Média móvel - MA O que é uma média móvel - MA Um indicador amplamente utilizado na análise técnica que ajuda a suavizar a ação de preços, eliminando o ruído das flutuações de preços aleatórias. Uma média móvel (MA) é um indicador de tendência ou atraso porque se baseia em preços passados. As duas MAs básicas e comumente usadas são a média móvel simples (SMA), que é a média simples de uma segurança em um determinado número de períodos de tempo, e a média móvel exponencial (EMA), que dá maior peso aos preços mais recentes. As aplicações mais comuns de MAs são identificar a direção da tendência e determinar os níveis de suporte e resistência. Enquanto os MAs são úteis o suficiente por si só, eles também formam a base para outros indicadores, como a Divergência da Convergência da Média Mover (MACD). Carregando o jogador. BREAKING DOWN Média móvel - MA Como exemplo de SMA, considere uma garantia com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 semanas 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Um MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento dos primeiros 10 dias como primeiro ponto de dados. O próximo ponto de dados eliminaria o preço mais antigo, adicionaria o preço no dia 11 e levaria a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, as MAs desaceleram a ação de preço atual porque são baseadas em preços passados quanto mais o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um atraso muito maior do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. O comprimento do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com rupturas acima e abaixo desta média móvel considerada como sinal comercial importante. Os MAs também oferecem sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias atravessam. Um MA ascendente indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um MA decrescente indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o momento ascendente é confirmado com um cruzamento de alta. O que ocorre quando um mes de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. O momento decrescente é confirmado com um cruzamento descendente, que ocorre quando um MA de curto prazo se cruza abaixo de uma MA de longo prazo. É possível implementar uma média móvel em C sem a necessidade de uma janela de amostras. Achei que posso otimizar uma Pouco, escolhendo um tamanho de janela que é um poder de dois para permitir o deslocamento de bits em vez de dividir, mas não precisar de um buffer seria bom. Existe uma maneira de expressar um novo resultado de média móvel apenas como função do resultado antigo e da nova amostra. Definir um exemplo de média móvel, em uma janela de 4 amostras para ser: Adicionar nova amostra e: Uma média móvel pode ser implementada de forma recursiva , Mas para uma computação exata da média móvel você deve lembrar a amostra de entrada mais antiga na soma (ou seja, a no seu exemplo). Para um comprimento N média móvel você calcula: onde yn é o sinal de saída e xn é o sinal de entrada. Eq. (1) pode ser escrito de forma recursiva, então você sempre precisa se lembrar da amostra xn-N para calcular (2). Conforme indicado por Conrad Turner, você pode usar uma janela exponencial (infinitamente longa) em vez disso, o que permite calcular a saída apenas da saída passada e da entrada atual: mas esta não é uma média móvel padrão (não ponderada), mas exponencialmente Média móvel ponderada, onde as amostras no passado obtêm um peso menor, mas (pelo menos em teoria) você nunca esquece nada (os pesos ficam menores e menores para amostras no passado). Eu implementei uma média móvel sem memória de item individual para um programa de rastreamento de GPS que escrevi. Comece com 1 amostra e divida em 1 para obter o valor médio atual. Em seguida, adicione uma amostra e divida em 2 para a média atual. Isso continua até chegar ao comprimento da média. Cada vez, adiciono na nova amostra, obtenho a média e retire essa média do total. Eu não sou um matemático, mas isso pareceu uma boa maneira de fazê-lo. Achei que isso tornaria o estômago de um verdadeiro matemático, mas, parece ser uma das formas aceitas de fazê-lo. E funciona bem. Basta lembrar que, quanto mais alto for seu comprimento, mais lento seguirá o que deseja seguir. Isso pode não ser importante na maioria das vezes, mas ao seguir os satélites, se você estiver lento, a trilha pode estar longe da posição atual e parecerá ruim. Você poderia ter uma lacuna entre o Sáb e os pontos de fuga. Eu escolhi um comprimento de 15 atualizado 6 vezes por minuto para obter um alisamento adequado e não chegar muito longe da posição real de SAT com os pontos de trilhos alisados. Respondeu 16 de novembro 16 às 23:03 inicialize o total 0, count0 (cada vez que vê um novo valor) Então uma entrada (scanf), um add totalnewValue, um incremento (contagem), uma média de divisão (quantidade total) Esta seria uma média móvel em relação a Todas as entradas Para calcular a média em apenas as últimas 4 entradas, seria necessário 4 variáveis de entrada, talvez copiando cada entrada para uma variável de entrada mais antiga e, em seguida, calculando a nova média móvel. Como soma das 4 variáveis de entrada, divididas por 4 (o turno direito 2 seria Bom, se todas as entradas fossem positivas para que o cálculo médio fosse respondido em 3 de fevereiro de 15 às 4:06 Isso realmente calculará a média total e NÃO a média móvel. À medida que a contagem aumenta, o impacto de qualquer nova amostra de entrada se torna ndash extremamente lento Hilmar Feb 3 15 às 13:53 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncFrequency Response of the Running Average Filter A resposta de freqüência de um sistema LTI é o DTFT da resposta de impulso, A resposta de impulso de uma média móvel em L é desde que a O filtro de média móvel é FIR, a resposta de freqüência reduz-se à soma finita. Podemos usar a identidade muito útil para escrever a resposta de freqüência como onde nós deixamos um e menos jomega. N 0 e M L menos 1. Podemos estar interessados na magnitude desta função, a fim de determinar quais freqüências obtêm o filtro desatualizado e atenuados. Abaixo está um gráfico da magnitude desta função para L 4 (vermelho), 8 (verde) e 16 (azul). O eixo horizontal varia de zero a pi radianes por amostra. Observe que em todos os três casos, a resposta de freqüência possui uma característica de passagem baixa. Um componente constante (zero freqüência) na entrada passa pelo filtro não atenuado. Certas freqüências mais altas, como pi 2, são completamente eliminadas pelo filtro. No entanto, se a intenção era projetar um filtro de passagem baixa, então não fizemos muito bem. Algumas das freqüências mais altas são atenuadas apenas por um fator de cerca de 110 (para a média móvel de 16 pontos) ou 13 (para a média móvel de quatro pontos). Podemos fazer muito melhor do que isso. A trama acima foi criada pelo seguinte código Matlab: omega 0: pi400: pi H4 (14) (1-exp (-maome4)). (1-exp (-iomega)) H8 (18) (1-exp (- Iomega8)). (1-exp (-iomega)) H16 (116) (1-exp (-maome16)). (1-exp (-maomega)) trama (omega, abs (H4) abs (H8) abs ( H16)) eixo (0, pi, 0, 1) Copyright copy 2000- - Universidade da Califórnia, Berkeley
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