Predicción Media Móvil

Moving Average Forecasting Introducción. Como usted podría adivinar, estamos estudiando algunos de los enfoques más primitivos para la predicción. Pero espero que estas sean al menos una introducción valiosa a algunos de los problemas de computación relacionados con la implementación de pronósticos en hojas de cálculo. En este sentido, continuaremos comenzando desde el principio y comenzando a trabajar con las previsiones de Media móvil. Pronósticos de media móvil. Todo el mundo está familiarizado con los pronósticos de promedio móvil, independientemente de si creen que son. Todos los estudiantes universitarios lo hacen todo el tiempo. Piense en los resultados de su examen en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Supongamos que tienes un 85 en tu primera prueba. Qué predecirías para tu segundo puntaje de prueba? Qué crees que tu maestro predijo para tu siguiente puntaje de prueba? Qué crees que tus amigos podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Qué crees que tus padres podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Todo el blabbing que usted puede hacer a sus amigos y padres, él y su profesor son muy probables esperar que usted consiga algo en el área de los 85 que usted acaba de conseguir. Bueno, ahora vamos a suponer que a pesar de su autopromoción a sus amigos, se sobrevaloran a sí mismos y la figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y por lo que se obtiene un 73. Ahora lo que todos los interesados ​​y despreocupado va a Anticipar que usted conseguirá en su tercer examen Hay dos acercamientos muy probables para que desarrollen una estimación sin importar si lo compartirán con usted. Pueden decir a sí mismos: "Este tipo siempre está soplando el humo de su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratarán de ser más solidarios y decir: "Bueno, hasta ahora has conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figura en obtener sobre un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si usted hizo menos Fiesta y werent meneando la comadreja en todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más estudiando que podría obtener una puntuación más alta. quot Ambos de estos estimados son en realidad las previsiones de promedio móvil. El primero es usar sólo su puntaje más reciente para pronosticar su rendimiento futuro. Esto se denomina pronóstico de media móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico de media móvil, pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a asumir que todas estas personas estallando en su gran mente tienen tipo de molesto y usted decide hacer bien en la tercera prueba por sus propias razones y poner una puntuación más alta en frente de sus quotalliesquot. Usted toma la prueba y su puntuación es en realidad un 89 Todos, incluido usted mismo, está impresionado. Así que ahora tiene la prueba final del semestre que viene y como de costumbre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo youll hacer en la última prueba. Bueno, espero que veas el patrón. Ahora, espero que puedas ver el patrón. Cuál crees que es el silbido más preciso mientras trabajamos? Ahora volvemos a nuestra nueva compañía de limpieza iniciada por su hermana separada llamada Whistle While We Work. Tiene algunos datos de ventas anteriores representados en la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un pronóstico de media móvil de tres periodos. La entrada para la celda C6 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo el promedio se mueve sobre los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que realmente no necesitamos hacer las predicciones para los períodos pasados ​​con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido las predicciones anteriores porque las usaremos en la siguiente página web para medir la validez de la predicción. Ahora quiero presentar los resultados análogos para un pronóstico de media móvil de dos periodos. La entrada para la celda C5 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se usan las dos más recientes piezas de datos históricos para cada predicción. Nuevamente he incluido las predicciones anteriores para fines ilustrativos y para uso posterior en la validación de pronósticos. Algunas otras cosas que son importantes de notar. Para una predicción de promedio móvil del período m sólo se usan los m valores de datos más recientes para hacer la predicción. Nada más es necesario. Para una predicción media móvil del período m, al hacer predicciones quotpast, observe que la primera predicción ocurre en el período m 1. Ambas cuestiones serán muy significativas cuando desarrollemos nuestro código. Desarrollo de la función de media móvil. Ahora necesitamos desarrollar el código para el pronóstico del promedio móvil que se puede usar con más flexibilidad. Sigue el código. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y la matriz de valores históricos. Puede guardarlo en cualquier libro que desee. Función MovingAverage (Histórica, NumberOfPeriods) Como única Declaración e inicialización de variables Dim Item como variante Dim Contador como Entero Dim Acumulación como único Dim HistoricalSize As Entero Inicialización de variables Counter 1 Acumulación 0 Determinación del tamaño del historial HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulación del número apropiado de los valores observados anteriormente más recientes Acumulación Acumulación Histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulación / NumberOfPeriods El código se explicará en la clase. Desea colocar la función en la hoja de cálculo para que aparezca el resultado de la computación donde debería tener gusto de lo siguiente. Promedio de promedios: cómo usarlos Algunas de las funciones principales de una media móvil son identificar tendencias y reversiones. Medir la fuerza de un impulso de los activos y determinar las áreas potenciales donde un activo encontrará apoyo o resistencia. En esta sección señalaremos cómo diferentes períodos de tiempo pueden controlar el momento y cómo los promedios móviles pueden ser beneficiosos al establecer paradas-pérdidas. Además, abordaremos algunas de las capacidades y limitaciones de los promedios móviles que uno debe considerar al usarlos como parte de una rutina comercial. Tendencia Identificar las tendencias es una de las funciones clave de los promedios móviles, que son utilizados por la mayoría de los comerciantes que buscan hacer la tendencia de su amigo. Los promedios móviles son indicadores rezagados. Lo que significa que no predicen las nuevas tendencias, sino que confirman las tendencias una vez que se han establecido. Como se puede ver en la Figura 1, se considera que una acción está en una tendencia alcista cuando el precio está por encima de una media móvil y la media está inclinada hacia arriba. Por el contrario, un comerciante utilizará un precio por debajo de una pendiente descendente promedio para confirmar una tendencia a la baja. Muchos comerciantes sólo considerará la celebración de una posición larga en un activo cuando el precio se está negociando por encima de un promedio móvil. Esta regla simple puede ayudar a asegurar que la tendencia funciona en favor de los comerciantes. Momento Muchos comerciantes principiantes preguntan cómo es posible medir el impulso y cómo los promedios móviles se pueden utilizar para hacer frente a tal hazaña. La respuesta simple es prestar mucha atención a los períodos de tiempo utilizados en la creación de la media, ya que cada período de tiempo puede proporcionar información valiosa sobre los diferentes tipos de impulso. En general, el momentum a corto plazo puede medirse mirando los promedios móviles que se enfocan en períodos de tiempo de 20 días o menos. El considerar los promedios móviles que se crean con un período de 20 a 100 días se considera generalmente como una buena medida del momento a medio plazo. Por último, cualquier media móvil que utilice 100 días o más en el cálculo se puede utilizar como una medida de impulso a largo plazo. El sentido común debe decirle que una media móvil de 15 días es una medida más apropiada de momentum a corto plazo que una media móvil de 200 días. Uno de los mejores métodos para determinar la fuerza y ​​la dirección de un momento de los activos es colocar tres promedios móviles en un gráfico y luego prestar mucha atención a cómo se acumulan en relación entre sí. Los tres promedios móviles que se utilizan generalmente tienen marcos temporales variables en un intento de representar movimientos de precios a corto, mediano y largo plazo. En la Figura 2, se observa un fuerte impulso ascendente cuando los promedios a corto plazo están situados por encima de los promedios a más largo plazo y los dos promedios son divergentes. Por el contrario, cuando los promedios a corto plazo se ubican por debajo de las medias a más largo plazo, el impulso está en dirección descendente. Apoyo Otro uso común de las medias móviles es determinar soportes de precios potenciales. No se necesita mucha experiencia en el manejo de los promedios móviles para notar que la caída del precio de un activo a menudo se detendrá e invertirá la dirección al mismo nivel que un promedio importante. Por ejemplo, en la Figura 3 se puede ver que el promedio móvil de 200 días fue capaz de apuntalar el precio de la acción después de que cayó de su alta cerca de 32. Muchos comerciantes anticiparán un rebote de los principales promedios móviles y utilizarán otros Indicadores técnicos como confirmación del movimiento esperado. Resistencia Una vez que el precio de un activo cae por debajo de un nivel influyente de apoyo, como la media móvil de 200 días, no es raro ver el promedio como una barrera fuerte que impide que los inversionistas empujen el precio por encima de ese promedio. Como se puede ver en el gráfico de abajo, esta resistencia es a menudo utilizado por los comerciantes como un signo para tomar ganancias o para cerrar las posiciones largas existentes. Muchos vendedores cortos también utilizarán estos promedios como puntos de entrada porque el precio a menudo rebota de la resistencia y continúa su movimiento más bajo. Si usted es un inversionista que tiene una posición larga en un activo que se negocia por debajo de los promedios móviles principales, puede ser en su mejor interés observar estos niveles de cerca porque pueden afectar en gran medida el valor de su inversión. Stop-Losses Las características de soporte y resistencia de las medias móviles las convierten en una gran herramienta para manejar el riesgo. La capacidad de las medias móviles para identificar lugares estratégicos para establecer órdenes stop-loss permite a los comerciantes cortar posiciones perdedoras antes de que puedan crecer más grandes. Como puede ver en la Figura 5, los comerciantes que tienen una posición larga en una acción y establecen sus órdenes de stop-loss por debajo de los promedios influyentes pueden ahorrarse mucho dinero. Utilizar las medias móviles para establecer órdenes de stop-loss es clave para cualquier estrategia de negociación exitosa.8.4 Modelos de media móvil En lugar de utilizar valores pasados ​​de la variable de pronóstico en una regresión, un modelo de media móvil utiliza errores de pronóstico anteriores en un modelo de regresión. Y c e teta teta e dots theta e, donde et es ruido blanco. Nos referimos a esto como un modelo MA (q). Por supuesto, no observamos los valores de et, por lo que no es realmente regresión en el sentido usual. Observe que cada valor de yt puede considerarse como una media móvil ponderada de los últimos errores de pronóstico. Sin embargo, los modelos de media móvil no deben confundirse con el suavizado promedio móvil que discutimos en el Capítulo 6. Un modelo de media móvil se utiliza para pronosticar valores futuros mientras que el suavizado medio móvil se utiliza para estimar el ciclo de tendencias de valores pasados. Figura 8.6: Dos ejemplos de datos de modelos de media móvil con diferentes parámetros. A la izquierda: MA (1) con y t 20e t 0.8e t-1. Derecha: MA (2) con y t e t - e t-1 0.8e t-2. En ambos casos, e t es el ruido blanco normalmente distribuido con media cero y varianza uno. La Figura 8.6 muestra algunos datos de un modelo MA (1) y un modelo MA (2). Al cambiar los parámetros theta1, dots, thetaq, se obtienen diferentes patrones de series temporales. Al igual que con los modelos autorregresivos, la varianza del término de error y sólo cambiará la escala de la serie, no los patrones. Es posible escribir cualquier modelo estacionario AR (p) como un modelo MA (infty). Por ejemplo, usando la sustitución repetida, podemos demostrar esto para un modelo de AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) ph php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php php 1, el valor de phi1k se hará más pequeño a medida que k sea mayor. Así que finalmente obtenemos yt et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, un proceso MA (infty). El resultado inverso se cumple si imponemos algunas limitaciones a los parámetros de MA. Entonces el modelo MA se llama inversible. Es decir, que podemos escribir cualquier proceso inversible MA (q) como un proceso de AR (infty). Los modelos Invertibles no son simplemente para permitirnos convertir de modelos MA a modelos AR. También tienen algunas propiedades matemáticas que los hacen más fáciles de usar en la práctica. Las restricciones de invertibilidad son similares a las restricciones de estacionariedad. Para un modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para un modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1-theta2 lt 1. Condiciones más complicadas se mantienen para qge3. Una vez más, R se encargará de estas limitaciones al estimar los modelos.