Mover média soma no Brasil

Média Móvel Ponderada Linearmente DEFINIÇÃO da Média Móvel Ponderada Linearmente Um tipo de média móvel que atribui uma maior ponderação aos dados de preços recentes do que a média móvel simples comum. Esta média é calculada tomando-se cada um dos preços de fechamento durante um determinado período de tempo e multiplicando-os pela sua certa posição na série de dados. Uma vez que a posição dos períodos de tempo foram contabilizados, eles são somados e divididos pela soma do número de períodos de tempo. Por exemplo, em uma média móvel linearmente ponderada de 15 dias, o preço de fechamento de hoje é multiplicado por 15, ontem por 14, e assim por diante até o dia 1 no intervalo de períodos é atingido. Estes resultados são então adicionados em conjunto e divididos pela soma dos multiplicadores (15 14 13, 3 2 1 120). A média móvel linearmente ponderada foi uma das primeiras respostas a colocar uma maior importância em dados recentes. A popularidade desta média móvel foi diminuída pela média móvel exponencial. Mas ainda assim ele continua a ser muito útil. Eu tenho essencialmente uma tabela de números - uma série de tempo de medições. Cada linha na tabela tem 5 valores para as 5 categorias diferentes e uma linha de soma para o total de todas as categorias. Se eu tomar a média de cada coluna e somar as médias em conjunto, deve ser igual à média das linhas somas (ignorando erro de arredondamento, é claro) (Ive tem um caso em que os dois valores continuam saindo diferente por cerca de 30 e Im me perguntando Apenas como louco eu sou.) Atualização: Veja abaixo - Eu estava (ligeiramente) louco e tinha um erro no meu código. Sigh Encontrou o meu problema - foi um erro dupe estúpido no meu código. Eu estava procurando um erro na média da lógica de somas, mas estava na soma da lógica de médias - referenciando a variável errada. Bem, de qualquer maneira, temos demonstrado cerca de 5 maneiras de domingo que a soma das médias é realmente igual à média das somas, no caso de que é importante para qualquer pessoa no futuro. Respondeu Feb 6 12 at 17:19 Talvez isso deve ir como uma atualização para a pergunta De qualquer maneira está bem embora. Também não se esqueça de aceitar uma resposta agora que seu problema foi resolvido. Ndash Zev Chonoles Feb 7 12 at 2:15 Geralmente não é correto, é apenas o mesmo em casos específicos. Soma (x) Soma (y) não igual a Soma (xy) n onde n é as entradas totais x é entradas de linha e y é entradas de coluna. Somente verdadeiro se todos os ys forem iguais eg: (12 35) 2 1120 (13) (25) 47 Onde como se y for igual (17 47) 2 514 (14) (77) 514 PS Desculpe por postar no tópico morto Só quero que seja certo para qualquer outra pessoa olhando. Na verdade Steve poderia estar correto. Ill dar-lhe um exemplo simples e, em seguida, explicar por que as pessoas inteligentes podem vir com respostas diferentes, porque de uma forma, theyre ambos à direita. Primeira fila: 5 6 Segunda fila: 1 2 Terceira fila: 3 4 Se você fizer a soma das médias ou média das somas como Daniel perguntou, então você terá 7 como a resposta. Se, no entanto, você remover o 1 deixando um buraco em sua tabela, então sua média das somas cai para 6 23 e sua soma das médias aumenta para 8. Se sua tabela de dados tiver espaços em branco ou dados faltando pontos, então os dois são Quase nunca o mesmo. Se a tabela de dados é uniformemente distribuída sem pontos ausentes ou buracos na tabela, então eles devem ser sempre os mesmos. Qualquer um pode testar isso com o MS Excel ea função RAND (). Gere uma tabela com qualquer número de rowscolumns e preencha as linhas e colunas com números aleatórios ou deixe gerar números aleatórios para você. Em seguida, use AVERAGE () para fazer a média das colunas e SUM () para somar as médias. Em seguida, inverta o processo e use SUM () para adicionar as linhas e AVERAGE () para a média das somas. Se a tabela estiver completa, os dois números serão precisamente os mesmos. Se, no entanto, os dados por qualquer motivo estiver faltando entradas, então ele pode variar em uma grande porcentagem. Basta iniciar a exclusão de pontos de dados no meio da tabela e ver os dois resultados flutuam muito. Também de notas é se você virar as linhas e colunas, então você obtém resultados completamente diferentes, portanto, certifique-se de que você é consistente. Se você fizer a média das linhas no exemplo acima e somar as médias, ou somar as colunas e calcular a média das somas, então você obtém 10.5 com uma tabela completa e 11 e 10, respectivamente com o 1 em falta. Respondido Aug 6 12 at 21:40 Note que OP escreveu em um dos comentários que não há espaços em branco na tabela. Note também que se a resposta de Steve39s for suprimida então ninguém saberá o que sua primeira sentença significa. Ndash Gerry Myerson Ago 7 12 em 1:04 matemática mista está correta. Tomar 3 colunas 10 10s, 5 1s e 2,3,5,6,6,7,9,10 (8 valores de rand), não média em branco. Avg de avgs é 5,67 avg de todos os valores é 6,65. Matemática mista é ok para responder a um thread antigo. Introdução Desenvolvido por Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) é uma média móvel projetado para contabilizar o ruído do mercado ou a volatilidade do mercado (KAMA) . A KAMA acompanhará de perto os preços quando os balanços de preços forem relativamente pequenos eo ruído é baixo. A KAMA se ajustará quando as oscilações dos preços aumentarem e seguirem os preços de uma distância maior. Este indicador de tendência pode ser usado para identificar a tendência geral, os pontos de mudança de tempo e os movimentos dos preços dos filtros. Cálculo Existem várias etapas necessárias para calcular a média móvel adaptativa Kaufman039s. Let039s primeiro comece com as configurações recomendadas por Perry Kaufman, que são KAMA (10,2,30). 10 é o número de períodos para o Índice de Eficiência (ER). 2 é o número de períodos para a constante EMA mais rápida. 30 é o número de períodos para a constante EMA mais lenta. Antes de calcular o KAMA, precisamos calcular a Relação de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC). Dividindo a fórmula em pepitas de tamanho de mordida torna mais fácil entender a metodologia por trás do indicador. Note que ABS significa Absolute Value. Rácio de Eficiência (ER) O ER é basicamente a variação de preço ajustada para a volatilidade diária. Em termos estatísticos, o Índice de Eficiência indica a eficiência fractal das mudanças de preços. ER flutua entre 1 e 0, mas estes extremos são a exceção, não a norma. ER seria 1 se os preços subiram 10 períodos consecutivos ou para baixo 10 períodos consecutivos. ER seria zero se o preço for inalterado ao longo dos 10 períodos. Constante de suavização (SC) A constante de suavização utiliza a ER e duas constantes de suavização com base numa média móvel exponencial. Como você deve ter notado, a constante de suavização está usando as constantes de suavização para uma média móvel exponencial em sua fórmula. (2301) é a constante de suavização para um EMA de 30 períodos. O SC mais rápido é a constante de suavização para EMA mais curto (2 períodos). O SC mais lento é a constante de suavização para o EMA mais lento (30 períodos). Note que o 2 no final é quadrado a equação. Com a Relação de Eficiência (ER) ea Constante de Suavização (SC), estamos agora prontos para calcular a Média Móvel Adaptativa (KAMA) de Kaufman. Como precisamos de um valor inicial para iniciar o cálculo, o primeiro KAMA é apenas uma média móvel simples. Os cálculos a seguir são baseados na fórmula abaixo. Exemplo de CálculoChart As imagens abaixo mostram uma captura de tela de uma planilha do Excel usada para calcular o KAMA eo gráfico QQQ correspondente. Uso e Sinais Os cartistas podem usar KAMA como qualquer outra tendência seguinte indicador, como uma média móvel. Os cartistas podem procurar cruzamentos de preços, mudanças direcionais e sinais filtrados. Primeiro, uma cruz acima ou abaixo KAMA indica mudanças direcionais nos preços. Tal como acontece com qualquer média móvel, um sistema de crossover simples irá gerar muitos sinais e lotes de whipsaws. Chartists pode reduzir whipsaws aplicando um filtro de preço ou tempo para os crossovers. Pode-se exigir preço para segurar a cruz para definir o número de dias ou exigir a cruz exceder KAMA por percentagem conjunto. Em segundo lugar, os cartistas podem usar a direção da KAMA para definir a tendência geral para uma segurança. Isso pode exigir um ajuste de parâmetro para suavizar o indicador ainda mais. Os cartistas podem mudar o parâmetro do meio, que é a constante EMA mais rápida, para suavizar o KAMA e procurar mudanças direcionais. A tendência é para baixo, enquanto KAMA está caindo e forjando menores baixos. A tendência é para cima, enquanto KAMA está subindo e forjando mais altos. O exemplo de Kroger abaixo mostra KAMA (10,5,30) com uma tendência de alta acentuada de dezembro a março e uma tendência de alta menos acentuada de maio a agosto. E finalmente, os chartists podem combinar sinais e técnicas. Os cartistas podem usar um KAMA de longo prazo para definir a tendência maior e um KAMA de curto prazo para sinais de negociação. Por exemplo, KAMA (10, 5, 30) pode ser usado como um filtro de tendência e ser considerado otimista quando subir. Depois de otimista, os cartistas poderiam então olhar para as cruzes de alta quando o preço se move acima de KAMA (10,2,30). O exemplo abaixo mostra MMM com um aumento no longo prazo KAMA e cruzes de alta em dezembro, janeiro e fevereiro. A KAMA de longo prazo recusou-se em abril e houve cruzes de baixa nos meses de maio, junho e julho. O SharpCharts KAMA pode ser encontrado como uma sobreposição de indicadores no Workbench SharpCharts. As configurações padrão aparecerão automaticamente na caixa de parâmetros depois de selecionada e os chartists podem alterar esses parâmetros de acordo com suas necessidades analíticas. O primeiro parâmetro é para a Eficiência Ratio e chartists deve abster-se de aumentar este número. Em vez disso, os cartistas podem diminuí-la para aumentar a sensibilidade. Os cartistas que procuram alisar a KAMA para análise de tendência a longo prazo podem aumentar o parâmetro médio de forma incremental. Mesmo que a diferença é apenas 3, KAMA (10,5,30) é significativamente mais suave do que KAMA (10,2,30). Estudo Adicional Do criador, o livro abaixo oferece informações detalhadas sobre indicadores, programas, algoritmos e sistemas, incluindo detalhes sobre KAMA e outros sistemas de média móvel. Sistemas e Métodos de Negociação Perry Kaufman