Média móvel exponencial - EMA BREAKING DOWN Média móvel exponencial - EMA As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências a longo prazo. Os comerciantes que empregam análises técnicas consideram que as médias móveis são muito úteis e perspicaz quando aplicadas corretamente, mas criam estragos quando usadas incorretamente ou são mal interpretadas. Todas as médias móveis comumente usadas na análise técnica são, por sua própria natureza, indicadores de atraso. Conseqüentemente, as conclusões extraídas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, no momento em que uma linha de indicador de média móvel fez uma mudança para refletir um movimento significativo no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar esse dilema até certo ponto. Como o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação do preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isso é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada comercial. Interpretando o EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha indicadora EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência descendente. Um comerciante vigilante não só prestará atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, como a ação de preço de uma forte tendência de alta começa a achatar e reverter, a taxa de troca de EMAs de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha do indicador aplique e a taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito de atraso, até este ponto, ou mesmo algumas barras anteriores, a ação de preço já deveria ter sido revertida. Portanto, segue que a observação de uma diminuição consistente na taxa de mudança da EMA poderia ser usada como um indicador que poderia contrariar ainda mais o dilema causado pelo efeito de atraso das médias móveis. Os usos comuns das EMA EMAs são comumente usados em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos no mercado e avaliar sua validade. Para os comerciantes que comercializam mercados intradía e de rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes, os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intradiários pode ser trocar apenas pelo lado longo em um gráfico intradía. Média média nas estatísticas. Uma média móvel. Também chamado de média móvel. Significado móvel. Rolling significa. Média temporal deslizante. Ou média de corrida. É um tipo de filtro de resposta de impulso finito usado para analisar um conjunto de pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Dada uma série de números e um tamanho de subconjunto fixo, o primeiro elemento da média móvel é obtido tomando a média do subconjunto fixo inicial da série de números. Em seguida, o subconjunto é modificado ao avançar, exceto o primeiro número da série e incluindo o próximo número que segue o subconjunto original da série. Isso cria um novo subconjunto de números, que está em média. Este processo é repetido em toda a série de dados. A linha de traçado que liga todas as médias (fixas) é a média móvel. Uma média móvel é um conjunto de números, cada um dos quais é a média do subconjunto correspondente de um conjunto maior de pontos de referência. Uma média móvel também pode usar pesos desiguais para cada valor de referência no subconjunto para enfatizar valores particulares no subconjunto. Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. O limite entre curto prazo e longo prazo depende da aplicação, e os parâmetros da média móvel serão definidos de acordo. Por exemplo, muitas vezes é usado na análise técnica de dados financeiros, como os preços das ações. Retornos ou volumes de negociação. Também é usado em economia para examinar o produto interno bruto, o emprego ou outras séries temporais macroeconômicas. Matematicamente, uma média móvel é um tipo de convolução e, portanto, pode ser vista como um exemplo de um filtro passa-baixa usado no processamento de sinal. Quando usado com dados não temporizados, uma média móvel filtra componentes de freqüência mais alta sem conexão específica ao tempo, embora normalmente algum tipo de pedido esteja implícito. Visto de forma simplista, pode ser considerado como suavizar os dados. Média móvel simples Edit Em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos pontos de referência anteriores. No entanto, em ciência e engenharia, a média é normalmente tirada de um número igual de dados em ambos os lados de um valor central. Isso garante que as variações na média estão alinhadas com as variações nos dados em vez de serem deslocadas no tempo. Um exemplo de uma média de corrida simples igualmente ponderada para uma amostra de preço de fechamento de nove dias é a média dos preços de fechamento dos dias anteriores. Se esses preços são então, a fórmula é: ao calcular valores sucessivos, um novo valor entra na soma e um valor antigo cai, o que significa que um somatório total a cada vez é desnecessário para este caso simples. O período selecionado depende do tipo de movimento de Interesse, como curto, intermediário ou longo prazo. Em termos financeiros, os níveis médios móveis podem ser interpretados como suporte em um mercado crescente ou resistência em um mercado em queda. Se os dados utilizados não estiverem centrados em torno da média, uma média móvel simples fica atrás do ponto de referência mais recente por metade da largura da amostra. Um SMA também pode ser desproporcionalmente influenciado por pontos de referência antigos ou novos dados entrando. Uma característica do SMA é que, se os dados tiverem uma flutuação periódica, a aplicação de um SMA desse período eliminará essa variação (a média sempre contendo Um ciclo completo). Mas raramente é encontrado um ciclo perfeitamente normal. 1 Para uma série de aplicações, é vantajoso evitar o deslocamento induzido usando apenas dados passados. Portanto, uma média móvel central pode ser calculada, usando dados igualmente espaçados do lado do ponto na série onde a média é calculada. Isso requer o uso de um número ímpar de pontos de referência na janela de amostra. Média móvel cumulativa Edit Em uma média móvel cumulativa. Os dados chegam em um fluxo de dados ordenado e o estatístico gostaria de obter a média de todos os dados até o ponto de referência atual. Por exemplo, um investidor pode querer o preço médio de todas as transações de ações para um estoque específico até a hora atual. À medida que cada nova transação ocorre, o preço médio no momento da transação pode ser calculado para todas as transações até esse ponto usando a média acumulada, normalmente uma média igualmente ponderada da seqüência de valores x x 1. X i até a hora atual: o método de força bruta para calcular isso seria armazenar todos os dados e calcular a soma e dividir pelo número de pontos de referência sempre que um novo ponto de referência chegasse. No entanto, é possível simplesmente atualizar a média cumulativa como um novo valor xi 1 disponível, usando a fórmula: Assim, a média cumulativa atual para um novo ponto de referência é igual à média cumulativa anterior mais a diferença entre o último ponto de referência e o Média anterior dividida pelo número de pontos recebidos até agora. Quando todos os pontos de referência chegarem (i N), a média acumulada será igual à média final. A derivação da fórmula média cumulativa é direta. Usando e similarmente para i 1. é visto que a solução de esta equação para CA i 1 resulta em: média móvel ponderada Editar Uma média ponderada é qualquer média que tenha fatores de multiplicação para dar pesos diferentes a dados em diferentes posições na janela de amostra. Matematicamente, a média móvel é a convolução dos pontos de referência com uma função de ponderação fixa. Um aplicativo é remover a pixelização de uma imagem gráfica digital. Na análise técnica de dados financeiros, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem a progressão aritmética. 2 Em um WMA de nove dias, o último dia tem peso n. O segundo mais recente n 16087221601, etc., até um. Arquivo: pesos médios móveis ponderados N15.png Ao calcular o WMA em valores sucessivos, a diferença entre os numeradores de WMA M 1 e WMA M é np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Se denotarmos a soma p M 160160160160 p M 8722 n 1 por Total M. Então, o gráfico à direita mostra como os pesos diminuem, do peso mais alto para os pontos de referência mais recentes, até zero. Pode ser comparado com os pesos na média móvel exponencial que se segue. Média móvel exponencial Edit Uma média móvel exponencial (EMA), também conhecida como média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), 3 é um tipo de filtro de resposta de impulso infinito que aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de referência mais antigo diminui exponencialmente, nunca atingindo zero. O gráfico à direita mostra um exemplo da diminuição do peso. O EMA para uma série Y pode ser calculado de forma recursiva: o coeficiente representa o grau de redução da ponderação, um fator de suavização constante entre 0 e 1. Um maior descontos observações mais velhas mais rápido. Alternativamente, pode ser expresso em termos de N períodos de tempo, onde 1601602 (N 1) Erro de script Erro de script 91 citações necessárias 93. Por exemplo, se N 16016019 é equivalente a 1601600.1, a meia-vida dos pesos (o intervalo acima do qual Os pesos diminuíram por um fator de dois) é de aproximadamente N 2.8854 (dentro de 1 se N 160gt1605). Y t é o valor em um período de tempo t. S t é o valor da EMA em qualquer período de tempo t. S 1 é indefinido. S 1 pode ser inicializado de várias maneiras diferentes, mais comumente ajustando S 1 a Y 1. Embora existam outras técnicas, como a definição de S 1 para uma média das primeiras 4 ou 5 observações. A proeminência do efeito de inicialização S1 na média móvel resultante depende de valores menores tornam a escolha de S 1 relativamente mais importante do que valores maiores, uma vez que um maior descontos observações mais velhas mais rápido. Esta formulação é de acordo com Hunter (1986). 4 Por aplicação repetida desta fórmula para diferentes tempos, podemos eventualmente escrever S t como uma soma ponderada dos pontos de referência Y t. Como: Uma abordagem alternativa por Roberts (1959) usa Y t em vez de Y t 87221. 5 Esta fórmula também pode ser expressa nos termos de análise técnica da seguinte forma, mostrando como a EMA avança no último ponto de referência, mas apenas por uma proporção da diferença (cada vez): Esta é uma soma infinita com termos decrescentes. Os N períodos em uma N-dia EMA apenas especificam o fator. N não é um ponto de parada para o cálculo da forma como está em um SMA ou WMA. Para N suficientemente grande. Os primeiros pontos de referência N em uma EMA representam cerca de 86 do peso total no cálculo: 6 A fórmula de energia acima dá um valor inicial para um determinado dia, após o qual a fórmula de dias sucessivos mostrada primeiro pode ser aplicada. A questão de saber até que ponto voltar para um valor inicial depende, no pior caso, dos dados. Grandes valores de preços em dados antigos afetarão o total, mesmo que sua ponderação seja muito pequena. Se os preços tiverem pequenas variações, apenas a ponderação pode ser considerada. O peso omitido parando após termos k está fora do peso total. Por exemplo, para ter 99,9 do peso, defina a relação acima igual a 0,1 e resolva por k. Para este exemplo (99,9 peso). Média móvel modificada Editar Uma média móvel modificada (MMA), a média móvel de execução (RMA) ou a média móvel lisa é definida como: Aplicação para medir o desempenho do computador Editar Algumas métricas de desempenho do computador, e. O comprimento médio da fila do processo, ou a utilização média da CPU, usa uma forma de média móvel exponencial. Aqui é definido como uma função do tempo entre duas leituras. Um exemplo de um coeficiente que dá maior peso à leitura atual e menor peso para as leituras mais antigas é, por exemplo, uma média L de 15 minutos de um comprimento Q da fila do processo. Medido a cada 5 segundos (diferença de tempo é de 5 segundos), é calculado como Outras ponderações Edit Outros sistemas de ponderação são usados ocasionalmente 8211, por exemplo, na negociação de ações, uma ponderação de volume pesará cada período de tempo em proporção ao seu volume de negociação. Uma ponderação adicional, usada pelos atuários, é a Média Mínima de 15 pontos Spencers (uma média móvel central). Os coeficientes de peso simétrico são -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Fora do mundo das finanças, os meios de execução ponderados têm muitas formas e aplicações. Cada função de ponderação ou kernel tem suas próprias características. Na engenharia e na ciência, a frequência e a resposta de fase do filtro são muitas vezes de primordial importância na compreensão das distorções desejadas e indesejadas que um determinado filtro se aplicará aos dados. Um meio não apenas suavizar os dados. Um meio é uma forma de filtro passa-baixa. Os efeitos do filtro particular usado devem ser entendidos para fazer uma escolha apropriada. Neste ponto, a versão francesa deste artigo discute os efeitos espectrales de 3 tipos de meios (cumulativo, exponencial, gaussiano). Mudando a mediana Edit De um ponto de vista estatístico, a média móvel, quando usada para estimar a tendência subjacente em uma série temporal, é suscetível a eventos raros, como choques rápidos ou outras anomalias. Uma estimativa mais robusta da tendência é a mediana móvel simples em relação a n pontos de tempo: onde a mediana é encontrada, por exemplo, classificando os valores dentro dos colchetes e encontrando o valor no meio. Para valores maiores de n. A mediana pode ser eficientemente calculada atualizando um modelo de esquadrão indexável. 12 Estatisticamente, a média móvel é ideal para recuperar a tendência subjacente das séries temporais quando as flutuações sobre a tendência são normalmente distribuídas. No entanto, a distribuição normal não coloca alta probabilidade em desvios muito grandes da tendência, o que explica por que tais desvios terão um efeito desproporcionalmente grande na estimativa da tendência. Pode-se mostrar que se as flutuações são assumidas como sendo distribuídas por Laplace. Então a mediana móvel é estatisticamente otimizada. 13 Para uma dada variância, a distribuição de Laplace coloca maior probabilidade em eventos raros do que o normal, o que explica por que a mediana móvel tolera os choques melhor do que a média móvel. Quando a mediana móvel simples acima é central, o alisamento é idêntico ao filtro médio que tem aplicações, por exemplo, processamento de sinal de imagem. Veja também Editar Este artigo inclui uma lista de referências. Mas suas fontes ainda não são claras porque não tem citações insuficientes. Ajude a melhorar este artigo introduzindo citações mais precisas. 32 (fevereiro de 2010) Eu sei que isso é viável com o impulso de acordo com: Mas eu realmente gostaria de evitar o uso de impulso. Eu mencionei e não encontrei nenhum exemplo adequado ou legível. Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os 1000 números mais recentes como amostra de dados. Qual é a maneira mais fácil de alcançar isso, experimentei usar uma matriz circular, uma média móvel exponencial e uma média móvel mais simples e descobriu que os resultados da matriz circular adequavam minhas necessidades. 12 de junho 12 às 4:38 Se suas necessidades são simples, você pode tentar usar uma média móvel exponencial. Simplificando, você faz uma variável de acumulador e, à medida que seu código examina cada amostra, o código atualiza o acumulador com o novo valor. Você escolhe um alfa constante que está entre 0 e 1 e calcula isso: você precisa apenas encontrar um valor de alfa onde o efeito de uma determinada amostra dura apenas cerca de 1000 amostras. Hmm, na verdade, não tenho certeza de que isso é adequado para você, agora que eu já coloquei aqui. O problema é que 1000 é uma janela bastante longa para uma média móvel exponencial. Não tenho certeza se houver um alfa que espalhe a média nos últimos 1000 números, sem fluxo inferior no cálculo do ponto flutuante. Mas se você quisesse uma média menor, como 30 números ou mais, esta é uma maneira muito fácil e rápida de fazê-lo. Respondeu 12 de junho 12 às 4:44 1 na sua postagem. A média móvel exponencial pode permitir que o alfa seja variável. Assim, isso permite que ele seja usado para calcular médias base de tempo (por exemplo, bytes por segundo). Se o tempo desde a última atualização do acumulador for superior a 1 segundo, você deixa alfa ser 1.0. Caso contrário, você pode deixar alpha be (usecs desde a última atualização1000000). Ndash jxh 12 de junho 12 às 6:21 Basicamente eu quero acompanhar a média móvel de um fluxo contínuo de um fluxo de números de ponto flutuante usando os 1000 números mais recentes como uma amostra de dados. Observe que as atualizações abaixo atualizam o total como elementos como adicionados, evitando a trajetória O (N) cara para calcular a soma - necessária para a média - na demanda. Total é feito um parâmetro diferente de T para suportar, e. Usando um longo tempo quando totalizando 1000 long s, um int para char s, ou um duplo para float total s. Isso é um pouco falho em que numsamples poderia ultrapassar o INTMAX - se você se importar, você poderia usar um sinal não assinado por muito tempo. Ou use um membro extra de dados do bool para gravar quando o recipiente é preenchido pela primeira vez ao andar de bicicleta numsamples em torno da matriz (melhor então renomeado algo inócuo como pos). Respondeu 12 de junho 12 às 5:19 um assume que quotvoid operator (T sample) quot é realmente quotvoid operatorltlt (T sample) quot. Ndash oPless Jun 8 14 às 11:52 oPless ahhh. Bem manchado. Na verdade, eu quis dizer que ele seria um operador vazio () (amostra T), mas é claro que você poderia usar qualquer notação que você gostasse. Vou consertar, obrigado. Ndash Tony D 8 de junho às 14:27
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