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.Forecasting por técnicas de suavizado Este sitio Es una parte de los objetos de aprendizaje de JavaScript E-Labs 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 pronósticos anteriores basados en técnicas de suavizado que utilizan sólo un solo 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. Usted puede repetir este proceso por unas pocas veces con el fin de obtener los pronósticos a corto plazo necesarios. Explicación de los promedios móviles exponenciales Los comerciantes han confiado en las medias móviles para ayudar a identificar puntos de entrada de negociación de alta probabilidad y salidas rentables durante muchos años. Un problema bien conocido con las medias móviles, sin embargo, es el retraso serio que está presente en la mayoría de los tipos de promedios móviles. La media móvil exponencial doble (DEMA) proporciona una solución calculando una metodología de promedio más rápida. Historia de la media móvil exponencial doble En el análisis técnico. El término media móvil se refiere a un promedio del precio de un instrumento comercial en particular durante un período de tiempo especificado. Por ejemplo, una media móvil de 10 días calcula el precio promedio de un instrumento específico durante los últimos 10 diez días, una media móvil de 200 días calcula el precio promedio de los últimos 200 días. Cada día, el período de retroceso avanza a los cálculos de base en el último número X de días. Una media móvil aparece como una línea lisa y curvada que proporciona una representación visual de la tendencia a largo plazo de un instrumento. Los promedios móviles más rápidos, con períodos de retroceso más cortos, son medios de movimiento más lentos más chocantes, con períodos de retroceso más largos, son más suaves. Debido a que una media móvil es un indicador de retroceso, se está quedando atrás. La media móvil exponencial doble (DEMA), mostrada en la Figura 1, fue desarrollada por Patrick Mulloy en un intento por reducir la cantidad de tiempo de retraso encontrado en las medias móviles tradicionales. Se introdujo por primera vez en febrero de 1994, Análisis Técnico de Stocks amp Commodities en la revista Mulloys artículo Suavizar datos con más rápido de los promedios móviles. Figura 1: Este gráfico de un minuto del contrato de futuros de e-mini Russell 2000 muestra dos medias móviles de doble exponencial doble, un período de 55 aparece en azul, Un período de 21 en rosa. Cálculo de un DEMA Como explica Mulloy en su artículo original, el DEMA no es sólo un EMA doble con el doble de tiempo de retraso de un solo EMA, pero es una aplicación compuesta de EMAs simples y dobles que producen otro EMA con menos retraso que cualquiera de los originales dos. En otras palabras, el DEMA no es simplemente dos EMAs combinados, o un promedio móvil de una media móvil, sino que es un cálculo tanto de EMA simple como doble. Casi todas las plataformas de análisis comercial tienen el DEMA incluido como un indicador que se puede agregar a los gráficos. Por lo tanto, los comerciantes pueden utilizar el DEMA sin saber las matemáticas detrás de los cálculos y sin tener que escribir o introducir cualquier código. Comparación del DEMA con los promedios móviles tradicionales Los promedios móviles son uno de los métodos más populares de análisis técnico. Muchos comerciantes los usan para detectar reversiones de tendencias. Especialmente en un crossover de media móvil, donde dos promedios móviles de diferentes longitudes se colocan en un gráfico. Los puntos donde las medias móviles se cruzan pueden significar oportunidades de compra o venta. El DEMA puede ayudar a los comerciantes a detectar reversiones antes porque es más rápido para responder a los cambios en la actividad del mercado. La Figura 2 muestra un ejemplo del contrato de futuros e-mini Russell 2000. Este gráfico de un minuto tiene cuatro medias móviles aplicadas: DEMA de 21 periodos (rosa) DEMA de 55 períodos (azul oscuro) MA de 21 períodos (azul claro) MA de 55 períodos (verde claro) Figura 2: Este gráfico de un minuto de El contrato de futuros de e-mini Russell 2000 ilustra el tiempo de respuesta más rápido del DEMA cuando se usa en un crossover. Observe cómo el crossover de DEMA en ambos casos aparece significativamente antes que los cruces de MA. El primer crossover de DEMA aparece a las 12:29 y el siguiente bar se abre a un precio de 663.20. El crossover de MA, por el contrario, se forma a las 12:34 y el siguiente precio de apertura de las barras es de 660.50. En el siguiente conjunto de crossovers, el crossover de DEMA aparece a 1:33 y la siguiente barra se abre en 658. El MA, por el contrario, se forma a 1:43, con la siguiente barra abierta a 662.90. En cada caso, el crossover de DEMA proporciona una ventaja al entrar en la tendencia antes que el crossover de MA. (Para más información, lea el Tutorial de Promedios Móviles.) Comercio con un DEMA Los ejemplos de crossover del promedio móvil ilustran la efectividad del uso del promedio móvil exponencial doble más rápido. Además de usar el DEMA como un indicador independiente o en una configuración de cruce, el DEMA se puede utilizar en una variedad de indicadores donde la lógica se basa en un promedio móvil. Herramientas de análisis técnico como Bollinger Bands. La convergencia / divergencia media móvil (MACD) y la media móvil exponencial triple (TRIX) se basan en tipos de media móvil y pueden modificarse para incorporar un DEMA en lugar de otros tipos más tradicionales de promedios móviles. La sustitución de la DEMA puede ayudar a los comerciantes a detectar diferentes oportunidades de compra y venta que están por delante de las proporcionadas por las EM o EMA tradicionalmente utilizados en estos indicadores. Por supuesto, entrar en una tendencia más temprano que tarde conduce a mayores beneficios. La Figura 2 ilustra este principio - si fuéramos usar los crossovers como señales de compra y venta. Entraríamos en las operaciones significativamente antes al usar el crossover de DEMA en comparación con el crossover de MA. Los comerciantes y los inversionistas han utilizado por largo tiempo las medias móviles en su análisis de mercado. Los promedios móviles son una herramienta de análisis técnico ampliamente utilizada que proporciona un medio de ver e interpretar rápidamente la tendencia a largo plazo de un determinado instrumento comercial. Dado que los promedios móviles por su propia naturaleza son indicadores rezagados. Es útil ajustar la media móvil para calcular un indicador más rápido y más sensible. La media móvil exponencial doble ofrece a los comerciantes e inversores una visión de la tendencia a largo plazo, con la ventaja añadida de ser una media móvil más rápida con menos tiempo de retraso. (Para la lectura relacionada, eche un vistazo a Moving Average MACD Combo y Simple Vs. Exponential Moving Averages.) Moving Average Forecasting Introducción. Como usted podría adivinar, estamos estudiando algunos de los enfoques más primitivos para la predicción. Pero espero que estas sean al menos una introducción valiosa a algunos de los problemas de computación relacionados con la implementación de pronósticos en hojas de cálculo. En este sentido, continuaremos comenzando desde el principio y comenzando a trabajar con las previsiones de Media móvil. Pronósticos de media móvil. Todo el mundo está familiarizado con los pronósticos de promedio móvil, independientemente de si creen que son. Todos los estudiantes universitarios lo hacen todo el tiempo. Piense en los resultados de su examen en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Supongamos que tienes un 85 en tu primera prueba. ¿Qué predecirías para tu segundo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tu maestro predijo para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus amigos podrían predecir para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus padres podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Todo el blabbing que usted puede hacer a sus amigos y padres, él y su profesor son muy probables esperar que usted consiga algo en el área de los 85 que usted acaba de conseguir. Bueno, ahora vamos a suponer que a pesar de su autopromoción a sus amigos, se sobrevaloran a sí mismos y la figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y por lo que se obtiene un 73. Ahora lo que todos los interesados y despreocupado va a Anticipar que usted conseguirá en su tercer examen Hay dos acercamientos muy probables para que desarrollen una estimación sin importar si lo compartirán con usted. Pueden decir a sí mismos: "Este tipo siempre está soplando el humo de su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratarán de ser más solidarios y decir: "Bueno, hasta ahora has conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figura en obtener sobre un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si usted hizo menos Fiesta y werent meneando la comadreja en todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más estudiando que podría obtener una puntuación más alta. quot Ambos de estos estimados son en realidad las previsiones de promedio móvil. El primero es usar sólo su puntaje más reciente para pronosticar su rendimiento futuro. Esto se denomina pronóstico de media móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico de media móvil, pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a asumir que todas estas personas estallando en su gran mente tienen tipo de molesto y usted decide hacer bien en la tercera prueba por sus propias razones y poner una puntuación más alta en frente de sus quotalliesquot. Usted toma la prueba y su puntuación es en realidad un 89 Todos, incluido usted mismo, está impresionado. Así que ahora tiene la prueba final del semestre que viene y como de costumbre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo youll hacer en la última prueba. Bueno, espero que veas el patrón. Ahora, espero que puedas ver el patrón. ¿Cuál crees que es el silbido más preciso mientras trabajamos? Ahora volvemos a nuestra nueva compañía de limpieza iniciada por su hermana separada llamada Whistle While We Work. Usted tiene algunos datos de ventas anteriores representados en la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un pronóstico de media móvil de tres periodos. La entrada para la celda C6 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo el promedio se mueve sobre los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que realmente no necesitamos hacer las predicciones para los períodos pasados con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido las predicciones anteriores porque las usaremos en la siguiente página web para medir la validez de la predicción. Ahora quiero presentar los resultados análogos para un pronóstico de media móvil de dos periodos. La entrada para la celda C5 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se usan las dos más recientes piezas de datos históricos para cada predicción. Nuevamente he incluido las predicciones anteriores para fines ilustrativos y para uso posterior en la validación de pronósticos. Algunas otras cosas que son importantes de notar. Para una predicción de promedio móvil del período m sólo se usan los m valores de datos más recientes para hacer la predicción. Nada más es necesario. Para una predicción media móvil del período m, al hacer predicciones quotpast, observe que la primera predicción ocurre en el período m 1. Ambas cuestiones serán muy significativas cuando desarrollemos nuestro código. Desarrollo de la función de media móvil. Ahora necesitamos desarrollar el código para el pronóstico del promedio móvil que se puede usar con más flexibilidad. El código sigue. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y la matriz de valores históricos. Puede guardarlo en cualquier libro que desee. Función MovingAverage (Histórica, NumberOfPeriods) Como única Declaración e inicialización de variables Dim Item como variante Dim Contador como Entero Dim Acumulación como único Dim HistoricalSize As Entero Inicialización de variables Counter 1 Acumulación 0 Determinación del tamaño del historial HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulación del número apropiado de los valores observados anteriormente más recientes Acumulación Acumulación Histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulación / NumberOfPeriods El código se explicará en la clase. Usted desea colocar la función en la hoja de cálculo para que el resultado de la computación aparece donde se debe como lo siguiente. Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones de una variable aleatoria periódica. Ejemplos de ello son la demanda mensual de un producto, la matrícula anual de primer año en un departamento de la universidad y los flujos diarios en un río. Las series temporales son importantes para la investigación operativa porque son a menudo los impulsores de los modelos de decisión. Un modelo de inventario requiere estimaciones de las demandas futuras, un modelo de programación y dotación de personal para un departamento universitario requiere estimaciones del flujo futuro de estudiantes y un modelo para proporcionar advertencias a la población en una cuenca requiere estimaciones de flujos fluviales para el futuro inmediato. El análisis de series temporales proporciona herramientas para seleccionar un modelo que describe las series temporales y utilizar el modelo para predecir eventos futuros. Modelar la serie temporal es un problema estadístico porque los datos observados se utilizan en procedimientos computacionales para estimar los coeficientes de un supuesto modelo. Los modelos suponen que las observaciones varían aleatoriamente sobre un valor medio subyacente que es una función del tiempo. En estas páginas, se restringe la atención al uso de datos de series de tiempo históricas para estimar un modelo dependiente del tiempo. Los métodos son apropiados para el pronóstico automático a corto plazo de la información de uso frecuente donde las causas subyacentes de la variación del tiempo no están cambiando marcadamente en el tiempo. En la práctica, los pronósticos derivados de estos métodos son posteriormente modificados por analistas humanos que incorporan información no disponible a partir de los datos históricos. Nuestro objetivo principal en esta sección es presentar las ecuaciones para los cuatro métodos de pronóstico utilizados en el complemento de predicción: promedio móvil, suavizado exponencial, regresión y suavizado exponencial doble. Estos son llamados métodos de suavizado. Los métodos no considerados incluyen la predicción cualitativa, regresión múltiple, y métodos autorregresivos (ARIMA). Los interesados en una cobertura más amplia deben visitar el sitio de principios de pronóstico o leer uno de los varios libros excelentes sobre el tema. Utilizamos el libro Previsión. Por Makridakis, Wheelwright y McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Para utilizar el libro de Ejemplos de Excel, debe tener instalado el complemento de Pronóstico. Elija el comando Relink para establecer los vínculos al complemento. Esta página describe los modelos utilizados para la predicción simple y la notación utilizada para el análisis. Este método de pronóstico más simple es el pronóstico del promedio móvil. El método simplemente promedios de las últimas m observaciones. Es útil para series de tiempo con una media que cambia lentamente. Este método considera todo el pasado en su pronóstico, pero pesa la experiencia reciente más fuertemente que menos reciente. Los cálculos son simples porque sólo la estimación del período anterior y los datos actuales determinan la nueva estimación. El método es útil para series de tiempo con una media que cambia lentamente. El método del promedio móvil no responde bien a una serie cronológica que aumenta o disminuye con el tiempo. Aquí incluimos un término de tendencia lineal en el modelo. El método de regresión se aproxima al modelo construyendo una ecuación lineal que proporciona el ajuste de mínimos cuadrados a las últimas m observaciones.
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