Factor Promedio Móvil Exponencial

Exploración de la media ponderada ponderada exponencial La volatilidad es la medida más común del riesgo, pero viene en varios sabores. En un artículo anterior, mostramos cómo calcular la volatilidad histórica simple. Utilizamos la volatilidad para medir el riesgo futuro. Utilizamos los datos reales de los precios de las acciones de Google para calcular la volatilidad diaria basada en 30 días de datos de existencias. En este artículo, mejoraremos la volatilidad simple y discutiremos el promedio móvil exponencialmente ponderado (EWMA). Vs histórico. Volatilidad implícita En primer lugar, permite poner esta métrica en un poco de perspectiva. Existen dos enfoques generales: volatilidad histórica e implícita (o implícita). El enfoque histórico supone que el pasado es un prólogo que medimos la historia con la esperanza de que sea predictivo. La volatilidad implícita, por el contrario, ignora la historia que resuelve por la volatilidad implícita en los precios de mercado. Espera que el mercado conozca mejor y que el precio de mercado contenga, aunque implícitamente, una estimación consensual de la volatilidad. Si nos centramos sólo en los tres enfoques históricos (a la izquierda de arriba), tienen dos pasos en común: Calcular la serie de retornos periódicos Aplicar un esquema de ponderación En primer lugar, Calcular el retorno periódico. Ésa es típicamente una serie de vueltas diarias donde cada vuelta se expresa en términos continuamente compuestos. Para cada día, tomamos el registro natural de la relación de precios de las acciones (es decir, el precio hoy dividido por el precio ayer, y así sucesivamente). Esto produce una serie de retornos diarios, de u i a u i-m. Dependiendo de cuántos días (m días) estamos midiendo. Eso nos lleva al segundo paso: aquí es donde los tres enfoques difieren. En el artículo anterior (Usando Volatilidad Para Calcular el Riesgo Futuro), mostramos que bajo un par de simplificaciones aceptables, la varianza simple es el promedio de los retornos cuadrados: Obsérvese que esto suma cada uno de los retornos periódicos, luego divide ese total por el Número de días u observaciones (m). Por lo tanto, su realmente sólo un promedio de los retornos cuadrados periódico. Dicho de otra manera, cada cuadrado de retorno se da un peso igual. Por lo tanto, si alfa (a) es un factor de ponderación (específicamente, 1 / m), entonces una variante simple se parece a esto: El EWMA mejora en la varianza simple La debilidad de este enfoque es que todas las ganancias ganan el mismo peso. El retorno de ayer (muy reciente) no tiene más influencia sobre la varianza que el retorno de los últimos meses. Este problema se fija mediante la media móvil ponderada exponencialmente (EWMA), en la cual los rendimientos más recientes tienen mayor peso sobre la varianza. La media móvil exponencialmente ponderada (EWMA) introduce lambda. Que se denomina parámetro de suavizado. Lambda debe ser menos de uno. Bajo esta condición, en lugar de iguales ponderaciones, cada cuadrado de retorno es ponderado por un multiplicador de la siguiente manera: Por ejemplo, RiskMetrics TM, una empresa de gestión de riesgos financieros, tiende a utilizar un lambda de 0,94 o 94. En este caso, el primero Más reciente) cuadrado es ponderado por (1-0.94) (. 94) 0 6. El próximo cuadrado de retorno es simplemente un lambda-múltiplo del peso anterior en este caso 6 multiplicado por 94 5.64. Y el tercer día anterior el peso es igual (1-0.94) (0.94) 2 5.30. Ese es el significado de exponencial en EWMA: cada peso es un multiplicador constante (es decir, lambda, que debe ser menor que uno) del peso de los días anteriores. Esto asegura una varianza que está ponderada o sesgada hacia datos más recientes. (Para obtener más información, consulte la hoja de cálculo de Excel para la volatilidad de Google.) A continuación se muestra la diferencia entre la volatilidad y EWMA para Google. La volatilidad simple pesa efectivamente cada vuelta periódica en 0.196 como se muestra en la columna O (teníamos dos años de datos de precios de acciones diarios, es decir, 509 devoluciones diarias y 1/509 0.196). Pero note que la Columna P asigna un peso de 6, luego 5.64, luego 5.3 y así sucesivamente. Esa es la única diferencia entre la varianza simple y EWMA. Recuerde: Después de sumar la serie completa (en la columna Q) tenemos la varianza, que es el cuadrado de la desviación estándar. Si queremos volatilidad, necesitamos recordar tomar la raíz cuadrada de esa varianza. Cuál es la diferencia en la volatilidad diaria entre la varianza y EWMA en el caso de Googles? Su significativo: La variación simple nos dio una volatilidad diaria de 2,4 pero la EWMA dio una volatilidad diaria de sólo 1,4 (ver la hoja de cálculo para más detalles). Aparentemente, la volatilidad de Googles se estableció más recientemente, por lo tanto, una simple varianza podría ser artificialmente alta. La variación de hoy es una función de la variación de los días de Pior Usted notará que necesitábamos calcular una larga serie de pesos exponencialmente decrecientes. No haremos la matemática aquí, pero una de las mejores características de la EWMA es que toda la serie se reduce convenientemente a una fórmula recursiva: Recursiva significa que las referencias de la varianza de hoy (es decir, es una función de la variación de días anteriores). Esta fórmula también se encuentra en la hoja de cálculo, y produce exactamente el mismo resultado que el cálculo de longitud larga. Se dice: La varianza de hoy (bajo EWMA) equivale a la varianza de ayer (ponderada por lambda) más la vuelta al cuadrado de ayer (pesada por uno menos lambda). Observe cómo estamos agregando dos términos juntos: la variación ponderada de ayer y la ponderada ponderada de ayer, la vuelta al cuadrado. Aun así, lambda es nuestro parámetro de suavizado. Un lambda más alto (por ejemplo, como RiskMetrics 94) indica una disminución más lenta en la serie - en términos relativos, vamos a tener más puntos de datos en la serie y van a caer más lentamente. Por otro lado, si reducimos el lambda, indicamos una mayor decaimiento: los pesos se caen más rápidamente y, como resultado directo de la rápida decaimiento, se utilizan menos puntos de datos. (En la hoja de cálculo, lambda es una entrada, para que pueda experimentar con su sensibilidad). Resumen La volatilidad es la desviación estándar instantánea de un stock y la métrica de riesgo más común. Es también la raíz cuadrada de la varianza. Podemos medir la varianza históricamente o implícitamente (volatilidad implícita). Al medir históricamente, el método más fácil es la varianza simple. Pero la debilidad con la varianza simple es que todas las ganancias obtienen el mismo peso. Así que enfrentamos un trade-off clásico: siempre queremos más datos, pero cuanto más datos tengamos, más nuestro cálculo se diluye por datos distantes (menos relevantes). La media móvil exponencialmente ponderada (EWMA) mejora la varianza simple asignando pesos a los retornos periódicos. Haciendo esto, ambos podemos usar un tamaño grande de la muestra pero también dar mayor peso a vueltas más recientes. (Para ver un tutorial de película sobre este tema, visite la Tortuga Biónica.) Exponential Smoothing Explicated. Copia Copyright. El contenido de InventoryOps está protegido por derechos de autor y no está disponible para su publicación. Cuando las personas encuentran por primera vez el término Exponential Smoothing pueden pensar que suena como un infierno de un montón de suavizado. Sea cual sea el suavizado. A continuación, comienzan a prever un cálculo matemático complicado que probablemente requiere un grado en matemáticas para entender, y espero que haya una función incorporada de Excel disponible si alguna vez necesitan hacerlo. La realidad del suavizado exponencial es mucho menos dramática y mucho menos traumática. La verdad es que el suavizado exponencial es un cálculo muy simple que logra una tarea bastante simple. Simplemente tiene un nombre complicado porque lo que técnicamente sucede como resultado de este simple cálculo es realmente un poco complicado. Para entender el suavizado exponencial, ayuda a comenzar con el concepto general de suavizado y un par de otros métodos comunes utilizados para lograr el alisamiento. Qué es el suavizado? El suavizado es un proceso estadístico muy común. De hecho, regularmente encontramos datos suavizados en varias formas en nuestras vidas cotidianas. Cada vez que usa un promedio para describir algo, está usando un número suavizado. Si piensa en por qué utiliza un promedio para describir algo, rápidamente entenderá el concepto de suavizado. Por ejemplo, acabamos de experimentar el invierno más cálido registrado. Cómo podemos cuantificar este pozo? Comenzamos con conjuntos de datos de las temperaturas altas y bajas diarias para el período que llamamos Invierno para cada año en la historia registrada. Pero eso nos deja con un montón de números que saltar un poco (no es como cada día de este invierno fue más caliente que los días correspondientes de todos los años anteriores). Necesitamos un número que elimine todo esto saltando de los datos para que podamos comparar más fácilmente un invierno con el siguiente. La eliminación de los saltos en los datos se denomina suavizado, y en este caso sólo podemos usar un promedio simple para lograr el suavizado. En la predicción de la demanda, usamos suavizado para eliminar la variación aleatoria (ruido) de nuestra demanda histórica. Esto nos permite identificar mejor los patrones de demanda (principalmente la tendencia y la estacionalidad) y los niveles de demanda que pueden usarse para estimar la demanda futura. El ruido de la demanda es el mismo concepto que el diario saltando alrededor de los datos de temperatura. No es sorprendente que la forma más común de eliminar el ruido de la historia de la demanda sea usar un promedio simple o más específico, un promedio móvil. Un promedio móvil sólo utiliza un número predefinido de períodos para calcular el promedio, y esos períodos se mueven con el paso del tiempo. Por ejemplo, si estoy usando una media móvil de 4 meses, y hoy es el 1 de mayo, estoy usando un promedio de demanda que ocurrió en enero, febrero, marzo y abril. El 1 de junio, estaré utilizando la demanda de febrero, marzo, abril y mayo. Promedio móvil ponderado. Cuando usamos un promedio, estamos aplicando la misma importancia (peso) a cada valor en el conjunto de datos. En la media móvil de 4 meses, cada mes representaba 25 de la media móvil. Cuando se utiliza la historia de la demanda para proyectar la demanda futura (y especialmente la tendencia futura), es lógico llegar a la conclusión de que desea que la historia más reciente tenga un mayor impacto en su pronóstico. Podemos adaptar nuestro cálculo del promedio móvil para aplicar varios pesos a cada período para obtener los resultados deseados. Expresamos estos pesos como porcentajes, y el total de todos los pesos para todos los períodos debe sumar 100. Por lo tanto, si decidimos que queremos aplicar 35 como el peso para el período más cercano en nuestra media móvil ponderada de 4 meses, podemos Restar 35 de 100 para encontrar que tenemos 65 restantes para dividir en los otros 3 períodos. Por ejemplo, podemos terminar con una ponderación de 15, 20, 30 y 35 respectivamente para los 4 meses (15 20 30 35 100). Desvanecimiento exponencial. Si volvemos al concepto de aplicar un peso al período más reciente (tal como 35 en el ejemplo anterior) y extendiendo el peso restante (calculado restando el peso del período más reciente de 35 de 100 a 65), tenemos Los elementos básicos para nuestro cálculo exponencial de suavizado. La entrada de control del cálculo de suavizado exponencial se conoce como el factor de suavizado (también denominado constante de suavizado). Representa esencialmente la ponderación aplicada a la demanda de los períodos más recientes. Por lo tanto, donde usamos 35 como la ponderación para el período más reciente en el cálculo del promedio móvil ponderado, también podríamos elegir usar 35 como factor de suavizado en nuestro cálculo de suavizado exponencial para obtener un efecto similar. La diferencia con el cálculo de suavizado exponencial es que en lugar de tener que calcular también cuánto peso aplicar a cada período anterior, el factor de suavizado se utiliza para hacer eso automáticamente. Así que aquí viene la parte exponencial. Si se utiliza 35 como factor de suavizado, la ponderación de los períodos más recientes de demanda será de 35. La ponderación de la demanda de períodos más recientes (el período anterior al más reciente) será de 65 de 35 (65 viene de restar 35 de 100). Esto equivale a 22.75 ponderación para ese período si usted hace la matemáticas. La demanda de los períodos más recientes será 65 de 65 de 35, lo que equivale a 14,79. El período anterior será ponderado como 65 de 65 de 65 de 35, lo que equivale a 9,61, y así sucesivamente. Y esto se remonta a través de todos sus períodos anteriores todo el camino de regreso al principio del tiempo (o el punto en el que comenzó a utilizar suavizado exponencial para ese elemento en particular). Probablemente estás pensando que eso parece un montón de matemáticas. Pero la belleza del cálculo de suavizado exponencial es que en lugar de tener que volver a calcular cada período anterior cada vez que obtenga una nueva demanda de períodos, simplemente utilice la salida del cálculo de suavizado exponencial del período anterior para representar todos los períodos anteriores. Está usted confundido aún? Esto tendrá más sentido cuando nos fijamos en el cálculo real Normalmente nos referimos a la salida del cálculo de suavizado exponencial como el próximo período previsto. En realidad, el pronóstico final necesita un poco más de trabajo, pero para los propósitos de este cálculo específico, nos referiremos a él como el pronóstico. El cálculo de suavizado exponencial es el siguiente: Los períodos de demanda más recientes multiplicados por el factor de suavizado. PLUS Los períodos más recientes pronosticados multiplicados por (uno menos el factor de suavizado). D los periodos más recientes exigen S el factor de suavizado representado en forma decimal (por lo que 35 sería representado como 0,35). F los períodos más recientes previstos (la salida del cálculo de suavizado del período anterior). OR (suponiendo un factor de suavizado de 0.35) (D 0.35) (F 0.65) No es mucho más simple que eso. Como puede ver, todo lo que necesitamos para las entradas de datos aquí son los períodos más recientes de demanda y los períodos más recientes previstos. Aplicamos el factor de suavizado (ponderación) a los períodos más recientes de la demanda de la misma manera que lo haría en el cálculo de la media móvil ponderada. A continuación, aplicamos la ponderación restante (1 menos el factor de suavizado) a los períodos más recientes previstos. Dado que los pronósticos de períodos más recientes se crearon en función de la demanda de períodos anteriores y de los períodos previos previstos, que se basó en la demanda del período anterior y en la previsión del período anterior, basada en la demanda del período anterior Eso y la previsión para el período anterior, que se basó en el período anterior. Así, usted puede ver cómo todos los períodos anteriores demanda se representan en el cálculo sin volver realmente a volver y recalcular cualquier cosa. Y eso es lo que impulsó la popularidad inicial de suavizado exponencial. No era porque hizo un mejor trabajo de suavizar que el promedio móvil ponderado, era porque era más fácil de calcular en un programa informático. Y, porque no necesitaba pensar en qué ponderación dar períodos anteriores o cuántos períodos anteriores para usar, como lo haría en promedio móvil ponderado. Y, porque sonaba más fresco que el promedio móvil ponderado. De hecho, se podría argumentar que el promedio móvil ponderado proporciona una mayor flexibilidad ya que usted tiene más control sobre la ponderación de períodos anteriores. La realidad es que cualquiera de estos puede proporcionar resultados respetables, así que por qué no ir con sonido más fácil y más fresco. Suavizado exponencial en Excel Permite ver cómo esto realmente se vería en una hoja de cálculo con datos reales. Copia Copyright. El contenido de InventoryOps está protegido por derechos de autor y no está disponible para su publicación. En la figura 1A, tenemos una hoja de cálculo Excel con 11 semanas de demanda, y un pronóstico suavizado exponencialmente calculado a partir de esa demanda. He utilizado un factor de suavizado de 25 (0,25 en la celda C1). La celda activa actual es Cell M4 que contiene el pronóstico para la semana 12. Puede ver en la barra de fórmulas, la fórmula es (L3C1) (L4 (1-C1)). Así, las únicas entradas directas a este cálculo son la demanda de períodos anteriores (celda L3), los períodos previos previstos (celda L4) y el factor de suavizado (celda C1, mostrada como referencia de celda absoluta C1). Cuando comenzamos un cálculo de suavizado exponencial, necesitamos conectar manualmente el valor de la primera previsión. Por lo tanto, en la celda B4, en lugar de una fórmula, acabamos de escribir la demanda de ese mismo período que el pronóstico. En la Célula C4 tenemos nuestro primer cálculo exponencial de suavizado (B3C1) (B4 (1-C1)). Entonces podemos copiar Cell C4 y pegarlo en Cells D4 a M4 para llenar el resto de nuestras celdas de pronóstico. Ahora puede hacer doble clic en cualquier celda de pronóstico para ver que se basa en la celda de pronósticos de períodos anteriores y en la celda de demanda de períodos anteriores. Así, cada cálculo subsiguiente de suavizado exponencial hereda la salida del cálculo de suavizado exponencial anterior. Así es como cada demanda de períodos anteriores se representa en el cálculo de los períodos más recientes, aunque ese cálculo no hace referencia directa a esos períodos anteriores. Si usted desea conseguir la suposición, usted puede utilizar Excels traza la función de precedentes. Para ello, haga clic en Celda M4, luego en la barra de herramientas de la cinta de opciones (Excel 2007 o 2010), haga clic en la pestaña Fórmulas y, a continuación, haga clic en Rastrear precedentes. Dibujará líneas de conector al primer nivel de precedentes, pero si sigue haciendo clic en Trace Precedents, dibujará líneas de conector a todos los períodos anteriores para mostrarle las relaciones heredadas. Ahora vamos a ver lo que el suavizado exponencial hizo por nosotros. La Figura 1B muestra un gráfico de líneas de nuestra demanda y pronóstico. En su caso ver cómo el pronóstico suavizado exponencialmente elimina la mayor parte de la irregularidad (el salto alrededor) de la demanda semanal, pero todavía logra seguir lo que parece ser una tendencia al alza en la demanda. También notará que la línea de pronóstico suavizada tiende a ser menor que la línea de demanda. Esto se conoce como retraso de tendencias y es un efecto secundario del proceso de suavizado. Cada vez que utilice el suavizado cuando se presente una tendencia, su pronóstico se quedará atrás de la tendencia. Esto es cierto para cualquier técnica de suavizado. De hecho, si continuáramos con esta hoja de cálculo y comenzáramos a ingresar números de demanda más bajos (haciendo una tendencia a la baja) veríamos bajar la línea de demanda y la línea de tendencia se movería por encima antes de comenzar a seguir la tendencia a la baja. Es por eso que he mencionado anteriormente la salida del cálculo de suavizado exponencial que llamamos una previsión, todavía necesita un poco más de trabajo. Hay mucho más que pronosticar que simplemente suavizar los golpes de la demanda. Necesitamos hacer ajustes adicionales para cosas como el retraso de tendencias, la estacionalidad, eventos conocidos que pueden afectar la demanda, etc. Pero todo eso está más allá del alcance de este artículo. Es probable que también se ejecutan en términos como suavizado de doble exponencial y suavizado triple exponencial. Estos términos son un poco engañosos ya que no están re-suavizar la demanda varias veces (podría si lo desea, pero eso no es el punto aquí). Estos términos representan el uso de suavizado exponencial en elementos adicionales de la previsión. Así que con el suavizado exponencial simple, usted está suavizando la demanda base, pero con el suavizado exponencial doble está alisando la demanda base más la tendencia, y con el suavizado triple exponencial está suavizando la demanda base más la tendencia más la estacionalidad. La otra pregunta más frecuente sobre el suavizado exponencial es donde puedo obtener mi factor de suavizado No hay ninguna respuesta mágica aquí, es necesario probar diversos factores de suavizado con sus datos de demanda para ver qué obtiene los mejores resultados. Hay cálculos que pueden establecer automáticamente (y cambiar) el factor de suavizado. Estos caen bajo el término de suavizado adaptativo, pero hay que tener cuidado con ellos. Simplemente no hay una respuesta perfecta y no debe aplicar ciegamente ningún cálculo sin pruebas exhaustivas y desarrollar una comprensión completa de lo que hace ese cálculo. También debe ejecutar escenarios hipotéticos para ver cómo reaccionan estos cálculos a los cambios de demanda que pueden no existir actualmente en los datos de demanda que está utilizando para las pruebas. El ejemplo de datos que usé anteriormente es un muy buen ejemplo de una situación en la que realmente necesita probar otros escenarios. Ese ejemplo particular de datos muestra una tendencia al alza bastante consistente. Muchas grandes empresas con software de pronóstico muy caro se metió en grandes problemas en el pasado no tan lejano cuando su configuración de software que se ajustó para una economía en crecimiento no reaccionó bien cuando la economía comenzó a estancarse o encogerse. Cosas como esta suceden cuando usted no entiende lo que sus cálculos (software) realmente está haciendo. Si entendieran su sistema de previsión, habrían sabido que necesitaban saltar y cambiar algo cuando había cambios repentinos y dramáticos en su negocio. Así que ahí lo tienen los fundamentos de suavizado exponencial explicado. Quieres saber más sobre el uso de suavizado exponencial en un pronóstico real, echa un vistazo a mi libro de gestión de inventario explicado. Copia Copyright. El contenido de InventoryOps está protegido por derechos de autor y no está disponible para su publicación. Dave Piasecki. Es propietario / operador de Inventory Operations Consulting LLC. Una firma de consultoría que ofrece servicios relacionados con la gestión de inventario, manejo de materiales y operaciones de almacén. Tiene más de 25 años de experiencia en gestión de operaciones y puede ser contactado a través de su sitio web (inventoryops), donde mantiene información relevante adicional. Mis promedios de negocios - Simple y exponencial Promedios móviles - Simple y exponencial Introducción Los promedios móviles suavizan los datos de precios para formar un indicador de tendencia siguiente. No predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección actual con un retraso. Los promedios móviles se retrasan porque están basados ​​en precios pasados. A pesar de este retraso, las medias móviles ayudan a suavizar la acción de los precios y filtran el ruido. También forman los bloques de construcción de muchos otros indicadores técnicos y superposiciones, como Bollinger Bands. MACD y el oscilador de McClellan. Los dos tipos más populares de promedios móviles son el promedio móvil simple (SMA) y el promedio móvil exponencial (EMA). Estos promedios móviles pueden usarse para identificar la dirección de la tendencia o definir niveles potenciales de soporte y resistencia. Aquí hay un gráfico con un SMA y un EMA en él: Cálculo del promedio móvil simple Un promedio móvil simple se forma computando el precio medio de un título sobre un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en los precios de cierre. Una media móvil simple de 5 días es la suma de cinco días de los precios de cierre dividida por cinco. Como su nombre lo indica, un promedio móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se eliminan a medida que vienen disponibles nuevos datos. Esto hace que el promedio se mueva a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un promedio móvil de 5 días que evoluciona en tres días. El primer día de la media móvil simplemente cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil desciende el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa cayendo el primer punto de datos (12) y añadiendo el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente de 11 a 17 en un total de siete días. Observe que la media móvil también aumenta de 13 a 15 durante un período de cálculo de tres días. También observe que cada valor promedio móvil es justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el primer día es igual a 13 y el último precio es 15. Los precios de los cuatro días anteriores fueron más bajos y esto hace que el promedio móvil se retrasa. Cálculo del promedio móvil exponencial Los promedios móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. La ponderación aplicada al precio más reciente depende del número de periodos de la media móvil. Hay tres pasos para calcular una media móvil exponencial. En primer lugar, calcular el promedio móvil simple. Un promedio móvil exponencial (EMA) tiene que comenzar en alguna parte así que una media móvil simple se utiliza como EMA anterior del período anterior en el primer cálculo. Segundo, calcule el multiplicador de ponderación. En tercer lugar, calcular la media móvil exponencial. La siguiente fórmula es para un EMA de 10 días. Una media móvil exponencial de 10 períodos aplica una ponderación de 18.18 al precio más reciente. Un EMA de 10 periodos también puede ser llamado un EMA 18.18. Una EMA de 20 periodos aplica una ponderación de 9.52 al precio más reciente (2 / (201) .0952). Observe que la ponderación para el período de tiempo más corto es más que la ponderación para el período de tiempo más largo. De hecho, la ponderación disminuye a la mitad cada vez que el período de media móvil se duplica. Si desea un porcentaje específico para un EMA, puede usar esta fórmula para convertirlo en períodos de tiempo y luego ingresar ese valor como el parámetro EMA039s: A continuación se muestra un ejemplo de hoja de cálculo de una media móvil simple de 10 días y un valor de 10- Promedio móvil exponencial para Intel. Los promedios móviles simples son directos y requieren poca explicación. El promedio de 10 días se mueve simplemente mientras que nuevos precios están disponibles y los viejos precios caen apagado. El promedio móvil exponencial comienza con el valor de la media móvil simple (22,22) en el primer cálculo. Después del primer cálculo, la fórmula normal se hace cargo. Debido a que un EMA comienza con un promedio móvil simple, su verdadero valor no se realizará hasta 20 o más períodos más tarde. En otras palabras, el valor de la hoja de cálculo Excel puede diferir del valor del gráfico debido al corto período de revisión. Esta hoja de cálculo sólo se remonta a 30 períodos, lo que significa que el efecto de la media móvil simple ha tenido 20 períodos para disipar. StockCharts se remonta al menos 250 períodos (por lo general mucho más) para sus cálculos de modo que los efectos de la media móvil simple en el primer cálculo se han disipado completamente. El factor de Lag Cuanto más largo es el promedio móvil, más el retraso. Una media móvil exponencial de 10 días abrazará los precios de cerca y se convertirá poco después de que los precios giren. Los promedios móviles cortos son como los veleros, ágiles y rápidos de cambiar. Por el contrario, una media móvil de 100 días contiene muchos datos pasados ​​que lo ralentizan. Los promedios móviles más largos son como los petroleros oceánicos - letárgicos y lentos para cambiar. Se necesita un movimiento de precios más grande y más largo para una media móvil de 100 días para cambiar el rumbo. La tabla de arriba muestra el SampP 500 ETF con una EMA de 10 días siguiendo de cerca los precios y una molienda SMA de 100 días más alta. Incluso con la disminución de enero-febrero, la SMA de 100 días mantuvo el curso y no rechazó. La SMA de 50 días se sitúa entre los promedios móviles de 10 y 100 días cuando se trata del factor de retraso. Simples versus promedios móviles exponenciales Aunque hay claras diferencias entre promedios móviles simples y promedios móviles exponenciales, uno no es necesariamente mejor que el otro. Los promedios móviles exponenciales tienen menos retraso y, por lo tanto, son más sensibles a los precios recientes y las recientes variaciones de precios. Los promedios móviles exponenciales se convertirán antes de promedios móviles simples. Los promedios móviles simples, por otro lado, representan un verdadero promedio de precios para todo el período de tiempo. Como tales, los promedios móviles simples pueden ser más adecuados para identificar niveles de soporte o resistencia. La preferencia media móvil depende de los objetivos, el estilo analítico y el horizonte temporal. Los cartistas deben experimentar con ambos tipos de promedios móviles, así como diferentes plazos para encontrar el mejor ajuste. La siguiente tabla muestra IBM con la SMA de 50 días en rojo y la EMA de 50 días en verde. Ambos culminaron a finales de enero, pero la disminución en la EMA fue más nítida que la disminución de la SMA. La EMA apareció a mediados de febrero, pero la SMA continuó baja hasta finales de marzo. Tenga en cuenta que la SMA apareció más de un mes después de la EMA. Longitudes y plazos La longitud del promedio móvil depende de los objetivos analíticos. Promedios cortos móviles (5-20 períodos) son los más adecuados para las tendencias a corto plazo y el comercio. Los cartistas interesados ​​en las tendencias a mediano plazo optarían por promedios móviles más largos que podrían extenderse de 20 a 60 períodos. Los inversores a largo plazo preferirán las medias móviles con 100 o más períodos. Algunas longitudes móviles son más populares que otras. El promedio móvil de 200 días es quizás el más popular. Debido a su longitud, esto es claramente una media móvil a largo plazo. A continuación, el promedio móvil de 50 días es muy popular para la tendencia a mediano plazo. Muchos cartistas utilizan los promedios móviles de 50 días y 200 días juntos. A corto plazo, una media móvil de 10 días fue muy popular en el pasado porque era fácil de calcular. Uno simplemente agregó los números y movió el punto decimal. Identificación de tendencias Las mismas señales pueden generarse utilizando promedios móviles simples o exponenciales. Como se mencionó anteriormente, la preferencia depende de cada individuo. Estos ejemplos a continuación utilizarán promedios móviles simples y exponenciales. El término media móvil se aplica tanto a promedios móviles simples como exponenciales. La dirección de la media móvil transmite información importante sobre los precios. Una media móvil en ascenso muestra que los precios están aumentando. Una media móvil decreciente indica que los precios, en promedio, están cayendo. El aumento de la media móvil a largo plazo refleja una tendencia alcista a largo plazo. Una caída del promedio móvil a largo plazo refleja una tendencia a la baja a largo plazo. El gráfico anterior muestra 3M (MMM) con una media móvil exponencial de 150 días. Este ejemplo muestra cuán bien funcionan las medias móviles cuando la tendencia es fuerte. La EMA de 150 días rechazó en noviembre de 2007 y otra vez en enero de 2008. Observe que tomó una declinación 15 para invertir la dirección de esta media móvil. Estos indicadores rezagados identifican reversiones de tendencias a medida que ocurren (en el mejor de los casos) o después de que ocurren (en el peor). MMM continuó más bajo en marzo de 2009 y luego subió 40-50. Observe que la EMA de 150 días no apareció hasta después de este aumento. Una vez que lo hizo, sin embargo, MMM continuó más alto en los próximos 12 meses. Los promedios móviles trabajan brillantemente en fuertes tendencias. Crossovers dobles Dos medias móviles se pueden usar juntas para generar señales de cruce. En Análisis Técnico de los Mercados Financieros. John Murphy llama a esto el método de crossover doble. Los crossovers dobles implican una media móvil relativamente corta y una media móvil relativamente larga. Como con todas las medias móviles, la longitud general de la media móvil define el marco de tiempo para el sistema. Un sistema que utilice un EMA de 5 días y un EMA de 35 días se consideraría a corto plazo. Un sistema que utilizara un SMA de 50 días y un SMA de 200 días se consideraría de mediano plazo, tal vez incluso a largo plazo. Un cruce alcista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza por encima del promedio móvil más largo. Esto también se conoce como una cruz de oro. Un crossover bajista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza debajo de la media móvil más larga. Esto se conoce como una cruz muerta. Los cruces de media móvil producen señales relativamente tardías. Después de todo, el sistema emplea dos indicadores retardados. Cuanto más largo sea el promedio móvil, mayor será el desfase en las señales. Estas señales funcionan muy bien cuando una buena tendencia se apodera. Sin embargo, un sistema de crossover de media móvil producirá muchos whipsaws en ausencia de una tendencia fuerte. También hay un método triple crossover que implica tres promedios móviles. De nuevo, se genera una señal cuando la media móvil más corta cruza las dos medias móviles más largas. Un simple sistema de crossover triple puede implicar promedios móviles de 5 días, 10 días y 20 días. La tabla anterior muestra Home Depot (HD) con una EMA de 10 días (línea punteada verde) y EMA de 50 días (línea roja). La línea negra es el cierre diario. El uso de un crossover promedio móvil habría dado lugar a tres whipsaws antes de coger un buen comercio. La EMA de 10 días se rompió por debajo de la EMA de 50 días a finales de octubre (1), pero esto no duró mucho ya que los 10 días retrocedieron a mediados de noviembre (2). Esta cruz duró más tiempo, pero el siguiente cruce bajista en enero (3) ocurrió cerca de finales de noviembre los niveles de precios, dando lugar a otro whipsaw. Esta cruz bajista no duró mucho ya que la EMA de 10 días retrocedió por encima de los 50 días unos días después (4). Después de tres malas señales, la cuarta señal prefiguró un movimiento fuerte mientras que la acción avanzó sobre 20. Hay dos takeaways aquí. Primero, los crossovers son propensos al whipsaw. Se puede aplicar un filtro de precio o tiempo para ayudar a prevenir las sierras. Los operadores pueden requerir que el crossover dure 3 días antes de actuar o requiera que la EMA de 10 días se mueva por encima / por debajo del EMA de 50 días por una cierta cantidad antes de actuar. En segundo lugar, MACD se puede utilizar para identificar y cuantificar estos crossovers. MACD (10, 50, 1) mostrará una línea que representa la diferencia entre las dos medias móviles exponenciales. MACD se vuelve positivo durante una cruz de oro y negativo durante una cruz muerta. El oscilador de precio porcentual (PPO) se puede utilizar de la misma manera para mostrar diferencias porcentuales. Tenga en cuenta que MACD y el PPO se basan en promedios móviles exponenciales y no coincidirá con los promedios móviles simples. Este gráfico muestra Oracle (ORCL) con EMA de 50 días, EMA de 200 días y MACD (50.200,1). Hubo cuatro crossovers de media móvil durante un período de 2 1/2 años. Los tres primeros resultaron en whipsaws o malos oficios. Una tendencia sostenida comenzó con el cuarto crossover como ORCL avanzó a mediados de los 20s. Una vez más, los crossovers medios móviles funcionan muy bien cuando la tendencia es fuerte, pero producen pérdidas en ausencia de una tendencia. Crossovers de precios Los promedios móviles también pueden usarse para generar señales con crossovers de precios simples. Una señal alcista se genera cuando los precios se mueven por encima de la media móvil. Se genera una señal bajista cuando los precios se mueven por debajo de la media móvil. Los crossovers de precios se pueden combinar para comerciar dentro de la tendencia más grande. La media móvil más larga establece el tono para la tendencia más grande y la media móvil más corta se utiliza para generar las señales. Uno buscaría cruces de precios alcistas sólo cuando los precios ya están por encima de la media móvil más larga. Esto estaría negociando en armonía con la tendencia más grande. Por ejemplo, si el precio está por encima de la media móvil de 200 días, los cartistas sólo se centrarán en las señales cuando el precio se mueve por encima de la media móvil de 50 días. Obviamente, un movimiento por debajo de la media móvil de 50 días precedería a tal señal, pero tales cruces bajistas serían ignorados porque la tendencia más grande es hacia arriba. Una cruz bajista simplemente sugeriría un retroceso dentro de una mayor tendencia alcista. Un retroceso por encima de la media móvil de 50 días señalaría una subida de los precios y la continuación de la mayor tendencia alcista. El siguiente gráfico muestra Emerson Electric (EMR) con la EMA de 50 días y EMA de 200 días. La acción se movió por encima y se mantuvo por encima de la media móvil de 200 días en agosto. Hubo bajadas por debajo de los 50 días EMA a principios de noviembre y de nuevo a principios de febrero. Los precios se movieron rápidamente por encima de la EMA de 50 días para proporcionar señales alcistas (flechas verdes) en armonía con la mayor tendencia alcista. MACD (1,50,1) se muestra en la ventana del indicador para confirmar los cruces de precios por encima o por debajo de la EMA de 50 días. El EMA de 1 día es igual al precio de cierre. El MACD (1,50,1) es positivo cuando el cierre está por encima del EMA de 50 días y negativo cuando el cierre está por debajo del EMA de 50 días. Soporte y Resistencia Los promedios móviles también pueden actuar como soporte en una tendencia alcista y resistencia en una tendencia bajista. Una tendencia alcista a corto plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 20 días, que también se utiliza en bandas de Bollinger. Una tendencia alcista a largo plazo podría encontrar apoyo cerca del promedio móvil de 200 días, que es el promedio móvil más popular a largo plazo. De hecho, el promedio móvil de 200 días puede ofrecer soporte o resistencia simplemente porque es tan ampliamente utilizado. Es casi como una profecía autocumplida. El gráfico de arriba muestra el NY Composite con el promedio móvil simple de 200 días desde mediados de 2004 hasta finales de 2008. Los 200 días de apoyo brindado numerosas veces durante el avance. Una vez que la tendencia se invirtió con una ruptura de apoyo superior doble, el promedio móvil de 200 días actuó como resistencia alrededor de 9500. No espere soporte exacto y niveles de resistencia de promedios móviles, especialmente medias móviles más largas. Los mercados son impulsados ​​por la emoción, lo que los hace propensos a los rebasamientos. En lugar de los niveles exactos, las medias móviles se pueden utilizar para identificar las zonas de apoyo o resistencia. Conclusiones Las ventajas de utilizar promedios móviles deben sopesarse contra las desventajas. Los promedios móviles son tendencia que sigue, o rezagada, los indicadores que serán siempre un paso detrás. Esto no es necesariamente una cosa mala. Después de todo, la tendencia es su amigo y es mejor el comercio en la dirección de la tendencia. Medias móviles aseguran que un comerciante está en línea con la tendencia actual. A pesar de que la tendencia es su amigo, los valores pasan una gran cantidad de tiempo en rangos comerciales, lo que hace que los promedios móviles sean ineficaces. Una vez en una tendencia, los promedios móviles le mantendrá en, pero también dar señales tardías. Don039t esperan vender en la parte superior y comprar en la parte inferior utilizando promedios móviles. Al igual que con la mayoría de las herramientas de análisis técnico, las medias móviles no deben usarse por sí solas, sino en conjunto con otras herramientas complementarias. Los cartistas pueden usar promedios móviles para definir la tendencia general y luego usar RSI para definir los niveles de sobrecompra o sobreventa. Adición de promedios móviles a los gráficos de StockCharts Los promedios móviles están disponibles como una función de superposición de precios en el workbench de SharpCharts. Utilizando el menú desplegable Superposiciones, los usuarios pueden elegir un promedio móvil simple o un promedio móvil exponencial. El primer parámetro se utiliza para establecer el número de períodos de tiempo. Se puede agregar un parámetro opcional para especificar el campo de precio que se debe utilizar en los cálculos: O para el Abierto, H para el Alto, L para el Bajo y C para el Cierre. Una coma se utiliza para separar los parámetros. Se puede agregar otro parámetro opcional para cambiar las medias móviles a la izquierda (pasado) oa la derecha (futuro). Un número negativo (-10) cambiaría la media móvil a la izquierda 10 períodos. Un número positivo (10) cambiaría la media móvil a los 10 periodos correctos. Múltiples promedios móviles pueden superponerse a la gráfica de precios simplemente agregando otra línea de superposición al workbench. Los miembros de StockCharts pueden cambiar los colores y el estilo para diferenciar entre varios promedios móviles. Después de seleccionar un indicador, abra Opciones avanzadas haciendo clic en el pequeño triángulo verde. Las Opciones avanzadas también se pueden usar para agregar una superposición de promedio móvil a otros indicadores técnicos como RSI, CCI y Volumen. Haga clic aquí para un gráfico en vivo con varios promedios móviles diferentes. Usando los promedios móviles con las exploraciones de StockCharts Aquí hay algunas exploraciones de la muestra que los miembros de StockCharts pueden utilizar para explorar diversas situaciones del promedio móvil: Movimiento alcista de la media cruzada: Esta exploraciones busca las poblaciones con una media móvil simple de 150 días y una cruz alcista de los 5 EMA y EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está subiendo, siempre y cuando se está negociando por encima de su nivel hace cinco días. Una cruz alcista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por encima de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Media bajista media móvil: Esta escanea busca acciones con una media móvil simple descendente de 150 días y una cruz bajista de la EMA de 5 días y de la EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está cayendo, siempre y cuando se está negociando por debajo de su nivel hace cinco días. Una cruz bajista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por debajo de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Estudio adicional El libro de John Murphy tiene un capítulo dedicado a los promedios móviles ya sus diversos usos. Murphy cubre los pros y los contras de los promedios móviles. Además, Murphy muestra cómo los promedios móviles trabajan con Bollinger Bands y los sistemas comerciales basados ​​en canales. Análisis Técnico de los Mercados Financieros John Murphy