Moving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado 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. Observação: 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. Você gosta deste site gratuito Por favor, compartilhe esta página no GoogleQuando computar uma média móvel em execução, colocando a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio do 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 M 4 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 formos uma média de um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.David, Sim, MapReduce é Para operar em 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 obtém que 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 de minha compreensão média móvel não é muito bem mapeia para MapReduce paradigma desde 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 obterão diferentes faixas de dados e calcularão a média móvel quando 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 algum deslocamento. Em um pseudocódigo ele ficará assim. Partição (keySHIFT) / (MAXKEY / numOfPartitions) onde: SHIFT será retirado da configuração. MAXKEY valor máximo da chave. Eu suponho para a simplicidade que 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. Eu não acho que Excels análise de dados toolpak pode dar-lhe uma média móvel centrada (MA). Você pode criar seu próprio MA centralizado usando a função média. Inicie o MA centralizado no valor médio de seus dados, contagem para frente e para trás o mesmo número de unidades e use a função média. Copie esta função para um novo conjunto de células até que a função comece usando valores que não estão em seus dados. No conjunto de dados abaixo, Ive calculado 3 e 5 mês centrado MAs de preço. (Os dados começam na célula a1. O ano está na coluna A eo preço está na coluna B. O preço é o deflacionador de preço implícito.) Espero que isso ajude. Ano Preço 3 Yr Centrado MA 5 Yr Centrado MA 1947 83 1948 88.5 MÉDIA (B2: B4) 1949 88.2 MÉDIA (B3: B5) MÉDIA (B2: B6) MÉDIA (B4: B6) MÉDIA (B3: B7) 1951 96.2 MÉDIA (B5: B9) MÉDIA (B4: B8) MÉDIA (B6: B7: B11) 1955 101,2 MÉDIA (B9: B11) MÉDIA (B8: B12) 1956 104,6 MÉDIA (B10: B12) MÉDIA (B9: B13) B12: B16) MÉDIA (B13: B17) MÉDIA (B13: B17) MÉDIA (B13: B17) MÉDIA (B13: B17) Centrado média móvel Obrigado por Thomas, O que eu estou esperando para fazer é escrever uma macro que fará uma coisa semelhante que a Microsoft-ferramenta de análise de dados de média móvel faz, mas usando uma média móvel centrada, em vez de um atrasado. Isso foi sugerido em um relatório de auditoria recentemente realizado sobre as práticas de trabalho de nossas equipes. Achei que valeria a pena ver se era possível adaptar o microsoft um em vez de começar do zero. (Eu só usei a função de macro de registro antes, então qualquer conselho / ajuda seria apreciada) wellinth disse: Sep 27th, 2004 08:20 PM Re: centrada média móvel Obrigado. Eu duvido que você poderia modificar o toolpak de análise. Ive quase nunca usado macros assim, Im sorry eu não posso ajudá-lo qualquer furthur. Você pode querer pesquisar na Web em Microsoft Excel. Macros de médias móveis centradas. Se você encontrar alguma coisa útil, por favor me avise. Obrigado. Movendo médias: quais são eles Entre os mais populares indicadores técnicos, médias móveis são usados para medir a direção da tendência atual. Cada tipo de média móvel (normalmente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinada, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações do preço do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando-se a média aritmética de um dado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços dos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em consideração os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um ativo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados à medida que se torna disponível. Esse método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) move-se para a direita eo último valor de 15 é eliminado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso de 11 para 10. O que as médias móveis parecem uma vez? MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e como ela se parece, bem introduzir um tipo diferente de média móvel e examinar como ele difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial (EMA). Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo Novas informações. Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você. No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Fornecemos uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre o EMA e SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como essas médias são diferentes. Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente à variação dos preços. Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo, e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está em declínio. Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que significam os diferentes dias As médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que desejar ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será às mudanças de preços. Quanto mais tempo o intervalo de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com uma série de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia. Médias móveis: Como usá-los Subscreva as notícias para usar para obter as últimas informações e análises Obrigado por se inscrever no Investopedia Insights - Notícias para usar.
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