Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos três primeiros períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio da Intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpar, mas não é tão bom para mesmo períodos de tempo. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar esse problema, suavizamos as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados Se nós tivermos um número médio de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.David, Yes, MapReduce is Uma grande quantidade de dados. E a idéia é que, em geral, o mapa e as funções de redução não devem se preocupar com quantos mapeadores ou quantos redutores existem, essa é apenas a otimização. Se você pensar cuidadosamente sobre o algoritmo que eu postei, você pode ver que não importa qual mapeador recebe quais partes dos dados. Cada registro de entrada estará disponível para cada operação de redução que precisar dele. Ndash Joe K Sep 18 12 at 22:30 No melhor da minha compreensão média móvel não é muito bem mapas para MapReduce paradigma desde o seu cálculo é essencialmente deslizando janela sobre dados classificados, enquanto MR é o processamento de intervalos não intersected de dados classificados. A solução que vejo é a seguinte: a) Para implementar particionador personalizado para ser capaz de fazer duas partições diferentes em duas execuções. Em cada corrida, seus redutores terão diferentes faixas de dados e calcularão a média móvel onde apropriado, eu tentarei ilustrar: Na primeira execução, os dados para os redutores devem ser: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Aqui você vai cacluate média móvel para alguns Qs. Na próxima execução seus redutores devem obter dados como: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 E caclulate o resto de médias móveis. Então você precisará agregar resultados. Ideia de particionador personalizado que terá dois modos de operação - cada vez dividindo em intervalos iguais, mas com alguma mudança. Em um pseudocódigo ele vai ficar assim. Partição (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) onde: SHIFT será retirado da configuração. MAXKEY valor máximo da chave. Eu suponho para a simplicidade que eles começam com zero. RecordReader, IMHO não é uma solução, uma vez que é limitado a divisão específica e não pode deslizar sobre divide limites. Outra solução seria implementar lógica personalizada de dividir dados de entrada (é parte do InputFormat). Pode ser feito para fazer 2 slides diferentes, semelhante ao particionamento. Respondeu Sep 17 12 at 8: 59Informações legais importantes sobre o e-mail que você estará enviando. Ao usar este serviço, você concorda em inserir seu endereço de e-mail real e enviá-lo apenas para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições falsamente identificar-se em um e-mail. Todas as informações que você fornece serão usadas pela Fidelity exclusivamente para o propósito de enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você enviar será Fidelity: Seu e-mail foi enviado. Fundos Mútuos e Investimentos em Fundos Mútuos - Fidelity Investments Clicando em um link, será aberta uma nova janela. Negociar em movimento com médias móveis Liberte esta ferramenta simples contudo poderosa para destravar uma riqueza da informação dentro de suas cartas. Fidelity Active Trader Notícias ndash 11212016 Análise Técnica Active Trader Pro Corretagem Stocks Entre todas as ferramentas de análise técnica à sua disposiçãoDow teoria. MACD. Índice de Força Relativa. Castiçais japoneses, e as médias mais moremoving são um dos mais simples de entender e usar em sua estratégia. No entanto, eles também podem ser um dos indicadores mais significativos das tendências do mercado, sendo particularmente útil em tendências ascendentes (ou descendentes) como a tendência de alta de longo prazo que temos experimentado desde 2009. Aqui você pode incorporar médias móveis para potencializar sua negociação proficiência. O que são médias móveis Uma média é simplesmente a média de um conjunto de números. Uma média móvel é uma série (tempo) de meios sua média móvel porque como novos preços são feitos, os dados mais antigos são descartados e os dados mais recentes substitui-lo. Um estoque ou outras garantias financeiras movimentos normais às vezes pode ser volátil, girando para cima ou para baixo, o que pode tornar um pouco difícil avaliar sua direção geral. O objetivo principal de mover médias é suavizar os dados que você está revendo para ajudar a obter um sentido mais claro da tendência (veja o gráfico abaixo). Uma média móvel suaviza o preço. Fonte: Active Trader Pro, a partir de 15 de novembro de 2016. Existem alguns tipos diferentes de médias móveis que os investidores costumam usar. Média móvel simples (SMA). Um SMA é calculado adicionando todos os dados para um período de tempo específico e dividindo o total pelo número de dias. Se as ações da XYZ fecharem aos 30, 31, 30, 29 e 30 nos últimos cinco dias, a média móvel simples de 5 dias seria 30. Média móvel exponencial (EMA). Também conhecida como média móvel ponderada, uma EMA atribui maior peso aos dados mais recentes. Muitos comerciantes preferem usar EMAs para colocar mais ênfase nos desenvolvimentos mais recentes. Média móvel centrada. Também conhecida como média móvel triangular, uma média móvel centrada leva em consideração o preço eo tempo, colocando o maior peso no meio da série. Este é o tipo menos comum de média móvel. As médias móveis podem ser implementadas em todos os tipos de gráficos de preços (por exemplo, linha, barra e castiçal). Eles também são um componente importante de outros indicadores como Bollinger Bands. Configurando médias móveis Ao configurar seus gráficos, a adição de médias móveis é muito fácil. No Fidelitys Active Trader Pro. Por exemplo, basta abrir um gráfico e selecionar indicadores no menu principal. Procure ou navegue para médias móveis e selecione a que você gostaria de adicionar ao gráfico. Você pode escolher entre diferentes indicadores de média móvel, incluindo uma média móvel simples ou exponencial. Você também pode escolher o período de tempo para a média móvel. Uma configuração comumente usada é aplicar uma média móvel exponencial de 50 dias e uma média móvel exponencial de 200 dias a um gráfico de preços. Como as médias móveis são usadas As médias móveis com períodos diferentes podem fornecer uma variedade de informações. Uma média móvel mais longa (como uma EMA de 200 dias) pode servir como um dispositivo de suavização valioso quando você está tentando avaliar tendências de longo prazo. Uma média móvel mais curta, como uma média móvel de 50 dias, acompanhará mais de perto a ação de preço e, portanto, é freqüentemente usada para avaliar padrões de curto prazo. Cada média móvel pode servir como um indicador de suporte e resistência e é freqüentemente usado como um alvo de preço de curto prazo ou nível-chave. Como exatamente as médias móveis geram sinais de negociação As médias móveis são amplamente reconhecidas por muitos comerciantes como níveis potencialmente significativos de preços de suporte e resistência. Se o preço está acima de uma média móvel, pode servir como um nível de apoio forte, quer dizer, se o estoque não cair, o preço pode ter um tempo mais difícil, ficando abaixo do nível de preço médio móvel. Alternativamente, se o preço está abaixo de uma média móvel, pode servir como um nível de resistência forte significando se o estoque estava a aumentar, o preço poderia lutar para subir acima da média móvel. A cruz dourada ea cruz da morte Duas médias móveis também podem ser usadas em combinação para gerar um poderoso crossover trading sinal. O método crossover envolve a compra ou venda quando uma média móvel mais curta atravessa uma média móvel mais longa. Um sinal de compra é gerado quando uma média de movimento rápido cruza acima de uma média móvel lenta. Por exemplo, a cruz dourada ocorre quando uma média móvel, como a EMA de 50 dias, cruza acima de uma média móvel de 200 dias. Esse sinal pode ser gerado em um estoque individual ou em um índice de mercado amplo, como o SP 500. Usando o gráfico do SP 500 acima, o crossover mais recente foi uma cruz de ouro em abril de 2016 (veja gráfico acima). O SP 500 ganhou cerca de 7 desde então, a partir de meados de novembro. Alternativamente, um sinal de venda é gerado quando uma média de movimento rápido cruza abaixo de uma média de movimento lento. Essa cruz de morte ocorreria se uma média móvel de 50 dias, por exemplo, cruzasse abaixo de uma média móvel de 200 dias. A última cruz de morte aconteceu no início de 2016. O próximo sinal de cruzamento possível, dado que o último era uma cruz de ouro, é uma cruz de morte. Médias móveis em ação e algumas dicas finais Como regra geral, lembre-se que as médias móveis são normalmente mais úteis quando usadas durante tendências de alta ou baixa, e geralmente são menos úteis quando usadas em mercados laterais. De um modo geral, as ações foram em uma escalada-como tendência de alta para a maioria dos mais de sete anos bull rally, de modo teoria sugere que as médias móveis podem ser particularmente poderosas ferramentas no ambiente de mercado atual. Olhando novamente para o gráfico SP 500 (acima), você pode ver que a tendência de longo prazo é para cima. Além disso, o preço está acima da média móvel de curto prazo e da média móvel de longo prazo. Se o preço fosse diminuir a partir do nível atual, ambas as médias móveis seriam consideradas como níveis de suporte significativos. Como demonstra o gráfico, é possível que o preço permaneça acima (ou abaixo) de uma média móvel por um longo período de tempo. Naturalmente, você não gostaria de negociar exclusivamente com base nos sinais gerados pelas médias móveis. No entanto, eles podem ser usados em combinação com outros pontos de dados técnicos e fundamentais para ajudar a formar o seu outlook. Saiba mais A análise técnica concentra-se nas ações do mercado especificamente, volume e preço. Análise técnica é apenas uma abordagem para analisar ações. Ao considerar quais ações comprar ou vender, você deve usar a abordagem que você está mais confortável com. Como com todos os seus investimentos, você deve fazer sua própria determinação sobre se um investimento em um determinado título ou valores mobiliários é adequado para você com base em seus objetivos de investimento, tolerância ao risco e situação financeira. O desempenho passado não é garantia de resultados futuros. Os mercados de ações são voláteis e podem diminuir significativamente em resposta a desenvolvimentos adversos do emissor, político, regulatório, de mercado ou econômico. Os votos são enviados voluntariamente por indivíduos e refletem sua própria opinião sobre a utilidade dos artigos. Um valor percentual de utilidade aparecerá uma vez que um número suficiente de votos tenha sido enviado. Fidelity Brokerage Services LLC, Membro NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Informações legais importantes sobre o e-mail que você enviará. Ao usar este serviço, você concorda em inserir seu endereço de e-mail real e enviá-lo somente para pessoas que você conhece. É uma violação da lei em algumas jurisdições falsamente identificar-se em um e-mail. Todas as informações que você fornecer serão usadas pela Fidelity exclusivamente para o propósito de enviar o e-mail em seu nome. A linha de assunto do e-mail que você enviar será Fidelity: Seu e-mail foi enviado. Convencionais, o valor médio é muitas vezes o primeiro, e um dos mais úteis, sumário estatísticas para calcular. Quando os dados estão na forma de uma série temporal, a média da série é uma medida útil, mas não reflete a natureza dinâmica dos dados. Os valores médios calculados em períodos em curto, anteriores ao período atual ou centrados no período atual, são freqüentemente mais úteis. Como esses valores médios variam ou se movem, à medida que o período atual se move a partir do tempo t 2, t 3, etc., eles são conhecidos como médias móveis (Mas). Uma média móvel simples é (tipicamente) a média não ponderada de k valores anteriores. Uma média móvel exponencialmente ponderada é essencialmente a mesma que uma média móvel simples, mas com contribuições para a média ponderada pela sua proximidade com o tempo atual. Como não existe uma, mas toda uma série de médias móveis para qualquer série, o conjunto de Mas pode ser plotado em gráficos, analisado como uma série e usado na modelagem e previsão. Uma gama de modelos pode ser construída usando médias móveis, e estes são conhecidos como modelos MA. Se tais modelos forem combinados com modelos autorregressivos (AR), os modelos compostos resultantes são conhecidos como modelos ARMA ou ARIMA (o I é para integrado). Médias móveis simples Uma vez que uma série temporal pode ser considerada como um conjunto de valores, t 1,2,3,4, n a média destes valores pode ser calculada. Se assumimos que n é bastante grande, e selecionamos um inteiro k que é muito menor que n. Podemos calcular um conjunto de médias de bloco, ou médias móveis simples (de ordem k): Cada medida representa a média dos valores de dados sobre um intervalo de k observações. Observe que a primeira MA possível de ordem k gt0 é aquela para t k. De forma mais geral, podemos descartar o subíndice extra nas expressões acima e escrever: Isto indica que a média estimada no tempo t é a média simples do valor observado no instante t e os intervalos de tempo anteriores k-1. Se forem aplicados pesos que diminuam a contribuição de observações que estão mais distantes no tempo, a média móvel é dita ser suavizada exponencialmente. As médias móveis são frequentemente utilizadas como uma forma de previsão, pelo que o valor estimado para uma série no tempo t 1, S t 1. É tomado como o MA para o período até e incluindo o tempo t. por exemplo. A estimativa de hoje é baseada em uma média de valores anteriores registrados até e inclusive ontem (para dados diários). As médias móveis simples podem ser vistas como uma forma de suavização. No exemplo ilustrado abaixo, o conjunto de dados sobre poluição atmosférica mostrado na introdução deste tópico foi aumentado por uma linha de média móvel de 7 dias, mostrada aqui em vermelho. Como pode ser visto, a linha de MA suaviza os picos e depressões nos dados e pode ser muito útil na identificação de tendências. A fórmula padrão de cálculo de forward significa que os primeiros k -1 pontos de dados não têm nenhum valor de MA, mas depois os cálculos se estendem até o ponto de dados final da série. Uma razão para calcular médias móveis simples da maneira descrita é que ela permite que os valores sejam calculados para todos os intervalos de tempo desde o tempo tk até o presente, e Como uma nova medição é obtida para o tempo t 1, o MA para o tempo t 1 pode ser adicionado ao conjunto já calculado. Isso fornece um procedimento simples para conjuntos de dados dinâmicos. No entanto, existem alguns problemas com esta abordagem. É razoável argumentar que o valor médio nos últimos 3 períodos, digamos, deve ser localizado no tempo t -1, não no tempo t. E para um MA sobre um número par de períodos, talvez ele deve ser localizado no ponto médio entre dois intervalos de tempo. Uma solução para esse problema é usar cálculos centralizados de MA, nos quais o MA no tempo t é a média de um conjunto simétrico de valores em torno de t. Apesar de seus méritos óbvios, esta abordagem não é geralmente usada porque exige que os dados estejam disponíveis para eventos futuros, o que pode não ser o caso. Em casos onde a análise é inteiramente de uma série existente, o uso de Mas centralizado pode ser preferível. As médias móveis simples podem ser consideradas como uma forma de suavização, removendo alguns componentes de alta freqüência de uma série de tempo e destacando (mas não removendo) as tendências de forma semelhante à noção geral de filtragem digital. De fato, as médias móveis são uma forma de filtro linear. É possível aplicar um cálculo da média móvel a uma série que já tenha sido suavizada, isto é, suavizar ou filtrar uma série já suavizada. Por exemplo, com uma média móvel de ordem 2, podemos considerá-la como sendo calculada usando pesos, então a MA em x 2 0,5 x 1 0,5 x 2. Da mesma forma, a MA em x 3 0,5 x 2 0,5 x 3. Se nós Aplicar um segundo nível de suavização ou filtragem, temos 0,5 x 2 0,5 x 3 0,5 (0,5 x 1 0,5 x 2) 0,5 (0,5 x 2 0,5 x 3) 0,25 x 1 0,5 x 2 0,25 x 3 ou seja, a filtragem de 2 estádios Processo (ou convolução) produziu uma média móvel simétrica ponderada variável, com pesos. Várias circunvoluções podem produzir médias móveis ponderadas bastante complexas, algumas das quais foram encontradas de uso particular em campos especializados, como nos cálculos de seguros de vida. As médias móveis podem ser usadas para remover efeitos periódicos se computadas com o comprimento da periodicidade como um conhecido. Por exemplo, com os dados mensais as variações sazonais podem frequentemente ser removidas (se este for o objetivo) por aplicar uma média móvel simétrica de 12 meses com todos os meses ponderados igualmente, exceto o primeiro e o último que são ponderados por 12. Isto é porque haverá Ser de 13 meses no modelo simétrico (tempo atual, t. - 6 meses). O total é dividido por 12. Procedimentos semelhantes podem ser adotados para qualquer periodicidade bem definida. Médias móveis exponencialmente ponderadas (EWMA) Com a fórmula da média móvel simples: todas as observações são igualmente ponderadas. Se chamássemos esses pesos iguais, alfa t. Cada um dos k pesos seria igual a 1 k. Então a soma dos pesos seria 1, ea fórmula seria: Já vimos que múltiplas aplicações desse processo resultam em pesos variando. Com médias móveis ponderadas exponencialmente, a contribuição para o valor médio das observações que são mais removidas no tempo é deliberada reduzida, enfatizando os eventos mais recentes (locais). Essencialmente um parâmetro de suavização, 0lt alfa lt1, é introduzido, ea fórmula revisada para: Uma versão simétrica desta fórmula seria da forma: Se os pesos no modelo simétrico são selecionados como os termos dos termos da expansão binomial, (1212) 2q. Eles somarão a 1, e quando q se tornar grande, aproximar-se-á da distribuição Normal. Esta é uma forma de ponderação do kernel, com o Binomial agindo como a função do kernel. A convolução de dois estágios descrita na subseção anterior é precisamente esta disposição, com q 1, produzindo os pesos. Em suavização exponencial é necessário usar um conjunto de pesos que somam 1 e que reduzem em tamanho geometricamente. Os pesos usados são tipicamente da forma: Para mostrar que esses pesos somam 1, considere a expansão de 1 como uma série. Podemos escrever e expandir a expressão entre parênteses usando a fórmula binomial (1-x) p. Onde x (1-) e p -1, o que dá: Isso então fornece uma forma de média móvel ponderada da forma: Esta soma pode ser escrita como uma relação de recorrência: o que simplifica muito a computação e evita o problema de que o regime de ponderação Deve ser estritamente infinito para os pesos a somar a 1 (para pequenos valores de alfa, isso normalmente não é o caso). A notação utilizada por diferentes autores varia. Alguns usam a letra S para indicar que a fórmula é essencialmente uma variável suavizada e escrevem: enquanto a literatura da teoria de controle usa freqüentemente Z em vez de S para os valores exponencialmente ponderados ou suavizados (ver, por exemplo, Lucas e Saccucci, 1990, LUC1 , Eo site do NIST para mais detalhes e exemplos trabalhados). As fórmulas citadas acima derivam do trabalho de Roberts (1959, ROB1), mas Hunter (1986, HUN1) usa uma expressão da forma: que pode ser mais apropriada para uso em alguns procedimentos de controle. Com alfa 1, a estimativa média é simplesmente o seu valor medido (ou o valor do item de dados anterior). Com 0,5 a estimativa é a média móvel simples das medições atuais e anteriores. Nos modelos de previsão, o valor, S t. É freqüentemente usado como estimativa ou valor de previsão para o próximo período de tempo, ou seja, como a estimativa para x no tempo t 1. Assim, temos: Isto mostra que o valor da previsão no tempo t 1 é uma combinação da média móvel exponencial ponderada anterior Mais um componente que representa o erro de previsão ponderado, epsilon. No tempo t. Supondo que uma série temporal é dada e uma previsão é necessária, um valor para alfa é necessário. Isto pode ser estimado a partir dos dados existentes, avaliando a soma dos erros de predição quadrados obtidos com valores variáveis de alfa para cada t 2,3. Definindo a primeira estimativa como sendo o primeiro valor de dados observado, x 1. Em aplicações de controle, o valor de alfa é importante na medida em que é usado na determinação dos limites de controle superior e inferior e afeta o comprimento médio de execução (ARL) esperado Antes que esses limites de controle sejam quebrados (sob o pressuposto de que as séries temporais representam um conjunto de variáveis independentes, aleatoriamente distribuídas, com variância comum). Nestas circunstâncias, a variância da estatística de controlo é (Lucas e Saccucci, 1990): Os limites de controlo são usualmente definidos como múltiplos fixos desta variância assintótica, e. - 3 vezes o desvio padrão. Se alfa 0,25, por exemplo, e os dados sendo monitorados forem assumidos como tendo uma distribuição Normal, N (0,1), quando em controle, os limites de controle serão - 1,134 e o processo atingirá um ou outro limite em 500 passos na média. Lucas e Saccucci (1990 LUC1) derivam os ARLs para uma ampla gama de valores alfa e sob várias suposições usando procedimentos de Cadeia de Markov. Eles tabulam os resultados, incluindo o fornecimento de ARLs quando a média do processo de controle foi deslocada por algum múltiplo do desvio padrão. Por exemplo, com um deslocamento 0,5 com alfa 0,25 o ARL é menos de 50 etapas de tempo. As abordagens descritas acima são conhecidas como suavização exponencial única. Uma vez que os procedimentos são aplicados uma vez à série temporal e, em seguida, análises ou processos de controlo são realizados no conjunto de dados suavizado resultante. Se o conjunto de dados incluir uma tendência e / ou componentes sazonais, o alisamento exponencial de dois ou três estágios pode ser aplicado como um meio de remover (explicitamente modelar) esses efeitos (veja a seção sobre Previsão abaixo e o exemplo trabalhado pelo NIST). CHA1 Chatfield C (1975) A Análise da Série de Tempos: Teoria e Prática. Chapman e Hall, Londres HUN1 Hunter J S (1986) A média móvel exponencialmente ponderada. J of Quality Technology, 18, 203-210 LUC1 Lucas J M, Saccucci M S (1990) Esquemas de controlo da média móvel ponderada exponencialmente: propriedades e melhoramentos. Technometrics, 32 (1), 1-12 ROB1 Roberts S W (1959) Testes de gráficos de controle baseados em médias móveis geométricas. Technometrics, 1, 239-250
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