Porquê modelo médio em movimento

Uma nota de rodapé em Pankratz (1983). Na página 48, diz: A média móvel do rótulo é tecnicamente incorreta, uma vez que os coeficientes MA podem ser negativos e não podem somar a unidade. Este rótulo é usado por convenção. Box e Jenkins (1976) também dizem algo semelhante. Na página 10: A média móvel do nome é um pouco enganosa, porque os pesos 1, - theta, - theta, ldots, - theta, que multiplicam as, não precisam de unidade total nem precisam ser positivos. No entanto, esta nomenclatura é de uso comum e, portanto, a empregamos. Eu espero que isso ajude. Se você olhar para um processo de MA médio zero: Xt varepsilont theta1 varepsilon cdots thetaq varepsilon, então você poderia considerar o lado direito como semelhante a uma média móvel ponderada dos termos do varepsilon, mas onde os pesos não somam para 1. Observe que Cada valor de yt pode ser pensado como uma média móvel ponderada dos últimos erros de previsão. Explicações semelhantes do termo podem ser encontradas em vários outros lugares. (Apesar da popularidade desta explicação, não sei com certeza que esta é a origem do termo, no entanto, por exemplo, talvez existisse alguma conexão entre o modelo e o alisamento em média móvel). Observe que Graeme Walsh apontou em Comentários acima que isso pode ter se originado com Slutsky (1927) A Sumação de Causas Aleatórias como Fonte de Processos Cíclicos 1 Hyndman, RJ E Athanasopoulos, G. (2017) Previsão: princípios e prática. Seção 84. otextsfpp84. Acessado em 22 de setembro de 2017. Médias móveis: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acredita que a ação de preço. O preço das ações de abertura ou fechamento, não é suficiente para depender para prever adequadamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento de MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel suavemente exponencial (EMA). (Saiba mais em Explorando a média móvel ponderada exponencialmente.) Um exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo MA de 10 dias, o número é 55. Este indicador é conhecido como a média móvel linearmente ponderada. (Para leitura relacionada, verifique as Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.) Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel suavemente exponencial (EMA). Este indicador foi explicado de muitas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): a média móvel suavemente exponencial aborda os dois problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, enquanto atribui menor importância aos dados de preços passados, ele inclui no cálculo de todos os dados da vida útil do instrumento. Além disso, o usuário pode ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais é de 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias pode ser atribuído a um peso de 10 (.10), que é adicionado aos dias anteriores de peso de 90 (.90). Isso dá o último dia 10 da ponderação total. Este seria o equivalente a uma média de 20 dias, ao dar ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média em Movimento Suavizado Exponencialmente O gráfico acima mostra o Índice Composto Nasdaq desde a primeira semana de agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, o EMA, que neste caso está usando os dados de preço de fechamento ao longo de um Período de nove dias, tem sinais de venda definitivos no 8 de setembro (marcado por uma seta para baixo preta). Este foi o dia em que o índice caiu abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. A Nasdaq não conseguiu gerar volume e interesse dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Ele então mergulhou de novo para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui, o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gerentes de fundos institucionais começar a retirar algumas pechinchas como a Cisco, a Microsoft e alguns dos problemas relacionados à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes médios móveis: Refinando uma ferramenta de negociação popular e um salto médio em movimento). Definição do modelo médio médio ponderado No modelo de média móvel ponderada (estratégia de previsão 14), todo valor histórico é ponderado com um fator do grupo de ponderação No perfil de previsão univariada. Fórmula para a média móvel ponderada O modelo de média móvel ponderada permite que você pesa mais os dados históricos recentes do que dados mais antigos ao determinar a média. Você faz isso se os dados mais recentes forem mais representativos do que a demanda futura será do que dados mais antigos. Portanto, o sistema pode reagir mais rapidamente a uma mudança de nível. A precisão deste modelo depende em grande parte da sua escolha de fatores de ponderação. Se o padrão das séries temporais mudar, você também deve adaptar os fatores de ponderação. Ao criar um grupo de ponderação, você insere os fatores de ponderação como porcentagens. A soma dos fatores de ponderação não precisa ser 100. Nenhuma previsão ex-post é calculada com esta estratégia de previsão.