Moving Average Smoothing Excel

Suavização exponencial Este exemplo ensina como aplicar o alisamento exponencial a uma série temporal no Excel. A suavização exponencial é usada 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. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Suavização exponencial e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Fator de amortecimento e digite 0.9. Literatura fala frequentemente sobre a constante alisante (alfa). O valor (1-) é chamado de fator de amortecimento. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque ajustamos alfa para 0,1, o ponto de dados anterior é dado um peso relativamente pequeno enquanto o valor suavizado anterior é dado um grande peso (ou seja, 0,9). Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. Excel não é possível calcular o valor suavizado para o primeiro ponto de dados porque não existe nenhum ponto de dados anterior. O valor suavizado para o segundo ponto de dados é igual ao ponto de dados anterior. 9. Repita os passos 2 a 8 para alfa 0,3 e alfa 0,8. Conclusão: O alfa menor (maior o fator de amortecimento), mais os picos e vales são suavizados. O alfa maior (menor o fator de amortecimento), mais perto os valores suavizados são para os pontos de dados reais. Média de Moto Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Uma média móvel é usada 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. Nota: 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. Menor o intervalo, mais perto as médias móveis são aos pontos de dados reais. Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introdução Desenvolvido por Perry Kaufman, Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) é uma média móvel projetado para Conta o ruído do mercado ou a volatilidade. 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