Uma média móvel exponencial é uma média de dados calculada durante um período de tempo em que os dias mais recentes recebem mais peso. A média móvel exponencial pode ser usada com qualquer preço, incluindo: Hi, Low, Open e Close, ou pode ser aplicado a outros indicadores. Uma média móvel exponencial suaviza uma série de dados, que é muito importante em um mercado volátil, pois ajuda a remover o excesso de ruído de dados, de modo que possam ser identificadas tendências significativas. Dundas Chart for Reporting Services possui quatro tipos de médias móveis: simples. Exponencial. Triangular. E Ponderado. A diferença mais importante entre as médias móveis acima é a forma como eles ponderam seus pontos de dados. Recomendamos que você leia usando fórmulas financeiras antes de prosseguir. O uso de fórmulas financeiras fornece uma explicação detalhada sobre como usar fórmulas e também explica as várias opções disponíveis para você ao aplicar uma fórmula. FormulaFinancial (FinancialFormula. ExponentialMovingAverage, 20, série 1: Y2, série 2: Y) Um gráfico de linha é uma boa opção ao exibir uma média móvel exponencial. Interpretação financeira: a média móvel exponencial é usada para comparar um valor com sua média móvel exponencial. A média móvel exponencial dá mais influência aos preços mais recentes e, por causa desse mecanismo de ponderação, a média móvel seguirá os preços muito mais rápido do que a média móvel simples. O elemento mais importante usado no cálculo da média móvel é o período de tempo utilizado. Este período de tempo deve ser igual ao ciclo de mercado observado. O período de tempo influencia a porcentagem que será usada como um peso para os períodos mais recentes. A média móvel exponencial é um indicador de atraso e, como tal, sempre trará o preço. Quando o preço segue uma tendência, a média móvel exponencial será muito próxima do preço. Quando um preço está subindo, então a média móvel exponencial provavelmente cairá abaixo do preço. Isso é devido à influência dos dados históricos. Cálculo: Para recalcular uma Média de Movimento Exponencial, você deve encontrar uma porcentagem que pode ser aplicada nos dias mais recentes. A porcentagem pode ser determinada usando um período de tempo: Em seguida, a média móvel exponencial é calculada usando o preço de hoje, e a média de movimentos exponentes: Este exemplo demonstra como calcular uma média móvel de 20 dias usando o método da FórmulaI, essencialmente, possui uma série de valores como Isto: a matriz acima é simplificada demais, estou coletando 1 valor por milissegundo no meu código real e preciso processar a saída em um algoritmo que escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo. Minha lógica falha porque no meu exemplo acima, 0.36 é o pico real, mas meu algoritmo olhava para trás e veria o último número 0.25 como o pico, pois há uma diminuição para 0,24 antes dele. O objetivo é levar esses valores e aplicar um algoritmo para eles, que os suavizará um pouco para que eu tenha mais valores lineares. (Ie: Id como os meus resultados serem curvy, não jaggedy) Eu fui dito para aplicar um filtro exponencial de média móvel aos meus valores. Como posso fazer isso. É muito difícil para mim ler equações matemáticas, eu ligo muito melhor com o código. Como faço para processar valores na minha matriz, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para os fazer sair 8 de fevereiro 12 às 20:27 Para calcular uma média móvel exponencial. Você precisa manter algum estado ao redor e você precisa de um parâmetro de ajuste. Isso exige uma pequena classe (supondo que você esteja usando o Java 5 ou posterior): Instantiate com o parâmetro de decaimento que você deseja (pode ter uma afinação deve estar entre 0 e 1) e depois use a média () para filtrar. Ao ler uma página sobre alguma recorrência matemática, tudo o que você realmente precisa saber ao transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subíndices. (Contudo, algumas outras notações, o que não ajuda.) No entanto, o EMA é bastante simples, pois você só precisa se lembrar de um valor antigo, não é necessário nenhum arrays de estados complicados. Respondeu 8 de fevereiro às 20:42 TKKocheran: praticamente. Não é bom quando as coisas podem ser simples (Se começar com uma nova seqüência, obtenha uma nova média). Observe que os primeiros termos na seqüência média saltarão em torno de um bit devido a efeitos de limites, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também. No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica média móvel na média e experimentar sem perturbar demais o seu programa. Ndash Donal Fellows 9 de fevereiro às 0:06 Estou tendo dificuldade em entender suas perguntas, mas vou tentar responder de qualquer maneira. 1) Se o seu algoritmo encontrou 0,25 em vez de 0,36, então está errado. É errado porque assume um aumento ou diminuição monotônico (que sempre está subindo ou sempre está descendo). A menos que você tenha TODOS OS seus dados, seus pontos de dados --- como você os apresenta --- são não-lineares. Se você realmente quer encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, então corte sua matriz de tmin para tmax e encontre o máximo desse subarray. 2) Agora, o conceito de médias móveis é muito simples: imagine que eu tenho a seguinte lista: 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5. Eu posso suavizá-lo tomando a média de dois números: 1.45, 1.45, 1.45, 1.5. Observe que o primeiro número é a média de 1,5 e 1,4 (segundo e primeiro número), a segunda (nova lista) é a média de 1,4 e 1,5 (terceira e segunda lista antiga) a terceira (nova lista) a média de 1,5 e 1,4 (Quarto e terceiro), e assim por diante. Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n. Observe como os dados são muito mais suaves. Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finance, selecionar um estoque (tente Tesla Motors bastante volátil (TSLA)) e clique em técnicas na parte inferior do gráfico. Selecione a média móvel com um período determinado e uma média móvel exponencial para comparar suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas uma outra elaboração deste, mas considera os dados anteriores menos do que os novos dados, é uma maneira de polarizar o alisamento na parte de trás. Leia a entrada da Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentários foi apenas pequena. Boa sorte. Se você estiver tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial. Então, a saída que você obtém seria os últimos x termos divididos por x. Pseudocódigo não testado: note que você precisará lidar com as partes de início e fim dos dados, pois claramente você não pode usar os 5 últimos termos quando estiver no seu segundo ponto de dados. Além disso, existem formas mais eficientes de calcular essa média móvel (soma sumária - a mais nova), mas é para obter o conceito do que está acontecendo. Respondeu 8 de fevereiro às 20:41 Sua resposta 2016 Stack Exchange, Inc
No comments:
Post a Comment