Calculatrice de moyenne mobile exponentielle Compte tenu d'une liste ordonnée de points de données, vous pouvez construire la moyenne mobile exponentiellement pondérée de tous les points jusqu'au point courant. Dans une moyenne mobile exponentielle (EMA ou EWMA pour abréger), les poids diminuent d'un facteur constant 945 lorsque les termes deviennent plus anciens. Ce type de moyenne mobile cumulée est fréquemment utilisé lors de la cartographie des cours des actions. La formule récursive pour EMA est où x est aujourd'hui le point actuel de prix d'aujourd'hui et 945 est une certaine constante entre 0 et 1. Souvent, 945 est une fonction d'un certain nombre de jours N. La fonction la plus couramment utilisée est 945 2 (N1). Par exemple, l'EMA de 9 jours d'une séquence a 945 0,2, tandis qu'une EMA de 30 jours a 945 231 0,06452. Pour des valeurs de 945 proches de 1, la séquence EMA peut être initialisée à EMA8321 x8321. Cependant, si 945 est très petit, les premiers termes dans la séquence peuvent recevoir un poids excessif avec une telle initialisation. Pour corriger ce problème dans un EMA N jours, le premier terme de la séquence EMA est fixé à la moyenne simple des premiers 8968 (N-1) 28969 termes, ainsi, l'EMA commence à jour numéro 8968 (N-1 ) 28969. Par exemple, dans une moyenne mobile exponentielle de 9 jours, EMA8324 (x8321x8322x8323x8324) 4. Utiliser la moyenne mobile exponentielle Les analystes boursiers se penchent souvent sur la moyenne mobile (EMA) et la SMA (moyenne mobile simple) des cours boursiers pour noter les tendances de la hausse et de la baisse ou des prix, et pour aider Ils prédisent le comportement futur. Comme toutes les moyennes mobiles, les hauts et les bas du graphique EMA seront en retard par rapport aux hauts et les bas des données non filtrées d'origine. Plus la valeur de N est élevée, plus le 945 sera petit et plus le graphique sera lisse. Outre les moyennes mobiles cumulatives exponentiellement pondérées, on peut aussi calculer des moyennes mobiles cumulatives pondérées linéairement, dans lesquelles les poids diminuent linéairement à mesure que les termes vieillissent. Voir l'article et la calculatrice de la moyenne mobile cumulative linéaire, quadratique et cubique. Dans une série temporelle xi, je veux calculer une moyenne mobile pondérée avec une fenêtre de moyenne de N points, où les pondérations favorisent des valeurs plus récentes sur des valeurs plus anciennes. En choisissant les poids, j'utilise le fait familier qu'une série géométrique converge vers 1, c'est-à-dire somme (frac) k, pourvu que plusieurs termes soient pris. Pour obtenir un nombre discret de poids qui somme à l'unité, je prends simplement les N premiers termes de la série géométrique (frac) k, puis la normalisation par leur somme. Lorsque N4, par exemple, cela donne les poids non normalisés qui, après normalisation par leur somme, donnent La moyenne mobile est alors simplement la somme du produit des 4 valeurs les plus récentes par rapport à ces poids normalisés. Cette méthode se généralise de la manière évidente pour déplacer des fenêtres de longueur N, et semble aussi facile à calculer. Y at-il une raison de ne pas utiliser cette méthode simple pour calculer une moyenne mobile pondérée en utilisant des poids exponentiels je demande parce que l'entrée Wikipedia pour EWMA semble plus compliqué. Ce qui me fait me demander si la définition de manuels scolaires de EWMA peut-être certaines propriétés statistiques que la définition ci-dessus simple n'est pas Ou sont-ils en fait équivalent demandé Nov 28 12 at 23:53 Pour commencer, vous êtes en supposant 1) qu'il n'ya pas de valeurs inhabituelles 2) que la moyenne pondérée optimale a des poids qui tombent sur une courbe lisse descriptible par 1 coefficient 3) que la variance d'erreur est constante qu'il n'y a pas de série causale connue Pourquoi tout le hypothèses. Ndash IrishStat Oct 1 14 at 21:18 Ravi: Dans l'exemple donné, la somme des quatre premiers termes est 0.9375 0.06250.1250.250.5. Ainsi, les quatre premiers termes contiennent 93,8 du poids total (6,2 est dans la queue tronquée). Utilisez ceci pour obtenir des pondérations normalisées qui somment à l'unité par redimensionnement (division) par 0,9375. Cela donne 0,06667, 0,1333, 0,2667, 0,5333. Ndash Assad Ebrahim Oct 1 14 at 22:21 Ive a constaté que le calcul exponentiellement pondéré moyennes courantes en utilisant overline leftarrow overline alpha (x - overline), alphalt1 est une simple méthode à une ligne, qui est facilement, si approximativement, interprétables en termes de Un nombre effectif d'échantillons Nalpha (comparer cette forme à la forme pour calculer la moyenne courante), ne nécessite que la donnée courante (et la valeur moyenne actuelle) et est numériquement stable. Techniquement, cette approche incorpore toute l'histoire dans la moyenne. Les deux principaux avantages de l'utilisation de la fenêtre complète (par opposition à la troncée discutée dans la question) sont que dans certains cas, il peut faciliter la caractérisation analytique du filtrage, et il réduit les fluctuations induites si une très grande (ou petite) des données Valeur fait partie de l'ensemble de données. Par exemple, considérons le résultat du filtre si les données sont toutes zéro sauf pour un datum dont la valeur est 106. Réponse Nov 29 12 at 0: 33 Comment calculer Moyennes mobiles pondérées dans Excel en utilisant le lissage exponentiel Analyse de données Excel pour les nuls, 2e édition Le lissage exponentiel Dans Excel calcule la moyenne mobile. Cependant, le lissage exponentiel pondère les valeurs incluses dans les calculs de la moyenne mobile, de sorte que les valeurs plus récentes ont un effet plus important sur le calcul moyen et les anciennes valeurs ont un effet moindre. Cette pondération est réalisée par une constante de lissage. Pour illustrer le fonctionnement de l'outil Lissage exponentiel, supposons que vous réfléchissez de nouveau aux informations moyennes quotidiennes sur la température. Pour calculer les moyennes mobiles pondérées à l'aide du lissage exponentiel, procédez comme suit: Pour calculer une moyenne mobile exponentiellement lissée, cliquez d'abord sur le bouton de commande Analyse de données de l'onglet Données. Lorsque Excel affiche la boîte de dialogue Analyse des données, sélectionnez l'élément Exponential Smoothing dans la liste, puis cliquez sur OK. Excel affiche la boîte de dialogue Exponential Smoothing. Identifier les données. Pour identifier les données pour lesquelles vous souhaitez calculer une moyenne mobile exponentiellement lissée, cliquez dans la zone de texte Plage d'entrée. Ensuite, identifiez la plage d'entrée, en tapant une adresse de plage de feuille de calcul ou en sélectionnant la plage de feuille de calcul. Si votre plage de saisie comprend une étiquette de texte pour identifier ou décrire vos données, cochez la case Etiquettes. Fournir la constante de lissage. Entrez la valeur de la constante de lissage dans la zone de texte Facteur d'amortissement. Le fichier d'aide Excel suggère que vous utilisez une constante de lissage comprise entre 0,2 et 0,3. Cependant, si vous utilisez cet outil, vous avez probablement vos propres idées sur la constante de lissage correcte. (Si vous n'êtes pas clueless au sujet de la constante de lissage, peut-être vous ne devriez pas utiliser cet outil.) Dites à Excel où placer les données de moyenne mobile exponentiellement lissées. Utilisez la zone de texte Plage de sortie pour identifier la plage de feuilles de calcul dans laquelle vous souhaitez placer les données de la moyenne mobile. Dans l'exemple de feuille de calcul, par exemple, vous placez les données de la moyenne mobile dans la plage de feuilles de calcul B2: B10. (Facultatif) Tracez les données exponentiellement lissées. Pour tracer les données exponentiellement lissées, cochez la case Sortie du graphique. (Facultatif) Indiquez que vous souhaitez calculer les informations d'erreur standard. Pour calculer les erreurs standard, cochez la case Standard Errors. Excel place les valeurs d'erreur standard à côté des valeurs de moyenne mobile exponentiellement lissées. Une fois que vous avez terminé de spécifier les informations relatives à la moyenne mobile que vous souhaitez calculer et où vous voulez qu'elles soient placées, cliquez sur OK. Excel calcule l'information sur la moyenne mobile.
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