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MACD (média móvel convergencedivergência) é um indicador de análise técnica criado por Gerald Appel no final dos anos 1970. 1 É usado para detectar alterações na força, direção, momentum. E duração de uma tendência em um preço das ações. O oscilador ou indicador MACD é uma coleção de três sinais (ou séries de dados calculadas), calculados a partir de dados de preços históricos, na maioria das vezes o preço de fechamento. Estas três linhas de sinal são: a linha MACD, a linha de sinal (ou linha média) ea diferença (ou divergência). O termo MACD pode ser utilizado para se referir ao indicador como um todo, ou especificamente à própria linha MACD. A primeira linha, chamada de linha MACD, é igual à diferença entre uma média móvel exponencial rápida (curto período) (EMA). E um EMA lento (período mais longo). A linha MACD é traçada ao longo do tempo, juntamente com uma EMA da linha MACD, denominada linha de sinal ou linha média. A diferença (ou divergência) entre a linha MACD e a linha de sinal é mostrada como um gráfico de barras chamado histograma de séries temporais (que não deve ser confundido com o uso normal do histograma como uma aproximação de uma distribuição de probabilidade em estatísticas - Apenas na visualização usando um gráfico de barras). Um EMA rápido responde mais rapidamente do que um EMA lento às mudanças recentes em um preço das ações. Ao comparar EMAs de diferentes períodos, a linha MACD pode indicar mudanças na tendência de um estoque. Comparando essa diferença a uma média, um analista pode detectar mudanças sutis na tendência de ações. Uma vez que o MACD é baseado em médias móveis, é inerentemente um indicador de atraso. No entanto, a este respeito, o MACD não se atrasa tanto quanto um indicador de cruzamento de média móvel básica, uma vez que o cruzamento de sinal pode ser antecipado observando a convergência muito antes do cruzamento real. Como uma métrica de tendências de preços, o MACD é menos útil para ações que não estão tendendo (negociação em um intervalo) ou estão negociando com ação de preço errático. O MACD foi inventado por Gerald Appel nos anos 70. Thomas Aspray adicionou um histograma ao MACD em 1986, como um meio de antecipar cruzamentos MACD, um indicador de movimentos importantes na segurança subjacente. Appel é autor de inúmeras publicações sobre estratégias de investimento, incluindo, Stock Market Trading Systems, The Big Move e Winning Market Systems. 2 Componentes básicos Editar O gráfico acima mostra um estoque com um indicador MACD embaixo dele. O indicador mostra uma linha azul, uma linha vermelha e um histograma ou gráfico de barras que calcula a diferença entre as duas linhas. Os valores são calculados a partir do preço do estoque na parte principal do gráfico. Para o exemplo acima isto significa: MACD linha (linha azul): diferença entre os 12 e 26 dias EMAs sinal (linha vermelha): 9 dias EMA da linha azul histograma (gráfico de barras): diferença entre as linhas azul e vermelho MACD stockPrices , 12EMA - stockPrices, sinal 26EMA MACD, histograma 9EMA Sinal MACD O período para as médias móveis em que um MACD é baseado pode variar, mas os parâmetros mais comumente usados ​​envolvem uma EMA mais rápida de 12 dias, uma EMA mais lenta de 26 dias e A linha de sinal como um EMA de 9 dias da diferença entre os dois. É escrito na forma, MACD (mais rápido, mais lento, sinal) ou neste caso, MACD (12, 26, 9). Interpretação Editar As médias móveis exponenciais destacam as mudanças recentes no preço das ações. Comparando EMAs de comprimentos diferentes, a linha MACD mede mudanças na tendência de um estoque. Ao comparar as diferenças na mudança dessa linha para uma média, um analista pode identificar mudanças sutis na força e na direção de uma tendência de ações. Pode ser necessário correlacionar os sinais com os indicadores MACD2 como o poder RSI. Hoje, o MACD tem muitas variações para estreitas diferenças e semelhanças das duas médias móveis, como é o caso de zero lag MACD. 3 Traders reconhecem três sinais significativos gerados pelo indicador MACD. A linha MACD cruza a linha de sinal a linha MACD cruza zero há uma divergência entre a linha MACD eo preço do estoque ou entre o histograma eo preço do estoque Gráficamente isso corresponde a: a linha azul cruzando a linha vermelha o azul Linha mais baixa no gráfico de preços, mas não na linha azul, ou máximos mais altos (mínimos mais baixos) no gráfico de preços, mas não na linha azul. Gráfico de barra sinal MACD 0 EMAfast, 12 EMAslow, 26 0 Sinal (relativo extremum preço final preço final extremum inicial) Sign (relativo MACD extremum final MACD extremum inicial) Signalline crossover Editar Signalline crossovers são os principais sinais fornecidos pelo MACD. A interpretação padrão é comprar quando a linha MACD cruza através da linha de sinal, ou vender quando ele cruza para baixo através da linha de sinal. O movimento ascendente é chamado de crossover de alta e o movimento para baixo move um crossover de baixa. Respectivamente, eles indicam que a tendência no estoque está prestes a acelerar na direção do crossover. O histograma mostra quando ocorre um cruzamento. Uma vez que o histograma é a diferença entre a linha MACD ea linha de sinal, quando eles cruzam não há diferença entre eles. O histograma também pode ajudar na visualização quando as duas linhas estão se aproximando de um crossover. Embora possa mostrar uma diferença, o tamanho variável da diferença pode indicar a aceleração de uma tendência. Um histograma de estreitamento sugere que um crossover pode estar se aproximando, e um histograma ampliando sugere que uma tendência contínua é provável que fique ainda mais forte. Embora seja teoricamente possível para uma tendência de aumentar indefinidamente, em circunstâncias normais, mesmo ações movendo-se drasticamente irá eventualmente diminuir, para que não vá até o infinito ou para baixo para nada. Zero crossover Edit Um cruzamento da linha MACD através de zero acontece quando não há diferença entre o rápido e lento EMAs. Um movimento de positivo para negativo é de baixa e de negativo para positivo, de alta. Zero crossovers fornecer evidência de uma mudança na direção de uma tendência, mas menos confirmação do seu momento do que um crossover linha de sinal. Timing Edit O MACD é tão útil quanto o contexto em que é aplicado. Um analista pode aplicar o MACD para uma escala semanal antes de olhar para uma escala diária, a fim de evitar fazer negócios de curto prazo contra a direção da tendência intermediária. 4 Os analistas também variam os parâmetros do MACD para rastrear tendências de duração variável. Uma configuração popular de curto prazo, por exemplo, é a (5,35,5). False signals Edit Como qualquer algoritmo de previsão, o MACD pode gerar sinais falsos. Um falso positivo, por exemplo, seria um crossover de alta, seguido por um declínio súbito em um estoque. Um falso negativo seria uma situação em que não havia crossover de alta, mas o estoque acelerou de repente para cima. Uma estratégia prudente seria aplicar um filtro para cruzamentos de linha de sinal para garantir que eles vão realizar. Um exemplo de um filtro de preços seria comprar se a linha MACD quebra acima da linha de sinal e, em seguida, permanece acima dela por três dias. Como com qualquer estratégia de filtragem, isso reduz a probabilidade de sinais falsos, mas aumenta a freqüência do lucro perdido. Analistas usam uma variedade de abordagens para filtrar sinais falsos e confirmar os verdadeiros. Classificação do oscilador Editar O MACD é um oscilador de preço absoluto (APO). Porque lida com os preços reais das médias móveis em vez de variações percentuais. Um oscilador de preço percentual (PPO). Por outro lado, calcula a diferença entre duas médias móveis de preço dividido pelo valor médio móvel mais longo. Enquanto um APO mostrará níveis maiores para títulos com preços mais altos e níveis menores para títulos com preços mais baixos, um PPO calcula as mudanças em relação ao preço. Subsequentemente, prefere-se um PPO quando: compara valores de oscilador entre diferentes títulos, especialmente aqueles com preços substancialmente diferentes ou comparando valores de oscilador para a mesma segurança em tempos significativamente diferentes, especialmente um valor cujo valor mudou grandemente. Um terceiro membro da família de osciladores de preços é o oscilador de preços rebaixado (DPO). Que ignora tendências de longo prazo, enfatizando padrões de curto prazo. Teoria do processamento do sinal Em termos de processamento de sinal, o MACD é uma medida filtrada da derivada da entrada (preço) em relação ao tempo. (A derivada é chamada velocidade na análise técnica de estoque). O MACD estima a derivada como se fosse calculada e depois filtrada pelos dois filtros passa-baixas em série, multiplicada por um ganho igual à diferença em suas constantes de tempo. Também se pode ver que aproxima a derivada como se fosse calculada e depois filtrada por um único filtro exponencial de baixa passagem (EMA) com constante de tempo igual à soma das constantes de tempo dos dois filtros, multiplicada pelo mesmo ganho. 5 Assim, para as constantes de tempo do filtro MACD padrão de 12 e 26 dias, a estimativa da derivada MACD é filtrada aproximadamente pelo equivalente a um filtro EMA passa-baixa de 38 dias. A estimativa de derivada de tempo (por dia) é o valor MACD dividido por 14. A linha de sinal é também uma estimativa derivada, com um filtro passa-baixo adicional em série para suavização adicional (e atraso adicional). A diferença entre a linha MACD eo sinal (o histograma) representa uma medida da segunda derivada do preço em relação ao tempo (aceleração na análise de estoque técnico). Esta estimativa tem o atraso adicional do filtro de sinal e um fator de ganho adicional igual à constante do filtro de sinal. Um cruzamento MACD da linha de sinal indica que a direção da aceleração está mudando. A linha MACD cruzando zero sugere que a velocidade média está mudando de direção. Leitura adicional EditTechnical Analysis: Moving Averages Most chart patterns mostram uma grande quantidade de variação no movimento de preços. Isso pode tornar difícil para os comerciantes ter uma idéia de uma tendência global de segurança. Um método simples comerciantes usar para combater isso é aplicar médias móveis. Uma média móvel é o preço médio de um título em um determinado período de tempo. Ao traçar um preço médio dos títulos, o movimento dos preços é suavizado. Uma vez que as flutuações do dia-a-dia são removidas, os comerciantes são mais capazes de identificar a verdadeira tendência e aumentar a probabilidade de que ele vai trabalhar em seu favor. (Para saber mais, leia o tutorial de Médias Móveis.) Tipos de Médias Móveis Existem vários tipos de médias móveis que variam no modo como são calculadas, mas como cada média é interpretada permanece a mesma. Os cálculos diferem apenas em relação à ponderação que eles colocam nos dados de preços, passando de uma ponderação igual de cada ponto de preço para mais peso sendo colocado em dados recentes. Os três tipos mais comuns de médias móveis são simples. Linear e exponencial. Média Móvel Simples (SMA) Este é o método mais comum usado para calcular a média móvel dos preços. Ele simplesmente leva a soma de todos os últimos preços de fechamento durante o período de tempo e divide o resultado pelo número de preços utilizados no cálculo. Por exemplo, em uma média móvel de 10 dias, os últimos 10 preços de fechamento são somados e divididos por 10. Como você pode ver na Figura 1, um comerciante é capaz de fazer a média menos responsiva à mudança de preços, aumentando o número Dos períodos utilizados no cálculo. Aumentar o número de períodos de tempo no cálculo é uma das melhores maneiras de medir a força da tendência de longo prazo e a probabilidade de que ele vai reverter. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade deste tipo de média é limitada porque cada ponto da série de dados tem o mesmo impacto no resultado independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais importantes e, portanto, ele também deve ter uma maior ponderação. Este tipo de crítica tem sido um dos principais fatores que levaram à invenção de outras formas de médias móveis. Média Ponderada Linear Este indicador de média móvel é o menos comum entre os três e é usado para resolver o problema da ponderação igual. A média móvel ponderada linear é calculada tomando a soma de todos os preços de fechamento durante um determinado período de tempo e multiplicando-os pela posição do ponto de dados e dividindo então pela soma do número dos períodos. Por exemplo, em uma média linear ponderada de cinco dias, o preço de fechamento de hoje é multiplicado por cinco, ontem por quatro e assim por diante até que o primeiro dia na faixa do período seja atingido. Estes números são então somados e divididos pela soma dos multiplicadores. Média Móvel Exponencial (EMA) Este cálculo de média móvel utiliza um factor de suavização para colocar um peso mais elevado em pontos de dados recentes e é considerado muito mais eficiente do que a média linear ponderada. Ter uma compreensão do cálculo não é geralmente exigido para a maioria dos comerciantes porque a maioria dos pacotes gráficos fazer o cálculo para você. A coisa mais importante a lembrar sobre a média móvel exponencial é que ele é mais responsivo a novas informações relativas à média móvel simples. Esta responsividade é um dos principais fatores de por que esta é a média móvel de escolha entre muitos comerciantes técnicos. Como você pode ver na Figura 2, um EMA de 15 períodos aumenta e cai mais rapidamente do que um SMA de 15 períodos. Esta pequena diferença não parece muito, mas é um fator importante para estar ciente, pois pode afetar retornos. Principais usos das médias móveis As médias móveis são usadas para identificar tendências atuais e reversões de tendências, bem como para estabelecer níveis de suporte e resistência. As médias móveis podem ser usadas para identificar rapidamente se uma segurança está se movimentando em uma tendência de alta ou em uma tendência de baixa, dependendo da direção da média móvel. Como você pode ver na Figura 3, quando uma média móvel está indo para cima eo preço está acima dela, a segurança está em uma tendência de alta. Por outro lado, uma média móvel em declive com o preço abaixo pode ser usada para sinalizar uma tendência de baixa. Outro método para determinar o momento é olhar para a ordem de um par de médias móveis. Quando uma média de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, a tendência é para cima. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Movendo inversões de tendência média são formados de duas maneiras principais: quando o preço se move através de uma média móvel e quando se move através de cruzamentos de média móvel. O primeiro sinal comum é quando o preço se move através de uma média móvel importante. Por exemplo, quando o preço de um título que estava em uma tendência de alta cai abaixo de uma média móvel de 50 períodos, como na Figura 4, é um sinal de que a tendência de alta pode estar se reverter. O outro sinal de uma inversão de tendência é quando uma média móvel atravessa outra. Por exemplo, como você pode ver na Figura 5, se a média móvel de 15 dias cruza acima da média móvel de 50 dias, é um sinal positivo de que o preço começará a aumentar. Se os períodos usados ​​no cálculo forem relativamente curtos, por exemplo, 15 e 35, isso poderia indicar uma reversão da tendência de curto prazo. Por outro lado, quando duas médias com intervalos de tempo relativamente longos se cruzam (50 e 200, por exemplo), isso é usado para sugerir uma mudança de tendência em longo prazo. Outra maneira principal de se usar médias móveis é identificar níveis de suporte e resistência. Não é raro ver um estoque que tem sido queda parar o seu declínio e sentido inverso, uma vez que atinge o apoio de uma grande média móvel. Um movimento através de uma grande média móvel é muitas vezes usado como um sinal por comerciantes técnicos que a tendência é inverter. Por exemplo, se o preço rompe a média móvel de 200 dias em uma direção descendente, é um sinal de que a tendência de alta está se revertindo. As médias móveis são uma ferramenta poderosa para analisar a tendência em uma segurança. Eles fornecem suporte útil e pontos de resistência e são muito fáceis de usar. Os intervalos de tempo mais comuns que são usados ​​ao criar médias móveis são 200 dias, 100 dias, 50 dias, 20 dias e 10 dias. Calcula-se que a média de 200 dias seja uma boa medida de um ano comercial, uma média de 100 dias de meio ano, uma média de 50 dias de um quarto de ano, uma média de 20 dias de um mês e 10 Média diária de duas semanas. As médias móveis ajudam os comerciantes técnicos a suavizar um pouco do ruído que é encontrado nos movimentos de preços do dia-a-dia, dando aos comerciantes uma visão mais clara da tendência de preços. Até agora temos focado no movimento de preços, através de gráficos e médias. Na próxima seção, olhe bem algumas outras técnicas usadas para confirmar movimento de preços e padrões. Análise Técnica: Indicadores E Osciladores Média Móvel Em estatística. Uma média móvel. Também chamado de média móvel. Média móvel. Média de rolamento. Média móvel deslizante. Ou média corrente. É um tipo de filtro de resposta de impulso finito usado para analisar um conjunto de pontos de dados, criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Dada uma série de números e um tamanho de subconjunto fixo, o primeiro elemento da média móvel é obtido tomando a média do subconjunto fixo inicial da série de números. Em seguida, o subconjunto é modificado por deslocamento para a frente que é, excluindo o primeiro número da série e incluindo o próximo número após o subconjunto original na série. Isso cria um novo subconjunto de números, que é calculado pela média. Este processo é repetido em toda a série de dados. A linha de enredo que liga todas as médias (fixas) é a média móvel. Uma média móvel é um conjunto de números, cada um dos quais é a média do subconjunto correspondente de um conjunto maior de pontos de referência. Uma média móvel também pode usar pesos desiguais para cada valor de referência no subconjunto para enfatizar valores particulares no subconjunto. Uma média móvel é comumente usada com dados de séries temporais para suavizar flutuações de curto prazo e destacar tendências ou ciclos de longo prazo. O limiar entre curto e longo prazo depende da aplicação e os parâmetros da média móvel serão ajustados em conformidade. Por exemplo, é freqüentemente usado na análise técnica de dados financeiros, como os preços das ações. Retornos ou volumes de negociação. Também é usado na economia para examinar o produto interno bruto, o emprego ou outras séries temporais macroeconômicas. Matematicamente, uma média móvel é um tipo de convolução e, portanto, pode ser visto como um exemplo de um filtro passa-baixa usado no processamento de sinal. Quando usado com dados de séries não temporais, uma média móvel filtra componentes de freqüência mais alta sem qualquer conexão específica com o tempo, embora tipicamente algum tipo de ordenação esteja implícito. Visto de forma simplista, pode ser considerado como suavização dos dados. Média móvel simples Em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos n pontos de referência anteriores. Entretanto, na ciência e na engenharia, a média é normalmente tomada de um número igual de dados de cada lado de um valor central. Isto garante que as variações na média estão alinhadas com as variações nos dados em vez de serem deslocadas no tempo. Um exemplo de uma média de corrida igualmente ponderada igual para uma amostra de n dias de preço de fecho é a média dos preços de fecho de n dias anteriores. Se esses preços são então a fórmula é Quando calcular valores sucessivos, um novo valor entra na soma e um valor antigo cai para fora, significando uma soma completa cada vez que é desnecessário para este caso simples, O período selecionado depende do tipo de movimento de Interesse, como curto, intermediário ou longo prazo. Em termos financeiros, a média móvel pode ser interpretada como suporte em um mercado em ascensão, ou resistência em um mercado em queda. Se os dados utilizados não estiverem centrados em torno da média, uma média móvel simples fica atrás do último ponto de referência pela metade da largura da amostra. Uma SMA também pode ser desproporcionalmente influenciada por pontos de dados antigos caindo fora ou novos dados entrando Uma característica da SMA é que se os dados têm uma flutuação periódica, então aplicar um SMA desse período irá eliminar essa variação (a média sempre contendo Um ciclo completo). Mas um ciclo perfeitamente regular é raramente encontrado. 1 Para uma série de aplicações é vantajoso evitar o deslocamento induzido pela utilização apenas de dados passados. Assim, pode ser calculada uma média móvel central, utilizando dados igualmente espaçados de cada lado do ponto da série onde a média é calculada. Isso requer o uso de um número ímpar de pontos de referência na janela de exemplo. Média móvel acumulada Em uma média móvel acumulada. Os dados chegam em um fluxo de dados ordenado e o estatístico gostaria de obter a média de todos os dados até o ponto de referência atual. Por exemplo, um investidor pode querer o preço médio de todas as transações de ações para um determinado estoque até o momento atual. Como cada nova transação ocorre, o preço médio no momento da transação pode ser calculado para todas as transações até esse ponto usando a média cumulativa, tipicamente uma média igualmente ponderada da seqüência de valores de i x 1. X i até o tempo atual: O método de força bruta para calcular isso seria armazenar todos os dados e calcular a soma e dividir pelo número de pontos de referência toda vez que um novo ponto de referência chegou. No entanto, é possível atualizar simplesmente a média cumulativa como um novo valor xi 1 torna-se disponível, usando a fórmula: Assim, a média cumulativa atual para um novo ponto de referência é igual à média cumulativa anterior mais a diferença entre o último ponto de referência eo Média anterior, dividida pelo número de pontos recebidos até agora. Quando todos os pontos de referência chegam (i N), a média cumulativa será igual à média final. A derivação da fórmula da média cumulativa é direta. Usando e de forma semelhante para i 1, verifica-se que Resolvendo esta equação para CA i 1 resulta em: Média ponderada média Edit Uma média ponderada é qualquer média que tem fatores multiplicadores para dar pesos diferentes aos dados em diferentes posições na janela da amostra. Matematicamente, a média móvel é a convolução dos pontos de referência com uma função de ponderação fixa. Um aplicativo está removendo pixelização de uma imagem gráfica digital. Na análise técnica de dados financeiros, uma média móvel ponderada (WMA) tem o significado específico de pesos que diminuem na progressão aritmética. 2 Em uma WMA de dia-n o último dia tem peso n. O segundo mais recente n 16087221601, etc até um. Quando se calcula o WMA através de valores sucessivos, a diferença entre os numeradores de WMA M 1 e WMA M é np M 1 1608722160 p M 16087221601608722160 p M 8722n1. Se denotarmos a soma p M 160160160160 p M 8722 n 1 por Total M. Então O gráfico à direita mostra como os pesos diminuem, de maior peso para os pontos de referência mais recentes, até zero. Pode ser comparado com os pesos na média móvel exponencial que se segue. Uma média móvel exponencial (EMA), também conhecida como média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), 3 é um tipo de filtro de resposta de impulso infinito que aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de referência mais antigo diminui exponencialmente, nunca atingindo zero. O gráfico à direita mostra um exemplo da redução de peso. O EMA para uma série Y pode ser calculado recursivamente: O coeficiente representa o grau de diminuição da ponderação, um fator de suavização constante entre 0 e 1. Um desconto mais alto observações mais velhas mais rápido. Alternativamente, pode ser expresso em termos de N períodos de tempo, onde 1601602 (N 1) Erro de script Erro de script 91 citação necessária 93. Por exemplo, se N 16016019 é equivalente a 1601600.1, a meia-vida dos pesos (o intervalo sobre o qual Os pesos diminuem por um factor de dois) é aproximadamente N 2.8854 (dentro de 1 se N 160gt1605). Y t é o valor em um período de tempo t. S t é o valor da EMA em qualquer período de tempo t. S 1 é indefinido. S1 pode ser inicializado de várias maneiras diferentes, mais comumente ajustando S1 a Y1. Embora existam outras técnicas, tais como definir S 1 para uma média das primeiras 4 ou 5 observações. A proeminência do efeito de inicialização S 1 na média móvel resultante depende de valores menores, tornando a escolha de S 1 relativamente mais importante do que valores maiores, uma vez que um maior desacelera mais rapidamente as observações mais antigas. Esta formulação é de acordo com Hunter (1986). 4 Por aplicação repetida desta fórmula para tempos diferentes, podemos eventualmente escrever S t como uma soma ponderada dos pontos de referência Y t. Como: Uma abordagem alternativa por Roberts (1959) usa Y t em vez de Y t 87221. 5 Esta fórmula também pode ser expressa em termos de análise técnica da seguinte forma, mostrando como a EMA caminha para o ponto de referência mais recente, mas apenas por uma proporção da diferença (cada vez): Esta é uma soma infinita com termos decrescentes. Os N períodos em um N-dia EMA apenas especificar o fator. N não é um ponto de parada para o cálculo da forma como ele está em um SMA ou WMA. Para N. Os primeiros N pontos de referência em um EMA representam cerca de 86 do peso total no cálculo: 6 A fórmula de potência acima dá um valor inicial para um dia específico, após o qual a fórmula de dias sucessivos mostrada primeiro pode ser aplicada. A questão de como voltar atrás para ir para um valor inicial depende, no pior dos casos, sobre os dados. Valores de preços grandes em dados antigos afetarão o total mesmo que sua ponderação seja muito pequena. Se os preços têm pequenas variações, então apenas a ponderação pode ser considerada. O peso omitido por parar após k termos é fora do peso total. Por exemplo, para ter 99,9 do peso, ajuste acima da razão igual a 0,1 e resolva para k. Para este exemplo (99,9 peso). Modificação da média móvel Edit Uma média móvel modificada (MMA), média móvel em execução (RMA) ou média móvel suavizada é definida como: Aplicação para medir o desempenho do computador Editar Algumas métricas de desempenho do computador, p. O comprimento médio da fila do processo, ou a utilização média da CPU, usam uma forma de média móvel exponencial. Aqui é definida como uma função do tempo entre duas leituras. Um exemplo de um coeficiente que dá maior peso à leitura atual e menor peso para as leituras mais antigas é Por exemplo, uma média L de 15 minutos de um comprimento de fila de processo Q. Medido a cada 5 segundos (diferença de tempo é de 5 segundos), é computado como outros pesos. Outros sistemas de ponderação são usados ​​ocasionalmente 8211 por exemplo, na negociação de ações uma ponderação de volume pesará cada período de tempo em proporção ao seu volume de negociação. Uma outra ponderação, usada pelos atuários, é a Spencers 15-Point Moving Average 11 (média móvel central). Os coeficientes de peso simétricos são -3, -6, -5, 3, 21, 46, 67, 74, 67, 46, 21, 3, -5, -6, -3. Fora do mundo das finanças, meios ponderados de corrida têm muitas formas e aplicações. Cada função de ponderação ou kernel tem suas próprias características. Na engenharia e na ciência, a frequência e a resposta de fase do filtro são muitas vezes de primordial importância na compreensão das distorções desejadas e indesejadas que um filtro particular irá aplicar aos dados. Uma média não apenas suavizar os dados. Uma média é uma forma de filtro passa-baixa. Os efeitos do filtro particular utilizado devem ser entendidos de modo a fazer uma escolha adequada. Sobre este ponto, a versão francesa deste artigo discute os efeitos espectrais de 3 tipos de meios (cumulativo, exponencial, gaussiano). Movendo a mediana De um ponto de vista estatístico, a média móvel, quando usada para estimar a tendência subjacente em uma série temporal, é suscetível a eventos raros, como choques rápidos ou outras anomalias. Uma estimativa mais robusta da tendência é a mediana móvel simples em n pontos de tempo: onde a mediana é encontrada, por exemplo, classificando os valores dentro dos parênteses e encontrando o valor no meio. Para valores maiores de n. A mediana pode ser eficientemente calculada pela atualização de um skiplist indexável. 12 Estatisticamente, a média móvel é ideal para recuperar a tendência subjacente da série temporal quando as flutuações sobre a tendência são normalmente distribuídas. No entanto, a distribuição normal não coloca uma probabilidade elevada em desvios muito grandes da tendência que explica por que tais desvios terão um efeito desproporcionalmente grande na estimativa da tendência. Pode-se demonstrar que, se as flutuações são, em vez disso, assumidas como sendo Laplace distribuídas. Então a mediana móvel é estatisticamente óptima. 13 Para uma determinada variância, a distribuição de Laplace coloca maior probabilidade em eventos raros do que o normal, o que explica por que a mediana móvel tolera choques melhor do que a média móvel. Quando a mediana de movimento simples acima é central, o alisamento é idêntico ao filtro mediano que tem aplicações, por exemplo, no processamento de sinal de imagem. Consulte também Editar Este artigo inclui uma lista de referências. Mas suas fontes permanecem obscuras porque tem citações inline insuficientes. Ajude a melhorar este artigo introduzindo citações mais precisas. 32 (Fevereiro de 2010)