Média em Movimento - MA BREAKING DOWN Média de Mudança - MA Como exemplo de SMA, considere uma segurança com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 semanas 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Um MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento dos primeiros 10 dias como primeiro ponto de dados. O próximo ponto de dados eliminaria o preço mais antigo, adicionaria o preço no dia 11 e levaria a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, as MAs desaceleram a ação de preço atual porque são baseadas em preços passados quanto mais o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau de atraso muito maior do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. O comprimento do MA a ser usado depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados para negociação de curto prazo e MA mais longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com pausas acima e abaixo dessa média móvel considerada como sinais comerciais importantes. Os MAs também oferecem sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias atravessam. Um MA ascendente indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um MA decrescente indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o momento ascendente é confirmado com um cruzamento de alta. Que ocorre quando um mes de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. O momento decrescente é confirmado com um cruzamento descendente, que ocorre quando um MA de curto prazo se cruza abaixo de uma MA a longo prazo. Dada a média móvel de primeira ordem onde e (n) é uma seqüência de variáveis aleatórias gaussianas com média zero e variância unitária que são Independentemente um do outro, e c é uma constante de ponderação no intervalo ,, 0 lt c le 1. Sob estas condições, é x (n) um processo de Markov que tentei partir de equações anteriores começar x (n-2) amp amp e (N-2) amp amp, e (n-3) x (n-1) amplificador ampère (n-1) amplificador amp, e (n-2) x (n) amp amp e (n) amplificador Amp c, e (n-1) fim Olhando para estas equações, escrevo intuitivamente porque x (n) é totalmente independente de x (n-2). Mas eu não posso expressar essa idéia em linguagem matemática. O processo (xn) n não é Markov. Para calcular a distribuição de xn condicionalmente em mathcal G sigma (x), proceda da seguinte forma. Primeiro, note que xnencx - c2e, onde x é mathcal G mensurável e en é independente do G veesigma (e) matemático. Para lidar com a parte e, note que (e, x) é gaussiano, portanto, e alpha x beta y para algumas alfa e beta e algumas variáveis aleatorias gaussianas e independentes de Mathcal G. Para identificar alfa, beta e y, note que xe ce e y ce - e são independentes e que e alpha x beta y para alphac1c2 e beta-1 (1c2). Assim, condicionalmente em mathcal G, e é gaussiano com alfa x e variância beta2mathrm (y) 1 (1c2). Finalmente, a decomposição xn (c-c2alpha) x (en-c2beta y) indica que xn (c (1c2)) x zn onde zn é gaussiano, independente de x, centrado com variância sigma21c4beta2mathrm (y) (1c2c4) (1c2) . Assim, a distribuição de xn condicionalmente em mathcal G é gaussiana com média (c (1c2)) x e variância sigma2. Para calcular a distribuição de xn condicionalmente em mathcal H sigma (x, x), um prossegue como acima. O resultado é que xngamma x delta x tn para alguns gamma e delta e alguma variável aleatória gaussiana tn independente da H matemática. Assim, a distribuição de xn condicionalmente em mathcal H é gaussiana com gama média x delta x e variância tau21c2-gamma2-delta2-2cgammadelta. Desde deltane0, as distribuições de xn condicionalmente em mathcal G e mathcal H diferem, portanto, (xn) n não é um processo de Markov. O argumento pode ser adaptado para mostrar que, para cada kgeqslant1, (xn) também não é Markov com a memória k. Respondido 23 de março 13 às 12: 50 Informações para contato Centro de conhecimento de pesquisa do site Quando usar um gráfico de alcance médio móvel Como com outros gráficos de controle. Os gráficos médios móveis são usados para monitorar os processos ao longo do tempo. Os eixos x são baseados no tempo, de modo que os gráficos mostram um histórico do processo. Por esse motivo, você deve ter dados que são ordenados no tempo, ou seja, inseridos na seqüência a partir da qual foi gerada. Se este não for o caso, as tendências ou mudanças no processo podem não ser detectadas, mas atribuídas à variação aleatória (causa comum). Os Gráficos Métodos de Mudança geralmente são usados em nosso software SPC para detectar pequenos turnos na média do processo. É importante saber como usar as médias móveis para detectar pequenas mudanças no seu processo. Os Gráficos Métodos em Movimento irão detectar mudanças de 0,5 sigma para 2 sigmas muito mais rápidos do que os gráficos Shewhart (ou seja, gráficos X-bar e Individual-X) com o mesmo tamanho do subgrupo. No entanto, são mais lentos na detecção de grandes turnos na média do processo. Além disso, regras típicas de teste de execução não podem ser usadas devido à dependência de pontos de dados. Os gráficos de média móvel também podem ser preferidos quando o tamanho do subgrupo é 1. Neste caso, um gráfico alternativo pode ser o gráfico Individual-X. Caso em que você precisaria estimar a distribuição do processo para definir seus limites esperados com limites de controle. A vantagem de Cusum. O gráfico EWMA e média móvel é que cada ponto plotado inclui várias observações, para que você possa usar o teorema do limite central para dizer que a média dos pontos (ou a média móvel neste caso) é normalmente distribuída e os limites de controle estão claramente definidos. Outro uso das Gráficos de média móvel é para processos com ciclos intrínsecos conhecidos, uma forma de autocorrelação que viola a independência assumida dos subgrupos necessários para os gráficos de controle padrão do Shewhart. Muitos processos contábeis e processos químicos se enquadram nesta categoria. Se você fizer uma amostra em intervalos estabelecidos e definir o tamanho da célula igual ao número de subgrupos por ciclo, então, à medida que você solta a amostra mais antiga na célula, você pega o ponto correspondente no próximo ciclo. Se a natureza cíclica do processo estiver chateada, os novos pontos adicionados serão substancialmente diferentes, causando fora dos pontos de controle. Os Gráficos da amplitude média do amplificador móvel podem ser usados quando o tamanho da célula é inferior a dez subgrupos. O gráfico Sigma do amplificador de média móvel pode ser usado para qualquer tamanho de célula, mas é necessário para o tamanho da célula dez ou mais. Desde 1982: A ciência da arte para melhorar sua linha de fundo, a Quality America oferece software de Controle estatístico de processos, bem como materiais de treinamento para Lean Six Sigma, Quality Management e SPC. Adotamos uma abordagem orientada para o cliente e lideramos em muitas inovações de software, buscando continuamente formas de oferecer aos nossos clientes as melhores e mais acessíveis soluções. Líderes em seu campo, a Quality America forneceu software e treinamento de produtos e serviços a dezenas de milhares de empresas em mais de 25 países. 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