Media Móvil Acciones Wiki

Moving average Interferencia de bloqueo de anuncios detectada Wikia es un sitio de uso gratuito que genera dinero con la publicidad. Tenemos una experiencia modificada para los espectadores que usan ad blockers. Wikia no es accesible si has hecho nuevas modificaciones. Quite las reglas de bloqueo de anuncios personalizados y la página se cargará como se esperaba. En las estadísticas. Un promedio móvil. También llamado promedio móvil. Media móvil Media de rodadura Promedio temporal deslizante. O media corriente. Es un tipo de filtro de respuesta de impulso finito utilizado para analizar un conjunto de puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. Dada una serie de números y un tamaño de subconjunto fijo, el primer elemento de la media móvil se obtiene tomando la media del subconjunto fijo inicial de las series de números. A continuación, el subconjunto se modifica desplazando hacia adelante que es, excluyendo el primer número de la serie e incluyendo el siguiente número que sigue al subconjunto original de la serie. Esto crea un nuevo subconjunto de números, que se promedia. Este proceso se repite en toda la serie de datos. La línea argumental que conecta todos los promedios (fijos) es la media móvil. Un promedio móvil es un conjunto de números, cada uno de los cuales es el promedio del subconjunto correspondiente de un conjunto más grande de puntos de referencia. Un promedio móvil también puede usar pesos desiguales para cada valor de referencia en el subconjunto para enfatizar valores particulares en el subconjunto. Un promedio móvil se utiliza comúnmente con datos de series temporales para suavizar las fluctuaciones a corto plazo y resaltar tendencias o ciclos a largo plazo. El umbral entre corto y largo plazo depende de la aplicación, y los parámetros de la media móvil se establecerán en consecuencia. Por ejemplo, a menudo se utiliza en el análisis técnico de los datos financieros, como los precios de las acciones. Devoluciones o volúmenes de negociación. También se utiliza en economía para examinar el producto interno bruto, el empleo u otras series temporales macroeconómicas. Matemáticamente, un promedio móvil es un tipo de convolución y por lo tanto puede ser visto como un ejemplo de un filtro de paso bajo utilizado en el procesamiento de la señal. Cuando se utiliza con datos que no son de series temporales, una media móvil filtra componentes de frecuencia más alta sin ninguna conexión específica con el tiempo, aunque típicamente algún tipo de ordenamiento está implícito. Visto de forma simplista, puede considerarse como suavizar los datos. Contenido Media móvil simple Editar En aplicaciones financieras, un promedio móvil simple (SMA) es la media no ponderada de los n puntos de referencia anteriores. Sin embargo, en la ciencia y la ingeniería la media se toma normalmente de un número igual de datos a cada lado de un valor central. Esto asegura que las variaciones en la media estén alineadas con las variaciones en los datos en lugar de ser desplazadas en el tiempo. Un ejemplo de una media simple de ponderación igual para una muestra de n días de precio de cierre es la media de los precios de cierre de n días anteriores. Si estos precios son entonces la fórmula es Cuando el cálculo de valores sucesivos, un nuevo valor entra en la suma y un valor antiguo se cae, lo que significa una suma completa cada vez es innecesario para este caso simple, El período seleccionado depende del tipo de movimiento de Interés, como corto, intermedio o largo plazo. En términos financieros, los niveles de media móvil pueden ser interpretados como soporte en un mercado en aumento, o resistencia en un mercado en baja. Si los datos utilizados no están centrados alrededor de la media, una media móvil simple se queda atrás del punto de referencia más reciente por la mitad de la anchura de la muestra. Una SMA también puede ser influenciada de manera desproporcionada por los puntos de referencia antiguos que abandonan o por los nuevos datos. Una característica de la SMA es que si los datos tienen una fluctuación periódica, la aplicación de una SMA de ese período eliminará esa variación Un ciclo completo). Pero rara vez se encuentra un ciclo perfectamente regular. 1 Para una serie de aplicaciones, es ventajoso evitar el desplazamiento inducido usando sólo datos pasados. Por lo tanto, se puede calcular un promedio móvil central, utilizando datos igualmente espaciados a ambos lados del punto de la serie donde se calcula la media. Esto requiere el uso de un número impar de puntos de referencia en la ventana de muestra. Promedio acumulado de media móvil En una media móvil acumulada. Los datos llegan en un flujo de datos ordenado y el estadístico desea obtener el promedio de todos los datos hasta el punto de referencia actual. Por ejemplo, un inversionista puede querer el precio medio de todas las transacciones de acciones para un stock en particular hasta el momento actual. A medida que se produce cada nueva transacción, se puede calcular el precio medio en el momento de la transacción para todas las transacciones hasta ese punto utilizando el promedio acumulativo, típicamente un promedio igualmente ponderado de la secuencia de valores de i x 1. X i hasta la hora actual: El método de fuerza bruta para calcular esto sería almacenar todos los datos y calcular la suma y dividir por el número de puntos de referencia cada vez que llegara un nuevo punto de referencia. Sin embargo, es posible actualizar simplemente el promedio acumulativo cuando un nuevo valor xi 1 se convierte en disponible, usando la fórmula: Por lo tanto, el promedio acumulativo actual para un nuevo punto de referencia es igual al promedio acumulativo anterior más la diferencia entre el último punto de referencia y el Promedio anterior dividido por el número de puntos recibidos hasta ahora. Cuando todos los puntos de referencia llegan (i N), el promedio acumulativo será igual al promedio final. La derivación de la fórmula del promedio acumulativo es sencilla. Usando y de manera similar para i 1. se ve que Resolviendo esta ecuación para CA i 1 resulta en: Media móvil ponderada Edición Un promedio ponderado es cualquier promedio que tenga factores multiplicadores para dar pesos diferentes a los datos en diferentes posiciones en la ventana de muestra. Matemáticamente, la media móvil es la convolución de los puntos de referencia con una función de ponderación fija. Una aplicación está eliminando la pixelización de una imagen gráfica digital. En el análisis técnico de los datos financieros, una media móvil ponderada (WMA) tiene el significado específico de los pesos que disminuyen en la progresión aritmética. 2 En una WMA de día-n el último día tiene peso n. El segundo más último n 16087221601, el etc. abajo a uno. Cuando se calcula el WMA a través de valores sucesivos, la diferencia entre los numeradores de WMA M 1 y WMA M es np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Si denotamos la suma p M 160160160160 p M 8722 n 1 por Total M. Entonces El gráfico de la derecha muestra cómo los pesos disminuyen, desde el peso más alto para los puntos de referencia más recientes, hasta cero. Se puede comparar con los pesos de la media móvil exponencial que sigue. Media móvil exponencial Edición Una media móvil exponencial (EMA), también conocida como media móvil ponderada exponencialmente (EWMA), 3 es un tipo de filtro de respuesta de impulso infinito que aplica factores de ponderación que disminuyen exponencialmente. La ponderación para cada punto de referencia anterior disminuye exponencialmente, nunca alcanzando cero. El gráfico de la derecha muestra un ejemplo de la disminución de peso. El EMA para una serie Y se puede calcular recursivamente: El coeficiente representa el grado de disminución de ponderación, un factor de suavizado constante entre 0 y 1. Un mayor descuentos mayores observaciones más rápido. Alternativamente, se puede expresar en términos de N periodos de tiempo, donde 1601602 / (N1) Error de secuencia de comandos Error de secuencia de comandos 91 necesario 93. Por ejemplo, si N 16016019 es equivalente a 1601600.1, la semivida de los pesos Que los pesos disminuyen por un factor de dos) es aproximadamente N / 2,8854 (dentro de 1 si N 160gt1605). Y t es el valor en un período de tiempo t. S t es el valor de la EMA en cualquier período de tiempo t. S 1 no está definido. S1 se puede inicializar de varias maneras diferentes, más comúnmente ajustando S $ ₁ $ a Y $ ¹ $. Aunque existen otras técnicas, tales como fijar S 1 a un promedio de las primeras 4 o 5 observaciones. La prominencia del efecto de las inicializaciones S 1 sobre la media móvil resultante depende de valores más pequeños que hacen que la elección de S 1 sea relativamente más importante que los valores mayores, ya que un mayor descuenta las observaciones más antiguas. Esta formulación es de acuerdo con Hunter (1986). 4 Mediante la aplicación repetida de esta fórmula para diferentes tiempos, podemos eventualmente escribir S t como una suma ponderada de los puntos de referencia Y t. Como: Un enfoque alternativo por Roberts (1959) utiliza Y t en lugar de Y t 87221. 5 Esta fórmula también puede expresarse en términos de análisis técnico de la siguiente manera, mostrando cómo la EMA avanza hacia el último punto de referencia, pero sólo por una proporción de la diferencia (cada vez): Esta es una suma infinita con términos decrecientes. Los N períodos en una EMA de N-día sólo especifican el factor. N no es un punto de parada para el cálculo en la forma en que está en un SMA o WMA. Para N. Los primeros N puntos de referencia en un EMA representan aproximadamente 86 del peso total en el cálculo: 6 La fórmula de potencia anterior da un valor inicial para un día particular, después de lo cual puede aplicarse la fórmula de los días sucesivos mostrada en primer lugar. La cuestión de cuánto atrás volver a ir para un valor inicial depende, en el peor de los casos, de los datos. Los valores de precios grandes en los datos antiguos afectarán en el total, incluso si su ponderación es muy pequeña. Si los precios tienen pequeñas variaciones sólo se puede considerar la ponderación. El peso omitido al detenerse después de k términos está fuera del peso total. Por ejemplo, para tener 99,9 del peso, ajuste por encima de la relación igual a 0,1 y resuelva para k. Para este ejemplo (99,9 peso). Media móvil modificada Editar Una media móvil modificada (MMA), media móvil en ejecución (RMA) o media móvil suavizada se define como: Aplicación a la medición del rendimiento de la computadora Editar Algunas métricas de rendimiento de la computadora, p. La longitud media de la cola de proceso, o la utilización media de la CPU, utilizan una forma de promedio móvil exponencial. Aquí se define como una función del tiempo entre dos lecturas. Un ejemplo de un coeficiente que da mayor peso a la lectura actual y menor peso a las lecturas más antiguas es Por ejemplo, un promedio de 15 minutos L de una longitud de cola de proceso Q. Se mide cada 5 segundos (la diferencia de tiempo es de 5 segundos), se calcula como Otras ponderaciones Editar Otros sistemas de ponderación se utilizan ocasionalmente 8211 por ejemplo, en el comercio de acciones una ponderación de volumen pesará cada período de tiempo en proporción a su volumen de negociación. Otro factor de ponderación, utilizado por los actuarios, es el Spencers 15-Point Moving Average 11 (media móvil central). Los coeficientes de peso simétricos son -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Fuera del mundo de las finanzas, los medios de ejecución ponderados tienen muchas formas y aplicaciones. Cada función de ponderación o núcleo tiene sus propias características. En ingeniería y ciencia la frecuencia y la respuesta de fase del filtro es a menudo de importancia primordial para entender las distorsiones deseadas e indeseadas que un filtro particular aplicará a los datos. Una media no sólo suavizar los datos. Una media es una forma de filtro de paso bajo. Los efectos del filtro particular usado deben ser entendidos para hacer una elección apropiada. En este punto, la versión francesa de este artículo discute los efectos espectrales de 3 tipos de medios (acumulativo, exponencial, gaussiano). Desde un punto de vista estadístico, el promedio móvil, cuando se usa para estimar la tendencia subyacente en una serie temporal, es susceptible a eventos raros como choques rápidos u otras anomalías. Una estimación más robusta de la tendencia es la mediana móvil simple sobre n puntos de tiempo: donde la mediana se encuentra, por ejemplo, clasificando los valores dentro de los corchetes y encontrando el valor en el medio. Para valores mayores de n. La mediana se puede calcular eficientemente mediante la actualización de un skiplist indexable. 12 Estadísticamente, el promedio móvil es óptimo para recuperar la tendencia subyacente de las series temporales cuando las fluctuaciones sobre la tendencia se distribuyen normalmente. Sin embargo, la distribución normal no sitúa la probabilidad alta en desviaciones muy grandes de la tendencia que explica por qué tales desviaciones tendrán un efecto desproporcionadamente grande en la estimación de la tendencia. Se puede demostrar que si se supone que las fluctuaciones son Laplace distribuidas. Entonces la mediana móvil es estadísticamente óptima. 13 Para una varianza dada, la distribución de Laplace coloca una mayor probabilidad en eventos raros que la normal, lo que explica por qué la mediana móvil tolera mejor los choques que la media móvil. Cuando la media simple de movimiento es central, el suavizado es idéntico al filtro mediano que tiene aplicaciones en, por ejemplo, procesamiento de señales de imagen. Véase también Editar Este artículo incluye una lista de referencias. Pero sus fuentes siguen siendo poco claras porque no tienen suficientes citas en línea. Por favor ayude a mejorar este artículo introduciendo citas más precisas. Como ejemplo de SMA, considere un valor con los siguientes precios de cierre en 15 días: Semana 1 (5 días) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (MAY) 5 días) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 días) 28, 30, 27, 29, 28 Un MA de 10 días promediaría los precios de cierre de los primeros 10 días como el primer punto de datos. El próximo punto de datos bajaría el precio más temprano, agregaría el precio el día 11 y tomaría el promedio, y así sucesivamente como se muestra a continuación. Como se mencionó anteriormente, las AMs se retrasan en la acción de los precios actuales porque se basan en precios pasados, mientras más largo sea el período de tiempo para la MA, mayor será el retraso. Así, un MA de 200 días tendrá un grado mucho mayor de retraso que un MA de 20 días porque contiene precios durante los últimos 200 días. La longitud de la MA a utilizar depende de los objetivos de negociación, con MA más cortos utilizados para el comercio a corto plazo y más largo plazo MA más adecuado para los inversores a largo plazo. El MA de 200 días es ampliamente seguido por inversores y comerciantes, con rupturas por encima y por debajo de este promedio móvil considerado como señales comerciales importantes. Las MA también imparten señales comerciales importantes por sí mismas, o cuando dos medias se cruzan. Un aumento MA indica que la seguridad está en una tendencia alcista. Mientras que un MA decreciente indica que está en una tendencia bajista. Del mismo modo, el impulso ascendente se confirma con un cruce alcista. Que se produce cuando una MA a corto plazo cruza por encima de un MA a más largo plazo. El momento hacia abajo se confirma con un cruce bajista, que ocurre cuando un MA a corto plazo cruza por debajo de un MA a largo plazo. Cómo usar los promedios móviles Los promedios móviles nos ayudan a definir primero la tendencia y, segundo, a reconocer los cambios en la tendencia. Eso es. No hay nada más que ellos son buenos para. Cualquier otra cosa es sólo una pérdida de tiempo. No voy a entrar en los detalles sangrientos sobre cómo se construyen. Hay alrededor de un millón de sitios web que explicarán la composición matemática de los mismos. Le dejaré hacer eso en su propio un día cuando usted es extremadamente aburrido fuera de su mente Pero todo lo que usted realmente tiene que saber es que una línea de la media móvil es apenas el precio medio de una acción sobre tiempo. Eso es. Los dos promedios móviles usan dos promedios móviles: el promedio móvil simple de 10 periodos (SMA) y el promedio móvil exponencial de 30 periodos (EMA). Me gusta usar uno más lento y uno más rápido. Por qué Porque cuando el más rápido (10) cruza sobre el más lento (30), a menudo señala un cambio de tendencia. Echemos un vistazo a un ejemplo: Puede ver en el gráfico anterior cómo estas líneas pueden ayudarle a definir las tendencias. En el lado izquierdo de la tabla de los 10 SMA está por encima de los 30 EMA y la tendencia es hacia arriba. El 10 SMA cruza abajo de los 30 EMA a mediados de agosto y la tendencia es hacia abajo. Luego, los 10 SMA cruzan de nuevo a través de los 30 EMA en septiembre y la tendencia es de nuevo - y se mantiene durante varios meses a partir de entonces. Aquí están las reglas: Enfoque en las posiciones largas sólo cuando el 10 SMA está por encima de los 30 EMA. Concéntrese en posiciones cortas sólo cuando la SMA 10 está por debajo de los 30 EMA. No obtiene más simple que eso y siempre lo mantendrá en el lado derecho de la tendencia Tenga en cuenta que los promedios móviles sólo funcionan bien cuando una acción está tendiendo - no cuando están en un rango de negociación. Cuando una acción (o el mercado mismo) se vuelve descuidado entonces usted puede pasar por alto los promedios móviles - ellos no trabajarán Aquí están las cosas importantes a recordar (para las posiciones largas - revés para las posiciones cortas.): El 10 SMA debe estar sobre los 30 EMA. Debe haber un montón de espacio entre los promedios móviles. Ambos promedios móviles deben estar inclinados hacia arriba. El promedio móvil de 200 periodos El 200 SMA se usa para separar el territorio de toros del territorio de oso. Los estudios han demostrado que al centrarse en las posiciones largas por encima de esta línea y las posiciones cortas por debajo de esta línea puede darle un ligero borde. Debe agregar estas medias móviles a todos sus gráficos en todos los marcos de tiempo. Sí. Gráficos semanales, gráficos diarios y gráficos intra-día (15 min, 60 min). El 200 SMA es la media móvil más importante que se tiene en un gráfico de acciones. Usted se sorprenderá de cuántas veces una acción invertirá en esta área. Utilice esto para su ventaja Además, al escribir escanea para las existencias, puede utilizar esto como un filtro adicional para encontrar configuraciones largas potenciales que están por encima de esta línea y posibles configuraciones cortas que están por debajo de esta línea. Apoyo y resistencia Contrariamente a la creencia popular, las poblaciones no encuentran apoyo ni se encuentran con resistencia en promedios móviles. Muchas veces usted oirá a comerciantes decir, Hey, mire esta acción Él rebotó apagado de la media móvil de 50 días ¿Por qué una acción repentinamente rebotan apagado de una línea que un cierto comerciante puso en un gráfico común él wouldnt. Una acción sólo rebotará (si se quiere llamar así) fuera de niveles de precios significativos que ocurrieron en el pasado - no una línea en un gráfico. Las acciones se invertirán (hacia arriba o hacia abajo) a niveles de precios que están muy cerca de los promedios móviles populares, pero no se invierten en la línea misma. Por lo tanto, suponga que usted está mirando un gráfico y ver la acción retrocediendo a, digamos, el promedio móvil de 200 períodos. Mire los niveles de precios en el gráfico que demostraron ser áreas de soporte o resistencia significativas en el pasado. Esas son las áreas donde el stock probablemente se invertirá.