Media móvil deutsch
La media móvil es un popular indicador de seguimiento de tendencias de análisis técnico. Es básicamente un dispositivo matemático que se utiliza para detectar la tendencia subyacente de la acción. También se conoce como indicador rezagado.
Sin embargo, la señal que obtenemos de la media móvil es a menudo un poco tarde. Aunque produce una señal tardía, es una señal de confirmación. Utilizar la media móvil para operar es como asistir a una fiesta en la que se acaba el cóctel pero queda la cena. De ahí que la media móvil se denomine indicador rezagado.
Fuera de esto, la media móvil simple es fácil de calcular. La media móvil se calcula con la ayuda del precio de cierre. Si queremos averiguar la media móvil de diez días de una acción en particular, consideraremos los últimos 10 precios de cierre, los sumaremos y luego los dividiremos por 10, cualquiera que sea el resultado producido se conocerá como 10 DMA.
Con el paso del tiempo, a medida que se investigaba más y más sobre el tema, se introdujo el sistema de media móvil doble. En este sistema, tendremos dos periodos diferentes y por lo tanto dos medias móviles individuales. Cada vez que elegimos cualquier marco de tiempo, ya sea 7,20 o 5,10 o 9, 15, normalmente tenemos dos períodos de los cuales uno es un período más pequeño y el otro es un período más largo. El período más pequeño se llama media móvil a corto plazo (STMA) o MA presente y el largo plazo se llama LTMA o MA pasado.
Mejor estrategia de media móvil
Estoy intentando utilizar R para calcular la media móvil sobre una serie de valores en una matriz. No parece haber una función incorporada en R que me permita calcular medias móviles. ¿Hay algún paquete que la ofrezca? ¿O tengo que escribir una propia?
Como ha señalado @mzuther en los comentarios, esto supone que no hay NA en los datos. para tratar con ellos sería necesario dividir cada ventana por el número de valores no NA. He aquí una forma de hacerlo, incorporando el comentario de @Ricardo Cruz:
El paquete slider puede usarse para esto. Tiene una interfaz que ha sido específicamente diseñada para sentirse similar a purrr. Acepta cualquier función arbitraria, y puede devolver cualquier tipo de salida. Los marcos de datos son incluso iterados por filas. El sitio de pkgdown está aquí.
La sobrecarga tanto de slider como de frollapply() de data.table debería ser bastante baja (mucho más rápida que zoo). frollapply() parece ser un poco más rápida para este sencillo ejemplo, pero tenga en cuenta que sólo acepta entradas numéricas, y la salida debe ser un valor numérico escalar. las funciones de slider son completamente genéricas, y puede devolver cualquier tipo de datos.
Negociación con medias móviles
Cómo dominar las mejores medias móviles para el Day TradingEn el mercado financiero, nadie puede predecir con exactitud cómo puede moverse un activo. En muchos casos, las personas que tratan de predecir los precios futuros sin ningún tipo de análisis fallan.Esto se debe a que el mercado se compone de partes complejas que se mueven como resultado de diferentes factores desencadenantes.Para hacer mejores predicciones, los comerciantes, los analistas y los inversores utilizan diversos métodos de análisis. Aunque estos métodos de análisis no son exactos, ayudan a los inversores a tomar las mejores decisiones posibles.Contenido de la página
Cruce de medias móviles
Las medias móviles son un indicador de seguimiento de tendencias, cuyos valores y movimientos se basan en precios pasados. Esto significa que la media móvil no puede advertir a los operadores sobre los movimientos futuros de los precios, pero puede resultar útil para identificar cambios de tendencia. En el análisis técnico, la media móvil (MA) es una de las herramientas más utilizadas.
Es posible que los operadores se pregunten por qué es útil la MA. Principalmente porque suaviza la acción de los precios y evita las fluctuaciones de precios a corto plazo filtrando el “ruido”. Esto significa esencialmente que calcula la media de los máximos y mínimos del precio durante un número determinado de periodos, utilizando datos históricos del movimiento del precio. Se traza junto con el precio en una línea, y se actualiza constantemente a medida que cambia el precio.
La principal diferencia entre la SMA y la EMA es su velocidad. Esto se debe a que en su cálculo, la EMA da más peso a la acción del precio más reciente y menos peso a la acción del precio anterior. Cuando el precio cambia de dirección o sube/baja, la EMA lo reconoce antes, mientras que la SMA tarda más en girar cuando el precio gira.
