Exponencial Moving Average Pandas

Média de Mudança Exponencial A Média de Movimento Exponencial A Média de Movimento Exponencial difere de uma Média de Movimento Simples, tanto pelo método de cálculo quanto pela forma como os preços são ponderados. A média móvel exponencial (encurtada para as EMA iniciais) é efetivamente uma média móvel ponderada. Com a EMA, a ponderação é tal que os preços dos dias recentes recebem mais peso do que os preços mais antigos. A teoria por trás disso é que os preços mais recentes são considerados mais importantes do que os preços mais antigos, particularmente porque uma média simples de longo prazo (por exemplo, 200 dias) coloca igual peso em dados de preços com mais de 6 meses de idade e poderia ser pensado De um pouco fora de data. O Cálculo da EMA é um pouco mais complexo do que a Média de Movimento Simples, mas tem a vantagem de que não seja necessário manter um grande registro de dados que cobrem cada preço de fechamento nos últimos 200 dias (ou, no entanto, muitos dias estão sendo considerados). . Tudo o que você precisa é o EMA para o dia anterior e o preço de fechamento de hoje para calcular a nova Média de Movimento Exponencial. Calculando o Exponente Inicialmente, para o EMA, um expoente precisa ser calculado. Para começar, pegue o número de dias EMA que você deseja calcular e adicione um para o número de dias que você está considerando (por exemplo, para uma média móvel de 200 dias, adicione um para obter 201 como parte do cálculo). Bem, ligue para estes Days1. Então, para obter o Exponente, basta pegar o número 2 e dividi-lo por Days1. Por exemplo, o Exponente para uma média móvel de 200 dias seria: 2 201. O que equivale a 0,01 Cálculo Completo se a Média de Movimento Exponencial Uma vez que obtivemos o expoente, tudo o que precisamos agora são mais dois bits de informação que nos permitem realizar o cálculo completo . O primeiro é a média móvel exponente. Bem suponha que já conheçamos isso, pois teríamos calculado ontem. No entanto, se você já está ciente de ontem EMA, você pode começar calculando a média móvel simples para ontem e usando isso no lugar da EMA para o primeiro cálculo (ou seja, o cálculo de hoje) da EMA. Então, amanhã você pode usar o EMA que você calculou hoje, e assim por diante. A segunda informação que precisamos é o preço de fechamento de hoje. Vamos supor que queremos calcular a Média de Mudança Exponencial de 200 dias de hoje para uma ação ou estoque que tenha EMA anterior de 120 centavos (ou centavos) e um dia atual de fechamento de preço de 136 centavos. O cálculo completo é sempre o seguinte: Média de Mudança Exponencial de Hoje (preço atual de encerramento do dia x Exponente) (dias anteriores EMA x (1- Exponente)). Assim, usando nossos exemplos de números acima, o EMA de 200 dias de hoje seria: (136 x 0,01 ) (120 x (1- 0,01)) O que equivale a uma EMA para hoje de 120.16.Simagem com médias móveis ponderadas exponencialmente Uma média móvel leva uma série de tempo ruidosa e substitui cada valor pelo valor médio de uma vizinhança sobre o valor dado. Esta vizinhança pode consistir em dados puramente históricos, ou pode ser centrada sobre o valor dado. Além disso, os valores no bairro podem ser ponderados usando diferentes conjuntos de pesos. Aqui está um exemplo de uma média móvel de três pontos igualmente ponderada, usando dados históricos, Aqui, representa o sinal suavizado e representa a série de tempo ruidosa. Em contraste com as médias móveis simples, uma média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) ajusta um valor de acordo com uma soma exponencialmente ponderada de todos os valores anteriores. Esta é a idéia básica, isso é bom porque você não precisa se preocupar em ter uma janela de três pontos, versus uma janela de cinco pontos, ou se preocupar com a adequação do seu esquema de ponderação. Com o EWMA, as perturbações anteriores foram lembradas, 8221 e 8220, esquecidas rapidamente, 8221 pelo termo na última equação, enquanto que com uma janela ou um bairro com limites discretos, uma perturbação é esquecida logo que passa pela janela. Avaliando o EWMA para acomodar tendências Depois de ler sobre EWMAs em um livro de análise de dados, eu tinha ido feliz usando essa ferramenta em cada aplicativo de suavização que encontrei. Não foi até mais tarde que eu aprendi que a função EWMA é realmente apenas apropriada para dados estacionários, ou seja, dados sem tendências ou sazonalidade. Em particular, a função EWMA resiste tendências longe da corrente significa que it8217s já são 8220seen8221. Então, se você tem uma função de chapéu ruidoso que vai de 0, para 1 e, em seguida, volta para 0, então a função EWMA retornará valores baixos no lado ascendente e valores altos no lado de baixo. Uma maneira de contornar isso é suavizar o sinal em ambas as direções, marchando para a frente e, em seguida, marchando para trás, e então a média dos dois. Aqui, usaremos a função EWMA fornecida pelo módulo pandas. Holt-Winters Second Order EWMA E aqui está um código Python que implementa o método de segunda ordem Holt-Winters em outra função de som ruidosa, como antes. Publicar navegação Mensagens recentes