Moving Average Sas Example

Moving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado 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. Observação: 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. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Você gosta deste site gratuito Por favor, compartilhe esta página no GoogleMoving Médias: Quais são eles Entre os mais populares indicadores técnicos, médias móveis são usados ​​para medir a direção da tendência atual. Cada tipo de média móvel (normalmente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinada, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações do preço do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando-se a média aritmética de um dado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços dos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em consideração os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um ativo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados à medida que se torna disponível. Esse método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) move-se para a direita eo último valor de 15 é eliminado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso de 11 para 10. O que as médias móveis parecem uma vez? MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados ​​podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados ​​no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e como ela se parece, bem introduzir um tipo diferente de média móvel e examinar como ele difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial (EMA). Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo Novas informações. Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você. No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Fornecemos uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre o EMA e SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como essas médias são diferentes. Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente à variação dos preços. Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo, e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está em declínio. Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que significam os diferentes dias As médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que desejar ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será às mudanças de preços. Quanto mais tempo o intervalo de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com uma série de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia. Inscreva-se nas notícias para usar para obter as últimas informações e análise Obrigado por se inscrever no Investopedia Insights - Novidades para usar. O código de exemplo na guia Código completo ilustra como calcular a média móvel de uma variável por meio de um Todo o conjunto de dados, sobre as últimas N observações em um conjunto de dados, ou sobre as últimas N observações dentro de um BY-grupo. Esses arquivos de amostra e exemplos de código são fornecidos pelo SAS Institute Inc. como é sem garantia de qualquer tipo, expressa ou implícita, incluindo mas não se limitando às garantias implícitas de comercialização e adequação a um propósito específico. Os beneficiários reconhecem e concordam que SAS Institute não será responsável por quaisquer danos decorrentes da utilização destes materiais. Além disso, o SAS Institute não fornecerá suporte para os materiais aqui contidos. Esses arquivos de amostra e exemplos de código são fornecidos pelo SAS Institute Inc. como é sem garantia de qualquer tipo, expressa ou implícita, incluindo mas não se limitando às garantias implícitas de comercialização e adequação a um propósito específico. Os beneficiários reconhecem e concordam que SAS Institute não será responsável por quaisquer danos decorrentes da utilização destes materiais. Além disso, o SAS Institute não fornecerá suporte para os materiais aqui contidos. Calcule a média móvel de uma variável através de um conjunto de dados inteiro, sobre as últimas N observações em um conjunto de dados, ou sobre as últimas N observações dentro de um grupo BY. Processos de erro de média móvel agressiva (erros ARMA) e outros modelos que envolvem Defasagens de termos de erro podem ser estimadas usando declarações FIT e simuladas ou previstas usando declarações SOLVE. Os modelos ARMA para o processo de erro são freqüentemente usados ​​para modelos com resíduos autocorrelacionados. A macro AR pode ser usada para especificar modelos com processos de erro autorregressivo. A macro MA pode ser usada para especificar modelos com processos de erro de média móvel. Erros Autoregressivos Um modelo com erros autoregressivos de primeira ordem, AR (1), tem a forma enquanto um processo de erro AR (2) tem a forma e assim por diante para processos de ordem superior. Observe que os s são independentes e identicamente distribuídos e têm um valor esperado de 0. Um exemplo de um modelo com um componente AR (2) é e assim por diante para processos de ordem superior. Por exemplo, você pode escrever um modelo de regressão linear simples com MA (2) erros de média móvel, onde MA1 e MA2 são os parâmetros de média móvel. Observe que RESID. Y é automaticamente definido pelo PROC MODEL como A função ZLAG deve ser usada para que os modelos MA trunquem a recursividade dos atrasos. Isso garante que os erros defasados ​​começam em zero na fase de antecipação e não propagam valores ausentes quando faltam as variáveis ​​de período de latência e garantem que os erros futuros sejam zero, em vez de faltarem durante a simulação ou a previsão. Para obter detalhes sobre as funções de atraso, consulte a seção Lag Logic. O modelo geral ARMA (p, q) tem a seguinte forma: Um modelo ARMA (p, q) pode ser especificado da seguinte forma: onde AR i e MA j representam Os parâmetros auto-regressivos e de média móvel para os vários desfasamentos. Você pode usar qualquer nome que desejar para essas variáveis, e há muitas maneiras equivalentes que a especificação poderia ser escrita. Os processos Vector ARMA também podem ser estimados com PROC MODEL. Por exemplo, um processo AR (1) de duas variáveis ​​para os erros das duas variáveis ​​endógenas Y1 e Y2 pode ser especificado da seguinte maneira: Problemas de Convergência com Modelos ARMA Os modelos ARMA podem ser difíceis de estimar. Se as estimativas dos parâmetros não estiverem dentro do intervalo apropriado, os termos residuais dos modelos de média móvel crescem exponencialmente. Os resíduos calculados para observações posteriores podem ser muito grandes ou podem transbordar. Isso pode acontecer porque os valores iniciais inadequados foram usados ​​ou porque as iterações se afastaram de valores razoáveis. Cuidado deve ser usado na escolha de valores iniciais para ARMA parâmetros. Os valores iniciais de 0,001 para os parâmetros ARMA normalmente funcionam se o modelo se encaixa bem nos dados e o problema está bem condicionado. Note-se que um modelo MA pode muitas vezes ser aproximado por um modelo de alta ordem AR, e vice-versa. Isso pode resultar em alta colinearidade em modelos ARMA mistos, o que por sua vez pode causar grave mal-condicionamento nos cálculos e instabilidade das estimativas dos parâmetros. Se você tiver problemas de convergência ao estimar um modelo com processos de erro ARMA, tente estimar em etapas. Primeiro, use uma instrução FIT para estimar apenas os parâmetros estruturais com os parâmetros ARMA mantidos a zero (ou a estimativas anteriores razoáveis, se disponível). Em seguida, use outra instrução FIT para estimar os parâmetros ARMA somente, usando os valores de parâmetro estrutural da primeira execução. Uma vez que os valores dos parâmetros estruturais são susceptíveis de estar perto de suas estimativas finais, as estimativas ARMA parâmetro agora pode convergir. Finalmente, use outra instrução FIT para produzir estimativas simultâneas de todos os parâmetros. Uma vez que os valores iniciais dos parâmetros são agora provavelmente muito próximos de suas estimativas conjuntas finais, as estimativas devem convergir rapidamente se o modelo for apropriado para os dados. AR Condições iniciais Os retornos iniciais dos termos de erro dos modelos AR (p) podem ser modelados de diferentes maneiras. Os métodos de inicialização de erros autorregressivos suportados pelos procedimentos SAS / ETS são os seguintes: mínimos quadrados condicionais (procedimentos ARMA e MODELO) mínimos máximos incondicionais (procedimentos AUTOREG, ARIMA e MODELO) Yule-Walker (Procedimento AUTOREG somente) Hildreth-Lu, que exclui as primeiras p observações (procedimento MODEL somente) Consulte o Capítulo 8, O Procedimento AUTOREG, para uma explicação e discussão dos méritos de vários métodos de inicialização AR (p). As inicializações de CLS, ULS, ML e HL podem ser realizadas pelo PROC MODEL. Para erros de AR (1), estas inicializações podem ser produzidas como mostrado na Tabela 18.2. Estes métodos são equivalentes em amostras grandes. Tabela 18.2 Inicializações Executadas por PROC MODEL: AR (1) ERROS Os retornos iniciais dos termos de erro dos modelos MA (q) também podem ser modelados de diferentes maneiras. Os seguintes paradigmas de inicialização de erros de média móvel são suportados pelos procedimentos ARIMA e MODELO: mínimos quadrados condicionais mínimos incondicionais O método de mínimos quadrados condicionais de estimativa de termos de erros de média móvel não é ótimo porque ignora o problema de inicialização. Isso reduz a eficiência das estimativas, embora permaneçam imparciais. Os resíduos atrasados ​​iniciais, que se estendem antes do início dos dados, são assumidos como 0, o seu valor esperado incondicional. Isso introduz uma diferença entre esses resíduos e os resíduos de mínimos quadrados generalizados para a covariância da média móvel, que, ao contrário do modelo autorregressivo, persiste através do conjunto de dados. Normalmente, esta diferença converge rapidamente para 0, mas para processos de média móvel quase não-reversíveis a convergência é bastante lenta. Para minimizar esse problema, você deve ter abundância de dados, e as estimativas de parâmetros de média móvel devem estar bem dentro da faixa de inversão. Este problema pode ser corrigido à custa de escrever um programa mais complexo. As estimativas de mínimos quadrados incondicionais para o processo MA (1) podem ser produzidas especificando o modelo da seguinte maneira: Erros de média móvel podem ser difíceis de estimar. Você deve considerar usar uma aproximação AR (p) para o processo de média móvel. Um processo de média móvel geralmente pode ser bem aproximado por um processo autorregressivo se os dados não tiverem sido suavizados ou diferenciados. A macro AR A macro SAS gera instruções de programação para MODELO PROC para modelos autorregressivos. A macro AR é parte do software SAS / ETS, e nenhuma opção especial precisa ser definida para usar a macro. O processo autorregressivo pode ser aplicado aos erros de equações estruturais ou às próprias séries endógenas. A macro AR pode ser usada para os seguintes tipos de auto-regressão: auto-regressão vetorial irrestrita auto-regressão vetorial restrita Autoregressão Univariada Para modelar o termo de erro de uma equação como um processo autorregressivo, use a seguinte instrução após a equação: Por exemplo, suponha que Y seja a Linear de X1, X2 e um erro de AR (2). Você escreveria este modelo da seguinte maneira: As chamadas para AR devem vir depois de todas as equações às quais o processo se aplica. A invocação de macro precedente, AR (y, 2), produz as instruções mostradas na saída LIST na Figura 18.58. Figura 18.58 Saída de opção LIST para um modelo AR (2) As variáveis ​​prefixadas PRED são variáveis ​​de programa temporárias usadas para que os atrasos dos resíduos sejam os resíduos corretos e não os redefinidos por esta equação. Observe que isso é equivalente às instruções explicitamente escritas na seção Formulário Geral para Modelos ARMA. Você também pode restringir os parâmetros autorregressivos a zero em defasagens selecionadas. Por exemplo, se você quisesse parâmetros autorregressivos nos retornos 1, 12 e 13, você pode usar as seguintes instruções: Estas instruções geram a saída mostrada na Figura 18.59. Figura 18.59 Saída de Opção LIST para um Modelo AR com Lags em 1, 12 e 13 O MODELO Procedimento Lista de Código de Programa Compilado como Parsed PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. Y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) il12 ZLAG12 (y - perdy) il13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - ACTUAL. y PRED. y - y Existem Variações no método dos mínimos quadrados condicionais, dependendo se as observações no início da série são usadas para aquecer o processo AR. Por padrão, o método de mínimos quadrados condicionais AR usa todas as observações e assume zeros para os retornos iniciais de termos autorregressivos. Usando a opção M, você pode solicitar que AR use o método de mínimos quadrados incondicionais (ULS) ou de máxima verossimilhança (ML). Por exemplo, as discussões sobre esses métodos são fornecidas na seção AR Condições iniciais. Usando a opção MCLS n, você pode solicitar que as primeiras n observações sejam usadas para calcular estimativas dos atrasos autorregressivos iniciais. Neste caso, a análise começa com a observação n 1. Por exemplo: Você pode usar a macro AR para aplicar um modelo autorregressivo à variável endógena, em vez de ao termo de erro, usando a opção TYPEV. Por exemplo, se você quiser adicionar os cinco atrasos anteriores de Y à equação no exemplo anterior, você pode usar AR para gerar os parâmetros e os retornos usando as seguintes instruções: As instruções anteriores geram a saída mostrada na Figura 18.60. Figura 18.60 Saída de opção LIST para um modelo AR de Y Este modelo prediz Y como uma combinação linear de X1, X2, uma interceptação e os valores de Y nos cinco períodos mais recentes. Auto-regressão vetorial irrestrita Para modelar os termos de erro de um conjunto de equações como um processo autorregressivo de vetor, use a seguinte forma da macro AR após as equações: O valor processname é qualquer nome que você fornecer para AR usar para fazer nomes para o autorregressivo Parâmetros. Você pode usar a macro AR para modelar vários processos AR diferentes para diferentes conjuntos de equações usando diferentes nomes de processo para cada conjunto. O nome do processo garante que os nomes de variáveis ​​usados ​​são exclusivos. Use um valor de processname curto para o processo se as estimativas de parâmetros forem gravadas em um conjunto de dados de saída. A macro AR tenta construir nomes de parâmetro menor ou igual a oito caracteres, mas isso é limitado pelo comprimento de processname. Que é usado como um prefixo para os nomes de parâmetro AR. O valor da lista de variáveis ​​é a lista de variáveis ​​endógenas para as equações. Por exemplo, suponha que erros para as equações Y1, Y2 e Y3 sejam gerados por um processo autorregressivo de vetor de segunda ordem. Você pode usar as seguintes instruções: que geram o seguinte para Y1 e código semelhante para Y2 e Y3: Somente o método de mínimos quadrados condicional (MCLS ou MCLS n) pode ser usado para processos vetoriais. Você também pode usar o mesmo formulário com restrições de que a matriz de coeficientes seja 0 em intervalos selecionados. Por exemplo, as seguintes afirmações aplicam um processo vetorial de terceira ordem aos erros de equação com todos os coeficientes com atraso 2 restrito a 0 e com os coeficientes nos retornos 1 e 3 sem restrições: Você pode modelar as três séries Y1Y3 como um processo autorregressivo de vetor Nas variáveis ​​em vez de nos erros usando a opção TYPEV. Se você quiser modelar Y1Y3 como uma função de valores passados ​​de Y1Y3 e algumas variáveis ​​exógenas ou constantes, você pode usar AR para gerar as declarações para os termos de atraso. Escreva uma equação para cada variável para a parte não autorregressiva do modelo e, em seguida, chame AR com a opção TYPEV. Por exemplo, a parte não autorregressiva do modelo pode ser uma função de variáveis ​​exógenas, ou pode ser parâmetros de interceptação. Se não houver componentes exógenos para o modelo de auto-regressão do vetor, incluindo sem interceptações, então atribua zero a cada uma das variáveis. Deve haver uma atribuição para cada uma das variáveis ​​antes de AR é chamado. Este exemplo modela o vetor Y (Y1 Y2 Y3) como uma função linear apenas do seu valor nos dois períodos anteriores e um vetor de erro de ruído branco. O modelo tem 18 (3 3 3 3) parâmetros. Sintaxe da Macro AR Existem dois casos da sintaxe da macro AR. Quando as restrições em um processo AR vetorial não são necessárias, a sintaxe da macro AR tem a forma geral especifica um prefixo para AR a ser usado na construção de nomes de variáveis ​​necessários para definir o processo AR. Se o endolist não é especificado, a lista endógena padrão é nome. Que deve ser o nome da equação à qual o processo de erro AR deve ser aplicado. O valor de nome não pode exceder 32 caracteres. É a ordem do processo AR. Especifica a lista de equações às quais o processo AR deve ser aplicado. Se for dado mais de um nome, é criado um processo vetorial sem restrições com os resíduos estruturais de todas as equações incluídas como regressores em cada uma das equações. Se não for especificado, o endolist predefinirá o nome. Especifica a lista de defasagens em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em intervalos não listados são definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais a nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist padrão para todos os atrasos 1 através de nag. Especifica o método de estimação a ser implementado. Valores válidos de M são CLS (estimativas de mínimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de mínimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de máxima verossimilhança). MCLS é o padrão. Somente o MCLS é permitido quando mais de uma equação é especificada. Os métodos ULS e ML não são suportados para modelos AR de AR por AR. Especifica que o processo AR deve ser aplicado às próprias variáveis ​​endógenas em vez de aos resíduos estruturais das equações. Auto-regressão vetorial restrito Você pode controlar quais parâmetros são incluídos no processo, restringindo a 0 aqueles parâmetros que você não inclui. Primeiro, use AR com a opção DEFER para declarar a lista de variáveis ​​e definir a dimensão do processo. Em seguida, use chamadas AR adicionais para gerar termos para equações selecionadas com variáveis ​​selecionadas em intervalos selecionados. Por exemplo, as equações de erro produzidas são as seguintes: Este modelo estabelece que os erros para Y1 dependem dos erros de Y1 e Y2 (mas não Y3) nos dois intervalos 1 e 2 e que os erros para Y2 e Y3 dependem de Os erros anteriores para todas as três variáveis, mas apenas com atraso 1. AR Macro Sintaxe para AR Restrito AR Um uso alternativo de AR é permitido para impor restrições em um processo AR vetorial chamando AR várias vezes para especificar diferentes AR termos e defasagens para diferentes Equações. A primeira chamada tem a forma geral especifica um prefixo para AR para usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o vetor AR processo. Especifica a ordem do processo AR. Especifica a lista de equações às quais o processo AR deve ser aplicado. Especifica que AR não é para gerar o processo AR mas é esperar por mais informações especificadas em chamadas AR mais tarde para o mesmo valor de nome. As chamadas subsequentes têm a forma geral é o mesmo que na primeira chamada. Especifica a lista de equações às quais as especificações nesta chamada AR devem ser aplicadas. Somente os nomes especificados no valor endolist da primeira chamada para o valor de nome podem aparecer na lista de equações na lista de eqlist. Especifica a lista de equações cujos resíduos estruturais retardados devem ser incluídos como regressores nas equações da lista de equações. Somente nomes no endolist da primeira chamada para o valor de nome podem aparecer em varlist. Se não for especificado, varlist padrão para endolist. Especifica a lista de defasagens em que os termos AR devem ser adicionados. Os coeficientes dos termos em intervalos não listados são definidos como 0. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais ao valor de nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist irá usar todos os intervalos 1 a nlag. A macro MA A macro SAS MA gera instruções de programação para MODELO PROC para modelos de média móvel. A macro MA faz parte do software SAS / ETS e não são necessárias opções especiais para utilizar a macro. O processo de erro de média móvel pode ser aplicado aos erros da equação estrutural. A sintaxe da macro MA é o mesmo que a macro AR, exceto que não há argumento TYPE. Quando você estiver usando as macros MA e AR combinadas, a macro MA deve seguir a macro AR. As seguintes instruções SAS / IML produzem um processo de erro ARMA (1, (1 3)) e salvam-no no conjunto de dados MADAT2. As seguintes instruções PROC MODEL são usadas para estimar os parâmetros deste modelo usando a estrutura de erro de máxima verossimilhança: As estimativas dos parâmetros produzidos por esta execução são mostradas na Figura 18.61. Figura 18.61 Estimativas de um processo ARMA (1, (1 3)) Existem dois casos da sintaxe para a macro MA. Quando as restrições em um processo MA de vetor não são necessárias, a sintaxe da macro MA tem a forma geral especifica um prefixo para MA usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o processo MA e é o endolist padrão. É a ordem do processo MA. Especifica as equações às quais o processo MA deve ser aplicado. Se for dado mais de um nome, a estimativa de CLS é usada para o processo de vetor. Especifica os atrasos em que os termos MA devem ser adicionados. Todos os atrasos listados devem ser menores ou iguais a nlag. E não deve haver duplicatas. Se não for especificado, o laglist padrão para todos os atrasos 1 através de nag. Especifica o método de estimação a ser implementado. Valores válidos de M são CLS (estimativas de mínimos quadrados condicionais), ULS (estimativas de mínimos quadrados incondicionais) e ML (estimativas de máxima verossimilhança). MCLS é o padrão. Somente o MCLS é permitido quando mais de uma equação é especificada no endolist. MA Sintaxe de Macro para Movimentação-Média de Vetores Restrita Um uso alternativo de MA é permitido para impor restrições em um processo de MA de vetor chamando MA várias vezes para especificar diferentes termos de MA e defasagens para equações diferentes. A primeira chamada tem a forma geral especifica um prefixo para MA para usar na construção de nomes de variáveis ​​necessárias para definir o vetor MA processo. Especifica a ordem do processo MA. Especifica a lista de equações às quais o processo MA deve ser aplicado. Especifica que MA não é para gerar o processo de MA mas é aguardar informações adicionais especificadas em chamadas de MA posterior para o mesmo valor de nome. As chamadas subsequentes têm a forma geral é o mesmo que na primeira chamada. Especifica a lista de equações às quais as especificações nesta chamada MA devem ser aplicadas. Especifica a lista de equações cujos resíduos estruturais retardados devem ser incluídos como regressores nas equações da lista de equações. Especifica a lista de defasagens em que os termos MA são para ser adicionado. TRADINGSIM DAY TRADING BLOG Como negociar com a média móvel simples 156 Flares Twitter 0 Facebook 153 Google 3 156 Flares 215 Então, qual é a média móvel simples Uma vez que você começa a Descasque para trás a cebola, a média móvel simples é qualquer coisa mas simples. Este artigo irá cobrir uma série de tópicos para citar alguns, vamos discutir a fórmula de média móvel simples, populares médias móveis (5, 10, 200), alguns exemplos da vida real de média móvel e como algumas estratégias de crossover. Há alguns recursos adicionais que gostaria de salientar antes de prosseguir com o artigo (1) Simulador de Negociação (você precisará praticar o que você aprendeu) e (2) artigos de média móvel adicional para obter uma compreensão mais ampla das médias (Média Movente Deslocada, Média Móvel Exponencial, Média Mínima Exponencial Tripla). Fórmula média móvel simples A média móvel simples (SMA) é a mais básica das médias móveis utilizadas para negociação. A fórmula de média móvel simples é calculada tomando o preço de fechamento médio de um estoque durante os últimos x períodos. Vamos dar uma olhada em um exemplo simples de média móvel com MSFT. Os últimos cinco preços de fechamento para MSFT são: Para calcular a fórmula de média móvel simples, você divide o total dos preços de fechamento e divida-o pelo número de períodos. 5-dia SMA 143.24 / 5 28.65 Populares Médias Móveis Simples Em teoria, há um número infinito de médias móveis simples. Se você está pensando que você virá acima com algum SMA 46 estranho para bater o mercado deixa-me pará-lo agora. É importante usar os SMAs mais comuns como estes são os que a maioria dos comerciantes estará usando em uma base diária. Embora eu não defendê-lo seguindo todos os outros, é importante saber o que outros comerciantes estão procurando por pistas. Abaixo estão os SMA mais comuns utilizados no mercado: 5 - SMA - Para o hiper comerciante. Este curto de um SMA constantemente lhe dará sinais. O melhor uso de um 5-SMA é como um gatilho comercial em conjunto com um período mais longo SMA. 10-SMA - popular com os comerciantes de curto prazo. Grandes comerciantes do balanço e comerciantes do dia. 20-SMA - a última parada no ônibus para comerciantes de curto prazo. Além de 20-SMA você está basicamente olhando para as principais tendências. 50-SMA - usar o comerciante para medir as tendências de médio prazo. 50 período simples de média móvel 200-SMA - bem-vindo ao mundo de seguidores de tendência de longo prazo. A maioria dos investidores vai olhar para uma cruz acima ou abaixo desta média para representar se o estoque está em uma tendência de alta ou baixa. 200 período simples de média móvel Regras básicas para negociação com a SMA A maioria dos comerciantes irá dizer-lhe para o comércio simples cruzamentos de média móvel e os lucros cairão dos céus. Bem, infelizmente isso não é preciso. Muitas vezes os estoques vão sobre ou sob médias móveis para continuar apenas no sentido primário. Isso vai deixar você no lado errado do mercado e para baixo em suas posições. Abaixo estão algumas maneiras de ganhar dinheiro negociando o SMA. Indo com a Tendência Primária Procure por ações que estão quebrando para cima ou para baixo fortemente Aplicar os seguintes SMAs 5,10,20,40,200 para ver qual configuração está contendo preço o melhor Depois de ter identificado o SMA correto, aguarde o preço para testar O SMA com sucesso e olhar para a confirmação de preços que o estoque está retomando a direção da tendência primária Entrar no comércio na próxima barra Fade the Primary Trend Usando duas médias simples Moving Localizar estoques que estão quebrando para cima ou para baixo fortemente selecione duas médias móveis simples (Ex 5 e 10) Certifique-se de que o preço não tenha sido tocar os 5 SMA ou 10 SMA excessivamente nos últimos 10 bares Aguarde o preço fechar acima ou abaixo de ambas as médias móveis na direção contrária do Tendência primária na mesma barra Insira o comércio na próxima barra Real-Life Exemplo indo com a tendência principal usando a SMA A média móvel simples é provavelmente uma das formas mais básicas de análise técnica. Mesmo os caras fundamentais do núcleo duro terão uma ou duas coisas a dizer sobre o indicador. Um comerciante tem que ter cuidado, uma vez que há número ilimitado de médias que você pode usar e, em seguida, você joga os quadros de tempo múltiplos na mistura e você realmente tem um gráfico confuso. Abaixo está um play-by-play para usar uma média móvel em um gráfico intraday. No exemplo abaixo vamos cobrir ficar no lado direito da tendência depois de colocar em uma posição longa. O gráfico abaixo é da TIBCO (TIBX) em 24 de junho de 2011. Exemplo simples de média móvel Observe como o estoque teve uma fuga no aberto e fechado perto do alto do castiçal. Um comerciante breakout usaria isso como uma oportunidade para saltar no trem e colocar a sua parada abaixo da baixa da vela de abertura. Neste ponto você pode usar a média móvel para medir a força da tendência atual. Neste exemplo gráfico estamos usando a média móvel simples de 10 períodos. Simples Moving Average - Quando vender Agora olhando para o gráfico acima, como você acha que teria conhecido para vender no nível 26.40 usando a média móvel simples Deixe-me ajudá-lo aqui. Você não teria idéia. Longe de muitos comerciantes têm tentado usar a média móvel simples para prever a venda exata e comprar pontos em um gráfico. Um comerciante pode ser capaz de fazer isso usando múltiplas médias para gatilhos, mas uma média sozinha não será suficiente. Portanto, poupe tempo e dor de cabeça e use as médias para determinar a força do movimento. Agora dê uma outra olhada no gráfico. Você vê como o gráfico está começando a rollover como a média está começando a nivelar para fora. Um comerciante breakout gostaria de ficar longe deste tipo de atividade, uma vez que o dinheiro neste exemplo cresce à medida que o estoque aumenta no preço. Agora, novamente, se você fosse vender na cruz para baixo através da média, isso pode funcionar alguma parte do tempo, mas com o tempo você vai acabar perdendo dinheiro depois de fator em comissões. Se você não acredita em mim, tente simplesmente comprar e vender com base em como o gráfico de preços cruza ou sob uma média móvel simples. Lembre-se, se fosse assim tão fácil, todos os comerciantes do mundo estariam ganhando dinheiro. Flat Simple Moving Average Permite dar uma outra olhada na média móvel simples ea tendência principal. Eu gosto de chamar isso de configuração do Santo Graal. Esta é a configuração que você verá em livros e seminários. Basta comprar no breakout e vender quando o estoque cruza para baixo sob a ação de preço. O abaixo é um gráfico intraday de Sina Corporation (SINA) de 24 de junho de 2011. Veja como o gráfico de preços permanece limpa acima da média móvel simples de 20 períodos. Simples Moving Average - Exemplo Perfeito Não é que um belo gráfico Você compra no aberto em 80 e vender no fechamento em 92. Um rápido 15 lucro em um dia e você didnt tem que levantar um dedo. O cérebro é uma coisa engraçada. Lembro-me de ver um gráfico como este, quando eu comecei a negociar e, em seguida, eu iria comprar a configuração que correspondeu à atividade da manhã. Eu procuraria o mesmo tipo de ação do volume e do preço, somente para mais tarde ser smacked na cara pela realidade quando meu jogo não tendeu também. Este é o verdadeiro desafio com a negociação, o que funciona bem em um gráfico, não vai funcionar bem no outro. Lembre-se, o 20-SMA funcionou bem neste exemplo, mas você não pode construir um sistema de fazer dinheiro de um jogo. Exemplo Real-Life que vai de encontro à tendência preliminar usando o SMA Uma outra maneira negociar usando a média movente simples é ir de encontro à tendência. Uma das jogadas de probabilidade mais elevada é contrariar movimentos de intervalo. Houve uma série de estudos sobre lacunas. Dependendo do período no mercado de ações (60s flat line, final dos anos 90 boom, ou volatilidade da década de 2000) é uma suposição segura de que as lacunas vão preencher 50 do tempo. Outra validação de um comerciante pode usar quando vai contador é um fechar sob ou sobre a média móvel simples. No exemplo abaixo, o FSLR apresentou um gap sólido de 4. Após o gap, o estoque cresceu fortemente. Você tem que ter muito cuidado com abordagens contador. Se você estiver no lado errado do comércio, você e outros com sua posição será o combustível para a próxima perna para cima. Vamos avançar algumas horas no gráfico. FSLR Short Trend Sempre que você vai curto eo estoque faz pouco para recuperar e / ou a volatilidade seca, você está em um bom lugar. Observe como FSLR continuou mais baixo durante todo o dia incapaz de colocar uma luta. Agora vamos saltar para a frente um dia para 01 de julho de 2011 e acho que o que aconteceu Você entendeu, a lacuna preenchida. FSLR Gap preenchido simples Moving Average Crossover estratégia As médias móveis por si só vai lhe dar um grande roteiro para a negociação dos mercados. Mas o que dizer sobre a mudança média de crossovers como um gatilho para entrar e fechar comércios. Deixe-me tomar uma postura clara sobre este e dizer que eu não sou um fã para esta estratégia. Primeiro, a média móvel por si só é um indicador de atraso, agora você camadas na idéia de que você tem que esperar por um indicador de atraso para atravessar outro indicador de atraso é muito atraso para mim. Se você olhar ao redor da web uma das médias móveis simples mais populares para usar com uma estratégia de crossover é o dia 50 e 200. Quando a média móvel 50 simples cruza acima da média movente simples 200 gera uma cruz dourada. Por outro lado, quando a média simples de 50 movimentos atravessa a média móvel simples de 200, cria uma cruz de morte. Eu só menciono isso para que você esteja ciente da configuração, que talvez aplicável para investir a longo prazo. Desde Tradingsim se concentra no dia de negociação deixe-me, pelo menos, executar através de algumas estratégias de crossover básicos. Crossovers de média móvel e Day Trading Dois Crossover de média móvel Simples No início da minha carreira comercial e quando digo cedo eu quero dizer os primeiros meses, tive a idéia brilhante de usar uma estratégia de média móvel para me trazer novas riquezas encontradas. Eu me ajustei no 5 e 10 SMAs de período e simplesmente comprei como o 5 cruzou acima do 10 e vendido curto quando o 5 cruzou abaixo do 10. Eu pensei que eu estava realmente avançado quando eu decidi não apenas usar este sistema cegamente, mas para correr Esta análise sobre as ações que tiveram os melhores resultados. Como você pode imaginar a longo prazo eu comecei a perder dinheiro. Estou ficando fora do tópico, eu acho que já deixou claro Eu não sou um fã de cruzamentos de média móvel. Então, vamos conversar usando duas médias simples. A primeira coisa a saber é que você quer escolher duas médias móveis são de alguma forma relacionados uns aos outros. Por exemplo, 10 é metade de 20. Ou o 50 e 200 são as médias móveis mais populares para investidores de longo prazo. A segunda coisa é chegar a entender o gatilho para negociação com crossovers média móvel. Um sinal de compra ou venda é acionado quando a média móvel menor cruza acima ou abaixo da média móvel maior. Comprando em uma cruz para cima No exemplo abaixo gráfico da Apple a partir de 4/9/2013 Apple o período SMA 10 cruzou acima do período 20 SMA. Você vai notar que o estoque teve uma corrida intraday agradável de 424 até 428.50 Isnt que apenas um gráfico bonito O período SMA 10 é a linha vermelha eo azul é o período de 20. Neste exemplo, você teria comprado uma vez que a linha vermelha fechada acima do azul que teria lhe dado um ponto de entrada ligeiramente acima de 424. Vender uma cruz para baixo Deixa uma olhada quando uma ação de venda é acionada. Neste exemplo, uma ação de venda foi acionada quando o estoque caiu em 4/15/2013. Agora, em ambos os exemplos, você vai notar como o estoque convenientemente entrou na direção desejada com muito pouca fricção. Bem, esta é a coisa mais distante da realidade. Se você olhar para cruzamentos de média móvel em qualquer símbolo você vai notar sinais mais falsos e laterais do que os de alto retorno. Isso ocorre porque a maior parte do estoque de tempo na superfície se move em um padrão aleatório. Lembre-se de pessoas, é o trabalho dos jogadores de dinheiro grande para fingir você em cada turno, a fim de separá-lo de seu dinheiro. Com o surgimento de fundos de hedge e sistemas automatizados de negociação. Para cada jogo crossover limpo que eu acho, eu posso provavelmente mostrar-lhe outra dúzia ou mais que não jogar bem. Esta é outra vez porque eu não recomendo a estratégia do cruzamento como meios verdadeiros para fazer o dia do dinheiro que troca os mercados. Resumo Se você ainda não descobriu, a média móvel simples não é um indicador que você pode usar como um gatilho autônomo. Agora, isso não significa que o indicador não pode ser uma ótima ferramenta para monitorar a direção de uma tendência ou ajudá-lo a determinar quando o mercado está ficando cansado após um movimento impulsivo. Pense se o SMA como uma bússola muito básica. Se você quiser coordenadas detalhadas você precisará de outras ferramentas, mas você pelo menos tem uma idéia de onde você está indo. Eu sou o co-fundador da Tradingsim e um profissional de TI que é especializada em projetos de integração de sistemas em grande escala. Eu tenho negociado ativamente os mercados desde 2000 e acredito que o verdadeiro domínio comercial vem da prática. Quando eu não estou trabalhando em uma nova estratégia de negociação, eu gosto de passar tempo com minha esposa e filhos.