, se dice que está suavizado exponencial de la media móvil. Las medias móviles se utilizan a menudo como una forma de previsión, por lo que el valor estimado para una serie en el tiempo t 1, S t1. se toma como el MA para el período hasta e incluyendo el tiempo t. p. ej. del día de hoy estimación se basa en un promedio de los valores registrados anteriores hasta e incluyendo el de ayer (para datos diarios). medias móviles simples pueden ser vistos como una forma de suavizado. En el ejemplo que se ilustra a continuación, el conjunto de datos de la contaminación del aire se muestra en la introducción de este tema ha sido aumentada por una línea de 7 días de media móvil (MA), se muestra en rojo. Como puede verse, la línea MA suaviza los picos y valles en los datos y puede ser muy útil en la identificación de tendencias. La fórmula de cálculo estándar hacia adelante significa que los primeros puntos k -1 de datos no tienen valor MA, pero a partir de entonces los cálculos se extienden hasta el punto final de datos en la serie. PM10 valores medios diarios, Greenwich fuente: Red de Calidad del Aire de Londres, www. londonair. org. uk Una de las razones para el cálculo de promedios móviles simples de la manera descrita es que permite a los valores que se computará para todos los intervalos de tiempo de vez tk hasta el presente y, como se obtiene una nueva medición para el tiempo t 1, el MA para el tiempo t 1 puede añadirse al conjunto ya calculado. Esto proporciona un procedimiento sencillo para los conjuntos de datos dinámicos. Sin embargo, hay algunos problemas con este enfoque. Es razonable afirmar que el valor medio durante los 3 últimos períodos, por ejemplo, se debe colocar en el tiempo t-1, no el tiempo t. y para un MA más de un número par de períodos quizás debería estar situado en el punto medio entre dos intervalos de tiempo. Una solución a este problema es utilizar cálculos MA centrado, en el que el agente de administración en el tiempo t es la media de un conjunto de valores simétrica alrededor de t. A pesar de sus méritos evidentes, este enfoque no se utiliza por lo general, ya que requiere que los datos estén disponibles para los eventos futuros que pueden no ser el caso. En casos en los que el análisis es totalmente de una serie existente, el uso de Mas centrado puede ser preferible. medias móviles simples pueden ser considerados como una forma de suavización, eliminación de algunos componentes de alta frecuencia de una serie temporal y poner de relieve (pero no eliminar) las tendencias de una manera similar a la noción general de filtrado digital. De hecho, las medias móviles son una forma de filtro lineal. Es posible aplicar un cálculo de media móvil a una serie que ya ha sido alisado, es decir, suavizado o filtrado de una serie ya alisada. Por ejemplo, con un promedio móvil de orden 2, podemos considerarlo como se calcula utilizando pesos, por lo que el MA en 2 x 0,5 x 0,5 x 1 2. Del mismo modo, el MA en 3 x 0,5 x 0,5 x 2 3. Si nos aplicar un segundo nivel de suavizado o filtrado, tenemos 0,5 x 2 0,5 x 3 0,5 (0,5 x 1 0,5 x 2) 0,5 (0,5 x 2 0,5 x 3) 0,25 x 1 0,5 x 2 0,25 x 3 es decir, el filtrado de 2 etapas proceso (o la convolución) ha producido una simétrica variable ponderada media móvil, con los pesos. Múltiples circunvoluciones pueden producir promedios móviles ponderados bastante complejas, algunas de las cuales han sido encontrados de uso particular en campos especializados, como en los cálculos de seguros de vida. Las medias móviles se pueden utilizar para eliminar los efectos periódicas si computado con la longitud de la periodicidad como conocida. Por ejemplo, con variaciones estacionales de datos mensual a menudo se pueden quitar (si este es el objetivo) por aplicar una simétrica media móvil de 12 meses con todos los meses ponderadas por igual, excepto la primera y la última que se pondera por medio. Esto es debido a que habrá 13 meses en el modelo simétrico (hora actual, t / -. 6 meses). El total se divide por 12. Los procedimientos similares pueden ser adoptados por cualquier periodicidad bien definido. promedios móviles ponderados exponencialmente (EWMA) con la simple fórmula de media móvil: todas las observaciones se ponderan por igual. Si llamamos a estos pesos iguales, alfa t. cada uno de los pesos k sería igual a 1 / k. por lo que la suma de los pesos sería 1, y la fórmula será: Ya hemos visto que múltiples aplicaciones de este resultado del proceso en los pesos variables. Con promedios móviles ponderados exponencialmente se deliberó reduce la contribución al valor medio de las observaciones que están más alejados en el tiempo, poniendo así de relieve los acontecimientos más recientes (locales). Esencialmente un parámetro de suavizado, 0LT LT1 alfa, se introduce, y la fórmula revisada para: Una versión simétrica de esta fórmula sería de la forma: Si se seleccionan los pesos en el modelo simétrico como los términos de los términos de la expansión binomial, (1/21/2) 2q. van a sumar a 1, y como q se hace grande, se aproximarán a la distribución normal. Esta es una forma de ponderación del núcleo, con la actuación Binomial como la función del núcleo. La convolución de dos etapas descrito en la subsección anterior es precisamente esta disposición, con q 1, dando los pesos. En suavizado exponencial es necesario utilizar un conjunto de pesos que suma a 1 y que reducen de tamaño geométricamente. Las ponderaciones utilizadas son típicamente de la forma: Para demostrar que estos pesos suman 1, consideran que la expansión de 1 / como una serie. Podemos escribir y desarrollar la expresión entre paréntesis, utilizando la fórmula del binomio (1- x) p. donde x (1-) y P -1, lo que da: Este continuación, proporciona una forma de media móvil ponderada de la forma: Esta suma puede escribirse como una relación de recurrencia: lo que simplifica en gran medida el cálculo, y evita el problema de que el régimen de ponderación debe ser estrictamente infinito por los pesos que su suma sea 1 (para valores pequeños de alfa. esto no suele ser el caso). La notación utilizada por diferentes autores varía. Algunos usan la letra S para indicar que la fórmula es esencialmente una variable alisado, y escribir: mientras que la literatura de la teoría de control a menudo utiliza Z en lugar de S para los valores exponencialmente ponderados o suavizadas (véase, por ejemplo, Lucas y Saccucci de 1990, LUC1 , y el sitio web del NIST para más detalles y ejemplos prácticos). Las fórmulas citadas anteriormente se derivan del trabajo de Roberts (1959, Rob1), pero Hunter (1986, HUN1) utiliza una expresión de la forma: que puede ser más apropiada para su uso en algunos procedimientos de control. Con alfa 1 la estimación media es simplemente su valor medido (o el valor del elemento de datos anterior). Con 0,5 la estimación es la media móvil simple de las mediciones actuales y anteriores. En previsión de los modelos de valor, S t. se utiliza a menudo como la estimación o el valor pronóstico para el próximo período de tiempo, es decir, como la estimación de x en el tiempo t 1. Por lo tanto tenemos: Esto muestra que el valor de previsión en el tiempo t 1 es una combinación de la media móvil exponencialmente ponderada anterior más un componente que representa el error de predicción ponderado, epsilon. en el tiempo t. Suponiendo una serie de tiempo que se da y se requiere un pronóstico, se requiere un valor de alfa. Esto puede estimarse a partir de los datos existentes mediante la evaluación de la suma de los errores de predicción al cuadrado obtener con diferentes valores de alfa para cada t 2,3. establecer la primera estimación que es el primer valor de datos observados, x 1. En aplicaciones de control el valor de alfa es importante en que se se utiliza en la determinación de los límites de control superior e inferior, y afecta a la longitud de ejecución promedio (ARL) que se espera antes de que estos límites de control se rompen (bajo el supuesto de que la serie de tiempo representa un conjunto de azar, idénticamente distribuidas variables independientes con varianza común). Bajo estas circunstancias, la varianza de la estadística de control: es (Lucas y Saccucci, 1990): Control de límites se fijan generalmente como múltiplos fijos de esta varianza asintótica, por ejemplo / - 3 veces la desviación estándar. Si alfa 0,25, por ejemplo, y los datos que están siendo monitorizados se supone que tiene una distribución normal, N (0,1), cuando en el control, los límites de control serán / - 1,134 y el proceso alcanzarán uno u otro límite en 500 pasos en promedio. Lucas y Saccucci (1990 LUC1) derivan las ARL para una amplia gama de valores alfa y bajo diversas hipótesis utilizando los procedimientos de la cadena de Markov. Se tabulan los resultados, incluyendo la provisión ARL cuando la media del proceso de control se ha cambiado por algún múltiplo de la desviación estándar. Por ejemplo, con un desplazamiento de 0,5 con alfa 0.25 el ARL es de menos de 50 pasos de tiempo. Los enfoques descritos anteriormente se conoce como suavizado exponencial simple. ya que los procedimientos se aplican una vez que la serie de tiempo y después análisis o los procesos de control se llevan a cabo en el conjunto de datos alisado resultante. Si el conjunto de datos incluye una tendencia y / o componentes estacionales, de dos o de tres etapas de suavizado exponencial puede ser aplicado como un medio de eliminar (explícitamente modelar) estos efectos (véase más adelante, la sección sobre predicción. Abajo, y el NIST ejemplo trabajó ). CHA1 Chatfield C (1975) El análisis de los tiempos de la serie: Teoría y Práctica. Chapman y Hall, Londres HUN1 Hunter J S (1986) El promedio móvil ponderado exponencialmente. J de Tecnología de Calidad, 18, 203-210 LUC1 Lucas J M, M Saccucci S (1990) ponderado exponencialmente en movimiento Esquemas de control Promedio: Propiedades y mejoras. Technometrics, 32 (1), 1-12 Rob1 Roberts S W (1959) Pruebas de control gráfico basado en medias móviles geométricas. Technometrics, 1, 239-250Stata: Análisis de datos y software estadístico Nicholas J. Cox, de la Universidad de Durham, Reino Unido Christopher Baum, Boston College egen, MA () y sus limitaciones Statarsquos comando más obvia para el cálculo de promedios móviles es la función ma () de egen. Dada una expresión, se crea un - periodo media móvil de esa expresión. De forma predeterminada, se toma como 3. debe ser impar. Sin embargo, como la entrada manual indica, egen, MA () no puede ser combinado con varlist por:. y, por esa razón, no es aplicable a los datos de panel. En cualquier caso, como está fuera del conjunto de comandos escritos específicamente para la serie de tiempo ver series de tiempo para los detalles. Enfoques alternativos para calcular los promedios de datos de panel en movimiento, hay por lo menos dos opciones. Ambos dependen de la base de datos después de haber sido tsset de antemano. Esto es muy mucho la pena hacer: no sólo se puede ahorrarse especificar repetidamente variable de panel y variable en el tiempo, pero se comporta de forma inteligente Stata dado las lagunas en los datos. 1. Escriba su propia definición usando generar Utilización de operadores de series de tiempo, tales como L. y F.. dar a la definición de la media móvil como argumento para generar una declaración. Si lo hace, usted está, naturalmente, no limitado al mismo peso (no ponderado) centrado promedios calculados por egen en movimiento, MA (). Por ejemplo, igualmente ponderados de tres periodos promedios móviles serían dados por algunos pesos y pueden ser fácilmente especificados: Puede, por supuesto, especificar una expresión como log (mivar) en lugar de un nombre de variable como mivar. Una gran ventaja de este enfoque es que Stata automáticamente hace lo correcto para datos de panel: principales y menos valores se resuelven dentro de los paneles, al igual que la lógica indica que deberían ser. La desventaja más notable es que la línea de comandos puede llegar a ser muy largo si el promedio móvil implica varios términos. Otro ejemplo es una media móvil de un solo lado basada sólo en valores anteriores. Esto podría ser útil para generar una expectativa de adaptación de lo que una variable se basa únicamente en la información hasta la fecha: ¿qué podría pronosticar una persona para el período actual, basado en los últimos cuatro valores, utilizando un esquema de ponderación fija (un retraso de 4 periodos podría ser especialmente de uso común con series de tiempo trimestrales.) 2. uso egen, filter () de SSC uso del filtro función egen escrito por el usuario () del paquete egenmore sobre la CSS. En Stata 7 (actualizado después del 14 de noviembre de 2001), se puede instalar este paquete después de lo cual ayudará puntos egenmore a los detalles de filtro (). Los dos ejemplos anteriores quedarían vacíos (En esta comparación el enfoque es tal vez generan más transparente, pero vamos a ver un ejemplo de lo contrario en un momento.) Los retardos son una numlist. lleva siendo retardos negativos: en este caso -1/1 se expande a -1 0 1 1 o plomo, lag 0, lag 1. Los coefi - cientes, otro numlist, multiplicar los elementos principales rezagados o correspondientes: en este caso, esos artículos son F1.myvar. MYVAR y L1.myvar. El efecto de la opción de normalizar es escalar cada coeficiente por la suma de los coeficientes de modo que coef (1 1 1) es equivalente a normalizar los coeficientes de 1/3 1/3 1/3 y coef (1 2 1) normalizar es equivalente a los coeficientes de 1/4 1/2 1/4. Debe especificar no sólo los retardos, sino también los coeficientes. Debido egen, MA () proporciona el caso de igual peso, la razón principal para la egen, filter () es apoyar el caso desigualmente ponderada, para el que se debe especificar coeficientes. También podría decirse que obliga a los usuarios especificar coeficientes es un poco de presión extra sobre ellos para pensar en lo que quieren coeficientes. La principal justificación de pesos iguales es, suponemos, la sencillez, pero tienen propiedades pesos iguales de dominio de frecuencia pésimos, por mencionar sólo una consideración. El tercer ejemplo anterior podría ser cualquiera de los cuales es casi tan complicado como el enfoque de generar. Hay casos en los que egen, filter () da una formulación más simple que generar. Si desea un filtro binomial nueve plazo, que los climatólogos encuentran útil, entonces se ve quizá menos horrible que, y más fácil de hacerlo bien que, igual que con el enfoque de generar, egen, filter () funciona correctamente con datos de panel. De hecho, como se ha indicado anteriormente, depende del conjunto de datos que ha sido tsset de antemano. Un consejo gráfica Después de calcular los promedios móviles, es probable que desee ver en una gráfica. El tsgraph comando escrito por el usuario es inteligente acerca de los conjuntos de datos tsset. Instalarlo en una Stata-actualizada 7 por tsgraph inst SSC. ¿Qué hay de creación de subconjuntos con si ninguno de los ejemplos anteriores, si hacen uso de restricciones. De hecho egen, MA () si no va a permitir que se determine. De vez en cuando la gente quiere usar si en el cálculo de promedios móviles, pero su uso es un poco más complicado de lo que es normalmente. Lo que se puede esperar de una media móvil calculada con si. Identifiquemos dos posibilidades: la interpretación débil: no quiero ver ningún resultado para las observaciones excluidos. interpretación fuerte: yo no quiero ni que utilice los valores de las observaciones excluidos. Aquí está un ejemplo concreto. Supongamos, como consecuencia de alguna si la condición, las observaciones 1 a 42 están incluidos pero no observaciones sobre 43. Sin embargo, el promedio móvil de 42 dependerá, entre otras cosas, en el valor de la observación 43 si el promedio se extiende hacia atrás y hacia adelante y es de longitud al menos 3, y de manera similar dependerá de algunas de las observaciones 44 en adelante en algunas circunstancias. Nuestra hipótesis es que la mayoría de la gente iría para la interpretación débil, pero si eso es correcto, egen, filter () no es compatible si cualquiera. Siempre se puede ignorar lo que quiere donrsquot o incluso establecer los valores deseados a que faltan después mediante el uso de reemplazar. Una nota sobre los resultados en los extremos de la serie faltante Debido a las medias móviles son funciones de retardos y clientes potenciales, egen, ma () produce echa en falta cuando no existen los retardos y clientes potenciales, al principio y al final de la serie. Un nomiss opción fuerza el cálculo de las más cortas, medias móviles no centrados para las colas. En cambio, ni generar ni egen, filter () lo hace, o permite, nada especial para evitar resultados que faltan. Si cualquiera de los valores necesarios para el cálculo se encuentra, entonces ese resultado no se encuentra. Corresponde a los usuarios decidir si y qué cirugía correctiva se requiere para este tipo de observaciones, presumiblemente después de ver el conjunto de datos y teniendo en cuenta cualquier ciencia subyacente que puede ser llevado a Promedios bear. Moving: ¿qué es esto los indicadores técnicos más populares, moviéndose promedios se utilizan para medir la dirección de la tendencia actual. Cada tipo de media móvil (comúnmente escrito en este tutorial como MA) es un resultado matemático que se calcula promediando un número de puntos de datos anteriores. Una vez determinada, la media resultante se representa en un gráfico con el fin de permitir a los operadores miran datos suavizados en lugar de centrarse en las fluctuaciones de los precios del día a día que son inherentes a todos los mercados financieros. La forma más simple de una media móvil, apropiadamente conocido como una media móvil simple (SMA), se calcula tomando la media aritmética de un conjunto dado de valores. Por ejemplo, para calcular un promedio móvil de 10 días básica quiera sumar los precios de cierre de los últimos 10 días y luego dividir el resultado por 10. En la Figura 1, la suma de los precios de los últimos 10 días (110) es dividido por el número de días (10) para llegar a la media de 10 días. Si un operador desea ver a un promedio de 50 días en su lugar, el mismo tipo de cálculo se haría, pero incluiría los precios en los últimos 50 días. El promedio resultante de abajo (11) tiene en cuenta los últimos 10 puntos de datos con el fin de dar a los operadores una idea de cómo un activo tiene un precio en relación con los últimos 10 días. Tal vez te preguntas por qué los operadores técnicos llaman a esta herramienta de un solo una media promedio regular y no se mueve. La respuesta es que, como nuevos valores estén disponibles, los puntos de datos más antiguos deben ser retirados del grupo y los nuevos puntos de datos deben venir a reemplazarlos. Por lo tanto, el conjunto de datos se está moviendo constantemente para tener en cuenta nuevos datos, cuando esté disponible. Este método de cálculo se asegura de que sólo la información actual está siendo contabilizado. En la figura 2, una vez que se añade el nuevo valor del 5 al conjunto, el cuadro rojo (que representa los últimos 10 puntos de datos) se mueve hacia la derecha y el último valor de 15 se deja caer desde el cálculo. Debido a que el valor relativamente pequeño de 5 reemplaza el alto valor de 15, que se puede esperar para ver el promedio de la disminución conjunto de datos, lo que lo hace, en este caso del 11 al 10. ¿Qué los Medias Móviles Parezca Una vez que los valores de la MA se han calculado, que se trazan en un gráfico y luego se conectan para crear una línea de media móvil. Estas líneas curvas son comunes en las listas de los operadores técnicos, pero la forma en que se utilizan pueden variar drásticamente (más sobre esto más adelante). Como se puede ver en la figura 3, es posible añadir más de una media móvil a cualquier gráfico mediante el ajuste de la cantidad de períodos de tiempo utilizados en el cálculo. Estas líneas curvas pueden parecer una distracción o confuso al principio, pero interminables acostumbrarse a ellos con el paso del tiempo. La línea roja es simplemente el precio promedio de los últimos 50 días, mientras que la línea azul es el precio promedio de los últimos 100 días. Ahora que usted entiende lo que es una media móvil y lo que parece, así introduce un tipo diferente de media móvil y examina qué se diferencia de los ya mencionados media móvil simple. La media móvil simple es extremadamente popular entre los comerciantes, pero al igual que todos los indicadores técnicos, tiene sus críticos. Muchas personas sostienen que la utilidad de la SMA es limitada, ya que cada punto de la serie de datos se pondera la misma, independientemente de donde se encuentra en la secuencia. Los críticos argumentan que los datos más recientes es más importante que los datos más antiguos y debe tener una mayor influencia en el resultado final. En respuesta a esta crítica, los comerciantes comenzaron a dar más peso a los datos más recientes, que desde entonces ha llevado a la invención de varios tipos de nuevas medias, el más popular de los cuales es la media móvil exponencial (EMA). (Para la lectura adicional, consulte Conceptos básicos de los promedios móviles ponderados, y cuál es la diferencia entre una media móvil y un EMA) de media móvil exponencial La media móvil exponencial es un tipo de media móvil que le da más peso a los precios recientes en un intento de hacer que sea más sensible a la nueva información. El aprendizaje de la ecuación un tanto complicado para el cálculo de un EMA puede ser innecesario para muchos comerciantes, ya que casi todos los paquetes de gráficos hacen los cálculos para usted. Sin embargo, para que los geeks matemáticas hacia fuera allí, aquí es la ecuación EMA: Cuando se utiliza la fórmula para calcular el primer punto de la EMA, puede observar que no hay valor disponible para su uso como el EMA anterior. Este pequeño problema puede ser resuelto por el inicio del cálculo de una media móvil simple y continuando con la fórmula anterior a partir de ahí. Le hemos proporcionado con una hoja de cálculo muestra que incluye ejemplos de la vida real de cómo calcular la vez una media móvil simple y una media móvil exponencial. La diferencia entre la EMA y SMA Ahora que tiene una mejor comprensión de cómo se calculan la media móvil y la EMA, permite echar un vistazo a cómo se diferencian estos promedios. Al observar el cálculo de la EMA, se dará cuenta que se pone más énfasis en los puntos de datos recientes, por lo que es un tipo de promedio ponderado. En la figura 5, el número de períodos de tiempo utilizados en cada medio es idéntico (15), pero la EMA responde más rápidamente a los cambios en los precios. Observe cómo la EMA tiene un valor más alto que el precio va en aumento, y cae más rápido que la media móvil cuando el precio está disminuyendo. Esta respuesta es la razón principal por la que muchos comerciantes prefieren utilizar la EMA sobre el SMA. ¿Qué significan los diferentes promedios móviles media de días son un indicador totalmente personalizable, lo que significa que el usuario puede elegir libremente el tiempo que el marco que quieren cuando la creación de la media. Los periodos de tiempo más comunes utilizados en las medias móviles son 15, 20, 30, 50, 100 y 200 días. Cuanto más corto sea el período de tiempo utilizado para crear el promedio, más sensible será la de los cambios de precios. Cuanto más largo sea el período de tiempo, el menos sensible, o más suavizado, el promedio será. No hay un momento adecuado para utilizar cuando la configuración de los promedios móviles. La mejor manera de averiguar cuál funciona mejor para usted es experimentar con una serie de diferentes períodos de tiempo hasta que encuentre uno que se adapte a su estrategia. Medias Móviles: cómo usarlos Suscribirse a las Noticias de utilizar para las últimas ideas y análisis Gracias por firmar con Investopedia Insights - Noticias de Use. Beginning en la versión 6.08 del sistema SAS, Proc expandirse en el software / ETS SAS puede ser usado para hacer una variedad de transformaciones de datos. Estas transformaciones incluyen: cables, retrasos, los promedios móviles ponderados y no ponderados, sumas y sumas acumuladas en movimiento, para nombrar unos pocos. Muchas de las nuevas transformaciones se añadieron en la versión 6.12, que incluye especificaciones distintas para los promedios móviles centrados y hacia atrás. Estas nuevas transformaciones hicieron necesario modificar la sintaxis para algunas de las transformaciones soportadas antes de la Release 6.12. Los ejemplos de cómo especificar la sintaxis de las medias móviles centradas y hacia atrás utilizando Release 6.11 y anteriores y Release 6.12 y más tarde se dan a continuación. PROC Expand puede calcular ya sea un CENTRADO media móvil o un promedio móvil hacia atrás. A 5-periodo centrado media móvil se calcula promediando un total de 5 valores consecutivos de la serie (el valor del período actual, además de los dos valores inmediatamente anteriores y dos valores inmediatamente después del valor actual). Un período de 5-media móvil hacia atrás se calcula promediando el valor del período actual con los valores de los 4 períodos inmediatamente anteriores. La siguiente sintaxis muestra cómo utilizar la especificación TRANSFORM (MOVAVE n) para calcular un 5 periodos centrada media móvil utilizando Release 6.11 o anterior: Para calcular un periodo n se mueve hacia atrás promedio utilizando Release 6.11 o anterior, hacer uso de la transformada (MOVAVE n LAG k) la especificación, en donde k (n-1) / 2 si n es par o k donde (n-2) / 2 si n es par. Por ejemplo, la sintaxis siguiente ilustra cómo calcular a 5 periodo medio hacia atrás en movimiento utilizando Release 6.11 o anterior: La siguiente sintaxis muestra cómo utilizar la especificación TRANSFORM (CMOVAVE n) para calcular un 5 periodos centrado de media usando Release 6.12 o en movimiento más tarde: la siguiente sintaxis similar ilustra cómo utilizar la especificación TRANSFORM (MOVAVE n) para calcular un 5 periodo medio hacia atrás en movimiento utilizando Release 6.12 o posterior: para obtener más información, consulte operaciones de transformación en el capítulo de la extensión de la Guía de SAS / ETS Usuarios . Si usted no tiene acceso a SAS / ETS, se puede calcular un promedio móvil en el paso de datos como se ilustra en este programa de ejemplo. Del sistema operativo y la información de lanzamiento
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