Função de transferência média móvel ponderada exponencialmente no Brasil

Média Móvel Exponencial - EMA BREAKING DOWN Média Móvel Exponencial - EMA As EMAs de 12 e 26 dias são as médias de curto prazo mais populares e são usadas para criar indicadores como a divergência de convergência média móvel (MACD) eo oscilador de preço percentual (PPO). Em geral, as EMA de 50 e 200 dias são usadas como sinais de tendências de longo prazo. Traders que empregam análise técnica encontrar médias móveis muito útil e perspicaz quando aplicado corretamente, mas criar havoc quando usado de forma inadequada ou são mal interpretados. Todas as médias móveis normalmente utilizadas na análise técnica são, pela sua própria natureza, indicadores atrasados. Conseqüentemente, as conclusões tiradas da aplicação de uma média móvel a um gráfico de mercado específico devem ser para confirmar um movimento de mercado ou para indicar sua força. Muitas vezes, quando uma linha de indicadores de média móvel fez uma alteração para refletir uma mudança significativa no mercado, o ponto ótimo de entrada no mercado já passou. Um EMA serve para aliviar este dilema em certa medida. Porque o cálculo EMA coloca mais peso sobre os dados mais recentes, ele abraça a ação de preço um pouco mais apertado e, portanto, reage mais rápido. Isto é desejável quando um EMA é usado para derivar um sinal de entrada de negociação. Interpretando a EMA Como todos os indicadores de média móvel, eles são muito mais adequados para mercados de tendências. Quando o mercado está em uma tendência de alta forte e sustentada. A linha de indicador EMA também mostrará uma tendência de alta e vice-versa para uma tendência de baixa. Um comerciante vigilante não só prestar atenção à direção da linha EMA, mas também a relação da taxa de mudança de uma barra para a próxima. Por exemplo, à medida que a ação de preço de uma forte tendência de alta começar a se nivelar e reverter, a taxa de mudança da EMA de uma barra para a próxima começará a diminuir até que a linha de indicador se aplana ea taxa de mudança seja zero. Devido ao efeito retardado, por este ponto, ou mesmo algumas barras antes, a ação do preço deve já ter invertido. Portanto, segue-se que a observação de uma diminuição consistente da taxa de variação da EMA poderia ser utilizada como um indicador que pudesse contrariar o dilema causado pelo efeito retardado das médias móveis. Usos comuns do EMA EMAs são comumente usados ​​em conjunto com outros indicadores para confirmar movimentos significativos do mercado e para avaliar a sua validade. Para os comerciantes que negociam intraday e mercados em rápido movimento, o EMA é mais aplicável. Muitas vezes os comerciantes usam EMAs para determinar um viés de negociação. Por exemplo, se um EMA em um gráfico diário mostra uma forte tendência ascendente, uma estratégia de comerciantes intraday pode ser o comércio apenas a partir do lado longo em um gráfico intraday. O algoritmo de média móvel ponderada exponencial (EWMA) é o mais discreto discreto - passar o filtro. Gera uma saída yi na i-ésima iteração que corresponde a uma versão escalonada da entrada atual xi e da saída anterior y. O factor de alisamento, alfa em 0,1, indica o peso normalizado da nova entrada na saída. Por exemplo, um alpha0.03 implica que cada nova entrada contribuirá com um 3 para a saída, enquanto a saída anterior contribuirá com um 97. Os valores limite para o fator de suavização são 0 e 1, o que implica yiy e yi xi, respectivamente. Nos pontos a seguir, analisamos o algoritmo de diferentes pontos de vista. O EWMA pode ser considerado como um filtro Auto Regressive Moving Average (ARMA) porque depende do histórico de valores da entrada e da saída. No entanto, se a equação de EWMA for desenvolvida, é possível representar a saída de corrente com base apenas nas contribuições de insumos passados, isto é, filtro de média móvel (MA). Yi alphacdot xi alfa (1-alfa) cdot x alfa (1-alfa) 2 cdot x. Na i-ésima iteração, a saída é uma soma ponderada de cada valor de entrada anterior xj com j in, onde a escala corresponde a um coeficiente exponencialmente ponderado w alpha cdot (1 - alfa). A resposta ao impulso h (t) do seu equivalente do sistema Linear Time Invariant (LTI) tem uma duração infinita, o que implica que a função de transferência H (z) terá duração finita. Se o símbolo representa o operando de convolução e u (n) corresponde à função de passo, pode-se afirmar: y (n) x (n) h (n) com h (n) Alpha) n cdot u (n) O algoritmo EWMA corresponde ao filtro de tempo discreto Infinite Impulse Response (IIR) mais simples. A principal vantagem que os sistemas IIR têm sobre os FIRs é a sua eficiência de implementação. Por outro lado, sistemas IIR são mais difíceis de analisar. Para simplificar a análise, impõe-se que o sistema tenha zero condições iniciais. Assim, o filtro IIR de 2ª ordem corresponde a: Na Fig. 1 é apresentada a Forma Direta 1 (DF1) simplificada e completa do filtro. No caso da EWMA, os coeficientes têm valores fixos em termos do fator de suavização que corresponde a: a01, a11-alfa, b0alpha, b10. Aplicando essas restrições, a função de transferência torna-se: Revista Asiática sobre Qualidade Exponencialmente Ponderada Média Móvel Gráfico para Distribuição Esticada Artigo Opções e Ferramentas Resumo HTML PDF Referências (21) Adicionar à lista marcada Citação Citações da faixa Wang Haiyu (Escola de Economia e Gestão da Universidade de Zhongyuan De Tecnologia, Zhongyuan 450007, PR China) Citação: Wang Haiyu. (2009) Gráfico de Média Móvel Ponderada Exponencialmente para Skewed Distribution, Asian Journal on Quality. Vol. 10 ISS: 3, pp.87 - 97 DOI dx. doi. org10.110815982680911021214 Downloads: O texto completo deste documento foi baixado 467 vezes desde 2009 Este documento foi patrocinado pela National Science Foundation of China (No. 70572001, 70771102G01), Aeronautical Ciência Foundation (No. 2007ZG55005), e Fundação de Ciência de Educação da Província de Henan sob Grant 2008B630009. O gráfico de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) pode ser projetado para detectar rapidamente pequenas mudanças na média de uma seqüência de observações normais independentes. Mas este gráfico não pode funcionar bem para distribuição distorcida. O principal objetivo deste artigo é sugerir um método de gráfico de controle EWMA que pode ser usado para monitorar pequenas mudanças em uma distribuição distorcida. O método de variância ponderada é introduzido para construir um tipo de gráfico EWMA para distribuição distorcida eo desenho de otimização deste gráfico é dado usando o comprimento médio de execução como um critério de avaliação de desempenho. O par de limites de controle de assimetria pode ser avaliado por datas de amostra em distribuição distorcida. A vantagem deste método na detecção de pequena variação para distribuição distorcida foi ilustrada pela comparação com outros gráficos de controlo. Suas opções de acesso