Exponential Moving Average Octave

A média móvel exponencial de MOVAVG não é correta Alguém mais tem experiência usando a função MOVAVG com ponderação exponencial (e) Se eu não especificar a ponderação e, então eu obter corretamente uma média móvel simples. Mas quando eu especificar e eu obter números que não parecem corretas. Im curioso se a ponderação exponencial usado aqui é de alguma forma diferente do que é comumente assumido. Por exemplo, para calcular as tendências dos preços das ações, um normalmente calcula o MACD (média móvel divergência de convergência) fazendo: MACD (média móvel exponencial de 12 dias) menos (média móvel exponencial de 26 dias) Então, em Octave, fiz o seguinte: , Longma movavg (dados (:, Preço), 12,26, e) MACD Shortma - Longma Para um estoque típico, o valor MACD é geralmente em um único dígito. B ut b oth my S hortma e L ongma pista P arroz muito próximo, e, portanto, MACD permanece na faixa de / -10-4, que é claramente incorreto. Ajuda por favor Depois de reunir os bits desta linha eu construí esta função usando a função de filtro Octaves. Começa com a média móvel simples como base. V é o vetor coluna de números para calcular a média móvel exponencial. Janela é um número inteiro como um número de dias. Eu usei 12. Aqui está uma explicação matemática desta função. Observe que a página usa 2 / (n1) (onde n é janela ou o número de dias) como alfa. Mas eu uso 1 / n porque esse valor de alfa se encaixa minhas necessidades. Ajuste o alfa conforme necessário. Alternativamente, às vezes preciso de minhas dimensões de vetores de entrada e saída para corresponder. Eu preencher valores inválidos com NaN adicionando meanV NaN (window-1,1) meanV como a última linha na função movingEMean. Você também pode preenchê-lo com simpleAvg se você quer uma estimativa aproximada. Média móvel exponencial A média móvel exponencial A média móvel exponencial difere de uma média móvel simples, tanto pelo método de cálculo e na forma que os preços são ponderados. A Média Móvel Exponencial (abreviada para as iniciais EMA) é efetivamente uma média móvel ponderada. Com a EMA, a ponderação é tal que os preços dias mais recentes são dadas mais peso do que os preços mais antigos. A teoria subjacente é que os preços mais recentes são considerados mais importantes do que os preços mais antigos, particularmente porque uma média simples a longo prazo (por exemplo, 200 dias) coloca o mesmo peso nos dados de preços com mais de 6 meses de idade e poderia ser pensado De como ligeiramente fora de data. Cálculo da EMA é um pouco mais complexo do que a média móvel simples, mas tem a vantagem de que um grande registro de dados cobrindo cada preço de fechamento para os últimos 200 dias (ou quantos dias estão sendo considerados) não tem que ser mantido . Tudo que você precisa é a EMA para o dia anterior e hoje fechar preço para calcular a nova média móvel exponencial. Calculando o Exponente Inicialmente, para o EMA, um expoente precisa ser calculado. Para começar, pegue o número de dias EMA que você deseja calcular e adicione um ao número de dias que você está considerando (por exemplo, para uma média móvel de 200 dias, adicione um para obter 201 como parte do cálculo). Bem, chame isso Days1. Então, para obter o Exponente, basta pegar o número 2 e dividi-lo por Dias1. Por exemplo, o Exponente para uma média móvel de 200 dias seria: 2 201. O que equivale a 0,01 Cálculo Completo se a Média Móvel Exponencial Uma vez que temos o expoente, tudo o que precisamos agora são mais dois bits de informação que nos permitam realizar o cálculo completo . A primeira é a média móvel exponencial de ontem. Bem, suponha que já sabemos isso como teríamos calculado ontem. No entanto, se você já não está ciente de EMA ontem, você pode começar por calcular a média móvel simples para ontem, e usando isso em vez da EMA para o primeiro cálculo (ou seja, cálculo de hoje) da EMA. Então amanhã você pode usar o EMA que você calculou hoje, e assim por diante. A segunda peça de informação que precisamos é fechar preço de hoje. Vamos supor que queremos calcular hoje 200 dias Exponential Moving Average para uma ação ou ação que tem dias anteriores EMA de 120 pence (ou centavos) e um preço de fechamento de dias atuais de 136 pence. O cálculo completo é sempre como segue: Hoje Exponencial Movendo Média (dias atuais que fecham o preço x Exponente) (dias anteriores EMA x (1- Exponente)) Assim, usando nosso exemplo figuras acima, hoje EMA de 200 dias seria: (136 x 0.01 ) (120 x (1- 0.01)) Qual é um EMA para hoje de 120.16.Soothing Suavização e filtragem são duas das técnicas de série de tempo mais comumente usadas para remover o ruído dos dados subjacentes para ajudar a revelar as características e componentes importantes (por exemplo, Tendência, sazonalidade, etc.). No entanto, também podemos usar suavização para preencher valores ausentes e / ou realizar uma previsão. Nesta edição, discutiremos cinco (5) diferentes métodos de alisamento: média móvel ponderada (WMA i), suavização exponencial simples, suavização exponencial dupla, suavização exponencial linear e suavização exponencial tripla. Por que devemos nos importar? A suavização é muito freqüentemente usada (e abusada) na indústria para fazer um exame visual rápido das propriedades dos dados (por exemplo, tendência, sazonalidade, etc.), se encaixar em valores faltantes e conduzir uma amostra rápida fora da amostra previsão. Por que temos tantas funções de suavização Como veremos neste artigo, cada função funciona para uma suposição diferente sobre os dados subjacentes. Por exemplo, a suavização exponencial simples assume que os dados têm uma média estável (ou pelo menos uma média de movimento lento), de modo que a suavização exponencial simples fará mal na previsão de dados que exibem sazonalidade ou uma tendência. Neste artigo, examinaremos cada função de suavização, destacaremos seus pressupostos e parâmetros e demonstraremos sua aplicação por meio de exemplos. Média Móvel Ponderada (WMA) Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. Uma média móvel ponderada tem fatores multiplicadores para dar pesos diferentes aos dados em posições diferentes na janela da amostra. A média móvel ponderada tem uma janela fixa (i. e. N) e os factores são tipicamente escolhidos para dar mais peso às observações recentes. O tamanho da janela (N) determina o número de pontos em média de cada vez, então um tamanho de janela maior é menos responsivo a novas alterações na série de tempo original e um tamanho de janela pequena pode causar a saída suavizada ser barulhento. Para fora da previsão da amostra propósitos: Exemplo 1: Vamos considerar as vendas mensais para a Empresa X, usando uma média móvel de 4 meses (igual ponderada). Observe que a média móvel está sempre atrasada em relação aos dados ea previsão fora da amostra converge para um valor constante. Vamos tentar usar um esquema de ponderação (veja abaixo) que dá mais ênfase à observação mais recente. Nós plotamos a média móvel ponderada igual e WMA no mesmo gráfico. O WMA parece mais sensível às mudanças recentes e a previsão de saída de amostra converge para o mesmo valor que a média móvel. Exemplo 2: Vamos examinar o WMA na presença de tendência e sazonalidade. Para este exemplo, utilize bem os dados da companhia aérea internacional de passageiros. A janela da média móvel é de 12 meses. O MA e o WMA acompanham o ritmo da tendência, mas a previsão fora da amostra é plana. Além disso, embora a WMA exibe alguma sazonalidade, ela está sempre atrasada em relação aos dados originais. (Browns) Suavização Exponencial Simples A suavização exponencial simples é semelhante à WMA, com a exceção de que o tamanho da janela é infinito e os fatores de ponderação diminuem exponencialmente. Como vimos na WMA, a exponencial simples é adequada para séries temporais com uma média estável, ou pelo menos uma média móvel muito lenta. Exemplo 1: Permite usar os dados de vendas mensais (como fizemos no exemplo do WMA). No exemplo acima, escolhemos o fator de suavização para ser 0.8, o que leva à pergunta: Qual é o melhor valor para o fator de alisamento Estimar o melhor valor a partir dos dados Usando a função TSSUB (para calcular o erro), SUMSQ e Excel Tabelas de dados, calculamos a soma dos erros quadrados (SSE) e traçamos os resultados: O SSE atinge seu valor mínimo em torno de 0,8, então escolhemos esse valor para nosso alisamento. (Holt-Winters) Suavização Exponencial Dupla A suavização exponencial simples não funciona bem na presença de uma tendência, pelo que vários métodos concebidos sob o duplo guarda-vento exponencial são propostos para tratar este tipo de dados. O NumXL suporta a suavização exponencial dupla de Holt-Winters, que tem a seguinte formulação: Exemplo 1: Examinemos os dados de passageiros internacionais de passageiros Escolhemos um valor Alpha de 0,9 e um Beta de 0,1. Observe que, embora a suavização dupla traça bem os dados originais, a previsão fora da amostra é inferior à média móvel simples. Como encontrar os melhores fatores de suavização Tomamos uma abordagem semelhante ao nosso exemplo de suavização exponencial simples, mas modificada para duas variáveis. Calculamos a soma dos erros quadrados construindo uma tabela de dados de duas variáveis ​​e selecionando os valores alfa e beta que minimizam o SSE global. (Browns) Suavização Exponencial Linear Este é outro método de função de suavização exponencial dupla, mas tem um fator de suavização: O duplo alinhamento exponencial Browns leva um parâmetro menor que a função Holt-Winters, mas pode não oferecer um ajuste tão bom quanto essa função. Exemplo 1: Vamos usar o mesmo exemplo em Holt-Winters duplo exponencial e comparar a soma ideal do erro quadrado. A exponencial dupla de Browns não se ajusta aos dados da amostra, bem como ao método Holt-Winters, mas a amostra fora da amostra (neste caso particular) é melhor. Como encontrar o melhor fator de suavização () Usamos o mesmo método para selecionar o valor alfa que minimiza a soma do erro quadrado. Para os exemplos de dados de amostra, o alfa é encontrado para ser 0,8. (Winters) Triple suavização exponencial A tripla exponencial suavização leva em conta as mudanças sazonais, bem como as tendências. Este método requer 4 parâmetros: A formulação para triplo exponencial alisamento é mais envolvido do que qualquer um dos anteriores. Por favor, consulte o nosso manual de referência on-line para a formulação exata. Exemplo: Usando os dados da companhia aérea de passageiros internacionais, podemos aplicar o triplo de suavização exponencial do inverno, encontrar parâmetros ótimos e realizar uma previsão de fora da amostra. Obviamente, a suavização exponencial tripla de Winters é melhor aplicada para esta amostra de dados, uma vez que rastreia bem os valores e a previsão de amostra fora da amostra apresenta sazonalidade (L12). Como encontrar o melhor fator de alisamento () Mais uma vez, precisamos escolher os valores que minimizam a soma total dos erros quadrados (SSE), mas as tabelas de dados podem ser usadas para mais de duas variáveis, então recorremos ao Excel Solver: (1) Configurar o problema de minimização, com o SSE como a função de utilitário (2) As restrições para este problema Conclusão suporte FilesDocumentation tsmovavg saída tsmovavg (tsobj, s, lag) retorna a média móvel simples por tempo financeiro série objeto, Tsobj. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados ​​com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (vetor, s, lag, dim) retorna a média móvel simples para um vetor. Lag indica o número de pontos de dados anteriores usados ​​com o ponto de dados atual ao calcular a média móvel. A saída tsmovavg (tsobj, e, timeperiod) retorna a média móvel ponderada exponencial para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Percentual Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1). Saída tsmovavg (vetor, e, timeperiod, dim) retorna a média móvel ponderada exponencial para um vetor. A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que timeperiod especifica o período de tempo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. (2 / (intervalo de tempo 1)). A saída tsmovavg (tsobj, t, numperiod) retorna a média móvel triangular para a série de tempo financeiro objeto, tsobj. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela de ceil (numperíodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. Saída tsmovavg (vetor, t, numperiod, dim) retorna a média móvel triangular para um vetor. A média móvel triangular alisa os dados. Tsmovavg calcula a primeira média móvel simples com a largura da janela de ceil (numperíodo 1) / 2. Em seguida, calcula uma segunda média móvel simples na primeira média móvel com o mesmo tamanho de janela. A saída tsmovavg (tsobj, w, weights) retorna a média móvel ponderada para o objeto da série temporal financeira, tsobj. Fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (vetor, w, pesos, dim) retorna a média móvel ponderada para o vetor fornecendo pesos para cada elemento na janela em movimento. O comprimento do vetor de peso determina o tamanho da janela. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para preços mais recentes e fatores menores para preços anteriores, a tendência é mais responsiva a mudanças recentes. A saída tsmovavg (tsobj, m, numperiod) retorna a média móvel modificada para o objeto da série de tempo financeiro, tsobj. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. A saída tsmovavg (vetor, m, numperiod, dim) retorna a média móvel modificada para o vetor. A média móvel modificada é semelhante à média móvel simples. Considere o argumento numperiod como o atraso da média móvel simples. A primeira média móvel modificada é calculada como uma média móvel simples. Os valores subseqüentes são calculados adicionando o novo preço e subtraindo a última média da soma resultante. Dim 8212 dimensão para operar ao longo de inteiro positivo com valor 1 ou 2 Dimensão para operar ao longo, especificado como um inteiro positivo com um valor de 1 ou 2. dim é um argumento de entrada opcional, e se não for incluído como uma entrada, o padrão Valor 2 é assumido. O padrão de dim 2 indica uma matriz orientada a linha, em que cada linha é uma variável e cada coluna é uma observação. Se dim 1. a entrada é assumida como um vetor de coluna ou matriz orientada a coluna, onde cada coluna é uma variável e cada linha uma observação. E 8212 Indicador para vetor de caracteres de média móvel exponencial A média móvel exponencial é uma média móvel ponderada, em que o tempo é o período de tempo da média móvel exponencial. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso aos preços recentes. Por exemplo, uma média móvel exponencial de 10 períodos pondera o preço mais recente em 18,18. Percentual Exponencial 2 / (TIMEPER 1) ou 2 / (WINDOWSIZE 1) período de tempo 8212 Comprimento do período de tempo inteiro não negativo Selecionar país