Desvio de média móvel e padrão

Envelopes médios móveis Os envelopes médios móveis consistem em uma média móvel mais e menos um certo desvio percentual definido pelo usuário. Os Envelopes médios móveis afirmam ser um indicador de condições de sobrecompra ou sobrevenda. Representações visuais da tendência de preços e um indicador de breakouts de preços. As entradas do indicador "Envelope médio móvel" são compartilhadas abaixo: Média móvel. Uma média móvel simples de ambos os altos e baixos. (Geralmente 20 períodos, mas também varia entre os analistas técnicos, uma pessoa poderia usar apenas o fechamento ao calcular a média móvel, em vez de dois) Banda superior. A média móvel dos altos mais um aumento percentual definido pelo usuário (geralmente entre 1 amp 10). Banda mais baixa. A média móvel dos mínimos menos uma porcentagem definida pelo usuário (novamente, geralmente entre 1 amp 10). Um gráfico do Nasdaq 100 ETF (QQQQ) mostra uma média móvel de 20 dias com ambas as faixas de porcentagem de 1 e 2: Interpretando os Envelopes Média em Movimento No gráfico acima dos QQQQs, o preço não está em tendência. Durante as fases não-tendentes dos mercados, pode-se argumentar que o Moving Average Envelopes faria grandes indicadores de sobrecompra e sobrevenda. Usando o conceito de negociação de gama, um comerciante pode comprar quando o preço da ação penetra no envelope inferior e fecha-se de volta dentro do envelope. Da mesma forma, um comerciante pode vender quando o preço das ações penetra no envelope superior e então fecha novamente dentro do envelope. Indicador de Breakout de Preços Quando os preços das ações são feitos descansando e consolidando, eles se separam, em um sentido ou outro. Assim: um comerciante pode ver os preços que se rompem acima do envelope superior como uma potencial oportunidade de compra. E quando os preços se dividem abaixo do envelope inferior, um comerciante pode ver isso como uma oportunidade de venda. Uma ilustração de uma ruptura de preço para cima é mostrada acima no gráfico dos QQQQs. No lado direito, os QQQQs se aproximaram acima da faixa de 2 preços. Indicador de tendência de preços Uma nova tendência de preço geralmente é indicada por uma ruptura de preços, conforme descrito acima, com um preço contínuo próximo da banda superior, por uma tendência de preço ascendente. Um preço contínuo próximo abaixo da faixa mais baixa pode indicar uma nova tendência de preços decrescentes. No gráfico dos QQQQs, após o aumento do preço, o preço de fechamento continuou a fechar acima da banda alta, este é um bom exemplo de como uma tendência de preços começa. Logo depois, o preço retornará aos Envelopes médios móveis, mas os Envelopes médios móveis irão direcionar de forma positiva - identificando facilmente a tendência recente. Outros indicadores semelhantes, como Bollinger Bands (veja: Bollinger Bands) e Keltner Channels (veja: Keltner Channels) que se adaptam à volatilidade também devem ser investigados. As informações acima são apenas para fins informativos e de entretenimento e não constituem conselhos de negociação ou solicitação para comprar ou vender qualquer estoque, opção, futuro, commodity ou produto forex. O desempenho passado não é necessariamente uma indicação de desempenho futuro. A negociação é inerentemente arriscada. OnlineTradingConcepts não será responsável por quaisquer danos especiais ou conseqüentes que resultem do uso ou da incapacidade de usar, os materiais e as informações fornecidas por este site. Veja o aviso prévio. O Guia de cientistas e engenheiros para processamento de sinal digital Por Steven W. Smith, Ph. D. Capítulo 2: Estatística, Probabilidade e Ruído Média e Desvio Padrão A média, indicada por mu (uma minúscula grega em minúsculas), é o jargão de estatísticas para o valor médio de um sinal. É encontrado exatamente como você esperaria: adicione todas as amostras em conjunto e divida por N. Parece isso em forma matemática: em palavras, somar os valores no sinal, x i. Deixando o índice, i, correr de 0 a N-1. Em seguida, termine o cálculo dividindo a soma por N. É idêntico à equação: mu (x 0 x 1 x 2. X N-1) N. Se você ainda não está familiarizado com o Sigma (sigma grega em maiúsculas) usado para indicar soma, estude cuidadosamente essas equações e compare-as com o programa de computador na Tabela 2-1. As somações deste tipo são abundantes no DSP, e você precisa entender esta notação completamente. Na eletrônica, a média é comumente chamada de valor DC (corrente contínua). Da mesma forma, AC (corrente alternada) refere-se a como o sinal flutua em torno do valor médio. Se o sinal for uma forma de onda repetitiva simples, como uma onda senoidal ou quadrada, suas excursões podem ser descritas pela sua amplitude de pico a pico. Infelizmente, os sinais mais adquiridos não mostram um valor de pico a pico bem definido, mas têm uma natureza aleatória, como os sinais na Fig. 2-1. Um método mais generalizado deve ser usado nesses casos, chamado de desvio padrão, denotado por sigma (uma sigma grega das minúsculas). Como ponto de partida, a expressão, x i-mu, descreve até que ponto a ia amostra se desvia (difere) da média. O desvio médio de um sinal é encontrado somando os desvios de todas as amostras individuais e, em seguida, dividindo-se pelo número de amostras, N. Observe que tomamos o valor absoluto de cada desvio antes da soma, caso contrário os termos positivo e negativo significariam Para zero. O desvio médio fornece um único número que representa a distância típica que as amostras são da média. Embora seja conveniente e direto, o desvio médio quase nunca é usado em estatísticas. Isso é porque ele não se encaixa bem com a física de como os sinais funcionam. Na maioria dos casos, o parâmetro importante não é o desvio da média, mas a potência representada pelo desvio da média. Por exemplo, quando os sinais de ruído aleatórios se combinam em um circuito eletrônico, o ruído resultante é igual à potência combinada dos sinais individuais, e não a sua amplitude combinada. O desvio padrão é semelhante ao desvio médio, exceto que a média é feita com potência em vez de amplitude. Isso é alcançado ao esquadrinhar cada um dos desvios antes de tomar a média (lembre-se, tensão do suporte de energia 2). Para terminar, a raiz quadrada é tomada para compensar a quadratura inicial. Na forma de equação, o desvio padrão é calculado: Na notação alternativa: sigma sqrt ((x 0 - mu) 2 (x 1 - mu) 2. (X N-1 - mu) 2 (N-1)). Observe que a média é realizada dividindo por N-1 em vez de N. Esta é uma característica sutil da equação que será discutida na próxima seção. O termo sigma 2. ocorre freqüentemente nas estatísticas e é dada a variância do nome. O desvio padrão é uma medida de quão longe o sinal flutua da média. A variância representa o poder dessa flutuação. Outro termo com o qual você deve se familiarizar é o valor rms (quadrado médio da raiz), usado freqüentemente na eletrônica. Por definição, o desvio padrão apenas mede a porção CA de um sinal, enquanto o valor rms mede os componentes AC e DC. Se um sinal não possui um componente DC, seu valor rms é idêntico ao seu desvio padrão. A Figura 2-2 mostra a relação entre o desvio padrão eo valor de pico a pico de várias formas de onda comuns. A Tabela 2-1 lista uma rotina de computador para calcular a média e desvio padrão usando Eqs. 2-1 e 2-2. Os programas deste livro destinam-se a transmitir algoritmos da maneira mais direta, todos os outros fatores são tratados como secundários. As boas técnicas de programação são desconsideradas se tornar a lógica do programa mais clara. Por exemplo: uma versão simplificada do BASIC é usada, os números de linha são incluídos, a única estrutura de controle permitida é o loop FOR-NEXT, não há instruções de IO, etc. Pense nesses programas como uma maneira alternativa de entender as equações usadas em DSP. Se você não consegue entender um, talvez o outro ajude. No BASIC, o caractere no final de um nome de variável indica que é um número inteiro. Todas as outras variáveis ​​são ponto flutuante. O Capítulo 4 discute estes tipos de variáveis ​​em detalhes. Este método de cálculo da média e desvio padrão é adequado para muitas aplicações no entanto, tem duas limitações. Primeiro, se a média for muito maior do que o desvio padrão, a Eq. 2-2 envolve a restrição de dois números que são muito próximos de valor. Isso pode resultar em erro de arredondamento excessivo nos cálculos, um tópico discutido em mais detalhes no Capítulo 4. Em segundo lugar, muitas vezes é desejável recalcular a média e o desvio padrão à medida que novas amostras são adquiridas e adicionadas ao sinal. Chamaremos esse tipo de cálculo: executando estatísticas. Enquanto o método das Eqs. 2-1 e 2-2 podem ser usados ​​para executar estatísticas, requer que todas as amostras sejam envolvidas em cada novo cálculo. Este é um uso muito ineficiente do poder computacional e da memória. Uma solução para esses problemas pode ser encontrada através da manipulação de Eqs. 2-1 e 2-2 para fornecer outra equação para o cálculo do desvio padrão: Ao passar pelo sinal, é mantida uma contagem de execução de três parâmetros: (1) o número de amostras já processadas, (2) a soma dessas amostras , E (3) a soma dos quadrados das amostras (isto é, quadrado do valor de cada amostra e adicione o resultado ao valor acumulado). Depois de qualquer número de amostras terem sido processadas, o desvio padrão e médio pode ser calculado eficientemente usando apenas o valor atual dos três parâmetros. A Tabela 2-2 mostra um programa que relata a média e o desvio padrão desta maneira, pois cada nova amostra é levada em consideração. Este é o método usado nas calculadoras de mão para encontrar as estatísticas de uma seqüência de números. Toda vez que você inserir um número e pressionar a tecla Sigma (soma), os três parâmetros são atualizados. A média eo desvio padrão podem então ser encontrados sempre que desejado, sem ter que recalcular toda a seqüência. Antes de terminar esta discussão sobre o desvio padrão e médio, dois outros termos precisam ser mencionados. Em algumas situações, a média descreve o que está sendo medido, enquanto o desvio padrão representa o ruído e outras interferências. Nestes casos, o desvio padrão não é importante em si, mas apenas em comparação com a média. Isso dá origem ao termo: relação sinal-ruído (SNR), que é igual à média dividida pelo desvio padrão. Outro termo também é usado, o coeficiente de variação (CV). Isso é definido como o desvio padrão dividido pela média, multiplicado por 100 por cento. Por exemplo, um sinal (ou outro grupo de valores de medida) com um CV de 2, tem um SNR de 50. Dados melhores significam um valor maior para o SNR e um valor menor para o CV.