2 Media Móvil

2 Media móvil de la señal del indicador MT4 móvil 2 Las medias móviles de alerta media de la señal Indicador MT4 siempre han sido un buen método para identificar tendencias. Pueden generar demasiado ruido cuando se utiliza en plazos de tiempo muy cortos, pero cuando las usamos en plazos de tiempo mayores, se vuelven más fiable. Los comerciantes de Forex usan las medias móviles y cruces para generar señales de operación. A veces es difícil ver si se ha producido o no el cruce. 2 Mover indicador medio de la señal ayuda a visualizar las señales de comercio producidos por este método. Si se mueve rápidamente cruza por más de media móvil lenta que significa que el par de divisas se encuentra en una tendencia alcista. Si se mueve rápidamente cruza por debajo de la media de movimiento lento que significa que el par de divisas se encuentra en una tendencia a la baja. Cómo negociar con 2 Intercambio de Señal media: Compra de señal: Esperar rosa media móvil rápida para cruzar la media móvil lenta azul (una flecha azul aparecerá debajo de la barra de velas). Señal de venta: Espere rosa media móvil rápida para cruzar por debajo de la media móvil lenta azul (una flecha naranja aparecerá por encima de la barra de candelabro).Moving media - MA descomponer Media Móvil - MA A modo de ejemplo SMA, considere un título con la siguiente los precios de cierre de más de 15 días: Semana 1 (5 días) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 días) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 días) 28, 30, 27, 29, 28 a 10 días MA podría promediar los precios de cierre de los primeros 10 días como el primer punto de datos. El siguiente punto de datos bajaría el precio más temprana, añadir el precio en el día 11 y tomar la media, y así sucesivamente, como se muestra a continuación. Como se señaló anteriormente, las AM lag acción del precio actual, ya que se basan en los precios del pasado largo es el período de tiempo para el MA, mayor es el retraso. Así, un MA de 200 días tendrá un grado mucho mayor de desfase de un MA de 20 días, ya que contiene precios de los últimos 200 días. La longitud de la MA a utilizar depende de los objetivos comerciales, entre las Asociaciones más cortos utilizados para el comercio a corto plazo ya largo plazo de las áreas metropolitanas más adecuado para inversores a largo plazo. El MA de 200 días es ampliamente seguido por los inversores y comerciantes, con pausas encima y por debajo de este promedio móvil considerado como señales de operación importantes. MAS también impartir señales comerciales importantes por sí mismos, o cuando dos medias cruzar. Un MA ascendente indica que la seguridad está en una tendencia alcista. mientras que una disminución MA indica que se trata de una tendencia a la baja. Del mismo modo, el impulso al alza se confirma con un cruce alcista. que ocurre cuando una MA corto plazo cruza por encima de la MA a más largo plazo. tendencia a la baja se confirma con un cruce bajista, que se produce cuando un MA corto plazo cruza por debajo de un plazo más largo Promedios MA. Moving - Simple y Medias móviles exponenciales - medias móviles simples y exponenciales introducción sin problemas los datos de precios para formar un indicador de seguimiento de tendencia . Ellos no predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección de la corriente con un desfase. Las medias móviles se quedan, ya que se basan en los precios del pasado. A pesar de este retraso, los promedios móviles ayudan a la acción del precio lisa y filtrar el ruido. También forman los bloques de construcción para muchos otros indicadores y superposiciones de técnicas, tales como las Bandas de Bollinger. MACD y el Oscilador McClellan. Los dos tipos más populares de las medias móviles son la media móvil simple (SMA) y la media móvil exponencial (EMA). Estas medias móviles se pueden utilizar para identificar la dirección de la tendencia o definir de soporte y resistencia posibles niveles. Here039s un gráfico tanto con un SMA y un EMA en él: Cálculo Media Móvil Simple una media móvil simple se forma calculando el precio medio de un valor en un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en precios de cierre. A 5 días de media móvil simple es la suma de cinco días de los precios de cierre dividido por cinco. Como su nombre lo indica, una media móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se deja caer como viene disponga de nuevos datos. Esto hace que el medio para mover a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un 5-día de la mudanza evolución media de tres días. El primer día de la media móvil simple cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil cae el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa dejando caer el primer punto de datos (12) y añadir el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente del 11 al 17 sobre un total de siete días. Observe que el promedio móvil también se eleva del 13 al 15 durante un período de cálculo de tres días. Observe también que cada valor promedio móvil está justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el día uno es igual a 13 y el último precio es de 15. Los precios de las anteriores cuatro días eran más bajos y esto hace que el promedio móvil de retraso. Móvil exponencial de las medias móviles exponenciales de cálculo de promedios reducir el retraso mediante la aplicación de un mayor peso a los precios recientes. La ponderación aplicada al precio más reciente depende del número de períodos de la media móvil. Hay tres pasos para el cálculo de una media móvil exponencial. En primer lugar, el cálculo de la media móvil simple. Una media móvil exponencial (EMA) tiene que empezar en alguna parte por lo que una media móvil simple se utiliza como el period039s anteriores EMA en el primer cálculo. En segundo lugar, calcular el multiplicador de ponderación. En tercer lugar, el cálculo de la media móvil exponencial. La fórmula a continuación es para una EMA 10 días. Un período de 10 de media móvil exponencial se aplica una ponderación 18.18 al precio más reciente. Un EMA de 10 periodos también se puede llamar un EMA 18.18. Un EMA de 20 periodos se aplica un 9,52 con un peso al precio más reciente (2 / (201) 0,0952). Observe que la ponderación para el período de tiempo más corto es más que la ponderación para el período de tiempo más largo. De hecho, la ponderación reduce a la mitad cada vez que se duplica el período de media móvil. Si quiere un porcentaje específico para un EMA, puede utilizar esta fórmula para convertirlo en períodos de tiempo y luego entrar en ese valor que el parámetro EMA039s: A continuación se muestra un ejemplo de hoja de cálculo de un 10 días de media móvil simple y un 10- días de media móvil exponencial de Intel. medias móviles simples son directa y requieren poca explicación. El promedio de 10 días, simplemente se mueve como nuevos precios estén disponibles y los precios antiguos entrega. La media móvil exponencial comienza con el simple valor promedio móvil (22.22) en el primer cálculo. Después de la primera cálculo, la fórmula normal de toma el control. Debido a un EMA comienza con una media móvil simple, su verdadero valor no se dio cuenta hasta 20 o más períodos más tarde. En otras palabras, el valor de la hoja de cálculo Excel puede diferir del valor de la gráfica debido al período de revisión retrospectiva corto. Esta hoja de cálculo sólo se remonta a 30 periodos, lo que significa que el efecto de la media móvil simple de 20 periodos ha tenido a disiparse. Stockcharts se remonta al menos 250 puntos (típicamente mucho más) para sus cálculos para los efectos de la media móvil simple en el primer cálculo se han disipado totalmente. El Lag Factor Cuanto más larga sea la media móvil, más el retraso. A 10 días de media móvil exponencial abrazará precios bastante estrecha y poco después de girar a su vez los precios. promedios móviles de corto son como barcos de alta velocidad - ágil y rápida a los cambios. Por el contrario, una media móvil de 100 días contiene una gran cantidad de datos del pasado que lo frena. medias móviles ya son como los petroleros océano - letárgicos y lentos para el cambio. Se necesita un movimiento de precios más amplia y duradera para un 100 días de media móvil para cambiar de rumbo. El gráfico anterior muestra el 500 ETF SampP con unos 10 días siguientes EMA cerca los precios y una media móvil de 100 días de molienda superior. Incluso con el descenso enero-febrero, los 100 días SMA llevó a cabo el curso y no se volvió hacia abajo. El 50-días de SMA encaja en algún lugar entre el día 10 y 100 medias móviles cuando se trata de el factor de desfase. Simple vs móvil exponencial Promedios A pesar de que existen claras diferencias entre los promedios móviles simples y medias móviles exponenciales, uno no es necesariamente mejor que el otro. las medias móviles exponenciales tienen menos retraso y son por lo tanto más sensibles a los precios recientes - y los cambios de precios recientes. las medias móviles exponenciales a su vez, antes de medias móviles simples. medias móviles simples, por otra parte, representan un verdadero medio de los precios para todo el período de tiempo. Como tal, las medias móviles simples pueden ser más adecuados para identificar niveles de soporte o resistencia. Mover preferencia promedio depende de los objetivos, el estilo analítico y horizonte temporal. Cartistas deben experimentar con ambos tipos de medias móviles, así como diferentes marcos de tiempo para encontrar el mejor ajuste. La siguiente tabla muestra IBM con el SMA de 50 días en rojo y la EMA de 50 días en verde. Tanto alcanzó su punto máximo a finales de enero, pero la disminución de la EMA fue más acusado que el de la media móvil. La EMA se presentó a mediados de febrero, pero el SMA continuó inferior hasta finales de marzo. Observe que el SMA se presentó más de un mes después de la EMA. Longitudes y plazos La longitud de la media móvil depende de los objetivos analíticos. promedios móviles de corto (5-20 períodos) son los más adecuados para las tendencias y el comercio a corto plazo. Cartistas interesados ​​en las tendencias a mediano plazo optaría por promedios móviles más largo, que podría extenderse 20-60 períodos. Los inversores a largo plazo preferirán las medias móviles con 100 o más períodos. Algunas longitudes medias móviles son más populares que otros. El promedio móvil de 200 días es quizás el más popular. Debido a su longitud, se trata claramente de una media móvil a largo plazo. A continuación, el promedio móvil de 50 días es muy popular por la tendencia a medio plazo. Muchos chartistas utilizan los promedios de 50 días y 200 días en movimiento juntos. A corto plazo, un promedio móvil de 10 días fue muy popular en el pasado porque era fácil de calcular. Uno simplemente añaden los números y se trasladó el punto decimal. Tendencia de identificación Las mismas señales se pueden generar utilizando las medias móviles simples o exponenciales. Como se señaló anteriormente, la preferencia depende de cada individuo. Estos ejemplos a continuación usarán ambas medias móviles simple y exponencial. El término promedio móvil se aplica tanto a los promedios móviles simple y exponencial. La dirección de la media móvil transmite información importante acerca de los precios. Una media móvil levantamiento muestra que los precios están aumentando en general. Una media móvil caída indica que los precios, en promedio, están cayendo. Un creciente movimiento promedio a largo plazo refleja una tendencia alcista a largo plazo. Un movimiento a largo plazo promedio caer refleja una tendencia a la baja a largo plazo. El gráfico anterior muestra 3M (MMM) con 150 días de media móvil exponencial. Este ejemplo muestra lo bien que funcionan las medias móviles cuando la tendencia es fuerte. El 150 días EMA rechazó en noviembre de 2007 y de nuevo en enero de 2008. Tenga en cuenta que se tomó un descenso del 15 para invertir el sentido de esta media móvil. Estos indicadores rezagados identificar las inversiones de tendencia que se producen (en el mejor) o después de que se produzcan (en el peor). MMM continuó inferior en marzo de 2009 y luego aumentó 40-50. Observe que la EMA de 150 días no apareció hasta después de este aumento. Una vez que lo hizo, sin embargo, continuó MMM más alta de los próximos 12 meses. Las medias móviles funcionan de manera brillante en las tendencias fuertes. Crossover dobles medias móviles se pueden utilizar juntos para generar señales de cruce. En el análisis técnico de los mercados financieros. John Murphy llama a este método de entrecruzamiento doble. cruces dobles implican una media móvil relativamente corta y una media relativamente larga en movimiento. Al igual que con todas las medias móviles, la longitud general de la media móvil define el marco temporal para el sistema. Un sistema que utiliza un EMA de 5 días y de 35 días EMA se consideraría a corto plazo. Un sistema que utiliza un 50-días de SMA y 200 días SMA se considerará a medio plazo, tal vez incluso a largo plazo. Un cruce alcista se produce cuando los más cortos en movimiento cruza por encima de la media móvil más larga. Esto también se conoce como una cruz de oro. Un cruce bajista se produce cuando los más cortos en movimiento cruza por debajo de la media móvil más larga. Esto se conoce como un centro muerto. Cruces del promedio móvil producen señales relativamente tarde. Después de todo, el sistema utiliza dos indicadores de retraso. Cuanto más largo sea el período de media móvil, mayor es el retraso en las señales. Estas señales funcionan muy bien cuando una buena tendencia se afianza. Sin embargo, un sistema de cruce de media móvil producirá una gran cantidad de señales falsas en la ausencia de una tendencia fuerte. También hay un método de cruce de triple que consiste en tres medias móviles. Una vez más, se genera una señal cuando la media móvil más corto cruza las dos medias ya en movimiento. Un simple sistema triple cruce podría implicar 5 días, 10 días y 20 días de medias móviles. El gráfico anterior muestra Home Depot (HD) con una EMA de 10 días (verde línea de puntos) y EMA de 50 días (línea roja). La línea de color negro es el cierre diario. El uso de un cruce de media móvil habría dado lugar a tres señales falsas antes de coger un buen comercio. La EMA de 10 días se rompió por debajo de la EMA de 50 días a finales de octubre (1), pero esto no duró mucho como el de 10 días se trasladó de nuevo por encima de mediados de noviembre (2). Esta cruz duró más tiempo, pero el siguiente cruce bajista en enero (3) se produjo cerca de los niveles finales de los precios de noviembre, lo que resulta en otro whipsaw. Este cruce bajista no duró mucho tiempo como el EMA de 10 días se trasladó de nuevo por encima de los 50 días a los pocos días (4). Después de tres malas señales, la cuarta señal presagiaba un fuerte movimiento mientras que la acción avanza sobre 20. Hay dos robos de balón aquí. En primer lugar, cruces son propensos a whipsaw. Un filtro de precio o tiempo se puede aplicar para ayudar a prevenir señales falsas. Los comerciantes pueden requerir el cruce de una duración de 3 días antes de actuar o exigir la EMA de 10 días para pasar por encima / debajo de la MME de 50 días por una cierta cantidad antes de actuar. En segundo lugar, MACD se puede utilizar para identificar y cuantificar estos cruces. MACD (10,50,1) mostrará una línea que representa la diferencia entre las dos medias móviles exponenciales. MACD se vuelve positivo durante una cruz de oro y negativa durante una cruz muertos. El oscilador Porcentaje Precio (PPO) puede ser utilizado de la misma manera para mostrar las diferencias porcentuales. Tenga en cuenta que el MACD y el PPO se basan en promedios móviles exponenciales y no coincidirán con las medias móviles simples. Este gráfico muestra Oracle (ORCL) con el de 50 días EMA, EMA de 200 días y el MACD (50,200,1). Había cuatro cruces del promedio móvil durante un período de 2 1/2 años. Los tres primeros dieron lugar a señales falsas o oficios mal. Una tendencia sostenida comenzó con el cuarto cruce como ORCL avanzó a mediados de los años 20. Una vez más, cruces del promedio móvil funcionan muy bien cuando la tendencia es fuerte, pero producen pérdidas en la ausencia de una tendencia. Precio crossover Las medias móviles también se pueden utilizar para generar señales con cruces de precios simple. Una señal de fortaleza se genera cuando los precios se mueven por encima de la media móvil. Una señal bajista se genera cuando los precios se mueven por debajo de la media móvil. cruces de precios se pueden combinar con el comercio dentro de la tendencia más grande. El promedio móvil más larga marca la pauta de la tendencia más grande y la media móvil más corta se utiliza para generar las señales. Uno buscaría cruces de precios alcistas sólo cuando los precios ya está por encima de la media móvil más larga son. Esta sería la negociación en armonía con la tendencia más grande. Por ejemplo, si el precio está por encima de la media móvil de 200 días, los chartistas serían sólo se centran en las señales cuando el precio se mueve por encima de los 50 días de media móvil. Obviamente, un movimiento por debajo de la media móvil de 50 días precedería una señal de este tipo, pero este tipo de cruces bajistas sería ignorado porque la tendencia más grande es hacia arriba. Un cruce bajista simplemente sugerir una retirada dentro de una tendencia alcista más grande. Una cruz de nuevo por encima de la media móvil de 50 días sería una señal de un repunte de los precios y la continuación de la tendencia alcista más grande. La siguiente tabla muestra Emerson Electric (EMR) con el EMA de 50 días y 200 días EMA. La acción se movió arriba y se mantenía por encima de la media móvil de 200 días en agosto. Había depresiones por debajo de la MME de 50 días a principios de noviembre y de nuevo a principios de febrero. Los precios se movieron rápidamente de nuevo por encima de la MME de 50 días para proporcionar señales alcistas (flechas verdes) en armonía con la tendencia alcista más grande. MACD (1,50,1) se muestra en la ventana del indicador para confirmar precio cruza por encima o por debajo de la MME de 50 días. La EMA 1-día es igual al precio de cierre. MACD (1,50,1) es positivo cuando el cierre está por encima de la MME de 50 días y negativo cuando el cierre es por debajo de la EMA de 50 días. las medias de soporte y resistencia en movimiento también pueden actuar como soporte en una tendencia alcista y la resistencia en una tendencia a la baja. Una tendencia alcista a corto plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 20 días, que también se utiliza en las bandas de Bollinger. Una tendencia alcista a largo plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 200 días, que es el promedio móvil más popular a largo plazo. Si el hecho, la media móvil de 200 días podrá ofrecer soporte o resistencia simplemente porque es tan ampliamente utilizado. Es casi como una profecía autocumplida. El gráfico anterior muestra el NY compuesto con la media móvil simple de 200 días a partir de mediados de 2004 hasta finales de 2008. El 200 días proporcionó apoyo en numerosas ocasiones durante el avance. Una vez que la tendencia se invirtió con un descanso de doble soporte superior, el promedio móvil de 200 días actuó como resistencia en torno a 9500. No hay que esperar de soporte y resistencia niveles exactos de las medias móviles, especialmente ya medias móviles. Los mercados están impulsados ​​por la emoción, lo que los hace propensos a los rebasamientos. En lugar de los niveles exactos, medias móviles pueden ser utilizados para identificar de soporte o resistencia zonas. Conclusiones Las ventajas de utilizar las medias móviles deben sopesarse frente a las desventajas. Las medias móviles están siguiendo la tendencia o retraso, los indicadores que serán siempre un paso por detrás. Esto no es necesariamente una mala cosa sin embargo. Después de todo, la tendencia es su amigo y lo mejor es operar en la dirección de la tendencia. Las medias móviles aseguran que un comerciante está en línea con la tendencia actual. A pesar de que la tendencia es su amigo, los valores pasan una gran cantidad de tiempo en los mercados laterales, que hacen ineficaces las medias móviles. Una vez en una tendencia, las medias móviles se mantendrá en, sino también dar señales de retraso. Don039t espera vender en la parte superior y en la parte inferior comprar usando medias móviles. Al igual que con la mayoría de las herramientas de análisis técnico, los promedios móviles no deben utilizarse por sí solos, sino en conjunción con otras herramientas complementarias. Chartistas pueden utilizar las medias móviles para definir la tendencia general y luego usar el RSI para definir los niveles de sobrecompra o sobreventa. Adición de medias móviles a stockcharts Gráficas Las medias móviles están disponibles como una función de superposición de precios en el banco de trabajo SharpCharts. Mediante el menú desplegable de superposiciones, los usuarios pueden elegir entre una media móvil simple o un promedio móvil exponencial. El primer parámetro se utiliza para establecer el número de períodos de tiempo. Un parámetro opcional se puede añadir para especificar qué campo de precio debe ser usado en los cálculos - O para el Abierto, H para el Alto, L para el bajo, y C para el Close. Una coma se utiliza para separar los parámetros. Otro parámetro opcional se puede añadir a cambiar las medias móviles a la izquierda (pasado) o derecha (futuro). Un número negativo (-10) se desplazaría de la media móvil a la izquierda a 10 periodos. Un número positivo (10) se desplazaría de la media móvil a la derecha 10 periodos. medias móviles múltiples se pueden superponer la trama precio, simplemente añadiendo otra línea de capas a la mesa de trabajo. stockcharts miembros pueden cambiar los colores y el estilo para diferenciar entre múltiples medias móviles. Después de seleccionar un indicador, abra Opciones avanzadas haciendo clic en el pequeño triángulo verde. Opciones avanzadas también se puede utilizar para agregar una superposición de media móvil con otros indicadores técnicos como el RSI, CCI, y Volumen. Haga clic aquí para ver un gráfico en vivo con varios promedios móviles diferentes. El uso de medias móviles con stockcharts Scans Estos son algunos barridos de muestra que los miembros stockcharts pueden utilizar para explorar en busca de diversas situaciones de media móvil: alcista media móvil de la Cruz: Este exploraciones busca compañías con una de 150 días el aumento promedio móvil simple y una corrección alcista del 5 - día EMA y 35 días EMA. El promedio móvil de 150 días está aumentando el tiempo que está operando por encima de su nivel de hace cinco días. Una corrección alcista se produce cuando la EMA de 5 días se mueve por encima de la EMA de 35 días en el volumen por encima del promedio. Bajista media móvil de la Cruz: Este exploraciones busca compañías con una caída de 150 días promedio móvil simple y una cruz bajista de la EMA de 5 días y de 35 días EMA. El promedio móvil de 150 días se está cayendo, siempre que se negocia por debajo de su nivel de hace cinco días. Un cruce bajista se produce cuando la EMA de 5 días se mueve por debajo de la EMA de 35 días en el volumen por encima del promedio. Para Estudiar el libro de John Murphy039s tiene un capítulo dedicado a las medias móviles y sus diversos usos. Murphy cubre los pros y los contras de las medias móviles. Además, Murphy muestra cómo las medias móviles funcionan con bandas de Bollinger y los sistemas de comercio basado canal. Análisis técnico de los mercados financieros John Murphy6.2 Medias móviles ma 40 elecsales, orden 5 41 En la segunda columna de esta tabla, se muestra un promedio móvil de orden 5, que proporciona una estimación de la tendencia-ciclo. El primer valor en esta columna es el promedio de los primeros cinco observaciones (1989-1993), el segundo valor de la columna 5-MA es el promedio de los valores de 1990-1994 y así sucesivamente. Cada valor de la columna 5-MA es el promedio de las observaciones en el plazo de cinco años centrado en el año correspondiente. No hay valores para los dos primeros años o los últimos dos años debido a que no tiene dos observaciones a cada lado. En la fórmula anterior, en la columna 5-MA contiene los valores de sombrero con k2. Para ver lo que la estimación de la tendencia-ciclo parece, representamos gráficamente junto con los datos originales en la Figura 6.7. parcela 40, elecsales principal salesquot electricidad quotResidential, quotGWhquot ylab. xlab quotYearquot 41 líneas de 40 ma 40 elecsales, 5 41. col quotredquot 41 Observe cómo la tendencia (en rojo) es más suave que los datos originales y captura el movimiento principal de la serie de tiempo sin tener todas las fluctuaciones de menor importancia. El método de promedio móvil no permite estimaciones de T, donde t es cerca de los extremos de la serie de ahí la línea roja no se extiende a los bordes de la gráfica de cualquier lado. Más adelante vamos a utilizar métodos más sofisticados de la estimación de la tendencia-ciclo, que sí permiten estimaciones cerca de los puntos finales. El orden de la media móvil determina la suavidad de la estimación de la tendencia-ciclo. En general, un orden más grande significa una curva más suave. El siguiente gráfico muestra el efecto de cambiar el orden de la media móvil de los datos de venta de electricidad residenciales. medias móviles simples como estos son generalmente de orden impar (por ejemplo, 3, 5, 7, etc.) Esto es por lo que son simétricas: en una media móvil de m2k1 orden, hay k observaciones anteriores, K posteriores observaciones y la observación media que se promedian. Pero si m fue aún, ya no sería simétrica. promedios de medias móviles en movimiento Es posible aplicar una media móvil de una media móvil. Una razón para hacer esto es hacer un movimiento de orden par simétrico promedio. Por ejemplo, podríamos tener un promedio móvil de orden 4 y, a continuación, aplicar otra media móvil de orden 2 con los resultados. En la Tabla 6.2, esto se ha hecho durante los primeros años de los datos de producción de cerveza trimestrales australianos. beer2 ntegrada ventana de 40 ausbeer, inicia 1992 41 ma4 ma ntegrada 40 beer2, orden 4. Centro ma FALSO 41 ma2x4 ntegrada 40 beer2, orden 4. Centro VERDADERO 41 La notación 2times4-MA en la última columna significa un 4-MA seguido de un 2-MA. Los valores en la última columna se obtienen tomando una media móvil de orden 2 de los valores en la columna anterior. Por ejemplo, los primeros dos valores en la columna 4-MA son 451,2 (443,410,420,532) / 4 y 448,8 (410,420,532,433) / 4. El primer valor de la columna 2times4-MA es el promedio de estos dos: 450,0 (451.2448.8) / 2. Cuando un 2-MA deduce una media móvil de orden par (por ejemplo, 4), se llama una media móvil centrada de orden 4. Esto se debe a que los resultados son ahora simétrica. Para ver que este es el caso, podemos escribir la 2times4-MA de la siguiente manera: comenzar frac amp sombrero Bigfrac (S S S S) frac (S S S S) Gran amplificador frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. terminan Ahora es un promedio ponderado de las observaciones, pero es simétrica. Otras combinaciones de medias móviles son también posibles. Por ejemplo, un 3times3-MA se utilizan a menudo, y consta de un promedio móvil de orden 3, seguido de otra media móvil de orden 3. En general, un orden par MA debe ser seguido por una aún MA fin de que sea simétrica. Del mismo modo, un MA orden impar debe ser seguido por un MA orden impar. La estimación de la tendencia-ciclo con datos estacionales El uso más común de las medias móviles centradas en la estimación de la tendencia-ciclo a partir de datos de temporada. Considere la 2times4-MA: frac y sombrero de frac14y frac14y frac14y frac18y. Cuando se aplica a los datos trimestrales, cada trimestre del año se da la misma importancia como los primeros y últimos términos se aplican al mismo trimestre en años consecutivos. En consecuencia, la variación estacional serán promediados y los valores resultantes de sombrero t tendrá poca o ninguna variación estacional restante. Un efecto similar se puede obtener usando un 8-MA 2times o una 2times 12-MA. En general, un 2times m-MA es equivalente a una media móvil ponderada de M1 con el fin de tomar todas las observaciones peso 1 / m a excepción de los primeros y últimos términos que tienen pesos 1 / (2m). Así que si el período de temporada es uniforme y de orden m, utilizar un 2times m-MA para estimar la tendencia-ciclo. Si el período de temporada es impar y de orden m, utilizar un m-MA para estimar el ciclo de tendencia. En particular, un 2times 12-MA se puede usar para estimar la tendencia-ciclo de datos mensuales y un 7-MA se puede usar para estimar la tendencia-ciclo de datos diarios. Otras opciones para el fin de la EM se suele dar lugar a estimaciones de tendencia-ciclo están contaminados por la estacionalidad en los datos. Ejemplo 6.2 El equipo eléctrico de fabricación Figura 6.9 muestra una 2times12-MA aplica al índice de pedidos de equipos eléctricos. Observe que la línea suave no muestra estacionalidad es casi la misma que la tendencia-ciclo se muestra en la Figura 6.2, que se calcula utilizando un método mucho más sofisticado que las medias móviles. Cualquier otra opción para el fin de la media móvil (excepto los días 24, 36, etc.) habría dado lugar a una línea suave que muestra algunas fluctuaciones estacionales. parcela 40 elecequip, ylab órdenes quotNew indexquot. quotgrayquot col, la principal la fabricación de equipos quotElectrical (zona euro) quot 41 líneas de 40 ma 40 elecequip, orden 12 41. col quotredquot 41 promedios móviles ponderados combinaciones de medias móviles resultar en promedios móviles ponderados. Por ejemplo, el 2x4-MA se discutió anteriormente es equivalente a una ponderada 5-MA con pesos dados por el frac, frac, frac, frac, frac. En general, un ponderada m-MA se puede escribir como sombrero t suma k aj y, donde k (m-1) / 2 y los pesos se dan por una, puntos, ak. Es importante que todos los pesos suma a uno y que son tan simétrica que un aj. El simple m-MA es un caso especial donde todos los pesos son iguales a 1 / m. Una de las principales ventajas de los promedios móviles ponderados es que con ellos se obtienen una estimación más suave de la tendencia-ciclo. En lugar de observaciones entrar y salir del cálculo en peso, sus pesos se aumentan lentamente y luego disminuyó lentamente que resulta en una curva suave. Algunos conjuntos específicos de pesos son ampliamente utilizados. Algunas de ellas se dan en la Tabla 6.3.2.1 Mover Modelos Promedio (modelos MA) modelos de series temporales conocidos como modelos ARIMA puede incluir términos autorregresivos y / o términos de medias móviles. En la Semana 1, aprendimos un término autorregresivo en un modelo de series de tiempo para la variable x t es un valor rezagado de x t. Por ejemplo, un retraso de 1 x término autorregresivo es t-1 (multiplicado por un coeficiente). Esta lección define términos de medias móviles. Un término promedio móvil en un modelo de series de tiempo es un error pasado (multiplicado por un coeficiente). Sea (en peso desbordado N (0, sigma2w)), lo que significa que el w t son de forma idéntica, distribuido de forma independiente, cada uno con una distribución normal con media 0 y la misma varianza. El 1º orden moviendo modelo de media, denotado por MA (1) es (xt theta1w mu peso) El orden 2º movimiento modelo de media, denotado por MA (2) es (mu xt peso theta1w theta2w) El q º orden moviendo modelo de media , denotado por MA (q) es (mu xt wt theta1w theta2w puntos thetaqw) Nota. Muchos libros de texto y programas de software definen el modelo con signos negativos antes de los términos. Esto no cambia las propiedades teóricas generales del modelo, aunque no voltear los signos algebraicos de valores de los coeficientes estimados y los términos (unsquared) en las fórmulas para FCA y varianzas. Es necesario comprobar su software para verificar si los signos negativos o positivos se han utilizado con el fin de escribir correctamente el modelo estimado. R utiliza señales positivas en su modelo subyacente, como lo hacemos aquí. Propiedades teóricas de una serie de tiempo con un MA (1) Nota Modelo que el único valor distinto de cero en el ACF teórico es de retardo 1. Todos los demás autocorrelaciones son 0. Así, un ACF muestra con una autocorrelación significativa sólo en el retardo 1 es un indicador de un posible MA (1) modelo. Para los estudiantes interesados, pruebas de estas propiedades son un apéndice de este folleto. Ejemplo 1 Supongamos que un MA (1) modelo es x t 10 w w t 0,7 t-1. donde (en peso desbordado N (0,1)). Por lo tanto el coeficiente 1 0.7. El ACF teórico está dado por una trama de esta sigue ACF. La trama se acaba de mostrar es la ACF teórico para un MA (1) con 1 0.7. En la práctica, una muestra de costumbre suelen proporcionar un patrón tan claro. El uso de R, simulamos n 100 valores de las muestras utilizando el modelo x 10 w t t t 0,7 W-1 donde w t iid N (0,1). Para esta simulación, un gráfico de series temporales de datos de la muestra de la siguiente manera. No podemos decir mucho de esta trama. El ACF de la muestra para la simulación de datos sigue. Vemos un aumento en el retardo 1 seguido por valores generalmente no significativos para retardos pasado 1. Tenga en cuenta que la muestra ACF no coincide con el patrón teórico de la MA subyacente (1), que es que todas las autocorrelaciones para los retrasos del pasado 1 estarán 0 . una muestra tendría un ACF muestra ligeramente diferente se muestra a continuación, pero probablemente tendría las mismas características generales. Theroretical Propiedades de una serie temporal con un modelo MA (2) Para el (2) Modelo MA, propiedades teóricas son las siguientes: Tenga en cuenta que los únicos valores no nulos en la ACF teórica son los GAL 1 y 2. Autocorrelaciones para retardos más altos son 0 . por lo tanto, una muestra con ACF autocorrelaciones significativas en los retardos 1 y 2, pero autocorrelaciones no significativos para retardos más alto indica una posible MA (2) del modelo. iid N (0,1). Los coeficientes son 1 0,5 y 2 0.3. Debido a que este es un MA (2), el ACF teórica tendrá valores distintos de cero solamente en los retardos 1 y 2. Los valores de los dos autocorrelaciones son distintos de cero Una trama de la ACF teórico sigue. Como casi siempre es el caso, datos de la muestra suele comportarse tan perfectamente como teoría. Hemos simulado n 150 valores de la muestra para el modelo x 10 w t t t-0,5 W 0,3 W 1 T-2. donde w t iid N (0,1). El gráfico de series temporales de datos de la siguiente manera. Al igual que con el gráfico de series temporales de los (1) datos de las muestras MA, usted no puede decir mucho de ella. El ACF de la muestra para la simulación de datos sigue. El patrón es típico para situaciones en las que una (2) modelo de MA puede ser útil. Hay dos picos estadísticamente significativas en los retardos 1 y 2, seguido por los valores no significativos para otros retardos. Tenga en cuenta que debido a un error de muestreo, el ACF muestra no coincide con el patrón teórico exactamente. ACF para el general MA (q) Modelos Una característica de los modelos MA (q), en general, es que hay autocorrelaciones distintos de cero para los primeros retardos q autocorrelaciones y 0 para todos los GAL gt q. No unicidad de la conexión entre los valores de 1 y (Rho1) en MA (1) Modelo. En el MA (1) modelo, para cualquier valor de 1. el recíproco 1/1 da el mismo valor para A modo de ejemplo, utilizar 0,5 por 1. y luego usar 1 / (0,5) 2 por 1. Usted conseguirá (Rho1) 0,4 en ambos casos. Para satisfacer una restricción teórica llamada invertibilidad. que restringir MA (1) modelos de tener valores con valor absoluto menor que 1. En el ejemplo dado, 1 0,5 habrá un valor de parámetro permisible, mientras que 1 1 / 0.5 2 no lo hará. Invertibilidad de modelos Un modelo MA MA se dice que es invertible si es algebraicamente equivalente a un modelo AR orden infinito convergentes. Al converger, nos referimos a que los coeficientes AR disminuyen a 0 a medida que avanzamos en el tiempo. Invertibilidad es una restricción de software programado en series de tiempo utilizado para estimar los coeficientes de los modelos con los términos MA. No es algo que comprobamos en el análisis de datos. Información adicional acerca de la restricción invertibilidad de MA (1) modelos se da en el apéndice. Teoría avanzada Nota. Para un modelo MA (q) con un ACF especificado, sólo hay un modelo invertible. La condición necesaria para invertibilidad es que los coeficientes tienen valores tales que la ecuación 1- 1 y-. - Q y q 0 tiene soluciones para y que están fuera del círculo unitario. R Código de los ejemplos en el Ejemplo 1, que representa el ACF teórica del modelo x 10 w t t. 7w t-1. y luego simulado n 150 valores de este modelo y se representó la serie temporal de la muestra y la ACF muestra para los datos simulados. Los comandos R utilizan para trazar el ACF teórico fueron: acfma1ARMAacf (mac (0,7), lag. max10) 10 rezagos de ACF para MA (1) con 0,7 theta1 lags0: 10 crea una variable llamada desfases que va de 0 a 10. parcela (retardos, acfma1, xlimc (1,10), ylabr, Type H, principal ACF para MA (1) con theta1 0,7) abline (H0) agrega un eje horizontal de la gráfica el primer comando determina la ACF y lo almacena en un objeto acfma1 llamado (nuestra elección del nombre). El comando plot (los comandos 3º) parcelas se retrasa en comparación con los valores de ACF para desfases del 1 al 10. Cuando las etiquetas El parámetro ylab el eje Y y el parámetro principal pone un título en la parcela. Para ver los valores numéricos de la ACF sólo tiene que utilizar el comando acfma1. La simulación y las parcelas se realizaron con los siguientes comandos. xcarima. sim (n150, lista (mac (0,7))) Simula n 150 valores de MA (1) xxc10 añade 10 para hacer medias por defecto 10. Simulación en el sentido de 0. plot (x, TypeB, mainSimulated MA (1) datos) ACF (x, xlimc (1,10), mainACF para datos de muestras simuladas) En el Ejemplo 2, se representa gráficamente la ACF teórica del modelo XT 10 en peso de 0,5 w t-1 0,3 w T-2. y luego simulado n 150 valores de este modelo y se representó la serie temporal de la muestra y la ACF muestra para los datos simulados. Los comandos R utilizados fueron acfma2ARMAacf (mac (0.5,0.3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 parcela (GAL, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, Type H, principal ACF para MA (2) con theta1 0,5, theta20.3) abline (H0) xcarima. sim (n150, lista (mac (0,5, 0,3))) xxc10 plot (x, TypeB, principal simulada MA (2) Serie) ACF (x, xlimc (1,10), mainACF para MA simulada (2) datos) Apéndice: Prueba de propiedades de MA (1) para los estudiantes interesados, aquí están las pruebas de las propiedades teóricas de la (1) modelo MA. Diferencia: (texto (xt) w texto (mu theta1 en peso) 0 texto (en peso) de texto (theta1w) sigma2w theta21sigma2w (1theta21) sigma2w) Cuando h 1, la expresión anterior 1 w 2. Para cualquier h 2, la expresión anterior 0 . la razón es que, por definición de independencia del peso. E (k w w j) 0 para cualquier k j. Además, como la w t tiene media 0, E (w w j j) E (w j 2) w 2. Por una serie de tiempo, aplicar este resultado para obtener el ACF dado anteriormente. Un modelo MA invertible es uno que puede ser escrito como un modelo AR orden infinito que converge de manera que los coeficientes AR convergen a 0 a medida que avanzamos infinitamente en el tiempo. Bien demostrar invertibilidad para el (1) modelo de MA. Tenemos entonces sustituto de la relación (2) A la hora de w t-1 en la ecuación (1) (3) (ZT en peso theta1 (z - theta1w) en peso theta1z - theta2w) t-2. la ecuación (2) se convierte en A continuación, sustituir relación (4) para W t-2 en la ecuación (3) (ZT en peso theta1 z - theta21w peso theta1z - theta21 (z - theta1w) en peso theta1z - theta12z theta31w) Si tuviéramos que continuar ( infinitamente), obtendríamos el modelo AR orden infinito (ZT en peso theta1 z - theta21z theta31z - theta41z puntos) Obsérvese, sin embargo, que si 1 1, los coeficientes multiplicadores de los retardos z aumentará (infinitamente) de tamaño a medida que avanzamos en la espalda hora. Para evitar esto, necesitamos 1 LT1. Esta es la condición para un MA (1) modelo invertible. Modelo de la orden infinito MA En la semana 3, así que ver un AR (1) modelo puede ser convertido en un modelo de orden infinito MA: (xt - mu peso phi1w phi21w puntos phik1 w puntos resumen phij1w) Esta suma de términos de ruido blanco es conocido últimos como la representación causal de un AR (1). En otras palabras, x t es un tipo especial de MA con un número infinito de términos que se remontan en el tiempo. Esto se llama una orden infinito MA o MA (). Una orden MA finito es un AR orden infinito y cualquier orden de AR finito es un MA orden infinito. Recordemos en la semana 1, se observó que la exigencia de un AR estacionario (1) es que 1 LT1. Permite calcular el Var (x t) utilizando la representación causal. Este último paso se utiliza un hecho básico acerca serie geométrica que requiere (phi1lt1) diverge de lo contrario las series. Navegación