O código de exemplo na guia Código Completo ilustra como calcular a média móvel de uma variável através de um conjunto de dados inteiro, nas últimas N observações em um conjunto de dados ou nas últimas N observações dentro de um grupo BY. Esses arquivos de amostra e exemplos de código são fornecidos pelo SAS Institute Inc. como é sem garantia de qualquer tipo, expressa ou implícita, incluindo mas não se limitando às garantias implícitas de comercialização e adequação a um propósito específico. Os beneficiários reconhecem e concordam que SAS Institute não será responsável por quaisquer danos decorrentes da utilização destes materiais. Além disso, o SAS Institute não fornecerá suporte para os materiais aqui contidos. Esses arquivos de amostra e exemplos de código são fornecidos pelo SAS Institute Inc. como é sem garantia de qualquer tipo, expressa ou implícita, incluindo mas não se limitando às garantias implícitas de comercialização e adequação a um propósito específico. Os beneficiários reconhecem e concordam que SAS Institute não será responsável por quaisquer danos decorrentes da utilização destes materiais. Além disso, o SAS Institute não fornecerá suporte para os materiais aqui contidos. Calcule a média móvel de uma variável através de um conjunto de dados inteiro, sobre as últimas N observações em um conjunto de dados ou sobre as últimas N observações dentro de um grupo BY. Começando na versão 6.08 do SAS System, PROC EXPAND em SAS / ETS Software pode ser usado para fazer uma variedade de transformações de dados. Essas transformações incluem: leads, atrasos, médias móveis ponderadas e não ponderadas, somas móveis e somas cumulativas, para citar apenas algumas. Muitas novas transformações foram adicionadas na versão 6.12, incluindo especificações separadas para médias centradas e para trás. Essas novas transformações tornaram necessário modificar a sintaxe de algumas das transformações suportadas antes da Versão 6.12. Exemplos de como especificar a sintaxe para médias centradas e para trás movendo usando a versão 6.11 e anterior e versão 6.12 e posterior são dadas abaixo. PROC EXPAND pode calcular uma média móvel centrada ou uma média móvel para trás. Uma média móvel centrada em 5 períodos é calculada pela média de um total de 5 valores consecutivos da série (o valor do período corrente, além dos dois valores imediatamente anteriores e dois valores imediatamente a seguir ao valor actual). Uma média de retrocesso de 5 períodos é calculada pela média do valor do período corrente com os valores dos 4 períodos imediatamente anteriores. A sintaxe a seguir ilustra como usar a especificação TRANSFORM (MOVAVE n) para calcular uma média móvel centrada em 5 períodos usando a Versão 6.11 ou anterior: Para calcular uma média móvel de retrocesso de n períodos usando a Versão 6.11 ou anterior, use TRANSFORM (MOVAVE) N LAG k) especificação, onde k (n-1) / 2 se n é ímpar ou onde k (n-2) / 2 se n é par. A seguinte sintaxe ilustra como usar a especificação TRANSFORM (CMOVAVE n) para calcular uma média móvel centrada em 5 períodos usando a Liberação 6.12 ou Mais tarde: A seguinte sintaxe semelhante ilustra como usar a especificação TRANSFORM (MOVAVE n) para calcular uma média de retrocesso de 5 períodos usando a Versão 6.12 ou posterior: Para obter mais informações, consulte Operações de Transformação no capítulo EXPAND do Guia do Usuário do SAS / ETS . Se você não tiver acesso ao SAS / ETS, poderá calcular uma média móvel na etapa DATA, conforme ilustrado neste programa de exemplo. Sistema Operacional e Informação de LiberaçãoComputar uma média móvel em SAS Este post foi gentilmente contribuído pelo DO Loop - ir lá para comentar e ler o post completo. Uma questão comum nos fóruns de discussão do SAS é como calcular uma média móvel no SAS. Este artigo mostra como usar PROC EXPAND e contém links para artigos que usam a etapa DATA ou macros para calcular médias móveis no SAS. Em um post anterior, eu expliquei como definir uma média móvel e forneci um exemplo, que é mostrado aqui. O gráfico é um gráfico de dispersão do preço de fechamento mensal para ações da IBM durante um período de 20 anos. As três curvas são médias móveis. A curva 8220MA8221 é uma média móvel de cinco pontos (à direita). A curva 8220WMA8221 é uma média móvel ponderada com pesos de 1 a 5. (Ao calcular a média móvel ponderada no tempo t, o valor yt tem peso 5, o valor y t-1 tem peso 4, o valor y t-2 tem peso 3 e assim por diante). A curva 8220EWMA8221 é uma média móvel exponencialmente ponderada com factor de alisamento alfa 0.3. Este artigo mostra como usar o procedimento EXPAND no software SAS / ETS para calcular uma média móvel simples, uma média móvel ponderada e uma média móvel exponencialmente ponderada em SAS. Para uma visão geral do PROC EXPAND e seus muitos recursos, eu recomendo a leitura do artigo curto 8220Stupid Truques Humanos com PROC EXPAND8221 por David Cassell (2018). Como nem todos os clientes SAS têm uma licença para o software SAS / ETS, há links no final deste artigo que mostram como calcular uma média móvel simples no SAS usando a etapa DATA. Criar uma série de tempo de exemplo Antes de poder calcular uma média móvel em SAS, você precisa de dados. A seguinte chamada para PROC SORT cria um exemplo de série temporal com 233 observações. Não há valores em falta. Os dados são classificados pela variável tempo, T. A variável Y contém o preço de fechamento mensal das ações da IBM durante um período de 20 anos. Calcular uma média móvel em SAS usando PROC EXPAND PROC EXPAND calcula muitos tipos de médias móveis e outras estatísticas de rolagem, como desvios padrão de rolamento, correlações e somas acumuladas de quadrados. No procedimento, a instrução ID identifica a variável de tempo, T. Os dados devem ser classificados pela variável ID. A instrução CONVERT especifica os nomes das variáveis de entrada e de saída. A opção TRANSFORMOUT especifica o método e parâmetros que são usados para calcular as estatísticas de rolagem. O exemplo usa três instruções CONVERT: A primeira especifica que MA é uma variável de saída que é calculada como uma média móvel (para trás) que usa cinco valores de dados (k 5). A segunda instrução CONVERT especifica que WMA é uma variável de saída que é uma média móvel ponderada. Os pesos são automaticamente padronizados pelo procedimento, então a fórmula é WMA (t) (5 yt 4 y t-1 3 y t-2 2 y t-3 1 y t-4) / 15. A terceira declaração CONVERT especifica que EWMA é uma variável de saída que é uma média móvel exponencialmente ponderada com parâmetro 0.3. Observe a opção METHODNONE na instrução PROC EXPAND. Por padrão, o procedimento EXPAND ajusta as curvas de spline cúbicas aos valores não-perdidos das variáveis. As opções METHODNONE garantem que os pontos de dados brutos são usados para calcular médias móveis, ao invés de valores interpolados. Visualizando médias móveis Um uso importante de uma média móvel é sobrepor uma curva em um gráfico de dispersão dos dados brutos. Isso permite que você visualize tendências de curto prazo nos dados. A seguinte chamada para PROC SGPOT cria o gráfico na parte superior deste artigo: Para manter este artigo tão simples quanto possível, eu não discuti como lidar com dados em falta ao calcular médias móveis. Consulte a documentação do PROC EXPAND para várias questões relacionadas a dados em falta. Em particular, você pode usar a opção METHOD para especificar como interpolar valores ausentes. Você também pode usar opções de transformação para controlar como as médias móveis são definidas para os primeiros pontos de dados. Criar uma média móvel em SAS usando a etapa DATA Se você não tiver o software SAS / ETS, as seguintes referências mostram como usar a etapa SAS DATA para calcular médias móveis simples usando a função LAG. A Base de Conhecimento da SAS fornece o artigo 8220Compute a média móvel de uma variável.8221 Preoral Vora (2008) compara a etapa DATA com o código PROC EXPAND no papel 8220Easy Rolling Statistics com PROC EXPAND.8221 Ron Cody inclui uma macro SAS em vários de seus Livros. Por exemplo, a Coleção Cody8217s de Tarefas de Programação SAS Populares e Como Contorná-las fornece uma macro chamada movingAve. Você pode fazer o download da macro como parte do 8220Example Code e Data8221 para o livro. A etapa DATA, projetada para lidar com uma observação de cada vez, não é a melhor ferramenta para computação em séries temporais, o que requer naturalmente múltiplas observações (atrasos e derivações). Em uma postagem no blog, vou mostrar como escrever funções SAS / IML que calculam médias móveis simples, ponderadas e exponencialmente ponderadas. A linguagem da matriz em PROC IML é mais fácil de trabalhar com cálculos que requerem acesso a vários pontos de tempo. ff / TheDoLoopdyIl2AUoC8zA / ff / TheDoLoopdqj6IDK7rITs / ff / TheDoLoopicbsotKEf1zY: e5B0sfO55lA: gIN9vFwOqvQ / ff / TheDoLoopicbsotKEf1zY: e5B0sfO55lA: VsGLiPBpWU / ff / TheDoLoopicbsotKEf1zY: e5B0sfO55lA: F7zBnMyn0Lo / ff / TheDoLoopdl6gmwiTKsz0 / Médias Móveis: Quais são eles Entre os indicadores técnicos mais populares, que se deslocam São usadas médias para medir a direção da tendência atual. Cada tipo de média móvel (normalmente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinada, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para os dados suavizados, em vez de se concentrar nas flutuações do preço do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando-se a média aritmética de um dado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e dividiria o resultado por 10. Na Figura 1, a soma dos preços dos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, em vez disso, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em consideração os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um ativo é fixado o preço em relação aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser eliminados do conjunto e novos pontos de dados devem entrar para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está em constante movimento para contabilizar novos dados à medida que se torna disponível. Esse método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) move-se para a direita eo último valor de 15 é eliminado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição do conjunto de dados, o que faz, nesse caso de 11 para 10. O que as médias móveis parecem uma vez? MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles são usados podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você vai crescer acostumado com eles como o tempo passa. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e como ela se parece, bem introduzir um tipo diferente de média móvel e examinar como ele difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência. Críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a essa crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, a mais popular das quais é a média móvel exponencial (EMA). Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo Novas informações. Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você. No entanto, para você geeks matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como o EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Fornecemos uma planilha de exemplo que inclui exemplos reais de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A diferença entre o EMA e SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como essas médias são diferentes. Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar que mais ênfase é colocada sobre os pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente à variação dos preços. Observe como a EMA tem um valor maior quando o preço está subindo, e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está em declínio. Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar a EMA sobre a SMA. O que significam os diferentes dias As médias móveis são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que desejar ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns utilizados nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será às mudanças de preços. Quanto mais tempo o intervalo de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com uma série de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia. Médias móveis: como usá-los Subscreva as notícias para usar para obter as últimas informações e análises Obrigado por inscrever-se no Investopedia Insights - Notícias para utilizar. PaulDickman SAS funções estatísticas de amostra Você deve estar familiarizado com as listas de variáveis antes de ler esta página. As estatísticas de amostra para uma única variável em todas as observações são simples de obter usando, por exemplo, PROC MEANS, PROC UNIVARIATE, etc. O método mais simples para obter estatísticas semelhantes em várias variáveis dentro de uma observação é com uma função de estatística de amostra. Note que isso é equivalente a mas não é equivalente a sumwtweight1 weight2 weight3 weight4 weight5 uma vez que a função SUM retorna a soma dos argumentos não faltantes, enquanto o operador retorna um valor ausente se qualquer um dos argumentos Estão faltando. A seguir são todos os argumentos válidos para a função SUM: soma (de variable1-variablen) onde n é um inteiro maior que 1 soma (de xyz) soma (de array-name) soma (de numérico) soma (de x - a ) Onde x precede a na ordem PDV Uma lista delimitada por vírgulas também é um argumento válido, por exemplo: sum (x, y, z) No entanto, recomendo usar sempre um argumento precedido por OF, uma vez que isso minimiza a chance que você escreve Algo como sumwtsum (weight1-weight5) que é uma expressão SAS válida, mas avalia a diferença entre peso1 e peso5. Outras funções de estatística de amostra úteis são: MAX (argumento.) Retorna o maior valor MIN (argumento.) Retorna o menor valor MEAN (argumento.) Retorna a média aritmética (média) N (argumento.) Retorna o número de argumentos não perdidos NMISS Argumento.) Retorna o número de valores ausentes STD (argumento.) Retorna o desvio padrão STDERR (argumento.) Retorna o erro padrão da média VAR (argumento.) Retorna a variância Exemplo de uso Você pode, por exemplo, Pontuações durante um período de 20 semanas e deseja calcular a pontuação média para todas as observações, com a ressalva de que um máximo de 2 pontuações podem estar faltando. If nmiss (of test1-test20) le 2 então testmeanmean (of test1-test20) else testmean. Referências Argumentos de função: SAS Language, versão 6, primeira edição, páginas 50-51. Funções: SAS Language, versão 6, primeira edição, capítulo 11, página 521. Digite as funções de ajuda na linha de comando para acessar a ajuda on-line.
No comments:
Post a Comment