Moving average data smoothing no Brasil

Como um exemplo SMA, considere um título com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior será o desfasamento. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MA de longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, o que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA. Smoothing dados de longo prazo remove variação aleatória e mostra tendências e componentes cíclicos Inerente na coleta de dados ao longo do tempo é alguma forma de aleatória variação. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é suavizar. Essa técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de alisamento Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Vamos primeiro investigar alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico oferece em unidades de 1000 dólares. Heshe toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média computada ou média dos dados 10. O gerente decide usar isto como a estimativa para despesa de um fornecedor típico. Esta é uma boa ou má estimativa O erro quadrático médio é uma forma de julgar o quão bom é um modelo Vamos calcular o erro quadrático médio. O valor verdadeiro do erro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados da MSE por exemplo Os resultados são: Erro e esquadrado Erros A estimativa 10 A pergunta surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência? Um olhar para o gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pondera todas as observações passadas igualmente Em resumo, afirmamos que A média simples ou média de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use estimativas diferentes que levem em conta a tendência. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 13 é chamado de peso. Em geral: barra fração soma esquerda (fratura direita) x1 esquerda (fratura direita) x2,. ,, Esquerda (frac direito) xn. O (esquerdo (direito de fracto)) são os pesos e, naturalmente, somam a 1. Dados alisadores com médias móveis Como suavizar uma série volátil dos dados Os economistas econômicos do problema usam técnicas de suavização para ajudar a mostrar a tendência econômica nos dados Para decifrar Tendências em séries de dados, os pesquisadores realizam várias manipulações estatísticas. Essas operações são chamadas de técnicas de desmonte e são projetadas para reduzir ou eliminar a volatilidade de curto prazo nos dados. Uma série suavizada é preferida a uma não suavizada porque pode capturar mudanças na direção da economia melhor do que a série não ajustada faz. O ajuste sazonal é uma técnica de suavização Uma técnica de alisamento comum usada na pesquisa econômica é o ajuste sazonal. Esse processo envolve a separação das flutuações nos dados que ocorrem no mesmo mês a cada ano (fatores sazonais). Tais flutuações podem ser o resultado de feriados anuais (um salto em vendas de varejo de dezembro) ou padrões climáticos previsíveis (um aumento na construção de moradias na primavera). Para obter mais informações sobre o processo de ajuste sazonal, consulte Dados de ajuste sazonal. Uma média móvel pode suavizar dados que permanecem voláteis após o ajuste sazonal Em outros casos, uma série de dados retém a volatilidade, mesmo após o ajuste sazonal. Um bom exemplo são as licenças de habitação, que apresentam fortes flutuações sazonais, principalmente devido a padrões meteorológicos previsíveis. Mesmo depois que o ajuste sazonal elimina esses padrões previsíveis, no entanto, permanece uma considerável volatilidade (Gráfico 1). Por que Porque o ajuste sazonal não conta para fatores irregulares como condições meteorológicas incomuns ou desastres naturais, entre outros. Esses eventos são inesperados e não podem ser isolados da maneira que fatores sazonais podem. Os economistas usam uma técnica de alisamento simples chamada ldquomoving averagerdquo para ajudar a determinar a tendência subjacente em licenças de habitação e outros dados voláteis. Uma média móvel suaviza uma série consolidando os pontos de dados mensais em unidades mais longas de timemdashnamely uma média de dados de vários meses. Há uma desvantagem em usar uma média móvel para suavizar uma série de dados, no entanto. Como o cálculo se baseia em dados históricos, algumas das variáveis ​​são perdidas. Por esta razão, alguns pesquisadores usam uma média móvel lenta, na qual os valores mais atuais da variável recebem maior importância. Outra maneira de reduzir a dependência de valores passados ​​é calcular uma média móvel ldquocenteredrdquo, onde o valor atual é o valor médio em uma média de cinco meses, com dois atrasos e dois leads. Os valores principais são valores previstos. Os dados disponíveis no site da Dallas Feds são ajustados usando a técnica de média móvel simples explicada abaixo. A Solução Técnica A fórmula para uma média móvel simples é: onde y é a variável (tal como licenças de habitação unifamiliar), t é o período de tempo actual (tal como o mês actual) e n é o número de períodos de tempo em a média. Na maioria dos casos, os pesquisadores utilizam médias móveis de três, quatro ou cinco meses (de modo que n 3, 4 ou 5), quanto maior o n. O mais suave da série. Exemplo do mundo real As licenças de habitação do Texas são voláteis de mês para mês, uma média móvel ajuda a mostrar a tendência subjacente na tabela de dados 1 usa a fórmula acima para calcular uma média móvel de cinco meses de licenças de construção residencial. Na terceira coluna, o número inferior (7,218) é encontrado tomando a média do mês corrente e dos quatro meses anteriores na coluna dois. A série na terceira coluna é suavizada, e como mostra o gráfico 2, é muito menos volátil do que a série original. Usando os dados suavizados, um pesquisador pode mais facilmente determinar tendências subjacentes nos dados, bem como detectar mudanças significativas na direção. Técnicas de suavização reduzem a volatilidade em uma série de dados, o que permite aos analistas identificar tendências econômicas importantes. A técnica de média móvel oferece uma maneira simples de suavizar os dados no entanto, porque ele utiliza dados de períodos de tempo passados, pode obscurecer as últimas mudanças na tendência. Média móvel: Um cálculo que suaviza uma série de dados voláteis pela média de pontos de dados vizinhos. Ajuste sazonal: O tipo de técnica de suavização na qual as flutuações sazonais nos dados são estimadas e removidas. Técnica de suavização: Uma operação estatística realizada em séries de dados econômicos para reduzir ou eliminar a volatilidade de curto prazo.