Média Em Movimento Com Média De E

A maneira estranha que uma média móvel faz a tendência de uma massa de medidas confusas pode ser vista ao traçar a média móvel de 10 dias juntamente com os pesos diários originais, mostrados como pequenos diamantes. As médias móveis que usamos até agora dão igual significado a todos os dias na média. Isso não precisa ser assim. Se você pensa sobre isso, não faz muito sentido, especialmente se você estiver interessado em usar uma média móvel de longo prazo para suavizar os colisões aleatórias na tendência. Suponha que você esteja usando uma média móvel de 20 dias. Por que seu peso, há quase três semanas, deve ser considerado igualmente relevante para a tendência atual como seu peso nesta manhã. Várias formas de médias móveis ponderadas foram desenvolvidas para resolver essa objeção. Em vez de somar as medidas para uma seqüência de dias e dividir pelo número de dias, em uma média móvel ponderada, cada medida é primeiro multiplicada por um fator de peso que difere do dia a dia. A soma final é dividida, não pelo número de dias, mas pela soma de todos os fatores de peso. Se fatores de peso maiores forem usados ​​para dias mais recentes e fatores menores para medidas mais atrasadas no tempo, a tendência será mais sensível às mudanças recentes sem sacrificar o alisamento de uma média móvel. Uma média móvel não ponderada é simplesmente uma média móvel ponderada com todos os fatores de peso iguais a 1. Você pode usar quaisquer fatores de peso que você gosta, mas um conjunto específico com o Jawbreaking Monicker Exponentially Suavizado Mover Média provou ser útil em aplicações que vão desde o radar de defesa aérea Para negociar o mercado da barriga de porco Chicago. Vamos colocar isso também em nossas barrigas. Este gráfico compara os fatores de peso para uma média móvel de 20 dias exponencialmente suavizada com uma média móvel simples que pesa todos os dias igualmente. O alisamento exponencial dá a medição de hoje duas vezes o significado que a média simples atribuiria, a medição de ontem um pouco menor do que isso, e cada dia sucessivo inferior ao seu antecessor no dia 20, contribuindo apenas com 20 para o resultado com uma média móvel simples. Os fatores de peso em uma média móvel suavemente exponencial são potências sucessivas de um número chamado de constante de suavização. Uma média móvel suavemente exponencial com uma constante de suavização de 1 é idêntica a uma média móvel simples, uma vez que 1 para qualquer potência é 1. As constantes de suavização inferiores a 1 pesam mais os dados mais recentes, com a polarização para as medidas mais recentes aumentando à medida que o alisamento Diminui constantemente para zero. Se a constante de suavização exceder 1, os dados mais antigos são mais ponderados do que as medidas recentes. Este gráfico mostra os fatores de peso resultantes de diferentes valores da constante de suavização. Observe como os fatores de peso são todos 1 quando a constante de suavização é 1. Quando a constante de suavização é entre 0,5 e 0,9, o peso dado aos dados antigos cai tão rapidamente em comparação com medidas mais recentes que não há necessidade de restringir a média móvel para Um número específico de dias, podemos medir todos os dados que temos, de volta ao início e permitir que os fatores de peso calculados a partir da constante de suavização descartem automaticamente os dados antigos, uma vez que torna-se irrelevante para a tendência atual. Se você vir essa mensagem , O seu navegador desativou ou não suporta JavaScript. Para usar os recursos completos deste sistema de ajuda, como a pesquisa, seu navegador deve ter o suporte a JavaScript habilitado. Médias móveis ponderadas com médias móveis simples, cada valor de dados no quotwindowquot em que o cálculo é realizado tem uma significância ou peso iguais. É frequentemente o caso, especialmente na análise de dados de preços financeiros, que mais dados cronologicamente recentes devem ter um peso maior. Nesses casos, a média média móvel ponderada (ou a média móvel exponencial - veja o tópico a seguir) é muitas vezes preferida. Considere a mesma tabela de valores de dados de vendas por doze meses: para calcular uma média móvel ponderada: Calcule quantos intervalos de dados estão participando do cálculo da Média Mover (ou seja, o tamanho do cálculo quotwindowquot). Se a janela de cálculo for dita n, então o valor de dados mais recente na janela é multiplicado por n, o próximo mais recente multiplicado por n-1, o valor anterior ao multiplicado por n-2 e assim por diante para todos os valores na janela. Divida a soma de todos os valores multiplicados pela soma dos pesos para dar a média móvel ponderada sobre essa janela. Coloque o valor da média móvel ponderada em uma nova coluna de acordo com o posicionamento de médias avançadas descrito acima. Para ilustrar estas etapas, considere se é necessária uma média móvel de vendas de 3 meses em dezembro (usando a tabela acima de valores de vendas). O termo quot3-monthquot implica que o quotwindowquot de cálculo é 3, portanto, o algoritmo de cálculo da média móvel ponderada para este caso deve ser: Ou, se uma Média de Movimento Ponderada de 3 meses fosse avaliada em toda a gama original de dados, os resultados seriam : Média móvel ponderada de 3 meses