Exponencial Media Móvil Ponderada Cálculo

La media móvil exponencial de media móvil exponencial El Promedio Móvil Exponencial difiere de una media móvil simple, tanto por el método de cálculo y en la forma en que los precios son ponderados. La media móvil exponencial (se ha reducido a la EMA iniciales) es efectivamente una media móvil ponderada. Con la EMA, la ponderación es tal que los últimos días los precios se dan más peso que los precios mayores. La teoría detrás de esto es que los precios más recientes se considera que son más importantes que los precios mayores, sobre todo como un simple promedio a largo plazo (por ejemplo, un día 200) coloca el mismo peso en los datos de precios que tiene más de 6 meses de edad y puede ser pensado de tan poco fuera de fecha. El cálculo de la EMA es un poco más compleja que la media móvil simple, pero tiene la ventaja de que un gran registro de datos que abarcan todos y cada precio de cierre de los últimos 200 días (o sin embargo muchos días se están considerando) no tienen que ser mantenidos . Todo lo que necesita son la EMA para el día de hoy y los precios para calcular la nueva media móvil exponencial de cierre anterior. Cálculo del exponente Inicialmente, para la EMA, un exponente debe ser calculada. Para empezar, tome el número de días EMA que se desea calcular y añadir uno al número de días que usted está considerando (por ejemplo, para una media de 200 sesiones, agrega uno para obtener 201 como parte del cálculo). Así llamar a este días1. Entonces, para obtener el Exponente, sólo tiene que tomar el número 2 y se divide por días1. Por ejemplo, el exponente de una media de 200 sesiones sería: 2 201. ¿Cuál es igual a 0,01 Cálculo completo si la media móvil exponencial Una vez que hemos conseguido el exponente, todo lo que necesitamos ahora son dos bits más de información que nos permita llevar a cabo el cálculo completo . La primera es de ayer media móvil exponencial. Así suponemos que ya sabemos esto, ya que se calcularía ayer. Sin embargo, si ya enviaban consciente de ayer EMA, puede iniciar mediante el cálculo de la media móvil simple de ayer, y usar esto en lugar de la EMA para el primer cálculo (es decir, el cálculo del día de hoy) de la EMA. Y mañana puede utilizar la EMA que ha calculado hoy en día, y así sucesivamente. La segunda pieza de información que necesitamos es hoy el precio de cierre. Vamos a suponer que queremos calcular hoy 200 días de media móvil exponencial de una parte o de valores que tiene unos días anteriores EMA de 120 peniques (o centavos) y una corriente de 136 días el precio de cierre peniques. El cálculo completo es siempre de la siguiente manera: hoy de media móvil exponencial (días actuales precios de cierre x Exponente) (días anteriores EMA x (1- Exponente)) Por lo tanto, el uso de nuestro ejemplo cifras anteriores, del día de hoy 200 días EMA sería: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0,01)) que es igual a un EMA para hoy de 120.16.Exponential Smoothing explicados. copia de Autor. El contenido de InventoryOps está protegido por copyright y no está disponible para su republicación. Cuando las personas encuentran por primera vez el término suavizado exponencial se puede pensar que suena como un infierno de una gran cantidad de suavizado. cualquiera que sea suavizado es. A continuación, empezar a vislumbrar un cálculo matemático complicado que probablemente requiere un grado en matemáticas para entender, y la esperanza no es una función integrada en Excel disponible si es que alguna vez tienen que hacerlo. La realidad de suavizado exponencial es mucho menos dramático y mucho menos traumática. La verdad es, suavizado exponencial es un cálculo muy simple que ejecutan una tarea bastante simple. Sólo tiene un nombre complicado porque lo que ocurre técnicamente como resultado de este cálculo simple es en realidad un poco complicado. Para entender suavizado exponencial, es útil comenzar con el concepto general de alisado y un par de otros métodos comunes usados ​​para lograr suavizado. Lo que se alisar suavizado es un proceso estadístico muy común. De hecho, nos encontramos con regularidad datos suavizados en diversas formas en nuestra vida día a día. Cualquier vez que utilice un promedio para describir algo, si está utilizando una serie suavizada. Si usted piensa acerca de por qué se utiliza un promedio para describir algo, pronto entenderá el concepto de suavizado. Por ejemplo, que acabamos de experimentar el invierno más cálido registrado. ¿Cómo somos capaces de cuantificar este Bien empezamos con conjuntos de datos de las altas y bajas temperaturas diarias durante el período que llamamos invierno para cada año en la historia registrada. Pero eso nos deja con un montón de números que saltan todo un poco (no es como todos los días este invierno estaba más caliente que los días correspondientes de todos los años anteriores). Necesitamos un número que elimina todo esto que salta alrededor de los datos para que podamos comparar más fácilmente un invierno a otro. Extracción del salto en torno a los datos se denomina suavizado, y en este caso sólo podemos utilizar un promedio simple de lograr el alisado. En previsión de la demanda, que utilizamos suavizado para eliminar la variación aleatoria (ruido) de nuestra demanda histórica. Esto nos permite identificar mejor los patrones de demanda (principalmente de tendencia y estacionalidad) y los niveles de demanda que pueden ser utilizados para estimar la demanda futura. El ruido de la demanda es el mismo concepto que el salto diariamente alrededor de los datos de temperatura. No es sorprendente que la forma en que las personas más comunes eliminar el ruido de la historia de la demanda es utilizar un averageor sencilla, más concretamente, una media móvil. Una media móvil sólo utiliza un número predefinido de períodos para calcular la media, y esos períodos mueva a medida que pasa el tiempo. Por ejemplo, si estoy usando una media móvil de 4 meses, y hoy en día es el 1 de mayo de Im usando un promedio de demanda que se produjo en enero, febrero, marzo y abril. El 1 de junio, Me va a utilizar la demanda de febrero, marzo, abril y mayo. media móvil ponderada. Cuando se utiliza un promedio estamos aplicando la misma importancia (peso) para cada valor del conjunto de datos. En la media móvil de 4 meses, cada mes representó 25 de la media móvil. Cuando se utiliza la historia para proyectar la demanda futura demanda (y en especial la tendencia futura), su lógica para llegar a la conclusión de que le gustaría historia más reciente para tener un mayor impacto en el pronóstico. Podemos adaptar nuestro cálculo de promedios móviles para aplicar diferentes pesos a cada período para obtener los resultados deseados. Nos expresar estos pesos como porcentajes, y el total de todos los pesos para todos los períodos que añadir hasta 100. Por lo tanto, si decidimos que queremos aplicar 35 como el peso para el período próximo en nuestro 4 meses de media móvil ponderada, podemos restar 35 de 100 a encontrar tenemos 65 restante para dividir en los otros 3 períodos. Por ejemplo, podemos terminar con una ponderación de 15, 20, 30 y 35, respectivamente, para los 4 meses (15 20 30 35 100). Desvanecimiento exponencial. Si volvemos a la idea de aplicar un peso al período más reciente (como 35 en el ejemplo anterior) y difundir el peso restante (calculado restando el más reciente de peso período de 35 de 100 para obtener 65), tenemos los bloques de construcción básicos para nuestro cálculo de suavizado exponencial. La entrada de control del cálculo de suavizado exponencial es conocido como el factor de alisamiento (también llamado la constante de suavizado). En esencia, representa la ponderación aplicada a la más reciente solicitud de períodos. Por lo tanto, cuando se utilizó como el 35 de ponderación para el período más reciente en el cálculo de la media móvil ponderada, también podríamos optar por utilizar 35 como el factor de suavizado en nuestro cálculo de suavizado exponencial para obtener un efecto similar. La diferencia con el cálculo de suavizado exponencial es que en vez de tener que también calcular la cantidad de peso que se aplica a cada período anterior, el factor de suavizado se utiliza para hacer automáticamente que. Así que aquí viene la parte exponencial. Si usamos 35 como el factor de alisado, la ponderación de los más recientes períodos demanda será 35. La ponderación de la siguiente demanda períodos más reciente (el período anterior a la más reciente) será 65 de 35 (65 proviene de restar 35 de 100). Esto equivale a 22.75 coeficiente corrector para dicho período, si se hacen las cuentas. El siguiente más reciente demanda períodos será 65 de 65 de 35, lo que equivale a 14.79. El período antes de que se ponderará el 65 de 65 de 65 de 35, lo que equivale a 9,61, y así sucesivamente. Y esto va en la parte posterior a través de todos sus períodos anteriores de todo el camino de vuelta al principio del tiempo (o el punto en el que se inició el uso de suavizado exponencial para ese caso particular). Usted está pensando probablemente eso es vista como una gran cantidad de matemáticas. Pero la belleza del cálculo de suavizado exponencial es que en lugar de tener que volver a calcular el uno contra el período anterior cada vez que reciba una nueva demanda períodos, sólo tiene que usar la salida del cálculo de suavizado exponencial del período anterior para representar a todos los periodos anteriores. ¿Está usted confundido pero aún así deberá tener más sentido cuando nos fijamos en el cálculo real Normalmente nos referimos a la salida del cálculo de suavizado exponencial como el próximo periodo de previsión. En realidad, la previsión definitiva necesita un poco más de trabajo, pero a los efectos de este cálculo específico, nos referiremos a él como el pronóstico. El cálculo de suavizado exponencial es el siguiente: los períodos más demanda reciente multiplican por el factor de alisamiento. PLUS Los períodos más recientes Pronóstico multiplican por (uno menos el factor de suavizado). D períodos más recientes exigen S el factor de suavizado se representa en forma decimal (por lo que 35 se representaría como 0,35). F los períodos más recientes de pronóstico (el resultado del cálculo de suavizado del período anterior). O (suponiendo un factor de suavizado de 0,35) (0,35 D) (F 0,65) Es imposible encontrar mucho más simple que eso. Como se puede ver, todo lo que necesitamos para las entradas de datos aquí son las más recientes la demanda y los períodos más recientes períodos de pronóstico. Aplicamos el factor de suavizado (ponderación) para los períodos más recientes la demanda de la misma manera que lo haría en el cálculo de la media móvil ponderada. A continuación, aplicar la ponderación restante (1 menos el factor de suavizado) para los más recientes períodos de pronóstico. Desde las épocas más recientes pronóstico fue creado en base a la demanda anterior períodos y los períodos anteriores pronosticado, que estaba basado en la demanda para el período antes de eso y la previsión para el período antes de eso, que estaba basado en la demanda para el período anterior eso y la previsión para el período antes de eso, que se basaba en el período antes de eso. así, se puede ver cómo todos los anteriores períodos de demanda están representados en el cálculo sin tener que ir hacia atrás y volver a calcular nada. Y eso es lo que llevó a la popularidad inicial de suavizado exponencial. Se suponía, ya que hizo un mejor trabajo de alisado que el promedio móvil ponderado, era porque era más fácil de calcular en un programa de ordenador. Y, debido a que aún no ha necesita pensar acerca de lo que la ponderación que se prevean períodos anteriores o el número de períodos anteriores de utilizar, como lo haría en la media móvil ponderada. Y, ya que sólo sonaba más frío que el promedio móvil ponderado. De hecho, se podría argumentar que la media móvil ponderada proporciona una mayor flexibilidad, ya que tiene más control sobre el peso de los períodos anteriores. La realidad es que cualquiera de ellos puede proporcionar resultados respetables, ¿por qué no ir con un sonido más fácil y más fresco. Suavizado exponencial en Excel Vamos a ver cómo esta realidad se vería en una hoja de cálculo con los datos reales. copia de Autor. El contenido de InventoryOps está protegido por copyright y no está disponible para su republicación. En la Figura 1A, tenemos una hoja de cálculo Excel con 11 semanas de la demanda, y una previsión de suavizado exponencial calculada a partir de esa demanda. He utilizado un factor de suavizado de 25 (0,25 en la celda C1). La celda activa actual es la célula M4 que contiene el pronóstico para la semana 12. Se puede ver en la barra de fórmulas, la fórmula es (L3C1) (L4 (1-C1)). Así que las únicas entradas directas a este cálculo son los períodos de demanda anterior (Cell L3), los períodos anteriores previsiones (Cell L4), y el factor de suavizado (celda C1, se muestra como referencia la celda C1 absoluta). Cuando empezamos un cálculo de suavizado exponencial, tenemos que conectar manualmente el valor de la 1ª de previsión. Así que la celda B4, en lugar de una fórmula, que acaba de escribir en la demanda de ese mismo período que el pronóstico. En la celda C4 tenemos nuestra 1ª cálculo de suavizado exponencial (B3C1) (B4 (1-C1)). A continuación, podemos copiar la celda C4 y pegarla en las celdas D4 a M4 para llenar el resto de nuestras células de pronóstico. Ahora puede hacer doble clic en cualquier celda de pronóstico para ver que se basa en la celda de períodos anteriores y pronosticar los períodos anteriores exigen celular. Así cada cálculo de suavizado exponencial posterior hereda la salida del cálculo de suavizado exponencial anterior. Ése es cómo cada demanda períodos anterior está representado en el cálculo más reciente periodos a pesar de que el cálculo no hace referencia directamente esos períodos anteriores. Si usted desea conseguir la suposición, puede utilizar la función Sobresale precedentes traza. Para ello, haga clic en la célula M4, a continuación, en la barra de herramientas de la cinta (Excel 2007 o 2010), en la ficha Fórmulas, haga clic en Rastrear precedentes. Se basará líneas de conexión con el nivel 1 de los precedentes, pero si sigues haciendo clic precedentes rastrearlo dibujará las líneas de conexión a todos los periodos anteriores a mostrar las relaciones heredadas. Ahora vamos a ver lo suavizado exponencial hizo por nosotros. Figura 1B muestra un gráfico de líneas de nuestra demanda y las previsiones. Usted caso averigua cómo la previsión alisada exponencialmente elimina la mayor parte de la jaggedness (los saltos alrededor) de la demanda semanal, pero se las arregla para seguir lo que parece ser una tendencia al alza de la demanda. Youll también se dio cuenta de que la línea de pronóstico suavizado tiende a ser más baja que la línea de la demanda. Esto se conoce como tendencia lag y es un efecto secundario del proceso de suavizado. Cualquier vez que utilice suavizado cuando una tendencia está presente en sus tránsitos va a la zaga de la tendencia. Esto es cierto para cualquier técnica de alisado. De hecho, si tuviéramos que seguir esta hoja de cálculo y empezar a introducir los números más bajos de demanda (que hacen una tendencia a la baja) que se vería la caída de la línea de la demanda, y la línea de tendencia de movimiento por encima de ella antes de comenzar a seguir la tendencia a la baja. Es por eso que he mencionado anteriormente la salida del cálculo de suavizado exponencial que llamamos un pronóstico, todavía necesita un poco más de trabajo. Hay mucho más que la previsión de sólo suavizar los baches de la demanda. Tenemos que hacer ajustes adicionales para cosas como el retraso de tendencia, estacionalidad, eventos conocidos que pueden afectar a la demanda, etc, pero todo lo que está más allá del alcance de este artículo. Es probable que también encontrarse con términos como suavizado exponencial doble y triple de suavizado exponencial. Estos términos son un poco engañoso ya que no se vuelva a alisar la demanda varias veces (lo que podría si lo desea, pero eso no es el punto aquí). Estos términos representan el uso de suavizado exponencial en los elementos adicionales de la previsión. Así que con suavizamiento exponencial simple, que está suavizando la demanda de base, pero con doble suavizado exponencial que está suavizando la demanda de base más la tendencia, y con el triple de suavizado exponencial que está suavizando la demanda de base más la tendencia más la estacionalidad. La otra pregunta más frecuente sobre el suavizado exponencial es donde hago para que mi factor de alisamiento No hay una respuesta mágica aquí, tiene que probar distintos factores de alisamiento con sus datos de demanda para ver lo que obtiene los mejores resultados. Hay cálculos que pueden establecer de forma automática (y cambio), el factor de suavizado. Estos caen bajo el término de suavizado de adaptación, pero hay que tener cuidado con ellos. Simplemente no hay respuesta perfecta y no se debe aplicar ciegamente cualquier cálculo sin pruebas a fondo y desarrollar un conocimiento profundo de lo que hace que el cálculo. También debe ejecutar escenarios hipotéticos para ver cómo reaccionan estos cálculos para exigir cambios que pueden no existir actualmente en la demanda de datos que está utilizando para la prueba. El ejemplo de datos utilicé anteriormente es un muy buen ejemplo de una situación en la que realmente necesita para poner a prueba algunos otros escenarios. Ese ejemplo de datos en particular muestra una tendencia al alza un poco consistente. Muchas grandes empresas con software de predicción muy caro pusieron en un gran problema en el pasado no tan lejano, cuando sus ajustes de software que se han pellizcado para una economía en crecimiento aún no ha reaccionan bien cuando la economía comenzó un estancamiento o contracción. Este tipo de cosas suceden cuando usted no entiende lo que sus cálculos (software) está haciendo realidad. Si se entiende su sistema de previsión, habrían sabido que necesitaban para saltar y cambiar algo cuando hubo cambios dramáticos repentinos en sus negocios. Así que ahí lo tienen los fundamentos de suavizado exponencial explicó. ¿Quieres saber más sobre el uso de suavizado exponencial en una estimación real, echa un vistazo a mi libro explicaba la gestión de stocks. copia de Autor. El contenido de InventoryOps está protegido por copyright y no está disponible para su republicación. David Piasecki. es propietario / operador de Inventario de Operaciones Consulting LLC. una empresa de consultoría que proporciona servicios relacionados con la gestión de inventarios, manejo de materiales y las operaciones de almacén. Tiene más de 25 años de experiencia en la gestión de operaciones y se puede llegar a través de su página web (www. inventoryops), donde se mantiene la información adicional pertinente. Mis promedios móviles BusinessExponential Una media móvil es un indicador que muestra el valor promedio de un precio securitys durante un período de tiempo. Un promedio exponencial (o exponencialmente ponderada) en movimiento se calcula aplicando un porcentaje del precio de cierre del día de hoy para ayeres valor medio en movimiento. las medias móviles exponenciales más peso a los precios recientes. Cálculo Por ejemplo, para calcular una media móvil exponencial de 9 de IBM, primero tome el precio de cierre del día de hoy y se multiplica por 9. A continuación, deberá añadir este producto al valor de ayer en movimiento promedio multiplicado por 91 (100 - 9 91) . Debido a que la mayoría de los inversores se sienten más cómodos trabajando con períodos de tiempo, en lugar de con porcentajes, el porcentaje exponencial se puede convertir en un número aproximado de días. Por ejemplo, una media móvil 9 es igual a un período de tiempo 21,2 (redondeado a 21) exponencial media móvil. La fórmula para convertir porcentajes exponenciales de periodos de tiempo es: Puede utilizar la fórmula anterior para determinar que una media móvil 9 es equivalente a una media móvil exponencial de 21 días: La fórmula para la conversión de los períodos de tiempo a los porcentajes exponenciales es: Puede utilizar el por encima de la fórmula para determinar que un 21 días de media móvil exponencial es en realidad un 9 de media móvil: Gráfico de la muestra Las estrategias descritas en este artículo son sólo para fines de información, y su uso no garantiza una ganancia. Ninguna de la información proporcionada debe ser considerada como una recomendación o incitación a invertir en, o liquidar, un valor o tipo de seguridad en particular. Los inversores deben investigar plenamente ningún tipo de seguridad antes de hacer una decisión de inversión. Valores están sujetos a las fluctuaciones del mercado y pueden perder valor. Scottrade recibió el mayor puntaje numérico en el 2016 Estudio Inversor Satisfacción Autodirigidos J. D. Potencia, basado en 4,242 respuestas que miden 13 empresas y las experiencias y percepciones de los inversores que utilizan las empresas de inversión auto-dirigidos, encuestados en enero de 2016. Sus experiencias pueden variar. Visita JD Power. Autorizado acceso a la cuenta y el acceso a los clientes indica consentimiento al Acuerdo de cuenta de corretaje. Dicho consentimiento es efectivo en todo momento al utilizar este sitio. Está prohibido el acceso no autorizado. Scottrade, Inc. y Scottrade Banco son empresas independientes, pero afiliadas y propiedad exclusiva de filiales de Scottrade Servicios Financieros, productos y servicios ofrecidos por Scottrade, Inc. corretaje Inc. - miembro de FINRA y SIPC. Los productos de depósito y servicios ofrecidos por Scottrade Bank, Miembro FDIC. Los productos de corretaje no están asegurados por la FDIC, no son depósitos ni otras obligaciones del banco y no están garantizados por el banco están sujetos a riesgos de inversión, incluyendo la posible pérdida del capital invertido. Toda inversión implica un riesgo. El valor de su inversión puede fluctuar con el tiempo, y usted puede ganar o perder dinero. Bolsa y límite de las operaciones en línea son sólo 7 para acciones que valen 1 y superiores. Pueden aplicarse cargos adicionales para las poblaciones de precios por debajo de 1, fondos de inversión y operaciones de opciones. 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El folleto contiene esta y otra información sobre el fondo y se puede obtener en línea o poniéndose en contacto con Scottrade. El folleto debe leerse cuidadosamente antes de invertir. ETFs apalancados e inversas pueden no ser adecuados para todos los inversores y pueden aumentar la exposición a la volatilidad mediante el uso de apalancamiento, ventas de valores, derivados y otras estrategias de inversión complejas. Estos rendimiento de los fondos probablemente será significativamente diferente de su índice de referencia durante períodos de más de un día, y su rendimiento con el tiempo puede, de hecho tendencia opuesta de su índice de referencia. Los inversores deben supervisar estas explotaciones, en consonancia con sus estrategias, con tanta frecuencia como todos los días. Los inversores deben tener en cuenta los objetivos de inversión, riesgos, cargos y gastos de un fondo de inversión antes de invertir. 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Sin embargo, los pesos de suavización exponencial de los valores incluidos en los cálculos de promedios móviles, por lo que los valores más recientes tienen un efecto mayor en el cálculo de la media y los valores de edad tienen un efecto menor. Esta ponderación se logra a través de una constante de alisamiento. Para ilustrar cómo funciona la herramienta de suavizado exponencial, supongamos que you8217re de nuevo mirando a la información de la temperatura media diaria. Para el cálculo de promedios móviles ponderados utilizando suavizado exponencial, tome las siguientes medidas: Para calcular una media móvil exponencial suavizada, primero haga clic en el botón de comando Análisis de datos Los datos tab8217s. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione la opción de suavizado exponencial de la lista y haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Suavizado exponencial. Identificar los datos. Para identificar los datos para los que desea calcular un promedio móvil exponencial suavizada, haga clic en el cuadro de texto Rango de entrada. A continuación, identifique el rango de entrada, ya sea escribiendo una dirección de rango de hoja de cálculo o seleccionando el rango de hoja de cálculo. Si su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir los datos, seleccione la casilla de verificación de etiquetas. Proporcionar la constante de alisamiento. Introduzca el valor constante de alisamiento en el cuadro de texto Factor de Amortiguamiento. El archivo de Ayuda de Excel sugiere que utilice una constante de suavización de entre 0,2 y 0,3. Es de suponer, sin embargo, si you8217re uso de esta herramienta, que tiene sus propias ideas acerca de lo que la constante de alisamiento es correcta. (Si you8217re ni idea acerca de la constante de alisamiento, tal vez shouldn8217t a utilizar esta herramienta.) Dile Excel dónde colocar los datos de media móvil exponencial suavizada. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el rango de hoja de cálculo en la que desea colocar los datos de media móvil. En el ejemplo de hoja de cálculo, por ejemplo, colocar los datos de media móvil en el rango de hoja de cálculo B2: B10. (Opcional) Gráfico de los datos suavizados exponencialmente. Para trazar los datos suavizados exponencialmente, seleccione la casilla de verificación Gráfico de salida. (Opcional) Indique que desea información sobre el error estándar calculado. Para calcular los errores estándar, seleccionar los errores estándar de verificación. lugares de Excel valores de error estándar junto a los valores de media móvil exponencial suavizada. Después de terminar de especificar lo que se mueve la información promedio que está calculado y donde lo desee colocado, haga clic en Aceptar. Excel calcula las medias móviles promedio information. Moving - simple y exponencial Medias Móviles - simple y exponencial Introducción Medias móviles suavizan los datos de precios para formar una tendencia siguiente indicador. 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 claros 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 Murphy