Double Exponential Moving Average In Excel




Suavizacao exponencial Este exemplo ensina como aplicar o alisamento exponencial a uma serie temporal no Excel. A suavizacao exponencial e usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendencias. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa serie de tempo. 2. No separador Dados, clique em Analise de dados. Nota: nao e possivel encontrar o botao Analise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione suavizacao exponencial e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Fator de amortecimento e digite 0.9. Literatura fala frequentemente sobre a constante alisante (alfa). O valor (1-) e chamado de fator de amortecimento. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a celula B3. 8. Faca um grafico destes valores. Explicacao: porque ajustamos alfa para 0,1, o ponto de dados anterior e dado um peso relativamente pequeno enquanto o valor suavizado anterior e dado um grande peso (ou seja, 0,9). Como resultado, os picos e vales sao suavizados. O grafico mostra uma tendencia crescente. Excel nao e possivel calcular o valor suavizado para o primeiro ponto de dados porque nao existe nenhum ponto de dados anterior. O valor suavizado para o segundo ponto de dados e igual ao ponto de dados anterior. 9. Repita os passos 2 a 8 para alfa 0,3 e alfa 0,8. Conclusao: O alfa menor (maior o fator de amortecimento), mais os picos e vales sao suavizados. O alfa maior (menor o fator de amortecimento), mais perto os valores suavizados sao para os pontos de dados reais. Explicando as medias moveis exponenciais Os comerciantes confiaram em medias moveis para ajudar a identificar pontos de entrada de alta probabilidade de negociacao e saidas rentaveis ??por muitos anos. Um problema bem conhecido com medias moveis, entretanto, e o serio atraso que esta presente na maioria dos tipos de medias moveis. A media movel exponencial dupla (DEMA) fornece uma solucao calculando uma metodologia de media mais rapida. Historia da Media Minima Exponencial Dupla Na analise tecnica. O termo media movel refere-se a uma media do preco de um determinado instrumento de negociacao durante um periodo de tempo especificado. Por exemplo, uma media movel de 10 dias calcula o preco medio de um instrumento especifico nos ultimos 10 dez dias, uma media movel de 200 dias calcula o preco medio dos ultimos 200 dias. Cada dia, o periodo de retrocesso avanca para calculos de base no ultimo numero X de dias. Uma media movel aparece como uma linha lisa e curva que fornece uma representacao visual da tendencia a mais longo prazo de um instrumento. Medias moveis mais rapidas, com periodos mais curtos de retro-observacao, sao medias moveis mais lentas, mais longas, com periodos de look-back mais longos, sao mais suaves. Porque uma media movel e um indicador olhando para tras, ele esta atrasado. A media movel exponencial dupla (DEMA), mostrada na Figura 1, foi desenvolvida por Patrick Mulloy na tentativa de reduzir a quantidade de tempo de latencia encontrada nas medias moveis tradicionais. Ele foi introduzido pela primeira vez em fevereiro de 1994, Analise Tecnica de Stocks amp Commodities revista em Mulloys artigo Suavizacao de dados com medias mais rapidas Moving. Figura 1: Este grafico de um minuto do contrato de futuros do e-mini Russell 2000 mostra duas medias moveis exponenciais duplas diferentes, um periodo de 55 periodos aparece em azul, Um periodo de 21 em rosa. Calculando um DEMA Como Mulloy explica em seu artigo original, o DEMA nao e apenas um EMA duplo com o dobro do tempo de atraso de um unico EMA, mas e uma implementacao composta de EMAs simples e duplos produzindo outro EMA com menos atraso do que qualquer um dos originais dois. Em outras palavras, o DEMA nao e simplesmente dois EMAs combinados, ou uma media movel de uma media movel, mas e um calculo de EMAs simples e duplos. Quase todas as plataformas de analise de negociacao tem o DEMA incluido como um indicador que pode ser adicionado aos graficos. Portanto, os comerciantes podem usar o DEMA sem saber a matematica por tras dos calculos e sem ter que escrever ou inserir qualquer codigo. Comparando o DEMA com as Medias Movimentais Tradicionais As medias moveis sao um dos metodos mais populares de analise tecnica. Muitos comerciantes usa-los para detectar reversoes de tendencia. Especialmente em um crossover de media movel, onde duas medias moveis de comprimentos diferentes sao colocadas em um grafico. Os pontos onde as medias moveis se cruzam podem significar oportunidades de compra ou venda. O DEMA pode ajudar os comerciantes a detectar reversoes mais cedo, porque e mais rapido para responder a mudancas na atividade do mercado. A Figura 2 mostra um exemplo do contrato de futuros e-mini Russell 2000. Este grafico de um minuto tem quatro medias moveis aplicadas: DEMA de 21 periodos (rosa) DEMA de 55 periodos (azul escuro) MA de 21 periodos (azul claro) MA de 55 periodos (verde claro) Figura 2: Este grafico de um minuto de O contrato de futuros de e-mini Russell 2000 ilustra o tempo de resposta mais rapido do DEMA quando usado em um crossover. Observe como o crossover DEMA em ambas as instancias aparece significativamente mais cedo do que os crossovers MA. O primeiro crossover de DEMA aparece as 12:29 e o proximo bar abre a um preco de 663.20. O crossover de MA, por outro lado, forma as 12:34 eo proximo preco de abertura de barras e em 660.50. No proximo conjunto de crossovers, o crossover de DEMA aparece a 1:33 e a barra seguinte abre em 658. A MA, em contraste, forma a 1:43, com a abertura da barra seguinte a 662.90. Em cada caso, o crossover DEMA fornece uma vantagem em entrar na tendencia anterior ao crossover MA. (Para obter mais informacoes, leia o Tutorial de Medias Moveis.) Negociacao com um DEMA Os exemplos de crossover de media movel acima ilustram a eficacia do uso da media movel exponencial dupla mais rapida. Alem de usar o DEMA como um indicador autonomo ou em um crossover setup, o DEMA pode ser usado em uma variedade de indicadores onde a logica e baseada em uma media movel. Ferramentas de analise tecnica, tais como Bandas Bollinger. (MACD) ea media movel exponencial tripla (TRIX) sao baseadas em tipos de media movel e podem ser modificadas para incorporar um DEMA em vez de outros tipos mais tradicionais de medias moveis. Substituindo o DEMA pode ajudar os comerciantes spot diferentes oportunidades de compra e venda que estao a frente daqueles fornecidos pelo MAs ou EMAs tradicionalmente utilizados nestes indicadores. Claro que entrar em uma tendencia mais cedo ou mais tarde, normalmente leva a maiores lucros. A Figura 2 ilustra esse principio - se usassemos os crossovers como sinais de compra e venda. Entrariamos nos comercios significativamente mais cedo ao usar o crossover DEMA em oposicao ao crossover MA. Bottom Line Traders e investidores ha muito tempo usaram medias moveis em sua analise de mercado. As medias moveis sao uma ferramenta de analise tecnica amplamente utilizada que fornece um meio de visualizar e interpretar rapidamente a tendencia de longo prazo de um determinado instrumento de negociacao. Uma vez que as medias moveis por sua propria natureza sao indicadores de atraso. E util para ajustar a media movel, a fim de calcular um indicador mais rapido, mais responsivo. A media movel exponencial oferece aos comerciantes e investidores uma visao da tendencia de longo prazo, com a vantagem de ser uma media movel mais rapida com menos tempo de atraso. (Para a leitura relacionada, de uma olhada em Moving Average MACD Combo e Vs. Simple Exponential Moving Averages.) Beta e uma medida da volatilidade, ou risco sistematico, de um titulo ou uma carteira em comparacao com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas fisicas e juridicas. Os ganhos de capital sao os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um titulo igual ou inferior a um preco especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de acoes por uma empresa privada para o publico. IPOs sao muitas vezes emitidos por empresas menores, mais jovens a procura da. DebtEquity Ratio e racio de endividamento utilizado para medir a alavancagem financeira de uma empresa ou um racio de endividamento utilizado para medir um individuo. Como calcular medias ponderadas moveis em Excel utilizando suavizacao exponencial Analise de dados do Excel para Dummies, 2? edicao A ferramenta Exponential Smoothing no Excel calcula a movimentacao media. No entanto, a suavizacao exponencial pondera os valores incluidos nos calculos da media movel de modo que os valores mais recentes tenham um maior efeito sobre o calculo medio e os valores antigos tenham um efeito menor. Esta ponderacao e realizada atraves de uma constante de alisamento. Para ilustrar como a ferramenta Exponential Smoothing funciona, suponha que voce volte a olhar para a informacao diaria media de temperatura. Para calcular medias moveis ponderadas usando suavizacao exponencial, execute as seguintes etapas: Para calcular uma media movel exponencialmente suavizada, clique primeiro no botao de comando Dados da analise de dados tab8217s. Quando o Excel exibe a caixa de dialogo Analise de dados, selecione o item suavizacao exponencial da lista e, em seguida, clique em OK. O Excel exibe a caixa de dialogo Suavizacao exponencial. Identificar os dados. Para identificar os dados para os quais voce deseja calcular uma media movel exponencialmente suavizada, clique na caixa de texto Input Range. Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereco de intervalo de planilha ou selecionando o intervalo de planilha. Se o intervalo de entrada incluir uma etiqueta de texto para identificar ou descrever os dados, marque a caixa de selecao Etiquetas. Fornecer a constante de alisamento. Insira o valor da constante de suavizacao na caixa de texto Fator de amortecimento. O arquivo de Ajuda do Excel sugere que voce use uma constante de suavizacao de entre 0,2 e 0,3. Presumivelmente, no entanto, se voce estiver usando esta ferramenta, voce tem suas proprias ideias sobre o que e a constante de suavizacao correta. (Se voce nao tem ideia sobre a constante de suavizacao, talvez voce nao deveria usar essa ferramenta.) Diga ao Excel onde colocar os dados de media movel suavemente exponencial. Use a caixa de texto Range de saida para identificar o intervalo de planilha no qual voce deseja colocar os dados de media movel. No exemplo da folha de calculo, por exemplo, coloque os dados de media movel no intervalo de folhas de calculo B2: B10. (Opcional) Diagrama os dados exponencialmente suavizados. Para tracar os dados exponencialmente suavizados, marque a caixa de selecao Saida do grafico. (Opcional) Indica que voce deseja que as informacoes de erro padrao sejam calculadas. Para calcular erros padrao, marque a caixa de selecao Erros Padrao. O Excel coloca valores de erro padrao ao lado dos valores de media movel exponencialmente suavizados. Depois de concluir especificando quais informacoes de media movel voce deseja calcular e onde deseja coloca-las, clique em OK. O Excel calcula informacoes sobre a media movel. Suavizacao e filtragem sao duas das tecnicas de serie de tempo mais utilizadas para remover o ruido dos dados subjacentes para ajudar a revelar as caracteristicas e componentes importantes (por exemplo, tendencia, sazonalidade, etc.). No entanto, tambem podemos usar suavizacao para preencher valores ausentes e / ou realizar uma previsao. Nesta edicao, discutiremos cinco (5) diferentes metodos de alisamento: media movel ponderada (WMA i), suavizacao exponencial simples, suavizacao exponencial dupla, suavizacao exponencial linear e suavizacao exponencial tripla. Por que devemos nos importar? A suavizacao e muito frequentemente usada (e abusada) na industria para fazer um rapido exame visual das propriedades dos dados (por exemplo, tendencia, sazonalidade, etc.), se encaixar em valores faltantes e conduzir uma amostra rapida fora da amostra previsao. Por que temos tantas funcoes de suavizacao Como veremos neste artigo, cada funcao funciona para uma suposicao diferente sobre os dados subjacentes. Por exemplo, a suavizacao exponencial simples assume que os dados tem uma media estavel (ou pelo menos uma media de movimento lento), de modo que a suavizacao exponencial simples fara mal na previsao de dados exibindo sazonalidade ou uma tendencia. Neste artigo, examinaremos cada funcao de suavizacao, destacaremos seus pressupostos e parametros e demonstraremos sua aplicacao por meio de exemplos. Media Movel Ponderada (WMA) Uma media movel e comumente usada com dados de series temporais para suavizar flutuacoes de curto prazo e destacar tendencias ou ciclos de longo prazo. Uma media movel ponderada tem fatores multiplicadores para dar pesos diferentes aos dados em diferentes posicoes na janela da amostra. A media movel ponderada tem uma janela fixa (i. e. N) e os factores sao tipicamente escolhidos para dar mais peso as observacoes recentes. O tamanho da janela (N) determina o numero de pontos em media a cada vez, portanto um tamanho de janela maior e menos responsivo a novas alteracoes na serie de tempo original e um tamanho de janela pequeno pode causar a saida suavizada ser ruidoso. Para fora da previsao da amostra finalidades: Exemplo 1: Vamos considerar as vendas mensais para a Empresa X, usando uma media movel de 4 meses (igual ponderada). Observe que a media movel esta sempre atrasada em relacao aos dados ea previsao fora da amostra converge para um valor constante. Vamos tentar usar um esquema de ponderacao (veja abaixo) que da mais enfase a observacao mais recente. Nos plotamos a media movel ponderada igual e WMA no mesmo grafico. O WMA parece mais responsivo as mudancas recentes e a previsao de saida da amostra converge para o mesmo valor que a media movel. Exemplo 2: Vamos examinar o WMA na presenca de tendencia e sazonalidade. Para este exemplo, utilize bem os dados da companhia aerea internacional de passageiros. A janela da media movel e de 12 meses. O MA e o WMA acompanham o ritmo da tendencia, mas a previsao fora da amostra e plana. Alem disso, embora a WMA exibe alguma sazonalidade, ela esta sempre atrasada em relacao aos dados originais. (Browns) Suavizacao exponencial simples A suavizacao exponencial simples e semelhante a WMA com a excecao de que o tamanho da janela e infinito e os fatores de ponderacao diminuem exponencialmente. Como vimos na WMA, a exponencial simples e adequada para series temporais com uma media estavel, ou pelo menos uma media movel muito lenta. Exemplo 1: Permite usar os dados de vendas mensais (como fizemos no exemplo do WMA). No exemplo acima, escolhemos o fator de suavizacao para ser 0.8, o que leva a pergunta: Qual e o melhor valor para o fator de alisamento Estimar o melhor valor dos dados Usando a funcao TSSUB (para calcular o erro), SUMSQ e Excel Tabelas de dados, calculamos a soma dos erros quadrados (SSE) e tracamos os resultados: O SSE atinge seu valor minimo em torno de 0,8, entao escolhemos esse valor para nosso alisamento. (Holt-Winters) Suavizacao Exponencial Dupla A suavizacao exponencial simples nao funciona bem na presenca de uma tendencia, pelo que varios metodos concebidos sob o duplo guarda-chuva exponencial sao propostos para lidar com este tipo de dados. O NumXL suporta a suavizacao exponencial dupla de Holt-Winters, que tem a seguinte formulacao: Exemplo 1: Examinemos os dados de passageiros internacionais de passageiros Escolhemos um valor Alpha de 0,9 e um Beta de 0,1. Observe que, embora a suavizacao dupla traca bem os dados originais, a previsao fora da amostra e inferior a media movel simples. Como podemos encontrar os melhores fatores de suavizacao Tomamos uma abordagem semelhante ao nosso exemplo de suavizacao exponencial simples, mas modificada para duas variaveis. Calculamos a soma dos erros quadrados construindo uma tabela de dados de duas variaveis ??e selecionando os valores alfa e beta que minimizam o SSE global. (Browns) Suavizacao Exponencial Linear Este e outro metodo de funcao de suavizacao exponencial dupla, mas tem um fator de suavizacao: Browns dupla exponencial suavizacao leva um parametro menor do que a funcao Holt-Winters, mas pode nao oferecer um ajuste tao bom como essa funcao. Exemplo 1: Vamos usar o mesmo exemplo em Holt-Winters duplo exponencial e comparar a soma ideal do erro quadrado. A exponencial dupla de Browns nao se ajusta aos dados da amostra, assim como ao metodo de Holt-Winters, mas a amostra fora da amostra (neste caso particular) e melhor. Como encontrar o melhor fator de suavizacao () Usamos o mesmo metodo para selecionar o valor alfa que minimiza a soma do erro quadrado. Para os exemplos de dados de exemplo, o alfa e encontrado para ser 0,8. (Invernos) Suavizacao Exponencial Tripla A suavizacao exponencial tripla leva em conta mudancas sazonais, bem como tendencias. Este metodo requer 4 parametros: A formulacao para triplo exponencial alisamento e mais envolvido do que qualquer um dos anteriores. Por favor, consulte o nosso manual de referencia on-line para a formulacao exata. Usando os dados internacionais da companhia aerea de passageiros, podemos aplicar o triplo triangulo exponencial dos invernos, encontrar parametros otimos e conduzir uma previsao fora da amostra. Obviamente, a suavizacao exponencial tripla de Winters e melhor aplicada para esta amostra de dados, uma vez que rastreia bem os valores e a previsao de amostra fora da amostra apresenta sazonalidade (L12). Como encontrar o melhor fator de alisamento () Mais uma vez, precisamos escolher os valores que minimizam a soma total dos erros quadrados (SSE), mas as tabelas de dados podem ser usadas para mais de duas variaveis, entao recorremos ao Excel Solver: (1) Configurar o problema de minimizacao, com o SSE como a funcao utilitario (2) As restricoes para este problema Conclusao suporte Arquivos