Promedio Móvil Ponderado Sas

Promedio móvil ponderado: lo básico Durante años, los técnicos han encontrado dos problemas con el promedio móvil simple. El primer problema radica en el marco temporal del promedio móvil (MA). La mayoría de los analistas técnicos creen que la acción de los precios. El precio de la acción de apertura o cierre, no es suficiente de lo que depender para predecir adecuadamente las señales de compra o venta de la acción de cruce del MA. Para resolver este problema, los analistas asignan ahora más peso a los datos de precios más recientes utilizando el promedio móvil con suavidad exponencial (EMA). Por ejemplo, usando un MA de 10 días, un analista tomaría el precio de cierre del décimo día y multiplicaría este número por 10, el noveno día por nueve, el octavo Día por ocho y así sucesivamente a la primera de la MA. Una vez que se ha determinado el total, el analista dividirá el número por la adición de los multiplicadores. Si agrega los multiplicadores del ejemplo de MA de 10 días, el número es 55. Este indicador se conoce como el promedio móvil ponderado linealmente. (Para la lectura relacionada, echa un vistazo a los promedios móviles simples hacen que las tendencias se destacan.) Muchos técnicos son creyentes firmes en el promedio móvil exponencialmente suavizado (EMA). Este indicador se ha explicado de muchas maneras diferentes que confunde tanto a los estudiantes como a los inversores. Tal vez la mejor explicación viene de John J. Murphys Análisis Técnico de los Mercados Financieros, (publicado por el Instituto de Nueva York de Finanzas, 1999): El exponencialmente suavizado media móvil se ocupa de los dos problemas asociados con el promedio móvil simple. En primer lugar, el promedio suavizado exponencial asigna un mayor peso a los datos más recientes. Por lo tanto, es una media móvil ponderada. Pero si bien asigna menor importancia a los datos de precios pasados, incluye en su cálculo todos los datos en la vida útil del instrumento. Además, el usuario puede ajustar la ponderación para dar mayor o menor peso al precio de los días más recientes, que se agrega a un porcentaje del valor de días anteriores. La suma de ambos valores porcentuales se suma a 100. Por ejemplo, el precio de los últimos días se podría asignar un peso de 10 (.10), que se agrega a los días anteriores peso de 90 (.90). Esto da el último día 10 de la ponderación total. Esto sería el equivalente a un promedio de 20 días, al dar al precio de los últimos días un valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Promedio móvil suavizado exponencial El gráfico anterior muestra el índice Nasdaq Composite desde la primera semana de agosto de 2000 hasta el 1 de junio de 2001. Como puede ver claramente, la EMA, que en este caso está usando los datos de cierre de precios en un De nueve días, tiene señales de venta definitiva el 8 de septiembre (marcado por una flecha negra hacia abajo). Este fue el día en que el índice se rompió por debajo del nivel de los 4.000. La segunda flecha negra muestra otra pierna abajo que los técnicos esperaban. El Nasdaq no pudo generar suficiente volumen e interés de los inversores minoristas para romper la marca de 3.000. Luego se zambulló de nuevo hasta el fondo en 1619.58 el 4 de abril. La tendencia alcista del 12 de abril está marcada por una flecha. Aquí el índice cerró en 1,961.46, y los técnicos comenzaron a ver a los gestores de fondos institucionales comenzando a recoger algunos negocios como Cisco, Microsoft y algunos de los temas relacionados con la energía. El código de ejemplo en la pestaña Código completo ilustra cómo calcular el promedio móvil de una variable a través de un conjunto de datos completo, sobre las últimas N observaciones En un conjunto de datos, o sobre las últimas N observaciones dentro de un grupo BY. Estos ejemplos de archivos y ejemplos de código son proporcionados por SAS Institute Inc. como es sin garantía de ningún tipo, ya sea expresa o implícita, incluyendo pero no limitado a las garantías implícitas de comerciabilidad y aptitud para un propósito en particular. Los recipientes reconocen y aceptan que SAS Institute no será responsable de los daños y perjuicios derivados de su uso de este material. Además, el SAS Institute no proporcionará soporte para los materiales aquí contenidos. Estos ejemplos de archivos y ejemplos de código son proporcionados por SAS Institute Inc. como es sin garantía de ningún tipo, ya sea expresa o implícita, incluyendo pero no limitado a las garantías implícitas de comerciabilidad y aptitud para un propósito en particular. Los recipientes reconocen y aceptan que SAS Institute no será responsable de los daños y perjuicios derivados de su uso de este material. Además, el SAS Institute no proporcionará soporte para los materiales aquí contenidos. Calcule el promedio móvil de una variable a través de un conjunto de datos completo, sobre las últimas N observaciones en un conjunto de datos, o sobre las últimas N observaciones dentro de un grupo BY. Comenzando en la versión 6.08 del SAS System, PROC EXPAND en SAS / ETS Software puede ser utilizado para realizar una variedad de transformaciones de datos. Estas transformaciones incluyen: derivaciones, desfases, medias móviles ponderadas y no ponderadas, sumas en movimiento y sumas acumuladas, por nombrar algunas. Muchas nuevas transformaciones fueron agregadas en la Versión 6.12, incluyendo especificaciones separadas para los promedios móviles centrados y hacia atrás. Estas nuevas transformaciones hicieron necesario modificar la sintaxis de algunas de las transformaciones soportadas antes de la Versión 6.12. A continuación se proporcionan ejemplos de cómo especificar la sintaxis para los promedios móviles centrados y hacia atrás utilizando la versión 6.11 y anterior y la versión 6.12 y posterior. PROC EXPAND puede calcular una media móvil centrada o una media móvil hacia atrás. Una media móvil centrada en 5 periodos se calcula promediando un total de 5 valores consecutivos de la serie (el valor del período actual además de los dos valores inmediatamente anteriores y dos valores inmediatamente siguientes al valor actual). Un promedio móvil de retroceso de 5 periodos se calcula promediando el valor del periodo actual con los valores de los 4 períodos inmediatamente anteriores. La siguiente sintaxis ilustra cómo utilizar la especificación TRANSFORM (MOVAVE n) para calcular una media móvil centrada en 5 periodos usando la Versión 6.11 o anterior: Para calcular un promedio móvil de retroceso de n periodos utilizando la Versión 6.11 o anterior, utilice TRANSFORM (MOVAVE) N LAG k) especificación, donde k (n-1) / 2 si n es impar o donde k (n-2) / 2 si n es par. La siguiente sintaxis ilustra cómo utilizar la especificación TRANSFORM (CMOVAVE n) para calcular una media móvil centrada en 5 periodos usando la Versión 6.12 o Más adelante: La siguiente sintaxis similar ilustra cómo utilizar la especificación TRANSFORM (MOVAVE n) para calcular un promedio móvil hacia atrás de 5 periodos utilizando la Versión 6.12 o posterior: Para obtener más información, vea Operaciones de Transformación en el capítulo EXPAND de la Guía de Usuarios de SAS / ETS . Si no tiene acceso a SAS / ETS, puede calcular una media móvil en el paso DATA tal como se ilustra en este programa de ejemplo. Información del sistema operativo y de la versión