Soma média móvel

Pesos de suavização exponencial após observações com pesos exponencialmente decrescentes para prever valores futuros Este esquema de suavização começa por configuração (S2) a (y1), onde (Si) representa a observação suavizada ou EWMA, e (y) representa a observação original. Os índices referem-se aos períodos de tempo, (1,, 2,, ldots,, n). Para o terceiro período, (S3 alfa y2 (1-alfa) S2) e assim por diante. Não há (S1) a série suavizada começa com a versão suavizada da segunda observação. Para qualquer período de tempo (t), o valor suavizado (St) é encontrado pela computação de St alpha y (1-alfa) S ,,,,,,, 0 Equação expandida para (S5) Por exemplo, a equação expandida para o alisado O valor (S5) é: S5 alfa esquerda (1-alfa) 0 y (1-alfa) 1 y (1-alfa) 2 y à direita (1-alfa) 3 S2. Ilustra o comportamento exponencial Isto ilustra o comportamento exponencial. Os pesos, (alfa (1-alfa) t) diminuem geometricamente, e sua soma é unidade como mostrado abaixo, usando uma propriedade de séries geométricas: alfa soma (1-alfa) i alfa fração esquerda direita 1 - (1-alfa) T. Na última fórmula, podemos ver que o termo de soma mostra que a contribuição para o valor suavizado (St) se torna menor em cada período de tempo consecutivo. Exemplo para (alfa 0.3) Let (alpha 0.3). Observe que os pesos (alfa (1-alfa) t) diminuem exponencialmente (geometricamente) com o tempo. A soma dos erros quadrados (SSE) 208.94. A média dos erros quadrados (MSE) é o SSE 11 19.0. Calcule para valores diferentes de (alfa) O MSE foi novamente calculado para (alfa 0,5) e acabou por ser 16,29, então, neste caso, preferimos um (alfa) de 0,5. Podemos fazer melhor. Podemos aplicar o comprovado método de teste e erro. Este é um procedimento iterativo que começa com um intervalo de (alfa) entre 0,1 e 0,9. Determinamos a melhor escolha inicial para (alfa) e depois pesquisamos entre (alfa-Delta) e (alfa Delta). Podemos repetir isso talvez mais uma vez para encontrar o melhor (alfa) para 3 casas decimais. Podem ser utilizados otimizadores não-lineares, mas há melhores métodos de busca, como o procedimento Marquardt. Este é um otimizador não-linear que minimiza a soma de quadrados de resíduos. Em geral, os programas de software estatístico mais bem projetados devem ser capazes de encontrar o valor de (alfa) que minimiza o MSE. Parcelamento de amostras mostrando dados suavizados para 2 valores de (alfa) O Oscilador McClellan O Ampère McClellan amplificador Summation Index Todos os dias que as ações são negociadas, as publicações financeiras listam o número de ações que fecharam mais alto (adiantamentos) e que fechou mais baixo (declina). A diferença entre esses números é chamada de largura diária. O total cumulativo de largura diária é conhecido como a Linha Daily Advance-Decline. É importante porque mostra uma grande correlação com os movimentos do mercado de ações, e porque nos dá outra maneira de quantificar os movimentos do mercado além de olhar para os níveis de preços dos índices. O segundo gráfico mostra um exemplo da amplitude diária. Cada marca de seleção representa um dia de leitura de adiantamentos menos declínios. Para melhor identificar a tendência que está ocorrendo na largura diária, alisamos os dados usando um tipo especial de cálculo, conhecido como uma média móvel exponencial (EMA). Ele funciona pesando mais os dados mais recentes e dados mais antigos progressivamente menos. A quantidade de ponderação dada aos dados mais recentes é conhecida como constante de suavização. Usamos dois EMAs diferentes. Um com uma constante de suavização de 10 e um com uma constante de alisamento de 5. Estes são conhecidos como 10 Trend e 5 Trend para brevidade de acordo com a tradição estabelecida pelo final P. N. Haurlan, que primeiro usou EMAs para rastrear o mercado de ações na década de 1960. A diferença numérica entre estas duas EMAs é o valor do McClellan Oscillator. O McClellan Oscillator oferece muitos tipos de estruturas para interpretação, mas existem duas principais. Primeiro, quando o Oscilador é positivo, geralmente retrata dinheiro ao mercado ao contrário, quando é negativo, reflete dinheiro saindo do mercado. Em segundo lugar, quando o Oscilador atinge leituras extremas, ele pode refletir uma condição de sobrecompra ou sobrevenda. Embora essas duas características sejam muito importantes, eles apenas riscarão a superfície do que a interpretação do Oscilador pode revelar sobre o mercado de ações. Muitas estruturas mais importantes são delineadas no livro Patterns For Profit de Sherman e Marian McClellan. Disponível na McClellan Financial Publications. Ao somar todos os valores diários do McClellan Oscillator, pode-se produzir um indicador conhecido como McClellan Summation Index. É a base para a interpretação intermediária e de longo prazo da direção e do poder do mercado de ações. Quando adequadamente calculado e calibrado, é neutro no nível 1000. O nível de 1000 neutros foi instituído de volta nos dias de cálculos manuais, porque alguns usuários tiveram problemas para acompanhar os sinais de menos ao subtrair um número negativo de outro número negativo. Como o índice McClellan Summation na década de 1960 geralmente se moveu entre 0 e 2000, Sherman e Marian mudaram o nível neutro para 1000 para fazer uma leitura negativa uma indicação rara e, portanto, importante. A expansão do número de emissões negociadas na NYSE causou que estes limites de sobrecompra e sobrevenda também se expandam. Uma das técnicas que implementamos para lidar com isso é usar um cálculo rdquo do índice de soma (RASI) baseado em ldquoRatio. Assim como o Oscilador, o índice Summation oferece muitas informações diferentes para interpretar a ação marketrsquos. Não se deve apenas prestar atenção ao valor numérico do índice McClellan Summation, pois entender sua estrutura de gráfico oferece muito mais informações. Os valores atuais para o McClellan Oscillator e McClellan Summation Index estão disponíveis diariamente em nossa página de dados. Em todas as questões do The McClellan Market Report. Discutimos a ação atual do mercado e o significado interpretativo do McClellan Oscillator e Summation Index. Consulte a seção Relatórios de mercado para saber mais sobre nossas publicações.