Aumento Del Número De Períodos En El Promedio Móvil

Análisis Técnico: Promedios móviles La mayoría de los patrones de gráficos muestran una gran variación en el movimiento de precios. Esto puede hacer que sea difícil para los comerciantes para tener una idea de una tendencia general de seguridad. Un método simple que los comerciantes utilizan para combatir esto es aplicar promedios móviles. Una media móvil es el precio medio de un valor en un determinado período de tiempo. Mediante el trazado de un precio medio de los valores, el movimiento de precios se suaviza. Una vez que las fluctuaciones cotidianas se eliminan, los comerciantes son más capaces de identificar la verdadera tendencia y aumentar la probabilidad de que funcione a su favor. Tipos de promedios móviles Hay un número de diferentes tipos de promedios móviles que varían en la forma en que se calculan, pero la forma en que cada promedio se interpreta sigue siendo la misma. Los cálculos sólo difieren en lo que respecta a la ponderación que ponen en los datos de precios, pasando de la ponderación de cada punto de precio a más peso que se coloca en los datos recientes. Los tres tipos más comunes de promedios móviles son simples. Lineal y exponencial. Promedio móvil simple (SMA) Este es el método más común utilizado para calcular la media móvil de los precios. Simplemente toma la suma de todos los últimos precios de cierre durante el período de tiempo y divide el resultado por el número de precios utilizados en el cálculo. Por ejemplo, en una media móvil de 10 días, los últimos 10 precios de cierre se suman y luego se dividen por 10. Como puede ver en la Figura 1, un comerciante es capaz de hacer que el promedio menos sensible a los precios cambiantes aumentando el número De los períodos utilizados en el cálculo. Aumentar el número de períodos de tiempo en el cálculo es una de las mejores maneras de medir la fuerza de la tendencia a largo plazo y la probabilidad de que se revertirá. Muchas personas argumentan que la utilidad de este tipo de promedio es limitada porque cada punto en la serie de datos tiene el mismo impacto en el resultado independientemente de dónde se produce en la secuencia. Los críticos sostienen que los datos más recientes son más importantes y, por lo tanto, también deberían tener una mayor ponderación. Este tipo de crítica ha sido uno de los principales factores que condujeron a la invención de otras formas de promedios móviles. Promedio ponderado lineal Este indicador de media móvil es el menos común de los tres y se utiliza para abordar el problema de la ponderación igual. El promedio móvil ponderado lineal se calcula tomando la suma de todos los precios de cierre durante un cierto período de tiempo y multiplicándolos por la posición del punto de datos y luego dividiendo por la suma del número de períodos. Por ejemplo, en un promedio ponderado lineal de cinco días, el precio de cierre de hoy se multiplica por cinco, ayer por cuatro y así sucesivamente hasta que se alcanza el primer día en el rango del período. A continuación, estos números se suman y se dividen por la suma de los multiplicadores. Promedio móvil exponencial (EMA) Este cálculo del promedio móvil utiliza un factor de suavizado para colocar un peso mayor en puntos de datos recientes y se considera mucho más eficiente que el promedio ponderado lineal. Tener un entendimiento del cálculo no es generalmente requerido para la mayoría de los comerciantes porque la mayoría de los paquetes de gráficos hacen el cálculo para usted. Lo más importante a recordar acerca de la media móvil exponencial es que es más sensible a la nueva información relativa a la media móvil simple. Esta capacidad de respuesta es uno de los factores clave de por qué este es el promedio móvil de elección entre muchos comerciantes técnicos. Como puede ver en la Figura 2, un EMA de 15 periodos sube y baja más rápido que un SMA de 15 periodos. Esta ligera diferencia no parece mucho, pero es un factor importante a tener en cuenta ya que puede afectar a las devoluciones. Principales usos de los promedios móviles Los promedios móviles se utilizan para identificar las tendencias actuales y las inversiones de tendencia, así como para establecer niveles de apoyo y resistencia. Medias móviles se pueden utilizar para identificar rápidamente si una seguridad se está moviendo en una tendencia alcista o una tendencia a la baja dependiendo de la dirección de la media móvil. Como se puede ver en la Figura 3, cuando un promedio móvil se dirige hacia arriba y el precio está por encima de él, la seguridad está en una tendencia alcista. A la inversa, se puede usar una media móvil descendente inclinada con el precio de abajo para señalar una tendencia a la baja. Otro método para determinar el momento es mirar el orden de un par de promedios móviles. Cuando un promedio a corto plazo está por encima de un promedio a más largo plazo, la tendencia es hacia arriba. Por otro lado, un promedio a largo plazo por encima de un promedio a corto plazo indica un movimiento descendente en la tendencia. Los cambios de tendencia media se forman de dos maneras principales: cuando el precio se mueve a través de una media móvil y cuando se mueve a través de los cruces de media móvil. La primera señal común es cuando el precio se mueve a través de una media móvil importante. Por ejemplo, cuando el precio de un valor que estaba en una tendencia alcista cae por debajo de una media móvil de 50 periodos, como en la Figura 4, es un signo de que la tendencia alcista puede estar invirtiendo. La otra señal de una inversión de tendencia es cuando una media móvil cruza a través de otra. Por ejemplo, como se puede ver en la Figura 5, si el promedio móvil de 15 días cruza por encima de la media móvil de 50 días, es un signo positivo de que el precio comenzará a aumentar. Si los períodos utilizados en el cálculo son relativamente cortos, por ejemplo 15 y 35, esto podría indicar una inversión de tendencia a corto plazo. Por otro lado, cuando dos medias con marcos de tiempo relativamente largos se cruzan (50 y 200, por ejemplo), esto se utiliza para sugerir un cambio a largo plazo en la tendencia. Otra forma importante de utilizar los promedios móviles es identificar los niveles de soporte y resistencia. No es raro ver una acción que ha estado cayendo detener su declive y dirección inversa una vez que golpea el apoyo de una media móvil importante. Un movimiento a través de una media móvil importante se utiliza a menudo como una señal por los comerciantes técnicos que la tendencia está invirtiendo. Por ejemplo, si el precio se rompe a través de la media móvil de 200 días en una dirección descendente, es una señal de que la tendencia alcista está invirtiendo. Los promedios móviles son una poderosa herramienta para analizar la tendencia en una seguridad. Proporcionan puntos de apoyo y resistencia útiles y son muy fáciles de usar. Los marcos de tiempo más comunes que se utilizan cuando se crean promedios móviles son 200 días, 100 días, 50 días, 20 días y 10 días. El promedio de 200 días se cree que es una buena medida de un año comercial, un promedio de 100 días de medio año, un promedio de 50 días de un trimestre de un año, un promedio de 20 días de un mes y 10 - dia promedio de dos semanas. Los promedios móviles ayudan a los operadores técnicos a suavizar parte del ruido que se encuentra en los movimientos cotidianos de los precios, ofreciendo a los operadores una visión más clara de la tendencia de los precios. Hasta ahora nos hemos centrado en el movimiento de precios, a través de gráficos y promedios. En la siguiente sección, mira bien algunas otras técnicas utilizadas para confirmar el movimiento de precios y los patrones. Análisis Técnico: Indicadores Y Osciladores Aprenda a invertir suscribiéndose al boletín de noticias de Invertir boletín Métodos de la serie temporal Los métodos de la serie temporal son técnicas estadísticas que hacen uso de datos históricos acumulados durante un período de tiempo. Los métodos de series temporales suponen que lo que ha ocurrido en el pasado continuará ocurriendo en el futuro. Como sugiere la serie temporal de nombres, estos métodos relacionan la predicción con un solo factor - tiempo. Incluyen el promedio móvil, el suavizado exponencial y la línea de tendencia lineal y están entre los métodos más populares para la predicción de corto plazo entre las empresas de servicios y de fabricación. Estos métodos suponen que los patrones históricos identificables o las tendencias de la demanda a lo largo del tiempo se repetirán. Promedio móvil Una previsión de series de tiempo puede ser tan simple como usar la demanda en el período actual para predecir la demanda en el próximo período. Esto a veces se llama previsión ingenua o intuitiva. 4 Por ejemplo, si la demanda es de 100 unidades esta semana, la previsión para las próximas semanas de demanda es de 100 unidades si la demanda resulta ser 90 unidades en su lugar, a continuación, la demanda semanas siguientes es de 90 unidades, y así sucesivamente. Este tipo de método de pronóstico no tiene en cuenta el comportamiento histórico de la demanda que sólo se basa en la demanda en el período actual. Reacciona directamente a los movimientos normales y aleatorios de la demanda. El método del promedio móvil simple utiliza varios valores de demanda durante el pasado reciente para desarrollar un pronóstico. Esto tiende a amortiguar, o suavizar, los aumentos y las disminuciones aleatorios de un pronóstico que utiliza sólo un período. La media móvil simple es útil para pronosticar la demanda que es estable y no muestra ningún comportamiento de demanda pronunciado, como una tendencia o un patrón estacional. Los promedios móviles se calculan para períodos específicos, como tres meses o cinco meses, dependiendo de cuánto desea el pronosticador para suavizar los datos de demanda. Cuanto más largo sea el período de media móvil, más suave será. La fórmula para calcular la media móvil simple es Computing a Simple Moving Average La compañía de suministros de oficina de Clip Instant Paper vende y entrega suministros de oficina a empresas, escuelas y agencias dentro de un radio de 50 millas de su almacén. El negocio de suministros de oficina es competitivo, y la capacidad de entregar pedidos con prontitud es un factor para conseguir nuevos clientes y mantener los antiguos. (Las oficinas suelen ordenar no cuando se agotan los suministros, pero cuando se agotan completamente. Como resultado, necesitan sus pedidos de inmediato.) El gerente de la empresa quiere estar seguros de que los conductores y los vehículos están disponibles para entregar las órdenes con prontitud y Tienen un inventario adecuado en stock. Por lo tanto, el administrador quiere poder pronosticar el número de pedidos que se producirán durante el próximo mes (es decir, para pronosticar la demanda de entregas). A partir de los registros de órdenes de entrega, la administración ha acumulado los siguientes datos durante los últimos 10 meses, de los cuales desea calcular medias móviles de 3 y 5 meses. Supongamos que es el final de octubre. El pronóstico resultante de la media móvil de 3 o 5 meses es típicamente para el mes siguiente en la secuencia, que en este caso es noviembre. El promedio móvil se calcula a partir de la demanda de órdenes para los 3 meses previos en la secuencia de acuerdo con la siguiente fórmula: El promedio móvil de 5 meses se calcula a partir de los 5 meses anteriores de los datos de demanda de la siguiente manera: Los 3 y 5 meses Las previsiones de promedio móvil para todos los meses de datos de demanda se muestran en la siguiente tabla. En realidad, sólo el pronóstico para noviembre basado en la demanda mensual más reciente sería utilizado por el gerente. Sin embargo, las previsiones anteriores para meses anteriores nos permiten comparar el pronóstico con la demanda real para ver qué tan preciso es el método de pronóstico, es decir, qué tan bien lo hace. Promedios de tres y cinco meses Los pronósticos de media móvil de la tabla anterior tienden a suavizar la variabilidad que se produce en los datos reales. Este efecto de suavizado se puede observar en la siguiente figura en la que los promedios de 3 meses y 5 meses se han superpuesto en un gráfico de los datos originales: El promedio móvil de 5 meses de la figura anterior suaviza las fluctuaciones en mayor medida que La media móvil de 3 meses. Sin embargo, el promedio de 3 meses refleja más estrechamente los datos más recientes disponibles para el gerente de suministros de oficina. En general, los pronósticos que utilizan la media móvil de más largo plazo son más lentos para reaccionar a los cambios recientes en la demanda que los que se hicieron usando medias móviles de período más corto. Los periodos adicionales de datos amortiguan la velocidad con la que responde el pronóstico. Establecer el número apropiado de períodos para usar en una predicción de promedio móvil a menudo requiere cierta cantidad de experimentación de prueba y error. La desventaja del método del promedio móvil es que no reacciona a variaciones que ocurren por una razón, tales como ciclos y efectos estacionales. Los factores que causan cambios son generalmente ignorados. Es básicamente un método mecánico, que refleja datos históricos de una manera consistente. Sin embargo, el método de media móvil tiene la ventaja de ser fácil de usar, rápido y relativamente barato. En general, este método puede proporcionar una buena previsión para el corto plazo, pero no debe ser empujado demasiado lejos en el futuro. Promedio móvil ponderado El método del promedio móvil puede ajustarse para reflejar más de cerca las fluctuaciones en los datos. En el método del promedio móvil ponderado, los pesos se asignan a los datos más recientes de acuerdo con la siguiente fórmula: Los datos de demanda de PM Computer Services (mostrados en la tabla del Ejemplo 10.3) parecen seguir una tendencia lineal creciente. La compañía desea calcular una línea de tendencia lineal para ver si es más precisa que el suavizado exponencial y ajustado exponencial suavizado pronósticos desarrollados en los ejemplos 10.3 y 10.4. Los valores requeridos para los cálculos de mínimos cuadrados son los siguientes: Usando estos valores, los parámetros para la línea de tendencia lineal se calculan de la siguiente manera: Por lo tanto, la ecuación de la línea de tendencia lineal es Para calcular una previsión para el período 13, Línea de tendencia: El gráfico siguiente muestra la línea de tendencia lineal comparada con los datos reales. La línea de tendencia parece reflejar muy de cerca los datos reales - es decir, ser un buen ajuste - y sería por lo tanto un buen modelo de pronóstico para este problema. Sin embargo, una desventaja de la línea de tendencia lineal es que no se ajustará a un cambio en la tendencia, ya que los métodos de predicción de suavizado exponencial, es decir, se supone que todas las previsiones futuras seguirán una línea recta. Esto limita el uso de este método a un período de tiempo más corto en el que puede estar relativamente seguro de que la tendencia no cambiará. Ajustes estacionales Un patrón estacional es un aumento y una disminución repetitivos de la demanda. Muchos artículos de demanda exhiben comportamiento estacional. Las ventas de prendas de vestir siguen los patrones estacionales anuales, con la demanda de ropa de abrigo aumentando en el otoño y el invierno y disminuyendo en la primavera y el verano como la demanda de ropa más fresca aumenta. La demanda de muchos artículos al por menor, incluyendo los juguetes, el equipo de deportes, la ropa, los aparatos electrónicos, los jamones, los pavos, el vino, y la fruta, aumentan durante la estación del día de fiesta. La demanda de tarjetas de felicitación aumenta junto con días especiales como el Día de San Valentín y el Día de la Madre. Los patrones estacionales también pueden ocurrir sobre una base mensual, semanal o incluso diaria. Algunos restaurantes tienen mayor demanda en la noche que en el almuerzo o los fines de semana en comparación con los días de semana. El tráfico - por lo tanto las ventas - en los centros comerciales recoge el viernes y el sábado. Existen varios métodos para reflejar patrones estacionales en una predicción de series de tiempo. Vamos a describir uno de los métodos más simples utilizando un factor estacional. Un factor estacional es un valor numérico que se multiplica por la previsión normal para obtener un pronóstico ajustado estacionalmente. Un método para desarrollar una demanda de factores estacionales es dividir la demanda para cada período estacional por la demanda anual total, de acuerdo con la siguiente fórmula: Los factores estacionales resultantes entre 0 y 1,0 son, en efecto, la porción de la demanda anual total asignada Cada estación. Estos factores estacionales se multiplican por la demanda anual prevista para producir pronósticos ajustados para cada temporada. Calculando un pronóstico con ajustes estacionales Wishbone Farms cultiva pavos para vender a una empresa procesadora de carne durante todo el año. Sin embargo, su alta temporada es obviamente durante el cuarto trimestre del año, de octubre a diciembre. Wishbone Farms ha experimentado la demanda de pavos durante los últimos tres años como se muestra en la siguiente tabla: Debido a que tenemos tres años de datos de demanda, podemos calcular los factores estacionales dividiendo la demanda trimestral total por los tres años por la demanda total en los tres años : A continuación, queremos multiplicar la demanda pronosticada para el próximo año, 2000, por cada uno de los factores estacionales para obtener la demanda pronosticada para cada trimestre. Para lograr esto, necesitamos una previsión de demanda para el año 2000. En este caso, dado que los datos de demanda de la tabla parecen mostrar una tendencia generalmente creciente, calculamos una línea de tendencia lineal para los tres años de datos de la tabla para obtener un valor aproximado Pronóstico: Así, la previsión para 2000 es 58.17, o 58.170 pavos. Si se comparan estas previsiones trimestrales con los valores reales de la demanda de la tabla, parecerían ser estimaciones de previsión relativamente buenas, que reflejan tanto las variaciones estacionales de los datos como La tendencia general al alza. 10-12. ¿Cómo es el método del promedio móvil similar al suavizado exponencial 10-13. Qué efecto en el modelo de suavizado exponencial aumentará la constante de suavizado 10-14. Cómo el suavizado exponencial ajustado difiere del suavizado exponencial 10-15. Lo que determina la elección de la constante de suavizado para la tendencia en un modelo de suavizado exponencial ajustado 10-16. En los ejemplos de capítulo para los métodos de series de tiempo, siempre se supone que el pronóstico inicial es el mismo que la demanda real en el primer período. Sugiera otras maneras de que el pronóstico inicial pueda derivarse en el uso real. 10-17. ¿Cómo difiere el modelo de predicción de línea de tendencia lineal de un modelo de regresión lineal para pronosticar 10-18. De los modelos de series temporales presentados en este capítulo, incluyendo el promedio móvil y el promedio móvil ponderado, el suavizado exponencial y el suavizado exponencial ajustado, y la línea de tendencia lineal, ¿cuál considera usted la mejor? ¿Qué ventajas tiene el ajuste suavizado exponencial sobre una línea de tendencia lineal para la demanda pronosticada que exhibe una tendencia 4 K. Kahn y J. T. Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (Verano 1995): 21-28.Incremento del número de periodos en una media móvil Este es el final de la vista previa. Regístrese para acceder al resto del documento. Previsualización de texto sin formato: Aumentar el número de períodos en una media móvil logrará mayor suavizado, pero a expensas de a. M a n a g e r u n d e r s t a n d i n g b. Precisión c. S t a b i l i t y d. Capacidad de respuesta a los cambios e. Todo lo anterior se disminuye cuando aumenta el número de periodos. D (Predicción de series temporales, moderada) 53. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones que comparan la técnica del promedio móvil ponderado y el suavizado exponencial es verdadera? a. E x p o n e n t i l e m e s e m o r e m o r e s en combinación con el método Delphi. segundo. M o r e m p h a s i s c a n b e p l a c e d o n e c e n ta v a l u e s s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e s e n te s. do. E x p o n e n ta l a m e n c o n c ió n d e l e s d e r a b l e más difícil de implementar en un ordenador. re. E x p o n e n t i l e m o o t e c o r e c o r e c o r e c o r e c o r e c o r e c o r d e c o r e c o r e n a e. mi. Las previsiones para períodos múltiples, mientras que las medias móviles ponderadas no lo hacen. D (Pronóstico de la serie temporal, moderado) 54. ¿Qué modelo de series de tiempo utiliza los pronósticos anteriores y los datos de la demanda pasada para generar un nuevo pronóstico a. Ingenuo b. M o v i n g a v e r a g e c. W e i g h t e d m o v i n g a v e r a g e d. E x p o n e n ta l a m o o t e n e g e. Análisis de regresión d (predicción de series temporales, moderada) 68 55. Lo que no es una característica del suavizado exponencial a. S m o o t e s r a n d o m v a r i a t i o n s e n a e b a b. C o m e c o c o c o c o c o c e c o c e c e c o c e c e c o c. Pondera cada valor histórico igualmente d. H a s m i n i m a l d a t a r e g e r e q u i r e m e n t e s. (Previsiones de series temporales, moderadas) 56. ¿Cuál de las siguientes constantes de suavizado haría un pronóstico de suavizado exponencial equivalente a un pronóstico ingenuo a. A. segundo. 1 d i v i d e d e b e d e n u m b e r o f p e r i o d c c. 0,5 d. 1. e. 57. Dada una demanda real de 103, un valor de pronóstico anterior de 99 y un alfa de 0,4, el pronóstico de suavizado exponencial para el siguiente período sería a. 9 4. 6 b. 9 7. 4 c. 1 d. 1 1. 6 e. 1 3. c (Pronóstico de la serie temporal, moderado) 58. Un pronóstico basado en el pronóstico anterior más un porcentaje del error de pronóstico es a (n) a. Previsión cualitativa b. Pronóstico ingenuo c. Pronóstico promedio móvil d. Pronóstico del promedio móvil ponderado e. 59. Dada una demanda real de 61, un pronóstico anterior de 58 y un D de 0,3, ¿cuál sería el pronóstico para el próximo período utilizando el suavizado exponencial simple. Ver documento completo Haga clic para editar los detalles del documento