Moving Average 84

El suavizado de datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos Inherente a la recolección de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica frecuentemente utilizada en la industria es suavizar. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, los componentes estacionales y cíclicos. Existen dos grupos distintos de métodos de suavizado Métodos de promedio Métodos exponenciales de suavizado Tomar promedios es la forma más sencilla de suavizar los datos Primero investigaremos algunos métodos de promediación, como el promedio simple de todos los datos anteriores. Un gerente de un almacén quiere saber cuánto un proveedor típico ofrece en unidades de 1000 dólares. Se toma una muestra de 12 proveedores, al azar, obteniendo los siguientes resultados: La media o media calculada de los datos 10. El gestor decide usar esto como la estimación para el gasto de un proveedor típico. ¿Es esto una buena o mala estimación? El error cuadrático medio es una forma de juzgar qué tan bueno es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La cantidad verdadera del error gastada menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores al cuadrado. El MSE es la media de los errores al cuadrado. Resultados de MSE por ejemplo Los resultados son: Errores y errores cuadrados La estimación 10 La pregunta surge: ¿podemos usar la media para pronosticar ingresos si sospechamos una tendencia? Un vistazo a la gráfica abajo muestra claramente que no debemos hacer esto. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, declaramos que El promedio simple o la media de todas las observaciones pasadas es sólo una estimación útil para la predicción cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilice estimaciones diferentes que tengan en cuenta la tendencia. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula sumando todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular el promedio es añadiendo cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. El multiplicador 1/3 se llama el peso. En general: barra frac fracción izquierda (frac derecha) x 1 izquierda (frac derecha) x 2,. ,, Izquierda (frac derecha) x n. El (izquierda (frac derecha)) son los pesos y, por supuesto, suman a 1. Slideshare utiliza cookies para mejorar la funcionalidad y el rendimiento, y para proporcionarle publicidad relevante. Si sigues viendo el sitio, aceptas el uso de cookies en este sitio web. Consulte nuestro Acuerdo de usuario y Política de privacidad. Slideshare utiliza cookies para mejorar la funcionalidad y el rendimiento, y para proporcionarle publicidad relevante. Si sigues viendo el sitio, aceptas el uso de cookies en este sitio web. Consulte nuestra Política de privacidad y el Contrato de usuario para obtener más detalles. Explora todos tus temas favoritos en la aplicación SlideShare Consigue que la aplicación SlideShare se guarde para más tarde incluso desconecta Continúa en el sitio para móviles Carga Iniciar sesión Registrarse Toque dos veces para alejar el zoom Método de media móvil maths ppt Compartir esta SlideShare LinkedIn Corporation 2016 Este es el segundo de una serie de tres partes. Lea la parte 1 aquí. CHAPEL HILL, N. C. (MarketWatch) Las estrategias de media móvil son riesgosas. Esa es la aseveración sacrílega que introduje en mi columna que apareció a principios de esta semana, basada en la investigación en profundidad que llevé a cabo durante los últimos meses en los retornos de varias estrategias de media móvil. Como se prometió en la columna inicial de esta serie de tres partes, aquí hay una discusión más detallada de cada una de las cuatro conclusiones generales a las que llegué. Conclusión 1: Incluso las mejores estrategias de media móvil no siempre funcionan Para entender por qué las estrategias de media móvil son riesgosas, es importante entender que hay más de una manera de definir el riesgo. De acuerdo con la definición académica tradicional de riesgo como volatilidad, las estrategias de media móvil son en realidad menos riesgosas que el mercado. Pero hay otro tipo de riesgo también, teniendo que ver con cuánto tiempo la estrategia puede estar bajo el agua. Y cuando se miran de esta manera, las estrategias de media móvil son bastante riesgosas: Incluso en condiciones ideales, las mejores estrategias de media móvil siguen siendo típicamente inferiores al mercado durante largos períodos que a veces duran un par de décadas. Considere la media móvil de 200 días, tal vez la versión más utilizada. Cuando se aplicó al índice S P 500 SPX, 0,53 y al emplearlo junto con un sobre comercial, esta estrategia fue una de las pocas que ganaron más dinero que el mercado desde finales de los años veinte incluso después de comisiones. Esta estrategia en particular, sin embargo, pasó más de la mitad del tiempo durante los últimos 80 años atrás detrás de comprar y retener, como se resume en la siguiente tabla. Tenga en cuenta que estos resultados deprimentes se aplican a uno de los más rentables de cualquiera de las miles de estrategias de media móvil que estudié. De períodos de esta duración estudiados (en una base de año calendario móvil) en la que la estrategia de media móvil hizo menos dinero que el propio mercado en el que la estrategia de media móvil s Sharpe Ratio fue menor que el mercado s La pregunta a preguntarse a medida que leer estos resultados: ¿Qué tan probable es que se quede con una estrategia de mercado de tiempo que va de 20, 10 o incluso cinco años sin golpear el mercado Mis resultados apuntan a una objeción potencialmente más grave a las estrategias de media móvil: La mayoría de las diversas estrategias de media móvil Que superaron al mercado durante el siglo pasado, han tenido un rendimiento inferior al de 1990, y esto puede ser más que sólo uno de esos períodos periódicos en los que las estrategias de movilidad media luchan por mantenerse al día. Blake LeBaron, profesor de finanzas en la Universidad de Brandies, sospecha que las formas más baratas de comerciar dentro y fuera del mercado han causado un aumento en el número de inversores que siguen estrategias de media móvil y que a su vez ha hecho que sus beneficios disminuyan e incluso desaparezcan. décadas recientes. La credibilidad de la hipótesis del Prof. LeBaron es que, también a principios de los 90, las estrategias de media móvil dejaron de funcionar en el mercado de divisas. Conclusión 2: Las comisiones sabotean incluso las mejores estrategias, por lo que la reducción de la frecuencia de las transacciones es crucial La mayoría de los estudios previos de las medias móviles asumieron que un inversor podría operar sin comisiones u otros costos de transacción. Una vez que deshacerse de esta suposición poco realista, la mayoría de las estrategias de media móvil se retrasan un buy-and-hold por cantidades significativas. Eso es especialmente cierto en los mercados volátiles, cuando muchas de las estrategias de media móvil, especialmente aquellas que dependen de una longitud media corta no rara vez generan numerosas señales al año. Determinar lo que es una comisión justa no es fácil, por supuesto. Vale la pena recordar que, durante la mayor parte del siglo pasado, no se disponía de fondos negociados en bolsa que permitieran al inversionista comprar las 30 acciones de Dow de una sola vez, mucho menos los varios cientos de acciones que entonces formaban parte del S antes Que esas comisiones eran fijas y sustanciales. Al calcular cuán grande fue el impacto que las estrategias de media móvil tomaron debido a las comisiones, asumí que había que pagar por cada compra o venta antes del Big Bang 0.5 en cada sentido hasta finales de 1999 y 0.1 en cada sentido desde entonces . Twitter: ¿Cómo invertir 1000 en tecnología puede pagar con Twitter s Jason Bellini tiene TheShortAnswer. Al asumir que no hay costos de transacción, muchas de las innumerables estrategias de promedio móvil monitoreadas superan al mercado durante todo el período de tiempo durante el cual los datos estaban disponibles. Sin embargo, al incluir los costos de transacción, virtualmente todos ellos se retrasan. Por lo tanto, reducir la frecuencia de las transacciones es absolutamente crucial para cualquier estrategia de media móvil. Si bien hay más de una manera de hacerlo, tal vez el más simple y más común es utilizar un sobres denominado. Este método permite al inversor elegir una cantidad arbitraria que el índice del mercado necesita para moverse por encima o por debajo de la media móvil con el fin de generar una transacción. Por ejemplo, si está usando un sobre de 1 y ya está en el mercado, entonces el índice tendrá que caer más de 1 por debajo del promedio móvil para generar un movimiento en efectivo. Por el contrario, si usted está en efectivo, entonces sólo volverá a estar en el mercado sólo si el índice sube a por lo menos 1 por encima de su media móvil. He probado diferentes tamaños de sobres. En casi todos los casos, encontré que el sobre de tamaño óptimo es 5. Por ejemplo, cuando se utilizó el promedio móvil de 200 días para el Dow, la frecuencia de las transacciones disminuyó de un promedio de seis por año (o una vez cada dos meses, en promedio) a una sola vez al año, lo que dio lugar a una red neto Comisiones. Conclusión 3: Las comisiones sin comisiones, las AM de más corto plazo superan a las EM de más largo plazo Si las comisiones no fueran un factor, los promedios móviles a corto plazo serían generalmente preferibles: Mis estudios demostraron que como regla general el rendimiento antes de la transacción disminuye a medida que aumenta La longitud de la media móvil. Sin embargo, después de incorporar un supuesto de comisión realista, los promedios móviles a largo plazo salieron adelante. Incluso cuando se usan sobres para reducir la frecuencia de las transacciones para los promedios móviles a corto plazo, las estrategias de media móvil a largo plazo generalmente salieron adelante. Tenga en cuenta, sin embargo, que no hay longitud óptima de media móvil que debe emplear. Norman Fosback, editor de Fosback s Fund Forecaster, y ex director del Instituto de Investigación Econométrica, lo puso de esta manera en su libro de texto Stock Market Logic: No hay números mágicos en la tendencia siguiente. Algunas longitudes de media móvil pueden haber funcionado mejor en el pasado, pero, después de todo, algo tenía que funcionar mejor en el pasado y probando todo lo posible, ¿cómo se podía ayudar a encontrarlo. Debe ser un requisito básico de cualquier sistema de tendencia media móvil siguiendo el sistema que prácticamente todas las longitudes medias móviles predicen con éxito en mayor o menor grado. Si sólo una o dos longitudes de trabajo, las probabilidades son mayores que los resultados exitosos se obtuvieron por casualidad. Hallazgo 4: No todos los índices se crean iguales cuando se trata de estrategias de media móvil. Probablemente piensas que no importa mucho qué índice de mercado utilizas al calcular la media móvil. Pero usted estaría equivocado: Hay marcadas discrepancias en los retornos de las estrategias de media móvil, dependiendo de si utiliza el Dow, S P 500 o el Nasdaq para generar las señales de compra y venta. Considere el promedio móvil de 200 días junto con un sobre. Al basar esta estrategia en Dow Industrials, desde 1990 ha dado lugar a 100 transacciones separadas por un promedio de cuatro por año. Sin embargo, cuando se aplica a la S P 500, pero no el Dow. Las grandes discrepancias como ésta surgieron a menudo en mi investigación. La nota cautelar de Fosback que he mencionado anteriormente es muy relevante aquí también. Nate Vernon es un estudiante de último año en la Universidad de Rochester con especialización en economía financiera. El verano pasado, fue pasante en el Hulbert Financial Digest. También es miembro del equipo de baloncesto de la Universidad de Rochester. Copyright 2016 MarketWatch, Inc. Todos los derechos reservados. Intraday Datos proporcionados por SIX Financial Information y sujetos a los términos de uso. Datos históricos y actuales al final del día proporcionados por SIX Financial Information. Datos intradía retrasados ​​por necesidades de intercambio. S Company, Inc. Los datos intradiarios de SEHK son proporcionados por SIX Financial Information y tienen al menos 60 minutos de retraso. Todas las cotizaciones son en tiempo de intercambio local. Stocks Columnas Autores Temas No se han encontrado resultados