Folha de cálculo exponencial móvel média

Como calcular as médias móveis no Excel Excel Data Analysis For Dummies, 2ª edição O comando Data Analysis fornece uma ferramenta para calcular as médias movimentadas e suavizadas exponencialmente no Excel. Suponha, por causa da ilustração, que você coletou informações diárias de temperatura coletadas. Você deseja calcular a média móvel de três dias 8212 a média dos últimos três dias 8212 como parte de algumas previsões meteorológicas simples. Para calcular as médias móveis para este conjunto de dados, siga as etapas a seguir. Para calcular uma média móvel, primeiro clique no botão de comando Análise de Dados tab8217s Dados. Quando o Excel exibe a caixa de diálogo Análise de dados, selecione o item Média móvel da lista e clique em OK. O Excel exibe a caixa de diálogo Mover média. Identifique os dados que deseja usar para calcular a média móvel. Clique na caixa de texto Intervalo de entrada da caixa de diálogo Média móvel. Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereço de faixa de planilha ou usando o mouse para selecionar o intervalo da planilha. Sua referência de intervalo deve usar endereços de células absolutos. Um endereço de célula absoluto precede a letra da coluna e o número da linha com sinais, como em A1: A10. Se a primeira célula do seu intervalo de entrada incluir um rótulo de texto para identificar ou descrever seus dados, marque a caixa de seleção Etiquetas em primeira fila. Na caixa de texto Intervalo, diga ao Excel quantos valores incluir no cálculo da média móvel. Você pode calcular uma média móvel usando qualquer número de valores. Por padrão, o Excel usa os três valores mais recentes para calcular a média móvel. Para especificar que algum outro número de valores seja usado para calcular a média móvel, insira esse valor na caixa de texto Intervalo. Diga ao Excel onde colocar os dados médios móveis. Use a caixa de texto do intervalo de saída para identificar o intervalo da planilha na qual deseja colocar os dados médios móveis. No exemplo da planilha, os dados médios móveis foram colocados no intervalo da planilha B2: B10. (Opcional) Especifique se deseja um gráfico. Se você deseja um gráfico que traça a informação da média móvel, selecione a caixa de seleção Classificação do gráfico. (Opcional) Indique se deseja obter informações de erro padrão. Se você quiser calcular erros padrão para os dados, selecione a caixa de seleção Erros padrão. O Excel coloca valores de erro padrão ao lado dos valores médios móveis. (As informações de erro padrão entram em C2: C10.) Depois de terminar de especificar qual a média móvel que você deseja calcular e onde deseja que ela seja colocada, clique em OK. O Excel calcula informações de média móvel. Nota: Se o Excel não possuir informações suficientes para calcular uma média móvel de um erro padrão, ele coloca a mensagem de erro na célula. Você pode ver várias células que mostram essa mensagem de erro como um valor. Como calcular EMA no Excel Saiba como calcular a média móvel exponencial no Excel e VBA e obter uma planilha gratuita na Web. A planilha recupera dados de estoque do Yahoo Finance, calcula EMA (ao longo da janela de tempo escolhida) e traça os resultados. O link de download está na parte inferior. O VBA pode ser visualizado e editado it8217s completamente grátis. Mas primeiro desvendar por que a EMA é importante para comerciantes técnicos e analistas de mercado. Os gráficos históricos de preços das ações são muitas vezes poluídos com muito ruído de alta freqüência. Isso muitas vezes obscurece as principais tendências. As médias móveis ajudam a suavizar essas pequenas flutuações, dando-lhe uma maior visão da direção geral do mercado. A média móvel exponencial atribui maior importância aos dados mais recentes. Quanto maior o período de tempo, menor será a importância dos dados mais recentes. EMA é definida por esta equação. Preço de hoje8217 (multiplicado por um peso) e ontem8217s EMA (multiplicado por 1 peso) Você precisa iniciar o cálculo EMA com um EMA inicial (EMA 0). Esta é geralmente uma média móvel simples de comprimento T. O gráfico acima, por exemplo, dá a EMA da Microsoft entre 1 de janeiro de 2017 e 14 de janeiro de 2017. Os comerciantes técnicos costumam usar o cross-over de duas médias móveis 8211 uma com um curto prazo E outro com uma escala de tempo longa 8211 para gerar sinais de buysell. Muitas vezes são utilizadas médias móveis de 12 e 26 dias. Quando a média móvel mais curta sobe acima da média móvel mais longa, o mercado está atualizado, isso é um sinal de compra. No entanto, quando as médias móveis mais baixas caem abaixo da média móvel longa, o mercado está caindo, isso é um sinal de venda. Let8217s primeiro aprende a calcular EMA usando funções de planilha. Depois disso, descobrimos como usar o VBA para calcular EMA (e traçar gráficos automaticamente) Calcule EMA no Excel com as Funções da Planilha Etapa 1. Let8217s dizem que queremos calcular o EMA de 12 dias do preço das ações da Exxon Mobil8217s. Primeiro, precisamos obter os preços históricos das ações 8211, você pode fazer isso com este programa de download de cotações de estoque a granel. Passo 2 . Calcule a média simples dos primeiros 12 preços com a função Average () do Excel8217s. No gráfico de tela abaixo, na célula C16, temos a fórmula MÉDIA (B5: B16) onde B5: B16 contém os primeiros 12 preços próximos, passo 3. Logo abaixo da célula usada na Etapa 2, insira a fórmula EMA acima. Lá você a possui. You8217ve calculou com sucesso um indicador técnico importante, EMA, em uma planilha. Calcule EMA com VBA Now let8217s mecaniza os cálculos com VBA, incluindo a criação automática de gráficos. Eu não mostrei o VBA completo aqui (it8217s disponível na planilha abaixo), mas discutiremos o código mais crítico. Passo 1. Faça o download de cotações de ações históricas para o seu ticker do Yahoo Finance (usando arquivos CSV) e carregue-os no Excel ou use o VBA nesta planilha para obter cotações históricas diretamente no Excel. Seus dados podem parecer algo assim: Etapa 2. É aqui que precisamos exercitar alguns braçulmanos 8211, precisamos implementar a equação EMA na VBA. Podemos usar o estilo R1C1 para programaticamente inserir fórmulas em células individuais. Examine o snippet de código abaixo. Folhas (quotDataquot).Range (quotquot amp EMAWindow 1) quotaverage (R-quot amp EMAWindow - 1 amp quotC-3: RC-3) quot Sheets (quatDataquot).Range (quothquot amp EMAWindow 2 ampères: hquot amp numRows). FormulaR1C1 quotR0C-3 (2 (EMAWindow 1)) R-1C0 (1- (2 (EMAWindow1))) quot EMAWindow é uma variável que é igual à janela de tempo desejada numRows é o número total de pontos de dados 1 (o 8220 18221 é porque Nós assumimos que os dados reais do estoque começam na linha 2) o EMA é calculado na coluna h Supondo que EMAWindow 5 e numrows 100 (ou seja, existem 99 pontos de dados), a primeira linha coloca uma fórmula na célula h6 que calcula a média aritmética Dos primeiros 5 pontos de dados históricos A segunda linha coloca fórmulas nas células h7: h100 que calcula o EMA dos restantes 95 pontos de dados Etapa 3 Esta função VBA cria um gráfico do preço fechado e EMA. Defina EMAChart ActiveSheet. ChartObjects. Add (Esquerda: Range (quota12quot).Left, Width: 500, Top: Range (quota12quot).Top, Height: 300) Com EMAChart. Chart. Parent. Name quotema Chartquot Com. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. Folhas de valores (quotdataquot).Range (quote2: equot amp numRows).XValues ​​Sheets (quotdataquot).Range (quota2: aquot amp numRows).Format. Line. Weight 1.Name quotPricequot End With With. SeriesCollection. NewSeries. ChartType xlLine. AxisGroup xlPrimary. Values ​​Sheets (quotdataquot).Range (quoth2: hquot amp numRows).Name quotEMAquot. Border. ColorIndex 1.Format. Line. Weight 1 End With. Axes (xlValue, xlPrimary).HasTitle True. Axes ( XlValue, xlPrimary).AxisTitle. Characters. Text quotPricequot. Axes (xlValue, xlPrimary).MaximumScale WorksheetFunction. Max (Sheets (quatDataquot).Range (quote2: equot amp numRows)).Axes (xlValue, xlPrimary).MinimumScale Int (WorksheetFunction. Min (Sheets (quatDataquot).Range (quote2: equot amp numRows))).Legend. Position xlLegendPositionRight. SetElement (msoElementChartTitleAboveChart).ChartTitle. Text quotClose Price amp quot amp EMAWindow amp quot-Day EMAquot End With Obtém esta planilha para a implementação completa da calculadora EMA com download automático de dados históricos. 14 pensamentos sobre ldquo Como calcular o EMA no Excel rdquo Última vez que eu baixei um de seus spreadsheets do Excel, ele causou que meu programa antivírus o sinalizasse como um PUP (potencial programa indesejável), pois aparentemente havia um código inserido no download que era adware, Spyware ou pelo menos potencial malware. Levou literalmente dias para limpar meu pc. Como posso garantir que eu apenas baixei o Excel. Infelizmente, há incríveis quantidades de malware. Adware e spywar, e você pode ser muito cuidadoso. Se é uma questão de custo eu não estaria disposto a pagar uma soma razoável, mas o código deve ser PUP grátis. Obrigado, não há vírus, malware ou adware em minhas planilhas. I8217ve programado eu mesmo e sei exatamente o que está dentro deles. Há um link de download direto para um arquivo zip na parte inferior de cada ponto (em azul escuro, negrito e sublinhado). Isso é o que você deve baixar. Passe o mouse sobre o link, e você deve ver um link direto para o arquivo zip. Eu quero usar o meu acesso a preços ao vivo para criar indicadores de tecnologia ao vivo (ou seja, RSI, MACD etc). Acabei de perceber para uma precisão completa, eu preciso de 250 dias de dados para cada estoque em oposição aos 40 que tenho agora. Existe algum lugar para acessar dados históricos de coisas como EMA, Ganho Médico, Perda Média, da mesma forma que eu poderia usar esses dados mais precisos no meu modelo. Em vez de usar 252 dias de dados para obter o RSI correto de 14 dias, eu poderia obter um externo Valor estimado para o Ganho médio e perda média e vá daqui, eu quero que meu modelo mostre resultados de 200 ações em oposição a alguns. Eu quero traçar múltiplo EMA BB RSI no mesmo gráfico e com base em condições gostaria de desencadear o comércio. Isso funcionaria para mim como um exemplo de backtutry de excel. Você pode me ajudar a traçar vários timeseries em um mesmo gráfico usando o mesmo conjunto de dados. Eu sei como aplicar os dados brutos a uma planilha de Excel, mas como você aplica os resultados de ema. Os gráficos ema em excel podem ser ajustados em períodos específicos. Obrigado kliff mendes diz: oi, Samir, primeiro agradeço um milhão por todo seu trabalho árduo ... trabalho excelente DEUS ABENÇOADO. Eu só queria saber se eu tenho dois ema plotados no gráfico, digamos 20ema e 50ema quando eles cruzam para cima ou para baixo pode a palavra COMPRAR ou VENDER aparecer no ponto de cruzamento vai me ajudar muito. Kliff mendes texas I8217m trabalhando em uma planilha de backtesting simples que8217ll gera sinais de buy-sell. Me dê algum tempo8230 Ótimo trabalho em gráficos e explicações. Ainda tenho uma pergunta. Se eu alterar a data de início para um ano depois e verificar dados recentes da EMA, é visivelmente diferente do que quando eu uso o mesmo período EMA com uma data de início anterior para a mesma referência de data recente. É isso que você espera. Torna difícil olhar para os gráficos publicados com EMAs mostrados e não ver o mesmo gráfico. Shivashish Sarkar diz: oi, estou usando sua calculadora EMA e eu realmente aprecio. No entanto, notei que a calculadora não é capaz de traçar os gráficos para todas as empresas (mostra o erro de tempo de execução 1004). Você pode criar uma edição atualizada da sua calculadora em que as novas empresas serão incluídas. Deixe uma resposta Cancelar resposta Como a Base de conhecimento do Mestre de Planilhas grátis. Mensagens recentes. Implementação da planilha de ajuste sazonal e alisamento exponencial. É direto realizar ajustes sazonais e ajustar modelos de suavização exponencial. Usando o Excel. As imagens de tela e os gráficos abaixo são tirados de uma planilha que foi configurada para ilustrar o ajuste sazonal multiplicativo e o alisamento exponencial linear nos seguintes dados de vendas trimestrais da Outboard Marine: Para obter uma cópia do próprio arquivo de planilha, clique aqui. A versão do alisamento exponencial linear que será usada aqui para fins de demonstração é a versão Brown8217s, apenas porque pode ser implementada com uma única coluna de fórmulas e há apenas uma constante de suavização para otimizar. Normalmente, é melhor usar a versão Holt8217s que possui constantes de suavização separadas para nível e tendência. O processo de previsão prossegue da seguinte forma: (i) primeiro os dados são ajustados sazonalmente (ii), então, as previsões são geradas para os dados dessazonalizados por meio de alisamento exponencial linear e (iii) finalmente, as previsões sazonalmente ajustadas são quantitativas para obter previsões para a série original . O processo de ajuste sazonal é realizado nas colunas D a G. O primeiro passo no ajuste sazonal é calcular uma média móvel centrada (realizada aqui na coluna D). Isso pode ser feito tomando a média de duas médias de um ano que são compensadas por um período relativo um ao outro. (Uma combinação de duas médias de compensação em vez de uma única média é necessária para fins de centralização quando o número de estações é igual.) O próximo passo é calcular a proporção para a média móvel - i. e. Os dados originais divididos pela média móvel em cada período - o que é realizado aqui na coluna E. (Isso também é chamado de quottrend-cyclequot componente do padrão, na medida em que os efeitos da tendência e do ciclo comercial podem ser considerados como sendo tudo isso Permanece após uma média de um ano inteiro de dados. Claro, mudanças mensais que não são devidas à sazonalidade podem ser determinadas por muitos outros fatores, mas a média de 12 meses suaviza sobre eles em grande medida.) O índice sazonal estimado para cada estação é calculado primeiro calculando a média de todas as proporções para essa estação particular, o que é feito nas células G3-G6 usando uma fórmula AVERAGEIF. Os índices médios são então redimensionados de modo que somam exatamente 100 vezes o número de períodos em uma estação, ou 400 neste caso, o que é feito nas células H3-H6. Abaixo na coluna F, as fórmulas VLOOKUP são usadas para inserir o valor do índice sazonal apropriado em cada linha da tabela de dados, de acordo com o trimestre do ano que representa. A média móvel centrada e os dados sazonalmente ajustados ficam assim: note que a média móvel geralmente se parece com uma versão mais suave da série sazonalmente ajustada, e é mais curta em ambas as extremidades. Outra planilha no mesmo arquivo do Excel mostra a aplicação do modelo de alisamento exponencial linear aos dados dessazonalizados, começando na coluna G. Um valor para a constante de alisamento (alfa) é inserido acima da coluna de previsão (aqui, na célula H9) e Por conveniência, é atribuído o nome do intervalo quotAlpha. quot (O nome é atribuído usando o comando quotInsertNameCreatequot.) O modelo LES é inicializado definindo as duas primeiras previsões iguais ao primeiro valor real da série dessazonalizada. A fórmula usada aqui para a previsão LES é a forma recursiva de equação única do modelo Brown8217s: Esta fórmula é inserida na célula correspondente ao terceiro período (aqui, célula H15) e copiada para baixo a partir daí. Observe que a previsão LES para o período atual refere-se às duas observações anteriores e aos dois erros de previsão precedentes, bem como ao valor de alpha. Assim, a fórmula de previsão na linha 15 refere-se apenas a dados que estavam disponíveis na linha 14 e anteriores. (Claro que, se desejássemos usar um alisamento exponencial simples em vez de linear, podemos substituir a fórmula SES aqui. Poderíamos também usar Holt8217s em vez do modelo LES Brown8217s, o que exigiria mais duas colunas de fórmulas para calcular o nível e a tendência Que são usados ​​na previsão.) Os erros são computados na próxima coluna (aqui, coluna J) subtraindo as previsões dos valores reais. O erro quadrático médio equivocado é calculado como a raiz quadrada da variância dos erros mais o quadrado da média. (Isto segue a identidade matemática: VARIÂNCIA MSE (erros) (MÉDIA (erros)) 2. No cálculo da média e variância dos erros nesta fórmula, os dois primeiros períodos são excluídos porque o modelo na verdade não inicia a previsão até O terceiro período (linha 15 na planilha). O valor ideal de alfa pode ser encontrado alterando o alfa manualmente até encontrar o RMSE mínimo, ou então você pode usar o quotSolverquot para executar uma minimização exata. O valor de alfa que o Solver encontrou é mostrado aqui (alfa0.471). Geralmente é uma boa idéia traçar os erros do modelo (em unidades transformadas) e também calcular e traçar suas autocorrelações em atrasos de até uma estação. Aqui está uma série de séries temporais dos erros (ajustados sazonalmente): as autocorrelações de erro são calculadas usando a função CORREL () para calcular as correlações dos erros com elas mesmas atrasadas por um ou mais períodos - os detalhes são mostrados no modelo de planilha . Aqui está um enredo das autocorrelações dos erros nos primeiros cinco atrasos: as autocorrelações nos intervalos 1 a 3 são muito próximas de zero, mas o pico no intervalo 4 (cujo valor é 0,35) é um pouco incômodo - sugere que a O processo de ajuste sazonal não foi completamente bem sucedido. No entanto, na verdade, é apenas marginalmente significativo. 95 bandas de significância para testar se as autocorrelações são significativamente diferentes de zero são mais ou menos 2SQRT (n-k), onde n é o tamanho da amostra e k é o atraso. Aqui n é 38 e k varia de 1 a 5, então a raiz quadrada de n-menos-k é em torno de 6 para todos eles e, portanto, os limites para testar a significância estatística de desvios de zero são aproximadamente mais - Ou-menos 26, ou 0,33. Se você variar o valor de alfa à mão neste modelo do Excel, você pode observar o efeito sobre os gráficos de séries temporais e autocorrelação dos erros, bem como sobre o erro da raiz-médio-quadrado, que será ilustrado abaixo. Na parte inferior da planilha, a fórmula de previsão é citada no futuro, simplesmente substituindo as previsões por valores reais no ponto em que os dados reais se esgotaram - ou seja. Onde quotthe futurequot começa. (Em outras palavras, em cada célula onde um futuro valor de dados ocorreria, uma referência de célula é inserida, que aponta para a previsão feita para esse período.) Todas as outras fórmulas são simplesmente copiadas de cima: Observe que os erros para as previsões de O futuro é calculado para ser zero. Isso não significa que os erros reais serão zero, mas sim reflete apenas o fato de que, para fins de predição, estamos assumindo que os dados futuros serão iguais às previsões em média. As previsões resultantes para os dados dessazonalizados são assim: com este valor particular de alfa, otimizado para previsões de um período de antecedência, a tendência projetada é ligeiramente ascendente, refletindo a tendência local observada nos últimos 2 anos ou então. Para outros valores de alfa, uma projeção de tendência muito diferente pode ser obtida. Geralmente é uma boa idéia ver o que acontece com a projeção de tendência de longo prazo quando o alfa é variado, porque o valor que é melhor para a previsão de curto prazo não será necessariamente o melhor valor para prever o futuro mais distante. Por exemplo, aqui está o resultado que é obtido se o valor de alfa for ajustado manualmente para 0.25: A tendência de longo prazo projetada é agora negativa e não positiva. Com um menor valor de alfa, o modelo está colocando mais peso em dados mais antigos em A estimativa do nível e da tendência atuais e suas previsões de longo prazo refletem a tendência de queda observada nos últimos 5 anos em vez da tendência ascendente mais recente. Este gráfico também ilustra claramente como o modelo com um menor valor de alfa é mais lento para responder a pontos de referência nos dados e, portanto, tende a fazer um erro do mesmo sinal por vários períodos seguidos. Seus erros de previsão de 1 passo à frente são maiores em média do que os obtidos anteriormente (RMSE de 34,4 em vez de 27,4) e fortemente auto-correlacionados positivamente. A autocorrelação de lag-1 de 0,56 excede muito o valor de 0,33 calculado acima para um desvio estatisticamente significativo de zero. Como uma alternativa para diminuir o valor do alfa, a fim de introduzir mais conservadorismo em previsões de longo prazo, um fator de amortecimento de quotstend às vezes é adicionado ao modelo para que a tendência projetada se aplique depois de alguns períodos. O passo final na construção do modelo de previsão é quantificar as expectativas do LES, multiplicando-os pelos índices sazonais apropriados. Assim, as previsões não submetidas à coluna I são simplesmente o produto dos índices sazonais na coluna F e as previsões LES corrigidas sazonalmente na coluna H. É relativamente fácil calcular intervalos de confiança para as previsões de um passo antes feitas por este modelo: primeiro Computa o RMSE (erro da raiz-médio-quadrado, que é apenas a raiz quadrada do MSE) e depois calcula um intervalo de confiança para a previsão ajustada sazonalmente adicionando e subtraindo duas vezes o RMSE. (Em geral, um intervalo de confiança 95 para uma previsão de um período anterior é aproximadamente igual ao ponto de previsão mais-ou-menos-duas vezes o desvio padrão estimado dos erros de previsão, assumindo que a distribuição do erro é aproximadamente normal e o tamanho da amostra É grande o suficiente, digamos, 20 ou mais. Aqui, o RMSE em vez do desvio padrão da amostra dos erros é a melhor estimativa do desvio padrão dos futuros erros de previsão porque leva também o viés, bem como as variações aleatórias em conta.) Os limites de confiança Para a previsão ajustada sazonalmente são então resgatados. Juntamente com a previsão, multiplicando-os pelos índices sazonais apropriados. Nesse caso, o RMSE é igual a 27,4 e a previsão ajustada sazonalmente para o primeiro período futuro (dezembro-93) é 273,2. Então o intervalo de confiança 95 ajustado sazonalmente é de 273,2-227,4 218,4 a 273,2227,4 328,0. Multiplicando esses limites pelo índice sazonal Decembers de 68,61. Obtemos limites de confiança inferiores e superiores de 149,8 e 225,0 em torno da previsão do ponto 93 de 187,4. Os limites de confiança para as previsões mais de um período adiante geralmente se ampliarão conforme o horizonte de previsão aumenta, devido à incerteza sobre o nível e a tendência, bem como os fatores sazonais, mas é difícil computá-los em geral por métodos analíticos. (A maneira apropriada de calcular os limites de confiança para a previsão LES é usando a teoria ARIMA, mas a incerteza nos índices sazonais é outra questão.) Se você quer um intervalo de confiança realista para uma previsão de mais de um período adiante, tomando todas as fontes de Erro em sua conta, sua melhor aposta é usar métodos empíricos: por exemplo, para obter um intervalo de confiança para uma previsão anterior de 2 passos, você poderia criar outra coluna na planilha para calcular uma previsão de duas etapas para cada período ( Ao inicializar a previsão de um passo a frente). Em seguida, computa o RMSE dos erros de previsão de 2 passos e usa isso como base para um intervalo de confiança de 2 passos.