Média móvel de 11 anos no Brasil

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Estatutos: Análise de dados e software estatístico Nicholas J. Cox, Universidade de Durham, Reino Unido Christopher Baum, Faculdade de Boston egen, ma () e suas limitações Statarsquos comando mais óbvio Para calcular médias móveis é a função ma () de egen. Dada uma expressão, cria uma média móvel - period dessa expressão. Por padrão, é tomado como 3. deve ser ímpar. No entanto, como a entrada manual indica, egen, ma () não pode ser combinado com varlist:. E, por esse motivo, não é aplicável aos dados do painel. Em qualquer caso, fica fora do conjunto de comandos especificamente escritos para séries temporais, veja as séries temporais para detalhes. Abordagens alternativas Para calcular médias móveis para dados de painel, existem pelo menos duas opções. Ambos dependem do conjunto de dados ter sido tsset previamente. Isso vale muito a pena fazer: não só você pode salvar a si mesmo repetidamente especificando variável de painel e variável de tempo, mas Stata se comporta inteligentemente, dado quaisquer lacunas nos dados. 1. Escreva sua própria definição usando generate Usando operadores de séries temporais como L. e F. Dar a definição da média móvel como o argumento para uma declaração de geração. Se você fizer isso, você não estará, naturalmente, limitado às médias móveis ponderadas (não ponderadas) centradas calculadas por egen, ma (). Por exemplo, as médias móveis ponderadas de três períodos seriam dadas por e alguns pesos podem ser facilmente especificados: Você pode, naturalmente, especificar uma expressão como log (myvar) em vez de um nome de variável como myvar. Uma grande vantagem dessa abordagem é que a Stata automaticamente faz a coisa certa para os dados do painel: os valores iniciais e retardatários são elaborados dentro dos painéis, exatamente como a lógica determina que eles devam ser. A desvantagem mais notável é que a linha de comando pode ficar bastante longa se a média móvel envolver vários termos. Outro exemplo é uma média móvel unilateral baseada apenas em valores anteriores. Isso poderia ser útil para gerar uma expectativa adaptativa do que uma variável será baseada puramente em informações até à data: o que alguém poderia prever para o período atual baseado nos últimos quatro valores, usando um esquema de ponderação fixo Especialmente comumente usado com timeseries trimestrais.) 2. Use egen, filter () de SSC Use o filtro de função egen escrito pelo usuário () do pacote egenmore em SSC. No Stata 7 (atualizado após 14 de novembro de 2001), você pode instalar este pacote após o qual a ajuda egenmore aponta para detalhes sobre filter (). Os dois exemplos acima seriam renderizados (nesta comparação, a abordagem de gerar é talvez mais transparente, mas veremos um exemplo do oposto em um momento). Os retornos são um numlist. Leva-se a defasagens negativas: nesse caso -11 se expande para -1 0 1 ou chumbo 1, atraso 0, atraso 1. Os coeficientes, outro número, multiplicam os itens correspondentes retardados ou principais: neste caso, esses itens são F1.myvar . Myvar e L1.myvar. O efeito da opção de normalização é escalar cada coeficiente pela soma dos coeficientes para que o coeficiente (1 1 1) normalize seja equivalente aos coeficientes de 13 13 13 e o coeficiente (1 2 1) normalize seja equivalente aos coeficientes de 14 12 14 Você deve especificar não apenas os atrasos, mas também os coeficientes. Como egen, ma () fornece o caso igualmente ponderado, a razão principal para egen, filter () é para suportar o caso desigualmente ponderado, para o qual você deve especificar coeficientes. Poderia também ser dito que obrigar os usuários a especificar coeficientes é uma pequena pressão extra sobre eles para pensar sobre quais coeficientes eles querem. A principal justificativa para pesos iguais é, suponhamos, simplicidade, mas pesos iguais têm propriedades de domínio de frequência ruim, para mencionar apenas uma consideração. O terceiro exemplo acima pode ser qualquer um dos quais é quase tão complicado quanto a abordagem gerar. Há casos em que egen, filter () dá uma formulação mais simples do que gerar. Se você quer um filtro binomial de nove períodos, que os climatologistas acham útil, então parece talvez menos horrível do que, e mais fácil de obter do que, Assim como com a abordagem de geração, egen, filter () funciona corretamente com dados do painel. Na verdade, como dito acima, depende do conjunto de dados ter sido tsset previamente. Uma dica gráfica Depois de calcular suas médias móveis, você provavelmente vai querer olhar para um gráfico. O comando tsgraph escrito pelo usuário é inteligente sobre conjuntos de dados tsset. Instale-o em um Stata 7 atualizado por ssc inst tsgraph. O que sobre subconjunto com se nenhum dos exemplos acima fazer uso de se restrições. Na verdade egen, ma () não permitirá se a ser especificado. Ocasionalmente as pessoas querem usar se ao calcular médias móveis, mas seu uso é um pouco mais complicado do que é normalmente. O que você esperaria de uma média móvel calculada com if. Vamos identificar duas possibilidades: Fraca interpretação: Eu não quero ver nenhum resultado para as observações excluídas. Interpretação forte: Eu nem quero que você use os valores para as observações excluídas. Aqui está um exemplo concreto. Suponha como conseqüência de alguma condição if, as observações 1-42 estão incluídas, mas não as observações 43 sobre. Mas a média móvel de 42 dependerá, entre outras coisas, do valor de observação 43 se a média se estender para trás e para a frente e for de comprimento pelo menos 3, e dependerá também de algumas das observações 44 em diante em algumas circunstâncias. Nossa suposição é que a maioria das pessoas iria para a interpretação fraca, mas se isso está correto, egen, filter () não suporta se. Você sempre pode ignorar o que você não quer ou até mesmo definir valores indesejados para desaparecer depois usando substituir. Uma nota sobre os resultados faltando nas extremidades da série Como as médias móveis são funções de defasagens e derivações, egen, ma () produz faltando onde não existem os retornos e as derivações, no início e no final da série. Uma opção nomiss força o cálculo de médias móveis mais curtas e não centralizadas para as caudas. Em contraste, nem gerar nem egen, filter () faz, ou permite, nada de especial para evitar resultados em falta. Se algum dos valores necessários para o cálculo estiver faltando, então esse resultado está ausente. Cabe aos usuários decidir se e o que a cirurgia corretiva é necessária para essas observações, presumivelmente depois de olhar para o conjunto de dados e considerar qualquer ciência subjacente que pode ser levado a bear. Thomas Bulkowski8217s atividades bem sucedidas investimento permitiu-lhe aposentar-se aos 36 anos. É um autor internacionalmente conhecido e comerciante com 30 anos de experiência no mercado de ações e amplamente considerado como um especialista em padrões de gráfico. Ele pode ser alcançado em Suporte neste site Clicando nos links (abaixo) o leva para a Amazon. Se você comprar QUALQUER COISA, eles pagam pela referência. Bulkowskis 12 meses de média móvel Escrito por e direitos autorais copiar 2005-2017 por Thomas N. Bulkowski. Todos os direitos reservados. Disclaimer: Você sozinho é responsável por suas decisões de investimento. Consulte PrivacyDisclaimer para obter mais informações. Este artigo discute como usar a média móvel de 12 meses para detectar mercados de touro e de urso. 12 meses de média móvel Introdução Foto acima é um gráfico de linha de preços de fechamento mensal do índice SampP 500, juntamente com uma média móvel de 12 meses daqueles fecha (mostrado em vermelho). Observe que durante o início do mercado de urso de 2000 a 2002, o índice caiu abaixo da média móvel em A. Isso foi um sinal para vender e mover em dinheiro. No mercado de ursos de 2007 a 2009, o índice também caiu abaixo da média móvel (em B). Em ambos os casos, o índice permaneceu abaixo da média móvel até a recuperação começar em C e D. Se você usasse a média móvel de 10 meses em vez dos 12, o preço perfuraria a média no círculo azul e também ao longo do CB Movimento no primeiro toque. Aqueles teriam causado uma transação desnecessária (comprar, em seguida, vender, ou o inverso), para uma média móvel simples de 12 meses funciona melhor. A média móvel simples ligeiramente mais longa irá levá-lo de volta para o mercado um pouco mais tarde em C e D do que seria a média móvel simples de 10 meses. Se você fosse testar isso, certifique-se de usar os preços de fechamento mensal e não os altos ou baixos durante o mês. Youll achar que a média móvel reduz empate e risco sobre buy-and-hold. Regras de Negociação Mínimas de 12 meses Aqui estão as regras de negociação. Comprar no mercado quando o índice SampP 500 sobe acima da média móvel simples de 12 meses dos preços de fechamento. Vender quando o índice cai abaixo da média móvel. Teste de média móvel de 12 meses Pedi ao Dr. Tom Helget para executar uma simulação no índice SampP 500 de janeiro de 1950 a março de 2010. A tabela a seguir mostra uma parte de seus resultados. Aqui está o que ele diz sobre o teste. Meu teste foi de 131950 a 3312010 (20.515 dias ou 56.17 anos) no GSPC. Negociações foram tomadas quando o fechamento cruzou acima da média móvel mensal do período n na abertura do dia após o sinal. As posições foram retiradas quando o fechamento cruzou abaixo da mesma média móvel de período n na abertura do dia após o sinal. Eu permiti que as ações fracionárias para ser comprado. Meu valor inicial foi de 100. Os períodos da média móvel simples mensal variaram de 6 a 14. A otimização revelou o melhor desempenho para ser o SMA de 12 meses com um retorno anual composto de 7,15. Se um fosse comprar em 1291954 (a data do primeiro comércio gerado pelo sistema) e mantenha até a data final o CAR teria sido 7.36. Você pode fazer o download de uma cópia dos resultados da planilha clicando no link. Escrito por e cópia dos direitos reservados 2005-2017 por Thomas N. Bulkowski. Todos os direitos reservados. Disclaimer: Você sozinho é responsável por suas decisões de investimento. Consulte PrivacyDisclaimer para obter mais informações. O homem é o melhor computador que podemos colocar a bordo de uma espaçonave, eo único que pode ser produzido em massa com mão-de-obra não qualificada.