Análisis Técnico Promedios Las medias móviles se utilizan para suavizar las oscilaciones a corto plazo para obtener una mejor indicación de la tendencia de los precios. Los promedios son indicadores que siguen las tendencias. Una media móvil de precios diarios es el precio medio de una acción durante un período determinado, que se muestra día a día. Para calcular el promedio, usted tiene que elegir un período de tiempo. La elección de un período de tiempo es siempre una reflexión sobre, más o menos lag en relación con el precio en comparación con un mayor o menor suavizado de los datos de precios. Los promedios de los precios se utilizan como indicadores de tendencias tras los indicadores y principalmente como referencia para el soporte de precios y la resistencia. En general, los promedios están presentes en todo tipo de fórmulas para suavizar los datos. Oferta especial: quotCaptura de ganancias con análisis técnico Media simple de movimiento Una media móvil simple se calcula sumando todos los precios dentro del período de tiempo elegido, dividido por ese período de tiempo. De esta manera, cada valor de datos tiene el mismo peso en el resultado promedio. Figura 4.35: Promedio móvil simple, exponencial y ponderado. La curva gruesa y negra en el gráfico de la figura 4.35 es una media móvil simple de 20 días. Promedio móvil exponencial Un promedio móvil exponencial da más peso, en porcentaje, a los precios individuales en un rango, basado en la siguiente fórmula: EMA (EMA anterior) (anterior EMA (1 EMD de ndash)) La mayoría de los inversionistas no se sienten cómodos con un Expresión relacionada con el porcentaje en el promedio móvil exponencial, más bien, se sienten mejor utilizando un período de tiempo. Si desea saber el porcentaje en el que trabajar con un período, la siguiente fórmula le da la conversión: Un período de tiempo de tres días corresponde a un porcentaje exponencial de: La curva fina y negra en la figura 4.35 es un movimiento exponencial de 20 días promedio. Promedio móvil ponderado Un promedio móvil ponderado pone más peso en datos recientes y menos peso en datos antiguos. Una media móvil ponderada se calcula multiplicando cada dato con un factor del día ldquo1rdquo hasta el día ldquonrdquo para los datos más antiguos a los más recientes, el resultado se divide por el total de todos los factores multiplicadores. En una media móvil ponderada de 10 días, hay 10 veces más peso para el precio hoy en proporción al precio hace 10 días. Del mismo modo, el precio de ayer recibe nueve veces más peso, y así sucesivamente. La curva fina y negra en la figura 4.35 es una media móvil ponderada de 20 días. Simple, Exponencial o Ponderado Si comparamos estos tres promedios básicos, vemos que el promedio simple tiene el más suavizado, pero generalmente también el mayor retraso después de las reversiones de precios. El promedio exponencial se encuentra más cerca del precio y también reaccionará más rápido a las oscilaciones de precios. Pero las correcciones de un período más corto también son visibles en este promedio debido a un efecto menos suavizante. Finalmente, el promedio ponderado sigue de cerca el movimiento de precios. Determinar cuál de estos promedios utilizar depende de su objetivo. Si desea un indicador de tendencia con mejor suavizado y poca reacción para movimientos cortos, el promedio simple es mejor. Si desea un suavizado donde todavía puede ver los cambios de período corto, entonces el promedio móvil exponencial o ponderado es la mejor opción. Cómo calcular los promedios móviles ponderados en Excel utilizando el suavizado exponencial Excel Analysis de datos para Dummies, 2 ª Edición El suavizado exponencial Herramienta en Excel calcula el promedio móvil. Sin embargo, el suavizado exponencial pesa los valores incluidos en los cálculos del promedio móvil de modo que los valores más recientes tengan un mayor efecto en el cálculo promedio y los valores antiguos tengan un efecto menor. Esta ponderación se realiza a través de una constante de suavizado. Para ilustrar cómo funciona la herramienta Exponential Smoothing, supongamos que vuelve a examinar la información diaria promedio sobre la temperatura. Para calcular las medias móviles ponderadas usando el suavizado exponencial, realice los siguientes pasos: Para calcular una media móvil suavizada exponencialmente, primero haga clic en el botón de comando Análisis de datos de la barra de datos. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione el elemento Exponential Smoothing de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Exponential Smoothing. Identificar los datos. Para identificar los datos para los que desea calcular un promedio móvil exponencialmente suavizado, haga clic en el cuadro de texto Rango de entrada. A continuación, identifique el rango de entrada, ya sea escribiendo una dirección de intervalo de hoja de cálculo o seleccionando el intervalo de hoja de cálculo. Si su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir sus datos, active la casilla de verificación Etiquetas. Proporcione la constante de suavizado. Introduzca el valor de la constante de suavizado en el cuadro de texto Factor de amortiguación. El archivo de Ayuda de Excel sugiere que utilice una constante de suavizado de entre 0,2 y 0,3. Sin embargo, presumiblemente, si usa esta herramienta, tiene sus propias ideas acerca de cuál es la constante de suavizado correcta. (Si usted no tiene ni idea acerca de la constante de suavizado, quizás no debería usar esta herramienta.) Dígale a Excel dónde colocar los datos de promedio móvil suavizado exponencialmente. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el intervalo de hoja de cálculo en el que desea colocar los datos del promedio móvil. En el ejemplo de la hoja de cálculo, por ejemplo, coloque los datos del promedio móvil en el rango de hoja de cálculo B2: B10. (Opcional) Diagrama los datos suavizados exponencialmente. Para graficar los datos exponencialmente suavizados, seleccione la casilla de verificación Salida del gráfico. (Opcional) Indica que desea que se calcula la información de error estándar. Para calcular los errores estándar, seleccione la casilla de verificación Estándar Errores. Excel sitúa los valores de error estándar junto a los valores de la media móvil exponencialmente suavizados. Una vez que haya terminado de especificar qué información de media móvil desea calcular y dónde desea colocarla, haga clic en Aceptar. Excel calcula el promedio móvil information. Forecasting por Smoothing Techniques Este sitio es una parte de JavaScript E-labs objetos de aprendizaje para la toma de decisiones. Otros JavaScript de esta serie se clasifican en diferentes áreas de aplicaciones en la sección MENÚ de esta página. Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones que se ordenan en el tiempo. Inherente en la recolección de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Las técnicas ampliamente utilizadas son el alisado. Estas técnicas, cuando se aplican correctamente, revelan con mayor claridad las tendencias subyacentes. Introduzca la serie de tiempo en orden de fila en secuencia, comenzando desde la esquina superior izquierda y los parámetros, luego haga clic en el botón Calcular para obtener una previsión de un período de tiempo. Las cajas en blanco no se incluyen en los cálculos, pero los ceros son. Al introducir los datos para pasar de celda a celda en la matriz de datos, utilice la tecla Tab no la flecha o las teclas de entrada. Características de las series temporales, que podrían revelarse al examinar su gráfico. Con los valores pronosticados, y el comportamiento de los residuos, modelado de predicción de condiciones. Promedios móviles: Las medias móviles se encuentran entre las técnicas más populares para el preprocesamiento de series de tiempo. Se utilizan para filtrar el ruido blanco aleatorio de los datos, para hacer la serie temporal más suave o incluso para enfatizar ciertos componentes informativos contenidos en la serie de tiempo. Suavizado exponencial: Este es un esquema muy popular para producir una serie temporal suavizada. Mientras que en Promedios móviles las observaciones anteriores se ponderan igualmente, el suavizado exponencial asigna pesos exponencialmente decrecientes a medida que la observación se hace mayor. En otras palabras, las observaciones recientes reciben un peso relativamente mayor en la predicción que las observaciones más antiguas. Double Exponential Smoothing es mejor para manejar las tendencias. Triple Exponential Smoothing es mejor en el manejo de las tendencias de la parábola. Un promedio móvil ponderado exponencialmente con una constante de suavizado a. Corresponde aproximadamente a una media móvil simple de longitud (es decir, periodo) n, donde a y n están relacionados por: a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a. Así, por ejemplo, una media móvil exponencialmente ponderada con una constante de suavizado igual a 0,1 correspondería aproximadamente a un promedio móvil de 19 días. Y una media móvil simple de 40 días correspondería aproximadamente a una media móvil ponderada exponencialmente con una constante de suavizado igual a 0,04878. Holt Lineal Exponencial Suavizado: Suponga que la serie temporal no es estacional pero sí muestra la tendencia. El método Holts estima tanto el nivel actual como la tendencia actual. Observe que la media móvil simple es un caso especial del suavizado exponencial estableciendo el periodo de la media móvil en la parte entera de (2-Alpha) / Alpha. Para la mayoría de los datos empresariales, un parámetro Alpha menor de 0,40 suele ser efectivo. Sin embargo, se puede realizar una búsqueda de cuadrícula del espacio de parámetros, con 0,1 a 0,9, con incrementos de 0,1. Entonces el mejor alfa tiene el menor error absoluto medio (error MA). Cómo comparar varios métodos de suavizado: Aunque existen indicadores numéricos para evaluar la exactitud de la técnica de pronóstico, el enfoque más amplio consiste en utilizar la comparación visual de varios pronósticos para evaluar su exactitud y elegir entre los diversos métodos de pronóstico. En este enfoque, se debe trazar (utilizando, por ejemplo, Excel) en el mismo gráfico los valores originales de una variable de serie temporal y los valores predichos de varios métodos de pronóstico diferentes, facilitando así una comparación visual. Es posible que desee utilizar las previsiones pasadas mediante técnicas de suavizado JavaScript para obtener los valores de pronóstico anteriores basados en técnicas de suavizado que utilizan sólo un parámetro. Holt y Winters usan dos y tres parámetros, respectivamente, por lo que no es una tarea fácil seleccionar los valores óptimos, o incluso casi óptimos por ensayo, y los errores para los parámetros. El único suavizado exponencial enfatiza la perspectiva de corto alcance que fija el nivel a la última observación y se basa en la condición de que no hay tendencia. La regresión lineal, que se ajusta a una línea de mínimos cuadrados a los datos históricos (o datos históricos transformados), representa el largo alcance, que está condicionado por la tendencia básica. El alineamiento exponencial lineal de Holts captura la información sobre la tendencia reciente. Los parámetros en el modelo de Holts son los niveles-parámetro que deben ser disminuidos cuando la cantidad de variación de los datos es grande, y tendencias-parámetro debe ser aumentado si la dirección de la tendencia reciente es apoyada por la causal algunos factores. Pronóstico a Corto Plazo: Observe que cada JavaScript en esta página proporciona un pronóstico de un paso adelante. Obtener un pronóstico de dos pasos adelante. Simplemente agregue el valor pronosticado al final de los datos de la serie temporal y luego haga clic en el mismo botón Calcular. Puede repetir este proceso varias veces para obtener las previsiones a corto plazo necesarias.
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