NxMA - Promedio de movimiento (ondulante) usando puntos de datos anteriores

Devuelve el promedio de movimiento  (ondulante/que está corriendo) usando los puntos de datos anteriores. 

 

Sintaxis

NxMA(X, Order, N, Variante, Retorno)

X son los datos de las series de tiempo univariante (un despliegue de celdas unidimensional (Por ejemplo: filas o columnas)).

Orden es el orden de tiempo en la serie de datos (Es decir, el primer punto corresponde a la fecha ( la fecha más temprana=1 (defecto), la última fecha =0)).

Orden Descripción
1 ascendente (el primer punto de datos corresponde a la fecha más temprana) (defecto)
0 descendente (el primer punto de datos corresponde a la última fecha)

N es el número de puntos de dato (ej. días) en un período dado.

Variante es la variante/tipo de promedio de movimiento (ej. 0= Simple (valor por defecto), 1= Acumulativo, 2=Modificado, 3=Ponderado). Si no está o se omite, se asumirá un promedio simple de movimiento (ej. Variant = 0).

Valor  Descripción
0 Promedio de Movimiento Simple (SMA)
1 Promedio de Movimiento Acumulativo (CMA)
2 Promedio de Movimiento Modificado (MMA)
3 Promedio de movimiento ponderado cuando la ponderación cae en una progresión aritmética 

Retorno es el tipo de retorno de la función: 0 = último/más reciente valor (por defecto), 1 = series de tiempo filtradas (despliegue de celdas.)

Valor Descripción
0 Valor de suavizado como resultado de las observaciones últimas/más recientes  
1 Retorno de todas las series de tiempo de suavizado (despliegue de celdas)
 

Observaciones

  1. La serie de tiempo es homogénea e igualmente espaciada.
  2. Las series de tiempo pueden incluir valores faltantes (Por ejemplo #N/A) en cada extremo.
  3. El promedio de movimiento simple (SMA) es dado por: $$ \textrm{SMA}_t = \frac{\sum_{i=0}^N x_{t-i}}{N}$$ Donde:
    • $\textrm{SMA}_t$ es el promedio de movimiento simple en un tiempo t
    • $x_t$ es el valor de las series de tiempo en un tiempo t
    • $N$ es e tamaño de la ventana ondulante  (aka. número de puntos en el promedio en movimiento).
  4. El promedio de movimiento acumulativo (CMA) se define así: $$ \textrm{CMA}_t = \frac{\sum_{i=1}^t x_i}{t}$$ Donde:
    • $\textrm{CMA}_t$ es el promedio de movimiento en un tiempo t
    • $t$ es el tiempo dado. 
    • CMA es básicamente el promedio de todos los puntos de datos hasta el punto de datos actual. 
  5. El promedio de movimiento modificado (MMA, por sus siglas en inglés) se da así: $$ \textrm{MMA}_t = \frac{(N-1)\times \textrm{MMA}_{t-1}+x_t}{N}$$ Donde:
    • $\textrm{MMA}_t$ es el promedio de movimiento modificado para un tiempo t.
    • $N$ es el tamaño de la ventana ondulante (aka. número de puntos en el promedio de movimiento).
    • El MMA se conoce también como promedio de movimiento-ondulante (RMA, por sus siglas en inglés), o promedio de suavizado en movimiento (SMMA por sus siglas en inglés).
    • El MMA es básicamente un suavizado exponencial simple $\alpha = 1/N$
  6. El promedio de movimiento ponderado (WMA) tiene valores que disminuyen en una progresión aritmética. El WMA se puede expresar de la siguiente manera: $$ \textrm{WMA}_t = \frac{N x_t + (N-1)x_{t-1} + (N-2) x_{t-2} + \cdots + 2 x_{t-N+2} + x_{t-N+1}}{N + (N-1) + (N-2) + \cdots + 2 + 1} $$ Donde
    • $\textrm{WMA}_t$ es el  valor promedio ponderado de movimiento en un tiempo t.
    • $x_t$ es el valor de las series de tiempo para un tiempo t
    • $N$ es el tamaño de ventana ondulate (ej. número de puntos de dato en el promedio).
    • El denominador es un número triangular igual a ${\displaystyle {\frac {N(N+1)}{2}}.}$
  7. La función NxMA está disponible con la versión 1.66 PARSON.

Ejemplos de archivos

Referencias

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