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Sua principal aplicação é na área de previsão de curto prazo, exigindo pelo menos 40 pontos de dados históricos. Ele funciona melhor quando seus dados exibem um padrão estável ou consistente ao longo do tempo com uma quantidade mínima de outliers. Às vezes chamado Box-Jenkins (após os autores originais), ARIMA é geralmente superior às técnicas de suavização exponencial quando os dados são razoavelmente longos ea correlação entre as observações passadas é estável. Se os dados forem curtos ou altamente voláteis, então algum método de alisamento pode funcionar melhor. Se você não tiver pelo menos 38 pontos de dados, você deve considerar algum outro método que ARIMA. O primeiro passo na aplicação da metodologia ARIMA é verificar a estacionaridade. A estacionariedade implica que a série permanece a um nível razoavelmente constante ao longo do tempo. Se existe uma tendência, como na maioria das aplicações econômicas ou de negócios, os dados NÃO são estacionários. Os dados também devem mostrar uma variação constante em suas flutuações ao longo do tempo. Isto é facilmente visto com uma série que é fortemente sazonal e crescendo a um ritmo mais rápido. Nesse caso, os altos e baixos da sazonalidade se tornarão mais dramáticos ao longo do tempo. Sem que estas condições de estacionaridade sejam satisfeitas, muitos dos cálculos associados ao processo não podem ser calculados. Se um gráfico gráfico dos dados indica nonstationarity, então você deve diferenciar a série. A diferenciação é uma excelente maneira de transformar uma série não-estacionária em uma estacionária. Isto é feito subtraindo a observação no período atual do anterior. Se essa transformação é feita apenas uma vez para uma série, você diz que os dados foram primeiramente diferenciados. Este processo elimina essencialmente a tendência se sua série está crescendo em uma taxa razoavelmente constante. Se ele está crescendo a uma taxa crescente, você pode aplicar o mesmo procedimento e diferença os dados novamente. Seus dados seriam então segundo diferenciados. Autocorrelações são valores numéricos que indicam como uma série de dados está relacionada a si mesma ao longo do tempo. Mais precisamente, ele mede quão fortemente os valores de dados em um número específico de períodos separados estão correlacionados entre si ao longo do tempo. O número de períodos separados é geralmente chamado de atraso. Por exemplo, uma autocorrelação no intervalo 1 mede como os valores 1 intervalo de tempo são correlacionados um ao outro ao longo da série. Uma autocorrelação no intervalo 2 mede como os dados dois períodos separados estão correlacionados ao longo da série. As autocorrelações podem variar de 1 a -1. Um valor próximo a 1 indica uma alta correlação positiva, enquanto um valor próximo de -1 implica uma correlação negativa elevada. Essas medidas são mais frequentemente avaliadas através de gráficos gráficos chamados correlagramas. Um correlagram traça os valores de autocorrelação para uma dada série em diferentes defasagens. Isto é referido como a função de autocorrelação e é muito importante no método ARIMA. A metodologia ARIMA tenta descrever os movimentos em séries temporais estacionárias como uma função do que são chamados parâmetros auto-regressivos e de média móvel. Estes são referidos como parâmetros AR (autoregessive) e parâmetros MA (média móvel). Um modelo AR com apenas 1 parâmetro pode ser escrito como. X (t) A (1) X (t-1) E (t) onde X (t) séries temporais sob investigação A (1) o parâmetro autorregressivo de ordem 1 X (t-1) (T) o termo de erro do modelo Isto simplesmente significa que qualquer valor dado X (t) pode ser explicado por alguma função de seu valor anterior, X (t-1), mais algum erro aleatório inexplicável, E (t). Se o valor estimado de A (1) fosse .30, então o valor atual da série estaria relacionado a 30 de seu valor 1 período atrás. Naturalmente, a série poderia estar relacionada a mais do que apenas um valor passado. Por exemplo, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Isso indica que o valor atual da série é uma combinação dos dois valores imediatamente anteriores, X (t-1) e X (t-2), mais algum erro aleatório E (t). Nosso modelo é agora um modelo autorregressivo de ordem 2. Modelos de média móvel: Um segundo tipo de modelo Box-Jenkins é chamado de modelo de média móvel. Embora estes modelos parecem muito semelhantes ao modelo AR, o conceito por trás deles é bastante diferente. Os parâmetros de média móvel relacionam o que acontece no período t apenas aos erros aleatórios que ocorreram em períodos de tempo passados, isto é, E (t-1), E (t-2), etc., em vez de X (t-1), X T-2), (Xt-3) como nas abordagens autorregressivas. Um modelo de média móvel com um termo MA pode ser escrito da seguinte forma. O termo B (1) é chamado de MA de ordem 1. O sinal negativo na frente do parâmetro é usado apenas para convenção e geralmente é impresso Automaticamente pela maioria dos programas de computador. O modelo acima diz simplesmente que qualquer valor dado de X (t) está diretamente relacionado somente ao erro aleatório no período anterior, E (t-1) e ao termo de erro atual, E (t). Como no caso de modelos autorregressivos, os modelos de média móvel podem ser estendidos a estruturas de ordem superior cobrindo combinações diferentes e comprimentos médios móveis. A metodologia ARIMA também permite a construção de modelos que incorporem parâmetros de média autorregressiva e média móvel. Estes modelos são frequentemente referidos como modelos mistos. Embora isso torne uma ferramenta de previsão mais complicada, a estrutura pode de fato simular melhor a série e produzir uma previsão mais precisa. Modelos puros implicam que a estrutura consiste apenas de AR ou MA parâmetros - não ambos. Os modelos desenvolvidos por esta abordagem são geralmente chamados de modelos ARIMA porque eles usam uma combinação de auto-regressão (RA), integração (I) - referindo-se ao processo inverso de diferenciação para produzir as operações de previsão e de média móvel (MA). Um modelo ARIMA é geralmente indicado como ARIMA (p, d, q). Isso representa a ordem dos componentes autorregressivos (p), o número de operadores de diferenciação (d) e a ordem mais alta do termo médio móvel. Por exemplo, ARIMA (2,1,1) significa que você tem um modelo autorregressivo de segunda ordem com um componente de média móvel de primeira ordem cuja série foi diferenciada uma vez para induzir a estacionaridade. Escolhendo a Especificação Direita: O principal problema no clássico Box-Jenkins está tentando decidir qual especificação ARIMA usar - i. e. Quantos parâmetros AR e / ou MA devem ser incluídos. Isto é o que muito de Box-Jenkings 1976 foi dedicado ao processo de identificação. Ela dependia da avaliação gráfica e numérica das funções de autocorrelação da amostra e autocorrelação parcial. Bem, para os seus modelos básicos, a tarefa não é muito difícil. Cada um tem funções de autocorrelação que parecem uma certa maneira. No entanto, quando você subir em complexidade, os padrões não são tão facilmente detectados. Para tornar as questões mais difíceis, seus dados representam apenas uma amostra do processo subjacente. Isto significa que os erros de amostragem (outliers, erro de medição, etc.) podem distorcer o processo de identificação teórica. É por isso que a modelagem ARIMA tradicional é mais uma arte do que uma ciência. Simulação de Movimento Média (Primeira Ordem) DETALHES A Demonstração é definida de tal forma que a mesma série aleatória de pontos é usada não importa como as constantes e são variadas. No entanto, quando o botão quotrandomizequot é pressionado, uma nova série aleatória será gerada e usada. Manter a série aleatória idêntica permite ao usuário ver exatamente os efeitos na série ARMA de mudanças nas duas constantes. A constante é limitada a (-1,1) porque a divergência da série ARMA resulta quando. A Demonstração destina-se apenas a um processo de primeira ordem. Os termos AR adicionais permitiriam a geração de séries mais complexas, enquanto que os termos MA adicionais aumentariam o alisamento. Para uma descrição detalhada dos processos ARMA, ver, por exemplo, G. Box, G. M. Jenkins e G. Reinsel, Análise de séries temporais: Previsão e Controlo. 3a ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. LINKS RELACIONADOSMoore amp Moore Serviços de Consultoria de Valores Mobiliários e Análise Técnica Filtros Digitais - Exponential Moving Averages (3) Upending the (First Order) EMA Quando na escola muitos dos problemas de matemática foram para simplificar um particular Equação ou fazer x o sujeito de outra equação. Eu nunca soube por que eles queriam que fizéssemos muitos desses, mas na vida mais tarde eu percebi que isso era um complemento para pensar fora da praça e olhar para um problema de outra perspectiva. No caso de a EMA ter sido até agora sempre feita em termos de uma constante e essa constante então relacionada a outra relação que envolve períodos como dias As relações entre as médias simples e as médias móveis estão ligadas pela mesma área sob ambas as curvas (um cálculo ) E o resultado é que: Períodos (2 / K) 1 Onde K é uma constante entre 0 e 1 (como uma porcentagem) Fazendo K o sujeito então K 2 / (Períodos 1) E a equação EMA é inicialmente dada como: EMA (0) Hoje K EMA (1) (1 K) (Onde EMA (1) é a EMA para o último período) Combinando estas duas equações dá o seguinte: EMA (0) Agora que realmente simplifica a EMA, e é por isso que eu disse que a EMA é de longe o mais fácil de calcular (EMA, 1) / (P 1) . Filtros digitais de ordem superior Na eletrônica analógica, um filtro analógico de ordem superior normalmente consiste em vários componentes, em uma formação de escada (série, shunt, série, shunt) da entrada para a saída , Eo número básico de componentes reativos (capacitores e bobinas (indutores)) totaliza até dizer a ordem do filtro. Achei que esta era uma regra fascinante, e funcionou com simplicidade. A maioria dos fabricantes de filtros odiava bobinas, porque eles eram geralmente de trabalho intensivo para a fabricação, difícil de obter as peças corretas, propenso a erros de montagem e, portanto, caro, e os fabricantes muitas vezes faria qualquer coisa para minimizar o número de bobinas, e isso levou a um todo Variedade de projetos de filtros alternativos - incluindo filtros digitais. Tais projetos incluíram filtros de cristal e de retículo de cerâmica para fins de rádio e comunicações, filtros de ondas de superfície em televisores, filtros de capacitores comutados em telecomunicações, seguidos por filtros digitais em CD players e sistemas Hi-Fi e alguns equipamentos de serviço. A beleza dos filtros digitais era que eles podiam ser programados no que é chamado de processador de sinal digital (DSP), um pequeno circuito integrado que foi projetado especificamente para armazenar e transmitir, multiplicar e dividir com grandes palavras digitais. A maioria dos chips DSP vem com circuitos de conversão analógicos / digitais substanciais a bordo. Ao aprofundar os processadores digitais e a tecnologia de filtros digitais com vista a usar esta tecnologia para análise de preços de segurança, percebeu-se que a taxa de clocking para filtros digitais excede o dobro da freqüência máxima (os critérios de Nyquist) e mais importante que o número de estágios Em muitos algoritmos de filtro pode exceder 100 estágios. Coloque em EOD dados onde a taxa de clocking é de 24 horas por ciclo, então se 200 ciclos tiveram que passar antes de qualquer inteligência estava a sair, então o atraso seria da ordem de um ano e isso é um pouco lento demais Tive que Ser um método alternativo. Alguns estudos do filtro IIR conforme o começo deste capítulo mostram claramente que a saída padrão de uma entrada de etapa unitária é uma curva de carga de 1ª ordem exponencial escalonada por partes. Estudos posteriores em vários textos de filtros digitais parecem mostrar que os filtros de ordem mais alta consistem no mesmo filtro de ordem 1 com atrasos adicionados retornando a um ponto comum e um grande grau de distorção de onda digital de entrada (que é basicamente uma FIR de primeira ordem Filtro) em si. Para sintetizar equações, esses filtros são conectados em série, paralelo e / ou em treliça para fazer as coisas funcionarem. Na minha mente, essas não estavam corretas e percebi que os filtros acima da 1ª ordem precisavam de outro aspecto como algo faltando em comparação com filtros analógicos aglomerados. Ao medir as respostas de filtros analógicos que são dois domínios físicos simples que são comumente usados. O primeiro é o domínio de freqüência eo segundo é o domínio de tempo. Como acontece, a freqüência é o recíproco do tempo, mas cada exibição mostra um filtro em uma luz muito diferente. A resposta de freqüência é crítica ao mostrar o ponto de corte de um filtro e quanto a resposta fora da banda é atenuada, enquanto a resposta ao tempo mostra como o filtro responde a uma excitação conhecida e essas respostas podem ser calculadas e medidas e A correlação entre teoria e realidade é muito próxima, o que significa que a aproximação matemática usada para análise e design é muito próxima da realidade. Filtros em cascata No caso de um EMA (que é um filtro de 1ª ordem), a resposta temporal a uma entrada de etapa É uma curva de carga exponencial, o que foi mostrado no primeiro gráfico deste capítulo. No domínio da frequência, contudo, a resposta a uma frequência de varredura não foi associada e segue o gráfico abaixo, na medida em que tem um ponto de corte de frequência de 3 dB (meia potência) e Acima dessa frequência, a potência assintoticamente segue uma linha de 20 dB / década como mostrado em um gráfico de frequência logarítmica abaixo. Os dois gráficos acima mostram o tempo ea resposta de freqüência de um filtro de 1ª ordem com um corte de freqüência a 1 Hz. Por meio da relação direta com a curva de tempo contínuo acima, a marca de 80 passa a cerca de 250 mseg e sabemos que o ponto de 3 dB está em 1 Hz, como mostrado no gráfico à direita e que 1 Hz tem um tempo de ciclo de 1 Seg que é 4 vezes 250 msec. Utilizando o SMA20 como padrão, a resposta do tempo de passo unitário passa de 0 para 100 em 20 amostras e atinge cerca de 80 em cerca de 16 amostras, e um EMA20 cruza aproximadamente no mesmo ponto (80). Assim, temos uma correlação direta entre o SMA eo EMA no domínio do tempo e um ponto de correlação de freqüência similar (3 dB) no domínio da freqüência. Ao relacionar estas 16 amostras divididas por 4 vezes, obtém-se uma frequência normalizada de cerca de 4 Hz, o que significa que a atenuação normalizada (em relação a 1 Hz como referência de frequência normalizada) será de cerca de 12,5 dB para um filtro de 1ª ordem baseado em 20 dias (EMA20). Um filtro EMA40 seria igual a 32 amostras para o ponto transitório 80, e em termos de frequência normalizada que se refere a cerca de 8 Hz ea atenuação do ruído do comércio diário seria cerca de 18 dB. É por isso que um EMA mais longo e / ou SMA dá um resultado mais suave do que um curto EMA ou SMA, mas uma relação sinal / ruído (SNR) inferior a 20 dB após a filtragem é dificilmente a limpeza da água Para abordar maters ligeiramente diferente na teoria de controle, A prática padrão é usar os pontos 10 e 90 nos tempos de subida, ou seja, os 10 pontos da excitação e se estabelecer como os marcadores. Isso ainda sai com um total de 80, mas é centrado no movimento global, em oposição a concentrar-se apenas no resultado final. Na Teoria de Controle, os sistemas de ordem 1 são raros eo fator de 250 msec para 0 a 80 movimentos para cerca de 285 msec para 10 a 90 e que muda o recíproco para cerca de 3,5 em vez do original 4, mas a aproximação é suficientemente perto para Filtros de 1ª Ordem Então, o que aconteceria se colocássemos uma 1ª ordem EMA seguida por outra 1ª ordem EMA (em cascata) em outras palavras a saída de uma alimentação na entrada de outra Poderíamos configurá-los para que as respostas do tempo final Foram aproximadamente iguais na marca de 80 e o resultado seria um filtro de segunda ordem ligeiramente sobreduricado, com um roll-off de frequência de cerca de 40 dB por década em oposição a 20 dB por década como antes que é duas vezes mais íngreme, mas A freqüência de corte precisa ser normalizada por 1,4 vezes para alinhar a curva de resposta ao tempo na marca 80, como mostrado abaixo: Compare as escalas dB nos gráficos à direita para Resposta de Freqüência Contínua e você verá que a resposta de freqüência é atenuada Por cerca de 35 db onde o gráfico acima a atenuação é apenas 20 dB. Esta é uma grande diferença, uma vez que isto significa que o ruído comercial pode ser substancialmente reduzido. Na prática, utilizando dois EMA11.2 em cascata, tem um ponto de corte total de 3 dB muito próximo do de um filtro EMA20 de primeira ordem ea resposta de frequência resultante é Muito próximo ao gráfico do lado direito, o que significa que a atenuação de negociação é de cerca de 18 dB para baixo através deste filtro em vez de 12,5 dB e se baseado em um 40EMA então o ruído EOD seria atenuado por cerca de 31 dB em vez de 18 dB. Isto é substancialmente melhor do que a 1ª Ordem EMA ea curva de resposta ao tempo aproxima-se de uma curva de resposta de tempo SMA mais nítida e é mais nítida, possivelmente significando que o corte é mais nítido. O imenso problema sobre a Análise Técnica é que 99,9 de todas as pessoas que se chamam Analistas Técnicos, não entendem que a Resposta Transitória é o que eles realmente estão olhando e tomando suas decisões. Demora algum tempo para entender que a Resposta Transitória de um Primeiro Ordem EMA (como usado por quase todos os analistas técnicos) é claramente inferior ao de uma primeira ordem SMA ou uma segunda ordem EMA. O problema é que a EMA de Primeira Ordem tem uma resposta de ataque / decaimento exponencial que inicialmente atua muito rapidamente e então a cauda atua muito lentamente e normalmente esta longa cauda interfere com o próximo ataque ou decadência, de modo que os crossovers tornam-se mais tangentes do que interseções, Fazendo decisões bastante vagas e indecisas em comparação com crossovers ao usar SMAs. Em geral EMAs são favorecidos por programadores, porque eles são muito fáceis de programar em comparação com SMAs de programação e, como consequência, a maioria dos indicadores de sinalização que são utilizados por muitos analistas técnicos usam uma enorme gama de indicadores que são, infelizmente, falho no primeiro Exemplo, porque a maioria destes indicadores baseiam-se em EMAs de primeira ordem para suavizar seus dados barulhentos para gerar seus sinais. O trabalho original mostrado nestas WebPages demonstra como e onde as EMAs não rastreiam fielmente o sinal de entrada quase tão bem como os SMAs e que há É uma solução alternativa de que uma EMA de Segunda Ordem (com um ligeiro excesso de uma Excitação de Passo) seguirá a trajetória da SMA muito mais próxima do que uma EMA de Primeira Ordem e a EMA de Segunda Ordem pode ser programada de forma mais simples do que uma SMA. EMA truncada em cascata Uma torção interessante para o problema de cauda exponencial que ambos os DEMA e TEMA tanto sofrem de é que nem têm um atraso de cronometragem incorporado em suas fórmulas antes de subtrair outra exponencial com as mesmas propriedades de decaimento como a primeira exponencial - e este (I Acreditar) é por isso que eles não funcionam Se a exponencial original é multiplicado (amplificado) por dizer 1,2 vezes e, em seguida, uma segunda exponencial com a mesma característica de decaimento é subtraído do sinal amplificado, então (com um passo clínico entrada) a segunda exponencial cancelará A cauda da primeira exponencial, e resultar em uma saída constante a partir desse momento a partir de uma entrada de etapa. Isso é, na verdade, um par de exponenciais em cascata, mas um é retardado e truncado Um exemplo clínico do que quero dizer é mostrado no gráfico abaixo à esquerda. Este gráfico à esquerda tem a seguinte equação: CTZ01 100 (1.20 EMA29 (Z00) 0.20 EMA29 (Z26)) A notação Z refere-se a um período digital de atraso, Z00 significa um atraso de zero períodos, Z26 significa 26 períodos de atraso. Sendo traduzido para a linguagem de Equação de Metastock a afirmação torna-se: CTEMA29 1.20 mov (Close, 29, E) 0.20 ref (mov (Close, 29, E), - 26) Na prática mostrada no gráfico à direita acima, a exponencial truncada ) É a linha VERMELHA sob o pico preto (SMA) e acima do pico verde (EMA). Assim, o CTEMA pouco sub-executa o SMA, mas bem supera o EMA e assim o CTEMA mostra promessa incrível Como mostrado antes desta curva é normalizada para crossover no ponto 80, de modo a fazer uma comparação directa com uma média móvel dois é um pouco Pouco mais complicado, como o fator de atraso tem de ser também considerado. Comparado com um crossover SMA 26/16: O CTEMA 26/16 é mostrado no lado esquerdo eo SMA 26/16 é mostrado no lado direito, e isso é significativamente melhor do que o DEMA e TEMA e EMA. Na normalização do indicador CTEMA, o CTEMA26 foi (EMA38, Z34) e o CTEMA16 foi (EMA23, Z21). Agora é claro que o fator de atraso é muito longo para ser eficaz e, portanto, um caso geral deve ser desenvolvido que consiste em vários pares. Em uma forma mais geral, esta equação exponencial subtractiva emparelhada assumiria a forma de: CTEMA (n) (K1a EMA (P1) (Z1a) K1b EMA (P1) (Z1b-Z1a)) Naturalmente esta família de equações pode ser estendida para ser Uma família de pares de exponenciais como partes lineares por partes para formar praticamente qualquer forma de subida conforme necessário, com base no limite do arranjo de sincronismo, mas o número total de termos negativos na equação deve ser igual ao número total de termos positivos. No caso trivial, o coeficiente do único termo negativo é realmente um zero Estruturação da EMA de segunda ordem Agora que temos uma fórmula muito simples para calcular a EMA de primeira ordem, esta fórmula pode ser estendida ligeiramente para produzir uma EMA de segunda ordem (SOEMA ), E com um pouco de mexer com algumas planilhas o SOEMA pode ser projetado para ter cerca de um overshoot 2.3 e um pouco suave (quase linear transição de zero a 100 a partir de uma excitação clínica Passo. Aqui estão as fórmulas: Temp 1.2 Hoje SOEMA (1) SOEMA (0) (2) SOEMAInter (1)) / (P 1) SOEMA (0) (2 SOEMAInter Observe que o período (P) é definido como 0,8 os períodos reais, de modo que se você quiser um 30CEDMA do que o período é realmente 24 e não 30. Novamente P (Período) não tem que ser um inteiro Essas três equações acima dar Os novos valores intermediários e finais para o SOEMA e usar os antigos ao mesmo tempo, então passar de um EMA para um SOEMA não é grande coisa Para o SOEMA, porque envolve uma cascata de resultados, você precisará armazenar outra variável SOEMA antigo intermediário valor. Este valor intermediário é gerado a partir da segunda equação acima e usado em dois lugares a próxima equação imediata, ea próxima amostra depois disso. É por isso que ele precisa ser salvo, juntamente com o novo valor SOEMA. Programação de médias móveis Agora, mais do que nunca, a resposta transitória da EMA simples precisa ser revisitada e ajustes feitos para corrigir a resposta. Os testes clínicos mostraram que, na prática, o SMA é difícil de configurar e calcular, e a EMA é muito mais fácil de estabelecer e calcular, muito mais fácil de estabelecer e, infelizmente, tem uma curva de resposta que é muito cedo demais e muito inativa muito mais tarde, O DEMA eo TEMA (na minha opinião) são ambos erros, eo triangular (SMA ponderada) é difícil de configurar, mas tem uma boa (quase ideal) forma de resposta transitória. A EMA truncada em cascata (CTEMA) é mais difícil de configurar, mas tem uma forma de resposta quase ideal e uma redução de ruído muito melhor do que o resto, e isso significa que a minha ordem de preferência para a forma de resposta em ordem decrescente é SMA, CTEMA, TSMA , SMA, EMA, DEMA, TEMA. A facilidade de configuração para cálculos (também em ordem decrescente) é EMA, DEMA, TEMA, SMA, TSMA, CTEMA. Na minha opinião, considero a inutilidade de TEMA e DEMA, e os fatores de ponderação para a TSMA isso deixa três escolas de média móvel de pensamento sendo SMA, EMA e CTEMA. Se o CTEMA deve ser realisticamente considerado, uma vez que tem a melhor resposta transitória, então um termo intermediário precisa ser salvo no banco de dados, bem como o antigo valor CTEMA, e todas as futuras bases de informações precisam ser estabelecidas com isso em mente. Assim, uma EMA de primeira ordem usa o último valor, uma Segunda Ordem usa o último valor e outro valor temporário, uma EMA de Terceira Ordem teria dois valores temporários, etc Com esta estrutura de gerenciamento de informações modificada em mente, isso agora simplifica muito o processo de cálculo para SOEMA ea facilidade na configuração para cálculo torna-se agora (em ordem decrescente) EMA, SOEMA, SMA. Considerando que SOEMA fornece uma resposta transitória quase ideal, então a média móvel padrão deve ser sempre calculada usando o SOEMA. Para a consistência, a resposta transitória (com relação a uma entrada escalonada) deve ser praticamente reta desde o início até a conclusão e uma Primeira Ordem EMA falha este teste simples mãos para baixo. Uma EMA de segunda ordem (ou EMA em cascata) é consideravelmente mais consistente, e muitas vezes é muito mais fácil de construir do que uma SMA, mas as respostas transitórias precisam ser correlacionadas para obter consistência de propósito. Na prática, a Segunda Ordem EMA (SOEMA) funciona muito bem porque é mais suave (como esperado) do que uma média móvel de 1ª ordem. No gráfico acima à esquerda, o SMA20 é (em PRETO) e picos mais altos e rastreia o melhor - e deve como é consistente de sua entrada. O EMA20 (em vermelho) wriggles sobre peaking out menor como esperado como o EMA leva menos aviso de dados de entrada menos recentes devido à sua cauda arrastando. O SOEMA20 (em VERDE) alinha-se muito de perto com o SMA20. Este SOEMA20 recupera em linha com o SMA. Enquanto isso, o EMA parece um pouco distorcido, pois ele sobe muito rápido e surge no lado esquerdo dos outros dois indicando que a constante de tempo EMA (períodos) é muito curto e que a constante de tempo equivalente poderia ser combinado com um EMA23 ou cerca de 15 mais lento do que atualmente é comparado ao SMA20. Para comparação, o EMA20 é alterado para um EMA23 e mostrado no gráfico inferior direito. Aqui no Gráfico da Mão Direita acima, o EMA23 (em VERMELHO) acompanha mais de perto o SMA20 (em PRETO) eo SOEMA20 (em VERDE). É outra vez muito liso mas o EMA23 (no VERMELHO) wriggles aproximadamente, mostrando que é mais ruído de comércio afetado do que o SMA20 (preto) ou o SOEMA20 (verde). Se o SOEMA20 (CEMA20) em VERDE tivesse um ligeiro excesso na sua resposta de tempo, então não só seria mais silencioso, mas também teria uma resposta transitória mais nítida. Ao aplicar algum feedback ao filtro geral e alongar as constantes de tempo, o filtro assume uma nova dimensão com uma transição mais íngreme e um overshoot muito leve cerca de 1, mas nada como o do DEMA ou pior ainda o TEMA. Neste caso, a equação de Metastock foi Mov (Movimento (1.5CLOSE - 0.5 PREV, 16.5, E), 16.5, E) resultando em um crossover geral em cerca do 16 º passo em 20 EMA consideração, mas o tempo de subida global é Substancialmente mais rápido e mais simétrico do que um EMA em cascata sem feedback. Ao aumentar marginalmente a sobrecarga para cerca de 2,3 alterando a constante de realimentação e alterando as constantes exponenciais para 18,2 para re-alinhar a curva com o crossover padrão em 80, esta resposta, em seguida, até parece melhor. A linha escura no gráfico da mão esquerda mostra a resposta de saída transitória de uma entrada de passo com aproximadamente 2,3 overshoot, e o gráfico acima à direita mostra SOEMA20 liso, arredondado e substancialmente silencioso (Royal Blue) com feedback. O SOEMA20 com um pouco de overshoot acompanha muito de perto o SMA e o ligeiro overshoot permite que a pista transitória melhor do que o transiente crítico com nominalmente nenhum overshoot. Este SOEMA com seu atraso ligeiro característico em retroceder dentro, e tem um overshoot pequeno que lhe dê um pico mais liso e um vale seguinte, e, ao contrário do SMA, prende-se a ponderar na mosca ajustando as constantes de tempo. Em termos de Metastock a equação para um EMA em cascata que se parece com um SMA 20 é: Mov (Mov) (1.7CLOSE - 0.7 PREV, 18.2, E), 18.2, E) Claro que isto não funcionará como Metastock requer inteiros como períodos, mas com Um pouco de pensamento lateral e normalizar isso não pode ser muito difícil de fazer em um filtro prático. A outra questão é que a cauda deve ser uma oscilação amortecida e não é, indicando que a estrutura deste não é muito certo, mas é muito melhor do que um EMA para atenuar o ruído EOD. Agora que nós percebemos que é o transiente que é tudo importante quando usamos médias móveis para suavizar o ruído comercial, e que a EMA (primeira ordem) tem um passo muito diferente excitado forma transitória Que o SMA, e que a periodicidade para (primeira ordem) EMAs não está em alinhamento com SMAs porque se a cauda pesada espessa na (primeira ordem) EMAs. Para obter uma alça sobre isso, os dois gráficos abaixo têm os mesmos dados EOD ao mesmo tempo, mas os dois conjuntos de médias móveis soletram uma melodia muito diferente: Este é o velho favorito Dois EMA, e ver como após a ascensão inicial a As EMAs cruzam e ficam dessa forma, então você estaria pensando em permanecer no comércio, mas dê uma olhada abaixo e perceba que os dois SMAs abaixo têm praticamente a mesma resposta transitória, e não há grande cauda grossa e trailing que realmente compromete a capacidade de A média móvel para seguir a tendência: Aqui está o mesmo gráfico com um SMA dois de resposta transitória equivalente após os mesmos dados EOD durante o mesmo período. Observe que o SMA Verde realmente segue o preço, e sim as duas médias móveis colidem (e momentaneamente cruz), enquanto o preço de segurança tem plateaued, mas pega de novo e chutes em muito como os dois EMA antes. O traço da EMA realmente chuta mais rápido, mas isso geralmente é inundado pelo movimento anterior para o resultado final é que a EMA não na realidade chute mais rápido, ea cauda exponencial faz a (primeira ordem) EMA um primo muito pobre para o SMA. Pode não ser óbvio, mas se você estiver usando EMAs (primeira ordem) como a ferramenta de suavização de indicadores (como em um MACD), então usando EMAs há um problema inerente como o gatilho resultante será muito mais comprometida por um (primeiro Ordem) EMA do que um SMA, e adivinhar o que os Analistas Técnicos em massa usar EMAs em seus MACDs, de forma sistemática este indicador (e muitos outros) também será um pouco falho Copyright Malcolm Moore, 2003-2004, 2009. Comentários e correções são bem vinda