Uma série de médias móveis bem conhecidas, como Spencers 15 ponto MA. E as médias móveis de Henderson têm pesos negativos nas médias. O que isso significa em um sentido conceitual. Que informações você está tentando obter dos dados correspondentes a esses termos? Por que isso é mais sensato do que apenas ponderar esses termos 0 e reduzir alguns dos pesos nos termos mais centrais proporcionalmente Esclarecimento. Como Emre observa corretamente, esses pesos negativos satisfazem um critério matemático. Mas isso levanta a questão: qual é o efeito conceitual estatístico do mundo real dessa exigência matemática. Isso faz sentido lógico para reduzir negativamente os dados que você sabe que não está fornecendo informações negativas (ou seja, dados que não estão mentindo) perguntou 27 de abril 12 às 5:31 Se você interpretar quotnegativequot não como quotlyingquot, mas como extrapolação, você pode encontrar alguma visão. (Lembre-se de que as médias ponderadas são funções lineares, então desenhe uma imagem no plano cartesiano do processo de interpolação linear entre dois pontos. Os pesos positivos correspondem ao segmento de linha entre esses pontos, os pesos negativos reproduzem o restante da própria linha.) Ndash whuber 9830 27 de abril 12 às 14:46 whuber: desculpe, mas acho que seu ponto me esqueceu completamente. Eu realmente não entendo o que você quer dizer com quotdraw uma imagem. Do processo. Quot ndash naught101 27 de abril 12 às 15:25 Considere dois pontos mathbf e mathbf. O processo aritmético de formar uma média ponderada com pesos numéricos omegax e omegay (que soma para 1) é calcular omegaxmathbf omegaymathbf. Isso pode ser reescrito algébricamente como mathbf omegay (mathbf). Geométricamente, isso significa (como um processo) que você começa no mathbf e mude-se na direção mathbf de mathbf para mathbf por um omegay múltiplo. Quando omegaxlt 0, omegaygt 1, extrapolando assim além de mathbf. Ndash whuber 9830 27 de abril 12 às 18:13 ok, gotcha. Que mais ou menos cobre a resposta dos outros, não, mas acho que estou pensando que, com a interpolação linear, você está em um terreno muito mais seguro do que com a extrapolação linear, então, em uma veia similar, por que não usar apenas os 9 pontos internos do MA de Spencer39 (devidamente re - Ponderada) ndash naught101 28 de abril 12 às 1:25 Os pesos são selecionados para alcançar um final matemático. No caso do Spencers, o objetivo é permitir que as tendências cúbicas passem pelo filtro não distorcido. Isso significa que se nós decompormos a entrada Xt em um componente de tendência polinomial determinista m (t) equiv c3 t3 c2 t2 c1 t c0 e uma componente estocástica centrada Yt, tal que Xt equiv m (t) Yt, então mathcal F deixou Xt direito Para mt como sigmaY para 0, onde mathcal F é a operação de filtragem. Aqui está um exemplo ilustrado usando o Mathematica. Eu vou comparar o filtro Spencers com uma média móvel simétrica de dois lados com 15 puxões. No sentido horário do canto superior esquerdo: a saída do filtro Spencers, a saída do filtro simétrico, a entrada ruidosa (Xt), a tendência cúbica (mt). Isto é com c (os coeficientes polinomiais, em ordem ascendente de grau). Discussão Como você pode ver, o filtro Spencers é mais sensível do que o filtro simétrico, devido aos pesos negativos. O efeito de passagem baixa do filtro simétrico é bom para o desmembramento (estavam comparando a norma da diferença): para o filtro simétrico versus para Spencers. No entanto, também distorce a tendência (o mesmo teste sem o ruído): Leitura adicional Estas notas de palestra entram na derivação. Você também pode encontrar o artigo Rob Hyndmans residente sobre médias móveis úteis. Desculpe, sim, entendi isso. Eu deveria ter sido mais claro na questão. O que eu meio que significa é o que é o efeito conceitual estatístico do real desse requisito matemático. Faz sentido lógico o peso negativo dos dados que você conhece não é fornecer informações quotnegativequot (isto é, dados que não estão mentindo). No entanto, a resposta ainda é útil :) Esclareceu a questão. Ndash naught101 27 de abril 12 às 6:12 Esta pode ser a melhor resposta possível, mas isso será muito bom para obter um exemplo (de preferência visual) dessa distorção. É difícil conceituar. Ndash naught101 28 de abril 12 em 1: 22Simple Moving Average - SMA O que é uma média móvel simples - SMA Uma média móvel simples (SMA) é uma média móvel aritmética calculada adicionando o preço de fechamento da segurança por vários períodos de tempo e depois Dividindo este total pela quantidade de períodos de tempo. Conforme mostrado no gráfico acima, muitos comerciantes observam que as médias de curto prazo devem ultrapassar as médias de longo prazo para sinalizar o início de uma tendência de alta. As médias de curto prazo podem atuar como níveis de suporte quando o preço sofre uma retração. Carregando o jogador. BREAKING DOWN Média de Movimento Simples - SMA Uma média móvel simples é personalizável, pois pode ser calculada por um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento da segurança por vários períodos de tempo e dividindo esse total pelo número De períodos de tempo, o que dá o preço médio da garantia durante o período de tempo. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preços de uma segurança. Se a média móvel simples aponta, isso significa que o preço de segurança está aumentando. Se está apontando, isso significa que o preço de segurança está diminuindo. Quanto mais tempo for a média móvel, mais suave será a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma importante ferramenta analítica usada para identificar tendências de preços atuais e o potencial de uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples em análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora ligeiramente mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada cobertura de intervalos de tempo diferentes. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo indica um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões comerciais populares que usam médias móveis simples incluem a cruz da morte e uma cruz dourada. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias passa abaixo da média móvel de 200 dias. Isso é considerado um sinal de baixa, que outras perdas estão em estoque. A cruz de ouro ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçada pelos altos volumes de negociação, isso pode indicar que outros ganhos estão em armazém.
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