Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais pequeno o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Média de Múltiplos - MA. BREAKING DOWN Média Móvel - MA. As um exemplo de SMA, considere uma segurança Com os seguintes preços de fechamento ao longo de 15 dias. Week 1 5 dias 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dias 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dias 28, 30, 27, 29, 28.A MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados O próximo ponto de dados iria cair o preço mais cedo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Como observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados quanto maior o período de tempo para o MA, maior o atraso Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias, Ele contém preços para os últimos 200 dias A duração da MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MA mais curtos usados para negociação a curto prazo ea longo prazo MAs mais adequado para investidores de longo prazo O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como importante trading signals. MAs também transmitir importantes sinais de negociação por conta própria, ou quando duas médias Cross over Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta, enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmada com um crossover de alta que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima MA a longo prazo Downward O impulso é confirmado com um crossover de baixa, o que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo. O Guia do cientista e do engenheiro para processamento de sinal digital Por Steven W Smith, Ph D. Capítulo 15 Moving Average Filters. Relatives of O filtro de média móvel. Em um mundo perfeito, os designers de filtro só teriam de lidar com informações de domínio de domínio ou de domínio de freqüência codificado, mas nunca uma mistura dos dois no mesmo sinal Infelizmente, há Algumas aplicações onde ambos os domínios são simultaneamente importantes Por exemplo, os sinais de televisão caem nesta categoria desagradável Informações de vídeo é codificado no domínio do tempo, ou seja, a forma da forma de onda corresponde aos padrões de brilho na imagem No entanto, durante a transmissão do vídeo O sinal é tratado de acordo com a sua composição de frequência, tal como a sua largura de banda total, como as ondas portadoras para a cor do som são adicionadas, a restauração de eliminação da componente DC, etc. Como outro exemplo, a interferência electromagnética é melhor compreendida no domínio da frequência, Por exemplo, o monitor de temperatura em uma experiência científica pode estar contaminado com 60 hertz das linhas de energia, 30 kHz a partir de uma fonte de alimentação de comutação ou 1320 kHz de uma estação de rádio AM local Os parentes do filtro de média móvel têm melhor desempenho de domínio de frequência e podem ser úteis nestas aplicações de domínios mistos. Multiple-pass Os filtros de média móvel envolvem a passagem do sinal de entrada através de um filtro de média móvel duas ou mais vezes A Figura 15-3a mostra o núcleo de filtro global resultante de uma, duas e quatro passagens Duas passagens são equivalentes à utilização de um núcleo de filtro triangular um núcleo de filtro retangular convoluído com Depois de quatro ou mais passes, o kernel de filtro equivalente parece um Gaussian lembrar o Teorema do Limite Central Como mostrado em b, múltiplas passagens produzem uma resposta em forma de s passo, em comparação com a linha reta da passagem única As respostas de freqüência em c e D são dadas pela Eq. 15-2 multiplicada por si mesma para cada passagem. Isto é, cada vez que a convolução do domínio resulta em uma multiplicação dos espectros de frequência. A Figura 15-4 mostra a resposta em frequência de dois outros parentes do filtro de média móvel. Gaussiano é usado como um kernel de filtro, a resposta de freqüência é também um Gaussiano, como discutido no Capítulo 11 O Gaussiano é importante porque é a resposta de impulso de muitos nat Por exemplo, um breve pulso de luz que entra em uma longa linha de transmissão de fibra óptica sairá como um pulso gaussiano, devido aos diferentes caminhos tomados pelos fótons dentro da fibra. O kernel de filtro gaussiano também é usado extensivamente no processamento de imagem porque Ele tem propriedades únicas que permitem convoluções bidimensionais rápidas veja o Capítulo 24 A segunda resposta de freqüência na Fig. 15-4 corresponde ao uso de uma janela de Blackman como um kernel de filtro A janela de termo não tem significado aqui é simplesmente parte do nome aceito desta Curva A forma exata da janela de Blackman é dada no Capítulo 16 Eq. 16-2, Fig. 16-2 no entanto, se parece muito com um Gaussiano. Como são esses parentes do filtro de média móvel melhor do que o filtro de média móvel em si Três caminhos Primeiro , E mais importante, esses filtros têm melhor atenuação de banda de interrupção do que o filtro de média móvel Em segundo lugar, os kernels filtro cônico para uma menor amplitude perto das extremidades Lembre-se que cada ponto na saída si Gnal é uma soma ponderada de um grupo de amostras da entrada Se o kernel do filtro diminui, as amostras no sinal de entrada que estão mais distantes recebem menos peso do que as próximas ao terceiro, as respostas ao passo são curvas suaves, ao invés do straight abrupto Line da média móvel Estes dois últimos são geralmente de benefício limitado, embora você possa encontrar aplicações onde eles são vantagens genuínas. O filtro de média móvel e seus parentes são todos aproximadamente o mesmo na redução de ruído aleatório, mantendo uma resposta passo agudo A ambiguidade está Em como o tempo de subida da resposta de passo é medido Se o tempo de subida é medido de 0 a 100 do passo, o filtro de média móvel é o melhor que você pode fazer, como mostrado anteriormente Em comparação, medir o tempo de subida de 10 a 90 torna o Blackman Janela melhor do que o filtro de média móvel O ponto é, isto é apenas disputas teóricas considerar esses filtros iguais neste parâmetro. A maior diferença entre esses filtros é a execução sp Usando um algoritmo recursivo descrito a seguir, o filtro de média móvel funcionará como um relâmpago no seu computador. Na verdade, é o filtro digital mais rápido disponível. Várias passagens da média móvel serão correspondentemente mais lentas, mas ainda muito rápidas. Em comparação, o Gaussiano e Os filtros de Blackman são excruciatingly lentos, porque devem usar a convolução Pense um fator de dez vezes o número dos pontos no kernel do filtro baseado na multiplicação que é aproximadamente 10 vezes mais lento do que a adição Por exemplo, esperar um Gaussian de 100 pontos ser 1000 vezes mais lento do que um Média móvel usando recursão.
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