Evaluaciones De Media Móvil Exponencial

Elegir la mejor línea de tendencia para sus datos Cuando desea agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Graph, puede elegir cualquiera de los seis diferentes tipos de tendencia / regresión. El tipo de datos que tiene determina el tipo de línea de tendencia que debe utilizar. Confiabilidad de línea de tendencia Una línea de tendencia es más confiable cuando su valor R-cuadrado está en o cerca de 1. Cuando se ajusta una línea de tendencia a sus datos, Graph calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Si lo desea, puede mostrar este valor en su gráfico. Una línea de tendencia lineal es una línea recta de mejor ajuste que se utiliza con conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se asemeja a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia lineal muestra claramente que las ventas de refrigeradores han aumentado constantemente durante un período de 13 años. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9036, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva mejor ajustada que es más útil cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y / o positivos. El siguiente ejemplo usa una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento poblacional predicho de animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9407, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se usa cuando los datos fluctúan. Es útil, por ejemplo, para analizar ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinomial de orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. El orden 3 generalmente tiene una o dos colinas o valles. La orden 4 generalmente tiene hasta tres. El siguiente ejemplo muestra una línea de tendencia polinómica de Orden 2 (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad y el consumo de gasolina. Observe que el valor R-cuadrado es 0.9474, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza mejor con conjuntos de datos que comparan las mediciones que aumentan a una velocidad específica, por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de un segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, los datos de aceleración se muestran trazando la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.9923, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que es más útil cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas cada vez más altas. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. En el ejemplo siguiente, se utiliza una línea de tendencia exponencial para ilustrar la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 1, lo que significa que la línea se ajusta perfectamente a los datos. Una línea de tendencia de media móvil suaviza las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una línea de tendencia de media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea de tendencia. Si Period se establece en 2, por ejemplo, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia de media móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como el segundo punto en la línea de tendencia, y así sucesivamente. En el ejemplo siguiente, una línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas durante un período de 26 semanas. Promedio móvil exponencial - EMA Cargando el reproductor. Los EMA de 12 y 26 días son los promedios a corto plazo más populares, y se utilizan para crear indicadores como la divergencia de convergencia de la media móvil (MACD) y el oscilador de precios porcentuales (PPO, por sus siglas en inglés). En general, los EMA de 50 y 200 días se utilizan como señales de tendencias a largo plazo. Los comerciantes que emplean el análisis técnico encuentran que las medias móviles son muy útiles y perspicaces cuando se aplican correctamente, pero crean estragos cuando se usan incorrectamente o se malinterpretan. Todos los promedios móviles utilizados comúnmente en el análisis técnico son, por su propia naturaleza, indicadores rezagados. En consecuencia, las conclusiones derivadas de la aplicación de una media móvil a un gráfico de mercado en particular deben ser para confirmar un movimiento del mercado o para indicar su fortaleza. Muy a menudo, en el momento en que una línea de indicador de media móvil ha hecho un cambio para reflejar un movimiento significativo en el mercado, el punto óptimo de entrada al mercado ya ha pasado. Un EMA sirve para aliviar este dilema en cierta medida. Debido a que el cálculo EMA pone más peso en los datos más recientes, abraza la acción del precio un poco más estricta y por lo tanto reacciona más rápido. Esto es deseable cuando se usa un EMA para derivar una señal de entrada de negociación. Interpretación de la EMA Al igual que todos los indicadores de media móvil, son mucho más adecuados para los mercados de tendencias. Cuando el mercado está en una fuerte y sostenida tendencia alcista. La línea de indicadores EMA también mostrará una tendencia alcista y viceversa para una tendencia descendente. Un comerciante vigilante no sólo prestará atención a la dirección de la línea EMA, sino también la relación de la tasa de cambio de una barra a la siguiente. Por ejemplo, a medida que la acción del precio de una fuerte tendencia alcista comienza a aplastarse y retroceder, la tasa de cambio de una barra a la siguiente empezará a disminuir hasta que la línea del indicador se aplaste y la tasa de cambio sea cero. Debido al efecto de retraso, en este punto, o incluso algunas barras antes, la acción del precio debería ya haber invertido. Por lo tanto, se sigue que la observación de una disminución consistente en la tasa de cambio de la EMA podría utilizarse como un indicador que podría contrarrestar el dilema causado por el efecto retardado de las medias móviles. Usos comunes de la EMA Los EMAs se usan comúnmente junto con otros indicadores para confirmar movimientos significativos del mercado y para calibrar su validez. Para los comerciantes que comercian los mercados intradía y de rápido movimiento, la EMA es más aplicable. Muy a menudo los comerciantes utilizan EMAs para determinar un sesgo de negociación. Por ejemplo, si una EMA en un gráfico diario muestra una fuerte tendencia al alza, una estrategia de comerciantes intradía puede ser el comercio sólo desde el lado largo en un gráfico intradía. Aunque los métodos ad hoc de suavización exponencial (ES) Los desarrollos metodológicos recientes han incorporado estos modelos en un marco de modelo dinámico no lineal moderno. Hyndman, Koehler, et al. (2002, A State Space Framework for Automatic Forecasting Using Exponential Smoothing Methods, International Journal of Forecasting, 18, 439454) describen el marco del ETS (E rror-T rend-Sasonal o E xponen T ial S moothing) Clase de métodos ES y ofrece una base teórica para el análisis de estos modelos utilizando cálculos de verosimilitud basada en el espacio de estado, con apoyo para la selección de modelos y el cálculo de errores estándar previstos. En particular, el marco ETS abarca los modelos estándar ES (por ejemplo, los métodos de Holt y HoltWinters y los métodos multiplicativos), de modo que proporciona una base teórica para lo que anteriormente era una colección de enfoques ad hoc. EViews 8 proporciona el suavizado exponencial de ETS como un procedimiento incorporado. A continuación se muestra un ejemplo de uso de ETS en EViews. Para ilustrar la estimación y la suavización utilizando un modelo de ETS, se pronostican los arranques mensuales de viviendas (HS) para el período 1985m011988m12. Estos datos se proporcionan en el archivo de trabajo hs. wf1. Utilizaremos el modelo de error multiplicativo, tendencia aditiva y modelo multiplicativo estacional (M, A, M) para estimar parámetros utilizando datos de 1959m011984m12 y para suavizar y pronosticar para 1985m11988m12. Primero, cargue el archivo de trabajo, abra la serie HS y seleccione Suavizado Pro / Exponencial / Suavizado Exponencial ETS. Cambie los menús desplegables Especificación del modelo a (M, A, M), establezca el ejemplo de estimación en 1959 1984 o 1959m01 1984m12, establezca el punto final Pronóstico en 1988m04 y deje los valores restantes en sus valores predeterminados. Cuando hace clic en Aceptar. EViews estima el modelo ETS, muestra los resultados y guarda los resultados suavizados en la serie HSSM en el archivo de trabajo. Los resultados se dividen en cuatro partes. La primera parte de la tabla muestra los ajustes empleados en el procedimiento ETS, incluyendo la muestra utilizada para la estimación y el estado de estimación. Aquí vemos que hemos estimado un modelo (M, A, M) utilizando datos de 1959 a 1984, y que el estimador convergió, pero con algunos parámetros a los valores límite. La siguiente sección de la tabla muestra los parámetros de suavizado (,,) y los estados iniciales x 0 (l 0. B 0. S 0. S -1. Obsérvese la presencia de los valores cero de límite para y, que indican que los componentes estacionales y de tendencia no cambian de sus valores iniciales. La parte inferior del resultado de la tabla contiene estadísticas resumidas para el procedimiento de estimación: La mayoría de estas estadísticas se explican por sí mismas. La probabilidad de registro compacta reportada es simplemente el valor de log-verosimilitud ausente de las constantes no esenciales, y se proporciona para facilitar la comparación con los resultados obtenidos de otras fuentes. Para fines de comparación, puede ser útil considerar el modelo ETS obtenido mediante la selección de modelos. Para realizar la selección del modelo, complete el cuadro de diálogo como antes, pero configure cada uno de los menús desplegables Especificación del modelo en Auto. Tenga en cuenta que en la configuración predeterminada, el mejor modelo se seleccionará utilizando el Criterio de información de Akaike. A continuación, haga clic en la ficha Opciones y establezca las opciones de visualización para mostrar el pronóstico y todos los elementos de la descomposición en Múltiples gráficos y para producir gráficos y tablas para las comparaciones de previsión y verosimilitud de todos los modelos considerados por la selección del modelo procedimiento. Haga clic en Aceptar para realizar el suavizado. Dado que EViews producirá varios tipos de salida para el procedimiento, los resultados se mostrarán en un carrete: El panel de salida izquierdo le permite seleccionar la salida que desea mostrar. Simplemente haga clic en la salida que desee visualizar o utilice la barra de desplazamiento en el lado derecho de la ventana para pasar de la salida a la salida. El resultado de la estimación contiene la especificación, el suavizado estimado y los parámetros iniciales, y las estadísticas de resumen. La parte superior de la salida muestra que el modelo ETS de criterio de información de Akaike seleccionado es una especificación (M, N, M), con la estimación del parámetro de suavizado de nivel 0.72 y el parámetro estacional 0 estimado en el límite. Las estadísticas de resumen indican que esta especificación es superior al modelo anterior (M, A, M), sobre la base de los tres criterios de información y el error medio cuadrático medio, aunque la probabilidad es menor y el SSR y el RMSE son ambos Ligeramente superior en el modelo seleccionado. Al hacer clic en el gráfico de comparación AIC en el carrete, vemos los resultados para todos los modelos candidatos: Tenga en cuenta que el modelo seleccionado (M, N, M) y el original (M, A, M) están entre las cinco especificaciones con AIC relativamente bajo valores. El gráfico de comparación de pronósticos muestra las previsiones para los modelos candidatos: El gráfico muestra tanto las últimas observaciones de las previsiones de la muestra como las previsiones fuera de la muestra para cada una de las posibles especificaciones ETS. Además, nuestros ajustes de pantalla ETS elegidos produjeron tanto la tabla de verosimilitud que contiene los valores reales de probabilidad y Akaike para cada especificación, como la tabla de comparación de pronósticos, que presenta un subconjunto de los valores mostrados en el gráfico. Por último, el spool contiene un gráfico múltiple que contiene los valores reales y previstos de HS durante el período de estimación y pronóstico, junto con la descomposición de la serie en el nivel y los componentes estacionales. Para la información de las ventas envíe por correo electrónico por favor saleseviews Para la ayuda técnica por favor email supporteviews Incluya por favor su número de serie con toda la correspondencia del email. Para obtener más información de contacto, consulte nuestra página Acerca de.