Média móvel versus média geral

Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos três primeiros períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio da Intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares, 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 alisados ​​Se formos um número médio de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.Alguém pode explicar por que tomar um Média de uma média geralmente resulta em uma resposta errada Existe um caso em que a média da média pode ser usada corretamente Como um exemplo, vamos dizer que uma avaliação é dada a três escolas e eu quero descobrir a pontuação média para todos Três escolas combinadas eo escore médio por escola. Quando eu tentar acrescentar as três pontuações individuais e dividir por três eu obter um número que é muito próximo (/ - 1 por cento) para a média global real. Perguntou Jan 2 12 às 21:13 subt13: No caso de eu não ficar em torno de postagem, qualquer abordagem pode ser útil. Fazer uma escola por análise escolar, mas usando mais do que médias simples, e incluindo a variância, pode ajudar a destacar as disparidades regionais, e pode motivar ações corretivas. A média dos alunos produz informações de um tipo diferente. Se há n1, n2 e n3 escores nas três escolas, ea média para cada escola é a1, a2, a3, respectivamente, a média correta é uma média ponderada: A média das médias é: Esses dois valores serão exatamente os mesmos se cada escola tiver exatamente o mesmo número de alunos, e tendem a ser próximos se as escolas são relativamente próximas em tamanho e / ou as pontuações para as três escolas são fechar. Por exemplo: a média de é 2, (N13) ea média de é 4, (N1). A média das médias é 3. Mas a média de todos os números é 30/14 2.14. Espero que isso seja suficiente para explicar o que está errado (você está dando pesos iguais para as primeiras médias quando você toma sua média, que não é a coisa correta a fazer se você quer a média de todos os números). Respondeu Jan 2 12 em 21: 23 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 eu sou louco.) 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 a partir de domingo que a soma das médias é realmente igual à média das somas, no caso de que é importante para qualquer um 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 (x / y) / n onde n é o total de entradas x é entradas de linha e y é entradas de coluna. Somente verdadeiro se todos os ys forem iguais eg: (1/2 3/5) / 2 11/20 (13) / (25) 4/7 Onde como se y é igual (1/7 4/7) / 2 5/14 (14) / (77) 5/14 PS Desculpe por postar no thread morto só quero que seja certo para qualquer outra pessoa procurando. 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 2/3 e sua soma das médias aumenta para 8. Se sua tabela de dados tiver espaços em branco ou pontos de dados ausentes, Dois são quase nunca o mesmo. Se a tabela de dados é igualmente / uniformemente distribuída sem quaisquer 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 linhas / colunas 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 seus 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, em seguida, 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 é suprimida então ninguém saberá o que sua primeira sentença significa. Ndash Gerry Myerson 7 de agosto às 12:04 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. Este material, verdade ou truthy, vive para sempre no InternetMoving médias: Que são eles Entre os indicadores técnicos os mais populares, médias móveis são usados ​​para calibrar 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. Devido à maneira como as médias móveis são calculadas, você pode personalizar a sua média móvel para, literalmente, aumentar a sua média móvel. Qualquer período de tempo que você acha que é relevante, o que significa que o usuário pode escolher livremente qualquer período de tempo que eles querem ao criar a média. Os incrementos mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 períodos. Médias móveis mais curtas, como o período de 15, ou mesmo o período de 50, refletirão mais de perto a ação de preço do gráfico real do que uma média móvel de período de tempo mais longo. Quanto mais longo for o período de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. Muitas vezes em Forex, os comerciantes irão olhar para médias móveis intraday. Por exemplo, se você está olhando para um gráfico de 10 minutos e queria uma média móvel de cinco períodos, você poderia tomar os preços nos 50 minutos anteriores e dividir por cinco para obter a média móvel de cinco períodos para um gráfico de 10 minutos. Muitos comerciantes têm sua própria preferência pessoal, mas geralmente a melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com um número de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia. SMA vs EMA Existem, na realidade, dois tipos gerais de médias móveis: a média móvel simples (SMA) e a média móvel exponencial (EMA). A média móvel que estávamos discutindo anteriormente é uma média móvel simples, porque ele simplesmente leva um certo número de períodos e médias para o período de tempo desejado - cada período é igualmente ponderada. Uma das principais queixas com uma média móvel simples (especialmente a curto prazo) é que eles são muito suscetíveis a grandes movimentos de preços para cima ou para baixo. Por exemplo, suponha que você estava planejando uma média móvel de cinco dias do USD / CAD e o preço foi constante e consistentemente subindo. E então um dia houve uma grande anomalia de spike para baixo causando a média móvel para ir muito mais baixo ea tendência a ir para baixo quando talvez que um dia poderia ter sido causado por algo que não é provável que ocorra novamente. Para mitigar esse problema, você pode querer usar uma média móvel diferente - uma média móvel exponencial (EMA). Um EMA dá mais peso aos preços mais recentes no seu cálculo de uma média móvel. Assim, se você estava usando uma média móvel de cinco dias, um EMA daria um peso maior para os preços que ocorrem no final do período de cinco dias, e menor peso sobre os preços que ocorrem há cinco dias. Então, se um grande pico ocorreu em dias um ou dois, a média móvel wouldnt ser afetado tanto como uma simples média móvel. Mais uma vez, os comerciantes devem experimentar com ambos os tipos de médias móveis para encontrar a sua preferência. Na verdade, muitos comerciantes irá plot ambos os tipos de médias móveis com vários períodos de tempo ao mesmo tempo. (Saiba mais sobre a EMA em nosso artigo Explorando a média móvel exponencialmente ponderada.) Um dos principais usos de uma média móvel é identificar uma tendência. Em geral, as médias móveis tendem a ser indicadores de atraso, o que significa que só podem confirmar que uma tendência foi estabelecida em vez de identificar novas tendências. Na próxima seção, analise de perto como as médias móveis são usadas para medir a tendência geral de uma moeda.