Weights In Moving Average

La manera extraña de un promedio móvil hurones la tendencia de una masa de mediciones confusas se puede ver mediante el trazado de la media móvil de 10 días junto con el peso diario original, que se muestra como pequeños diamantes. Los promedios móviles que usamos hasta ahora dan igual significación a todos los días en el promedio. Esto no es necesario. Si piensa en ello, no tiene mucho sentido, especialmente si está interesado en usar un promedio móvil a largo plazo para suavizar los golpes aleatorios en la tendencia. Supongamos que está utilizando una media móvil de 20 días. ¿Por qué debería su peso hace casi tres semanas ser considerado igualmente relevante para la tendencia actual como su peso esta mañana? Se han desarrollado varias formas de medias móviles ponderadas para abordar esta objeción. En lugar de simplemente sumar las mediciones para una secuencia de días y dividir por el número de días, en un promedio móvil ponderado cada medida se multiplica primero por un factor de peso que difiere de día a día. La suma final se divide, no por el número de días, sino por la suma de todos los factores de peso. Si se utilizan factores de peso mayores para los días más recientes y factores más pequeños para mediciones más atrás en el tiempo, la tendencia será más sensible a los cambios recientes sin sacrificar el suavizado que proporciona un promedio móvil. Un promedio móvil no ponderado es simplemente una media móvil ponderada con todos los factores de peso igual a 1. Puede utilizar cualquier factor de peso que le guste, pero un conjunto particular con el jawbreaking monicker Exponentially Smoothed Moving Average ha demostrado ser útil en aplicaciones que van desde radar de defensa aérea A la negociación del mercado de vientre de cerdo de Chicago. Vamos a ponerlo a trabajar en nuestros vientres también. Este gráfico compara los factores de peso para una media móvil movida exponencialmente de 20 días con una media móvil simple que pesa todos los días igualmente. El suavizado exponencial da a la medida de hoy dos veces la importancia que el promedio simple le asignaría, la medida de ayer un poco menos que eso y cada día sucesivo menos que su predecesor con el día 20 contribuyendo sólo 20 tanto al resultado como a una media móvil simple. Los factores de peso en una media móvil móvil suavizada exponencialmente son potencias sucesivas de un número llamado constante de suavizado. Un promedio móvil suavizado exponencialmente con una constante de suavizado de 1 es idéntico a un promedio móvil simple, ya que 1 a cualquier potencia es 1. Las constantes de suavización menores que 1 pesan los datos recientes más pesadamente, con el sesgo hacia las mediciones más recientes aumentando a medida que el suavizado La constante disminuye hacia cero. Si la constante de suavizado es superior a 1, los datos más antiguos se ponderan más intensamente que las mediciones recientes. Esta gráfica muestra los factores de peso que resultan de diferentes valores de la constante de suavizado. Observe cómo los factores de peso son todos 1 cuando la constante de suavizado es 1. Cuando la constante de suavizado está entre 0,5 y 0,9, el peso dado a los datos antiguos cae tan rápidamente comparado con mediciones más recientes que no hay necesidad de restringir la media móvil a Un número específico de días podemos calcular la media de todos los datos que tenemos, desde el principio y dejar que los factores de peso calculados a partir de la constante de suavizado descarten automáticamente los datos antiguos, ya que se vuelven irrelevantes para la tendencia actual. Moving Average pone más importancia en los movimientos de precios recientes, por lo tanto, la media móvil ponderada reacciona más rápidamente a los cambios de precios que la media móvil simple regular (ver: promedio móvil simple). A continuación se presenta un ejemplo básico (3 períodos) de cómo se calcula la media móvil ponderada: Los precios de los últimos 3 días han sido 5, 4 y 8. Dado que hay 3 períodos, el día más reciente (8) obtiene un Peso de 3, el segundo día reciente (4) recibe un peso de 2, y el último día de los 3 períodos (5) recibe un peso de uno solo. El cálculo es el siguiente: (3 x 8) (2 x 4) (1 x 5) / 6 6.17 El valor promedio móvil ponderado de 6.17 se compara con el cálculo del promedio móvil simple de 5.67. Observe cómo el aumento de precios grande de 8 ocurrido en el día más reciente se reflejó mejor en el cálculo del promedio móvil ponderado. La gráfica a continuación del stock de Wal-Mart ilustra la diferencia visual entre un promedio móvil ponderado de 10 días y un promedio móvil simple de 10 días: Las señales potenciales de compra y venta para el indicador Promedio móvil ponderado se discuten en profundidad con el indicador Promedio móvil simple (Ver: Promedio móvil simple). Promedio móvil ponderado: lo básico Durante años, los técnicos han encontrado dos problemas con la media móvil simple. El primer problema radica en el marco temporal del promedio móvil (MA). La mayoría de los analistas técnicos creen que la acción de los precios. El precio de la acción de apertura o cierre, no es suficiente de lo que depender para predecir adecuadamente las señales de compra o venta de la acción de cruce del MA. Para resolver este problema, los analistas asignan ahora más peso a los datos de precios más recientes utilizando el promedio móvil con suavidad exponencial (EMA). Por ejemplo, usando un MA de 10 días, un analista tomaría el precio de cierre del décimo día y multiplicaría este número por 10, el noveno día por nueve, el octavo Día por ocho y así sucesivamente a la primera de la MA. Una vez que se ha determinado el total, el analista dividirá el número por la adición de los multiplicadores. Si agrega los multiplicadores del ejemplo de MA de 10 días, el número es 55. Este indicador se conoce como el promedio móvil ponderado linealmente. (Para la lectura relacionada, echa un vistazo a los promedios móviles simples hacen que las tendencias se destacan.) Muchos técnicos son creyentes firmes en el promedio móvil exponencialmente suavizado (EMA). Este indicador se ha explicado de muchas maneras diferentes que confunde tanto a los estudiantes como a los inversores. Tal vez la mejor explicación viene de John J. Murphys Análisis Técnico de los Mercados Financieros, (publicado por el Instituto de Nueva York de Finanzas, 1999): El exponencialmente suavizado media móvil se ocupa de los dos problemas asociados con el promedio móvil simple. En primer lugar, el promedio suavizado exponencial asigna un mayor peso a los datos más recientes. Por lo tanto, es una media móvil ponderada. Pero si bien asigna menor importancia a los datos de precios pasados, incluye en su cálculo todos los datos en la vida útil del instrumento. Además, el usuario puede ajustar la ponderación para dar mayor o menor peso al precio de los días más recientes, que se agrega a un porcentaje del valor de días anteriores. La suma de ambos valores porcentuales se suma a 100. Por ejemplo, el precio de los últimos días se podría asignar un peso de 10 (.10), que se agrega a los días anteriores peso de 90 (.90). Esto da el último día 10 de la ponderación total. Esto sería el equivalente a un promedio de 20 días, al dar al precio de los últimos días un valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Promedio móvil suavizado exponencial El gráfico anterior muestra el índice Nasdaq Composite desde la primera semana de agosto de 2000 hasta el 1 de junio de 2001. Como puede ver claramente, la EMA, que en este caso está usando los datos de cierre de precios en un De nueve días, tiene señales de venta definitiva el 8 de septiembre (marcado por una flecha negra hacia abajo). Este fue el día en que el índice se rompió por debajo del nivel de los 4.000. La segunda flecha negra muestra otra pierna abajo que los técnicos esperaban. El Nasdaq no pudo generar suficiente volumen e interés de los inversores minoristas para romper la marca de 3.000. Luego se zambulló de nuevo hasta el fondo en 1619.58 el 4 de abril. La tendencia alcista del 12 de abril está marcada por una flecha. Aquí el índice cerró en 1,961.46, y los técnicos comenzaron a ver a los gestores de fondos institucionales comenzando a recoger algunos negocios como Cisco, Microsoft y algunos de los temas relacionados con la energía. Una carpeta digital que permite el anonimato de los datos mediante la ofuscación de transacciones bitcoin llevadas a cabo en el espacio de mercado en línea. (Leer nuestros artículos relacionados: Sobres de media móvil: Refinación de una herramienta de comercio popular y Bounce Media móvil). Una serie de regulaciones federales, que afectan principalmente a las instituciones financieras y sus clientes, pasó en 2010 en un intento. El proceso de convertir una moneda extranjera en la moneda del propio país. La cantidad que el inversionista recibirá. QuotCalexitquot se refiere a la secesión de California de los Estados Unidos, después de lo cual se convertiría en un país independiente. Un rally de socorro es un aumento en los precios de mercado que ocurre porque las noticias negativas esperadas no terminan materializándose. Situación en la que el valor de las instituciones o activos financieros disminuye rápidamente. A menudo se asocia a una crisis financiera.