Wma Moving Average Excel

TEMA - resumo rápido A Triple Exponential Moving Average (TEMA) é outra versão mais suave e rápida desenvolvida por Patrick G. Mulloy em 1994. Novamente, a idéia do indicador TEMA é não apenas levar a sucessiva EMA da iteração EMA, mas eliminar a Fator de atraso presente em uma EMA tradicional. Fórmula de indicador DEMA A Média de Movimento Exponencial Triplo (TEMA) combina uma EMA única, uma EMA dupla e uma EMA tripla, proporcionando um atraso menor que qualquer uma dessas três médias. Negociação com o indicador TEMA A negociação com TEMA é semelhante à negociação com o indicador DEMA. Você pode substituir seu EMA normal por TEMA, ou você pode testar sinais de cruzamento ao usar dois indicadores TEMA. Copyright copy Forex-indicators. netIntrodução O artigo anterior analisou quais médias móveis são e como calculá-las. Este artigo agora analisa como implementá-los na Web Intelligence. A fórmula usada aqui é compatível com a versão XIr3 do SAP BOE, porém alguma fórmula pode funcionar em versões anteriores, se disponível. Começamos por analisar como calcular uma média móvel simples antes de olhar formas ponderadas e exponenciais. Exemplos trabalhados Os exemplos abaixo todos usam o mesmo conjunto de dados que é de dados de preço de estoque em um arquivo Excel que você pode baixar. A primeira coluna no arquivo é o dia do preço das ações e, em seguida, as colunas do preço de abertura, o preço mais alto no dia, o preço mais baixo, o preço de fechamento, o volume e o preço de fechamento ajustado. We8217ll usamos o preço de fechamento em nossa análise abaixo, juntamente com o objeto Date. Média móvel simples Existem algumas maneiras pelas quais podemos calcular médias móveis simples. Uma opção é usar a função anterior para obter o valor de uma linha anterior. Por exemplo, a seguinte fórmula calcula uma média móvel em nosso preço de estoque de fechamento para um conjunto de dados de média móvel do tamanho 3. Esta é uma fórmula bastante simples, porém é óbvio que não é prático quando temos um grande número de períodos aqui que podemos fazer Uso da fórmula RunningSum e para um conjunto de dados de tamanho N, temos Finalmente, temos uma 3ª técnica, que, embora seja mais complicada, pode ter um melhor desempenho, já que está calculando o novo valor com base em valores anteriores ao invés de duas somas em execução sobre os dados completos conjunto. No entanto, esta fórmula só funciona após o ponto Nth no conjunto de dados geral e, uma vez que se refere a um valor anterior, também devemos definir um valor inicial. Abaixo está a fórmula completa utilizada para nossa análise de preço de estoque, onde nosso período de média móvel é de 15 dias, a data 1252010 é o 15º ponto de dados em nosso conjunto de dados e, portanto, para este ponto, calculamos uma média normal usando o RunningSum. Para todas as datas além deste valor, usamos nossa fórmula SMA e deixamos em branco todas as datas anteriores a essa data. A Figura 1 abaixo é um gráfico na Web Intelligence que exibe nossos dados de preço de ações com uma média móvel simples. Figura 1. Documento da Web Intelligence que exibe uma Média de Movimento Ponderada Média Movente Simples Uma fórmula de média móvel ponderada com um período de 3 é. Assim como a nossa primeira fórmula de média móvel simples acima, isso é prático apenas para um pequeno número de períodos. Ainda não consegui encontrar uma fórmula simples que possa ser usada para períodos médios móveis maiores. Matematicamente, é possível, mas as limitações com a Web Intelligence significam que essas fórmulas não são convertidas. Se alguém puder fazer isso, eu adoraria ouvir. A figura abaixo é um WMA do período 6 implementado no Web Intelligence. Figura 2. Documento da Web Intelligence de uma média móvel ponderada Média móvel exponencial Uma média móvel exponencial é bastante direta para implementar na Web Intelligence e, portanto, é uma alternativa adequada para uma média móvel ponderada. A fórmula básica é Aqui, we8217ve codificado 0,3 como nosso valor para alfa. Nós aplicamos apenas esta fórmula por períodos maiores do que o segundo período, para que possamos usar uma instrução if para filtrar estes. Para o nosso primeiro e segundo período, podemos usar o valor anterior e, portanto, a nossa fórmula final para EMA é, abaixo é um exemplo de um EMA aplicado aos nossos dados de estoque. Figura 3. O documento da Web Intelligence exibe controles de entrada média exponencial na forma como a nossa fórmula EMA doesn8217t depende do tamanho do período médio móvel e nossa única variável é alfa, podemos usar controles de entrada para permitir ao usuário ajustar o valor de alfa. Para fazer isso, crie uma nova variável chamada 8216alpha8217 e defina it8217s formula como, Atualize nossa fórmula EMA para, Crie um novo controle de entrada selecionando nossa variável alfa como objeto de relatório de controle de entrada Use um controle deslizante simples e defina as seguintes propriedades, Uma vez feito você Deve ser capaz de mover o controle deslizante e ver imediatamente as mudanças na linha de tendência no gráfico Conclusão Nós analisamos como implementar três tipos de média móvel na Web Intelligence e, embora todos fossem possíveis, a Média Móvel Exponencial é provavelmente a mais fácil e mais flexível . Espero que você tenha achado este artigo interessante e, como sempre, todos os comentários são bem vindos. Post navigation Deixe uma resposta Cancelar resposta Você precisa estar logado para postar um comentário. O truque para a média móvel ponderada (WMA) é que você deve criar uma variável que represente os numeradores do WMA (veja a Wikipédia para referência). Isso deve ser o seguinte: Anterior (Auto) (n Close) 8211 (Anterior (RunningSum ( Fechar)) 8211 Anterior (RunningSum (Close) n1) onde n é o número de períodos. Então a fórmula WMA8217s real seria assim: Numerador (n (n 1) 2) onde Numerator é a variável que você criou anteriormente.