Moving average data mining

Médias móveis Uma média móvel é um dos mais flexíveis, bem como mais comumente utilizados indicadores de análise técnica. É altamente popular entre os comerciantes, principalmente por causa de sua simplicidade. Ele funciona melhor em um ambiente de tendências. Introdução Na estatística, uma média móvel é simplesmente uma média de um determinado conjunto de dados. Em caso de análise técnica, esses dados são, na maioria dos casos, representados pelos preços de fechamento das ações para os dias específicos. No entanto, alguns comerciantes também usam médias separadas para mínimos e máximos diários ou até mesmo uma média de valores de ponto médio (que eles calculam, somando o mínimo e máximo diário e dividindo por dois). No entanto, você pode construir uma média móvel também em um período de tempo mais curto, por exemplo, usando dados diários ou de minutos. Por exemplo, se você quiser fazer uma média móvel de 10 dias, basta somar todos os preços de fechamento nos últimos 10 dias e depois dividi-los por 10 (nesse caso, é uma média móvel simples). No dia seguinte, fazemos o mesmo, exceto que novamente tomamos os preços para os últimos 10 dias, o que significa que o preço que foi o último em nosso cálculo para o dia anterior não está mais incluído na média de hoje - é substituído por yesterdays preço. Os dados mudam desta maneira com cada novo dia de negociação, daí o termo média móvel. O propósito eo uso de médias móveis na análise técnica A média móvel é um indicador de tendência seguinte. Seu objetivo é detectar o início de uma tendência, acompanhar o seu progresso, bem como relatar sua reversão se ocorrer. Ao contrário de gráficos, médias móveis não antecipar o início ou o fim de uma tendência. Eles só confirmá-lo, mas apenas algum tempo após a reversão real ocorre. Ela decorre de sua própria construção, pois esses indicadores são baseados apenas em dados históricos. Os dias menos uma média móvel contém, quanto mais cedo ele pode detectar uma inversão de tendências. É devido à quantidade de dados históricos, que influencia fortemente a média. Uma média móvel de 20 dias gera o sinal de uma inversão de tendência mais cedo do que a média de 50 dias. No entanto, também é verdade que quanto menos dias usamos na computação em média móvel, mais sinais falsos recebemos. Assim, a maioria dos comerciantes usam uma combinação de várias médias móveis, que todos têm de produzir um sinal simultaneamente, antes de um comerciante abre sua posição no mercado. No entanto, as médias móveis ficam atrás da tendência não pode ser completamente eliminada. Sinais comerciais Qualquer tipo de média móvel pode ser usado para gerar sinais de compra ou venda e este processo é muito simples. O software gráfico traça a média móvel como uma linha diretamente no gráfico de preços. Os sinais são gerados em locais onde os preços cruzam essas linhas. Quando o preço cruza acima da linha da média móvel, implica o começo de uma tendência ascendente nova e daqui significa um sinal da compra. Por outro lado, se o preço cruza sob a linha média móvel eo mercado também fecha nesta área, ele sinaliza o início de uma tendência descendente e, portanto, constitui um sinal de venda. Usando múltiplas médias Também podemos optar por usar vários movendo Em simultâneo, a fim de eliminar o ruído dos preços e especialmente os falsos sinais (whipsaws), que o uso de uma única média móvel produz. Quando se utilizam múltiplas médias, ocorre um sinal de compra quando a mais curta das médias cruza acima da média mais longa, e. A média de 50 dias cruza acima da média de 200 dias. Por outro lado, um sinal de venda neste caso é gerado quando a média de 50 dias cruza abaixo da média de 200. Da mesma forma, também podemos utilizar uma combinação de três médias, e. Uma média de 5 dias, 10 dias e 20 dias. Neste caso, uma tendência ascendente é indicada se a linha média de 5 dias estiver acima da média móvel de 10 dias, enquanto a média de 10 dias ainda está acima da média de 20 dias. Qualquer cruzamento de médias móveis que leva a esta situação é considerado um sinal de compra. Inversamente, a tendência descendente é indicada pela situação em que a média da linha de 5 dias é inferior à média de 10 dias, enquanto a média de 10 dias é inferior à média de 20 dias. Utilizar três médias móveis limita simultaneamente a quantidade de falsos Sinais gerados pelo sistema, mas também limita o potencial de lucro, já que tal sistema gera um sinal de negociação somente depois que a tendência está firmemente estabelecida no mercado. O sinal de entrada pode ser mesmo gerado apenas um curto período de tempo antes da inversão das tendências. Os intervalos de tempo utilizados pelos comerciantes para calcular médias móveis são bastante diferentes. Por exemplo, os números de Fibonacci são muito populares, como usar médias de 5 dias, 21 dias e 89 dias. Na negociação de futuros, a combinação 4-, 9- e 18 dias é muito popular, também. Prós e contras A razão pela qual as médias móveis foram tão populares é que eles refletem várias regras básicas de negociação. Uso de médias móveis ajuda você a cortar suas perdas, deixando seus lucros executar. Ao usar médias móveis para gerar sinais de negociação, você sempre comércio na direção da tendência do mercado, e não contra ele. Além disso, ao contrário da análise de padrões de gráfico ou outras técnicas altamente subjetivas, as médias móveis podem ser usadas para gerar sinais de negociação de acordo com regras claras - eliminando assim a subjetividade das decisões de negociação, o que pode ajudar a psique dos comerciantes. No entanto, uma grande desvantagem de médias móveis é que eles funcionam bem apenas quando o mercado está tendendo. Assim, em períodos de mercados agitados quando os preços flutuam em uma faixa de preço particular que não funcionam em tudo. Esse período pode facilmente durar mais de um terço do tempo, portanto, depender apenas de médias móveis é muito arriscado. Alguns comerciantes por isso recomendam a combinação de médias móveis com um indicador medindo a força de uma tendência, como o ADX ou usar médias móveis apenas como um indicador de confirmação para o seu sistema comercial. Tipos de médias móveis Os tipos mais usados ​​de médias móveis são Média Móvel Simples (SMA) e Média Móvel Ponderada Exponencialmente (EMA, EWMA). Este tipo de média móvel também é conhecido como média aritmética e representa o tipo mais simples e mais comumente usado de média móvel. Calculamo-lo somando todos os preços de fechamento para um determinado período, que subsequentemente dividimos pelo número de dias no período. Entretanto, dois problemas estão associados a esse tipo de média: ele leva em conta apenas os dados incluídos no período selecionado (por exemplo, uma média móvel simples de 10 dias leva em conta apenas os dados dos últimos 10 dias e simplesmente ignora todos os outros dados Antes deste período). Também é freqüentemente criticado por alocar pesos iguais a todos os dados do conjunto de dados (ou seja, em uma média móvel de 10 dias, um preço de 10 dias atrás tem o mesmo peso que o preço de ontem - 10). Muitos comerciantes argumentam que os dados dos últimos dias devem levar mais peso do que os dados mais antigos - o que resultaria em reduzir as médias atraso por trás da tendência. Esse tipo de média móvel resolve os problemas associados a médias móveis simples. Em primeiro lugar, aloca mais peso na sua computação para dados recentes. Ele também, em certa medida, reflete todos os dados históricos para o instrumento em particular. Esse tipo de média é nomeado de acordo com o fato de que os pesos dos dados para o passado diminuem exponencialmente. O declive dessa diminuição pode ser ajustado às necessidades do operador. Exemplo de suavização média de movimento Este exemplo ilustra como usar a técnica de suavização média móvel XLMiners para descobrir tendências em uma série de tempo que contém sazonalidade. Na faixa XLMiner, na guia Aplicando seu modelo, selecione Ajuda - Exemplos. Então Exemplos de Mineração de ForecastingData. E abra o conjunto de dados de exemplo, Airpass. xlsx. Este conjunto de dados contém os totais mensais dos passageiros das companhias aéreas internacionais de 1949-1960. Depois que o conjunto de dados de exemplo for aberto, clique em uma célula no conjunto de dados e, em seguida, na faixa XLMiner, na guia Série temporal, selecione Partição para abrir a caixa de diálogo Data de partição de séries temporais. Selecione Mês como variável de tempo e Passageiros como variáveis ​​nos dados de partição. Clique em OK para particionar os dados em conjuntos de treinamento e validação. Clique na folha de dados DataPartitionTS e, em seguida, na faixa XLMiner, na guia Série de tempo, selecione Suavização - Média móvel para abrir a caixa de diálogo Alinhamento médio móvel. O mês já foi selecionado como variável de tempo. Selecione Passageiros como variável Selecionada. Uma vez que este conjunto de dados deverá incluir alguma sazonalidade (ou seja, o aumento do número de passageiros das companhias aéreas durante as férias e os meses de Verão), o valor para o parâmetro - peso deve ser o comprimento de um ciclo sazonal (ou seja, 12 meses). Como resultado, digite 12 para Intervalo e selecione Produzir previsão na validação. Clique em OK para aplicar a técnica de suavização ao conjunto de dados particionado. Duas planilhas, MASmoothingOutput e MASmoothingStored. São inseridos imediatamente à direita da folha de dados DataPartitionTS. Para obter mais informações sobre a planilha MASmoothingStored, consulte a seção Aplicando seu modelo - pontuando novos dados. Clique na folha de trabalho MASmoothingOutput. O Lote de Tempo de Vs Real. Os gráficos de Previsão (dados de treinamento) e (dados de validação) mostram que a técnica de suavização de média móvel não resulta em um bom ajuste, pois o modelo não capta efetivamente a sazonalidade no conjunto de dados. Os meses de verão - onde o número de passageiros das companhias aéreas são tipicamente altos - parecem estar sob previsão, e os meses onde o número de passageiros das companhias aéreas são baixos, o modelo resulta em uma previsão que é muito alta. Uma previsão de média móvel nunca deve ser usada quando o conjunto de dados inclui a sazonalidade. Uma alternativa seria realizar uma regressão no modelo e então aplicar esta técnica aos resíduos. O próximo exemplo não inclui a sazonalidade. Na faixa XLMiner, na guia Aplicando seu modelo, selecione Ajuda - Exemplos. Em seguida, selecione ForecastingData Mining Examples. E abra o conjunto de dados exemplo Income. xlsx. Este conjunto de dados contém a renda média dos contribuintes por estado. Primeiro, particione o conjunto de dados em Conjuntos de treinamento e validação usando Ano como variável de tempo e CA como variáveis ​​nos dados de partição. Clique em OK para aceitar os padrões de particionamento e criar os Conjuntos de treinamento e validação. A folha de cálculo DataPartitionTS é inserida imediatamente à direita da folha de cálculo de rendimentos. Clique na planilha DataPartitionTS e, em seguida, na faixa XLMiner, na guia Série temporal, selecione Suavização - Média móvel para abrir a caixa de diálogo Alinhamento médio móvel. Ano foi automaticamente selecionado como a variável Tempo. Selecione CA como variável Selecionada e, em Opções de saída, selecione Produzir previsão. Clique em OK para executar a técnica Moving Average Smoothing. Duas planilhas, MASmoothingOutput e MASmoothingStored. São inseridos à direita da folha de dados DataPartitionTS. Para obter mais informações sobre a planilha MASmoothingStored, consulte a seção Aplicando seu modelo - pontuando novos dados. Os resultados da técnica Moving Average Smoothing neste conjunto de dados indicam um ajuste muito melhor. Neste post, eu mostro um truque para fazer cálculo de média móvel (pode ser estendido para outras operações que exigem funções de janelas) que é super rápido. Muitas vezes, os analistas SAS precisam realizar cálculos de média móvel e existem várias opções pela ordem de preferência: 1. PROC EXPAND 2. DADOS PASSO 3. PROC SQL Mas muitos sites podem não licenciados SASETS para usar PROC EXPAND e fazer média móvel em dados STEP requer alguma codificação e é propenso a erros. PROC SQL é uma escolha natural para programadores júnior e em muitos casos de negócios a única solução, mas o SAS SQL PROC não possui funções de janelas que estão disponíveis em muitos DBs para facilitar o cálculo da média móvel. Uma técnica que as pessoas costumam usar é CROSS JOIN, que é muito cara e não é uma solução viável para um conjunto de dados de tamanho médio. Neste post, eu mostro um truque para fazer cálculo de média móvel (pode ser estendido para outras operações que exigem funções de janelas) que é super rápido. Considere o cálculo da média móvel mais simples onde as observações K de arrasto estão incluídas no cálculo, a saber MA (K), aqui nós ajustamos K5. Primeiro, geramos um dado de 20 obs, onde a variável ID deve ser usada para o windowing ea variável X deve ser usada no cálculo do MA, e então aplicamos o CROSS JOIN padrão para examinar primeiro os dados resultantes, Non-Grouped, apenas Para entender como alavancar a estrutura de dados. A partir do conjunto de dados resultante, é difícil encontrar uma pista, agora vamos classificar por quotbidquot coluna neste conjunto de dados: A partir desta triada dados, é claro que nós realmente don39t tem CROSS JOIN todo o conjunto de dados originais, mas em vez disso, Podemos gerar um conjunto de dados de quotoperationquot que contém o valor de diferença e deixar o conjunto de dados original CROSS JOIN com este conjunto de dados de quotoperationquot muito menor e todos os dados que precisamos usar para o cálculo de MA estarão lá. Agora vamos fazer isso: CROSS JOIN dados originais com quotoperationquot dados, classificar por (a. idops), que é realmente quotbid39 no conjunto de dados classificados Note que no código acima, é necessário ter ax multiplicar por b. weight para que os dados Pode ser inter-leaved, caso contrário o mesmo valor X da tabela original será saída e MA cálculo será falha. A variável de peso explícito realmente acrescenta mais flexibilidade ao cálculo de MA inteiro. Ao configurá-lo para ser 1 para todos obs resultam em um simples cálculo de MA, atribuir pesos diferentes ajudará a resolver MA mais complexa computação, tais como dar outras observações menos peso para um MA decaído. Se for necessário um parâmetro K diferente nos cálculos de MA (K), somente o conjunto de dados de operação precisa ser atualizado, o que é um trabalho trivial. Agora, o modelo de código real para o cálculo MA (K) será: Com este novo método, é interessante compará-lo com o auto caro CROSS JOIN, bem como a PROC EXPAND. Na minha estação de trabalho (Intel i5 3.8Ghz, 32GB de memória, 1TB 72K HDD), auto CROSS JOIN é proibitivamente longo em tempo de execução (se os dados são grandes), enquanto o novo método usa apenas 2X tanto tempo como PROC EXPAND, ambos os consumos de tempo são Trivial comparando a auto CROSS JOIN. O consumo de tempo mostrado abaixo está em quotsecondquot. Abaixo está o código leitores podem executar e comparar-se. Postado 10 de maio de 2017 por Liang Xie Programação SAS para Mineração de Dados Analisar Mineração Stocks8217 Preços Móveis Média Empresas de mineração têm subido Vitória Donald Trumps na eleição presidencial de 2017 EUA inicialmente resultou em medo entre os investidores de metais preciosos. Mas à medida que essas preocupações diminuíram, os metais preciosos e os estoques de mineração lentamente começaram a cair. O aumento da taxa de juros da Reserva Federal em dezembro de 2017 também pressionou os metais preciosos, que se uniram às empresas de mineração em uma tendência de queda. Os investidores permanecem cautelosos com o desempenho econômico do país, e os estoques de metais preciosos e mineração aumentaram como resultado. Alguns investidores esperavam mercados agitados para empresas de mineração de metais preciosos após a vitória dos Trumps, mas isso não aconteceu. Mineiros tipicamente seguem metais preciosos. No acumulado do ano (acumulado do ano), as ações de mineração aumentaram. A Mineração Coeur Mineração (CDE), a Barrick Gold (ABX), a Cia Minas Buenaventura (BVN) e a Hecla Mineração (HL) aumentaram 0,67, 20,9, 21,5 e 23,1, respectivamente. O Global X Silver Miners Fund (SIL) aumentou 22,5 YTD. Indicadores técnicos Todas as quatro empresas de mineração acima mencionadas, exceto a Mineração Coeur, estão negociando acima de suas médias móveis de 20 dias mais curtos, bem como de suas médias móveis de 100 dias. Um prêmio substancial sobre um preço de negociação de ações sugere uma queda potencial no preço. Um desconto pode indicar um aumento nos preços. Os preços-alvo para as três empresas de mineração acima são significativamente maiores do que os preços atuais, o que sugere uma perspectiva positiva. Coeur Mining está negociando com um desconto em comparação com seu preço médio móvel de 20 e 100 dias. Um RSI (Índice de Força Relativa) acima de 70 indica que uma ação tem sido sobre-comprada e pode cair, enquanto um nível RSI abaixo de 30 indica que uma ação foi sobre-vendida e poderia subir. As leituras de RSI das companhias de mineração também estão aumentando lentamente. Em 23 de fevereiro de 2017, o RSI do SIL foi próximo de 66,8, o que sugere que poderia haver uma nova correção para baixo do preço. Haverá também muito provavelmente outro hike da taxa de interesse, que poderia negativamente o impacto metais preciosos as. well. as companhias de mineração do metal precioso.