Double moving average rumus

Médias móveis exponenciais duplas explicadas Os comerciantes confiaram em médias móveis para ajudar a identificar pontos de entrada comercial de alta probabilidade e saídas lucrativas por muitos anos. Um problema bem conhecido com as médias móveis, no entanto, é o atraso sério que está presente na maioria dos tipos de médias móveis. A média móvel exponencial dupla (DEMA) fornece uma solução calculando uma metodologia de média mais rápida. História da Média Motivo Exponencial Dupla Na análise técnica. A média móvel do termo refere-se a uma média de preço para um instrumento de negociação específico durante um período de tempo especificado. Por exemplo, uma média móvel de 10 dias calcula o preço médio de um instrumento específico nos últimos dez dias, uma média móvel de 200 dias calcula o preço médio dos últimos 200 dias. Cada dia, o período de look-back avança para basear cálculos no último X número de dias. Uma média móvel aparece como uma linha suave e curva que fornece uma representação visual da tendência de longo prazo de um instrumento. As médias móveis mais rápidas, com períodos mais curtos, são médias móveis mais lisas e mais rápidas, com períodos mais longos, são mais suaves. Porque uma média móvel é um indicador retroativo, está atrasado. A média móvel exponencial dupla (DEMA), mostrada na Figura 1, foi desenvolvida por Patrick Mulloy na tentativa de reduzir o tempo de latência encontrado nas médias móveis tradicionais. Foi introduzido pela primeira vez na Revista Técnica de Análise Técnica de Stocks de fevereiro de 1994 no artigo da Mulloys, Suavizando Dados com Médias Móveis mais Rápidas. (Figura 1: Este gráfico de um minuto do contrato de futuros e-mini Russell 2000 mostra duas diferentes médias móveis exponenciais diferentes, um período de 55 vezes aparece em azul, Um período de 21 em rosa. Calculando uma DEMA como Mulloy explica em seu artigo original, o DEMA não é apenas uma EMA dupla com o dobro do tempo de atraso de uma única EMA, mas é uma implementação composta de EMAs simples e duplas que produzem outro EMA com menos atraso do que o original dois. Em outras palavras, o DEMA não é simplesmente dois EMAs combinados, ou uma média móvel de uma média móvel, mas é um cálculo de EMAs simples e duplas. Quase todas as plataformas de análise de negociação possuem o DEMA incluído como um indicador que pode ser adicionado aos gráficos. Portanto, os comerciantes podem usar o DEMA sem conhecer a matemática por trás dos cálculos e sem ter que escrever ou inserir nenhum código. Comparando o DEMA com as médias móveis tradicionais, as médias móveis são um dos métodos mais populares de análise técnica. Muitos comerciantes os usam para detectar reversões de tendências. Especialmente em um crossover média móvel, onde duas médias móveis de diferentes comprimentos são colocadas em um gráfico. Pontos onde as médias móveis cruzam podem significar oportunidades de compra ou venda. O DEMA pode ajudar os comerciantes a detectar inversões mais cedo porque é mais rápido responder às mudanças na atividade de mercado. A Figura 2 mostra um exemplo do contrato de futuros e-mini Russell 2000. Este gráfico de um minuto tem quatro médias móveis aplicadas: 21-período DEMA (rosa) 55-período DEMA (azul escuro) 21-período MA (azul claro) 55-período MA (luz verde) Figura 2: Este gráfico de um minuto de O contrato de futuros e-mini Russell 2000 ilustra o tempo de resposta mais rápido do DEMA quando usado em um crossover. Observe como o crossover DEMA em ambas as instâncias aparece significativamente mais cedo do que os cruzamentos do MA. O primeiro cronômetro DEMA aparece às 12:29 e o próximo bar abre a um preço de 663,20. O cruzamento de MA, por outro lado, se forma às 12h34 e o próximo preço de abertura de barras é de 660.50. No próximo conjunto de crossovers, o cronômetro DEMA aparece às 1:33 e a barra seguinte abre em 658. O MA, em contraste, forma às 1:43, com a próxima barra abrindo em 662.90. Em cada caso, o cronômetro DEMA oferece uma vantagem em entrar na tendência anterior ao cruzamento do MA. (Para mais informações, leia o Tutorial de médias móveis.) Negociação com um DEMA Os exemplos de cruzamento de média móvel acima ilustram a eficácia de usar a média móvel exponencial de duplo aumento. Além de usar o DEMA como um indicador autônomo ou em uma configuração crossover, o DEMA pode ser usado em uma variedade de indicadores, onde a lógica é baseada em uma média móvel. Ferramentas de análise técnica como Bollinger Bands. A movimentação média média convergente (MACD) e a média móvel exponencial tripla (TRIX) são baseadas na média móvel e podem ser modificadas para incorporar uma DEMA em lugar de outros tipos mais tradicionais de médias móveis. A substituição da DEMA pode ajudar os comerciantes a detectar diferentes oportunidades de compra e venda que estão à frente das providenciadas pelas MAs ou EMAs tradicionalmente usadas nesses indicadores. Evidentemente, entrar em uma tendência mais cedo e não mais tarde geralmente leva a maiores lucros. A Figura 2 ilustra este princípio - se usássemos os crossovers como sinais de compra e venda. Nós inserimos os negócios significativamente mais cedo quando usamos o crossover DEMA em oposição ao cruzamento de MA. Bottom Line Os comerciantes e os investidores utilizaram há muito tempo médias móveis em suas análises de mercado. As médias móveis são uma ferramenta de análise técnica amplamente utilizada que fornece um meio de visualizar e interpretar rapidamente a tendência a longo prazo de um determinado instrumento de negociação. Uma vez que as médias móveis pela sua própria natureza são indicadores de atraso. É útil ajustar a média móvel para calcular um indicador mais rápido e mais responsivo. A média móvel exponencial dupla fornece aos comerciantes e investidores uma visão da tendência a mais longo prazo, com a vantagem de ser uma média móvel mais rápida com menos tempo de atraso. (Para leitura relacionada, dê uma olhada em Combo MACD em Movimento Médio e em Vendas Móveis Explicativas Simples). Motivo Duplo Movendo versus Duplo Suavização Exponencial Sebelumnya telah dibahas tentang teknik permalan previsão sederhana única média móvel em um único alisamento exponencial. Akan tetapi pada kenyataannya banyak ditemui data time series yang memiliki tendência linier, oleh karena itu perlu suatu teknik untuk mengatasinya. Teknik permalan sederhana yang bisa mengatasinya yaitu, média dupla em movimento, e duplo suavização exponencial. Sebagai informasi, sebenarnya terdapat banyak teknik previsão kompleks yang dapat mengatasi masalah tendência linier yaitu dengan cara mentransformasikan dados agar stasioner kemudian diterapkan teknik previsão tertentu, seperti ARIMA, ARCHGARCH, dll. Grafik di bawah ini menunjukan kecenderungan omzet restoran yang memiliki tendência meningkat. Média móvel dupla Pada teknik ini dilakukan penghitungan rata-rata bergerak sebanyak dua kali kemudian dilanjutkan dengan meramal menggunakan suatu persamaan tertentu. Perhatikan tabel di atas, pada teknik ini proses mencari nilai rata-rata bergerak dilakukan sebanyak dua kali. Pada kolom Média móvel 3t baris 1 dan 2 kosong, sedangkan baris ketiga ialah nilai rata-rata dari nilai faktual omzet baris 1, 2, dan 3 (jumlah omzet bulan Juni-Agustus 2017 dibagi tiga (131130125) 3 128,667). Baris berikutunya juga dilakukan dengan cara perhitungan yang sama. Selanjutnya pada kolom Double Moving Average. Dilakukan penghitungan rata-rata bergerak dengan cara yang sama pada kolom sebelumnya. Namun, pada kolom ini yang menjadi acuan penjumlahan nilai yaitu nilai pada kolom média móvel 3t dibagi dengan periode média móvel. Misalnya, nilai 127,444 pada bulan Oktober 2017 kolom dupla média móvel diperoleh dari rata-rata bergerak bulan Juli-Oktober 2017 (128,667127126,667 dibagi 3). Lakukan penghitungan serupa pada baris-baris berikutnya hingga pada baris dados terakhir (sebelum periodeyang akan diramalkan). Pada kolom at, lakukan penghitungan dengan rumus di atas. Misalkan, angka 125,88889 pada baris bulan Oktober 2017 kolom em diperoleh dari penghitungan 2 x 126,6667 8211 127,4444. Lakukan juga pada baris-baris berikutnya. Untuk kolom bt, lakukan penghitungan juga berdasarkan rumus di atas. Ingat bahwa nilai n ialah jumlah periode yang digunakan dalam média móvel. Pada kasus ini nilai n yaitu 3. Selanjutnya hitung nilai ramalanforecast menggunakan fórmula di atas dengan nilai p1, artinya kita hanya akan meramal sebanyak satu periode kedepan saja (meramal omzet pada bulan Januari 2017). Perhatikan bahwa nilai ramalan periode selanjutnya atau t1 dihitung berdasarkan nilai em dan bt periode sekarang atau periode t. Sehingga, nilai ramalan omzet bulan Januari 2017 sebesar 157,11 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan nilai em dan bt bulan Desember 2017 (153,88893,2222 (p1)). Selanjutnya kolom et dan et square digunakan untuk menghitung RMSE. Nilai RMSE yang didapat yaitu 3,8086. Double Exponential Smoothing Teknik ini hampir sama dengan teknik média dupla em movimento yaitu dua kali dalam melakukan penghitungan. Fórmula Fórmula Yang Digunakan antara lain: Perhatikan pada baris pertama kolom suavização exponencial (At) hingga em memiliki nilai yang sama dengan nilai omzet faktual bulan Juni 2017, nilai ini merupakan default. Selanjutnya nilai baris kedua kolom Em dihitunga menggunakan rumus di atas, em omzet bulan Juli 2017 130,600 juta diperoleh dari (w0,4) dikali nilai omzet faktual bulan Juli 2017 (130) ditambah (1-w0,6) dikali nilai Em omzet bulan Juni 2017 (131), atau secara matematis ditulis 0,4 x 130 (1-0,4) x 131 130,600 (juta rupiah). Kemudian lakukan penghitungan serupa pada baris-baris berikut. Setelah itu, lakukan penghitungan nilai suavização exponencial dupla (At) menggunakan rumus di atas. Cara penghitungannya sama dengan suavização exponencial (At), tapi melibatkan data hasil penghitungan At. Nilai At omzet bulan Juli 2017 (130,840) diperoleh dari hasil 0,4 x 130,600 (1-0,4) x 131). Begitupun dengan penghitungan pada baris berikutnya sama. Mencari nilai em dan bt sama seperti teknik média móvel dupla. Hanya saja pada bt, dikalikan dengan perbandingan penimbang w1-w. Ikuti rumus di atas untuk mencari nilai em dan bt. Kemudian, lakuka n peramalan previu sesuai rumus yang ada. Hasil ramalan periode t1 yaitu penjumlahan nilai em dan bt (p1) periode t. Nilai p1 karena pada kasus ini hanya ingin dicari nilai ramalan satu periode kedepan. Ramalan omzet bulan Januari 2017 yaitu (atdes.2017152,260) (btdes.2017 (p1) 2,024 (1)) 154,2833 (juta rupiah). Kemudian carilah nilai RMSE berdasarkan nilai et dan et square. Nilai RMSE dengan metodo duplo alívio exponencial yaitu 3,133. Jika dibandingkan antara metodo, média dupla em movimento, e dupla sublimação exponencial. Maka metode dupla exponencial liso lebih baik untuk meramalkan karena memiliki nilai RMSE (3,133) yang lebih kecil dari nilai RMSE metodo, média dupla em movimento (3,8086). Demikian, mohon koreksinya demi kebenaran isi materi di atas. Sumber lengkapnya dapat dibaca pada Enders, Walter. 2004. Edição Econométrica Aplicada Segunda Edição. Nova Jersey: Willey. Dan Yulianto, M. A. 2017. Dasar-dasar Operation Research untuk Pengambilan Keputusan: Edisi Kedua. Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistik. Peramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Suavização) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan previsão suatu dados deret waktu série temporal. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal suatu nilai pada masa yang akan datang bukan berarti hasil yang didapatkan ialah sama persis, melainkan merupakan suatu pendekatan alternatif yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Média móvel do Suavização exponencial. Kedua teknik ini merupakan tekni previsão yang sangat sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni previsão ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi data stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Mover média merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dil nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik ini tidak desirankan untuk dados série temporal yang menunjukkan adanya pengaruh tendência dan musiman. Mover média média terbagi menjadi média móvel, em vez de média móvel dupla. Suavização exponencial. Hampir sama dengan média móvel yaitu merupakan teknik previsão yang sederhana, tetapi telah menggunakan suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil previsão cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil forecasting mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Alisamento exponencial de terbagi menjadi único alisamento exponencial e suavização exponencial dupla. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode single moving average dengan single exponential lmoothing. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omzet restoran pada Januari 2017. Ia meminta cantou manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan dados omzet bulanan dari bulan Juni 2017 sampai Desember 2017. Berbekal pengetahuan di bidang statistik, cantou manajer melakukan forcast dengan metode single moving average 3 bulanan dan Suavização exponencial única (w0,4). Média móvel única Pada tabel di atas previsão ramalan bulan setembro de 2017 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2017 dibagi dengan angka média móvel (m3). Angka previsão pada bulan Oktober 2017 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, setembro de 2017 dibagi dengan angka média móvel tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil previsão bulan Januari 2017 sebesar 150.667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2017 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1.333 juta rupiah dibanding dengan omzet Desempenho 2017 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2017 kolom Previsão hingga erro tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia dados média móvel 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (erro quadrático médio quadrado) Untuk perhitungan RMSE, mula-mula dicari nilai erro atau selisih antara nilai aktual dan ramalan (previsão de omzet), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk masing-masing data bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai error yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan error yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observa a hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai de setembro de 2017-dezembro de 2017). Suavização Exponencial Única. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Single Suavização exponencial. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operaz statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Previsão W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Juni 2017 yaitu 137,368 juta rupiah diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan Juni 2017 hingga bulan Desember 2017. Nilai ramalan pada bulan Juli 2017 yaitu 134,821 juta rupiah diperoleh dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata lain nilai ramalan bulan Juli 2017 diperoleh dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2017 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta nila ramalan Bulan Juni 2017 sebesar 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2017. Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2017 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2,776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE média móvel. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada tabel di atas jumlah obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode simples média móvel 3 bulanan (16) karena pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dados dados pada periode awal. RMSE metode único suavização exponencial sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metode di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode dengan RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik untuk meramal. RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode movendo a média lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2017 diperkirakan sebesar 150.667 juta rupiah (meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Untuk materi yang lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analisis Time Series, misalnya. Enders, Walter. 2004. Applied Econometric Time Series Segunda edição. New Jersey: Willey. Kalo contoh soal dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul Kuliah.