Mover média ponto fixo

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 eo intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Média de Movimentação - MA Como exemplo da SMA, considere um título 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 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fecho Para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados em preços passados ​​quanto maior for o período de tempo para o MA, maior será o desfasamento. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração do MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MA de longo prazo mais adequado para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA. Im de longo prazo implementando um filtro de média móvel de passagem múltipla de 80-72-64-48 para um sistema embutido em C e em ponto fixo . A implementação é um buffer circular onde im manter uma soma corrente e calcular yn yn-1 xn-xn-M onde M é o comprimento de um filtro. Isso é feito para cada subfiltro com a saída de um serviço como entrada para outro. Im escalando meus coeficientes por 2 o que me dá coeficientes de comprimento 2 ou 2 dependendo do comprimento do filtro. Em seguida, o resultado é reduzido novamente por 2 para obter a saída correta. Agora, tudo parece bom em escalas de tempo curto, mas durante longos tempos eu obter uma deriva. A razão para a implementação recursiva é salvar cálculos em um processador incorporado. Eu incluí a imagem de alguns dos internals de meu filtro, isto é quando uma resposta da etapa é aplicada e nós podemos ver as funções da transferência dos filtros que tomam a forma, quadrado, triângulo, aproximando então um gaussian assim que o filtro está trabalhando como esperado. Existe alguma maneira de corrigir isso, e onde é a fonte mais provável disso. É este drift devido a um pouco se perder no deslocamento ou outra coisa. A deriva não está presente para as entradas de CC, mas para sinais de CA ele lentamente drifts. SOLUÇÃO: O problema estava no acumulador como sugeriu Robert nos comentários. A questão era que um elemento do cálculo tinha ido através de um deslocamento para cima e para baixo extra em comparação com o resto, o que criou um deslocamento redondo que se acumulou. Perguntou 27 de abril às 21:12 é o seu acumulador yn sendo arredondado ou quantized de qualquer maneira você deve se certificar de que o xn-M que é subtraído é exatamente o mesmo valor que xn que foi adicionado M amostras atrás. Então você realmente quer fazer uma soma móvel. Em vez de uma média móvel e escala a saída de sua soma móvel (com 1M) para obter a média. Isso é bastante factível e ainda melhor feito em ponto fixo em vez de ponto flutuante. Ndash robert bristow-johnson 27 de abril às 22:52 quotScaling os coeficientes Eu suponho que você divide por M após cada etapa e que é o coeficiente que você escala que é provavelmente a causa do deslocamento. Melhor então dividir por prod Mi no final de todos os filtros. Você precisa manter o controle das amplitudes internas embora como você acabará por transbordar os acumuladores. No entanto, isso é facilmente resolvido através de aritmética módulo (dos quais dois complemento é um caso especial). Ndash Oscar Apr 28 15 at 7:00 Oscar, este é um filtro de ponto fixo. Significado i só fazer aritmética inteira. Para uma média móvel de comprimento gt 1 com ganho 1, as constantes de filtro serão uma fracção que não é representável em números inteiros. Assim, os coeficientes são escalados para torná-los inteiros pela esquerda deslocando-os x muitos bits. Devido a isso a saída final tem que ser deslocada também para a direita por tantos bits. I não pode manter uma soma correndo através de todos os 4 filtros sem restaurar a saída entre, o sinal de entrada é de 16 bits e com o coeficiente de dimensionamento e comprimentos Um único filtro usa todo o meu espaço acumulador de 32 bits ndash user70614 Apr 28 15 at 8:20