Filtro Geométrico De Media Móvil

Promedio móvil En estadísticas. Un promedio móvil. También llamado promedio móvil. Media móvil Media de rodadura Promedio temporal deslizante. O media corriente. Es un tipo de filtro de respuesta de impulso finito utilizado para analizar un conjunto de puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. Dada una serie de números y un tamaño de subconjunto fijo, el primer elemento de la media móvil se obtiene tomando la media del subconjunto fijo inicial de las series de números. A continuación, el subconjunto se modifica desplazando hacia adelante que es, excluyendo el primer número de la serie e incluyendo el siguiente número que sigue al subconjunto original de la serie. Esto crea un nuevo subconjunto de números, que se promedia. Este proceso se repite en toda la serie de datos. La línea argumental que conecta todos los promedios (fijos) es la media móvil. Un promedio móvil es un conjunto de números, cada uno de los cuales es el promedio del subconjunto correspondiente de un conjunto más grande de puntos de referencia. Un promedio móvil también puede usar pesos desiguales para cada valor de referencia en el subconjunto para enfatizar valores particulares en el subconjunto. Una media móvil se utiliza comúnmente con datos de series de tiempo para suavizar las fluctuaciones a corto plazo y resaltar tendencias o ciclos a largo plazo. El umbral entre corto y largo plazo depende de la aplicación, y los parámetros de la media móvil se establecerán en consecuencia. Por ejemplo, a menudo se utiliza en el análisis técnico de los datos financieros, como los precios de las acciones. Devoluciones o volúmenes de negociación. También se utiliza en economía para examinar el producto interno bruto, el empleo u otras series temporales macroeconómicas. Matemáticamente, un promedio móvil es un tipo de convolución y por lo tanto puede ser visto como un ejemplo de un filtro de paso bajo utilizado en el procesamiento de la señal. Cuando se utiliza con datos que no son de series temporales, una media móvil filtra componentes de frecuencia más alta sin ninguna conexión específica con el tiempo, aunque típicamente algún tipo de ordenamiento está implícito. Visto de forma simplista, puede considerarse como suavizar los datos. Contenido Media móvil simple Editar En aplicaciones financieras, un promedio móvil simple (SMA) es la media no ponderada de los n puntos de referencia anteriores. Sin embargo, en la ciencia y la ingeniería la media se toma normalmente de un número igual de datos a cada lado de un valor central. Esto asegura que las variaciones en la media estén alineadas con las variaciones en los datos en lugar de ser desplazadas en el tiempo. Un ejemplo de una media simple de ponderación igual para una muestra de n días de precio de cierre es la media de los precios de cierre de n días anteriores. Si estos precios son entonces la fórmula es Cuando el cálculo de valores sucesivos, un nuevo valor entra en la suma y un valor antiguo se cae, lo que significa una suma completa cada vez es innecesario para este caso simple, El período seleccionado depende del tipo de movimiento de Interés, como corto, intermedio o largo plazo. En términos financieros, los niveles de media móvil pueden ser interpretados como soporte en un mercado en aumento, o resistencia en un mercado en baja. Si los datos utilizados no están centrados alrededor de la media, una media móvil simple se queda atrás del punto de referencia más reciente por la mitad de la anchura de la muestra. Una SMA también puede ser influenciada de manera desproporcionada por los puntos de referencia antiguos que abandonan o por los nuevos datos. Una característica de la SMA es que si los datos tienen una fluctuación periódica, la aplicación de una SMA de ese período eliminará esa variación Un ciclo completo). Pero rara vez se encuentra un ciclo perfectamente regular. 1 Para una serie de aplicaciones, es ventajoso evitar el desplazamiento inducido usando sólo datos pasados. Por lo tanto, se puede calcular un promedio móvil central, utilizando datos igualmente espaciados a ambos lados del punto de la serie donde se calcula la media. Esto requiere el uso de un número impar de puntos de referencia en la ventana de muestra. Promedio acumulado de media móvil En una media móvil acumulada. Los datos llegan en un flujo de datos ordenado y el estadístico desea obtener el promedio de todos los datos hasta el punto de referencia actual. Por ejemplo, un inversionista puede querer el precio medio de todas las transacciones de acciones para un stock en particular hasta el momento actual. A medida que se produce cada nueva transacción, el precio medio en el momento de la transacción se puede calcular para todas las transacciones hasta ese punto utilizando el promedio acumulativo, típicamente un promedio igualmente ponderado de la secuencia de valores de i x 1. X i hasta la hora actual: El método de fuerza bruta para calcular esto sería almacenar todos los datos y calcular la suma y dividir por el número de puntos de referencia cada vez que llegara un nuevo punto de referencia. Sin embargo, es posible actualizar simplemente el promedio acumulativo cuando un nuevo valor xi 1 se convierte en disponible, usando la fórmula: Por lo tanto, el promedio acumulativo actual para un nuevo punto de referencia es igual al promedio acumulativo anterior más la diferencia entre el último punto de referencia y el Promedio anterior dividido por el número de puntos recibidos hasta ahora. Cuando todos los puntos de referencia llegan (i N), el promedio acumulativo será igual al promedio final. La derivación de la fórmula del promedio acumulativo es sencilla. Usando y de manera similar para i 1. se ve que Resolviendo esta ecuación para CA i 1 resulta en: Media móvil ponderada Edición Un promedio ponderado es cualquier promedio que tiene factores multiplicadores para dar pesos diferentes a los datos en diferentes posiciones en la ventana de muestra. Matemáticamente, la media móvil es la convolución de los puntos de referencia con una función de ponderación fija. Una aplicación está eliminando la pixelización de una imagen gráfica digital. En el análisis técnico de los datos financieros, una media móvil ponderada (WMA) tiene el significado específico de pesos que disminuyen en la progresión aritmética. 2 En una WMA de día-n el último día tiene peso n. El segundo más último n 16087221601, el etc. abajo a uno. Cuando se calcula el WMA a través de valores sucesivos, la diferencia entre los numeradores de WMA M 1 y WMA M es np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Si denotamos la suma p M 160160160160 p M 8722 n 1 por Total M. Entonces El gráfico de la derecha muestra cómo los pesos disminuyen, desde el peso más alto para los puntos de referencia más recientes, hasta cero. Se puede comparar con los pesos de la media móvil exponencial que sigue. Media móvil exponencial Edición Una media móvil exponencial (EMA), también conocida como media móvil ponderada exponencialmente (EWMA), 3 es un tipo de filtro de respuesta de impulso infinito que aplica factores de ponderación que disminuyen exponencialmente. La ponderación para cada punto de referencia anterior disminuye exponencialmente, nunca alcanzando cero. El gráfico de la derecha muestra un ejemplo de la disminución de peso. El EMA para una serie Y se puede calcular recursivamente: El coeficiente representa el grado de disminución de ponderación, un factor de suavizado constante entre 0 y 1. Un mayor descuentos mayores observaciones más rápido. Alternativamente, se puede expresar en términos de N periodos de tiempo, donde 1601602 / (N1) Error de secuencia de comandos Error de secuencia de comandos 91 necesario 93. Por ejemplo, si N 16016019 es equivalente a 1601600.1, la semivida de los pesos Que los pesos disminuyen por un factor de dos) es aproximadamente N / 2,8854 (dentro de 1 si N 160gt1605). Y t es el valor en un período de tiempo t. S t es el valor de la EMA en cualquier período de tiempo t. S 1 no está definido. S1 se puede inicializar de varias maneras diferentes, más comúnmente ajustando S $ ₁ $ a Y $ ¹ $. Aunque existen otras técnicas, tales como fijar S 1 a un promedio de las primeras 4 o 5 observaciones. La prominencia del efecto de las inicializaciones S 1 sobre la media móvil resultante depende de valores más pequeños que hacen que la elección de S 1 sea relativamente más importante que los valores mayores, ya que un mayor descuenta las observaciones más antiguas. Esta formulación es de acuerdo con Hunter (1986). 4 Mediante la aplicación repetida de esta fórmula para diferentes tiempos, podemos eventualmente escribir S t como una suma ponderada de los puntos de referencia Y t. Como: Un enfoque alternativo por Roberts (1959) utiliza Y t en lugar de Y t 87221. 5 Esta fórmula también puede expresarse en términos de análisis técnico de la siguiente manera, mostrando cómo la EMA avanza hacia el punto de referencia más reciente, pero sólo por una proporción de la diferencia (cada vez): Esta es una suma infinita con términos decrecientes. Los N períodos en una EMA de N-día sólo especifican el factor. N no es un punto de parada para el cálculo en la forma en que está en un SMA o WMA. Para N. Los primeros N puntos de referencia en un EMA representan aproximadamente 86 del peso total en el cálculo: 6 La fórmula de potencia anterior da un valor inicial para un día particular, después de lo cual puede aplicarse la fórmula de los días sucesivos mostrada en primer lugar. La cuestión de cuánto atrás volver a ir para un valor inicial depende, en el peor de los casos, de los datos. Los valores de precios grandes en los datos antiguos afectarán en el total, incluso si su ponderación es muy pequeña. Si los precios tienen pequeñas variaciones sólo se puede considerar la ponderación. El peso omitido al detenerse después de k términos está fuera del peso total. Por ejemplo, para tener 99,9 del peso, ajuste por encima de la relación igual a 0,1 y resuelva para k. Para este ejemplo (99,9 peso). Media móvil modificada Editar Una media móvil modificada (MMA), media móvil en ejecución (RMA) o media móvil suavizada se define como: Aplicación a la medición del rendimiento de la computadora Editar Algunas métricas de rendimiento de la computadora, p. La longitud media de la cola de proceso, o la utilización media de la CPU, utilizan una forma de promedio móvil exponencial. Aquí se define como una función del tiempo entre dos lecturas. Un ejemplo de un coeficiente que da mayor peso a la lectura actual y menor peso a las lecturas más antiguas es Por ejemplo, un promedio de 15 minutos L de una longitud de cola de proceso Q. Se mide cada 5 segundos (la diferencia de tiempo es de 5 segundos), se calcula como Otras ponderaciones Editar Otros sistemas de ponderación se utilizan ocasionalmente 8211 por ejemplo, en el comercio de acciones una ponderación de volumen pesará cada período de tiempo en proporción a su volumen de negociación. Otro factor de ponderación, utilizado por los actuarios, es el Spencers 15-Point Moving Average 11 (media móvil central). Los coeficientes de peso simétricos son -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Fuera del mundo de las finanzas, los medios de ejecución ponderados tienen muchas formas y aplicaciones. Cada función de ponderación o núcleo tiene sus propias características. En ingeniería y ciencia la frecuencia y la respuesta de fase del filtro es a menudo de importancia primordial para entender las distorsiones deseadas e indeseadas que un filtro particular aplicará a los datos. Una media no sólo suavizar los datos. Una media es una forma de filtro de paso bajo. Los efectos del filtro particular usado deben ser entendidos para hacer una elección apropiada. En este punto, la versión francesa de este artículo discute los efectos espectrales de 3 tipos de medios (acumulativo, exponencial, gaussiano). Desde un punto de vista estadístico, el promedio móvil, cuando se usa para estimar la tendencia subyacente en una serie temporal, es susceptible a eventos raros como choques rápidos u otras anomalías. Una estimación más robusta de la tendencia es la mediana móvil simple sobre n puntos de tiempo: donde la mediana se encuentra, por ejemplo, clasificando los valores dentro de los corchetes y encontrando el valor en el medio. Para valores mayores de n. La mediana se puede calcular eficientemente mediante la actualización de un skiplist indexable. 12 Estadísticamente, el promedio móvil es óptimo para recuperar la tendencia subyacente de las series temporales cuando las fluctuaciones sobre la tendencia se distribuyen normalmente. Sin embargo, la distribución normal no sitúa la probabilidad alta en desviaciones muy grandes de la tendencia que explica por qué tales desviaciones tendrán un efecto desproporcionadamente grande en la estimación de la tendencia. Se puede demostrar que si se supone que las fluctuaciones son Laplace distribuidas. Entonces la mediana móvil es estadísticamente óptima. 13 Para una varianza dada, la distribución de Laplace coloca una mayor probabilidad en eventos raros que la normal, lo que explica por qué la mediana móvil tolera mejor los choques que la media móvil. Cuando la media simple de movimiento es central, el suavizado es idéntico al filtro mediano que tiene aplicaciones en, por ejemplo, procesamiento de señales de imagen. Véase también Editar Este artículo incluye una lista de referencias. Pero sus fuentes siguen siendo poco claras porque no tienen suficientes citas en línea. Por favor ayude a mejorar este artículo introduciendo citas más precisas. 32 (Febrero 2010) Promedio móvil exponencial Se recomiendan las medias móviles exponenciales como el tipo de media móvil más fiable. Proporcionan un elemento de ponderación, con cada día anterior dado progresivamente menos ponderación. El suavizado exponencial evita el problema encontrado con las medias móviles simples. Donde el promedio tiene una tendencia a marcar dos veces: una vez al comienzo del período de media móvil y otra vez en la dirección opuesta, al final del período. La pendiente media móvil exponencial también es más fácil de determinar: la pendiente está siempre hacia abajo cuando el precio cierra por debajo de la media móvil y siempre arriba cuando el precio está por encima. Para calcular un promedio móvil exponencial (EMA): Tome el precio de hoy multiplicado por un EMA. Añádelo a los ayeres EMA multiplicado por (1 - EMA). Si recalculamos la tabla anterior vemos que el promedio móvil exponencial presenta una tendencia mucho más suave: EMA es la ponderación asociada al valor de los días actuales: 50 se utilizaría para un promedio móvil exponencial de 3 días 10 se utiliza para un período de 19 días La media móvil exponencial y 1 se utiliza para una media móvil exponencial de 199 días. Para convertir un período de tiempo seleccionado en EMA, utilice esta fórmula: EMA 2 / (n 1) donde n es el número de días Ejemplo: El EMA durante 5 días es 2 / (5 días 1) 33.3 Incredible Charts realiza este cálculo automáticamente cuando Seleccione un período de tiempo EMA. Perfeccione su oportunidad de mercado Aprenda a manejar su riesgo de mercado. Media geométrica Cuál es la media geométrica? La media geométrica es el promedio de un conjunto de productos, cuyo cálculo se utiliza comúnmente para determinar los resultados de desempeño de una inversión o portafolio. Se define técnicamente como el n-ésimo producto raíz de n números. La media geométrica debe utilizarse cuando se trabaja con porcentajes, que se derivan de valores, mientras que la media aritmética estándar trabaja con los valores mismos. VIDEO Carga del reproductor. RAZONAMIENTO MÉTODO GEOMÉTRICO El principal beneficio del uso de la media geométrica es que las cantidades reales invertidas no necesitan ser conocidas, el cálculo se centra totalmente en las propias cifras de retorno y presenta una comparación de manzanas a manzanas al examinar dos opciones de inversión durante más de Un período de tiempo. Media geométrica Si usted tiene 10.000 y recibe un pago de 10 intereses en ese 10.000 cada año durante 25 años, la cantidad de interés es de 1.000 cada año durante 25 años, o 25.000. Sin embargo, esto no tiene en cuenta el interés. Es decir, el cálculo supone que sólo se pagan intereses sobre los 10.000 originales, no los 1.000 añadidos a ella cada año. Si el inversionista recibe intereses sobre el interés, se le llama interés compuesto, que se calcula usando la media geométrica. El uso de la media geométrica permite a los analistas calcular el rendimiento de una inversión que se paga intereses de interés. Esta es una de las razones por las que los gerentes de cartera aconsejan a los clientes reinvertir dividendos y ganancias. La media geométrica también se utiliza para fórmulas de flujo de efectivo de valor presente y futuro. El retorno geométrico medio se utiliza específicamente para las inversiones que ofrecen un rendimiento de capitalización. Volviendo al ejemplo anterior, en lugar de sólo hacer 25.000 en una inversión de interés simple, el inversor hace 108.347,06 en una inversión de interés compuesto. El interés o retorno simple se representa por la media aritmética, mientras que el interés compuesto o el retorno se representa por la media geométrica. Cálculo de la media geométrica Para calcular el interés compuesto usando la media geométrica, el inversor debe calcular primero el interés en el primer año, que es 10.000 multiplicado por 10 o 1.000. En el segundo año, el nuevo monto principal es de 11.000, y 10 de 11.000 son 1.100. El nuevo monto principal es ahora de 11.000 más 1.100, o 12.100. En el tercer año, el nuevo monto principal es 12.100, y 10 de 12.100 es 1.210. Al final de los 25 años, el 10.000 se convierte en 108.347,06, que es 98,347.05 más que la inversión original. El atajo es multiplicar el principal actual por uno más la tasa de interés, y luego elevar el factor al número de años compuestos. El cálculo es 10.000 (10.1) 25 108.347.06.Esto es un artículo de negociación o un componente que se creó utilizando QuantShare por uno de nuestros miembros. Este artículo puede ser descargado y utilizado por QuantShare Trading Software. Los artículos comerciales son de diferentes tipos. Hay descargadores de datos, indicadores de comercio, sistemas de trading, listas de vigilancia, compuestos / índices. Puede utilizar este artículo y cientos de otros de forma gratuita mediante la descarga de QuantShare. Principales razones por las que debe utilizar QuantShare: Trabaja con los mercados de Estados Unidos e internacionales (stock, forex, opciones, futuros, ETF.) Le ofrece las herramientas que le ayudarán a convertirse en un comerciante rentable le permite implementar cualquier idea comercial intercambiar artículos e ideas con Otros usuarios de QuantShare Nuestro equipo de soporte es muy sensible y responderá a cualquiera de sus preguntas Vamos a implementar las características que usted sugiere Muy bajo precio y mucho más características que la mayoría de otros software comercial El promedio móvil geométrico calcula la media geométrica de las barras N anteriores De una serie temporal o de un indicador de negociación. La media móvil simple utiliza la media aritmética, lo que significa que se calcula sumando el valor de la serie temporal de las N barras previas y luego dividiendo el resultado con el período de retroceso. La media geométrica, por otra parte, se calcula multiplicando la serie temporal N valores anteriores (se usa multiplicación en lugar de la adición) y luego se toma la N-ésima raíz producto del último resultado. La media geométrica y, por lo tanto, la media móvil geométrica se utilizan cuando se trabaja con retornos y porcentajes. La principal ventaja de utilizar la media geométrica al trabajar con retornos es que nos permitirá comparar diferentes inversiones y estrategias de retorno sin conocer la cantidad inicial invertida. Esta es la forma de aplicar el promedio móvil geométrico al retorno de una barra del precio de cierre de una acción o de una garantía: una GMaverage (perf (close, 1), 20, 1) La función automáticamente se divide por 100 y agrega uno a cada uno Antes de realizar el cálculo. El valor devuelto se expresa en porcentaje. El primer argumento de función permite introducir una serie temporal o una serie de retornos que se desea utilizar para calcular la media geométrica. El segundo argumento le permite introducir el período de retroceso o el número de barras pasadas para usar. El tercer argumento se utiliza para filtrar las devoluciones de la serie temporal. Esto significa que el cálculo de la media geométrica se realiza únicamente en barras donde el valor del filtro es TRUE (valor mayor que cero). El indicador anterior calcula la media móvil geométrica del retorno de una barra de un precio de acción en las barras donde el perf (cierre, cierre, 1) 1) devuelve un valor no NaN (Not a number). Debe iniciar sesión primero Únete ahora y obtén acceso instantáneo de forma gratuita al software comercial, al servidor de Compartir y al sitio web de Red social. Análisis Técnico Análisis Fundamental Al azar Blog Publicaciones Número de comentarios Haz click para agregar una valoración Promedio Haga clic para puntuar este ítem Número de veces en que este objeto fue descargado Número de rates con las que recibió el objeto recibido Informar de un objeto si no puede funcionar por ejemplo o si Contiene errores Haga clic para reportar este objeto Los instrumentos financieros de negociación, incluyendo el cambio de divisas en margen, conlleva un alto nivel de riesgo y no es adecuado para todos los inversores. El alto grado de apalancamiento puede trabajar en su contra, así como para usted. Antes de decidir invertir en instrumentos financieros o divisas, debe considerar cuidadosamente sus objetivos de inversión, nivel de experiencia y apetito por el riesgo. Existe la posibilidad de que usted podría sostener una pérdida de parte o la totalidad de su inversión inicial y por lo tanto no debe invertir dinero que no puede permitirse perder. Usted debe ser consciente de todos los riesgos asociados con el comercio y buscar el asesoramiento de un asesor financiero independiente si tiene alguna duda. Promedios de movimiento - Simple y exponencial Promedios móviles - Simple y exponencial Introducción Los promedios móviles suavizar los datos de precios para formar una tendencia siguiente indicador . No predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección actual con un retraso. Los promedios móviles se retrasan porque se basan en precios pasados. A pesar de este retraso, las medias móviles ayudan a suavizar la acción de los precios y filtran el ruido. También forman los bloques de construcción de muchos otros indicadores técnicos y superposiciones, como Bollinger Bands. MACD y el oscilador de McClellan. Los dos tipos más populares de promedios móviles son el promedio móvil simple (SMA) y el promedio móvil exponencial (EMA). Estos promedios móviles pueden usarse para identificar la dirección de la tendencia o definir niveles potenciales de soporte y resistencia. Aquí hay un gráfico con un SMA y un EMA en él: Cálculo del promedio móvil simple Un promedio móvil simple se forma computando el precio medio de un título sobre un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en los precios de cierre. Una media móvil simple de 5 días es la suma de cinco días de los precios de cierre dividida por cinco. Como su nombre lo indica, un promedio móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se eliminan a medida que vienen disponibles nuevos datos. Esto hace que el promedio se mueva a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un promedio móvil de 5 días que evoluciona en tres días. El primer día de la media móvil simplemente cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil desciende el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa cayendo el primer punto de datos (12) y añadiendo el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente de 11 a 17 en un total de siete días. Observe que la media móvil también sube de 13 a 15 durante un período de cálculo de tres días. También observe que cada valor promedio móvil es justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el primer día es igual a 13 y el último precio es 15. Los precios de los cuatro días anteriores fueron más bajos y esto hace que el promedio móvil se retrasa. Cálculo del promedio móvil exponencial Los promedios móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. La ponderación aplicada al precio más reciente depende del número de periodos de la media móvil. Hay tres pasos para calcular una media móvil exponencial. En primer lugar, calcular el promedio móvil simple. Un promedio móvil exponencial (EMA) tiene que comenzar en alguna parte así que una media móvil simple se utiliza como EMA anterior del período anterior en el primer cálculo. Segundo, calcule el multiplicador de ponderación. En tercer lugar, calcular la media móvil exponencial. La siguiente fórmula es para un EMA de 10 días. Una media móvil exponencial de 10 períodos aplica una ponderación de 18.18 al precio más reciente. Un EMA de 10 periodos también puede ser llamado un EMA 18.18. Una EMA de 20 periodos aplica una ponderación de 9.52 al precio más reciente (2 / (201) .0952). Observe que la ponderación para el período de tiempo más corto es más que la ponderación para el período de tiempo más largo. De hecho, la ponderación disminuye a la mitad cada vez que el período de media móvil se duplica. Si desea un porcentaje específico para un EMA, puede usar esta fórmula para convertirlo en períodos de tiempo y luego ingresar ese valor como el parámetro EMA039s: A continuación se muestra un ejemplo de hoja de cálculo de una media móvil simple de 10 días y un valor de 10- Promedio móvil exponencial para Intel. Los promedios móviles simples son directos y requieren poca explicación. El promedio de 10 días se mueve simplemente mientras que nuevos precios están disponibles y los viejos precios caen apagado. El promedio móvil exponencial comienza con el valor de la media móvil simple (22,22) en el primer cálculo. Después del primer cálculo, la fórmula normal se hace cargo. Debido a que un EMA comienza con un promedio móvil simple, su verdadero valor no se realizará hasta 20 o más períodos más tarde. En otras palabras, el valor de la hoja de cálculo Excel puede diferir del valor del gráfico debido al corto período de revisión. Esta hoja de cálculo sólo se remonta a 30 períodos, lo que significa que el efecto de la media móvil simple ha tenido 20 períodos para disipar. StockCharts se remonta al menos 250 períodos (por lo general mucho más) para sus cálculos de modo que los efectos de la media móvil simple en el primer cálculo se han disipado completamente. El factor de Lag Cuanto más largo es el promedio móvil, más el retraso. Una media móvil exponencial de 10 días abrazará los precios de cerca y se convertirá poco después de que los precios giren. Los promedios móviles cortos son como los veleros, ágiles y rápidos de cambiar. Por el contrario, una media móvil de 100 días contiene muchos datos pasados ​​que lo ralentizan. Los promedios móviles más largos son como los petroleros oceánicos - letárgicos y lentos para cambiar. Se necesita un movimiento de precios más grande y más largo para una media móvil de 100 días para cambiar el rumbo. La tabla de arriba muestra el SampP 500 ETF con una EMA de 10 días siguiendo de cerca los precios y una molienda SMA de 100 días más alta. Incluso con la disminución de enero-febrero, la SMA de 100 días mantuvo el curso y no rechazó. La SMA de 50 días se sitúa entre los promedios móviles de 10 y 100 días cuando se trata del factor de retraso. Simples versus promedios móviles exponenciales Aunque hay claras diferencias entre promedios móviles simples y promedios móviles exponenciales, uno no es necesariamente mejor que el otro. Los promedios móviles exponenciales tienen menos retraso y, por lo tanto, son más sensibles a los precios recientes y las recientes variaciones de precios. Los promedios móviles exponenciales se convertirán antes de promedios móviles simples. Los promedios móviles simples, por otro lado, representan un verdadero promedio de precios para todo el período de tiempo. Como tales, los promedios móviles simples pueden ser más adecuados para identificar niveles de soporte o resistencia. La preferencia media móvil depende de los objetivos, el estilo analítico y el horizonte temporal. Los cartistas deben experimentar con ambos tipos de promedios móviles, así como diferentes plazos para encontrar el mejor ajuste. La siguiente tabla muestra IBM con la SMA de 50 días en rojo y la EMA de 50 días en verde. Ambos culminaron a finales de enero, pero la disminución en la EMA fue más nítida que la disminución de la SMA. La EMA apareció a mediados de febrero, pero la SMA continuó baja hasta finales de marzo. Tenga en cuenta que la SMA apareció más de un mes después de la EMA. Longitudes y plazos La longitud del promedio móvil depende de los objetivos analíticos. Promedios cortos móviles (5-20 períodos) son los más adecuados para las tendencias a corto plazo y el comercio. Los cartistas interesados ​​en las tendencias a mediano plazo optarían por promedios móviles más largos que podrían extenderse entre 20 y 60 períodos. Los inversores a largo plazo preferirán las medias móviles con 100 o más períodos. Algunas longitudes móviles son más populares que otras. El promedio móvil de 200 días es quizás el más popular. Debido a su longitud, esto es claramente una media móvil a largo plazo. A continuación, el promedio móvil de 50 días es muy popular para la tendencia a mediano plazo. Muchos cartistas utilizan los promedios móviles de 50 días y 200 días juntos. A corto plazo, una media móvil de 10 días fue muy popular en el pasado porque era fácil de calcular. Uno simplemente agregó los números y movió el punto decimal. Identificación de tendencias Las mismas señales pueden generarse utilizando promedios móviles simples o exponenciales. Como se mencionó anteriormente, la preferencia depende de cada individuo. Estos ejemplos a continuación utilizarán promedios móviles simples y exponenciales. El término media móvil se aplica tanto a promedios móviles simples como exponenciales. La dirección de la media móvil transmite información importante sobre los precios. Una media móvil en ascenso muestra que los precios están aumentando. Una media móvil decreciente indica que los precios, en promedio, están cayendo. El aumento de la media móvil a largo plazo refleja una tendencia alcista a largo plazo. Una caída del promedio móvil a largo plazo refleja una tendencia a la baja a largo plazo. El gráfico anterior muestra 3M (MMM) con una media móvil exponencial de 150 días. Este ejemplo muestra cuán bien funcionan las medias móviles cuando la tendencia es fuerte. La EMA de 150 días rechazó en noviembre de 2007 y otra vez en enero de 2008. Observe que tomó una declinación 15 para invertir la dirección de esta media móvil. Estos indicadores rezagados identifican reversiones de tendencias a medida que ocurren (en el mejor de los casos) o después de que ocurren (en el peor). MMM continuó más bajo en marzo de 2009 y luego subió 40-50. Observe que la EMA de 150 días no apareció hasta después de este aumento. Una vez que lo hizo, sin embargo, MMM continuó más alto en los próximos 12 meses. Los promedios móviles trabajan brillantemente en fuertes tendencias. Crossovers dobles Dos medias móviles se pueden usar juntas para generar señales de cruce. En Análisis Técnico de los Mercados Financieros. John Murphy llama a esto el método de crossover doble. Los crossovers dobles implican una media móvil relativamente corta y una media móvil relativamente larga. Como con todas las medias móviles, la longitud general de la media móvil define el marco de tiempo para el sistema. Un sistema que utilice un EMA de 5 días y un EMA de 35 días se consideraría a corto plazo. Un sistema que utilizara un SMA de 50 días y un SMA de 200 días se consideraría a medio plazo, tal vez incluso a largo plazo. Un cruce alcista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza por encima del promedio móvil más largo. Esto también se conoce como una cruz de oro. Un crossover bajista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza debajo de la media móvil más larga. Esto se conoce como una cruz muerta. Los cruces de media móvil producen señales relativamente tardías. Después de todo, el sistema emplea dos indicadores retardados. Cuanto más largo sea el promedio móvil, mayor será el desfase en las señales. Estas señales funcionan muy bien cuando una buena tendencia se apodera. Sin embargo, un sistema de crossover de media móvil producirá muchos whipsaws en ausencia de una tendencia fuerte. También hay un método triple crossover que implica tres promedios móviles. De nuevo, se genera una señal cuando la media móvil más corta cruza las dos medias móviles más largas. Un simple sistema de crossover triple puede implicar promedios móviles de 5 días, 10 días y 20 días. La tabla anterior muestra Home Depot (HD) con una EMA de 10 días (línea punteada verde) y EMA de 50 días (línea roja). La línea negra es el cierre diario. El uso de un crossover promedio móvil habría dado lugar a tres whipsaws antes de coger un buen comercio. La EMA de 10 días se rompió por debajo de la EMA de 50 días a finales de octubre (1), pero esto no duró mucho ya que los 10 días retrocedieron a mediados de noviembre (2). Esta cruz duró más tiempo, pero el siguiente cruce bajista en enero (3) ocurrió cerca de finales de noviembre los niveles de precios, dando lugar a otro whipsaw. Esta cruz bajista no duró mucho ya que la EMA de 10 días retrocedió por encima de los 50 días unos días después (4). Después de tres malas señales, la cuarta señal prefiguró un movimiento fuerte mientras que la acción avanzó sobre 20. Hay dos takeaways aquí. Primero, los crossovers son propensos al whipsaw. Se puede aplicar un filtro de precio o tiempo para ayudar a prevenir las sierras. Los operadores pueden requerir que el crossover dure 3 días antes de actuar o requiera que la EMA de 10 días se mueva por encima / por debajo del EMA de 50 días por una cierta cantidad antes de actuar. En segundo lugar, MACD se puede utilizar para identificar y cuantificar estos crossovers. MACD (10, 50, 1) mostrará una línea que representa la diferencia entre las dos medias móviles exponenciales. MACD se vuelve positivo durante una cruz de oro y negativo durante una cruz muerta. El oscilador de precio porcentual (PPO) se puede utilizar de la misma manera para mostrar diferencias porcentuales. Tenga en cuenta que MACD y el PPO se basan en promedios móviles exponenciales y no coincidirá con los promedios móviles simples. Este gráfico muestra Oracle (ORCL) con EMA de 50 días, EMA de 200 días y MACD (50.200,1). Hubo cuatro crossovers de media móvil durante un período de 2 1/2 años. Los tres primeros resultaron en whipsaws o malos oficios. Una tendencia sostenida comenzó con el cuarto crossover como ORCL avanzó a mediados de los 20s. Una vez más, los crossovers medios móviles funcionan muy bien cuando la tendencia es fuerte, pero producen pérdidas en ausencia de una tendencia. Crossovers de precios Los promedios móviles también pueden usarse para generar señales con crossovers de precios simples. Una señal alcista se genera cuando los precios se mueven por encima de la media móvil. Se genera una señal bajista cuando los precios se mueven por debajo de la media móvil. Los crossovers de precios se pueden combinar para comerciar dentro de la tendencia más grande. La media móvil más larga establece el tono para la tendencia más grande y la media móvil más corta se utiliza para generar las señales. Uno buscaría cruces de precios alcistas sólo cuando los precios ya están por encima de la media móvil más larga. Esto estaría negociando en armonía con la tendencia más grande. Por ejemplo, si el precio está por encima de la media móvil de 200 días, los cartistas sólo se centrarán en las señales cuando el precio se mueve por encima de la media móvil de 50 días. Obviamente, un movimiento por debajo de la media móvil de 50 días sería precedente de tal señal, pero tales cruces bajistas serían ignorados porque la tendencia más grande ha subido. Una cruz bajista simplemente sugeriría un retroceso dentro de una mayor tendencia alcista. Un retroceso por encima de la media móvil de 50 días señalaría una subida de los precios y la continuación de la mayor tendencia alcista. El siguiente gráfico muestra Emerson Electric (EMR) con la EMA de 50 días y EMA de 200 días. La acción se movió por encima y se mantuvo por encima de la media móvil de 200 días en agosto. Hubo bajadas por debajo de los 50 días EMA a principios de noviembre y de nuevo a principios de febrero. Los precios se movieron rápidamente por encima de la EMA de 50 días para proporcionar señales alcistas (flechas verdes) en armonía con la mayor tendencia alcista. MACD (1,50,1) se muestra en la ventana del indicador para confirmar los cruces de precios por encima o por debajo de la EMA de 50 días. El EMA de 1 día es igual al precio de cierre. El MACD (1,50,1) es positivo cuando el cierre está por encima del EMA de 50 días y negativo cuando el cierre está por debajo del EMA de 50 días. Soporte y Resistencia Los promedios móviles también pueden actuar como soporte en una tendencia alcista y resistencia en una tendencia bajista. Una tendencia alcista a corto plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 20 días, que también se utiliza en bandas de Bollinger. Una tendencia alcista a largo plazo podría encontrar apoyo cerca del promedio móvil de 200 días, que es el promedio móvil más popular a largo plazo. De hecho, el promedio móvil de 200 días puede ofrecer soporte o resistencia simplemente porque es tan ampliamente utilizado. Es casi como una profecía autocumplida. El gráfico de arriba muestra el NY Composite con el promedio móvil simple de 200 días desde mediados de 2004 hasta finales de 2008. Los 200 días de apoyo brindado numerosas veces durante el avance. Una vez que la tendencia se invirtió con una ruptura de apoyo superior doble, el promedio móvil de 200 días actuó como resistencia alrededor de 9500. No espere soporte exacto y niveles de resistencia de promedios móviles, especialmente medias móviles más largas. Los mercados son impulsados ​​por la emoción, lo que los hace propensos a los rebasamientos. En lugar de los niveles exactos, las medias móviles se pueden utilizar para identificar las zonas de apoyo o resistencia. Conclusiones Las ventajas de utilizar promedios móviles deben sopesarse contra las desventajas. Los promedios móviles son tendencia que sigue, o rezagada, los indicadores que serán siempre un paso detrás. Esto no es necesariamente una cosa mala. Después de todo, la tendencia es su amigo y es mejor el comercio en la dirección de la tendencia. Medias móviles aseguran que un comerciante está en línea con la tendencia actual. A pesar de que la tendencia es su amigo, los valores pasan una gran cantidad de tiempo en rangos comerciales, lo que hace que los promedios móviles sean ineficaces. Una vez en una tendencia, los promedios móviles le mantendrá en, pero también dar señales tardías. Don039t esperan vender en la parte superior y comprar en la parte inferior utilizando promedios móviles. Al igual que con la mayoría de las herramientas de análisis técnico, las medias móviles no deben usarse por sí solas, sino en conjunto con otras herramientas complementarias. Los cartistas pueden usar promedios móviles para definir la tendencia general y luego usar RSI para definir los niveles de sobrecompra o sobreventa. Adición de promedios móviles a los gráficos de StockCharts Los promedios móviles están disponibles como una función de superposición de precios en el workbench de SharpCharts. Utilizando el menú desplegable Superposiciones, los usuarios pueden elegir un promedio móvil simple o un promedio móvil exponencial. El primer parámetro se utiliza para establecer el número de períodos de tiempo. Se puede agregar un parámetro opcional para especificar el campo de precio que se debe utilizar en los cálculos: O para el Abierto, H para el Alto, L para el Bajo y C para el Cierre. Una coma se utiliza para separar los parámetros. Se puede agregar otro parámetro opcional para cambiar las medias móviles a la izquierda (pasado) oa la derecha (futuro). Un número negativo (-10) cambiaría la media móvil a la izquierda 10 períodos. Un número positivo (10) cambiaría la media móvil a los 10 periodos correctos. Múltiples promedios móviles pueden superponerse a la gráfica de precios simplemente agregando otra línea de superposición al workbench. Los miembros de StockCharts pueden cambiar los colores y el estilo para diferenciar entre varios promedios móviles. Después de seleccionar un indicador, abra Opciones avanzadas haciendo clic en el pequeño triángulo verde. Las Opciones avanzadas también se pueden usar para agregar una superposición de promedio móvil a otros indicadores técnicos como RSI, CCI y Volumen. Haga clic aquí para un gráfico en vivo con varios promedios móviles diferentes. Usando los promedios móviles con las exploraciones de StockCharts Aquí hay algunas exploraciones de la muestra que los miembros de StockCharts pueden utilizar para explorar diversas situaciones del promedio móvil: Movimiento alcista de la media cruzada: Esta exploraciones busca las poblaciones con una media móvil simple de 150 días y una cruz alcista de los 5 EMA y EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está subiendo, siempre y cuando se está negociando por encima de su nivel hace cinco días. Una cruz alcista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por encima de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Media bajista media móvil: Esta escanea busca acciones con una media móvil simple descendente de 150 días y una cruz bajista de la EMA de 5 días y de la EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está cayendo, siempre y cuando se esté negociando por debajo de su nivel hace cinco días. Una cruz bajista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por debajo de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Estudio adicional El libro de John Murphy tiene un capítulo dedicado a los promedios móviles ya sus diversos usos. Murphy cubre los pros y los contras de los promedios móviles. Además, Murphy muestra cómo los promedios móviles trabajan con Bollinger Bands y los sistemas comerciales basados ​​en canales. Análisis Técnico de los Mercados Financieros John Murphy