Média média ponderada em qm

Médias móveis ponderadas: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acredita que a ação de preço. O preço das ações de abertura ou fechamento, não é suficiente para depender para prever adequadamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento de MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel suavemente exponencial (EMA). (Saiba mais em Explorando a média móvel ponderada exponencialmente.) Um exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo MA de 10 dias, o número é 55. Este indicador é conhecido como a média móvel linearmente ponderada. (Para leitura relacionada, verifique as Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.) Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel suavemente exponencial (EMA). Este indicador foi explicado de muitas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): a média móvel suavemente exponencial aborda os dois problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, enquanto atribui menor importância aos dados de preços passados, ele inclui no cálculo de todos os dados da vida útil do instrumento. Além disso, o usuário pode ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais é de 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias pode ser atribuído a um peso de 10 (.10), que é adicionado aos dias anteriores de peso de 90 (.90). Isso dá o último dia 10 da ponderação total. Este seria o equivalente a uma média de 20 dias, ao dar ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média em Movimento Suavizado Exponencialmente O gráfico acima mostra o Índice Composto Nasdaq desde a primeira semana de agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, o EMA, que neste caso está usando os dados de preço de fechamento ao longo de um Período de nove dias, tem sinais de venda definitivos no 8 de setembro (marcado por uma seta para baixo preta). Este foi o dia em que o índice caiu abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. A Nasdaq não conseguiu gerar volume e interesse dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Ele então mergulhou de novo para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui, o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gerentes de fundos institucionais começar a retirar algumas pechinchas como a Cisco, a Microsoft e alguns dos problemas relacionados à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes médios móveis: refinando uma ferramenta de comércio popular e um salto médio em movimento). O capital de giro é uma medida tanto da eficiência de uma empresa como de sua saúde financeira de curto prazo. O capital de giro é calculado. A Agência de Proteção Ambiental (EPA) foi criada em dezembro de 1970 sob o presidente dos Estados Unidos, Richard Nixon. O. Um regulamento implementado em 1 de janeiro de 1994, que diminuiu e eventualmente eliminou as tarifas para incentivar a atividade econômica. Um padrão contra o qual o desempenho de um fundo de segurança, fundo mútuo ou gerente de investimentos pode ser medido. Carteira móvel é uma carteira virtual que armazena informações do cartão de pagamento em um dispositivo móvel. 1. O uso de vários instrumentos financeiros ou capital emprestado, como a margem, para aumentar o retorno potencial de um investimento. Qual a diferença entre a média móvel e a média móvel ponderada Uma média móvel de 5 períodos, com base nos preços acima, seria Calculado usando a seguinte fórmula: com base na equação acima, o preço médio durante o período listado acima foi de 90,66. O uso de médias móveis é um método eficaz para eliminar fortes flutuações de preços. A limitação chave é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente dos pontos de dados próximos ao início do conjunto de dados. É aqui que as médias móveis ponderadas entram em jogo. As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que são mais relevantes do que os pontos de dados no passado distante. A soma da ponderação deve somar até 1 (ou 100). No caso da média móvel simples, as ponderações são igualmente distribuídas, razão pela qual elas não são mostradas na tabela acima. Preço de encerramento dos modelos AAPLForecasting Forecasting são divididos em dois submarinos (sobrepostos). O primeiro tipo de modelo é quando usamos dados passados ​​(vendas) para prever o futuro (demanda). Isso é denominado análise de séries temporais, que inclui médias móveis, médias móveis ponderadas, suavização exponencial única, suavização exponencial com tendência, análise de tendências. Regressão linear, decomposição multiplicativa e decomposição aditiva. O segundo modelo é para situações em que uma variável (demanda) é uma função de uma ou mais outras variáveis. Isso é denominado (múltiplo) regressão. Existe uma sobreposição entre os dois modelos nesse simples (uma variável independente) regressão linear pode ser realizada com qualquer um dos dois. Série de tempo A análise de séries de entrada para tempo é uma série de números que representam dados nos últimos períodos de tempo. Embora o resultado principal seja sempre a previsão para o próximo período, os resultados adicionais apresentados variam de acordo com a técnica escolhida. Para cada técnica, o resultado inclui a sequência de previsões que são feitas em dados passados ​​e a previsão para o próximo período. Ao usar a análise de tendências ou as previsões sazonais de decomposição podem ser feitas por mais de um período no futuro. As medidas de resumo incluem as medidas tradicionais de erro do viés (erro médio), erro quadrático médio, erro padrão e desvio absoluto médio. Observe que diferentes autores calculam o erro padrão de maneiras ligeiramente diferentes. Ou seja, o denominador na raiz quadrada é dado por n-2 por alguns autores e n-1 por outros. DS para Windows usa n-1 no denominador (a menos que a opção de texto de renderização seja escolhida). A tela de dados da série de tempo Suponha que possamos fornecer dados na tabela a seguir e desejar prever a demanda para a semana de 14 de fevereiro (e talvez 21 de fevereiro, 28 de fevereiro). O quadro geral para a previsão de séries temporais é dado indicando o número de pontos de dados passados. O exemplo acima tem dados passados ​​nos últimos seis períodos (semanas) e desejamos prever para o próximo período - período 7 (14 de fevereiro). Método de previsão. A caixa de método suspenso contém os oito métodos que foram nomeados no topo deste módulo. Claro, os resultados dependem do método de previsão escolhido. O método de previsão inicial é uma média móvel como mostrado acima. Número de períodos na média móvel, n. Para usar a média móvel ou média móvel ponderada, o número de períodos na média deve ser dado. Este é um número inteiro entre 2 e o número de períodos de tempo dos dados. No exemplo acima, foram escolhidos 2 períodos. Valores para a variável dependente (y). Estes são os números mais importantes, pois representam os dados. Na maioria dos casos, essas serão simplesmente as vendas ou demandas passadas. Os dados iniciais podem ser vistos na tela na coluna de demanda dada por 100, 120. 120. As telas de solução são todas semelhantes, mas a saída exata depende do método escolhido. Para as técnicas de suavização de médias móveis (ponderadas ou não ponderadas) e suavização exponencial única, há um conjunto de saída, enquanto que para o alisamento exponencial com tendência há uma exibição de saída ligeiramente diferente e para a regressão há outro conjunto de saída. Começamos com as médias móveis como exemplificado pela solução para o exemplo mostrado na tela abaixo. A tela que mostramos é a tela de detalhes em vez da primeira tela que contém resultados resumidos. (Mostramos a tela de resumo no final da seção onde é mais interessante) Exemplo 1 - Médias móveis Estamos usando uma média móvel de duas semanas (n2). A saída é a seguinte. Previsões. A primeira coluna de dados de saída é o conjunto de previsões que seriam feitas ao usar a técnica. Observe que, uma vez que esta é uma média móvel de duas semanas, a primeira previsão não pode ser feita até a terceira semana. Esse valor é o 110 que aparece como a primeira entrada na coluna Forecast. O 110 é calculado como (100120) 2. Os seguintes três números 115, 107.5 e 107.5 representam as previsões dos dados antigos e o último número na coluna, 115, é marcado como a previsão para o próximo período - período número 7. Próxima previsão do período. Conforme mencionado imediatamente acima, a última previsão está abaixo dos dados e é a previsão para o próximo período e está marcada como tal na tela. No exemplo, é 115. Erro. Esta coluna inicia a análise de erros. A diferença entre a previsão e a demanda aparece nesta coluna. A primeira linha para ter uma entrada é a linha em que ocorre a primeira previsão. Neste exemplo, a primeira previsão ocorre em 17 de janeiro (linha 3) ea previsão foi de 110, o que significa que o erro foi 0. Na próxima semana, a previsão era de 115, mas a demanda era de apenas 105, de modo que o erro era -10 . (Menos 10). Valor absoluto do erro. Esta coluna contém o valor absoluto do erro e é usada para calcular o MAD ou o desvio total absoluto. Observe que o -10 na coluna de erro tornou-se um (simples, não assinado, positivo) 10 nesta coluna. Erro ao quadrado. Esta coluna contém o quadrado de cada erro para calcular o erro quadrático médio e o erro padrão. O 10 foi quadrado e está listado como 100. Nós advertimos que, porque estamos ao quadril, é bem possível que os números se tornem grandes aqui e que a exibição se tornará um pouco confusa. Totais. O total da demanda e cada uma das três colunas de erro aparecem nesta linha. Esta linha conterá as respostas aos problemas em livros que dependem do Desvio Absoluto Total em vez do Desvio Absoluto Médio. Os livros que usam o total em vez do meio devem alertar os alunos sobre comparações injustas quando existem números diferentes de períodos na computação de erro. Médias. As médias para cada um dos três erros aparecem nesta linha. O erro médio é denominado Bias e muitos livros negligenciam essa medida de erro muito útil. O erro absoluto médio é denominado MAD e aparece em quase todos os livros devido à sua facilidade computacional. O erro quadrático médio é denominado Erro quadrado médio e geralmente está associado a quadrados de regressão. Estes três nomes são indicados na tela como Bias, MAD e MSE abaixo dos seus valores. Neste exemplo, o Bias é 1.25, o MAD é 6.25 eo MSE é 65.625. Erro padrão. Mais uma medida de erro é importante. Este é o erro padrão. Livros diferentes têm fórmulas diferentes para o erro padrão. Ou seja, alguns usam n-1 no denominador, e alguns usam n-2. Este programa usa n-1 (a menos que tenha sido iniciado com a opção Heizer ou Render). Verifique o seu livro antes de verificar suas respostas. Neste exemplo, o erro padrão é 9.354. Nota: A calculadora de distribuição normal pode ser usada para encontrar intervalos de confiança e similares para as previsões. Exemplo 2 - Médias móveis ponderadas Se o método da média móvel ponderada for escolhido, duas novas colunas aparecerão na tabela de dados como mostrado acima. A coluna da extrema direita é onde os pesos devem ser colocados. Os pesos podem ser frações que somam para um como neste exemplo (.6 e .4), mas eles não têm que somar para 1. Se eles não, então eles serão redimensionados. Por exemplo, os pesos de 2 e 1 serão convertidos para 23 e 13. Neste exemplo, os pesos de .6 e .4 foram usados ​​para executar a previsão, conforme mostrado no título da tela da solução. Por exemplo, a previsão para a semana 7 é .6120 .4110 116. Como antes, os erros e as medidas de erro são computadas. Exemplo 3 - alisamento exponencial alfa para suavização exponencial. Para usar o alisamento exponencial, deve ser inserido um valor para a constante de suavização, alfa. Este número está entre 0 e 1. Na parte superior da tela aparecerá uma combinação de caixa de texto de rolagem permitindo que você insira o valor para a constante de suavização, como mostrado abaixo. A constante de suavização a é .5 neste exemplo. NOTA: Se você selecionar um 0, o software irá encontrar o melhor valor para a. A tela de resultados tem as mesmas colunas e aparência que os dois métodos anteriores, como mostrado abaixo. Uma Previsão de Inicialização para suavização exponencial. Para realizar o suavização exponencial, é necessária uma previsão inicial. Quando o alisamento exponencial é selecionado, a previsão da etiqueta da coluna aparecerá na tela. Por baixo será uma coluna em branco. Se você quiser, você pode inserir um número nesta coluna como a previsão. Se você não inserir nenhum número, a previsão inicial será tomada como a demanda inicial. Exemplo 4 - Suavização exponencial com tendência. Suavização exponencial com tendência requer duas constantes de suavização. Uma constante de suavização, beta, para a tendência é adicionada ao modelo. Beta, para suavização exponencial. Para realizar o suavização exponencial com tendência, deve ser dada uma constante de suavização (além de alfa). Se Beta for 0, então será executado um único suporte exponencial. Se o Beta for positivo, o alisamento exponencial com a tendência é realizado como mostrado. Tendência inicial. Neste modelo, a tendência será definida como 0, a menos que seja inicializada. Deve ser configurado para o mesmo período de tempo que a previsão inicial. A tela de solução para esta técnica é diferente das telas para as técnicas descritas anteriormente. Os cálculos de previsão aparecem na coluna com a previsão não ajustada. Esses números são os mesmos que no exemplo anterior (porque usamos o mesmo valor para alfa). As previsões de tendência aparecem na coluna rotulada de tendência. A tendência é a diferença entre as previsões duplamente suavizadas de um período para outro (ponderado pela versão beta). As previsões aparecem na coluna marcada como previsão ajustada. Exemplo 5 - Análise de tendências Como mencionado anteriormente, a tela de solução para regressão difere das telas de solução para as outras técnicas de previsão. Uma amostra de saída para o mesmo problema aparece abaixo. Valores para variável independente (x). Para regressão de séries temporais, os valores padrão de 1 a n são tipicamente apropriados e não precisam ser alterados. Para regressão emparelhada, os valores reais da variável dependente precisam ser inseridos. (Veja o exemplo 6). A tela é configurada para que os cálculos feitos para encontrar a inclinação e a intercepção sejam aparentes. Para encontrar esses valores, é necessário calcular a soma do x 2 e a soma do xy. Estas duas colunas são apresentadas. Dependendo do livro, a soma dessas colunas ou a média dessas colunas, bem como as duas primeiras colunas, serão usadas para gerar a linha de regressão. A linha é dada pela inclinação e a intercepção que estão listadas no canto inferior esquerdo da tela. Neste exemplo, a linha que se adapta melhor aos dados é dada por Y 104.33 1.857X que é lida como vendas tem uma base de 104 com um aumento de 1.857 por semana. Se os dados forem seqüenciais, a próxima previsão do período será exibida. Isto é dado inserindo mais um que o número de períodos na linha de regressão. No exemplo, inseri-lo 7 na equação acima, produzindo 117.33 como mostrado na tela. O erro padrão é calculado e mostrado como com todos os outros métodos. Neste exemplo, é 7.218 que é melhor do que qualquer método visto ainda. Observe também que o erro quadrático médio é exibido (43.41 neste exemplo). O viés é, é claro, 0, uma vez que a regressão linear é imparcial. Mostramos a tela de resumo abaixo. Observe que o coeficiente de correlação e o coeficiente rsquared são exibidos como saída. No resumo estão as previsões para os próximos vários períodos, uma vez que esta foi uma regressão de séries temporais. Exemplo 6 - Regressão - série não temporária A regressão pode ser usada em dados causais. Na próxima tela, apresentamos as vendas de guarda-chuvas em função do número de polegadas de chuva nos últimos quatro trimestres do ano. A interpretação da tela de solução é que a linha que melhor se adequa a esses dados é dada pelas vendas 49,93 27,43 número de polegadas de chuva. Exemplo 7 - Deseasonalização A tela abaixo mostra um problema com dados sazonais. Como pode ser visto no topo, há 12 pontos de dados. Você deve inserir o número de estações, como 4 trimestres ou 12 meses ou 5 ou 7 dias. Além disso, você deve inserir a base para suavizar. Você pode usar a média móvel centrada (que é comum) ou a média de todos os dados. A tela de solução contém várias colunas. Média móvel centrada. Os dados são suavizados usando uma média móvel que é tão longa como o período de tempo - ou seja, 4 estações. Como há um número par de temporadas, a média móvel ponderada consiste nos períodos finais e em todos os 3 períodos médios. Por exemplo, para o verão de 1994, a média ponderada é esta média não pode ser tomada para os primeiros n2 períodos e começa no período 3. Proporção para a proporção de média móvel. Para todos os pontos de dados que têm médias móveis calculadas, a proporção dos dados reais para a média móvel é calculada. Por exemplo, para o verão de 1989, a proporção é 9587.875 1.08108. Fatores sazonais. Os fatores sazonais são calculados como a média de todos os índices. Por exemplo, o fator sazonal do verão é a média de 1.08108 (verão de 1989) e .997167 (verão de 1990), que produz 1.03912 como mostrado para o verão de 1989 e o verão de 1990. Dados suavizados. Os dados originais são divididos pelo seu fator sazonal para tirar os efeitos sazonais e calcular os dados suavizados. Descomposição de aditivos. Não mostramos a saída aqui. O modelo aditivo usa diferenças em vez de razões para determinar os fatores sazonais que são aditivos em vez de multiplicativos. Regressão múltipla Como observado anteriormente, o módulo de previsão pode executar uma regressão múltipla. Existem dois dados para os dados. O número de períodos de dados deve ser dado e, além disso, o número de variáveis ​​independentes deve ser dado. Neste primeiro exemplo, vamos ampliar o problema de regressão no exemplo 6. Note-se que, para uma regressão simples (uma variável independente), existem duas maneiras de resolver o problema. Neste exemplo, usamos duas variáveis ​​independentes e, portanto, a regressão múltipla deve ser usada. Nós inserimos 4 para o número de períodos e 2 para o número de variáveis ​​independentes. A entrada para regressão múltipla consistirá em pares, trigêmeos, quadruplicas, etc., dependendo do número de variáveis ​​independentes. Nós preenchemos os dados e a tela de solução aparece abaixo. A entrada tem quatro colunas, uma para o nome do período de tempo, uma para a variável dependente, guarda-chuvas, uma para a variável independente, a chuva e outra para o tempo variável independente (1 a 4). A exibição de saída é um pouco diferente do anterior. Os cálculos (X2) e (XY) não são mostrados. A equação de regressão não é mostrada explicitamente nesta tela, mas pode ser encontrada observando os coeficientes Beta abaixo da tabela. Ou seja, a equação é as vendas da Umbrella 98.2381 26.5238 Rain -11.9381time. Isso é mostrado explicitamente na tela de resumo que não mostramos.