Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales., Donde 2 / (1 n) El subíndice t se utiliza para indicar el tiempo, p. T-1 se refiere al periodo antes de t y n, que ha de ser especificado por el usuario, se refiere al período de mediación de la EMA. Por ejemplo, el equivalente EMA de un promedio móvil simple de 3 periodos tiene n de 3. Cuanto mayor sea el valor de n, más pequeño se vuelve. Esto resulta en un mayor (1-) y más EMA t-1 se conserva en EMA t. El primer valor de EMA en una serie de tiempo puede ser asumido como un simple promedio móvil de n días de precios. Algunos usuarios también pueden preferir comenzar el primer valor de la EMA desde el segundo período en adelante, donde EMA en el período 2 x Período 2 Precio (1 8211) x Período 1 Precio. Los usuarios deben entender que el promedio móvil exponencial es en realidad una expansión en serie infinita donde los precios anteriores tienen un peso cada vez menor en EMA t. Considere lo siguiente: Esto da como resultado que la EMA sea más sensible y menos volátil que su promedio móvil simple equivalente. Una discusión más detallada de esto se puede encontrar en mi artículo sobre filtros en finanzas y análisis técnico. Método A utiliza funciones, mientras que el método B utiliza procedimientos secundarios para calcular CMF. El método B es más rápido y más flexible. Pegue este código en su ventana de código ThisWorkBook en VBA. Haga clic derecho en este libro de trabajo en el Explorador de proyectos y haga clic en Ver código. Private Sub WorkbookOpen () El resto pertenece a cualquier módulo Tells Excel para incluirlos en la lista de funciones, añadir descripciones a ellos y crear una nueva categoría llamada Technical Indicators. Macro Application. MacroOptions: EMA, Descripción: Devuelve el promedio móvil exponencial. Amp Chr (10) amp Chr (10) amp Selecciona los últimos periodos EMA o el precio de los últimos periodos si el período actual es el primero. Amp Chr (10) amp Chr (10) amp Seguido por el precio actual y n. El factor de desintegración de la media móvil exponencial se calcula como α2 / (n1), Función Pública EMA (EMAY, día, precio, n) EMA precio alfa (1 - alfa ) EMAYesterday Una vez que haya terminado con lo anterior, puede calcular el promedio móvil exponencial escribiendo en cualquier celda EMA (Last Period EMA, Current Price, n). Ingrese el precio del último período como EMA de último período si está computando la primera EMA de su conjunto de datos. Para ejecutar el método B, tiene que copiar el sub Runthis de la página en línea de acumulación / distribución en su módulo. También debe ejecutar EMA desde el sub Runthis. Agregue la siguiente línea al sub Runthis Colóquela justo antes de End Sub Y deshabilite todas las demás macros que Runthis llamará Este submarcado empezará a calcular EMA desde t2 en adelante Sub EMA (close1 Como Range, output As Range, n As Long) close0 close1 1, 1).Address (False, False) close1a close1 (2, 1).Address (False, False) salida1 salida (1, 1) 1 amperio n amp) amperio amp close1a (1/2 amp (1 amperio n)) salida amp 1 salida (2, 1).Valor 2 / Amp)) amp close0 Al igual que lo que acaba de leer Digg o Tipd it. El objetivo de Finance4Traders es ayudar a los comerciantes a empezar por llevar a la investigación imparcial y las ideas. Desde finales de 2005, he estado desarrollando estrategias de negociación sobre una base personal. No todos estos modelos son adecuados para mí, pero otros inversores o comerciantes pueden encontrarlos útiles. Después de todo, las personas tienen diferentes metas y hábitos de inversión / negociación. Así, Finance4Traders se convierte en una plataforma conveniente para difundir mi trabajo. (Lea más acerca de Finance4Traders) Por favor, utilice este sitio web de manera apropiada y considerada. Esto significa que debe citar Finance4Traders por lo menos proporcionando un enlace a este sitio si le sucede a utilizar cualquiera de nuestro contenido. Además, no se le permite hacer uso de nuestro contenido de una manera ilegal. Usted debe también entender que nuestro contenido se proporciona sin ninguna garantía y usted debe verificar independientemente nuestro contenido antes de confiar en ellos. Hacer referencia a la política de contenido del sitio y la política de privacidad al visitar este sitio. Una estrategia comercial es muy similar a una estrategia corporativa. Estudiar críticamente sus recursos le ayudará a tomar decisiones más efectivas. (Leer más) 8226 Entender los indicadores técnicos Los indicadores técnicos son más que simples ecuaciones. Los indicadores bien desarrollados, cuando se aplican científicamente, son en realidad herramientas para ayudar a los comerciantes a extraer información crítica de los datos financieros. (Leer más) 8226 Por qué prefiero utilizar Excel Excel presenta los datos visualmente. Esto hace que sea mucho más fácil para usted entender su trabajo y ahorrar tiempo. (Leer más) Cómo calcular los promedios móviles ponderados en Excel utilizando el suavizado exponencial Análisis de datos de Excel para Dummies, 2ª edición La herramienta Exponential Smoothing en Excel calcula el promedio móvil. Sin embargo, el suavizado exponencial pesa los valores incluidos en los cálculos del promedio móvil de modo que los valores más recientes tengan un mayor efecto en el cálculo promedio y los valores antiguos tengan un efecto menor. Esta ponderación se realiza a través de una constante de suavizado. Para ilustrar cómo funciona la herramienta Exponential Smoothing, supongamos que vuelve a examinar la información diaria promedio sobre la temperatura. Para calcular las medias móviles ponderadas usando el suavizado exponencial, realice los siguientes pasos: Para calcular una media móvil suavizada exponencialmente, primero haga clic en el botón de comando Análisis de datos de la barra de datos. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione el elemento Exponential Smoothing de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Exponential Smoothing. Identificar los datos. Para identificar los datos para los que desea calcular un promedio móvil exponencialmente suavizado, haga clic en el cuadro de texto Rango de entrada. A continuación, identifique el rango de entrada, ya sea escribiendo una dirección de intervalo de hoja de cálculo o seleccionando el intervalo de hoja de cálculo. Si su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir sus datos, active la casilla de verificación Etiquetas. Proporcione la constante de suavizado. Introduzca el valor de la constante de suavizado en el cuadro de texto Factor de amortiguación. El archivo de Ayuda de Excel sugiere que utilice una constante de suavizado de entre 0,2 y 0,3. Sin embargo, presumiblemente, si usa esta herramienta, tiene sus propias ideas acerca de cuál es la constante de suavizado correcta. (Si usted no tiene ni idea acerca de la constante de suavizado, quizás no debería usar esta herramienta.) Dígale a Excel dónde colocar los datos de promedio móvil suavizado exponencialmente. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el intervalo de hoja de cálculo en el que desea colocar los datos del promedio móvil. En el ejemplo de la hoja de cálculo, por ejemplo, coloque los datos del promedio móvil en el rango de hoja de cálculo B2: B10. (Opcional) Diagrama los datos suavizados exponencialmente. Para graficar los datos exponencialmente suavizados, seleccione la casilla de verificación Salida del gráfico. (Opcional) Indica que desea que se calcula la información de error estándar. Para calcular los errores estándar, seleccione la casilla de verificación Estándar Errores. Excel sitúa los valores de error estándar junto a los valores de la media móvil exponencialmente suavizados. Una vez que haya terminado de especificar qué información de media móvil desea calcular y dónde desea colocarla, haga clic en Aceptar. Excel calcula la información del promedio móvil.
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