Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. ¿Te gusta este sitio web gratis? Por favor, comparta esta página en Google Cuando se calcula un promedio móvil corriendo, colocando el promedio en el período de tiempo medio tiene sentido En el ejemplo anterior calculamos el promedio de los primeros 3 períodos de tiempo y lo colocamos junto al período 3. Podríamos haber colocado el promedio en el medio del 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.Stata: Análisis de datos y estadísticas () Y sus limitaciones El comando más obvio de Statarsquos para calcular promedios móviles 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 más 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 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. Es a los usuarios a decidir si y qué cirugía correctiva se requiere para tales observaciones, presumiblemente después de mirar el conjunto de datos y teniendo en cuenta cualquier ciencia subyacente que puede ser llevado a bear. Moving promedios: ¿Cuáles son los indicadores técnicos más populares, Se utilizan medias para medir la dirección de la tendencia actual. Cada tipo de media móvil (comúnmente escrito en este tutorial como MA) es un resultado matemático que se calcula promediando un número de puntos de datos pasados. Una vez determinado, el promedio resultante se traza en un gráfico para permitir a los operadores ver los datos suavizados en lugar de centrarse en las fluctuaciones de precios cotidianas que son inherentes a todos los mercados financieros. La forma más simple de una media móvil, apropiadamente conocida como media móvil simple (SMA), se calcula tomando la media aritmética de un conjunto dado de valores. Por ejemplo, para calcular una media móvil básica de 10 días, sumaría los precios de cierre de los últimos 10 días y luego dividiría el resultado en 10. En la figura 1, la suma de los precios de los últimos 10 días (110) es Dividido por el número de días (10) para llegar al promedio de 10 días. Si un comerciante desea ver un promedio de 50 días en lugar, el mismo tipo de cálculo se haría, pero incluiría los precios en los últimos 50 días. El promedio resultante a continuación (11) tiene en cuenta los últimos 10 puntos de datos con el fin de dar a los comerciantes una idea de cómo un activo tiene un precio en relación con los últimos 10 días. Quizás usted se está preguntando porqué los comerciantes técnicos llaman a esta herramienta una media móvil y no apenas una media regular. La respuesta es que cuando los nuevos valores estén disponibles, los puntos de datos más antiguos deben ser eliminados del conjunto y los nuevos puntos de datos deben entrar para reemplazarlos. Por lo tanto, el conjunto de datos se mueve constantemente para tener en cuenta los nuevos datos a medida que estén disponibles. Este método de cálculo garantiza que sólo se contabilice la información actual. En la Figura 2, una vez que se agrega el nuevo valor de 5 al conjunto, el cuadro rojo (que representa los últimos 10 puntos de datos) se desplaza hacia la derecha y el último valor de 15 se deja caer del cálculo. Debido a que el valor relativamente pequeño de 5 reemplaza el valor alto de 15, se esperaría ver el promedio de la disminución de conjunto de datos, lo que hace, en este caso de 11 a 10. ¿Qué aspecto tienen los promedios móviles Una vez que los valores de la MA se han calculado, se representan en un gráfico y luego se conectan para crear una línea de media móvil. Estas líneas curvas son comunes en las cartas de los comerciantes técnicos, pero la forma en que se utilizan puede variar drásticamente (más sobre esto más adelante). Como se puede ver en la Figura 3, es posible agregar más de un promedio móvil a cualquier gráfico ajustando el número de períodos de tiempo utilizados en el cálculo. Estas líneas curvas pueden parecer distracción o confusión al principio, pero youll acostumbrarse a ellos a medida que pasa el tiempo. La línea roja es simplemente el precio medio en los últimos 50 días, mientras que la línea azul es el precio promedio en los últimos 100 días. Ahora que usted entiende lo que es un promedio móvil y lo que parece, bien introducir un tipo diferente de media móvil y examinar cómo se diferencia de la mencionada media móvil simple. La media móvil simple es muy popular entre los comerciantes, pero como todos los indicadores técnicos, tiene sus críticos. Muchas personas argumentan que la utilidad de la SMA es limitada porque cada punto en la serie de datos se pondera de la misma, independientemente de dónde se produce en la secuencia. Los críticos sostienen que los datos más recientes son más significativos que los datos anteriores y deberían tener una mayor influencia en el resultado final. En respuesta a esta crítica, los comerciantes comenzaron a dar más peso a los datos recientes, que desde entonces ha llevado a la invención de varios tipos de nuevos promedios, el más popular de los cuales es el promedio móvil exponencial (EMA). Promedio móvil exponencial El promedio móvil exponencial es un tipo de media móvil que da más peso a los precios recientes en un intento de hacerla más receptiva A nueva información. Aprender la ecuación algo complicada para calcular un EMA puede ser innecesario para muchos comerciantes, ya que casi todos los paquetes de gráficos hacen los cálculos para usted. Sin embargo, para los geeks de matemáticas que hay, aquí es la ecuación EMA: Cuando se utiliza la fórmula para calcular el primer punto de la EMA, puede observar que no hay ningún valor disponible para utilizar como la EMA anterior. Este pequeño problema se puede resolver iniciando el cálculo con una media móvil simple y continuando con la fórmula anterior desde allí. Le hemos proporcionado una hoja de cálculo de ejemplo que incluye ejemplos reales de cómo calcular una media móvil simple y una media móvil exponencial. La diferencia entre la EMA y la SMA Ahora que tiene una mejor comprensión de cómo se calculan la SMA y la EMA, echemos un vistazo a cómo estos promedios difieren. Al mirar el cálculo de la EMA, notará que se hace más hincapié en los puntos de datos recientes, lo que lo convierte en un tipo de promedio ponderado. En la Figura 5, el número de periodos de tiempo utilizados en cada promedio es idéntico (15), pero la EMA responde más rápidamente a los precios cambiantes. Observe cómo el EMA tiene un valor más alto cuando el precio está subiendo, y cae más rápidamente que el SMA cuando el precio está disminuyendo. Esta capacidad de respuesta es la razón principal por la que muchos comerciantes prefieren utilizar la EMA sobre la SMA. ¿Qué significan los diferentes días? Las medias móviles son un indicador totalmente personalizable, lo que significa que el usuario puede elegir libremente el tiempo que desee al crear el promedio. Los períodos de tiempo más comunes utilizados en las medias móviles son 15, 20, 30, 50, 100 y 200 días. Cuanto más corto sea el lapso de tiempo utilizado para crear el promedio, más sensible será a los cambios de precios. Cuanto más largo sea el lapso de tiempo, menos sensible o más suavizado será el promedio. No hay un marco de tiempo adecuado para usar al configurar sus promedios móviles. La mejor manera de averiguar cuál funciona mejor para usted es experimentar con una serie de diferentes períodos de tiempo hasta encontrar uno que se adapte a su estrategia. Promedios móviles: cómo utilizarlos Suscríbete a las noticias para usar para obtener las últimas ideas y análisis Gracias por registrarte en Investopedia Insights - Noticias para usar. Tengo una lista de personas, tiempos de registro y calificaciones. En Stata quiero calcular una media móvil de la puntuación basada en una ventana de tiempo alrededor de cada observación (no una ventana basada en el número de observaciones atrasado / líder). Por ejemplo, asumiendo / - 2 días a cada lado y sin incluir la observación actual, estoy tratando de calcular algo como esto: he intentado definir el conjunto de datos con tsset y luego usar tssmooth. Pero no podía conseguir que funcionara. Dado que puede haber múltiples observaciones para un período de tiempo dado no estoy seguro de que esto es incluso el enfoque correcto. Además, en realidad la variable day es un tc timestamp. Pidió Dic 6 13 a las 16:04 tsset no puede ayudar aquí, incluso si ha hecho sus tiempos regularmente espaciados, ya que tiene algunos valores repetidos de tiempo, sin embargo, sus datos no califican como datos de panel en sentido Statas. Pero el problema debe ceder a un bucle sobre las posibilidades. En primer lugar, vamos a tomar su ejemplo literalmente con días enteros. Aquí asumimos que no faltan valores. El principio de llevar adelante es el promedio de otros (suma de todos - este valor) / (número de valores - 1) En la práctica, no desea hacer un bucle sobre todas las posibles fechas-veces en milisegundos. Por lo tanto, intente un bucle sobre las observaciones de esta forma. Nota ltpseudocodegt elementos. Este artículo es también relevante: si las faltas son posibles, una línea debe ser más complicada: es decir, si falta el valor actual, restamos 0 de la suma y 0 del recuento de observaciones. EDIT: Durante 2 días en milisegundos, aproveche la función incorporada y utilice cofd (2).
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