Ponderata Media Mobile Metodo Example

Calibrati medie mobili: I principi fondamentali Nel corso degli anni, i tecnici hanno trovato due problemi con la media mobile semplice. Il primo problema è il lasso di tempo della media mobile (MA). La maggior parte degli analisti tecnici ritengono che l'azione dei prezzi. l'apertura o la chiusura del prezzo delle azioni, non è sufficiente su cui dipendere per prevedere correttamente i segnali di acquisto o vendita delle azioni di crossover MAs. Per risolvere questo problema, gli analisti ora assegnare più peso ai dati relativi ai prezzi più recenti utilizzando la media mobile esponenziale livellata (EMA). (Per saperne di più nell'esplorazione esponenziale Pesato media mobile.) Un esempio per esempio, utilizzando un 10-giorni MA, un analista avrebbe preso il prezzo del 10 ° giorno di chiusura e moltiplicare questo numero per 10, il nono giorno per le nove, l'ottavo giorno per otto e così via alla prima della MA. Una volta che il totale è stato determinato, l'analista poi dividere il numero per l'aggiunta dei moltiplicatori. Se si aggiungono i moltiplicatori del 10-day MA esempio, il numero è 55. Questo indicatore è conosciuta come la media mobile linearmente ponderata. (Per la lettura correlata, controllare semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Molti tecnici sono convinti sostenitori del esponenzialmente lisciato media mobile (EMA). Questo indicatore è stato spiegato in tanti modi diversi che confonde gli studenti e degli investitori. Forse la migliore spiegazione viene da John J. Murphys: Analisi tecnica dei mercati finanziari, (pubblicato dal New York Institute of Finance, 1999): Il modo esponenziale lisciato movimento indirizzi medi sia dei problemi connessi con la media mobile semplice. Innanzitutto, la media esponenziale livellata assegna un peso maggiore ai dati più recenti. Pertanto, è una media mobile ponderata. Ma mentre assegna minore importanza ai dati dei prezzi passati, esso include nel suo calcolo tutti i dati nella vita dello strumento. Inoltre, l'utente può regolare il coefficiente di dare maggiore o minore peso al più recente prezzo giorni, che viene aggiunta ad una percentuale del valore giorni precedente. La somma dei due valori percentuali aggiunge fino a 100. Per esempio, l'ultimo giorni prezzo potrebbe essere assegnato un peso di 10 (.10), che viene aggiunto al giorno precedente peso di 90 (.90). Questo dà l'ultimo giorno 10 del peso totale. Questo sarebbe l'equivalente di una media di 20 giorni, dando l'ultimo giorni prezzo un valore inferiore di 5 (.05). Figura 1: esponenziale Smoothed media mobile È possibile che questo grafico mostra il Nasdaq Composite Index dalla prima settimana di agosto 2000 al 1 ° giugno 2001. Come si può vedere chiaramente, l'EMA, che in questo caso utilizza i dati relativi ai prezzi di chiusura nel corso di un periodo di nove giorni, ha segnali di vendita precisi sul 8 settembre (contrassegnato da un nero freccia verso il basso). Questo era il giorno in cui l'indice rotto sotto il livello 4.000. La seconda freccia nera indica un'altra tappa verso il basso che i tecnici sono stati effettivamente aspettavano. Il Nasdaq non ha potuto generare abbastanza volume e interesse da parte degli investitori al dettaglio per rompere il marchio 3.000. E poi tuffò di nuovo a toccare il fondo a 1619,58 su aprile 4. La fase di rialzo del 12 aprile è contrassegnato da una freccia. Qui l'indice ha chiuso a 1,961.46, e tecnici ha cominciato a vedere i gestori di fondi istituzionali che iniziano a prendere alcuni affari come Cisco, Microsoft e alcuni dei problemi legati all'energia. (Leggi i nostri articoli correlati: Moving Buste media:. Raffinazione uno strumento popolare Trading and Moving Average rimbalzo) Un tipo di tassa imposta sulle plusvalenze sostenute da individui e aziende. Le plusvalenze sono i profitti che un investitore. Un ordine per l'acquisto di un titolo pari o inferiore a un determinato prezzo. Un ordine di acquisto limite consente agli operatori e agli investitori di specificare. Un Internal Revenue Service (IRS) regola che consente per i prelievi senza penalità da un account IRA. La regola prevede che. La prima vendita di azioni da una società privata al pubblico. IPO sono spesso emesse da piccole, le aziende più giovani che cercano la. Rapporto DebtEquity è rapporto debito utilizzato per misurare una leva finanziaria company039s o un rapporto debito utilizzato per misurare un individuo. Un tipo di struttura di compensazione che i gestori di fondi speculativi impiegano tipicamente in quale parte della compensazione è based. What039s prestazioni la differenza tra media mobile e ponderata media mobile A 5-periodo media mobile, sulla base dei prezzi di cui sopra, è calcolato in base alla seguente formula : sulla base della suddetta equazione, il prezzo medio per il periodo di cui sopra era 90.66. Utilizzando medie mobili è un metodo efficace per l'eliminazione di forti fluttuazioni dei prezzi. La limitazione chiave è che i punti dati dai dati precedenti non sono ponderati in modo diverso rispetto ai dati punti vicino l'inizio del set di dati. Questo è dove le medie mobili ponderate entrano in gioco. medie ponderate assegnare una ponderazione più pesante a più punti di dati attuali dal momento che sono più rilevanti di punti dati in un lontano passato. La somma della ponderazione deve aggiungere fino a 1 (o 100). Nel caso della media mobile semplice, i coefficienti sono equamente distribuiti, ed è per questo che non sono riportati nella tabella sopra riportata. Prezzo di chiusura di AAPLHome gtgt inventario Argomenti contabili Moving inventario metodo della media mobile media inventario Metodo Panoramica Con il metodo di inventario media mobile, il costo medio di ogni articolo di magazzino in magazzino viene ricalcolata dopo ogni acquisto di inventario. Questo metodo tende a produrre valutazioni di inventario e costo del venduto i risultati che sono in-tra quelli derivati ​​sotto il primo, primo metodo out (FIFO) e l'ultima nel primo metodo, fuori (LIFO). Questo approccio media viene considerato per produrre un approccio sicuro e conservativo per riportare i risultati finanziari. Il calcolo è il costo totale degli articoli acquistati diviso per il numero di articoli in magazzino. Il costo di porre fine delle scorte e il costo delle merci vendute sono poi fissati a questo costo medio. Non è necessaria alcuna stratificazione costo, come è richiesto per i metodi FIFO e LIFO. Dal momento che il costo media mobile cambia ogni volta che c'è un nuovo acquisto, il metodo può essere utilizzato solo con un sistema di monitoraggio delle scorte perpetua un tale sistema tiene up-to-date record dei saldi di inventario. Non è possibile utilizzare il metodo dell'inventario media mobile se si utilizza solo un sistema di inventario periodico. poiché tale sistema accumula soltanto informazioni alla fine di ogni periodo contabile, e non mantenere registrazioni a livello di unità singola. Inoltre, quando le valutazioni di inventario siano derivati ​​dall'uso di un sistema informatico, il computer rende relativamente facile da regolare continuamente le valutazioni di inventario con questo metodo. Al contrario, può essere molto difficile da utilizzare il metodo della media mobile quando i record di inventario vengono mantenute manualmente, dato che il personale d'ufficio sarebbe stato sopraffatto dal volume di calcoli richiesti. Moving inventario Metodo media Esempio Esempio 1. ABC International ha 1.000 widget verdi in magazzino a partire dall'inizio del mese di aprile, con un costo per unità di 5. Pertanto, il saldo delle scorte all'inizio del widget verdi nel mese di aprile è 5.000. ABC poi acquista 250 widget aggiuntivi greeen il 10 aprile per 6 ciascuno (acquisto totale di 1.500), e altri 750 widgets verdi il 20 aprile per 7 ciascuno (acquisto totale di 5.250). In assenza di vendite, questo significa che il costo media mobile per unità al fine di aprile sarebbe 5.88, che è calcolato come un costo totale di 11.750 (5.000 saldo iniziale 1.500 5.250 acquisto acquisto), diviso per il totale on mano conteggio unità di 2.000 widget verdi (1.000 saldo iniziale di 250 unità acquistate 750 unità vendute). Così, il costo media mobile dei widgets verdi era 5 per unità all'inizio del mese, e 5,88 alla fine del mese. Ripeteremo l'esempio, ma ora includere diverse vendite. Ricordate che abbiamo ricalcolare la media mobile dopo ogni transazione. Esempio 2. ABC International ha 1.000 widget verdi in magazzino a partire dall'inizio del mese di aprile, ad un costo per unità di 5. Si vende 250 di queste unità, il 5 aprile, e registra un addebito per il costo del venduto di 1.250, che è calcolato come 250 unità x 5 per unità. Ciò significa che ci sono ora 750 unità rimanenti in magazzino, ad un costo per unità di 5 e un costo totale di 3.750. ABC poi acquista 250 ulteriori widget verdi il 10 aprile per 6 ciascuno (acquisto totale di 1.500). Il costo media mobile è ora 5,25, che è calcolato come un costo totale di 5.250 diviso per 1.000 unità ancora in mano. ABC poi vende 200 unità, il 12 aprile, e registra un addebito per il costo del venduto di 1.050, che è calcolato come 200 unità x 5,25 per unità. Questo significa che ci sono ora 800 unità rimanenti in magazzino, ad un costo per unità di 5.25 e un costo totale di 4.200. Infine, ABC acquista un ulteriore 750 widgets verdi il 20 aprile per 7 ciascuno (acquisto totale di 5.250). Alla fine del mese, il costo media mobile per unità è 6,10, che è calcolato come costi totali di 4.200 5.250, diviso per unità totali restanti 800 750. Pertanto, nel secondo esempio, ABC internazionale inizia il mese con 5.000 saldo iniziale di widget verdi ad un costo di 5 ciascuno, vende 250 unità per un costo di 5, il 5 aprile, rivede il costo unitario di 5,25 dopo un acquisto il 10 aprile, vende 200 unità ad un costo di 5,25 il 12 aprile, e finalmente rivede il costo unitario di 6,10 dopo un acquisto il 20 aprile Si può vedere che il costo per unità passa a seguito di un acquisto di inventario, ma non dopo un inventario sale.6.2 medie mobili ma 40 elecsales, ordine 5 41 Nella seconda colonna della questa tabella, una media mobile di ordine 5 è indicata, fornendo una stima della tendenza-ciclo. Il primo valore in questa colonna è la media dei primi cinque osservazioni (1989-1993) il secondo valore nella colonna 5-MA è la media dei valori 1990-1994 e così via. Ogni valore nella colonna 5-MA è la media delle osservazioni nel periodo di cinque anni centrata su anno corrispondente. Non ci sono valori per i primi due anni o due anni perché non hanno due osservazioni su entrambi i lati. Nella formula precedente, colonna 5-MA contiene i valori di cappello con k2. Per vedere ciò che la stima di tendenza del ciclo sembra, tracciamo insieme con i dati originali in Figura 6.7. trama 40 elecsales, principale salesquot elettricità quotResidential, quotGWhquot ylab. XLAB quotYearquot 41 linee di 40 mA 40 elecsales, 5 41. Col quotredquot 41 Si noti come l'andamento (in rosso) è più liscia rispetto ai dati originali e cattura il movimento principale della serie tempo senza tutte le piccole oscillazioni. Il metodo della media mobile non consente stime di T dove t è vicino alle estremità della serie quindi la linea rossa non si estende ai bordi del grafico su entrambi i lati. Più avanti useremo metodi più sofisticati di stima trend-ciclo che consentono stime vicino i punti finali. L'ordine della media mobile determina la morbidezza della stima trend-ciclo. In generale, un ordine più grande significa una curva liscia. Il grafico seguente mostra l'effetto di cambiare l'ordine della media mobile dei dati residenziali di vendita dell'energia elettrica. Semplici medie mobili come questi sono solitamente di ordine dispari (ad esempio 3, 5, 7, etc.) Questo è così che sono simmetriche: in una media mobile di ordine m2k1, ci sono k osservazioni precedenti, k successive osservazioni e l'osservazione centrale che sono in media. Ma se m è pari, essa non sarebbe più simmetrica. medie di medie mobili in movimento E 'possibile applicare una media mobile a una media mobile. Una ragione per fare questo è quello di rendere un ancora-ordine movimento simmetrico media. Ad esempio, potremmo prendere una media mobile di ordine 4, e poi applicare un altro media mobile di ordine 2 per i risultati. In tabella 6.2, questo è stato fatto per i primi anni dei dati di produzione della birra australiani trimestrali. beer2 LT - finestra 40 ausbeer, inizio 1992 41 MA4 ma lt - 40 beer2, ordine 4. centro FALSE 41 ma2x4 lt - ma 40 beer2, ordine 4. centro TRUE 41 La notazione 2times4-MA nell'ultima colonna indica un 4-MA seguito da un 2-MA. I valori nell'ultima colonna sono ottenuti prendendo una media mobile di ordine 2 dei valori nella colonna precedente. Ad esempio, i primi due valori nella colonna 4-MA sono 451,2 (443.410.420.532) 4 e 448,8 (410.420.532.433) 4. Il primo valore nella colonna 2times4-MA è la media di questi due: 450.0 (451.2448.8) 2. Quando un 2-MA segue una media mobile di ordine pari (ad esempio 4), è chiamato una media mobile centrata di ordine 4. Questo perché i risultati sono ora simmetrica. Per vedere che questo è il caso, possiamo scrivere la 2times4-MA come segue: iniziare cappello amp frac Bigfrac (s s s s) frac (s s s s) Big amp frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. end Ora è una media ponderata delle osservazioni, ma è simmetrica. Altre combinazioni di media mobile sono anche possibili. Ad esempio un 3times3-MA è spesso usato, e consiste di una media mobile di ordine 3 seguito da un altro media mobile di ordine 3. In generale, ancor MA ordine dovrebbe essere seguito da un ancora MA per renderla simmetrica. Allo stesso modo, un ordine MA dispari dovrebbe essere seguita da un ordine MA dispari. La stima del trend-ciclo con i dati stagionali L'uso più comune delle medie mobili centrate è nella stima del trend-ciclo dai dati stagionali. Si consideri il 2times4-MA: Cappello frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Quando viene applicato a dati trimestrali, ogni trimestre dell'anno è dato lo stesso peso come i primi e gli ultimi termini si applicano allo stesso trimestre in anni consecutivi. Di conseguenza, la variazione stagionale saranno mediati e valori conseguenti del cappello t avrà poca o nessuna variazione stagionale rimanente. Un effetto simile si otterrebbe con un 2times 8-MA o un 2times 12-MA. In generale, un 2times m-MA è equivalente a una media mobile pesata di ordine m1 con tutte le osservazioni assumono 1m peso eccezione del primo e dell'ultimo termini che tengano pesi 1 (2m). Quindi, se il periodo stagionale è anche e di ordine m, utilizzare un 2times m-MA per stimare l'andamento del ciclo. Se il periodo stagionale è dispari e di ordine m, utilizzare un m-MA per stimare il ciclo tendenza. In particolare, un 2times 12-MA può essere utilizzato per stimare la tendenza ciclo di dati mensili e 7 MA può essere utilizzato per stimare la tendenza ciclo di dati giornalieri. Altre scelte per l'ordine del MA di solito provoca stime di tendenza del ciclo di essere contaminati dalla stagionalità nei dati. Esempio 6.2 Apparecchiature elettriche di fabbricazione figura 6.9 mostra una 2times12-MA applicata all'indice ordini di apparecchiature elettriche. Si noti che la linea liscia non mostra stagionalità è quasi lo stesso del trend-ciclo illustrato nella Figura 6.2 che è stato stimato utilizzando un metodo molto più sofisticato di media mobile. Qualsiasi altra scelta per l'ordine della media mobile (tranne 24, 36, etc.) avrebbe comportato una linea liscia che mostra alcune variazioni stagionali. lotto 40 elecequip, ylab ordini quotNew indexquot. Col quotgrayquot, principale produzione di attrezzature quotElectrical (area Euro) quot 41 linee di 40 mA 40 elecequip, fine 12 41. Col quotredquot 41 calibrati medie mobili Combinazioni di medie mobili provocare medie mobili ponderate. Ad esempio, il 2x4-MA discusso in precedenza è equivalente ad una ponderata 5-MA con pesi fornite dal frac, frac, frac, frac, frac. In generale, un ponderato m-MA può essere scritta come cappello t somma k aj y, dove k (m-1) 2 ed i pesi sono date da una, puntini, ak. È importante che i pesi tutte somma a uno e che sono così simmetrica che aj a. La semplice m-MA è un caso particolare in cui tutti i pesi sono pari a 1 m. Uno dei principali vantaggi di medie mobili ponderate è che essi forniscano una stima più agevole del trend-ciclo. Invece di osservazioni entrare ed uscire dal calcolo al peso pieno, i loro pesi sono aumentati lentamente e poi lentamente diminuita causando una curva liscia. Alcuni gruppi specifici di pesi sono ampiamente utilizzati. Alcuni di questi sono indicati nella tabella 6.3.