La elección de la mejor línea de tendencia para los datos Cuando se desea agregar una línea de tendencia a un gráfico en Microsoft Graph, puede elegir cualquiera de los seis tipos de tendencia / regresión diferentes. El tipo de datos que tiene determina el tipo de línea de tendencia que debe utilizar. Una línea de tendencia fiabilidad línea de tendencia es más fiable cuando su valor R cuadrado está en o cerca 1. Al colocar una línea de tendencia a sus datos, el gráfico calcula automáticamente su valor R cuadrado. Si lo desea, puede visualizar este valor en el gráfico. Una línea de tendencia lineal es una línea recta de mejor ajuste que se utiliza con simples conjuntos de datos lineales. Sus datos es lineal si el patrón en sus puntos de datos se asemeja a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. En el siguiente ejemplo, una línea de tendencia lineal muestra claramente que las ventas han aumentado refrigerador forma continuada durante un período de 13 años. Observe que el valor R cuadrado es 0,9036, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia logarítmica es una línea curva de mejor ajuste que es más útil cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye los niveles rápidamente y luego hacia fuera. Una línea de tendencia logarítmica puede utilizar valores negativos y / o positivos. En el siguiente ejemplo se utiliza una línea de tendencia logarítmica para ilustrar el crecimiento demográfico previsto de los animales en una zona de espacio fijo, donde la población se estabilizó como espacio para la disminución de los animales. Tenga en cuenta que el valor R cuadrado es 0,9407, que es un relativamente buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia polinómica es una línea curva que se utiliza cuando los datos fluctúa. Es útil, por ejemplo, para el análisis de las ganancias y pérdidas en un gran conjunto de datos. El orden del polinomio se puede determinar por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinómica Orden 2 generalmente tiene sólo una colina o valle. Orden 3 tiene generalmente una o dos colinas o valles. Orden 4 tiene generalmente hasta tres. El siguiente ejemplo muestra una Orden 2 línea de tendencia polinómica (una colina) para ilustrar la relación entre la velocidad y el consumo de gasolina. Observe que el valor R cuadrado es 0,9474, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Una línea de tendencia de potencia es una línea curva que se utiliza mejor con conjuntos de datos que comparan las mediciones que aumentan a una tasa específica por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de un segundo. No se puede crear una línea de tendencia de potencia si los datos contienen valores cero o negativa. En el siguiente ejemplo, los datos de aceleración se muestra mediante el trazado de distancia en metros por segundo. La línea de tendencia de la energía demuestra claramente la aceleración creciente. Tenga en cuenta que el valor R cuadrado es 0,9923, lo que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Una línea de tendencia exponencial es una línea curva que es más útil cuando los valores de datos aumentan o disminuyen a tasas cada vez más altas. No se puede crear una línea de tendencia exponencial si los datos contienen valores cero o negativa. En el siguiente ejemplo, una línea de tendencia exponencial se utiliza para ilustrar la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R cuadrado es 1, lo que significa que la línea se ajusta a los datos de la perfección. Una línea de tendencia media móvil suaviza las fluctuaciones en los datos que muestran un patrón o tendencia con mayor claridad. Una línea de tendencia media móvil utiliza un número determinado de puntos de datos (establecidas por la opción de período), los promedia, y utiliza el valor medio como un punto en la línea de tendencia. Si el período se establece en 2, por ejemplo, entonces el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto en la línea de tendencia media móvil. El promedio de la segunda y tercera puntos de datos se utiliza como el segundo punto de la línea de tendencia, y así sucesivamente. En el siguiente ejemplo, una línea de tendencia media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas más de un 26 semanas period. What es la diferencia entre una media móvil simple y una media móvil exponencial La única diferencia entre estos dos tipos de media móvil es el la sensibilidad de cada uno muestra a los cambios en los datos utilizados en el cálculo. Más específicamente, la media móvil exponencial (EMA) da una mayor ponderación a los precios recientes que la media móvil simple (SMA) lo hace, mientras que el SMA asigna una ponderación igual a todos los valores. Las dos medias son similares porque se interpretan de la misma manera y ambos están comúnmente utilizados por los operadores técnicos para suavizar las fluctuaciones de precios. El SMA es el tipo más común de medio utilizado por los analistas técnicos y se calcula dividiendo la suma de un conjunto de precios por el número total de los precios encontrados en la serie. Por ejemplo, una media móvil de siete período se puede calcular mediante la adición de los siguientes siete precios juntos y luego dividiendo el resultado por siete (el resultado es también conocida como una media aritmética media). Ejemplo Dada la siguiente serie de precios: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 El SMA cálculo sería el siguiente: 10111216171920 105 de 7 períodos SMA 105/7 15 Desde EMA lugar una ponderación más alta en los datos recientes que en las los datos más antiguos, que son más reactivos a los últimos cambios de precios que son las SMA, lo que hace que los resultados de la EMA más oportuna y explica por qué la EMA es el medio preferido entre muchos comerciantes. Como se puede ver en el gráfico a continuación, los comerciantes con una perspectiva a corto plazo pueden no se preocupan por el que se utiliza la media, ya que la diferencia entre las dos medias es generalmente una cuestión de pocos centavos. Por otro lado, los comerciantes con una perspectiva a largo plazo deberían tener más en cuenta el promedio se utilizan porque los valores pueden variar de unos pocos dólares, lo que es suficiente de una diferencia de precio de probar en última instancia influyente en las declaraciones realizadas - especialmente cuando estás el comercio de una gran cantidad de stock. Al igual que con todos los indicadores técnicos. no hay un tipo de media que un comerciante puede utilizar para garantizar el éxito, pero mediante el uso de ensayo y error que, sin duda puede mejorar su nivel de comodidad con todos los tipos de indicadores y, en consecuencia, aumentar sus probabilidades de toma de decisiones comerciales acertadas. Para aprender más acerca de las medias móviles, consulte Conceptos básicos de las medias móviles y los fundamentos de los promedios móviles ponderados. Una persona que comercia con derivados, materias primas, bonos, acciones o divisas con un riesgo más alto de lo normal a cambio de. quotHINTquot es un acrónimo que significa para los ingresos quothigh sin taxes. quot Se aplica a altos ingresos que evitan el pago de la renta federal. Un creador de mercado que compra y vende bonos corporativos extremadamente corto plazo denominados papeles comerciales. Un distribuidor de papel es típicamente. Un pedido realizado a una casa de valores para comprar o vender un número determinado de acciones a un precio determinado o mejor. El libre adquisición y venta de bienes y servicios entre los países sin la imposición de restricciones tales como. En el mundo de los negocios, un unicornio es una empresa, por lo general una start-up que no tenga un desempeño establecidos record. Trendlines Uno de los métodos más fáciles para adivinar una tendencia general en los datos es agregar una línea de tendencia a un gráfico. La línea de tendencia es un poco similar a una línea en un gráfico de líneas, pero es imposible conectar cada punto de datos, precisamente, como un gráfico de líneas hace. Una línea de tendencia representa todos los datos. Esto significa que las pequeñas excepciones o errores estadísticos wonrsquot distraen Excel cuando se trata de encontrar la fórmula correcta. En algunos casos, también puede utilizar la línea de tendencia para pronosticar los futuros datos. Los gráficos que soportan las líneas de tendencia La línea de tendencia se puede añadir a un gráficos 2-D, tales como áreas, barras, columnas, líneas, de, X Y (Dispersión) y Bubble. Usted canrsquot agrega una línea de tendencia a 3-D, radar, pastel, Área o gráficos de anillos. Adición de una línea de tendencia Después de crear un gráfico, haga clic en la serie de datos y seleccione Agregar trendlinehellip. Un nuevo menú aparecerá a la izquierda de la gráfica. A continuación, puede elegir uno de los tipos de línea de tendencia, haciendo clic sobre uno de los botones de radio. A continuación las líneas de tendencia, no hay posición llamada indicación del valor de R cuadrado en el gráfico. Se le muestra cómo una línea de tendencia se ajustó a los datos. Se puede llegar a valores de 0 a 1. Cuanto más cerca esté el valor 1 el mejor se ajusta a su carta. tipos Trendline línea de tendencia lineal Esta línea de tendencia se utiliza para crear una línea recta por unos simples conjuntos de datos, lineales. Los datos es lineal si los puntos de datos del sistema se asemejan a una línea. La línea de tendencia lineal indica que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. Aquí está un ejemplo de la venta de ordenadores por cada mes. línea de tendencia logarítmica La línea de tendencia logarítmica es útil cuando se tiene que tratar con datos donde la tasa de cambio aumenta o disminuye rápidamente y luego se estabiliza. En el caso de una línea de tendencia logarítmica, puede utilizar los valores negativos y positivos. Un buen ejemplo de una línea de tendencia logarítmica puede ser una crisis económica. En primer lugar la tasa de desempleo es cada vez mayor, pero después de un tiempo la situación se estabilice. Esta línea de tendencia polinómica línea de tendencia es útil cuando se trabaja con datos oscilante - por ejemplo, cuando se analizan las ganancias y pérdidas en un amplio conjunto de datos. El grado del polinomio se puede determinar por el número de fluctuaciones de datos o por el número de curvas, en otras palabras, las colinas y valles que aparecen en la curva. Una línea de tendencia polinómica orden 2 por lo general tiene una colina o valle. Orden 3 tiene generalmente una o dos colinas o valles. Orden 4 tiene generalmente hasta tres. El siguiente ejemplo ilustra la relación entre la velocidad y consumo de combustible. Esta línea de tendencia de potencia de línea de tendencia es útil para los conjuntos de datos que se utilizan para comparar los resultados de las mediciones que aumentan a una velocidad predeterminada. Por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras en intervalos de un segundo. Usted canrsquot crear una línea de tendencia de potencia si los datos contienen valores cero o negativa. línea de tendencia exponencial La línea de tendencia exponencial es más útil cuando los valores de los datos aumentan o disminuyen en un constante aumento de las tasas. A menudo se utiliza en las ciencias. Se puede describir una población que está creciendo rápidamente en las generaciones posteriores. No se puede crear una línea de tendencia exponencial si los datos contienen valores cero o negativa. Un buen ejemplo de esta línea de tendencia es la decadencia de la C-14. Como se puede ver que esto es un ejemplo perfecto de una línea de tendencia exponencial debido a que el valor R cuadrado es exactamente 1. La media móvil de media móvil suaviza las líneas para mostrar un patrón o tendencia con mayor claridad. Excel lo hace mediante el cálculo de la media móvil de un cierto número de valores (establecido por una opción Período), que por defecto está ajustado a 2. Si aumenta este valor, entonces el promedio se calcula a partir de más puntos de datos para que la línea será aún más suave. Los shows de media móvil tendencias que de otro modo serían difíciles de ver debido al ruido en los datos. Un buen ejemplo de un uso práctico de esta línea de tendencia puede ser una divisa market. Simple Media Móvil vs media móvil exponencial Studentrsquos Pregunta: Whatrsquos la diferencia entre una media móvil simple y una media móvil exponencial Gracias Instructorrsquos Respuesta: Una media móvil simple (SMA) pesos cada una de las velas y sus correspondientes datos de cierre por igual. No se vela se le da más importancia que cualquier otro en la ecuación. En una media móvil exponencial (EMA) se da más peso a los candleshellipthe más recientes datos más recientes. Este tipo de media móvil va a reaccionar más rápidamente a los cambios en los precios recientes. Para ver cómo aparecen estas diferencias en un gráfico, miren el gráfico de 4 horas de la USDCHF publica a continuación. La EMA está en rojo y el SMA está en bluehellip Como se puede ver, las diferencias son sutiles pero están ahí. En general, cuanto más corto es el período de tiempo y / o el más dramático de la acción del precio, mayor es la diferencia que se pueden ver entre las dos MArsquos. los comerciantes de más corto plazo podrían encontrar la EMA más eficaz en la implementación de sus estrategias de operación, ya que es más sensible a las variaciones del precio reciente. Personalmente, voy a utilizar el SMA en mis cartas casi exclusivamente. Dado que la mayoría de los comerciantes e instituciones comerciales utilizan la media móvil simple, prefiero ver lo que la mayoría está viendo mientras hacen sus decisiones comerciales. DailyFX ofrece noticias de la divisa y el análisis técnico de las tendencias que influyen en los mercados globales de divisas. Aprenda a operar divisas con una cuenta de práctica libre y gráficos comerciales de FXCM. In mi reciente libro práctico previsión de series temporales: una guía práctica. He incluido un ejemplo de uso de Microsoft Sobresale en movimiento parcela promedio para suprimir la estacionalidad mensual. Esto se hace mediante la creación de un diagrama de puntos de la serie con el tiempo y luego Agregar línea de tendencia gt Media Móvil (ver mi post sobre la supresión de la estacionalidad). El propósito de la adición de la línea de tendencia media móvil a un gráfico de tiempo es mejor para ver una tendencia en los datos, mediante la supresión de la estacionalidad. Una media móvil con el ancho de la ventana w medios que promedian a través de cada conjunto de valores consecutivos w. Para visualizar una serie de tiempo, por lo general usamos una media móvil centrada con la temporada w. En una media móvil centrada, el valor de la media móvil en el tiempo t (MA t) se calcula por el centrado de la ventana alrededor de tiempo t y un promedio de todos los valores de W dentro de la ventana. Por ejemplo, si tenemos datos diarios y sospechamos un efecto día de la semana, podemos suprimirlo por una media móvil centrada con w7, y luego el trazado de la línea MA. Un participante observadora en mi pronóstico de curso en línea descubierto que sobresale media móvil no produce lo que llevó esperar: En lugar de un promedio de más de una ventana que se centra en un período de tiempo de interés, simplemente toma el promedio de los últimos meses w (llamado de arrastre media móvil). Mientras que arrastran las medias móviles son útiles para el pronóstico, que son inferiores para la visualización, especialmente cuando la serie tiene una tendencia. La razón es que la media de arrastre en movimiento va a la zaga. Fijamos en la figura de abajo, y se puede ver la diferencia entre Sobresale arrastra media móvil (negro) y un centrado de media móvil (rojo). El hecho de que Excel produce un arrastre de media móvil en el menú de la línea de tendencia es muy preocupante y engañosa. Aún más preocupante es la documentación. que describe incorrectamente el MA de arrastre que se produce: Si el período se establece en 2, por ejemplo, entonces el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto en la línea de tendencia media móvil. El promedio de la segunda y tercera puntos de datos se utiliza como el segundo punto de la línea de tendencia, y así sucesivamente. Para más información sobre medias móviles, ver aquí:
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