Monday, November 7, 2016

Promedio Móvil Exponencial Promedio Ponderado


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 tendencia 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 inversores 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 alisamiento donde todavía se pueden ver las oscilaciones de corto período, entonces el promedio móvil exponencial o ponderado es la mejor opción. Promedio móvil ponderado: lo básico Durante años, los técnicos han encontrado dos problemas con el promedio móvil simple. El primer problema radica en el marco temporal del promedio móvil (MA). La mayoría de los analistas técnicos creen que la acción de los precios. El precio de la acción de apertura o cierre, no es suficiente de lo que depender para predecir adecuadamente las señales de compra o venta de la acción de cruce del MA. Para resolver este problema, los analistas asignan ahora más peso a los datos de precios más recientes utilizando el promedio móvil con suavidad exponencial (EMA). Por ejemplo, usando un MA de 10 días, un analista tomaría el precio de cierre del décimo día y multiplicaría este número por 10, el noveno día por nueve, el octavo Día por ocho y así sucesivamente a la primera de la MA. Una vez que se ha determinado el total, el analista dividirá el número por la adición de los multiplicadores. Si agrega los multiplicadores del ejemplo de MA de 10 días, el número es 55. Este indicador se conoce como el promedio móvil ponderado linealmente. (Para la lectura relacionada, echa un vistazo a los promedios móviles simples hacen que las tendencias se destacan.) Muchos técnicos son creyentes firmes en el promedio móvil exponencialmente suavizado (EMA). Este indicador se ha explicado de muchas maneras diferentes que confunde tanto a los estudiantes como a los inversores. Tal vez la mejor explicación viene de John J. Murphys Análisis Técnico de los Mercados Financieros, (publicado por el Instituto de Nueva York de Finanzas, 1999): El exponencialmente suavizado media móvil se ocupa de los dos problemas asociados con el promedio móvil simple. En primer lugar, el promedio suavizado exponencial asigna un mayor peso a los datos más recientes. Por lo tanto, es una media móvil ponderada. Pero si bien asigna menor importancia a los datos de precios pasados, incluye en su cálculo todos los datos en la vida útil del instrumento. Además, el usuario puede ajustar la ponderación para dar mayor o menor peso al precio de los días más recientes, que se agrega a un porcentaje del valor de días anteriores. La suma de ambos valores porcentuales se suma a 100. Por ejemplo, el precio de los últimos días se podría asignar un peso de 10 (.10), que se agrega a los días anteriores peso de 90 (.90). Esto da el último día 10 de la ponderación total. Esto sería el equivalente a un promedio de 20 días, al dar al precio de los últimos días un valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Promedio móvil suavizado exponencial El gráfico anterior muestra el índice Nasdaq Composite desde la primera semana de agosto de 2000 hasta el 1 de junio de 2001. Como puede ver claramente, la EMA, que en este caso está usando los datos de cierre de precios en un De nueve días, tiene señales de venta definitiva el 8 de septiembre (marcado por una flecha negra hacia abajo). Este fue el día en que el índice se rompió por debajo del nivel de los 4.000. La segunda flecha negra muestra otra pierna abajo que los técnicos esperaban. El Nasdaq no pudo generar suficiente volumen e interés de los inversores minoristas para romper la marca de 3.000. Luego se zambulló de nuevo hasta el fondo en 1619.58 el 4 de abril. La tendencia alcista del 12 de abril está marcada por una flecha. Aquí el índice cerró en 1,961.46, y los técnicos comenzaron a ver a los gestores de fondos institucionales comenzando a recoger algunos negocios como Cisco, Microsoft y algunos de los temas relacionados con la energía. Cómo calcular los promedios móviles ponderados en Excel usando el suavizado exponencial Análisis de datos Excel para los maniquíes, 2ª edición La herramienta Exponential Smoothing 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, tal vez 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 la información del promedio móvil.

No comments:

Post a Comment