Movimiento Promedio De Los Datos Mensuales

Cuando se calcula una media móvil en ejecución, colocar el promedio en el período de tiempo medio tiene sentido En el ejemplo anterior se calculó el promedio de los primeros 3 períodos de tiempo y lo colocó al lado del período 3. Podríamos haber colocado el promedio en el medio de la Intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado del período 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para incluso períodos de tiempo. Entonces, dónde colocaríamos el primer promedio móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizar las MA con M 2. Así, suavizar los valores suavizados Si la media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4.Simple Promedios móviles hacen que las tendencias Stand Los promedios móviles (MA) son uno de los indicadores técnicos más populares ya menudo utilizados. El promedio móvil es fácil de calcular y, una vez trazada en un gráfico, es una poderosa herramienta de detección de tendencias visuales. A menudo se oye hablar de tres tipos de media móvil: simple. Exponencial y lineal. El mejor lugar para comenzar es entender lo más básico: el promedio móvil simple (SMA). Echemos un vistazo a este indicador y cómo puede ayudar a los comerciantes a seguir las tendencias hacia mayores beneficios. (Para obtener más información sobre los promedios móviles, consulte nuestro tutorial de Forex.) Líneas de tendencia No puede haber una comprensión completa de los promedios móviles sin una comprensión de las tendencias. Una tendencia es simplemente un precio que sigue moviéndose en una dirección determinada. Hay sólo tres tendencias reales que una seguridad puede seguir: Una tendencia alcista. O tendencia alcista, significa que el precio se está moviendo más alto. Una tendencia a la baja. O tendencia bajista, significa que el precio se está moviendo más bajo. Una tendencia lateral. Donde el precio se está moviendo hacia los lados. Lo importante para recordar acerca de las tendencias es que los precios rara vez se mueven en línea recta. Por lo tanto, las líneas de media móvil se utilizan para ayudar a un comerciante más fácilmente identificar la dirección de la tendencia. (Para obtener una lectura más avanzada sobre este tema, vea Los fundamentos de las bandas de Bollinger y los sobres de media móvil: Refinación de una herramienta de comercio popular.) Construcción de media móvil La definición de un promedio móvil de un libro es un precio promedio para un valor que utiliza un período de tiempo especificado. Tomemos la media móvil muy popular de 50 días como ejemplo. Un promedio móvil de 50 días se calcula tomando los precios de cierre de los últimos 50 días de cualquier valor y agregándolos juntos. El resultado del cálculo de la adición se divide entonces por el número de períodos, en este caso 50. Para continuar calculando la media móvil diariamente, reemplace el número más antiguo por el precio de cierre más reciente y haga la misma matemática. No importa cuán largo o corto de un promedio móvil que está buscando para trazar, los cálculos básicos siguen siendo los mismos. El cambio será en el número de precios de cierre que utiliza. Así, por ejemplo, una media móvil de 200 días es el precio de cierre de 200 días sumados y luego divididos por 200. Verá todo tipo de promedios móviles, desde promedios móviles de dos días a promedios móviles de 250 días. Es importante recordar que debe tener un cierto número de precios de cierre para calcular el promedio móvil. Si una garantía es nueva o sólo tiene un mes de antigüedad, no podrá hacer una media móvil de 50 días porque no tendrá un número suficiente de puntos de datos. Además, es importante tener en cuenta que hemos elegido utilizar los precios de cierre en los cálculos, pero las medias móviles se pueden calcular usando precios mensuales, precios semanales, precios de apertura o incluso precios intradía. Figura 1: Un promedio móvil simple en Google Inc. La Figura 1 es un ejemplo de una media móvil simple en un gráfico de acciones de Google Inc. (Nasdaq: GOOG). La línea azul representa una media móvil de 50 días. En el ejemplo anterior, se puede ver que la tendencia se ha estado moviendo más bajo desde finales de 2007. El precio de las acciones de Google cayó por debajo de la media móvil de 50 días en enero de 2008 y continuó hacia abajo. Cuando el precio cruza por debajo de un promedio móvil, puede ser utilizado como una simple señal comercial. Un movimiento por debajo de la media móvil (como se muestra arriba) sugiere que los osos están en control de la acción del precio y que el activo probablemente se moverá más bajo. Por el contrario, una cruz por encima de un promedio móvil sugiere que los toros están en control y que el precio puede estar listo para hacer un movimiento más alto. Otras maneras de utilizar los promedios móviles Los promedios móviles son utilizados por muchos comerciantes para no sólo identificar una tendencia actual, sino también como una estrategia de entrada y salida. Una de las estrategias más simples se basa en el cruce de dos o más promedios móviles. La señal básica se da cuando el promedio a corto plazo cruza por encima o por debajo del promedio móvil a más largo plazo. Dos o más promedios móviles le permiten ver una tendencia a largo plazo en comparación con una media móvil a corto plazo es también un método fácil para determinar si la tendencia está ganando fuerza o si está a punto de revertir. Figura 2: Un promedio móvil a largo plazo ya corto plazo en Google Inc. La Figura 2 usa dos medias móviles, una de largo plazo (50 días, mostrada por el Línea azul) y el otro plazo más corto (15 días, indicado por la línea roja). Este es el mismo gráfico de Google que se muestra en la Figura 1, pero con la adición de las dos medias móviles para ilustrar la diferencia entre las dos longitudes. Notará que la media móvil de 50 días es más lenta para ajustarse a los cambios de precios. Porque utiliza más puntos de datos en su cálculo. Por otro lado, la media móvil de 15 días es rápida para responder a los cambios de precios, ya que cada valor tiene una mayor ponderación en el cálculo debido al horizonte temporal relativamente corto. En este caso, usando una estrategia cruzada, usted observaría el promedio de 15 días para cruzar por debajo de la media móvil de 50 días como entrada para una posición corta. Figura 3: Un período de tres meses Lo anterior es un gráfico de tres meses de United States Oil (AMEX: USO) con dos promedios móviles simples. La línea roja es el promedio móvil más corto de 15 días, mientras que la línea azul representa el promedio móvil más largo de 50 días. La mayoría de los comerciantes utilizarán el cruce de la media móvil a corto plazo por encima de la media móvil a largo plazo para iniciar una posición larga e identificar el inicio de una tendencia alcista. (Obtenga más información acerca de cómo aplicar esta estrategia en Trading The MACD Divergence.) El soporte se establece cuando un precio es tendencia hacia abajo. Hay un punto en el que la presión de venta disminuye y los compradores están dispuestos a intervenir. En otras palabras, se establece un piso. La resistencia ocurre cuando un precio está tendiendo hacia arriba. Llega un punto cuando la fuerza de compra disminuye y los vendedores paso pulg Esto establecería un techo. (Para más explicaciones, lea Apoyo a la Resistencia Básica.) En cualquier caso, un promedio móvil puede ser capaz de señalar un soporte temprano o un nivel de resistencia. Por ejemplo, si una seguridad está a la deriva más baja en una tendencia alcista establecida, entonces no sería sorprendente ver el soporte de encontrar acciones en un largo plazo de 200 días de media móvil. Por otro lado, si el precio es más bajo, muchos comerciantes verán que el stock rebote la resistencia de los principales promedios móviles (SMAs de 50 días, 100 días y 200 días). (Para más información sobre el uso de soporte y resistencia para identificar tendencias, lea Trend-Spotting con la línea de acumulación / distribución). Conclusión Los promedios móviles son herramientas poderosas. Un simple promedio móvil es fácil de calcular, lo que le permite ser empleado con bastante rapidez y facilidad. Una fuerza más grande de los medios móviles es su capacidad de ayudar a un comerciante a identificar una tendencia actual oa manchar una inversión posible de la tendencia. Las medias móviles también pueden identificar un nivel de soporte o resistencia para la seguridad, o actuar como una simple señal de entrada o salida. El método más obvio para el cálculo de promedios móviles es el método más obvio de Statarsquos Es la función ma () de egen. Dada una expresión, crea un promedio móvil de esa expresión. De forma predeterminada, se toma como 3. debe ser impar. Sin embargo, como indica la entrada manual, egen, ma () no se puede combinar con varlist:. Y, por esa sola razón, no es aplicable a los datos de los grupos especiales. En cualquier caso, se encuentra fuera del conjunto de comandos específicamente escritos para series de tiempo ver series de tiempo para detalles. Métodos alternativos Para calcular las medias móviles de los datos del panel, hay al menos dos opciones. Ambos dependen de que el conjunto de datos haya sido tsset de antemano. Esto vale mucho la pena: no sólo puede ahorrarse repetidamente especificando la variable de panel y la variable de tiempo, pero Stata se comporta de manera inteligente dada lagunas en los datos. 1. Escriba su propia definición utilizando generate Usando operadores de series de tiempo como L. y F.. Dar la definición de la media móvil como el argumento a una declaración de generar. Si lo hace, naturalmente, no está limitado a los promedios móviles ponderados (no ponderados) centrados calculados por egen, ma (). Por ejemplo, los promedios móviles de tres periodos ponderados por igual estarían dados por y algunos pesos pueden ser fácilmente especificados: Usted puede, por supuesto, especificar una expresión como log (myvar) en lugar de un nombre de variable como myvar. Una gran ventaja de este enfoque es que Stata hace automáticamente lo correcto para los datos del panel: los valores de avance y retraso se calculan dentro de paneles, tal como la lógica dicta que deberían ser. La desventaja más notable es que la línea de comandos puede ser bastante larga si el promedio móvil implica varios términos. Otro ejemplo es una media móvil unilateral basada sólo en valores anteriores. Esto podría ser útil para generar una expectativa adaptativa de lo que una variable se basará puramente en la información hasta la fecha: qué podría alguien prever para el período actual basado en los últimos cuatro valores, utilizando un esquema de ponderación fijo? Especialmente utilizado con series de tiempos trimestrales.) 2. Utilice egen, filter () de SSC Utilice el filtro de función egen escrito por el usuario () del paquete egenmore en SSC. En Stata 7 (actualizado después del 14 de noviembre de 2001), puede instalar este paquete después de que ayuda egenmore señala los detalles en filter (). Los dos ejemplos anteriores serían renderizados (en esta comparación el enfoque de generar es tal vez más transparente, pero veremos un ejemplo de lo contrario en un momento). Los retrasos son un numlist. Los conductores son retardos negativos: en este caso -1/1 se expande a -1 0 1 o el plomo 1, retrasa 0, retraso 1. Los coeficientes, otro numlist, multiplican los artículos retrasados ​​o principales relevantes: en este caso esos artículos son F1.myvar. Myvar y L1.myvar. El efecto de la opción normalizar es escalar cada coeficiente por la suma de los coeficientes para que coef (1 1 1) normalize sea equivalente a coeficientes de 1/3 1/3 1/3 y coef (1 2 1) normalizar es equivalente A coeficientes de 1/4 1/2 1/4. Debe especificar no sólo los rezagos, sino también los coeficientes. Debido a que egen, ma () proporciona el caso igualmente ponderado, la razón principal para egen, filter () es apoyar el caso desigualmente ponderado, para el cual debe especificar coeficientes. También podría decirse que obligar a los usuarios a especificar coeficientes es un poco más de presión sobre ellos para pensar qué coeficientes quieren. La principal justificación para pesos iguales es, suponemos, la simplicidad, pero los pesos iguales tienen propiedades de dominio de frecuencia pésimas, por mencionar sólo una consideración. El tercer ejemplo anterior podría ser cualquiera de los cuales es casi tan complicado como el enfoque de generar. Hay casos en que egen, filter () da una formulación más simple que generar. Si quieres un filtro binomial de nueve términos, que los climatólogos encuentren útil, entonces parece quizás menos horrible que, y más fácil de conseguir que justo, así como con el enfoque de generar, egen, filter () funciona correctamente con los datos del panel. De hecho, como se indicó anteriormente, depende de que el conjunto de datos haya sido tsset de antemano. Una punta gráfica Después de calcular sus promedios móviles, es probable que desee ver un gráfico. El comando escrito por el usuario tsgraph es inteligente acerca de conjuntos de datos tsset. Instálelo en un Stata 7 actualizado por ssc inst tsgraph. Qué pasa con subconjunto con si ninguno de los ejemplos anteriores hacer uso de si las restricciones. De hecho, egen, ma () no permitirá si se especifica. Ocasionalmente la gente quiere usar si al calcular promedios móviles, pero su uso es un poco más complicado de lo que suele ser. Qué esperaría de un promedio móvil calculado con if. Identificemos dos posibilidades: Interpretación débil: No quiero ver ningún resultado para las observaciones excluidas. Interpretación fuerte: Ni siquiera quiero que uses los valores de las observaciones excluidas. He aquí un ejemplo concreto. Supongamos que como consecuencia de alguna condición if, se incluyen las observaciones 1-42 pero no las observaciones 43 sobre. Pero el promedio móvil de 42 dependerá, entre otras cosas, del valor de observación 43 si el promedio se extiende hacia atrás y hacia adelante y es de longitud por lo menos 3, y dependerá también de algunas de las observaciones 44 en adelante en algunas circunstancias. Nuestra conjetura es que la mayoría de la gente iría para la interpretación débil, pero si eso es correcto, egen, filter () no apoya si cualquiera. Siempre se puede ignorar lo que donrsquot quieren o incluso establecer valores no deseados a falta después mediante el uso de reemplazar. Una nota sobre los resultados faltantes en los extremos de la serie Debido a que los promedios móviles son funciones de retrasos y derivaciones, egen, ma () produce falta donde no existen los retrasos y las derivaciones, al principio y al final de la serie. Una opción nomiss obliga al cálculo de promedios móviles más cortos y no centrados para las colas. En contraste, ni generar ni egen, filter () hace, o permite, nada especial para evitar resultados faltantes. Si falta alguno de los valores necesarios para el cálculo, faltará ese resultado. Corresponde a los usuarios decidir si y qué cirugía correctiva se requiere para tales observaciones, presumiblemente después de mirar el conjunto de datos y considerar cualquier ciencia subyacente que pueda ser llevada a cabo.